Les EMA de 12 et 26 jours sont les moyennes à court terme les plus populaires et elles sont utilisées pour créer des indicateurs comme la divergence de convergence moyenne mobile (MACD) et l'oscillateur de prix en pourcentage (PPO). En général, les EMA de 50 et de 200 jours sont utilisés comme signaux d'évolution à long terme. Les commerçants qui utilisent l'analyse technique trouvent des moyennes mobiles très utiles et perspicaces lorsqu'elles sont appliquées correctement, mais créent des ravages lorsqu'elles sont mal utilisées ou mal interprétées. Toutes les moyennes mobiles couramment utilisées dans l'analyse technique sont, par leur nature même, des indicateurs en retard. Par conséquent, les conclusions tirées de l'application d'une moyenne mobile à un graphique de marché particulier devraient être de confirmer un mouvement de marché ou d'indiquer sa force. Très souvent, au moment où une ligne d'indicateurs de la moyenne mobile a fait un changement pour refléter une évolution significative du marché, le point optimal d'entrée sur le marché a déjà dépassé. Un EMA sert à atténuer ce dilemme dans une certaine mesure. Parce que le calcul EMA place plus de poids sur les dernières données, il étreint l'action de prix un peu plus serré et réagit donc plus rapidement. Ceci est souhaitable lorsqu'un EMA est utilisé pour dériver un signal d'entrée de négociation. Interprétation de l'EMA Comme tous les indicateurs de la moyenne mobile, ils sont beaucoup mieux adaptés aux marchés tendances. Lorsque le marché est dans une tendance forte et soutenue à la hausse. La ligne indicatrice EMA affichera également une tendance haussière et vice-versa pour une tendance à la baisse. Un commerçant vigilant ne sera pas seulement attention à la direction de la ligne EMA, mais aussi la relation du taux de changement d'une barre à l'autre. Par exemple, lorsque l'action de prix d'une forte tendance haussière commence à s'écraser et à inverser, le taux de changement de l'EMA d'une barre à l'autre commencera à diminuer jusqu'à ce que la ligne d'indicateur s'atténue et que la vitesse de changement soit nulle. En raison de l'effet retardé, par ce point, ou même quelques bars avant, l'action de prix aurait déjà inversé. Il s'ensuit donc que l'observation d'une diminution constante du taux de variation de l'EMA pourrait elle-même être utilisée comme un indicateur qui pourrait mieux contrer le dilemme causé par l'effet retardé des moyennes mobiles. Utilisations courantes de l'EMA Les EMA sont couramment utilisés en conjonction avec d'autres indicateurs pour confirmer des mouvements significatifs du marché et pour évaluer leur validité. Pour les commerçants qui négocient des marchés intraday et rapide, l'EMA est plus applicable. Très souvent, les commerçants utilisent les EMA pour déterminer un biais de négociation. Par exemple, si un EMA sur un graphique quotidien montre une forte tendance à la hausse, une stratégie des commerçants intraday peut être de négocier uniquement du côté long sur un graphique intraday. R - Prévision des approches à la prévision modifier ARIMA (Moyenne mobile intégrée AutoRegresive) ETS Modèle d'espace d'états de lissage exponentiel) Nous allons discuter de la façon dont ces méthodes fonctionnent et comment les utiliser. Aperçu des paquets des prévisions modifier Lissage exponentiel modifier Noms AKA: moyenne mobile pondérée exponentiellement (EWMA) Equivalent à ARIMA (0,1,1) modèle sans terme constant Utilisé pour les données lissées pour la présentation: moyenne pondérée des observations passées: observations passées en pondération exponentielle Lissage: affecte des poids exponentiellement décroissants au cours du temps Formule xt - séquence de données brutes st - sortie de l'algorithme de lissage exponentiel (estimation de la valeur suivante de x) - facteur de lissage. 0160lt160160lt1601.Choosing droit aucun moyen formel de choisir la technique statistique peut être utilisé pour optimiser la valeur de (par exemple OLS) plus grand le proche il obtient à la prévision naïve (les mêmes ports que la série d'origine avec un décalage de période) Double Exponential Smoothing edit Simple Le lissage exponentiel ne fonctionne pas bien quand il ya une tendance (il y aura toujours un biais) Double lissage exponentiel est un groupe de méthodes qui traitent du problème Holt-Winters double lissage exponentiel edit Et pour t gt 1 d'où est le facteur de lissage des données. 0160lt160160lt1601, et est le facteur de lissage de tendance. 0160lt160160lt1601. La sortie F tm - une estimation de la valeur de x au temps tm, mgt0 sur la base des données brutes jusqu'au temps t L'édition de lissage exponentielle triple prend en compte les changements saisonniers ainsi que les tendances suggérées pour la première fois par l'étudiant Holts, Xt - données brutes séquence des observations t 1601600 L longueur un cycle de variation saisonnière La méthode calcule: une ligne de tendance pour les données des indices saisonniers qui pondent les valeurs de la ligne de tendance en fonction de l'endroit où ce point temporel tombe dans le cycle de longueur L. S t représente la valeur lissée de la partie constante pour le temps t. Bt représente la séquence des meilleures estimations de la tendance linéaire qui sont superposées aux variations saisonnières ct est la séquence des facteurs de correction saisonniers ct est la proportion attendue de la tendance prédite à tout moment t mod L dans le cycle que les observations prennent To Initialiser les indices saisonniers c tL il doit y avoir au moins un cycle complet dans les données La sortie de l'algorithme est à nouveau écrite comme F tm. Une estimation de la valeur de x au temps tm, mgt0 sur la base des données brutes jusqu'au temps t. Le lissage exponentiel triple est donné par les formules où est le facteur de lissage des données. 0160lt160160lt1601, est le facteur de lissage de tendance. 0160lt160160lt1601, et est le facteur de lissage de changement saisonnier. 0160lt160160lt1601. La formule générale de l'estimation de la tendance initiale b 0 est: Définition des estimations initiales pour les indices saisonniers c i pour i 1,2. L est un peu plus impliqué. Si N est le nombre de cycles complets présents dans vos données, alors: Notez que A j est la valeur moyenne de x dans le jième cycle de vos données. ETS modifier Sous-paramètres modifier Moyennes mobiles en R À ma connaissance, R n'a pas de fonction intégrée pour calculer les moyennes mobiles. En utilisant la fonction de filtrage, on peut écrire une fonction courte pour les moyennes mobiles: On peut alors utiliser la fonction sur n'importe quelle donnée: mav (data), ou mav (data, 11) si on veut spécifier un nombre différent de points de données Que les 5 tracés par défaut comme prévu: plot (mav (data)). En plus du nombre de points de données sur lesquels la moyenne, nous pouvons également changer l'argument des côtés des fonctions de filtre: sides2 utilise les deux côtés, sides1 utilise des valeurs passées seulement. Partager cette page: Navigation des articles Navigation des commentaires Navigation des commentaires
No comments:
Post a Comment