Double Stryk Eksponensiële Bewegende Gemiddelde

Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser toon die gemiddelde instrument prys waarde vir 'n sekere tydperk van die tyd. Wanneer 'n mens word bereken dat die bewegende gemiddelde, een gemiddeldes uit die instrument prys vir hierdie tydperk. As die prys veranderinge, sy bewegende gemiddelde óf verhoog, of verminder. Daar is vier verskillende tipes bewegende gemiddeldes: Eenvoudige (ook na verwys as Rekenkundige), eksponensiële. Reëlmatige en Geweegde. Bewegende gemiddelde kan bereken word vir enige opeenvolgende datastel, insluitend die opening en sluiting pryse, hoogste en laagste pryse, handel volume of enige ander aanwysers. Dit is dikwels die geval wanneer dubbel bewegende gemiddeldes gebruik. Die enigste ding wat waar bewegende gemiddeldes van verskillende tipes divergeer aansienlik van mekaar, is wanneer gewig koëffisiënte, wat die jongste data is opgedra, is anders. In geval praat ons van Simple bewegende gemiddelde. Alle pryse van die tydperk ter sprake is gelyk in waarde. Eksponensiële bewegende gemiddelde en Lineêre Geweegde Moving Gemiddelde heg meer waarde aan die nuutste pryse. Die mees algemene manier om die interpretasie van die prys bewegende gemiddelde is om sy dinamika vergelyk met die prys aksie. Wanneer die instrument prys bo sy bewegende gemiddelde styg, blyk 'n koopsein, indien die prys val onder sy bewegende gemiddelde, wat ons het, is 'n sell sein. Dit handel stelsel, wat gebaseer is op die bewegende gemiddelde, is nie ontwerp om toegang tot die mark te voorsien reg in sy laagste punt, en sy uitgang regs op die piek. Dit maak dit moontlik om op te tree volgens die volgende tendens: te koop kort nadat die pryse die bodem bereik, en om gou te verkoop nadat die pryse hul hoogtepunt bereik het. Bewegende gemiddeldes kan ook toegepas word op aanwysers. Dit is hier waar die interpretasie van aanwyser bewegende gemiddeldes is soortgelyk aan die interpretasie van die prys bewegende gemiddeldes: As die aanwyser styg bo sy bewegende gemiddelde, wat beteken dat die stygende aanwyser beweging is waarskynlik om voort te gaan: as die aanwyser val onder sy bewegende gemiddelde, hierdie beteken dat dit waarskynlik om voort te gaan gaan afwaarts. Hier is die tipes bewegende gemiddeldes op die grafiek: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. Berekening Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige, met ander woorde, rekenkundige bewegende gemiddelde word bereken deur 'n opsomming van die pryse van sluiting instrument oor 'n sekere aantal enkele periodes (byvoorbeeld 12 uur). Hierdie waarde word dan gedeel deur die getal van sodanige tydperke. SMA som (naby (i), N) / N som som BESLOTE (i) huidige tydperk naby prys N aantal periodes berekening. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) eksponensieel stryk bewegende gemiddelde word bereken deur die toevoeging van 'n sekere deel van die huidige sluitingsprys op die vorige waarde van die bewegende gemiddelde. Met eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, die jongste naby pryse is meer werd. P-persent eksponensiële bewegende gemiddelde sal lyk: EMA (naby (i) P) (EMO (i - 1) (1 - P)) sluit (i) huidige tydperk naby prys EMO (i - 1) waarde van die bewegende gemiddelde van 'n voorafgaande tydperk P die persentasie van die gebruik van die prys waarde. Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Die eerste waarde van hierdie stryk bewegende gemiddelde word bereken as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA): sum1 som (naby (i), N) Die tweede bewegende gemiddelde word bereken volgens die formule: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) sluit (i)) / N Opeenvolgende bewegende gemiddeldes word bereken volgens die onderstaande formule: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) sluit (i) ) / N som som sum1 totale bedrag van die sluiting van pryse vir n periodes word dit gereken as die vorige bar PREVSUM glad som van die vorige bar SMMA (i-1) glad bewegende gemiddelde van die vorige bar SMMA (i) glad bewegende gemiddelde van die huidige bar (behalwe vir die eerste een) sluit (i) huidige naby prys N glad tydperk. Na rekenkundige Doelskoppe die formule kan vereenvoudig word: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) sluit (i)) / N Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) In die geval van geweegde bewegende gemiddelde, die jongste data is meer werd as meer vroeë data. Geweegde bewegende gemiddelde bereken word deur elkeen van die sluitingstyd pryse binne die oorweeg reeks, deur 'n sekere gewig koëffisiënt: LWMA som (naby (i) i, N) / som (i, N) som som BESLOTE (i) huidige naby prys som (i, n) totale bedrag van die gewig koëffisiënte n glad period. Moving Gemiddeld Tegniese aanwyser bewegende gemiddeldes Tegniese aanwyser toon die gemiddelde instrument prys waarde vir 'n sekere tydperk van die tyd. Wanneer 'n mens word bereken dat die bewegende gemiddelde, een gemiddeldes uit die instrument prys vir hierdie tydperk. As die prys veranderinge, sy bewegende gemiddelde óf verhoog, of verminder. Daar is vier verskillende tipes bewegende gemiddeldes: Eenvoudige (ook na verwys as Rekenkundige). Eksponensiële. Reëlmatige en Lineêre Geweegde. Bewegende gemiddeldes kan bereken word vir enige opeenvolgende datastel, insluitend die opening en sluiting pryse, hoogste en laagste pryse, handel volume of enige ander aanwysers. Dit is dikwels die geval wanneer dubbel bewegende gemiddeldes gebruik. Die enigste ding wat waar bewegende gemiddeldes van verskillende tipes divergeer aansienlik van mekaar, is wanneer gewig koëffisiënte, wat die jongste data is opgedra, is anders. In geval praat ons van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, alle pryse van die tydperk ter sprake, is gelyk in waarde. Eksponensiële en Lineêre Geweegde bewegende gemiddeldes heg meer waarde aan die nuutste pryse. Die mees algemene manier om die interpretasie van die prys bewegende gemiddelde is om sy dinamika vergelyk met die prys aksie. Wanneer die instrument prys bo sy bewegende gemiddelde styg, blyk 'n koopsein, indien die prys val onder sy bewegende gemiddelde, wat ons het, is 'n sell sein. Dit handel stelsel, wat gebaseer is op die bewegende gemiddelde, is nie ontwerp om toegang tot die mark te voorsien reg in sy laagste punt, en sy uitgang regs op die piek. Dit maak dit moontlik om op te tree volgens die volgende tendens: te koop kort nadat die pryse die bodem bereik, en om gou te verkoop nadat die pryse hul hoogtepunt bereik het. Bewegende gemiddeldes kan ook toegepas word op aanwysers. Dit is hier waar die interpretasie van aanwyser bewegende gemiddeldes is soortgelyk aan die interpretasie van die prys bewegende gemiddeldes: As die aanwyser styg bo sy bewegende gemiddelde, wat beteken dat die stygende aanwyser beweging is waarskynlik om voort te gaan: as die aanwyser val onder sy bewegende gemiddelde, hierdie beteken dat dit waarskynlik om voort te gaan gaan afwaarts. Hier is die tipes bewegende gemiddeldes op die grafiek: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) Berekening: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige, met ander woorde, rekenkundige bewegende gemiddelde word bereken deur 'n opsomming van die pryse van sluiting instrument oor 'n sekere aantal enkele periodes (byvoorbeeld 12 uur). Hierdie waarde word dan gedeel deur die getal van sodanige tydperke. Waar: N is die aantal periodes berekening. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) eksponensieel stryk bewegende gemiddelde word bereken deur die bewegende gemiddelde van 'n sekere deel van die huidige sluitingsprys op die vorige waarde. Met eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, die jongste pryse is meer werd. P-persent eksponensiële bewegende gemiddelde sal lyk: Waar: BESLOTE (i) die prys van die huidige tydperk sluiting EMO (i-1) eksponensieel bewegende gemiddelde van die vorige tydperk sluiting P die persentasie van die gebruik van die prys waarde. Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Die eerste waarde van hierdie stryk bewegende gemiddelde word bereken as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA): Die tweede en daaropvolgende bewegende gemiddeldes word bereken volgens die formule: Waar: sum1 is die totale bedrag van die sluiting van pryse vir N tydperke PREVSUM is die reëlmatige som van die vorige bar SMMA1 is die reëlmatige bewegende gemiddelde van die eerste bar SMMA (i) is die reëlmatige bewegende gemiddelde van die huidige bar (behalwe vir die eerste een) sluit (i) is die huidige sluitingsprys N is die smoothing tydperk. Lineêre geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) In die geval van geweegde bewegende gemiddelde, die jongste data is meer werd as meer vroeë data. Geweegde bewegende gemiddelde bereken word deur elkeen van die sluitingstyd pryse binne die oorweeg reeks, deur 'n sekere gewig koëffisiënt. Waar: som (i, N) is die totale bedrag van die gewig koëffisiënte. Bronkode Full MQL4 bron van Moving gemiddeldes is beskikbaar in die Kode Base: Moving Gemiddeldes Waarskuwing: Alle regte op hierdie materiaal word voorbehou deur MetaQuotes Software Corp. kopiëring of herdruk van hierdie materiaal in sy geheel of gedeeltelik is prohibited. Double Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoe & handelaars het staatgemaak op bewegende gemiddeldes te help om vas te stel 'n hoë waarskynlikheid handel toegangspunte en winsgewende uitgange vir baie jare. 'N Bekende probleem met bewegende gemiddeldes is egter die ernstige lag wat in die meeste vorme van bewegende gemiddeldes is. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema) bied 'n oplossing deur die berekening van 'n vinniger gemiddeld metode. Geskiedenis van die Double Eksponensiële bewegende gemiddelde In tegniese ontleding. die term bewegende gemiddelde verwys na 'n gemiddelde prys vir 'n spesifieke handel instrument oor 'n bepaalde tydperk. Byvoorbeeld, 'n 10-dae bewegende gemiddelde word bereken dat die gemiddelde prys van 'n spesifieke instrument oor die afgelope 10 tien dae 'n 200-daagse bewegende gemiddelde word bereken dat die gemiddelde prys van die laaste 200 dae. Elke dag, die tydperk blik terug vooruitgang berekeninge op die laaste X aantal dae baseer. 'N bewegende gemiddelde verskyn as 'n gladde, buig lyn wat 'n visuele voorstelling van die langer termyn tendens van 'n instrument bied. Vinniger bewegende gemiddeldes, met korter tydperke kyk terug, is choppier stadiger bewegende gemiddeldes, met langer periodes kyk terug, is gladder. Omdat 'n bewegende gemiddelde is 'n agterlike soek aanwyser, is dit agter. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema), word in Figuur 1, is ontwikkel deur Patrick Mulloy in 'n poging om die bedrag van tydsverloop in tradisionele bewegende gemiddeldes te verminder. Dit was die eerste keer in Februarie 1994, tegniese ontleding van Voorrade amp Commodities tydskrif in Mulloys artikel Smoothing Data met vinniger bewegende gemiddeldes. (Vir 'n primer op tegniese ontleding, 'n blik op ons Tegniese Analise handleiding.) Figuur 1: Hierdie een-minuut grafiek van die e-mini Russell 2000 termynkontrak toon twee verskillende dubbele eksponensiële bewegende gemiddeldes 'n 55-tydperk verskyn in blou, 'n 21-tydperk in pienk. Berekening van 'n Dema Soos Mulloy verduidelik in sy oorspronklike artikel, die Dema is nie net 'n dubbele EMO met twee keer die tydsverloop van 'n enkele EMO, maar is 'n saamgestelde implementering van enkel en dubbel EMA vervaardiging ander EMO met minder lag as een van die oorspronklike twee. Met ander woorde, die Dema is nie net twee EMA gekombineer, of 'n bewegende gemiddelde van 'n bewegende gemiddelde, maar is 'n berekening van beide enkel-en dubbel EMA. Byna al die handel ontleding platforms het die Dema ingesluit as 'n aanduiding dat om kaarte kan bygevoeg word. Daarom kan handelaars die Dema gebruik sonder om te weet die wiskunde agter die berekeninge en sonder om enige kode te skryf of insette. Die vergelyking van die Dema met Tradisionele bewegende gemiddeldes bewegende gemiddeldes is een van die mees populêre metodes van tegniese ontleding. Baie handelaars gebruik dit om tendens terugskrywings raaksien. veral in 'n bewegende gemiddelde crossover, waar twee bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes op 'n grafiek geplaas word. Punte waar die bewegende gemiddeldes te steek kan koop of verkoop geleenthede aan te dui. Die Dema kan help handelaars spot terugskrywings vroeër, want dit is vinniger om te reageer op veranderinge in die mark aktiwiteit. Figuur 2 toon 'n voorbeeld van die e-mini Russell 2000 termynkontrak. Hierdie een minuut grafiek het vier bewegende gemiddeldes toegepas: 21-tydperk Dema (pienk) 55-tydperk Dema (donkerblou) 21-tydperk MA (ligblou) 55-tydperk MA (liggroen) Figuur 2: Hierdie een-minuut grafiek van die e-mini Russell 2000 termynkontrak illustreer hoe vinniger reaksie tyd van die Dema wanneer dit gebruik word in 'n crossover. Let op hoe die Dema crossover in beide gevalle aansienlik gouer verskyn as die MA CROSSOVER. Die eerste Dema crossover verskyn op 00:29 en die volgende bar open teen 'n prys van 663,20. Die MA crossover, aan die ander kant, vorm by 12:34 en die volgende bars opening prys is op 660,50. In die volgende stel CROSSOVER, verskyn die Dema crossover by 01:33 en die volgende bar open om 658. Die MA, in teenstelling, vorms by 01:43, met die volgende bar opening op 662,90. In elk geval, die Dema crossover bied 'n voordeel in om in die tendens vroeër as die MA crossover. (Vir meer insig, lees die Moving Gemiddeldes handleiding.) Handel met 'n Dema Bogenoemde bewegende gemiddelde crossover voorbeelde illustreer die doeltreffendheid van die gebruik van die vinniger dubbele eksponensiële bewegende gemiddelde. Benewens die gebruik van die Dema as 'n selfstandige aanwyser of in 'n crossover opstel, kan die Dema gebruik word in 'n verskeidenheid van aanwysers waar die logika is gebaseer op 'n bewegende gemiddelde. Tegniese ontleding gereedskap soos Bollinger Bands. bewegende gemiddelde konvergensie / divergensie (MACD) en drie eksponensiële bewegende gemiddelde (Trix) is gebaseer op bewegende gemiddelde tipes en kan aangepas word om 'n Dema inkorporeer in die plek van ander meer tradisionele vorme van bewegende gemiddeldes. Vervang die Dema kan help handelaars sien verskillende koop en verkoop van geleenthede wat voor dié wat deur die MA of EMA tradisioneel gebruik word in hierdie aanwysers is. Natuurlik kry 'n tendens vroeër eerder as later tipies lei tot hoër winste. Figuur 2 illustreer hierdie beginsel - as ons die CROSSOVER as koop en verkoop seine gebruik. ons sal die ambagte aansienlik vroeër betree wanneer die gebruik van die Dema crossover in teenstelling met die MA crossover. Bottom Line handelaars en beleggers het lank gebruik bewegende gemiddeldes in hul analise van die mark. Bewegende gemiddeldes is 'n wyd gebruik tegniese ontleding gereedskap wat 'n manier om vinnig lees en interpretasie van die langer termyn tendens van 'n gegewe handel instrument bied. Sedert bewegende gemiddeldes deur hul aard is agter aanwysers. Dit is nuttig om die bewegende gemiddelde aanpas ten einde 'n vinniger, meer ontvanklik aanwyser te bereken. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde bied handelaars en beleggers 'n uitsig oor die langer termyn tendens, met die bykomende voordeel van 'n vinniger bewegende gemiddelde met minder lag tyd. (Vir verwante leesstof, 'n blik op bewegende gemiddelde MACD Kombinasie en eenvoudige Vs. Eksponensiële Moving gemiddeldes.) Smoothing Smoothing en filter is twee van die mees algemeen gebruikte tydreekse tegnieke vir die verwydering van die geraas van die onderliggende data te help openbaar die belangrikste kenmerke en komponente (bv tendens, seisoenaliteit, ens). Ons kan egter ook gebruik glad in ontbrekende waardes te vul en / of uit te voer 'n skatting. In hierdie uitgawe, sal ons bespreek vyf (5) verskillende glad metodes: geweeg bewegende gemiddelde (WBG i), eenvoudige eksponensiële gladstryking, dubbel eksponensiële gladstryking, lineêre eksponensiële gladstryking, en trippel eksponensiële gladstryking. Hoekom moet ons omgee Smoothing is baie dikwels gebruik (en misbruik) in die bedryf om 'n vinnige visuele ondersoek van die data eienskappe (bv tendens, seisoenaliteit, ens), pas in ontbrekende waardes maak, en uit te voer 'n vinnige buite-monster voorspelling. Waarom moet ons so baie glad funksies Soos ons sal sien in hierdie vraestel, elke funksie werk vir 'n ander aanname oor die onderliggende data. Byvoorbeeld, eenvoudige eksponensiële gladstryking aanvaar die data het 'n stabiele gemiddelde (of ten minste 'n stadig bewegende gemiddelde), so eenvoudig eksponensiële gladstryking sal sleg vaar in vooruitskatting data uitstal seisoenaliteit of 'n tendens. In hierdie vraestel, sal ons gaan oor elke smoothing funksie, na vore te bring sy aannames en parameters, en die toepassing daarvan deur voorbeelde te demonstreer. Geweegde bewegende gemiddelde (WBG) 'n bewegende gemiddelde is algemeen gebruik word met tydreeksdata te stryk korttermynskommelings en na vore te bring die langer termyn tendense of siklusse. 'N Geweegde bewegende gemiddelde het faktore vermenigvuldig om verskillende gewigte om data te gee op verskillende posisies in die monster venster. Die geweegde bewegende gemiddelde het 'n vaste venster (bv N) en die faktore is tipies gekies om gegewe meer gewig aan onlangse waarnemings. Die venster grootte (N) bepaal die aantal punte gemiddeld by elke keer, so 'n groter vensters grootte is minder gevoelig vir nuwe veranderings in die oorspronklike tyd reeks en 'n klein venster grootte kan veroorsaak dat die reëlmatige uitset na lawaaierige wees. Want uit monster vooruitskatting doeleindes: Voorbeeld 1: Kom kyk na maandelikse verkope vir Maatskappy X, met behulp van 'n 4-maande (gelyk-geweegde) bewegende gemiddelde. Let daarop dat die bewegende gemiddelde altyd agter die data en die buite-monster voorspelling konvergeer na 'n konstante waarde. Kom ons probeer om 'n gewig skema (sien onder) wat meer klem op die nuutste waarneming gee gebruik. Ons geplot die gelyke-geweegde bewegende gemiddelde en WBG op dieselfde grafiek. Die WBG lyk meer reageer op onlangse veranderings en die buite-monster voorspelling konvergeer om dieselfde waarde as die bewegende gemiddelde. Voorbeeld 2: Kom ons kyk na die WBG in die teenwoordigheid van die tendens en seisoenaliteit. Vir hierdie voorbeeld, goed gebruik maak van die internasionale data passasier lugredery. Die bewegende gemiddelde venster is 12 maande. Die MA en die WBG tred hou met die tendens, maar die buite-monster voorspelling plat. Verder, hoewel die WBG vertoon 'n aantal seisoenaliteit, dit is altyd agter die oorspronklike data. (Browns) Eenvoudige Eksponensiële Smoothing Eenvoudige eksponensiële gladstryking is soortgelyk aan die WBG, met die uitsondering dat die venster grootte oneindige en die gewig faktore verminder eksponensieel. Soos ons gesien het in die WBG, word die eenvoudige eksponensiële geskik vir tydreekse met 'n stabiele gemiddelde, of ten minste 'n baie stadige bewegende gemiddelde. Voorbeeld 1: Kom ons gebruik die maandelikse verkope data (soos ons gedoen het in die WBG voorbeeld). In die voorbeeld hierbo, het ons besluit die glad faktor te wees 0.8, wat die vraag smeek: Wat is die beste waarde vir die smoothing faktor Beraming van die beste waarde uit die data met behulp van die TSSUB funksie (om die fout te bereken), SUMSQ, en Excel data tafels, bereken ons die som van die gekwadreerde foute (SSE) en geplot die resultate: die SSE sy minimum waarde rondom 0.8 bereik, sodat ons opgetel hierdie waarde vir ons glad. (Holt-Winters) Double Eksponensiële Smoothing Eenvoudige eksponensiële gladstryking nie goed doen in die teenwoordigheid van 'n tendens, so 'n paar metode onder die dubbele eksponensiële sambreel bedink word voorgestel om hierdie tipe van data te hanteer. NumXL ondersteun Holt-Winters dubbele eksponensiële gladstryking, wat die volgende formulering neem: Voorbeeld 1: Kom ons kyk na die internasionale data passasiers lugredery Ons het 'n Alpha waarde van 0,9 en 'n Beta van 0,1. Let asseblief daarop dat hoewel dubbel glad spore van die oorspronklike data goed, die buite-monster voorspelling is minderwaardig teenoor die eenvoudige bewegende gemiddelde. Hoe kan ons die beste glad faktore Ons neem 'n soortgelyke benadering tot ons eenvoudige eksponensiële gladstryking voorbeeld, maar aangepas is vir twee veranderlikes. Ons bereken die som van die gekwadreerde foute op te rig 'n twee-veranderlike data tafel, en pluk die alfa en beta waardes wat die algehele SSE verminder. (Browns) Lineêre Eksponensiële Smoothing Dit is 'n ander metode van dubbele eksponensiële gladstryking funksie, maar dit het een glad faktor: Browns dubbele eksponensiële gladstryking neem een ​​parameter minder as Holt-Winters funksie, maar dit mag nie so 'n goeie passing as daardie funksie. Voorbeeld 1: Kom ons gebruik dieselfde voorbeeld in Holt-Winters dubbele eksponensiële en vergelyk die optimale som van die gekwadreerde foute. Die Browns dubbele eksponensiële pas nie in die voorbeeld van die data asook die Holt-Winters metode, maar die buite-monster (in hierdie geval) is beter. Hoe kan ons die beste glad faktor () Ons gebruik dieselfde metode om die alfa waarde dat die som van die gekwadreerde foute verminder kies. Vir die voorbeeld steekproefdata, is die alfa bevind word 0.8. (Winters) Drie Eksponensiële glad die driedubbele eksponensiële gladstryking in ag neem seisoenale veranderinge sowel as tendense. Die metode vereis 4 parameters: Die formulering vir trippel eksponensiële gladstryking is meer betrokke as enige van die voriges. Maak seker ons online help vir die presiese formulering. Voorbeeld: Gebruik die internasionale passasiers lugredery data, kan ons winters toepassing trippel eksponensiële gladstryking, vind optimale parameters, en uit te voer 'n out-of monster skatting. Dit is duidelik dat, is die winter trippel eksponensiële gladstryking beste toegepas vir hierdie data monster, want dit volg die waardes en en die buite-monster voorspelling vertoon seisoenaliteit (L12). Hoe kan ons die beste glad faktor () Weereens, moet ons die waardes wat die algehele som van die gekwadreerde foute (SSE) verminder haal, maar die data tabelle kan gebruik word vir meer as twee veranderlikes, sodat ons terugval op die Excel oplosser: (1) Stel die minimalisering probleem met die SSE as die nutsfunksie (2) die beperkings vir hierdie probleem Gevolgtrekking ondersteuning FilesExponential bewegende gemiddelde - EMO laai die speler. Afbreek van Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO Die 12- en 26-dag EMA is die gewildste kort termyn gemiddeldes, en hulle word gebruik om aanwysers soos die bewegende gemiddelde konvergensie divergensie (MACD) en die persentasie prys ossillator (PPO) te skep. In die algemeen, is die 50- en 200-dag EMA as seine van 'n lang termyn tendense. Handelaars wat tegniese ontleding diens vind bewegende gemiddeldes baie nuttig en insiggewend wanneer dit korrek toegepas word, maar skep chaos wanneer onbehoorlik gebruik of verkeerd verstaan. Al die bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik word in tegniese ontleding is, volgens hulle aard, sloerende aanwysers. Gevolglik moet die afleidings wat op die toepassing van 'n bewegende gemiddelde op 'n bepaalde mark grafiek wees om 'n mark skuif bevestig of om sy krag te toon. Heel dikwels is, teen die tyd dat 'n bewegende gemiddelde aanwyser lyn het 'n verandering aan 'n beduidende stap in die mark weerspieël gemaak het die optimale punt van toegang tot die mark reeds geslaag. 'N EMO nie dien om hierdie dilemma te verlig tot 'n mate. Omdat die EMO berekening plaas meer gewig op die jongste data, dit drukkies die prys aksie 'n bietjie stywer en reageer dus vinniger. Dit is wenslik wanneer 'n EMO word gebruik om 'n handels inskrywing sein herlei. Interpretasie van die EMO Soos alle bewegende gemiddelde aanwysers, hulle is baie meer geskik vir trending markte. Wanneer die mark is in 'n sterk en volgehoue ​​uptrend. die EMO aanwyser lyn sal ook 'n uptrend en andersom vir 'n down tendens toon. A waaksaam handelaar sal nie net aandag te gee aan die rigting van die EMO lyn, maar ook die verhouding van die tempo van verandering van die een bar na die volgende. Byvoorbeeld, as die prys aksie van 'n sterk uptrend begin plat en reverse, van die EMAS tempo van verandering van die een bar na die volgende sal begin om te verminder tot tyd en wyl die aanwyser lyn plat en die tempo van verandering is nul. As gevolg van die sloerende uitwerking, deur hierdie punt, of selfs 'n paar bars voor, die prys aksie moet reeds omgekeer. Dit volg dus dat die waarneming van 'n konsekwente verminderde in die tempo van verandering van die EMO kon self gebruik word as 'n aanduiding dat die dilemma wat veroorsaak word deur die sloerende uitwerking van bewegende gemiddeldes verder kon teen te werk. Algemene gebruike van die EMO EMA word algemeen gebruik word in samewerking met ander aanwysers aan beduidende mark beweeg bevestig en om hul geldigheid te meet. Vir handelaars wat intraday en vinnig bewegende markte handel te dryf, die EMO is meer van toepassing. Dikwels handelaars gebruik EMA om 'n handels vooroordeel bepaal. Byvoorbeeld, as 'n EMO op 'n daaglikse grafiek toon 'n sterk opwaartse neiging, kan 'n intraday handelaars strategie wees om net handel van die lang kant op 'n intraday grafiek.