Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator zu erzeugen (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Durchschnitte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung eines konsequenten Abschwächens der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnittswerten verursacht wird, weiter verstärken könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einem Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einer Intraday-Chart handeln. R - Forecasting Ansätze zur Prognose bearbeiten ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS ( Exponentielles Glättungszustandsraummodell) Wir werden diskutieren, wie diese Methoden funktionieren und wie sie verwendet werden können. (EWMA) Entsprechend ARIMA (0,1,1) - Modell mit konstantem Term Für die geglätteten Daten zur Darstellung verwenden Prognosen einfach gleitender Durchschnitt: Vergangene Beobachtungen werden gleich exponentiell gewichtet Glättung: Zuordnung von exponentiell abnehmenden Gewichten über Zeit Formel xt - Rohdatenfolge st - Ausgabe des exponentiellen Glättungsalgorithmus (Schätzung des nächsten Wertes von x) - Glättungsfaktor. 0160lt160160lt1601.Choosing Recht keine formale Weise der Wahl der statistischen Technik kann verwendet werden, um den Wert von (zB OLS) zu optimieren, desto größer wird die enge es naiv Prognose bekommt (die gleichen Ports wie Original-Serie mit einer Periode lag) Double Exponential Smoothing bearbeiten Einfach Exponentielle Glättung nicht gut, wenn es einen Trend gibt (es wird immer Bias) doppelte exponentielle Glättung ist eine Gruppe von Methoden, die sich mit dem Problem Holt-Winters doppelte exponentielle Glättung bearbeiten Und für t gt 1, wo ist der Daten-Glättungsfaktor. 0160lt160160lt1601, und ist der Trend Glättungsfaktor. 0160l160160lt1601. Ausgabe F tm - eine Schätzung des Wertes von x zum Zeitpunkt tm, mgt0 basierend auf den Rohdaten bis zum Zeitpunkt t Triple exponentielle Glättungsbearbeitung berücksichtigt saisonale Änderungen sowie Trends, die zuerst von Holts Schüler Peter Winters, 1960 Input, vorgeschlagen wurden Xt - Rohdatenfolge der Beobachtungen t 1601600 L Länge eines Zyklus der jahreszeitlichen Veränderung Die Methode berechnet: eine Trendlinie für die saisonalen Datenindizes, die die Werte in der Trendlinie gewichten, basierend darauf, wo dieser Zeitpunkt im Zyklus der Länge L fällt. S t den geglätteten Wert des konstanten Teils für die Zeit t darstellt. Bt die Reihenfolge der besten Schätzungen des linearen Trends darstellt, die den saisonalen Änderungen ct überlagert sind, ist die Folge saisonaler Korrekturfaktoren ct der erwartete Anteil des prognostizierten Trends zu jedem Zeitpunkt t mod L im Zyklus, den die Beobachtungen annehmen Initialisieren die saisonalen Indizes c tL muss es mindestens einen kompletten Zyklus in den Daten geben Der Ausgang des Algorithmus wird wieder als F tm geschrieben. Eine Schätzung des Wertes von x zum Zeitpunkt tm, mgt0 auf der Basis der Rohdaten bis zum Zeitpunkt t. Die dreifache Exponentialglättung wird durch die Formeln angegeben, wo der Datenglättungsfaktor ist. 0160lt160160lt1601, ist der Trend Glättung Faktor. 0160lt160160lt1601, und ist die saisonale Änderung Glättungsfaktor. 0160l160160lt1601. Die allgemeine Formel für die anfängliche Trendschätzung b 0 ist: Einstellen der Anfangsschätzungen für die Saisonindizes c i für i 1,2. L ist ein bisschen mehr beteiligt. Wenn N die Anzahl der vollständigen Zyklen in Ihren Daten ist, dann: Beachten Sie, dass A j der Mittelwert von x im j-ten Zyklus Ihrer Daten ist. ETS edit Overriding parameters Bearbeiten Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen hat R keine integrierte Funktion zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für gleitende Mittelwerte schreiben: Wir können die Funktion auf beliebigen Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als die Standard-5-Plotterarbeiten wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die gemittelt wird, können wir auch das Seitenargument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Teilen Sie diese:
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