Teknikker Av Moving Average Analyse

Flytende gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt er en av de mest fleksible og mest brukte teknikkanalysene. Det er svært populært blant handelsmenn, for det meste på grunn av sin enkelhet. Det fungerer best i et trending miljø. Innledning I statistikk er et glidende gjennomsnitt bare et middel for et bestemt sett med data. Ved teknisk analyse er disse dataene i de fleste tilfeller representert ved sluttkurs på aksjer for de aktuelle dagene. Noen handelsfolk bruker imidlertid også separate gjennomsnitt for daglige minima og maxima eller til og med gjennomsnittlig midtpunktsverdier (som de beregner ved å oppsummere daglig minimum og maksimum og dividere med to). Likevel kan du bygge et glidende gjennomsnitt også på en kortere tidsramme, for eksempel ved å bruke daglige eller minuttdata. For eksempel, hvis du vil lage et 10-dagers glidende gjennomsnitt, legger du bare opp alle sluttkursene de siste 10 dagene, og deler det med 10 (i dette tilfellet er det et enkelt glidende gjennomsnitt). Neste dag gjør vi det samme, bortsett fra at vi igjen tar prisene for de siste 10 dagene, noe som betyr at prisen som var den siste i vår beregning for forrige dag, ikke lenger er inkludert i dagens gjennomsnitt - det er erstattet av gårdsdager pris. Dataene skiftes på denne måten med hver ny handelsdag, dermed begrepet glidende gjennomsnitt. Formålet med og bruk av bevegelige gjennomsnitt i teknisk analyse Flytende gjennomsnitt er en trend-indikator. Formålet er å oppdage starten på en trend, følge dens fremgang, samt rapportere om reversering dersom den oppstår. I motsetning til kartlegging, forventer glidende gjennomsnitt ikke starten eller slutten av en trend. De bekrefter det bare, men bare en stund etter at den faktiske reverseringen oppstår. Det stammer fra deres meget konstruksjon, da disse indikatorene er basert utelukkende på historiske data. Jo mindre dager et glidende gjennomsnitt inneholder, desto raskere kan det oppdage en trendendring. Det er på grunn av mengden historiske data, som sterkt påvirker gjennomsnittet. Et 20-dagers glidende gjennomsnitt genererer signalet om en trend reversering raskere enn 50-dagers gjennomsnittet. Det er imidlertid også sant at jo færre dager vi bruker i beregningen av bevegelige gjennomsnitt, jo flere falske signaler får vi. Derfor bruker de fleste handelsfolk en kombinasjon av flere bevegelige gjennomsnitt, som alle må gi et signal samtidig, før en handelsmann åpner sin posisjon i markedet. Ikke desto mindre kan et glidende gjennomsnittsforsinkelse bak trenden ikke helt elimineres. Handelssignaler Enhver type glidende gjennomsnitt kan brukes til å generere kjøp eller salgssignaler, og denne prosessen er veldig enkel. Kartleggingsprogrammet plotter det bevegelige gjennomsnittet som en linje direkte i prisdiagrammet. Signaler genereres på steder hvor prisene krysser disse linjene. Når prisen krysser over den bevegelige gjennomsnittslinjen, innebærer det starten på en ny oppadgående trend, og dermed betyr det et kjøpssignal. På den annen side, dersom prisen krysser under den bevegelige gjennomsnittslinjen og markedet lukker også i dette området, signaliserer det starten på en nedadgående trend, og dermed er det et salgssignal. Bruke flere gjennomsnitt Vi kan også velge å bruke flere bevegelige Gjennomsnittlig samtidig, for å eliminere støyen i prisene og spesielt de falske signaler (whipsaws), som bruken av et enkelt bevegelige gjennomsnitt gir. Når du bruker flere gjennomsnitt, oppstår et kjøpesignal når den kortere av gjennomsnittet krysser over lengre gjennomsnitt, f. eks. 50-dagers gjennomsnitt krysser over 200-dagers gjennomsnittet. Omvendt genereres et salgssignal i dette tilfellet når 50-dagers gjennomsnitt krysser under 200-gjennomsnittet. På samme måte kan vi også bruke en kombinasjon av tre gjennomsnitt, f. eks. et 5-dagers, 10-dagers og 20-dagers gjennomsnitt. I dette tilfellet er en oppadgående trend indikert hvis 5-dagers gjennomsnittlinje ligger over 10-dagers glidende gjennomsnitt, mens gjennomsnittet på 10 dager er fortsatt over 20-dagers gjennomsnittet. En hvilken som helst krysning av bevegelige gjennomsnitt som fører til denne situasjonen betraktes som et kjøpssignal. Omvendt er nedadgående trend indikert av situasjonen når 5-dagers gjennomsnittlinjen er lavere enn 10-dagers gjennomsnittet, mens 10-dagers gjennomsnittet er lavere enn 20-dagers gjennomsnitt. Ved å bruke tre bevegelige gjennomsnitt, begrenser samtidig mengden av falske signaler generert av systemet, men det begrenser også potensial for profitt, da et slikt system genererer et handelssignal først etter at trenden er fast etablert i markedet. Inngangssignalet kan til og med genereres bare en kort tid før trendendringen. Tidsintervallene som brukes av handelsfolk til å beregne glidende gjennomsnitt er ganske forskjellige. Fibonacci-tallene er for eksempel svært populære, for eksempel ved bruk av 5-dagers, 21-dagers og 89-dagers gjennomsnitt. I futures trading er kombinasjonen 4-, 9- og 18-dager også veldig populær. Fordeler og ulemper Grunnen til at glidende gjennomsnitt har vært så populært er at de gjenspeiler flere grunnleggende handelsregler. Bruk av bevegelige gjennomsnittsverdier hjelper deg med å kutte tapene dine mens du forteller fortjenesten. Når du bruker bevegelige gjennomsnitt for å generere handelssignaler, handler du alltid i retning av markedsutviklingen, ikke mot den. Videre, i motsetning til diagrammønsteranalyse eller andre svært subjektive teknikker, kan bevegelige gjennomsnittsverdier brukes til å generere handelssignaler i henhold til klare regler - og dermed eliminere subjektivitet i handelsbeslutninger, noe som kan hjelpe handlerens psyke. En stor ulempe med glidende gjennomsnitt er imidlertid at de bare fungerer godt når markedet trender. Derfor, i perioder med hakkete markeder når prisene svinger i et bestemt prisklasse, virker de ikke i det hele tatt. En slik periode kan lett vare mer enn en tredjedel av tiden, så det er veldig risikabelt å stole på gjennomsnittlig glidende gjennomsnitt. Noen handelsfolk anbefaler derfor å kombinere bevegelige gjennomsnitt med en indikator som måler styrken av en trend, for eksempel ADX eller bare å bruke bevegelige gjennomsnitt som en bekreftende indikator for ditt handelssystem. Typer av bevegelige gjennomsnittsverdier De mest brukte typene av bevegelige gjennomsnitt er Simple Moving Average (SMA) og eksponentielt veidende flytende gjennomsnitt (EMA, EWMA). Denne typen glidende gjennomsnitt er også kjent som aritmetisk middel og representerer den enkleste og mest brukte typen glidende gjennomsnitt. Vi beregner det ved å oppsummere alle sluttkursene for en gitt periode, som vi deretter deler etter antall dager i perioden. Imidlertid er to problemer forbundet med denne typen gjennomsnitt: det tar bare hensyn til dataene som er inkludert i den valgte perioden (f. eks. Et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt tar bare hensyn til dataene fra de siste 10 dagene, og ignorerer bare alle andre data før denne perioden). Det er også ofte kritisert for å tildele likevekt til alle dataene i datasettet (dvs. i et 10-dagers glidende gjennomsnitt har en pris fra 10 dager siden samme vekt som prisen fra i går - 10). Mange forhandlere hevder at dataene fra de siste dagene skal bære mer vekt enn eldre data - noe som vil resultere i å redusere gjennomsnittene treg bak trenden. Denne typen glidende gjennomsnitt løser begge problemene forbundet med enkle glidende gjennomsnitt. For det første tildeler den mer vekt i beregningen til nyere data. Det gjenspeiler også i noen grad alle historiske data for det aktuelle instrumentet. Denne typen gjennomsnitt er oppkalt etter at datavektene mot fortiden minsker eksponentielt. Hellingen til denne nedgangen kan tilpasses behovene til den som handler. Teknisk analyse: Flytende gjennomsnitt De fleste kartmønstre viser mye variasjon i prisbevegelsen. Dette kan gjøre det vanskelig for forhandlere å få en ide om en generell trend i sikkerheten. En enkel metode handelsmenn bruker for å bekjempe dette er å bruke bevegelige gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over en viss tid. Ved å tegne en sikkerhets gjennomsnittspris, blir prisbevegelsen utjevnet. Når de daglige fluktuasjonene er fjernet, er handelsmenn bedre i stand til å identifisere den sanne trenden og øke sannsynligheten for at det vil fungere i deres favør. (For å lære mer, les veiledning av Moving Averages.) Typer av bevegelige gjennomsnitt Det finnes en rekke ulike typer bevegelige gjennomsnitt som varierer i måten de beregnes på, men hvordan hvert gjennomsnitt tolkes forblir det samme. Beregningene varierer bare med hensyn til vekten som de legger på prisdata, som skifter fra likevekt av hvert prispunkt til mer vekt legges på nylige data. De tre vanligste typene av bevegelige gjennomsnitt er enkle. lineær og eksponentiell. Simple Moving Average (SMA) Dette er den vanligste metoden som brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet av priser. Det tar bare summen av alle de siste sluttkursene over tidsperioden, og fordeler resultatet med antall priser som brukes i beregningen. For eksempel i et 10-dagers glidende gjennomsnitt blir de siste 10 sluttkursene lagt til sammen og deretter delt med 10. Som du kan se i figur 1, kan en forhandler gjøre gjennomsnittet mindre responsivt til å endre priser ved å øke tallet av perioder som brukes i beregningen. Å øke antall tidsperioder i beregningen er en av de beste måtene å måle styrken til den langsiktige trenden og sannsynligheten for at den vil reversere. Mange individer hevder at bruken av denne typen gjennomsnitt er begrenset fordi hvert punkt i dataserien har samme innvirkning på resultatet uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikerne hevder at de nyeste dataene er viktigere, og derfor bør den også ha høyere vekting. Denne typen kritikk har vært en av de viktigste faktorene som fører til oppfinnelsen av andre former for bevegelige gjennomsnitt. Lineærvektet gjennomsnitt Denne glidende gjennomsnittlige indikatoren er minst vanlig ut av de tre og brukes til å løse problemet med likevekt. Det lineære vektede glidende gjennomsnittet beregnes ved å ta summen av alle sluttkursene over en bestemt tidsperiode og multiplisere dem med datapunktets posisjon og deretter dividere med summen av antall perioder. For eksempel, i et fem-dagers lineært vektet gjennomsnitt, blir dagens sluttkurs multiplisert med fem, gårdager med fire og så videre til den første dagen i perioden er nået. Disse tallene legges deretter sammen og deles av summen av multiplikatorene. Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Denne flytende gjennomsnittlige beregningen bruker en utjevningsfaktor for å legge høyere vekt på de siste datapunktene, og betraktes som mye mer effektivt enn det lineære vektede gjennomsnittet. Å ha en forståelse av beregningen er vanligvis ikke nødvendig for de fleste handelsfolk fordi de fleste kartleggingspakker gjør beregningen for deg. Det viktigste å huske om det eksponentielle glidende gjennomsnittet er at det er mer responsivt på ny informasjon i forhold til det enkle glidende gjennomsnittet. Denne responsen er en av de viktigste faktorene til hvorfor dette er det bevegelige gjennomsnittet mellom mange tekniske handelsfolk. Som du ser i figur 2, øker en 15-årig EMA og faller raskere enn en 15-årig SMA. Denne lille forskjellen virker ikke så mye, men det er en viktig faktor å være klar over siden det kan påvirke avkastningen. Større bruksområder for bevegelige gjennomsnitt Gjennomsnittlig flytteverdi brukes til å identifisere gjeldende trender og trendoverganger, samt å sette opp støtte - og motstandsnivåer. Flytende gjennomsnitt kan brukes til å raskt identifisere om en sikkerhet beveger seg i en opptrinn eller en nedtrengning avhengig av retningen av det bevegelige gjennomsnittet. Som du ser i figur 3, når et bevegelige gjennomsnittspunkt går oppover og prisen er over det, er sikkerheten i en opptrinn. Omvendt kan et nedovergående glidende gjennomsnittspris med prisen nedenfor benyttes til å signalere en downtrend. En annen metode for å bestemme momentum er å se på rekkefølgen til et par bevegelige gjennomsnitt. Når et kortsiktig gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, er trenden oppe. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Flytte gjennomsnittlige trendrendringer er dannet på to hovedveier: når prisen beveger seg gjennom et bevegelig gjennomsnitt og når det beveger seg gjennom bevegelige gjennomsnittsoverskridelser. Det første vanlige signalet er når prisen beveger seg gjennom et viktig bevegelige gjennomsnitt. For eksempel, når prisen på en sikkerhet som var i en opptrinn, faller under et 50-års glidende gjennomsnitt, som i figur 4, er det et tegn på at opptrenden kan vende seg. Det andre signalet om en trend reversering er når et bevegelige gjennomsnitt krysser gjennom en annen. For eksempel, som 15-dagers glidende gjennomsnitt krysser over det 50-dagers glidende gjennomsnittet, er det et positivt tegn på at prisen vil begynne å øke. Hvis periodene som brukes i beregningen er relativt korte, for eksempel 15 og 35, kan dette signalere en kortsiktig trendomkastning. På den annen side, når to gjennomsnitt med relativt lange tidsrammer krysse over (f. eks. 50 og 200), brukes dette til å foreslå en langsiktig endring i trenden. En annen viktig måte å bevege gjennomsnitt på er å identifisere støtte - og motstandsnivåer. Det er ikke uvanlig å se en lager som har fallet, stoppe nedgangen og bakoverretningen når den treffer støtten til et stort bevegelige gjennomsnitt. En bevegelighet gjennom et stort bevegelige gjennomsnitt blir ofte brukt som et signal fra tekniske handelsfolk om at trenden er omvendt. For eksempel, hvis prisen går gjennom 200-dagers glidende gjennomsnitt i en nedadgående retning, er det et signal om at opptrenden reverserer. Flytte gjennomsnitt er et kraftig verktøy for å analysere trenden i sikkerhet. De gir nyttige støtte - og motstandspunkter og er veldig enkle å bruke. De vanligste tidsrammer som brukes når du lager glidende gjennomsnitt er 200-dagers, 100-dagers, 50-dagers, 20-dagers og 10-dagers. 200-dagers gjennomsnittet antas å være et godt mål for et handelsår, et 100-dagers gjennomsnitt på et halvt år, et 50-dagers gjennomsnitt på kvart i året, et 20-dagers gjennomsnitt på en måned og 10 - dags gjennomsnitt på to uker. Flytte gjennomsnittsverdier hjelper tekniske handelsfolk til å glatte ut noe av støyen som finnes i daglige prisbevegelser, noe som gir handelsmenn et tydeligere bilde av prisutviklingen. Så langt har vi vært fokusert på prisbevegelse, gjennom diagrammer og gjennomsnitt. I neste avsnitt, se på noen andre teknikker som brukes til å bekrefte prisbevegelser og mønstre. Tekniske analyser Strategier Hvis du hadde en indikator for handelsteknisk analyse, hva ville det vært Jeg deltok i et handelsnettsted i helgen hvor jeg demonstrerte noen få strategier til ca 1000 handelsfolk. Spørsmålet jeg fikk spurte mest om og om igjen av minst 20 deltakere var å gi min favorittindikator for trading tekniske analysestrategier. Min forklaring var ganske enkel. Den beste indikatoren er den som passer til den type markedsmiljø som du for tiden handler med. Selv om svaret mitt var korrekt og korrekt, kunne jeg fortelle at svaret mitt var for vakt og ikke tilfredsstiller nysgjerrigheten til de fleste handelsfolk. Etter avslutningen av seminaret ble jeg spurt en siste gang et litt annet spørsmål. Spørsmålet var 8220if du måtte velge bare en teknisk analyseindikator, hva ville det være Den Moving Average Indicator Mitt svar var raskt og raskt, det ville være det 20-dagers eksponentielle glidende gjennomsnittet. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en variasjon av et enkelt glidende gjennomsnitt. Før datamaskiner ble mye brukt til markedsanalyse, satte handelsmenn seg av enkle glidende gjennomsnittlige indikatorer fordi de var enkle og enkle å beregne. For å beregne et 10-dagers enkeltflytende gjennomsnitt, legger du bare til sluttkursene de siste 10 dagene og deler med 10. Det 20-dagers glidende gjennomsnittet beregnes ved å legge sluttkursene over en 20-dagers periode og divide med 20, og så videre. Etter hvert som handelsfolk begynte å bruke datamaskiner i begynnelsen av syttitallet, ønsket de å finne måter å gjøre forbedringer på det bevegelige gjennomsnittet, nærmere bestemt ønsket de å finne en måte å skape mindre treghet mellom markedet de analyserte og indikatoren. Det enkle glidende gjennomsnittet var bare ikke rask nok til å reagere på volatile markedsveier. Traders ønsket en indikator som lignet et enkelt bevegelige gjennomsnitt, men ville legge mer vekt på de siste prishandlingene og mindre på tidligere prishandlinger. Du kan se i dette eksemplet hvordan det enkle glidende gjennomsnittet reagerer mye langsommere på prisvirkningen enn det eksponentielle glidende gjennomsnittet. Dette er den viktigste grunnen til at de fleste kortsiktige handelsmenn og daghandlere bruker det eksponentielle glidende gjennomsnittet i stedet for den enkle. Legg merke til hvordan den røde linjen er mer dynamisk enn den grønne linjen Ta en titt på et annet eksempel på hvordan eksponentielt glidende gjennomsnitt er raskere å reagere ved handel med tekniske analysetrender. I dette kan du se hvor mye raskere det eksponensielle glidende gjennomsnittet reagerer på lageret som vender seg opp igjen. Det enkle bevegelige gjennomsnittet beveger seg knapt mens aksjene blir vesentlig momentum oppover. Den grønne linjen går knapt mens lager fortjener betydelig momentum oppover Den beste måten å benytte det eksponensielle flytende gjennomsnittet I løpet av de neste dagene vil jeg vise deg en komplett handelsmetode som jeg opprettet for flere år siden, som er avhengig av eksponentiell glidende gjennomsnittlig indikator. Siden det eksponentielle glidende gjennomsnittet er veldig dynamisk og reagerer godt på de siste prisendringene, pleier jeg å bruke den til å handle med tilbakekallings - eller retracementstrategier. Det første du må gjøre er å justere eksponentielt glidende gjennomsnitt til 20 dager. De 20 dagene er et godt utgangspunkt for de fleste volatile aksjer, futures og valutamarkeder. Hvis du er dagshandel, bruk 20 barer i stedet for 20 dager. Etter at du har justert innstillingene du vil finne et aksjemarked eller annet marked som handler vesentlig over 20 dagers eksponensielle glidende gjennomsnitt. Jo lenger prisen er borte fra gjennomsnittet jo bedre. Du kan se i dette eksemplet hvor langt aksjen handler over det glidende gjennomsnittet. Dette er et flott filter for å finne aksjer eller andre markeder som trender sterkt. Du vil finne aksjer eller andre markeder som øker skarpt bort fra EMA. Det neste trinnet er å overvåke aksjen eller markedet du handler, og vent på at markedet skal handle helt under 20-dagers EMA. Dette eksemplet viser deg nøyaktig hva jeg mener. Du vil sørge for at høyheten ikke berører EMA og handler helt under det. Aksjen rallied og innen noen få dager faller helt under EMA. Det neste trinnet etter at aksjen eller andre markeder du handler, faller helt under 20-dagers EMA, er å vente på at markedet skal handle igjen helt over 20-dagers EMA. Du kan se hvordan aksjen bare falt for noen dager før gjenopptakelse av den sterke trenden, dette er et godt tegn. Hvis bestanden skulle bli under gjennomsnittet i mer enn en uke, ville jeg nok være litt bekymret for fortsatt momentum. Flyttingen under det bevegelige gjennomsnittet var kort levet Her er hvordan hele mønsteret ser ut som på ett fortsettende diagram. Du kan få en god følelse for hvordan 20-dagers EMA filtrerer sterke trendmarkeder og enda viktigere, hvordan det identifiserer pullbacks bort fra hovedtrenden. Du kan se hele prosessen på dette diagramet I morgen vil jeg demonstrere hvordan du korrekt oppgir ordrer ved hjelp av denne metoden, hvordan du beregner stoppnivået ditt og hvordan du måler resultatmålet ditt også. Dette kommer til å være en travel uke, så gjør deg klar til å lære en av mine favoritt kortsiktige handelsstrategier. Konklusjonen Jeg håper du ser hvorfor 20-dagers EMA er en av de mest fleksible indikatorene for trading teknisk analyse strategier. Hold deg innstilt for morgendagens økt. Jeg lover det vil være en flott en. Av Roger Scott Senior Trainer Market GeeksSmoothing data fjerner tilfeldig variasjon og viser trender og sykliske komponenter. Inherent i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. En ofte brukt teknikk i industrien er utjevning. Denne teknikken, når den brukes riktig, viser tydeligere den underliggende trenden, sesongmessige og sykliske komponenter. Det er to forskjellige grupper av utjevningsmetoder. Midlere metoder Eksponensielle utjevningsmetoder Gjennomsnitt er den enkleste måten å glatte data på. Vi vil først undersøke noen gjennomsnittsmetoder, for eksempel det enkle gjennomsnittet av alle tidligere data. En leder av et lager ønsker å vite hvor mye en typisk leverandør leverer i 1000 dollar-enheter. Heshe tar et utvalg av 12 leverandører, tilfeldig, og oppnår følgende resultater: Beregnet gjennomsnitt eller gjennomsnitt av dataene 10. Lederen bestemmer seg for å bruke dette som estimat for utgifter til en typisk leverandør. Er dette et bra eller dårlig estimat Mean squared feil er en måte å dømme hvor bra en modell er. Vi skal beregne den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Feil sant beløp brukt minus estimert beløp. Feilen squared er feilen ovenfor, firkantet. SSE er summen av kvadratfeilene. MSE er gjennomsnittet av de kvadratiske feilene. MSE-resultater for eksempel Resultatene er: Feil og kvadratfeil Estimatet 10 Spørsmålet oppstår: kan vi bruke gjennomsnittet til å prognostisere inntekt hvis vi mistenker en trend. En titt på grafen nedenfor viser tydelig at vi ikke bør gjøre dette. Gjennomsnittlig veier alle tidligere observasjoner likt Sammendrag oppgir vi at Det enkle gjennomsnittet eller gjennomsnittet av alle tidligere observasjoner er bare et nyttig estimat for prognoser når det ikke er noen trender. Hvis det er trender, bruk ulike estimater som tar hensyn til trenden. Gjennomsnittet veier alle tidligere observasjoner likt. For eksempel er gjennomsnittet av verdiene 3, 4, 5 4. Vi vet selvsagt at et gjennomsnitt beregnes ved å legge til alle verdiene og dividere summen med antall verdier. En annen måte å beregne gjennomsnittet på er å legge til hver verdi dividert med antall verdier, eller 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Multiplikatoren 13 kalles vekten. Generelt: bar frac sum venstre (frac høyre) x1 venstre (frac høyre) x2,. ,, venstre (frac høyre) xn. Den (venstre (frac høyre)) er vektene, og selvfølgelig summen de til 1.