Ruch średnia rozkład

Średnie kroczące: co one należą do najbardziej popularnych wskaźników technicznych, średnie kroczące są używane do pomiaru kierunku bieżącej tendencji. Każdy typ średniej ruchomej (powszechnie napisany w tym samouczku jako MA) jest wynikiem matematycznym, który jest obliczany przez uśrednienie wielu poprzednich punktów danych. Po ustaleniu średniej wynikającej z wykresu jest następnie wykreślana na wykresie, aby umożliwić przedsiębiorcom przeglądanie wygładzonych danych, a nie koncentrowanie się na codziennych wahaniach cen, które są nieodłączne dla wszystkich rynków finansowych. Najprostszą formą średniej ruchomej, znanej jako zwykła średnia ruchoma (SMA), oblicza się biorąc średnią arytmetyczną danego zestawu wartości. Na przykład, aby obliczyć podstawową 10-dniową średnią ruchową, należy dodać do ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni, a następnie podzielić wynik o 10. Na rysunku 1 suma cen za ostatnie 10 dni (110) wynosi podzielony przez liczbę dni (10), aby osiągnąć średnią z 10 dni. Jeśli zamiast tego przedsiębiorca chciałby wyznaczyć średnią na 50 dni, to taki sam kalkulator zostanie dokonany, ale obejmowałby ceny w ciągu ostatnich 50 dni. Powstała średnia poniżej (11) uwzględnia przeszłe 10 punktów danych, aby dać handlowcom pojęcie, w jaki sposób dany składnik aktywów jest wyceniony w stosunku do ostatnich 10 dni. Być może zastanawiasz się, dlaczego techniczni handlowcy nazywają to narzędzie średnią ruchomą, a nie zwykłą średnią. Odpowiedź jest taka, że ​​w miarę pojawiania się nowych wartości najstarsze punkty danych muszą zostać usunięte z zestawu, a nowe punkty muszą zostać zastąpione. Tak więc zestaw danych nieustannie przenosi się do nowych danych, gdy tylko będzie dostępny. Ta metoda obliczeń zapewnia, że ​​tylko rozliczane są bieżące informacje. Na rysunku 2, po dodaniu nowej wartości 5 do zestawu, czerwone pole (reprezentujące ostatnie 10 punktów danych) przesuwa się w prawo, a ostatnia wartość 15 zostaje pomniejszona z obliczenia. Ponieważ względnie mała wartość 5 zastępuje dużą wartość 15, można oczekiwać, że średnia z danych zmniejszy się, co robi, w tym przypadku od 11 do 10. Co robi średnie ruchome Jak wartości MA zostały obliczone, są one wykreślane na wykresie, a następnie połączone w celu utworzenia średniej ruchomej linii. Te zakrzywione linie są wspólne na wykresach technicznych podmiotów gospodarczych, ale jak one są stosowane mogą się znacznie różnić (więcej o tym później). Jak widać na rysunku 3, można dodać więcej niż jedną średnią ruchu do dowolnego wykresu, dostosowując liczbę okresów używanych do obliczania. Te zakrzywione linie wydają się najpierw rozpraszać lub mylić, ale przyzwyczaili się do nich, gdy czas się trwa. Czerwona linia jest po prostu średnią ceną w ciągu ostatnich 50 dni, a niebieska linia jest średnią ceną w ciągu ostatnich 100 dni. Teraz, gdy zrozumiesz średnią ruchomej i jak wygląda, dobrze wprowadź inny typ średniej ruchomej i sprawdź, jak różni się od wspomnianej wcześniej prostej średniej ruchomej. Prosta średnia ruchoma jest bardzo popularna wśród przedsiębiorców, ale podobnie jak wszystkie wskaźniki techniczne, ma swoje krytyki. Wiele osób twierdzi, że użyteczność SMA jest ograniczona, ponieważ każdy punkt serii danych jest ważony tak samo, niezależnie od miejsca, w którym występuje w sekwencji. Krytycy argumentują, że najnowsze dane są bardziej znaczące niż starsze dane i powinny mieć większy wpływ na końcowy wynik. W odpowiedzi na tę krytykę przedsiębiorcy zaczęli przywiązywać większą wagę do ostatnich danych, co doprowadziło do powstania różnego rodzaju nowych średników, z których najbardziej popularna jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). (Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, zobacz Podstawy średnich ruchów ważonych i Jaka jest różnica między SMA i EMA) Średnia przemieszczająca się wykładnicza Średnia średnica ruchoma jest rodzajem średniej ruchomej, która przynosi większą wagę do ostatnich cen w celu zwiększenia jej wrażliwości do nowych informacji. Uczenie skomplikowanego równania w obliczaniu EMA może być niepotrzebne dla wielu przedsiębiorców, ponieważ prawie wszystkie pakiety wykresów wykonują obliczenia dla Ciebie. Jednak dla ciebie matematyki są tutaj równania EMA: przy użyciu formuły do ​​obliczania pierwszego punktu EMA można zauważyć, że nie ma wartości dostępnej do wykorzystania w poprzedniej EMA. Ten mały problem można rozwiązać, uruchamiając obliczenie przy użyciu prostej średniej ruchomej i kontynuując od powyższej formuły stamtąd. Przygotowaliśmy przykładowy arkusz kalkulacyjny zawierający rzeczywiste przykłady obliczania zarówno prostej średniej ruchomej, jak i wykładniczej średniej ruchomej. Różnica między EMA i SMA Teraz, gdy masz lepsze zrozumienie, jak obliczany jest SMA i EMA, spójrz, jak te średnie różnią się. Patrząc na obliczenie EMA, zauważysz, że większy nacisk położono na ostatnie punkty danych, co czyni go typem średniej ważonej. Na rysunku 5 liczba okresów czasu używanych w każdej średniej jest identyczna (15), ale EMA reaguje szybciej na zmiany cen. Zauważ, że EMA ma wyższą wartość, gdy cena wzrasta i spada szybciej niż SMA, gdy cena maleje. Ta reakcja jest głównym powodem, dla którego wielu przedsiębiorców wolą używać EMA w SMA. Co robi różniące się średnie Średnie ruchome są całkowicie dostosowywanym wskaźnikiem, co oznacza, że ​​użytkownik może swobodnie dobrać dowolną ramkę czasową, jaką chcą podczas tworzenia średniej. Najczęstsze okresy czasu użyte w ruchomej średniej to 15, 20, 30, 50, 100 i 200 dni. Im krótszy jest okres generowania średniej, tym bardziej wrażliwe będą zmiany cen. Im dłuższy jest czas, tym mniej wrażliwy lub bardziej wygładzony, średnia będzie. Nie ma odpowiedniej ramki czasowej, którą można użyć podczas konfigurowania średnich kroczących. Najlepszym sposobem na określenie, który z nich najlepiej Ci odpowiada, jest eksperymentowanie z wieloma różnymi okresami czasu, aż znajdziesz taki, który pasuje do twojej strategii. Linia dystrybucji akumulacji dystrybucji Linuksa Wprowadzenie Opracowany przez Marc Chaikina linia dystrybucji akumulatorów jest woluminem oparty na wskaźniku mierzonym skumulowanym przepływem pieniędzy do iz bezpieczenstwa. Chaikin pierwotnie odniósł się do wskaźnika jako Łączna Linia Przepływu Pieniędzy. Tak jak w przypadku skumulowanych wskaźników, linia dystrybucyjna akumulacji akustycznej jest bieżącą liczbą przepływów pieniężnych każdego okresu0. Po pierwsze, mnożnik jest obliczany na podstawie relacji bliskiej do zakresu high-low. Po drugie Mnożnik przepływu pieniędzy pomnożony przez objętość okresu02, aby uzyskać przepływ pieniędzy. Bieżąca liczba przepływów pieniężnych tworzy linię dystrybucyjną akumulacji. Chartiści mogą używać tego wskaźnika w celu potwierdzenia tendencji podtrzymującej zabezpieczenia08 lub przewidywania odwróceń, gdy wskaźnik różni się od ceny zabezpieczenia. Obliczenia Istnieją trzy etapy obliczania Linii Dystrybucji Akumulacji (ADL). Najpierw oblicz Mnożnik przepływu pieniędzy. Po drugie, pomnożyć tę wartość objętościowo, aby znaleźć przepływ pieniędzy. Po trzecie, utworzyć bieżącą liczbę przepływów pieniężnych, aby utworzyć linię dystrybucji akumulatorów (ADL). Mnożnik przepływu pieniędzy wahają się od 1 do -1. Jako taki przechowuje klucz do przepływu przepływu pieniędzy i linii dystrybucji akumulacji. Mnożnik jest dodatni, gdy zejście jest w górnej połowie zakresu high-low i ujemne, gdy w dolnej połowie. To ma sens. Presja na zakup jest silniejsza od presji sprzedaŜy, gdy ceny w okolicach górnej połowy przedziału czasowego (i odwrotnie). Linia dystrybucyjna akumulacji wzrasta, gdy mnożnik jest dodatni i spada, gdy mnożnik jest ujemny. Mnożnik dostosowuje ilość woluminu, która kończy się w przepływie pieniędzy. Objętość zmniejsza się, chyba że Mnożnik przepływu pieniędzy znajduje się w jego skrajności (1 lub -1). Mnożnik wynosi 1, gdy zamykanie jest na wysokim i -1, gdy zamykanie jest na niskim. Całkowita objętość jest dodatnia, gdy 1 i całkowita objętość jest ujemna, gdy -1. W .50 tylko połowę objętości przekłada się na wolumen przepływu pieniędzy w okresie 0.38. Poniższa tabela pokazuje Mnożniki przepływów pieniężnych, przepływy pieniężne i linia dystrybucji akumulacji dla RIMM (Research in Motion). Zauważ, jak mnożnik znajduje się pomiędzy 0,50 i 1, gdy jest blisko, a pomiędzy -50 a -1, gdy jest słaby. Kliknij tutaj, aby obliczyć Linię dystrybucyjną Akumulacji w arkuszu kalkulacyjnym programu Excel. Interpretacja Linia dystrybucji akumulacji stanowi skumulowaną miarę przepływu objętościowego każdego okresu0 lub przepływów pieniężnych. Wysoki pozytywny mnożnik w połączeniu z wysoką wolumenem wykazywał silny nacisk na zakupy, który popychał wskaźnik wyżej. Odwrotnie, niska liczba negatywna w połączeniu z wysoką wolumenem odzwierciedla silne presje sprzedające, które spychają wskaźnik na niższy. Przepływy pieniężne gromadzą się, tworząc linię, która potwierdza lub zaprzecza tendencji cenowej. W tym kontekście wskaźnik służy do wzmocnienia tendencji bazowej lub wątpliwości co do jego trwałości. Dynamika cen z tendencją do spadku w linii dystrybucyjnej akumulacji akumu - lowej wskazuje na presję sprzedaży (dystrybucję), która mogłaby zniechęcać do niekorzystnego odwrotu na wykresie cen. Spadek cen z tendencją wzrostową do linii dystrybucji akumulatorów wskazuje na presję kupna (akumulacja), która mogłaby zasygnalizować wyraźne odwrócenie cen. ADL versus OBV Linia dystrybucji akumulacji i wolumen objętościowy (OBV) to kumulatywne wskaźniki oparte na woluminie, które czasami przemieszczają się w przeciwnych kierunkach, ponieważ ich podstawowe wzory są różne. Joe Granville opracował wolumen wyważony (OBV) jako skumulowaną miarę dodatniego i ujemnego przepływu objętościowego. OBV dodaje całkowitą objętość okresu02, gdy zamknięcie jest w górę i odejmuje je, gdy zamknięcie jest zamknięte. Łączna suma tego dodatniego i ujemnego przepływu objętości tworzy linię OBV. Ta linia może być porównana z wykresem cen bazowego papieru wartościowego, aby szukać rozbieżności lub potwierdzenia. Jak pokazuje powyższa formuła, Chaikin podjął inne podejście, całkowicie ignorując zmianę z jednego okresu na drugi. Zamiast tego linia dystrybucyjna akumulacji koncentruje się na poziomie bliskiej relacji do zakresu high-low dla danego okresu (dzień, tydzień, miesiąc). Przy tej formule zabezpieczenie mogłoby się zmniejszyć i zamykać znacznie niższe, ale linia dystrybucji akumulatorów wzrosłaby, gdyby odległość była powyżej punktu środkowego zakresu wysokiego-niskiego. Na powyższym wykresie przedstawiono Clorox (CLX) z dużą luką w dół i blisko w górnej części zakresu niskich i niskich dziennie. OBV ruszył ostro, ponieważ zbliżenie było poniżej poprzedniego zamknięcia. Linia dystrybucji akumulatorów wzrosła, ponieważ zbliżenie było bliskie wysokiej wartości dnia. Potwierdzenie tendencji Potwierdzenie trendu to bardzo prosta koncepcja. Wzrost w linii dystrybucji akumulatorów wzmacnia trend wzrostowy na wykresie cenowym i vice versa. Poniższy wykres przedstawia Freeport McMoran (FCX) i Accumulation Distribution Line, który trwa od lutego do marca, spadając od kwietnia do czerwca, a następnie od lipca do stycznia. Linia dystrybucyjna akumulacji potwierdziła każdy z tych trendów cenowych. Rozbieżności Zaskoczone i nieprzyjemne rozbieżności są tam, gdzie zaczyna się interesujące. Wzrastająca dywergencja kształtuje się, gdy cena przechodzi w nowe niskie, ale Linia Dystrybucji Akumulacji nie potwierdza tych upadków i wzrasta. Wzrost Linii Dystrybuowania Akumulacji pokazuje, dobrze, gromadzenie. Pomyśl o tym jako zasadniczo ukradkowym presji na zakup. Opierając się na teorii, że wielkość poprzedza cenę, chartiści powinni być ostrzegani o zdecydowanym odwrocie na wykresie cen. Powyższy wykres pokazuje Nordstrom (JWN) z Linią Dystrybucyjną Akumulacji Zwróć uwagę, jak łatwo można porównać działanie cenowe, gdy wskaźnik znajduje się za ceną. Wskaźnik (różowy) i tendencja cenowa zmieniły się w okresie od lutego do czerwca. Na początku lipca pojawiły się oznaki nagromadzenia, a wskaźnik zaczął się zwiększać. JWN przeniosło się na nowy niski pod koniec sierpnia. Pomimo tego, że wskaźnik wykazywał oznaki presji na zakup, ważne jest, aby poczekać na pozytywny katalizator lub potwierdzenie na wykresie cen. Ten katalizator pojawił się, gdy towar zerwał się i zwiększył się z dużą objętością. Nieparzysta dywergencja kształtuje się, gdy cena przechodzi do nowych poziomów, ale Linia dystrybucji akumulatorów nie potwierdza i nie opuszcza się. Pokazuje to rozkład lub bazową presję sprzedaży, która może zwiastować niekorzystne zmiany na wykresie cen. Powyższy wykres pokazuje linie lotnicze Southwest Airlines (LUV) z linią dystrybucyjną akumulacji akumulatorów, osiągającą maksimum dwa miesiące przed cenami. Wskaźnik nie tylko osiągnął szczyt, ale również spadł w marcu i kwietniu, co odzwierciedlało pewne presje na sprzedaż. LUV potwierdził słabość z aprecjacją wsparcia na wykresie cenowym, a RSI wkrótce potem spadł poniżej 40. RSI często zajmuje się strefami byków (40-80) i obszarami niedźwiedzia (20-60). RSI trzymano w strefie byków do wczesnych miesięcy maja, a następnie przeniósł się do strefy niedźwiedzia. Rozłączanie z cenami Linia dystrybucji akumulacji jest wskaźnikiem oparta na pochodnej cenie i wolumenu. To sprawia, że ​​co najmniej dwa kroki usunięte z rzeczywistej ceny zabezpieczenia bazowego. Ponadto Mnożnik przepływu pieniędzy nie uwzględnia zmian cen z okresu na okres. Jako takie nie można oczekiwać, że zawsze potwierdzi akcje cenowe lub z powodzeniem przewidują odwrócenie ceny z rozbieżnościami. Czasem jest, oddech, rozłąka między cenami a wskaźnikiem. Czasami Linia dystrybucji Akumulacji po prostu nie działa. Dlatego bardzo ważne jest, aby korzystać z linii dystrybucji akumulatorów, a także wszystkich wskaźników, w związku z analizą pricetrend i innymi wskaźnikami. Wnioski Linia dystrybucyjna akumulacji może być wykorzystana do pomiaru ogólnego przepływu objętości. Dynamika ta wskazuje, że presja kupna przeważa regularnie, a downtrend wskazuje na presję sprzedaży. Silne i nieprzyjemne rozbieżności są sygnałem potencjalnego odwrotu na wykresie cen. Podobnie jak w przypadku wszystkich wskaźników, ważne jest, aby wykorzystać linię dystrybucyjną akumulacji w połączeniu z innymi aspektami analizy technicznej, takimi jak oscylatory momentum i wzorce wykresu. Nie jest to wskaźnik samodzielny. SharpCharts Linia dystrybucyjna akumulacji jest dostępna w programie SharpCharts jako wskaźnik. Po wybraniu wskaźnika można umieścić powyżej, poniżej lub za ceną zabezpieczenia bazowego. Pozycjonowanie za ceną ułatwia porównanie z bazowym zabezpieczeniem. Chartiści mogą również dodać średnią ruchomą do wskaźnika przy użyciu zaawansowanych opcji. Kliknij tutaj, aby wyświetlić wykres na żywo z linią dystrybucji akumulatorów. Sugerowane Skany Wyraźne Rozbieżności w OBV i ADL. To skanowanie rozpoczyna się od bazy zapasów średnio co najmniej 10 w cenie i 100 000 dziennych wolumenów w ciągu ostatnich 60 dni. Potencjalne różnice rozbieżności można znaleźć, szukając zapasów, w których cena jest poniżej 65-dniowego SMA i 20-dniowego SMA, ale OBV i Linia dystrybucji akumulatorów są NAZWY 65-dniowego SMA i 20-dniowego SMA. Niewłaściwe rozbieżności w OBV i ADL. To skanowanie rozpoczyna się od bazy zapasów średnio co najmniej 10 w cenie i 100 000 dziennych wolumenów w ciągu ostatnich 60 dni. Potencjalne niekorzystne odchylenia pojawiają się, szukając zapasów, gdzie cena jest powyżej 65-dniowego SMA i 20-dniowego SMA, ale OBV i Accumulation Distribution Line są poniżej 65-dniowego SMA i 20-dniowego SMA. Dalsze badania Niniejsza książka zawiera wszystkie wyjaśnienia, które są proste i jasne. Murphy obejmuje większość głównych wzorców wykresów i wskaźników. Pełny rozdział poświęcony jest zrozumieniu woluminu i otwartego zainteresowania. Analiza techniczna rynków finansowych John J. MurphyPrzeglądaj średnie kroczące Utrzymuj trendy w przód Średnie kroczące (MA) są jednym z najbardziej popularnych i często używanych wskaźników technicznych. Średnia ruchoma jest łatwa do wyliczenia, a raz wykreślona na wykresie jest potężnym wizualnym narzędziem do wyznaczania tendencji. Często słyszy się o trzech typach średniej ruchomej: prostym. wykładniczy i liniowy. Najlepszym miejscem do rozpoczęcia jest zrozumienie najbardziej podstawowej: prostej średniej ruchomej (SMA). Spójrzmy na ten wskaźnik i jak może pomóc przedsiębiorcom śledzić trendy w kierunku większych zysków. (Więcej informacji na temat średnich kroczących można znaleźć w naszym poradniku dotyczącym Forex). Linie trendów Nie ma pełnego zrozumienia średnich kroczących bez zrozumienia tendencji. Trend to po prostu cena, która nadal się rozwija w określonym kierunku. Istnieją tylko trzy rzeczywiste tendencje, które może następować zabezpieczenie: trendu wzrostowego. lub trend uparty, oznacza, że ​​cena wzrasta. Spadek. lub spadek, oznacza, że ​​cena jest niższa. Boczny trend. gdzie cena porusza się bokiem. Ważne jest, aby pamiętać o trendach jest to, że ceny rzadko poruszają się w linii prostej. Dlatego ruchome średnie linie są używane do ułatwienia przedsiębiorcy łatwego identyfikowania kierunków trendu. (Więcej informacji na ten temat można znaleźć w sekcji Podstawy pasków Bollingera i przenoszenia średnich kopert: Dostrajanie popularnego narzędzia handlowego). Przenoszenie średniej budowy Definicja podręcznika średniej ruchomej jest średnią ceną za zabezpieczenie w określonym przedziale czasowym. Przyjmijmy przykładową popularność 50-dniowej średniej ruchomej. 50-dniową średnią ruchoma oblicza się, przyjmując ceny zamknięcia z ostatnich 50 dni każdego zabezpieczenia i dodaj je razem. Wynik obliczenia dodatkowego podzielony jest przez liczbę okresów, w tym przypadku 50. Aby codziennie obliczyć średnią ruchową, należy zastąpić najstarszy numer z ostatnią ceną zamknięcia i wykonać tę samą matematykę. Niezależnie od tego, jak długo lub dłużej masz średnią ruch, której szukasz, podstawowe obliczenia pozostaną takie same. Zmiana będzie dotyczyła liczby używanych przez Ciebie cen zamknięcia. Tak więc na przykład 200-dniowa średnia ruchoma to cena zamknięcia za 200 dni podsumowania, a następnie podzielona przez 200. Typy średnich kroczących, z dwudniowych średnich kroczących, do średnich kroczących 250 dni. Należy pamiętać, że do obliczenia średniej ruchomej musisz mieć pewną liczbę cen zamknięcia. Jeśli zabezpieczenie jest zupełnie nowe lub tylko miesiąc, nie można wykonać 50-dniowej średniej ruchomej, ponieważ nie ma wystarczającej liczby punktów danych. Warto również zauważyć, że wybraliśmy do obliczeń kalkulacje cen zamknięcia, ale średnie kroczące można obliczyć za pomocą cen miesięcznych, tygodniowych, otwarcia lub nawet cen śródrocznych. Rysunek 1 przedstawia prostą średnią ruchomą w Google Inc. Wykres 1 przedstawia przykład prostej średniej ruchomej na giełdzie Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Niebieska linia oznacza 50-dniową średnią ruchoma. W powyższym przykładzie można zauważyć, że tendencja spadnie niższym od końca 2007 roku. Cena akcji Google spadła poniżej średniej 50-dniowej średniej ruchomej w styczniu 2008 roku i nadal spadała. Gdy cena przekracza średnią ruchomą, może być wykorzystana jako prosty sygnał obrotu. Ruch poniżej średniej ruchomej (jak pokazano powyżej) sugeruje, że niedźwiedzie są w stanie kontrolować działanie cenowe i że majątek prawdopodobnie spadnie poniżej. Odwrotnie, krzyż powyżej średniej ruchomej sugeruje, że byki są w stanie kontroli i że cena może być przygotowana do ruchu wyższego. Inne sposoby używania średnich kroczących Średnie ruchy są wykorzystywane przez wielu przedsiębiorców do identyfikowania nie tylko bieżącej tendencji, ale również jako strategii wejścia i wyjścia. Jedna z najprostszych strategii polega na przekroczeniu dwóch lub więcej średnich kroczących. Podstawowy sygnał jest podawany, gdy średnia krótkoterminowa przecina powyżej lub poniżej średniej ruchomej długoterminowej. Dwa lub więcej średnich kroczących pozwala zobaczyć dłuższy trend w porównaniu do krótszej średniej ruchomej, jest to również prosta metoda określania, czy tendencja się zwiększa, czy też ma się odwrócić. (Więcej informacji na temat tej metody można znaleźć w dokumencie A Primer On The MACD). Rysunek 2: Średni ruch średnioterminowy i krótkoterminowy w Google Inc. Wykres 2 wykorzystuje dwa średnie ruchome, jeden długoterminowy (50-dniowy, pokazany przez niebieska linia), a druga krótszy termin (15-dniowy, zaznaczony czerwoną linią). Jest to ten sam wykres Google pokazany na rysunku 1, ale z dodatkiem dwóch średnich ruchomej, aby zilustrować różnicę między dwiema długościami. Zauważ, że 50-dniowa średnia ruchoma jest wolniejsza, aby dostosować się do zmian cen. ponieważ w obliczeniach wykorzystuje więcej punktów danych. Z drugiej strony 15-dniowa średnia ruchoma szybko reaguje na zmiany cen, ponieważ każda wartość ma większą wagę w obliczeniach ze względu na stosunkowo krótki horyzont czasowy. W tym przypadku przy użyciu strategii przekrojowej można zaobserwować, że średnica 15-dniowa przekracza 50-dniową średnią ruchową jako wpis na krótką pozycję. Wykres 3: Trójmiesięczny Powyższy wykres przedstawia trzy miesiące wykresu Oil of United States (AMEX: USO) z dwoma prostymi ruchomymi średnimi. Czerwona linia to krótsza, 15-dniowa średnia ruchoma, a niebieska linia oznacza dłuższą, 50-dniową średnią ruchoma. Większość przedsiębiorców wykorzysta krzyż krótkoterminowej średniej ruchomej powyżej długoterminowej średniej ruchomej, aby zainicjować długą pozycję i określić początek tendencji wzrostowej. (Więcej informacji na temat stosowania tej strategii w handlu Obligacja MACD). Wsparcie ustala się, gdy cena jest tendencyjna w dół. Jest punkt, w którym presja sprzedaŜy opada, a nabywcy chętnie wchodzą. Innymi słowy, ustala się podłogę. Opór występuje, gdy cena jest tendencyjna w górę. Pochodzi moment, kiedy siła nabywcza maleje, a sprzedawcy zbliżają się. Stworzy to pułap. (Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, przeczytaj Podstawy oporności wzmacniacza wzmacniającego.) W obu przypadkach średnia ruchoma może sygnalizować wczesny poziom wsparcia lub oporu. Na przykład, jeśli bezpieczeństwo dryfuje na niższym poziomie w ustalonej tendencji wzrostowej, nie byłoby zaskoczeniem, jeśli zobaczymy wsparcie na długoterminowej 200-dniowej średniej ruchomej. Z drugiej strony, jeśli cena jest niższa, wielu podmiotów gospodarczych będzie uważało, że akcje będą odbijały się od oporu największych średnich kroczących (50-dniowych, 100-dniowych, 200-dniowych SMA). (Więcej informacji na temat obsługi i odporności na identyfikację trendów można znaleźć w artykule Trend-Spotting With AccumulationDistribution Line). Podsumowanie Średnie ruchome to potężne narzędzia. Prosta średnia ruchoma jest łatwa do obliczenia, co pozwala na szybką i łatwą pracę. Największą siłą, jaką daje średnia ruchoma, jest możliwość wspomagania przedsiębiorcy w określeniu bieżącej tendencji lub wykrycie ewentualnego odwrócenia tendencji. Średnie ruchome mogą również identyfikować poziom wsparcia lub oporu dla bezpieczeństwa lub działać jako prosty sygnał wejścia lub wyjścia. Jak zdecydujesz się używać ruchomej średniej zależy wyłącznie od Ciebie. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Stosunek zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru danej osoby.2.1 Ruchome modele średnie (modele MA) Modele serii czasowej znane jako modele ARIMA mogą obejmować okresy autoregresji i średnioroczne średnie ruchy. W pierwszym tygodniu dowiedzieliśmy się, że termin autoregresji w modelu szeregów czasowych dla zmiennej x t jest opóźnioną wartością x t. Na przykład terminem autoregresji 1 opóźnienia jest x t-1 (pomnożony przez współczynnik). Ta lekcja definiuje ruchome średnie terminy. Ruchoma średnia wersja w modelu szeregów czasowych jest błędem w przeszłości pomnożonym przez współczynnik. Niech (przewyższa N (0, sigma2w)), co oznacza, że ​​w t są identycznie, niezależnie rozdzielane, każdy z normalnym rozkładem mającym średnią 0 i tę samą wariancję. Średni model średniej ruchomej, oznaczony symbolem MA (1) to (xt mu wt atta1w) Średni model ruchu średniego rzędu, oznaczony symbolem MA (2) to (xt mu wt atta1w theta2w) , oznaczone literą MA (q) jest (xt mc i k ta2t w kropki tetaqw) Uwaga. Wiele podręczników i programów definiuje model z negatywnymi znakami przed terminami. To nie zmienia ogólnych teoretycznych właściwości modelu, chociaż odwraca znaki algebraiczne oszacowanych wartości współczynników i (niezakłóconych) w formułach dla ACF i wariancji. Musisz sprawdzić oprogramowanie w celu sprawdzenia, czy użyto negatywnych lub pozytywnych oznaczeń w celu poprawnego zapisania szacowanego modelu. R używa pozytywnych oznaczeń w swoim modelu bazowym, tak jak tutaj. Właściwości teoretyczne serii czasowej z modelem MA (1) Należy pamiętać, że jedyną niższą wartością w teoretycznym ACF jest opóźnienie 1. Wszystkie inne autokorelacje wynoszą 0. Tak więc próbka ACF o znacznej autokorelacji tylko w punkcie 1 jest wskaźnikiem możliwego modelu MA (1). Dla zainteresowanych studentów, dowody dotyczące tych właściwości stanowią załącznik do niniejszego materiału informacyjnego. Przykład 1 Załóżmy, że model MA (1) wynosi x t 10 w t .7 w t-1. gdzie (nadwrażliwość N (0,1)). Współczynnik 1 0,7. Teoretyczny ACF podano w poniższym wykresie ACF. Przedstawiona fabuła jest teoretycznym ACF dla MA (1) z 1 0,7. W praktyce próbka zazwyczaj nie dostarcza tak wyraźnego wzorca. Używając R, symulujemy 100 wartości próbek przy użyciu modelu x t 10 w t .7 w t-1, gdzie w t iid N (0,1). W tej symulacji powstaje ciąg szeregowy danych przykładowych. Nie możemy wiele powiedzieć z tej fabuły. Poniżej znajduje się próbka ACF dla danych symulowanych. Widzimy skok w punkcie 1, a następnie ogólnie wartości nieistotne dla opóźnień 1. Pamiętaj, że próbka ACF nie jest zgodna z teoretycznym wzorem MA (1) leżącego u podstawy, co oznacza, że ​​wszystkie autokorelacje w przypadku opóźnień 1 będą 0 Inna próbka miałaby nieco inną próbkę ACF pokazaną poniżej, ale najprawdopodobniej miałyby takie same cechy. Właściwości terapeutyczne serii czasowej z modelem MA (2) Dla modelu MA (2), właściwości teoretyczne są następujące: Należy zauważyć, że jedynymi wartościami niezonarnymi w teoretycznym ACF są opóźnienia 1 i 2. Autokorelacje dla wyższych opóźnień to 0 Więc próba ACF o istotnych autokorelacjach w przypadku opóźnień 1 i 2, ale nieistotne autokorelacje dla wyższych opóźnień wskazują na możliwy model MA (2). iid N (0,1). Współczynniki wynoszą 1 0,5 i 2 0,3. Ponieważ jest to MA (2), teoretyczny ACF będzie miał wartości inne niż z opóźnieniami 1 i 2. Wartości dwóch niezerowych autokorelacji to wykres A teoretycznej ACF. Jak prawie zawsze jest tak, dane próbki nie zachowują się tak doskonale jak teoria. Symulujemy n 150 wartości próbek dla modelu x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. gdzie w t iid N (0,1). Sporządza się szeregowy szereg danych. Podobnie jak w przypadku szeregów czasowych dla danych próbki MA (1), niewiele można powiedzieć o tym. Poniżej znajduje się próbka ACF dla danych symulowanych. Wzór jest typowy dla sytuacji, gdy model MA (2) może być użyteczny. Istnieją dwa statystycznie istotne skoki przy opóźnieniach 1 i 2, po których następują nieistotne wartości dla innych opóźnień. Zauważ, że z powodu błędu pobierania próbek próbka ACF nie pasowała dokładnie do teoretycznego wzoru. ACF dla modeli MA (q) Modeli Ogólną cechą modeli MA (q) jest to, że dla wszystkich pierwszych opóźnień q i autokorelacji 0 dla wszystkich luków gtq istnieją autokorelacje nie zerowe. Niepowtarzalność połączenia pomiędzy wartościami 1 i (rho1) w modelu MA (1). W modelu MA (1) dla dowolnej wartości 1. odwrotny 1 1 daje taką samą wartość jak dla przykładu, użyj 0,5 dla 1. a następnie użyj 1 (0.5) 2 dla 1. Otrzymasz (rho1) 0,4 w obu przypadkach. Aby zaspokoić teoretyczne ograniczenie zwane "invertibility". ograniczamy modele MA (1) do wartości z wartością bezwzględną mniejszą niż 1. W podanym przykładzie, 1 0,5 będzie dopuszczalną wartością parametru, podczas gdy 1 10,5 2 nie będzie. Odwrotność modeli MA Model macierzowy jest odwracalny, jeśli jest on algebraiczny, odpowiadający modelowi zbiegającemu się z nieskończonym modelem AR. Zbiegając się, rozumiemy, że współczynniki AR zmniejszają się do 0, gdy wracamy w czasie. Inwersja to ograniczenie zaprogramowane w oprogramowanie serii czasowej służące do oszacowania współczynników modeli z hasłami. To nie coś, co sprawdzamy w analizie danych. Dodatkowe informacje o ograniczeniu inwersji dla modeli MA (1) podano w dodatku. Uwagi dotyczące teorii zaawansowanej. W modelu MA (q) z określonym ACF jest tylko jeden model odwracalny. Warunkiem koniecznym do odwrócenia jest fakt, że współczynniki mają takie wartości, że równanie 1- 1 y-. - q y q 0 ma rozwiązania dla y, które leżą poza okręgiem jednostkowym. R dla przykładów W przykładzie 1 wykreślono teoretyczny ACF modelu x t 10 w t. 7w t-1. a następnie symulowane n 150 wartości z tego modelu i wykreślono szereg próbkowania i próbkę ACF dla danych symulowanych. Polecenia R służące do sporządzenia teoretycznej ACF to: acfma1ARMAacf (mac (0.7), lag. max10) 10 opóźnień ACF dla MA (1) z theta1 0,7 lags0: 10 tworzy zmienną o nazwie opóźnienia w zakresie od 0 do 10 (h0) dodaje osi poziomej do wykresu Pierwsze polecenie określa ACF i zapisuje je w obiekcie (np. o nazwie acfma1 (nasz wybór nazwy). Polecenie wydruku (trzecie polecenie) powoduje błędy w porównaniu do wartości ACF dla opóźnień 1 do 10. Parametr ylab etykietuje na osi y, a główny parametr umieszcza tytuł na wykresie. Aby zobaczyć wartości liczbowe ACF, użyj komendy acfma1. Symulacje i wykresy zostały wykonane za pomocą następujących poleceń. xcarc. sim (n150, lista (mac (0.7))) Symuluje n 150 wartości z MA (1) xxc10 dodaje 10 do średniej 10. Domyślnie domyślne symulacje to 0. wykres (x, typeb, mainSimulated MA (1) data) acf (x, xlimc (1,10), mainACF dla symulowanych danych próbki) W przykładzie 2 wymyśliliśmy teoretyczny ACF modelu xt 10 wt5 w t-1 .3 w t-2. a następnie symulowane n 150 wartości z tego modelu i wykreślono szereg próbkowania i próbkę ACF dla danych symulowanych. Stosowane komendy R to acfma2ARMAacf (mac (0.5.0.3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 (lags, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, typh, główny ACF dla MA (2) z theta1 0,5, (x, x, x, x, x, x, x, x, x, x, x, y) mainACF dla symulowanych danych MA (2)) Dodatek: Dowód właściwości MA (1) Dla zainteresowanych studentów są dowody na teoretyczne właściwości modelu MA (1). Variance: (text (xt) text (mu wt theta1 w) tekst 0 (wt) tekst (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) Kiedy h 1, poprzedni wyrażenie 1 w 2. W przypadku dowolnego h2, poprzednie wyrażenie 0 Powodem jest to, że z definicji niezależności wag. E (w k w j) 0 dla dowolnej kj. Ponadto, ponieważ w t oznaczają 0, E (wjwj) E (wj2) w2. W serii czasów Zastosuj ten wynik, aby uzyskać ACF podany powyżej. Inwersyjny model MA to taki, który można zapisać jako model AR nieskończony, który zbiega się tak, że współczynniki AR zbiegają się do 0, gdy poruszamy się nieskończenie wstecz w czasie. Dobrze wykazać inwersję modelu MA (1). Następnie zastępujemy relację (2) dla t-1 w równaniu (1) (3) (zt wt theta1 (z-taleta) wt theta1z-tal2w) W czasie t-2. (2) staje się zastępującym związek (4) dla t-2 w równaniu (3) (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - eta21 (zteta1w) wt theta1z - eta12z theta31w) Gdybyśmy kontynuowali ( nieskończoność) dostaniemy model nieskończonej AR (zt wt theta1 z - theta21z theta31z-theta41z dots) Zauważ jednak, że jeśli 1 1, współczynniki mnożące opóźnienia z będą wzrastać (nieskończenie) w rozmiarze, gdy wracamy z powrotem czas. Aby temu zapobiec, potrzebujemy 1 lt1. Jest to warunek odwracalnego modelu MA (1). Model nieskoordynowanych zamówień MA W trzecim tygodniu dobrze widać, że model AR (1) można przekształcić w model MA nieskończonego rzędu: (xt - mu wt phi1w phi21w kropki phik1 w kropkach sumy fij1w) To sumowanie przeszłych hałasu białego jest znane jako przyczynę reprezentacji AR (1). Innymi słowy, x t jest specjalnym rodzajem magistra z nieskończoną liczbą terminów z czasem. Nazywa się to nieskończoną kolejnością MA lub MA (). Kończy się rozkazem MA jest nieskończona kolejność AR, a dowolny porządek AR jest rzędem nieskończonym rzędu. Przypomnijmy sobie w tygodniu 1, zauważyliśmy, że wymóg stacjonarnego AR (1) polega na tym, że 1 lt1. Pozwala obliczyć Var (xt) używając reprezentacji przyczynowej. W ostatnim kroku używa się podstawowych faktów dotyczących serii geometrycznych, które wymagają (phi1lt1), w przeciwnym razie serie rozbieżności. Nawigacja