Bewegende gemiddelde berekening koers

Site OANDA gebruik koekies om ons webblaaie maklik om te gebruik en persoonlike ons besoekers te maak. Koekies kan nie gebruik word om jou persoonlik te identifiseer. Met die besoek ons ​​webwerf, stem jy in om OANDA8217s gebruik van koekies in ooreenstemming met ons privaatheidsbeleid. Te sluit, te verwyder of te bestuur koekies, besoek aboutcookies. org. Beperking van koekies sal verhoed dat jy voordeel trek uit 'n paar van die funksies van ons webwerf. Laai ons Mobile Apps Meld aan Select rekening: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick / activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick / activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: Geen mcestyledisplay: noneampgtamplt / iframeampgt Les 1: Moving Gemiddeldes Tipe Bewegende Gemiddeldes Oorsig Daar is verskeie tipes bewegende gemiddeldes beskikbaar vir verskillende mark analise behoeftes te voorsien. Die mees algemeen gebruik word deur handelaars sluit die volgende in: Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde Moving Gemiddelde Eksponensiële bewegende gemiddelde Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is die mees basiese tipe bewegende gemiddelde. Dit word bereken deur 'n reeks van pryse (of verslagdoening tydperke), bymekaar te tel hierdie pryse en dan verdeel die totaal deur die aantal datapunte. Hierdie formule bepaal die gemiddelde van die pryse en word bereken op 'n wyse aan te pas (of skuif) in reaksie op die mees onlangse data wat gebruik word om die gemiddelde te bereken. Byvoorbeeld, as jy slegs die mees onlangse 15 wisselkoerse in die gemiddelde berekening, die oudste koers outomaties elke keer as 'n nuwe prys beskikbaar raak gedaal. In effek, is die gemiddelde beweeg soos elke nuwe prys ingesluit in die berekening en verseker dat die gemiddelde slegs berus op die laaste 15 pryse. Met 'n bietjie trial and error, kan jy 'n bewegende gemiddelde wat jou handel strategie pas bepaal. 'N Goeie beginpunt is 'n eenvoudige bewegende gemiddelde op grond van die afgelope 20 pryse. Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) 'n geweegde bewegende gemiddelde word bereken op dieselfde wyse as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, maar gebruik waardes wat lineêr word geweeg om te verseker dat die mees onlangse pryse het 'n groter impak op die gemiddelde. Dit beteken dat die oudste koers by die berekening ontvang 'n gewig van 1 die volgende oudste waarde ontvang 'n gewig van 2 en die tweede oudste waarde ontvang 'n gewig van 3, al die pad tot by die mees onlangse koers. Sommige handelaars vind hierdie metode meer relevant vir tendens bepaling veral in 'n vinnig bewegende mark. Die nadeel van die gebruik van 'n geweegde bewegende gemiddelde is dat die gevolglike gemiddelde lyn choppier as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde mag wees. Dit kan maak dit moeiliker om 'n mark neiging van 'n skommeling onderskei. Om hierdie rede, 'n paar handelaars verkies om beide 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n geweegde bewegende gemiddelde op dieselfde prys grafiek te plaas. Kandelaar Prys Chart met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en geweegde bewegende gemiddelde Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) 'n eksponensiële bewegende gemiddelde is soortgelyk aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, maar terwyl 'n eenvoudige bewegende gemiddelde verwyder die oudste pryse as nuwe pryse beskikbaar raak, 'n eksponensiële bewegende gemiddelde bereken die gemiddeld van al die historiese wissel, vanaf die punt wat jy spesifiseer. Byvoorbeeld, wanneer jy 'n nuwe eksponensiële bewegende gemiddelde oortrek voeg om 'n prys grafiek, jy die aantal verslagdoening tydperke in die berekening in te sluit toewys. Kom ons neem aan jy spesifiseer vir die laaste 10 pryse ingesluit moet word. Die eerste berekening sal presies dieselfde as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde ook gebaseer op 10 verslagdoeningstydperke wees, maar wanneer die volgende prys beskikbaar is, sal die nuwe berekening behou die oorspronklike 10 pryse, plus die nuwe prys, om te kom op die gemiddelde. Dit beteken daar is nou 11 verslagtydperke in die eksponensiële bewegende gemiddelde berekening terwyl die eenvoudige bewegende gemiddelde altyd sal gebaseer wees op net die mees onlangse 10 tariewe. Besluit word watter bewegende gemiddelde te gebruik om vas te stel watter bewegende gemiddelde is die beste vir jou, moet jy eers verstaan ​​jou behoeftes. As jou hoofdoelwit is om die geluid van konsekwent wisselende pryse te verminder ten einde 'n algehele mark rigting te bepaal, dan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van die afgelope 20 of so pryse kan die vlak van detail wat jy nodig het te voorsien. As jy wil hê dat jou bewegende gemiddelde om meer klem te plaas op die jongste tariewe, 'n geweegde gemiddelde is meer gepas. Hou in gedagte egter dat omdat geweegde bewegende gemiddeldes meer deur die nuutste pryse geraak, die vorm van die gemiddelde lyn kan potensieel verdraai wat lei tot die opwekking van valse seine. By die werk met geweegde bewegende gemiddeldes, moet jy bereid wees om vir 'n groter mate van wisselvalligheid. Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde Moving AverageMoving 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 GoogleMoving Gemiddeld Sakrekenaar As 'n lys van opeenvolgende data, kan jy die N - punt bewegende gemiddelde (of rollende gemiddelde) op te rig deur die vind van die gemiddeld van elke stel N agtereenvolgende punte. Byvoorbeeld, as jy die geordende datastel 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, die 4-punt bewegende gemiddelde is 11,75, 12.5, 13.25, 13.5, 12.25, 11.75 bewegende gemiddeldes gebruik om opeenvolgende data glad hulle skerp pieke en dalings minder uitgespreek omdat elke rou data punt net 'n breukdeel gewig gegee in die bewegende gemiddelde. Hoe groter die waarde van N. die gladder die grafiek van die bewegende gemiddelde teenoor die grafiek van die oorspronklike data. Stock ontleders kyk dikwels na bewegende gemiddeldes van aandele prys data om tendense te voorspel en te sien patrone duideliker. Jy kan die sakrekenaar hieronder gebruik om 'n bewegende gemiddelde van 'n datastel te vind. Aantal terme in 'n eenvoudige N - punt bewegende gemiddelde As die aantal terme in die oorspronklike stel is d en die aantal terme wat gebruik word in elk gemiddeld N. dan is die aantal terme in die bewegende gemiddelde volgorde sal wees Byvoorbeeld, as jy 'n reeks van 90 aandele pryse en neem die 14-dag rollende gemiddelde van die pryse, sal die rollende gemiddelde volgorde 90 het - 14 1 77 punte. Hierdie sakrekenaar bere bewegende gemiddeldes waar al die terme gelyke gewig dra. Jy kan ook geweegde bewegende gemiddeldes waarin sommige terme groter gewig gegee as ander. Byvoorbeeld, gee meer gewig aan meer onlangse data, of die skep van 'n sentraal geweegde gemiddelde waar die middel terme meer getel. Sien die geweegde bewegende gemiddeldes artikel en sakrekenaar vir meer inligting. Saam met die verskuiwing van rekenkundige gemiddeldes, sommige ontleders ook kyk na die bewegende gemiddelde van geordende data sedert die mediaan is onaangeraak deur vreemde outliers. Moving Gemiddeldes: Wat is dit vir die mees gewilde tegniese aanwysers, bewegende gemiddeldes word gebruik om die rigting van die stroom te meet tendens. Elke tipe bewegende gemiddelde (algemeen in hierdie handleiding as MA geskryf) is 'n wiskundige gevolg dat word bereken deur die gemiddeld van 'n aantal van die verlede datapunte. Sodra bepaal, die gevolglike gemiddelde is dan geplot op 'n grafiek, sodat die handelaars om te kyk na reëlmatige data eerder as om te fokus op die dag-tot-dag prysskommelings wat inherent in alle finansiële markte is. Die eenvoudigste vorm van 'n bewegende gemiddelde, gepas bekend as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), word bereken deur die rekenkundige gemiddelde van 'n gegewe stel waardes. Byvoorbeeld, 'n basiese 10-dae - bewegende gemiddelde wat jy wil voeg tot die sluiting pryse van die afgelope 10 dae en dan verdeel die gevolg van 10. In Figuur 1 te bereken, die som van die pryse vir die afgelope 10 dae (110) is gedeel deur die aantal dae (10) om te kom op die 10-dae gemiddelde. As 'n handelaar wil graag 'n 50-dag gemiddelde sien in plaas daarvan, sal dieselfde tipe berekening gemaak word, maar dit sal die pryse sluit oor die afgelope 50 dae. Die gevolglike gemiddelde hieronder (11) in ag neem die afgelope 10 datapunte om handelaars 'n idee van hoe 'n bate relatiewe is geprys om die afgelope 10 dae te gee. Miskien is jy wonder hoekom tegniese handelaars noem hierdie hulpmiddel 'n bewegende gemiddelde en nie net 'n gewone gemiddelde. Die antwoord is dat as nuwe waardes beskikbaar is, moet die oudste datapunte laat val van die stel en nuwe data punte moet kom om dit te vervang. So, is die datastel voortdurend in beweging om rekenskap te gee nuwe data soos dit beskikbaar raak. Hierdie metode van berekening verseker dat slegs die huidige inligting word verreken. In Figuur 2, sodra die nuwe waarde van 5 word by die stel, die rooi boks (wat die afgelope 10 datapunte) na regs beweeg en die laaste waarde van 15 laat val van die berekening. Omdat die relatief klein waarde van 5 die hoë waarde van 15 vervang, sou jy verwag om die gemiddeld van die datastel afname, wat dit nie sien nie, in hierdie geval van 11 tot 10. Wat Moet Bewegende Gemiddeldes lyk as die waardes van die MA is bereken, hulle geplot op 'n grafiek en dan gekoppel aan 'n bewegende gemiddelde lyn te skep. Hierdie buig lyne is algemeen op die kaarte van tegniese handelaars, maar hoe dit gebruik word kan drasties wissel (meer hieroor later). Soos jy kan sien in Figuur 3, is dit moontlik om meer as een bewegende gemiddelde om enige term voeg deur die aanpassing van die aantal tydperke gebruik word in die berekening. Hierdie buig lyne kan steurende of verwarrend lyk op die eerste, maar jy sal groei gewoond aan hulle soos die tyd gaan aan. Die rooi lyn is eenvoudig die gemiddelde prys oor die afgelope 50 dae, terwyl die blou lyn is die gemiddelde prys oor die afgelope 100 dae. Nou dat jy verstaan ​​wat 'n bewegende gemiddelde is en hoe dit lyk, goed in te voer 'n ander tipe van bewegende gemiddelde en kyk hoe dit verskil van die voorheen genoem eenvoudig bewegende gemiddelde. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is uiters gewild onder handelaars, maar soos alle tegniese aanwysers, dit het sy kritici. Baie individue argumenteer dat die nut van die SMA is beperk omdat elke punt in die datareeks dieselfde geweeg, ongeag waar dit voorkom in die ry. Kritici argumenteer dat die mees onlangse data is belangriker as die ouer data en moet 'n groter invloed op die finale uitslag het. In reaksie op hierdie kritiek, handelaars begin om meer gewig te gee aan onlangse data, wat sedertdien gelei tot die uitvinding van die verskillende tipes van nuwe gemiddeldes, die gewildste van wat is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). (Vir verdere inligting, sien Basics gelaaide bewegende gemiddeldes en Wat is die verskil tussen 'n SMA en 'n EMO) Eksponensiële bewegende gemiddelde Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n tipe van bewegende gemiddelde wat meer gewig gee aan onlangse pryse in 'n poging om dit meer ontvanklik maak om nuwe inligting. Leer die ietwat ingewikkeld vergelyking vir die berekening van 'n EMO kan onnodige vir baie handelaars wees, aangesien byna al kartering pakkette doen die berekeninge vir jou. Maar vir jou wiskunde geeks daar buite, hier is die EMO vergelyking: By die gebruik van die formule om die eerste punt van die EMO bereken, kan jy agterkom dat daar geen waarde beskikbaar is om te gebruik as die vorige EMO. Hierdie klein probleem opgelos kan word deur die begin van die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en die voortsetting van die bogenoemde formule van daar af. Ons het jou voorsien van 'n monster spreadsheet wat die werklike lewe voorbeelde van hoe om beide 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken sluit. Die verskil tussen die EMO en SMA Nou dat jy 'n beter begrip van hoe die SMA en die EMO bereken word, kan 'n blik op hoe hierdie gemiddeldes verskil. Deur te kyk na die berekening van die EMO, sal jy agterkom dat meer klem gelê op die onlangse data punte, maak dit 'n soort van geweegde gemiddelde. In Figuur 5, die nommers van tydperke wat in elk gemiddeld is identies (15), maar die EMO reageer vinniger by die veranderende pryse. Let op hoe die EMO het 'n hoër waarde as die prys styg, en val vinniger as die SMA wanneer die prys daal. Dit reaksie is die hoofrede waarom so baie handelaars verkies om die EMO gebruik oor die SMA. Wat doen die verskillende dae gemiddelde bewegende gemiddeldes is 'n heeltemal aanpas aanwyser, wat beteken dat die gebruiker vrylik kan kies watter tyd raam wat hulle wil wanneer die skep van die gemiddelde. Die mees algemene tydperke wat in bewegende gemiddeldes is 15, 20, 30, 50, 100 en 200 dae. Hoe korter die tydsduur wat gebruik word om die gemiddelde te skep, hoe meer sensitief sal wees om die prys veranderinge. Hoe langer die tydsverloop, hoe minder sensitief, of meer reëlmatige, die gemiddelde sal wees. Daar is geen regte tyd raam te gebruik wanneer die opstel van jou bewegende gemiddeldes. Die beste manier om uit te vind watter een werk die beste vir jou is om te eksperimenteer met 'n aantal verskillende tydperke totdat jy die een wat jou strategie pas te vind. Bewegende gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Skryf Nuus om te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om Use. Smoothing 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.