Double Eksponensiële Bewegende Gemiddelde In Excel

Smoothing smoothing en filter is twee van die mees algemeen gebruikte tydreekse tegnieke vir die verwydering van die geraas van die onderliggende data te help openbaar die belangrikste kenmerke en komponente (bv tendens, seisoenaliteit, ens). Ons kan egter ook gebruik glad in ontbrekende waardes te vul en / of uit te voer 'n skatting. In hierdie uitgawe, sal ons bespreek vyf (5) verskillende glad metodes: geweeg bewegende gemiddelde (WBG i), eenvoudige eksponensiële gladstryking, dubbel eksponensiële gladstryking, lineêre eksponensiële gladstryking, en trippel eksponensiële gladstryking. Hoekom moet ons omgee Smoothing is baie dikwels gebruik (en misbruik) in die bedryf om 'n vinnige visuele ondersoek van die data eienskappe (bv tendens, seisoenaliteit, ens), pas in ontbrekende waardes maak, en uit te voer 'n vinnige buite-monster voorspelling. Waarom moet ons so baie glad funksies Soos ons sal sien in hierdie vraestel, elke funksie werk vir 'n ander aanname oor die onderliggende data. Byvoorbeeld, eenvoudige eksponensiële gladstryking aanvaar die data het 'n stabiele gemiddelde (of ten minste 'n stadig bewegende gemiddelde), so eenvoudig eksponensiële gladstryking sal sleg vaar in vooruitskatting data uitstal seisoenaliteit of 'n tendens. In hierdie vraestel, sal ons gaan oor elke smoothing funksie, na vore te bring sy aannames en parameters, en die toepassing daarvan deur voorbeelde te demonstreer. Geweegde bewegende gemiddelde (WBG) 'n bewegende gemiddelde is algemeen gebruik word met tydreeksdata te stryk korttermynskommelings en na vore te bring die langer termyn tendense of siklusse. 'N Geweegde bewegende gemiddelde het faktore vermenigvuldig om verskillende gewigte om data te gee op verskillende posisies in die monster venster. Die geweegde bewegende gemiddelde het 'n vaste venster (bv N) en die faktore is tipies gekies om gegewe meer gewig aan onlangse waarnemings. Die venster grootte (N) bepaal die aantal punte gemiddeld by elke keer, so 'n groter vensters grootte is minder gevoelig vir nuwe veranderinge in die oorspronklike tyd reeks en 'n klein venster grootte kan veroorsaak dat die reëlmatige uitset na lawaaierige wees. Want uit monster vooruitskatting doeleindes: Voorbeeld 1: Kom kyk na maandelikse verkope vir Maatskappy X, met behulp van 'n 4-maande (gelyk-geweegde) bewegende gemiddelde. Let daarop dat die bewegende gemiddelde altyd agter die data en die buite-monster voorspelling konvergeer na 'n konstante waarde. Kom ons probeer om 'n gewig skema (sien onder) wat meer klem op die nuutste waarneming gee gebruik. Ons geplot die gelyke-geweegde bewegende gemiddelde en WBG op dieselfde grafiek. Die WBG lyk meer reageer op onlangse veranderings en die buite-monster voorspelling konvergeer om dieselfde waarde as die bewegende gemiddelde. Voorbeeld 2: Kom ons kyk na die WBG in die teenwoordigheid van die tendens en seisoenaliteit. Vir hierdie voorbeeld, goed gebruik maak van die internasionale data passasier lugredery. Die bewegende gemiddelde venster is 12 maande. Die MA en die WBG tred hou met die tendens, maar die buite-monster voorspelling plat. Verder, hoewel die WBG vertoon 'n aantal seisoenaliteit, dit is altyd agter die oorspronklike data. (Browns) Eenvoudige Eksponensiële Smoothing Eenvoudige eksponensiële gladstryking is soortgelyk aan die WBG, met die uitsondering dat die venster grootte oneindige en die gewig faktore verminder eksponensieel. Soos ons gesien het in die WBG, word die eenvoudige eksponensiële geskik vir tydreekse met 'n stabiele gemiddelde, of ten minste 'n baie stadige bewegende gemiddelde. Voorbeeld 1: Kom ons gebruik die maandelikse verkope data (soos ons gedoen het in die WBG voorbeeld). In die voorbeeld hierbo, het ons besluit die glad faktor te wees 0.8, wat die vraag smeek: Wat is die beste waarde vir die smoothing faktor Beraming van die beste waarde uit die data met behulp van die TSSUB funksie (om die fout te bereken), SUMSQ, en Excel data tafels, bereken ons die som van die gekwadreerde foute (SSE) en geplot die resultate: die SSE sy minimum waarde rondom 0.8 bereik, sodat ons opgetel hierdie waarde vir ons glad. (Holt-Winters) Double Eksponensiële Smoothing Eenvoudige eksponensiële gladstryking nie goed doen in die teenwoordigheid van 'n tendens, so 'n paar metode onder die dubbele eksponensiële sambreel bedink word voorgestel om hierdie tipe van data te hanteer. NumXL ondersteun Holt-Winters dubbele eksponensiële gladstryking, wat die volgende formulering neem: Voorbeeld 1: Kom ons kyk na die internasionale data passasiers lugredery Ons het 'n Alpha waarde van 0,9 en 'n Beta van 0,1. Let asseblief daarop dat hoewel dubbel glad spore van die oorspronklike data goed, die buite-monster voorspelling is minderwaardig teenoor die eenvoudige bewegende gemiddelde. Hoe kan ons die beste glad faktore Ons neem 'n soortgelyke benadering tot ons eenvoudige eksponensiële gladstryking voorbeeld, maar aangepas is vir twee veranderlikes. Ons bereken die som van die gekwadreerde foute op te rig 'n twee-veranderlike data tafel, en pluk die alfa en beta waardes wat die algehele SSE verminder. (Browns) Lineêre Eksponensiële Smoothing Dit is 'n ander metode van dubbele eksponensiële gladstryking funksie, maar dit het een glad faktor: Browns dubbele eksponensiële gladstryking neem een ​​parameter minder as Holt-Winters funksie, maar dit mag nie so 'n goeie passing as daardie funksie. Voorbeeld 1: Kom ons gebruik dieselfde voorbeeld in Holt-Winters dubbele eksponensiële en vergelyk die optimale som van die gekwadreerde foute. Die Browns dubbele eksponensiële pas nie in die voorbeeld van die data asook die Holt-Winters metode, maar die buite-monster (in hierdie geval) is beter. Hoe kan ons die beste glad faktor () Ons gebruik dieselfde metode om die alfa waarde dat die som van die gekwadreerde foute verminder kies. Vir die voorbeeld steekproefdata, is die alfa bevind word 0.8. (Winters) Drie Eksponensiële glad die driedubbele eksponensiële gladstryking in ag neem seisoenale veranderinge sowel as tendense. Hierdie metode vereis 4 parameters: Die formulering vir trippel eksponensiële gladstryking is meer betrokke as enige van die voriges. Maak seker ons online help vir die presiese formulering. Voorbeeld: Gebruik die internasionale passasiers lugredery data, kan ons winters toepassing trippel eksponensiële gladstryking, vind optimale parameters, en uit te voer 'n out-of monster skatting. Dit is duidelik dat, is die winter trippel eksponensiële gladstryking beste toegepas vir hierdie data monster, want dit volg die waardes en en die buite-monster voorspelling vertoon seisoenaliteit (L12). Hoe kan ons die beste glad faktor () Weereens, moet ons die waardes wat die algehele som van die gekwadreerde foute (SSE) verminder haal, maar die data tabelle kan gebruik word vir meer as twee veranderlikes, sodat ons terugval op die Excel oplosser: (1) Stel die minimalisering probleem met die SSE as die nutsfunksie (2) die beperkings vir hierdie probleem Gevolgtrekking ondersteuning FilesHere ons albei die konstante en tendens koëffisiënte beraam deur eksponensiële gladstryking. Die vooruitskatting parameters, vir die konstante term en vir die tendens termyn kan onafhanklik ingestel. Beide paremeters moet tussen 0 en 1. Die voorspelling vir die verwagte waarde vir toekomstige tydperke is die konstante plus 'n lineêre term wat afhanklik is van die aantal periodes in die toekoms. Met 'n lineêre term as deel van die voorspelling, sal hierdie metode tendense in die tydreeks te spoor. Ons gebruik dieselfde data as vir die ander voorspelling metodes vir illustrasie. Ons herhaal die onderstaande data. Onthou dat die gesimuleerde data begin met 'n konstante gemiddelde van 10. Ten tye 11 die gemiddelde verhogings met 'n tendens van 1 tot tyd 20 wanneer die gemiddelde word 'n konstante weer met waarde 20. Die geraas word gesimuleer met behulp van 'n normaalverspreiding met gemiddelde 0 en standaardafwyking 3. die waardes word afgerond tot die naaste heelgetal. Op enige tydstip t. slegs drie stukke van inligting is nodig om die skattings te bereken,,, en. Ons illustreer die berekeninge vir die tyd 20, die gebruik van die beraamde koëffisiënte vir tyd 19 en die data vir die tyd 20. Die parameters gestel met drie verskillende waardes van soos in die tabel hieronder. Die raming van die model vir drie gevalle word saam met die gemiddelde van die tydreeks in die figuur hieronder. Die figuur toon die raming van die gemiddelde by elke keer en nie die voorspelling. Die skatting van die groter waarde van volg die tendens meer akkuraat, maar het meer variasie. Die voorspelling van die kleiner waarde van heelwat gladder, maar nooit reggemaak heeltemal vir die tendens. In vergelyking met die regressiemodel, die eksponensiële gladstryking metode nooit heeltemal vergeet enige deel van sy verlede. So kan dit langer neem om te herstel in die geval van 'n storing in die onderliggende gemiddelde. Dit word geïllustreer in die onderstaande figuur waar die afwyking van die geraas is ingestel op 0. vooruitskatting met Excel Die vooruitskatting add-in implemente die dubbele eksponensiële gladstryking formules. Die voorbeeld hieronder toon die analise wat deur die byvoeging in vir die voorbeeld van die data in kolom B. Ons gebruik die parameters van die tweede geval. Die eerste 10 waarnemings word geïndekseer -9 deur 0. In vergelyking met die tabel hierbo, is die tydperk indekse verskuif deur -10. Die eerste tien Waarnemings verskaf die begin waardes vir die voorspelling. Die waardes vir die koëffisiënte op tydstip 0 word bepaal deur die lineêre regressie metode. Die res van die koëffisiënt raming in kolomme C en D word bereken met 'n dubbele eksponensiële gladstryking. Die kolom Fore (1) (e) toon 'n voorspelling vir een periode na die toekoms. Die waardes van en is in selle C3 en D3 onderskeidelik. Die voorspelling interval is in sel E3. Wanneer die voorspelling interval verander word na 'n groter aantal, is die waardes in die kolom Fore verskuif af. Die kolom Fout (1) (F) toon die verskil tussen die waarneming en die voorspelling. Die gemiddeldes en standaardafwykings Gemiddelde Afwyking (MAD) word bereken in selle F6 en F7 respectively. 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 MurphyDouble (D-EMO) en Triple Eksponensiële bewegende gemiddelde (T-EMO) Die dubbel en trippel Eksponensiële bewegende gemiddelde is geskep deur Patrick Mulloy en die eerste keer gepubliseer in die kwessie van tegniese ontleding Februarie 1994 van Voorrade amp Commodities tydskrif 8211 Smoothing Data Met Minder Lag. Mulloy gesê in sy artikel: 8220Moving gemiddeldes 'n nadelige tydsverloop wat verhoog as die bewegende gemiddelde lengte toeneem. Die oplossing is 'n aangepaste weergawe van eksponensiële gladstryking met minder lag time.8221 Soos 'n EMO. die D-EMO en T-EMO toepassing meer gewig aan die mees onlangse data in 'n poging om uit te stryk geraas terwyl hy nog oorblywende hoogs reaktief om veranderinge in die data. Dit is nie bereik word deur eenvoudig dubbel en trippel glad as 'n mens kan aanneem. Om dit te lei tot gewig wat 'n agteruit log-normaalverdeling lyk, eerder soos 'n driehoekige bewegende gemiddelde, maar glad en verskuif na vore te doen. Hier kan jy sien hoe die gewig toegeken deur 'n enkel, dubbel en trippel stryk eksponensiële bewegende gemiddelde teenoor 'n standaard EMO en SMA: Soos jy kan sien deur te dubbel en trippel glad 'n EMO die gewig nie meer fokus op die jongste data. Die werklike dubbel en trippel Eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing is die gewig van baie swaar om die mees onlangse data soos geïllustreer in die onderstaande grafiek: Hoe om te bereken 'n Double Eksponensiële bewegende gemiddelde en T-EMO Double Eksponensiële MA Formule: D-EMO 2EMA 8211 EMO (EMO ) Drie Eksponensiële MA Formule: T-EMO (3EMA 3EMA (EMA)) EMO (EMO (EMA)) EMO EMO (1) (Close EMO (1)) N Die smoothing tydperk. Hier is 'n voorbeeld van 'n 3 tydperk Double Eksponensiële bewegende gemiddelde en Triple EMO: Drie Eksponensiële bewegende gemiddelde en D-EMO Excel-lêer Ons het 'n sigblad om die D-EMO en T-EMO bereken gebou en het dit beskikbaar vir gratis aflaai gemaak. Vind die lêer op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai 8211 tegniese aanwysers: Double (D-EMO) en Triple Eksponensiële bewegende gemiddelde (T-EMO). Double EMO, Triple EMO en 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde dubbel en trippel Eksponensiële bewegende gemiddelde Tests Ons het hulle deur toetse deur meer as 300 jaar van data oor 16 verskillende internasionale markte. Hier is die resultate: Meer in hierdie reeks: Ons het gedoen en nog steeds uitgebreide toetse op 'n verskeidenheid van tegniese aanwysers. Kyk hoe hulle verrig en wat hulself openbaar as die beste in die Tegniese aanwyser Veg vir Oppergesag. Double Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoe Handelaars het staatgemaak op bewegende gemiddeldes te help om vas te stel 'n hoë waarskynlikheid handel toegangspunte en winsgewende uitgange vir baie jare. 'N Bekende probleem met bewegende gemiddeldes is egter die ernstige lag wat in die meeste vorme van bewegende gemiddeldes is. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema) bied 'n oplossing deur die berekening van 'n vinniger gemiddeld metode. Geskiedenis van die Double Eksponensiële bewegende gemiddelde In tegniese ontleding. die term bewegende gemiddelde verwys na 'n gemiddelde prys vir 'n spesifieke handel instrument oor 'n bepaalde tydperk. Byvoorbeeld, 'n 10-dae bewegende gemiddelde word bereken dat die gemiddelde prys van 'n spesifieke instrument oor die afgelope 10 tien dae 'n 200-daagse bewegende gemiddelde word bereken dat die gemiddelde prys van die laaste 200 dae. Elke dag, die tydperk blik terug vooruitgang berekeninge op die laaste X aantal dae baseer. 'N bewegende gemiddelde verskyn as 'n gladde, buig lyn wat 'n visuele voorstelling van die langer termyn tendens van 'n instrument bied. Vinniger bewegende gemiddeldes, met korter tydperke kyk terug, is choppier stadiger bewegende gemiddeldes, met langer periodes kyk terug, is gladder. Omdat 'n bewegende gemiddelde is 'n agterlike soek aanwyser, is dit agter. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema), word in Figuur 1, is ontwikkel deur Patrick Mulloy in 'n poging om die bedrag van tydsverloop in tradisionele bewegende gemiddeldes te verminder. Dit was die eerste keer in Februarie 1994, tegniese ontleding van Voorrade amp Commodities tydskrif in Mulloys artikel Smoothing Data met vinniger bewegende gemiddeldes. (Vir 'n primer op tegniese ontleding, 'n blik op ons Tegniese Analise handleiding.) Figuur 1: Hierdie een-minuut grafiek van die e-mini Russell 2000 termynkontrak toon twee verskillende dubbele eksponensiële bewegende gemiddeldes 'n 55-tydperk verskyn in blou, 'n 21-tydperk in pienk. Berekening van 'n Dema Soos Mulloy verduidelik in sy oorspronklike artikel, die Dema is nie net 'n dubbele EMO met twee keer die tydsverloop van 'n enkele EMO, maar is 'n saamgestelde implementering van enkel en dubbel EMA vervaardiging ander EMO met minder lag as een van die oorspronklike twee. Met ander woorde, die Dema is nie net twee EMA gekombineer, of 'n bewegende gemiddelde van 'n bewegende gemiddelde, maar is 'n berekening van beide enkel-en dubbel EMA. Byna al die handel ontleding platforms het die Dema ingesluit as 'n aanduiding dat om kaarte kan bygevoeg word. Daarom kan handelaars die Dema gebruik sonder om te weet die wiskunde agter die berekeninge en sonder om enige kode te skryf of insette. Die vergelyking van die Dema met Tradisionele bewegende gemiddeldes bewegende gemiddeldes is een van die mees populêre metodes van tegniese ontleding. Baie handelaars gebruik dit om tendens terugskrywings raaksien. veral in 'n bewegende gemiddelde crossover, waar twee bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes op 'n grafiek geplaas word. Punte waar die bewegende gemiddeldes te steek kan koop of verkoop geleenthede aan te dui. Die Dema kan help handelaars spot terugskrywings vroeër, want dit is vinniger om te reageer op veranderinge in die mark aktiwiteit. Figuur 2 toon 'n voorbeeld van die e-mini Russell 2000 termynkontrak. Hierdie een minuut grafiek het vier bewegende gemiddeldes toegepas: 21-tydperk Dema (pienk) 55-tydperk Dema (donkerblou) 21-tydperk MA (ligblou) 55-tydperk MA (liggroen) Figuur 2: Hierdie een-minuut grafiek van die e-mini Russell 2000 termynkontrak illustreer hoe vinniger reaksie tyd van die Dema wanneer dit gebruik word in 'n crossover. Let op hoe die Dema crossover in beide gevalle aansienlik gouer verskyn as die MA CROSSOVER. Die eerste Dema crossover verskyn op 00:29 en die volgende bar open teen 'n prys van 663,20. Die MA crossover, aan die ander kant, vorm by 12:34 en die volgende bars opening prys is op 660,50. In die volgende stel CROSSOVER, verskyn die Dema crossover by 01:33 en die volgende bar open om 658. Die MA, in teenstelling, vorms by 01:43, met die volgende bar opening op 662,90. In elk geval, die Dema crossover bied 'n voordeel in om in die tendens vroeër as die MA crossover. (Vir meer insig, lees die Moving Gemiddeldes handleiding.) Handel met 'n Dema Bogenoemde bewegende gemiddelde crossover voorbeelde illustreer die doeltreffendheid van die gebruik van die vinniger dubbele eksponensiële bewegende gemiddelde. Benewens die gebruik van die Dema as 'n selfstandige aanwyser of in 'n crossover opstel, kan die Dema gebruik word in 'n verskeidenheid van aanwysers waar die logika is gebaseer op 'n bewegende gemiddelde. Tegniese ontleding gereedskap soos Bollinger Bands. bewegende gemiddelde konvergensie / divergensie (MACD) en drie eksponensiële bewegende gemiddelde (Trix) is gebaseer op bewegende gemiddelde tipes en kan aangepas word om 'n Dema inkorporeer in die plek van ander meer tradisionele vorme van bewegende gemiddeldes. Vervang die Dema kan help handelaars sien verskillende koop en verkoop van geleenthede wat voor dié wat deur die MA of EMA tradisioneel gebruik word in hierdie aanwysers is. Natuurlik kry 'n tendens vroeër eerder as later tipies lei tot hoër winste. Figuur 2 illustreer hierdie beginsel - as ons die CROSSOVER as koop en verkoop seine gebruik. ons sal die ambagte aansienlik vroeër betree wanneer die gebruik van die Dema crossover in teenstelling met die MA crossover. Bottom Line handelaars en beleggers het lank gebruik bewegende gemiddeldes in hul analise van die mark. Bewegende gemiddeldes is 'n wyd gebruik tegniese ontleding gereedskap wat 'n manier om vinnig lees en interpretasie van die langer termyn tendens van 'n gegewe handel instrument bied. Sedert bewegende gemiddeldes deur hul aard is agter aanwysers. Dit is nuttig om die bewegende gemiddelde aanpas ten einde 'n vinniger, meer ontvanklik aanwyser te bereken. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde bied handelaars en beleggers 'n uitsig oor die langer termyn tendens, met die bykomende voordeel van 'n vinniger bewegende gemiddelde met minder lag tyd. (Vir verwante leesstof, 'n blik op bewegende gemiddelde MACD Kombinasie en eenvoudige Vs. Eksponensiële Moving gemiddeldes.) QuotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal dek die skade wat veroorsaak word deur 'n orkaan.