Moving Average Der Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrumentenpreis für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, schätzt man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt der gleitende Durchschnitt entweder an oder sinkt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential. Geglättet und gewichtet. Moving Average kann für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Öffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Mittelwerte verwendet werden. Das Einzige, wo sich gleitende Mittelwerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Falls wir von Simple Moving Average sprechen. Alle Preise des jeweiligen Zeitraums sind gleichwertig. Exponentieller Moving Average und Linear Weighted Moving Average legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Die gängigste Art, den Preis gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, ist, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses Handelssystem, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht dafür ausgelegt, in den tiefsten Punkt des Marktes zu gelangen und seinen Ausgang direkt auf den Gipfel zu bringen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden erreicht haben, und bald zu verkaufen, nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Bewegliche Mittelwerte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: Wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet dies, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich weitergehen wird: Wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, ist dies der Fall Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten geht. Hier sind die Arten der sich bewegenden Mittelwerte auf dem Diagramm: Simple Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Geglättete Moving Average (SMMA) Linear Weighted Moving Average (LWMA) Sie können die Handelssignale dieses Indikators testen, indem Sie einen Expertenberater erstellen In MQL5 Zauberer. Berechnung Einfacher Bewegungsdurchschnitt (SMA) Einfache, mit anderen Worten, der arithmetische gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Preise der Instrumentenschließung über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammenfasst. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl solcher Perioden dividiert. SMA SUM (SCHLIESSEN (i), N) N SUM Summe SCHLIESSEN (i) aktuelle Periode Schliesspreis N Anzahl der Berechnungsperioden. Exponentieller Moving Average (EMA) Exponentiell geglätteter gleitender Durchschnitt wird durch Addition eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert des gleitenden Durchschnitts berechnet. Mit exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die letzten engen Preise von mehr Wert. P-Prozent exponentieller gleitender Durchschnitt sieht aus wie: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) SCHLIESSEN (i) aktueller Periodenabschlusspreis EMA (i - 1) Wert des Moving Average Der vorherigen Periode P der Prozentsatz der Verwendung des Preiswertes. (SMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Durchschnitts wird als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Der zweite gleitende Durchschnitt wird nach dieser Formel berechnet: SMMA (i) (I - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) SCHLIESSEN (i)) NV - N SUM Summe SUM1 Gesamtsumme der Schlusskurse für N Perioden wird von der vorherigen Bar gezählt PREVSUM geglättete Summe der vorherigen Bar SMMA (i-1) geglätteten gleitenden Durchschnitt der vorherigen Bar SMMA (i) geglätteten gleitenden Durchschnitt der aktuellen Bar (Mit Ausnahme des ersten) SCHLIESSEN (i) aktueller enger Preis N Glättungszeitraum Nach arithmetischen Umwandlungen kann die Formel vereinfacht werden: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Linear Weighted Moving Average (LWMA) Bei gewichtetem gleitendem Durchschnitt sind die letzten Daten Von mehr Wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird durch Multiplikation jedes der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Serie mit einem gewissen Gewichtungskoeffizienten berechnet: LWMA SUM (SCHLIESSEN (i) i, N) SUM (i, N) SUM Summe SCHLIESSEN (i) aktueller Schlusskurs SUM (i, N) Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten N Glättungsperiode. Linearly Weighted Moving Average DEFINITION des linear gewichteten Moving Average Eine Art von gleitendem Durchschnitt, der den aktuellen Preisdaten eine höhere Gewichtung verleiht als der gemeinsame, einfache gleitende Durchschnitt. Dieser Durchschnitt wird berechnet, indem jeder der Schlusskurse über einen bestimmten Zeitraum genommen und mit einer bestimmten Position in der Datenreihe multipliziert wird. Sobald die Lage der Zeiträume berücksichtigt wurde, werden sie zusammengefasst und durch die Summe der Anzahl der Zeiträume dividiert. BREAKING DOWN Linear Weighted Moving Average Zum Beispiel wird in einem 15-tägigen linear gewichteten gleitenden Durchschnitt der heutige Schlusskurs mit 15, gestern um 14 multipliziert und so weiter, bis der Tag 1 im Periodenbereich erreicht ist. Diese Ergebnisse werden dann addiert und durch die Summe der Multiplizierer (15 14 13 3 2 1 120) dividiert. Der linear gewichtete gleitende Durchschnitt war eine der ersten Antworten, um den jüngsten Daten eine größere Bedeutung zu verleihen. Die Beliebtheit dieses gleitenden Durchschnitts wurde durch den exponentiellen gleitenden Durchschnitt verringert. Aber trotzdem erweist es sich immer noch als sehr nützlich. Das Papier in Frage ist bei theastuteinvestorfIJEFPublishedPaper. pdf verfügbar Der relevante Abschnitt ist Abschnitt 3, wo es angegeben ist, werden die neun - und zweimonatigen SMA-Trendlinien in ein mathematisches Modell umgewandelt , Gefolgt von Beschreibungen der Verwendung in den Abschnitten 3.1 und 3.2 ndash babelproofreader Jul 17 11 um 17:27 Ein gleitender Durchschnitt ist definitionsgemäß der Durchschnitt einer Anzahl von früheren Datenpunkten. Im Falle der stetigen Funktion f: mathbb tomathbb können wir den einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) mit Fenstergröße mathbb ni w gt 0 definieren, um die Funktion zu sein. Im Falle einer diskreten Funktion g: mathbb tomathbb so wahrscheinlich im Falle von Finanzielle Anwendungen, die SMA mit Fenstergröße winmathbb ist einfach Nun, für den kontinuierlichen Fall, durch die grundlegenden Theorem der Kalkül, ist die Ableitung der SMA einfach und für den diskreten Fall, mit dem Unterschied Quotient, haben wir diese Hinweis, dass die Formel Für die Ableitung der SMA ist die gleiche in der diskreten und kontinuierlichen Fall Nun kann ich nicht erklären, den Satz Verwenden von Kalkül. Das Papier, mit dem du verlinkt bist, fehlt auch etwas an Details für mich zu entziffern, was genau die Autoren im Sinn hatten. Eine Möglichkeit ist jedoch, dass sie nur die obige Beobachtung gemeint haben: Obwohl die Finanzdaten diskret und nicht kontinuierlich gegeben sind, haben wir das durch die obige Beobachtung die folgende schöne Tatsache: Sei g: mathbb tomathbb eine Funktion definiert Nur auf ganzzahlige zeitschritte Und f: mathbb tomathbb irgendeine feste willkürliche kontinuierliche Erweiterung von g, dh f ist eine stetige Funktion mit der Eigenschaft, dass f (n) g (n) für irgendeine ganze Zahl n ist. Definiere die SMA wie oben und berechne ihre Ableitungen, dann notwendigerweise frac bar w (n) D-bar w (n) für irgendeine ganze Zahl n. Was sagt, dass es nicht wichtig ist, dass Kalkül nicht auf Funktionen angewendet werden kann, die auf einer diskreten Domäne definiert sind, wenn es um SMAs geht, geben die diskreten und kontinuierlichen Bilder die gleichen Antworten, wenn Sie sie bei den integralen Zeitstempeln auswerten.
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