MetaTrader 4 - Indicatori medie mobili, MA - Indicatore per MetaTrader 4 L'indicatore tecnico Moving Average mostra il valore medio prezzo di uno strumento per un certo periodo di tempo. Quando si calcola la media mobile, una media di fuori del prezzo di uno strumento per questo periodo di tempo. Mentre le variazioni dei prezzi, la sua media sia aumenta in movimento, o diminuisce. Ci sono quattro diversi tipi di medie mobili: semplici (noto anche come aritmetica), esponenziale, levigati e ponderati lineare. Le medie mobili possono essere calcolate per ogni insieme di dati sequenziali, tra cui l'apertura e prezzi di chiusura, prezzi alti e più bassi, il volume di scambio o altri indicatori. E 'spesso il caso quando si utilizzano doppi medie mobili. L'unica cosa in cui le medie mobili di diversi tipi divergono notevolmente gli uni dagli altri, è quando i coefficienti di peso, che sono assegnati gli ultimi dati, sono diversi. In caso stiamo parlando di semplice media mobile, tutti i prezzi del periodo di tempo in questione, sono uguali in valore. Medie ponderate mobile esponenziale e lineari attribuiscono più valore agli ultimi prezzi. Il modo più comune per interpretare la media mobile dei prezzi è quello di confrontare la sua dinamica per l'azione dei prezzi. Quando il prezzo di uno strumento sale al di sopra della sua media mobile, appare un segnale di acquisto, se theprice scende al di sotto della sua media mobile, quello che abbiamo è un segnale di vendita. Questo sistema di scambio, che si basa sulla media mobile, non è progettato per fornire ingresso nel mercato nel suo punto più basso, e la sua uscita a destra sulla visiera. Esso permette di agire secondo la seguente tendenza: acquistare subito dopo i prezzi raggiungono il fondo, e di vendere subito dopo i prezzi hanno raggiunto il loro picco. Media mobile semplice (SMA) semplice, in altre parole, aritmetica media mobile è calcolata sommando i prezzi di chiusura strumento su un certo numero di singoli periodi (ad esempio, 12 ore). Questo valore viene quindi diviso per il numero di tali periodi. SMA SUM (CLOSE, N) N Dove: N è il numero di periodi di calcolo. Media mobile esponenziale (EMA) media mobile esponenziale lisciato si calcola sommando la media mobile di una certa quota del prezzo di chiusura corrente al valore precedente. Con esponenzialmente levigata medie mobili, gli ultimi prezzi sono di più valore. P-percentuale media mobile esponenziale sarà simile: Dove: CLOSE (i) il prezzo della corrente EMA chiusura di periodo (i-1) esponenziale media mobile del precedente periodo di chiusura P la percentuale di utilizzare il valore del prezzo. Lisciato media mobile (SMMA) Il primo valore di questa media mobile lisciato è calcolato come media mobile semplice (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) il secondo e successive medie mobili vengono calcolate in base a questa formula: Dove: SUM1 è la somma totale dei prezzi di chiusura per periodi N SMMA1 è la media mobile levigata della prima barra SMMA (i) è la media mobile levigata della barra corrente (tranne il primo) CLOSE (i) è il prezzo di chiusura corrente N è il lisciatura periodo. Lineare ponderata media mobile (LWMA) Nel caso di ponderata media mobile, i dati più recenti è da più di più primi dati. Ponderata media mobile è calcolata moltiplicando ciascuno dei prezzi di chiusura all'interno della serie considerata, da un certo coefficiente di peso. LWMA SUM (Chiudi (i) i, N) SUM (i, N) Dove: SUM (i, N) è la somma totale dei coefficienti di peso. Le medie mobili possono essere applicate anche agli indicatori. È qui che l'interpretazione di indicatori medie mobili è simile all'interpretazione di prezzo medie mobili: se l'indicatore sale al di sopra della sua media mobile, il che significa che il movimento dell'indicatore ascendente è probabile che continui: se l'indicatore scende al di sotto della sua media mobile, questo significa che è probabile che continuare ad andare verso il basso. Qui ci sono i tipi di medie mobili sul grafico: media mobile semplice (SMA) media mobile esponenziale (EMA) Lisciata Moving Average (SMMA) lineare ponderata media mobile (LWMA) media mobile esponenziale - EMA Abbattere media mobile esponenziale - EMA Il 12 - e 26 giorni EMAs sono i più popolari medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media di convergenza (MACD) e l'oscillatore prezzo percentuale (PPO). In generale, il 50 e 200 giorni EMA sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. I commercianti che utilizzano l'analisi tecnica trovano medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creano il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato. Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, gli indicatori in ritardo di sviluppo. Di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza. Molto spesso, nel momento di una linea dell'indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un movimento significativo nel mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato è già passato. Un EMA non serve per alleviare questo dilemma certa misura. Poiché il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce. Ciò è desiderabile quando un EMA è usato per derivare un segnale di entrata negoziazione. Interpretazione del EMA Come tutti si muovono gli indicatori medi, sono molto più adatti per trend dei mercati. Quando il mercato è in una tendenza rialzista forte e sostenuta. la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e viceversa per un trend verso il basso. Un operatore vigile non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro. Per esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e invertire, il tasso di variazione EMA da un bar all'altro comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. A causa dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche qualche bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe già invertito. Ne consegue che osservare una diminuzione consistente del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di media mobile. Utilizzi comuni del EMA EMA sono comunemente usati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e di valutare la loro validità. Per gli operatori che commerciano intraday e mercati in rapida evoluzione, l'EMA è più applicabile. Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare un bias di trading. Ad esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra una forte tendenza al rialzo, una strategia di trader intraday può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un intraday chart. Exploring esponenziale Weighted Moving volatilità media è la misura più comune del rischio, ma si tratta in vari gusti. In un precedente articolo, abbiamo mostrato come calcolare semplice volatilità storica. (Per leggere questo articolo, vedere Uso volatilità per valutare i rischi futuri.) Abbiamo usato Googles dati effettivi di prezzo delle azioni al fine di calcolare la volatilità giornaliera sulla base di 30 giorni di dati di stock. In questo articolo, miglioreremo il semplice volatilità e discutere la media mobile esponenziale ponderata (EWMA). Vs. Storico La volatilità implicita In primo luogo, consente di mettere questa metrica in un po 'di prospettiva. Ci sono due approcci: volatilità storica e implicita (o implicite). L'approccio storico presuppone che passato è prologo misuriamo la storia nella speranza che sia predittiva. La volatilità implicita, d'altra parte, ignora la storia si risolve per la volatilità implicita dai prezzi di mercato. Si spera che il mercato conosce meglio e che il prezzo di mercato contiene, anche se implicitamente, una stima di consenso di volatilità. (Per la lettura correlate, vedere gli usi e limiti di volatilità.) Se ci concentriamo solo su tre approcci storici (il alto a sinistra), hanno due punti in comune: Calcolare la serie di rendimenti periodici applicare uno schema di ponderazione In primo luogo, calcolare il ritorno periodico. Questo è in genere una serie di rendimenti giornalieri in cui ogni ritorno è espresso in termini di continuo composte. Per ogni giorno, prendiamo il logaritmo naturale del rapporto tra i prezzi delle azioni (cioè prezzo oggi divisi per prezzo di ieri, e così via). Questo produce una serie di rendimenti giornalieri, da u i u i-m. a seconda di quanti giorni (m giorni) stiamo misurando. Questo ci arriva al secondo passo: E 'qui che i tre approcci differenti. Nel precedente articolo (Utilizzo di volatilità per valutare rischio futuro), abbiamo dimostrato che in un paio di semplificazioni accettabili, la semplice varianza è la media dei rendimenti al quadrato: Si noti che questo riassume ciascuna delle dichiarazioni periodiche, poi divide che totale da parte del numero di giorni o osservazioni (m). Così, la sua realtà solo una media delle dichiarazioni periodiche squadrati. In altre parole, ogni ritorno quadrato viene dato un peso uguale. Quindi, se alfa (a) è un fattore di ponderazione (in particolare, un 1m), quindi un semplice scostamento simile a questa: Il EWMA migliora semplice varianza La debolezza di questo approccio è che tutti i ritorni guadagnano lo stesso peso. Yesterdays (molto recente) di ritorno non ha più influenza sulla varianza rispetto allo scorso mese di ritorno. Questo problema viene risolto utilizzando la media ponderata esponenzialmente movimento (EWMA), in cui i ritorni più recenti hanno un peso maggiore sulla varianza. La media mobile esponenziale ponderata (EWMA) introduce lambda. che è chiamato il parametro smoothing. Lambda deve essere inferiore a uno. In tale condizione, invece di pesi uguali, ogni ritorno quadrato è ponderato con un moltiplicatore come segue: Per esempio, RiskMetrics TM, una società finanziaria gestione del rischio, tende ad usare un lambda di 0,94 o 94. In questo caso, il primo ( più recente) al quadrato ritorno periodico è ponderato in base (1-0,94) (. 94) 0 6. il prossimo ritorno quadrato è semplicemente un lambda-multiplo del peso prima, in questo caso 6 moltiplicato per 94 5.64. E il terzo giorni precedenti peso uguale (1-0,94) (0,94) 2 5.30. Quello sensi esponenziale EWMA: ciascun peso è un moltiplicatore costante (cioè lambda, che deve essere inferiore a uno) della prima peso giorni. Questo assicura una varianza che viene ponderato o sbilanciata verso i dati più recenti. (Per ulteriori informazioni, controllare il foglio di lavoro Excel per Googles volatilità.) La differenza tra semplicemente volatilità e EWMA per Google è indicato di seguito. La volatilità semplice pesa in modo efficace ogni ritorno periodico da 0.196 come mostrato nella colonna O (abbiamo avuto due anni di dati di prezzo delle azioni quotidiane. Cioè 509 rendimenti giornalieri e il 1509 0.196). Ma si noti che Colonna P assegna un peso di 6, poi 5,64, quindi 5.3 e così via. Quello è l'unica differenza tra semplice varianza e EWMA. Ricorda: Dopo sommiamo l'intera serie (in Q colonna) abbiamo la varianza, che è il quadrato della deviazione standard. Se vogliamo la volatilità, abbiamo bisogno di ricordare di prendere la radice quadrata di tale varianza. Che cosa è la differenza di volatilità giornaliera tra la varianza e EWMA in caso Googles suo significativo: La semplice varianza ci ha dato una volatilità giornaliera di 2,4 ma il EWMA ha dato una volatilità giornaliera di soli 1.4 (vedere il foglio di calcolo per i dettagli). A quanto pare, Googles volatilità si stabilì più di recente, pertanto, una semplice variazione potrebbe essere artificialmente alto. Di oggi Variance è una funzione di preavviso Pior giorni Varianza Youll abbiamo bisogno di calcolare una lunga serie di pesi in modo esponenziale in declino. Abbiamo solito facciamo la matematica qui, ma una delle migliori caratteristiche del EWMA è che l'intera serie riduce convenientemente ad una formula ricorsiva: ricorsivo significa che i riferimenti varianza di oggi (cioè è una funzione del giorni prima varianza). È possibile trovare questa formula nel foglio di calcolo anche, e produce lo stesso risultato esatto come il calcolo longhand Dice: varianza di oggi (sotto EWMA) uguale varianza di ieri (ponderato per lambda) più il rendimento di ieri al quadrato (pesato da una lambda meno). Si noti come stiamo solo aggiungendo due termini insieme: ieri varianza ponderata e ieri ponderati, al quadrato di ritorno. Anche così, lambda è il nostro parametro smoothing. Un lambda più alto (ad esempio, come RiskMetrics 94) indica più lento decadimento della serie - in termini relativi, stiamo per avere più punti di dati nella serie e che stanno per cadere più lentamente. D'altra parte, se riduciamo lambda, indichiamo superiore decadimento: i pesi cadere fuori più rapidamente e, come risultato diretto del rapido decadimento, meno punti dati sono usati. (Nel foglio di calcolo, lambda è un ingresso, in modo da poter sperimentare con la sua sensibilità). Riassunto La volatilità è la deviazione standard istantanea di un magazzino e la metrica di rischio più comune. È anche la radice quadrata della varianza. Siamo in grado di misurare la varianza storicamente o implicitamente (volatilità implicita). Quando si misura storicamente, il metodo più semplice è semplice varianza. Ma la debolezza con una semplice varianza è tutti i ritorni ottenere lo stesso peso. Quindi ci troviamo di fronte un classico trade-off: vogliamo sempre più dati ma più dati che abbiamo più il nostro calcolo è diluito da dati lontani (meno rilevanti). La media mobile esponenziale ponderata (EWMA) migliora semplice varianza assegnando pesi alle dichiarazioni periodiche. In questo modo, siamo in grado di utilizzare una dimensione sia grande campione, ma anche dare maggior peso ai rendimenti più recenti. (Per visualizzare un tutorial film su questo argomento, visitare il Bionic Turtle.) Un'offerta iniziale su un fallito beni company039s da un acquirente interessato scelto dalla società fallita. Da un pool di offerenti. L'articolo 50 è una clausola nel trattato UE che delinea i passi di un paese membro deve adottare per lasciare l'Unione europea. Gran Bretagna. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La norma richiede that. How calcolare medie mobili calibrati in Excel Utilizzando esponenziale di analisi dei dati di Excel For Dummies, 2nd Edition strumento L'esponenziale in Excel calcola la media mobile. Tuttavia, i pesi di livellamento esponenziale i valori inclusi nei calcoli in movimento media in modo che i valori più recenti hanno un effetto maggiore sul calcolo della media e vecchi valori hanno un effetto minore. Questa ponderazione è raggiunto mediante un costante livellamento. Per illustrare come funziona lo strumento esponenziale, supponiamo che you8217re di nuovo guardando i dati di temperatura media giornaliera. Per calcolare medie mobili ponderate con livellamento esponenziale, procedere come segue: Per calcolare una media mobile esponenziale levigata, in primo luogo fare clic sul pulsante di comando dati tab8217s Data Analysis. Quando Excel visualizza la finestra di dialogo Analisi dati, selezionare la voce esponenziale dall'elenco e fare clic su OK. Excel visualizza la finestra di dialogo esponenziale. Identificare i dati. Per identificare i dati per i quali si desidera calcolare una media mobile esponenziale lisciato, fare clic nella casella di testo di input. Quindi individuare il campo di ingresso, sia digitando un indirizzo di intervallo di prospetto o selezionando l'intervallo di prospetto. Se l'intervallo di input include un'etichetta di testo per identificare o descrivere i dati, selezionare la casella di controllo etichette. Fornire la costante di smoothing. Inserire il smoothing valore costante nella casella di testo Damping Factor. Il file Excel suggerisce di utilizzare una costante di smoothing di tra 0,2 e 0,3. Presumibilmente, tuttavia, se you8217re utilizzando questo strumento, si ha le proprie idee su ciò che la costante di smoothing corretta è. (Se you8217re all'oscuro circa la lisciatura costante, forse si shouldn8217t utilizzare questo strumento.) Dillo Excel dove collocare i dati di media mobile esponenziale levigate. Utilizzare la casella di testo Intervallo di output per identificare l'intervallo di prospetto in cui si desidera inserire i dati medi in movimento. Nell'esempio foglio di lavoro, ad esempio, si posiziona i dati medi in movimento nella gamma del foglio di lavoro B2: B10. (Opzionale) Grafico i dati in modo esponenziale levigate. Per tracciare i dati in modo esponenziale levigate, selezionare la casella di controllo Grafico in output. (Opzionale) indicare che si desidera informazioni errore standard calcolato. Per calcolare gli errori standard, selezionare la casella di controllo gli errori standard. luoghi di Excel i valori di errore standard, accanto ai valori medi in movimento in modo esponenziale levigate. Una volta specificato quali lo spostamento delle informazioni media che si desidera calcolato e dove vuoi collocato, fare clic su OK. Excel calcola lo spostamento delle informazioni media.
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