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 reduksjonen kan tilpasses behovene til handelsmannen. Modellering av data fjerner tilfeldig variasjon og viser trender og sykliske komponenter. Innenværende i samlingen av data tatt over tid er en 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.Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som et SMA-eksempel, betrakt en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager: Uke 1 (5 dager) 20, 22, 24, 25, 23 Uke 2 (5 dager) 26, 28, 26, 29, 27 Uke 3 (5 dager) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA ville være gjennomsnittlig ut sluttkursene for de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.
No comments:
Post a Comment