المرجحة أضعافا مضاعفة - الحركة - متوسط العائد

المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك المتحرك الهابط المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتوسط ​​هو المتوسطات الأكثر شيوعا على المدى القصير، وهي تستخدم لإنشاء مؤشرات مثل تباعد التقارب المتوسط ​​المتحرك (ماسد) ومعدل مذبذب السعر (PPO). بشكل عام، يتم استخدام المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​لمدة 50 و 200 يوم كإشارات للاتجاهات طويلة الأمد. التجار الذين يستخدمون التحليل الفني يجدون المتوسطات المتحركة مفيدة جدا وبصيرة عند تطبيقها بشكل صحيح ولكن خلق الفوضى عند استخدامها بشكل غير صحيح أو يساء تفسيرها. جميع المتوسطات المتحركة المستخدمة عادة في التحليل الفني هي، بطبيعتها، مؤشرات متخلفة. وبالتالي، فإن الاستنتاجات المستخلصة من تطبيق متوسط ​​متحرك على رسم بياني سوقي معين ينبغي أن تكون تأكيد حركة السوق أو الإشارة إلى قوته. في كثير من الأحيان، عندما يكون خط مؤشر المتوسط ​​المتحرك قد جعل التغيير يعكس خطوة كبيرة في السوق، فإن النقطة المثلى لدخول السوق قد مرت بالفعل. تعمل إما على التخفيف من هذه المعضلة إلى حد ما. لأن حساب إما يضع المزيد من الوزن على أحدث البيانات، فإنه عناق العمل السعر قليلا أكثر تشددا، وبالتالي يتفاعل أسرع. وهذا أمر مرغوب فيه عند استخدام إما لاستخلاص إشارة دخول تداول. تفسير المتوسط ​​المتحرك مثل جميع مؤشرات المتوسط ​​المتحرك، فهي أكثر ملاءمة للأسواق الشائعة. عندما يكون السوق في اتجاه صاعد قوي ومستمر. فإن خط مؤشر إما سيظهر أيضا اتجاها صعوديا والعكس بالعكس للاتجاه الهبوطي. لن يقوم المتداول اليقظ بإيلاء الاهتمام لاتجاه خط إما ولكن أيضا علاقة معدل التغير من شريط إلى آخر. على سبيل المثال، عندما يبدأ تحرك السعر من اتجاه صعودي قوي في التسطح والعكس، فإن معدل التغير في المتوسط ​​إما من شريط إلى آخر سيبدأ في التقلص إلى أن يتسطح خط المؤشر ومعدل التغير صفرا. وبسبب التأثير المتخلف، وبحلول هذه النقطة، أو حتى عدد قليل من الحانات من قبل، يجب أن يكون الفعل السعر عكس بالفعل. وبالتالي، فإن اتباع تناقص ثابت في معدل التغير في المتوسط ​​المتحرك يمكن أن يستخدم في حد ذاته كمؤشر يمكن أن يزيد من مواجهة المعضلة الناجمة عن التأثير المتخلف للمتوسطات المتحركة. الاستخدامات الشائعة ل إما إما تستخدم عادة بالاقتران مع مؤشرات أخرى لتأكيد تحركات السوق الهامة ولقياس مدى صلاحيتها. بالنسبة للمتداولين الذين يتاجرون في الأسواق اليومية والحركة السريعة، فإن إما تكون أكثر قابلية للتطبيق. غالبا ما يستخدم المتداولون المتوسط ​​المتحرك لتحديد تحيز التداول. على سبيل المثال، إذا أظهرت إما على الرسم البياني اليومي اتجاها تصاعديا قويا، فقد تكون إستراتيجية المتداولين خلال اليوم هي التداول فقط من الجانب الطويل على الرسم البياني اللحظي. مع وجود سلسلة زمنية إكسي، أريد حساب متوسط ​​متحرك مرجح مع متوسط ​​نقطة N نقاط، حيث ترجح الأوزان القيم الأحدث على القيم القديمة. في اختيار الأوزان، وأنا باستخدام حقيقة مألوفة أن سلسلة هندسية تتقارب إلى 1، أي سوم (فراك) k، قدمت لا حصر لها العديد من المصطلحات. للحصول على عدد منفصل من الأوزان التي تجمع للوحدة، وأنا ببساطة أخذ أول شروط N من سلسلة هندسية (فراك) k، ومن ثم تطبيع حسب مجموعها. عندما N4، على سبيل المثال، يعطي هذا الأوزان غير العادية التي، بعد تطبيع حسب مجموعها، يعطي المتوسط ​​المتحرك هو ببساطة مجموع الناتج من أحدث القيم 4 ضد هذه الأوزان المقيسة. هذا الأسلوب يعمم في طريقة واضحة لتحريك النوافذ من طول N، ويبدو من السهل حسابيا كذلك. هل هناك أي سبب لعدم استخدام هذه الطريقة البسيطة لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان الأسية أسأل لأن دخول ويكيبيديا ل إوما يبدو أكثر تعقيدا. مما يجعلني أتساءل عما إذا كان تعريف كتاب إوما ربما لديه بعض الخصائص الإحصائية التي التعريف البسيط أعلاه لا أو أنها في الواقع يعادل طلب نوفمبر 28 12 في 23:53 لتبدأ الخاص بك على افتراض 1) أنه لا توجد قيم غير عادية و لا توجد تحولات في المستوى ولا توجد اتجاهات زمنية ولا دمى موسمية 2) أن المتوسط ​​المرجح المثقل له أوزان تقع على منحنى سلس يمكن وصفه بمعامل واحد 3) أن تباين الخطأ ثابت أنه لا توجد سلسلة مسببة معروفة لماذا كل من الافتراضات. نداش إريشستات أوكت 1 14 في 21:18 رافي: في المثال المذكور، مجموع المصطلحات الأربعة الأولى هو 0.9375 0.06250.1250.250.5. لذا، فإن المصطلحات الأربعة الأولى تحمل 93.8 من الوزن الكلي (6.2 في الذيل اقتطاع). استخدم هذا للحصول على الأوزان المقيسة التي تصل إلى وحدة عن طريق ريسكالينغ (تقسيم) بنسبة 0.9375. وهذا يعطي 0.06667، 0.1333، 0.2667، 0.5333. نداش الأسد إبراهيم أكتوبر 1 14 في 22:21 إيف وجدت أن الحوسبة إكسبونيتيالي المرجح تشغيل المتوسطات باستخدام أوفيرلين ليفتارو أوفيرلين ألفا (س - أوفيرلين)، alphalt1 هو بسيط طريقة سطر واحد، وهذا هو بسهولة، إلا إذا كان تقريبا، يمكن تفسيرها من حيث عدد فعال من العينات نالفا (مقارنة هذا النموذج مع شكل لحساب المتوسط ​​الجاري)، يتطلب فقط المسند الحالي (والقيمة المتوسطة الحالية)، ومستقر عدديا. من الناحية الفنية، هذا النهج لا يتضمن كل التاريخ في المتوسط. والمزايا الرئيسية في استخدام النافذة الكاملة (بدلا من النافذة المقطوعة التي نوقشت في السؤال) هي أنه في بعض الحالات يمكن أن يخفف من الوصف التحليلي للفلترة، ويقلل من التقلبات التي تحدث إذا كانت البيانات الكبيرة جدا (أو الصغيرة) القيمة هي جزء من مجموعة البيانات. على سبيل المثال النظر في نتيجة التصفية إذا كانت البيانات صفر باستثناء مسند واحد قيمته 106. أجاب نوف 29 12 في 0: 33 نهج إوما له ميزة جذابة واحدة: فإنه يتطلب القليل نسبيا من البيانات المخزنة. لتحديث تقديراتنا في أي وقت، نحن بحاجة فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين وأحدث قيمة للمراقبة. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب. وبالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظات الأخيرة على التقدير فورا. وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء استنادا إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. تستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان والمتاحة للجمهور) إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. هام: لا تتحمل صيغة إوما متوسط ​​مستوى التباين على المدى الطويل. وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني الانعكاس لا يتم التقاطه من قبل إوما. نماذج أرشغارتش هي أكثر ملاءمة لهذا الغرض. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب، لذلك بالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظة الأخيرة على التقدير على وجه السرعة، وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. وتستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان) والمتاحة للجمهور في عام 1994 نموذج إوما لتحديث تقديرات التقلبات اليومية. ووجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تأتي أقرب إلى معدل التباين المحقق. وقد حسبت معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي في الأيام ال 25 التالية. وبالمثل، لحساب القيمة المثلى لل لامدا لمجموعة البيانات لدينا، ونحن بحاجة لحساب التقلبات المحققة في كل نقطة. هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد. بعد ذلك، حساب مجموع الأخطاء المربعة (سس) بين تقدير إوما والتقلب المحقق. وأخيرا، تقليل سس عن طريق تغيير قيمة لامدا. يبدو بسيطا هو. التحدي الأكبر هو الاتفاق على خوارزمية لحساب التقلبات المحققة. على سبيل المثال، اختار الناس في ريسكمتريكس لاحقة 25 يوما لحساب معدل التباين المحقق. في حالتك، يمكنك اختيار الخوارزمية التي تستخدم حجم اليومية، هيلو أندور أسعار فتح-إغلاق. س 1: هل يمكننا استخدام إوما لتقدير التقلبات (أو التنبؤ بها) أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام لا يفترض تمثيل التقلبات إوما متوسط ​​التقلب على المدى الطويل، وبالتالي فإن أي إوما ترجع ثابت لأي أفق للتنبؤ خارج خطوة واحدة القيمة: