Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleSmoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om 1.Moving Gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Sommige van die primêre funksies van 'n bewegende gemiddelde is om tendense en terugskrywings identifiseer. meet die sterkte van 'n bate momentum en bepaal potensiaal gebiede waar 'n bate ondersteuning of weerstand sal vind. In hierdie afdeling sal ons wys hoe verskillende tydperke momentum kan monitor en hoe bewegende gemiddeldes voordelig in die opstel van stop-verlies kan wees. Verder sal ons 'n paar van die vermoëns en beperkinge van bewegende gemiddeldes dat 'n mens in ag moet neem wanneer jy dit gebruik as deel van 'n verhandeling roetine aan te spreek. Tendens te identifiseer tendense is een van die belangrikste funksies van bewegende gemiddeldes, wat gebruik word deur die meeste handelaars wat probeer om die tendens hul vriend te maak. Bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. wat beteken dat hulle nie nuwe tendense te voorspel, maar bevestig tendense wanneer hulle ingestel is. Soos jy kan sien in Figuur 1, is 'n voorraad geag word in 'n uptrend wanneer die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde en die gemiddelde is opwaartse helling. Aan die ander kant, sal 'n handelaar gebruik 'n prys laer as 'n afwaartse gemiddelde tot 'n verslechtering neiging bevestig. Baie handelaars sal net oorweeg wat 'n lang posisie in 'n bate wanneer die prys handel bo 'n bewegende gemiddelde. Hierdie eenvoudige reël kan help om te verseker dat die tendens werk in die handelaars guns. Momentum Baie beginner handelaars vra hoe dit moontlik is om momentum en hoe bewegende gemiddeldes te meet kan word om so 'n ding aan te pak. Die eenvoudige antwoord is om aandag te skenk aan die tydperke wat in die skep van die gemiddelde, soos elke tydperk waardevolle insig kan bied in verskillende tipes momentum. In die algemeen, kan kort termyn momentum kan meet deur te kyk na bewegende gemiddeldes wat fokus op tydperke van 20 dae of minder. As ons kyk na bewegende gemiddeldes wat gemaak is met 'n tydperk van 20 tot 100 dae word algemeen beskou as 'n goeie maatstaf van medium termyn momentum. Ten slotte, kan enige bewegende gemiddelde wat 100 dae of meer gebruik in die berekening gebruik word as 'n maatstaf van 'n lang termyn momentum. Gesonde verstand moet jou vertel dat 'n 15-dae bewegende gemiddelde is 'n meer gepaste maatstaf van kort termyn momentum as 'n 200-daagse bewegende gemiddelde. Een van die beste metodes om die krag en rigting van 'n bate momentum te bepaal is om drie bewegende gemiddeldes te plaas op 'n grafiek en dan aandag skenk aan hoe hulle stapel in verhouding tot mekaar. Die drie bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik het verskillende tydraamwerke in 'n poging om kort termyn, medium termyn en langtermyn-prysbewegings verteenwoordig. In Figuur 2 word sterk opwaartse momentum gesien toe korter termyn gemiddeldes bo langer termyn gemiddeldes geleë en die twee gemiddeldes uiteenlopende. Aan die ander kant, wanneer die korter termyn gemiddeldes geleë onder die langer termyn gemiddeldes, die momentum is in die afwaartse rigting. Ondersteun Nog 'n algemene gebruik van bewegende gemiddeldes is in die bepaling van moontlike prys ondersteun. Dit maak nie veel ervaring in die hantering van bewegende gemiddeldes te neem om te sien dat die dalende prys van 'n bate dikwels sal ophou en agteruit op dieselfde vlak as 'n belangrike gemiddelde. Byvoorbeeld, in figuur 3 kan jy sien dat die 200-daagse bewegende gemiddelde kon stut van die prys van die voorraad nadat dit het van sy hoë nabye 32. Baie handelaars sal vooruitloop nie 'n weerkaats van groot bewegende gemiddeldes en sal ander gebruik tegniese aanwysers as bevestiging van die verwagte beweeg. Weerstand Sodra die prys van 'n bate onder 'n invloedryke vlak van ondersteuning val, soos die 200-daagse bewegende gemiddelde, is dit nie ongewoon om die gemiddelde te tree as 'n sterk versperring wat beleggers verhoed stoot die prys terug bo die gemiddelde sien. Soos jy kan sien uit die onderstaande grafiek, is hierdie weerstand dikwels gebruik deur handelaars as 'n teken om wins te neem of om enige bestaande lang posisies te sluit uit. Klomp kort verkopers sal ook hierdie gemiddeldes as toegangspunte te gebruik, want die prys hop dikwels af van die weerstand en gaan voort met sy skuif laer. As jy 'n belegger wat hou van 'n lang posisie in 'n bate wat handel onder groot bewegende gemiddeldes, kan dit wees in jou beste belang om hierdie vlakke fyn dop te hou omdat hulle die waarde van jou belegging grootliks beïnvloed. Stop-Verliese Die ondersteuning en weerstand eienskappe van bewegende gemiddeldes maak hulle 'n groot hulpmiddel vir die bestuur van risiko. Die vermoë van bewegende gemiddeldes strategiese plekke te identifiseer om keerverliesopdragte stel toelaat handelaars om uit te roei posisies verloor voordat hulle enige groter kan groei. Soos jy kan sien in Figuur 5, kan handelaars wat 'n lang posisie te hou in 'n voorraad en stel hul keerverliesopdragte hieronder invloedryke gemiddeldes hulself 'n klomp geld te spaar. Die gebruik van bewegende gemiddeldes te keerverliesopdragte stel is die sleutel tot 'n suksesvolle handel strategy. Moving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John MurphySPSS On-Line Opleiding Workshop Tyd Reeks prosedure bied die gereedskap vir die skep van modelle, die toepassing van 'n bestaande model vir tydreeksanalise, seisoenale ontbinding en spectraalanalyse van tydreeksdata, asook gereedskap vir die berekening van outokorrelasies en kruis-korrelasies. Die volgende twee movie clips demonstreer hoe om 'n eksponensiële gladstryking tydreeksmodel en hoe om 'n bestaande tydreeksmodel aansoek te doen vir die ontleding van tydreeksdata te skep. Film: Eksponensiële Smoothing Model film: ARIMA Model amp Expert Modeler Tool In hierdie on-line werkswinkel, sal jy baie movie clips vind. Elke movie clip sal 'n paar spesifieke gebruik van SPSS te demonstreer. Skep TS Models. Daar is verskillende metodes beskikbaar in SPSS vir die skep van Tydreeksmodelle. Daar is prosedures vir eksponensiële gladstryking, een - en meerveranderlike outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) modelle. Hierdie prosedures voorspellings. Glad metodes Forecasting - bewegende gemiddeldes, geweegde bewegende gemiddeldes en eksponensiële gladstryking metodes in word dikwels gebruik in vooruitskatting. Die hoofdoel van elk van hierdie metodes is uit te stryk die ewekansige skommelinge in die tyd reeks. Dit is effektief wanneer die tyd reeks beduidende tendens, sikliese of seisoenale effekte nie uitstal. Dit wil sê, die tyd reeks is stabiel. Glad metodes is oor die algemeen 'n goeie vir 'n kort-reeks voorspellings. Bewegende gemiddeldes: bewegende gemiddeldes gebruik gemiddeld van die mees onlangse k datawaardes in die tyd reeks. Per definisie, MA S (mees onlangse k waardes) / k. Die gemiddelde MA veranderinge as nuwe waarnemings word beskikbaar. Geweegde Moving Average: In MA metode, ontvang elke datapunt dieselfde gewig. In geweegde bewegende gemiddelde, gebruik ons verskillende gewigte vir elke datapunt. Oor die kies van die gewigte, bereken ons geweegde gemiddelde van die mees onlangse k datawaardes. In baie gevalle is, ontvang die mees onlangse data punt die meeste gewig en die gewig af vir ouer datapunte. Die som van die gewigte is gelyk aan 1. Een manier om gewig te kies is om gewig wat die gemiddelde vierkante fout (MSE) maatstaf te minimaliseer gebruik. Eksponensiële Smoothing metode. Dit is 'n spesiale geweegde gemiddelde metode. Hierdie metode kies die gewig vir die mees onlangse waarneming en gewigte vir ouer waarnemings word outomaties bereken. Hierdie ander gewigte verminder deur waarnemings ouer word. Die basiese eksponensiële gladstryking model is waar F t 1 Voorspelling vir tydperk t 1, t waarneming by tydperk t. F t Voorspelling vir tydperk t. en 'n glad parameter (of konstant) (0 LT n LT1). Vir 'n tydreeks, het ons F 1 1 vir tydperk 1 en daaropvolgende voorspellings vir tydperke 2, 3, kan bereken word deur die formule vir F t 1. Die gebruik van hierdie benadering, kan 'n mens sien dat die eksponensiële gladstryking metode is 'n geweegde gemiddeld van alle vorige datapunte in die tyd reeks. Sodra bekend is, wat ons nodig het om t en F t weet om die voorspelling vir tydperk t 1. In die algemeen bereken, kies ons 'n 'n dat die MSE verminder. Eenvoudig: geskik vir reeks waarin daar geen tendens of seisoenaliteit. Bewegende gemiddelde (Q) komponent: Moving gemiddelde bestellings spesifiseer hoe afwykings van die reeks beteken vir vorige waardes word gebruik om die huidige waardes te voorspel. Kenner Tyd Reeks Modeler bepaal outomaties die beste geskik is vir die tydreeksdata. By verstek, die deskundige Modeler beskou beide eksponensiële gladstryking en ARIMA modelle. Gebruikers kan slegs óf ARIMA of Gladstryking modelle kies en spesifiseer outomatiese opsporing van uitskieters. Die volgende film clip toon hoe om 'n ARIMA model met behulp van die ARIMA metode en die Expert Modeler deur SPSS te skep. Die datastel gebruik vir hierdie demonstrasie is die AirlinePassenger datastel. Sien die datastel bladsy vir meer inligting. Die data lugredery passasier gegee as reeks G in die boek Tydreeksanalise: Vooruitskatting en beheer deur Box en Jenkins (1976). Die veranderlike getal is die maandelikse passasier totale in duisende. Onder die log transformasie, het die data is ontleed in die literatuur. Pas Tydreeksmodelle. Hierdie proses laai 'n bestaande tydreeksmodel vanaf 'n eksterne lêer en die model toegepas word om die aktiewe SPSS dataset. Dit kan gebruik word om voorspellings vir reeks waarvoor nuwe of hersiene data is beskikbaar sonder begin van 'n nuwe model te bou bekom. Die belangrikste dialoog is soortgelyk aan die skep Models belangrikste dialoog. Spectraalanalyse. Hierdie proses kan gebruik word om gereelde gedrag in die tyd reeks wys. Volgorde Charts. Hierdie proses word gebruik om gevalle plot in volgorde. Om hierdie proses uit te voer, moet jy 'n tydreeks data of 'n datastel wat gesorteer in sekere betekenisvolle orde nodig het. Outokorrelasies. Hierdie proses erwe outokorrelasie funksie en gedeeltelike outokorrelasie funksie van een of meer tydreekse. Kruis-Korrelasies. Hierdie proses plotte die kruis-korrelasie funksie van twee of meer tydreekse vir positiewe, negatiewe, en nul lags. Sien SPSS Hulp Menu vir meer inligting oor toepassing tydreeksmodel, spectraalanalyse, volgorde kaarte, outokorrelasies en kruis-korrelasies prosedures. H ierdie aanlyn SPSS Training Workshop is ontwikkel deur dr Carl Lee, Dr Felix Famoye. studente-assistente Barbara Shelden en Albert Brown. Departement Wiskunde, Central Michigan Universiteit. Alle regte voorbehou.
No comments:
Post a Comment