Elastinen Liikkuvan Keskiarvon

TRADING TECHNIQUES Christian P Fries, Ph DW - hahmojen keskimääräiset elastiset liukuvat keskiarvot, jos keskimääräinen vaihteluväli vaihteli äänenvoimakkuudella Sinulla on elastinen paino-painotettu liukuva keskiarvo eVWMA, luonnollinen korvaaminen tavanomaisille liikkuville keskiarvoille Se on vielä enemmän koska se voidaan myös katsoa approksimaatioksi keskimääräisestä osakekohtaisesta hinnasta. eVWMA eroaa tavanomaisesta keskiarvosta siinä.1 Se ei viittaa esimerkiksi taustalla olevaan keskimääräiseen laskentajaksoon, esimerkiksi 20 päivään, 38 päivään , 200 päivää Sen sijaan eVWMA käyttää osakesidettä määritelläkseen keskimääräisen laskentajakson2. Se sisältää tietoa volyymista ja mahdollisesti ajasta luonnollisella ja loogisella tavalla.3 Se voidaan johtaa tilastolliseksi toimenpiteeksi ja sitä voidaan pitää lähentymisenä ja siten on vankka matemaattinen perustelu. I'll näyttää käsite ja muotoilu elastinen paino-painotettu liukuva keskiarvo käyttämällä Excel-laskentataulukon esimerkkinä. Kristillinen Fries opiskeli matematiikkaa ics ja fysiikka Hän on työskennellyt tietotekniikkayrityksille ja - pankeille Euroopassa Hänet voidaan ottaa yhteyttä osoitteeseen. Excerpted artikkelista, joka julkaistiin alun perin kesäkuussa 2001 julkaistussa STOCKS COMMODITIES - lehden teknisessä analyysissä. Kaikki oikeudet pidätetään Copyright 2001, Technical Analysis, Inc. Elastic Volume Weighted Moving Average. Elastinen painotettu liikkuva keskiarvo on suuntausindikaattori, joka käyttää keskimääräistä tilavuutta sen liukuvan keskiarvon laskennassa. Käyttäjä voi muuttaa syötteen läheisyyttä, kertojaa ja pituutta. Tämä indikaattorin määritelmä ilmaistaan ​​edelleen kohdassa laskemalla alla. Esimerkiksi kaupankäynnin avulla Elastinen painotettu liikkuva keskiarvo. EVWMAa voidaan käyttää yhdessä muiden indikaattoreiden kanssa trendimittarina Kaupankäyntisignaaleja ei lasketa. Jotka pääsee sisään MotiveWave. Go: n ylävalikossa, valitse Study Volume Based Elastic Volume Weighted MA. or Siirry ylävalikkoon valitsemalla Lisää tutkimus aloittaaksesi kirjoittamisen tässä tutkimuksessa, kunnes näet sen näkyvän klikkaa opinto-oikeutta ja napsauta OK. Tärkeää Vastuuvapauslauseke Tällä sivulla annetut tiedot ovat ehdottomasti informaatiotekijöitä, eikä niitä pidä tulkita neuvoiksi tai kehotuksiksi ostaa tai myydä mitään suojausta. Katso Riskin julkistamista ja tehokkuutta koskeva vastuuvapauslauseke. oletusarvo on SMA: n syöttöhinta käyttäjän määrittämä, oletusarvo on sulkemis hinta, monikäyttäjän syöttö, oletus 20 jaksoinen käyttäjän syöttö, oletus 40 indeksin nykyinen palkin numero, avVol keskimääräinen määrä ennalta edellinenEVWMA. Tämä funktionaalisuus on kokeellista ja sitä voidaan muuttaa tai poistetaan kokonaan tulevassa julkaisussa Elastic pyrkii parhaan mahdollisen lähestymistavan avulla ratkaisemaan kaikki ongelmat, mutta kokeellisiin ominaisuuksiin ei sovelleta virallisen GA-ominaisuuden tukea SLA: a. Tilatun datasarjan mukaan siirrettävä keskimääräinen aggregaatio liukuu ikkunaan tiedot ja lähetä kyseisen ikkunan keskimääräinen arvo Esimerkiksi, kun otetaan huomioon tiedot 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, voimme laskea yksinkertaisen liukuvan keskiarvon, jossa ikkunan koko on 5 seuraavalla tavalla. Liikkuvat keskiarvot ovat yksinkertainen tapa tasoittaa datan jakaumaa. Siirrettäviä keskiarvoja käytetään tyypillisesti aikapohjaisiin tietoihin, kuten osakekursseihin tai palvelimen mittareihin. Tasoitusta voidaan käyttää eliminoimaan suurtaajuusvaihtelut tai satunnaiset melut, jotka sallivat s alhaisemman taajuuden trendit on helpompi visualisoida, kuten kausiluonteisuus. Lineaarinen malli antaa lineaarisen painotuksen sarjakohtaisiin pisteisiin siten, että vanhemmat datapisteet, kuten ikkunan alussa olevat, tuottavat lineaarisesti vähemmän summaa koko keskimäärään. lineaarinen painotus vähentää tietojen viivästymistä, sillä vanhempien pisteiden vaikutus on vähäisempää. Lineaarisella mallilla ei ole erityisiä asetuksia. Kuten yksinkertainen malli, ikkunan koko voi muuttaa liikkuvan keskimäärän käyttäytymistä. Esimerkiksi pieni ikkuna ikkuna 10 seuraa tarkasti tietoja ja pienentää vain pienimuotoisia vaihteluita. Kuvio 3 Lineaarinen liukuva keskiarvo ikkunan 10 kanssa. Päinvastoin, lineaarinen liukuva keskiarvo, jossa on suurempi ikkuna-ikkuna 100, tasoittaa kaikki korkeammat taajuusvaihtelut, jättäen vain matalan - taajuus, pitkän aikavälin suuntaukset Se myös pyrkii jäljessä todellisten tietojen huomattavasta määrästä, vaikka tyypillisesti vähemmän kuin yksinkertainen malli. Kuvio 4 Lineaarinen liukuva keskiarvo ikkunan si ze 100.Multiplicative Holt-Wintersedit. Multiplicative on määritelty asettamalla tyyppi mult Tämä lajike on suositeltavaa, kun kausivaihtelu kerrotaan tietosi E g, jos kausittainen vaikutus on x5 dataa sen sijaan, että se lisätään siihen. alfa ja gamma ovat 0 3, kun taas beta on 0 1 Asetukset hyväksyvät kaikki float 0-1 mukaan lukien. Kauden oletusarvo on 1. Multiplikatiivinen Holt-Winters-malli voidaan minimoida. Multiplicative Holt-Winters toimii jakamalla jokainen datapiste kausittainen arvo Tämä on ongelmallista, jos jokin tietonne on nolla tai jos tietojen puutteita on olemassa, koska tämä johtaa nollan jakautumiseen. Tämän torjumiseksi mult Holt-Winters paie kaikki arvot hyvin pienellä määrällä 1 10 -10 niin, että kaikki arvot ovat ei-nolla Tämä vaikuttaa tulokseen, mutta vain vähän Jos tietosi ovat nollia tai haluat nähdä NaN: n, kun nollat ​​ovat, voit poistaa tämän käyttäytymisen padillä. liukuva keskimalli tukee ennustustilaa, joka yrittää ekstrapoloida tulevaisuuteen, kun otetaan huomioon nykyinen tasoitettu, liukuva keskiarvo Mallista ja parametrista riippuen nämä ennusteet voivat olla tai eivät välttämättä ole tarkkoja. Tarkkuudet otetaan käyttöön lisäämällä ennakoiva parametri mihin tahansa liikkuvaan keskimääräiseen aggregaatioon, määrittämällä ennusteiden lukumäärä haluaa liittää sarjan loppuun Nämä ennusteet sijoitetaan välimatkan päähän samalla aikavälillä kuin kauhat. Yksinkertaiset lineaariset ja ewma-mallit kaikki tuottavat tasaisia ​​ennusteita, ne lähinnä lähestyvät sarjan viimeisen arvon keskiarvoa ja tuottavat tasainen Kuva 11 Yksinkertainen liukuva keskiarvo, jossa on koko 10-ikkuna, ennustaa 50. Sitä vastoin holt-malli voi ekstrapoloida paikallisten tai globaalien jatkuvien trendien perusteella Jos asetamme korkean beta-arvon, voimme ekstrapoloida paikallisen jatkuvan kehityksen perusteella tässä tapauksessa ennusteet pudota alas, koska sarjan lopussa olevat tiedot suuntautuivat alaspäin. Kuva 12 Holt-Lineaarinen liukuva keskiarvo, jonka koko on 100 ikkunaa, ennustaa 20, alfa 0 5, beta 0 8. Sitä vastoin, jos valitaan pieni beta, ennustukset perustuvat maailmanlaajuiseen jatkuvaan suuntaukseen. Tässä sarjassa globaali kehitys on hieman positiivista, joten ennuste tekee terävästä käännöksestä ja alkaa positiivinen rinne. Kuva 13 Kaksinkertainen eksponentiaalinen liukuva keskiarvo, jonka koko on 100, ennustaa 20, alfa 0 5, beeta 0 1. Holtwinters-mallilla on parhaat mahdolliset ennusteet, koska se sisältää myös kausivaihtelut malliin. Kuvio 14 Holt-Winters liukuva keskiarvo, jonka koko on 120, ennustaa 25, alfa 0 8, beeta 0 2, gamma 0 7, jakso 30.