Questions de marché Questions exponentielles Versus moyennes mobiles simples Salut Tom - Je suis un abonné de la vôtre et se demandait si vous aviez un graphique ldquoconversionrdquo pour convertir la valeur de tendance en MA exponentielles période. Par exemple, 10 Trend est à peu près égal à un EMA 19-période, 1 Tendance à 200EMA etc Merci à l'avance. La formule pour convertir une constante de lissage de moyenne mobile exponentielle (EMA) en nombre de jours est: 2 mdashmdashmdash-N 1 où N est le nombre de jours. Ainsi, une EMA de 19 jours s'inscrirait dans la formule comme suit: 2 2 mdashmdashmdashmdash-mdashmdashmdash - 0.10 ou 10 19 1 20 Cela découle de l'idée que la constante de lissage est choisie de manière à donner la même moyenne d'âge des données Comme ce serait le cas dans une moyenne mobile simple. Si vous aviez une moyenne mobile simple de 20 périodes, alors l'âge moyen de chaque entrée de données est 9.5. On pourrait penser que l'âge moyen devrait être de 10, puisqu'il s'agit de la moitié de 20, ou 10,5 puisque c'est la moyenne des numéros 1 à 20. Mais dans la convention statistique, l'âge de la plus récente donnée est 0. Donc L'âge moyen des données dans un ensemble de N périodes est: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Pour le lissage exponentiel, avec une constante de lissage de A , Il résulte de la mathématique de la théorie de la sommation que l'âge moyen des données est: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Combinant ces deux équations: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 nous pouvons résoudre pour une valeur de A qui équivaut à EMA à une longueur moyenne mobile simple comme: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Vous pouvez lire l'une des pièces originales jamais écrites sur ce concept en allant à McClellanMTAaward. pdf. Là, nous extraire de P. N. Haurlanrsquos pamphlet, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan a été l'une des premières personnes à utiliser des moyennes mobiles exponentielles pour suivre les cours des actions dans les années 1960, et nous préférons encore sa terminologie originale d'une Tendance XX plutôt que d'appeler une moyenne mobile exponentielle d'un certain nombre de jours. Une grande raison à cela est que, avec une simple moyenne mobile (SMA), vous êtes seulement regarder en arrière un certain nombre de jours. Tout ce qui est plus ancien que cette période de réflexion ne tient pas compte du calcul. Mais avec une EMA, les anciennes données ne disparaît jamais, il devient de moins en moins important pour la valeur de la moyenne mobile. Pour comprendre pourquoi les techniciens se soucient des EMA par rapport aux SMA, un rapide aperçu de ce graphique fournit une illustration de la différence. Pendant les mouvements de tendance vers le haut ou vers le bas, un SMA de 10 et un SMA de 19 jours seront en grande partie exacts ensemble. C'est pendant les périodes où les prix sont agités, ou quand l'orientation de la tendance change, que nous voyons les deux commencer à se séparer. Dans ces cas, la Tendance 10 sera généralement étreindre l'action de prix plus étroitement, et donc être en meilleure position pour signaler un changement lorsque le prix le franchit. Pour beaucoup de gens, cette propriété rend EMAs ldquobetterrdquo que SMAs, mais ldquobetterrdquo est dans l'oeil du spectateur. La raison pour laquelle les ingénieurs ont utilisé EMAs depuis des années, en particulier dans l'électronique, c'est qu'ils sont plus faciles à calculer. Pour déterminer todayrsquos nouvelle valeur EMA, vous avez seulement besoin hierrsquos EMA valeur, la constante de lissage, et todayrsquos nouveau prix de clôture (ou autre donnée). Mais pour calculer un SMA, vous devez connaître toutes les valeurs de retour dans le temps pour toute la période de lookback. Forecasting par Smoothing Techniques Ce site fait partie des objets d'apprentissage JavaScript E-Labs pour la prise de décision. Les autres JavaScript de cette série sont classés dans différents domaines d'application dans la section MENU de cette page. Une série chronologique est une séquence d'observations qui sont ordonnées dans le temps. Inherente à la collecte de données prises dans le temps est une forme de variation aléatoire. Il existe des procédés pour réduire l'annulation de l'effet dû à une variation aléatoire. Les techniques largement utilisées sont le lissage. Ces techniques, lorsqu'elles sont correctement appliquées, révèlent plus clairement les tendances sous-jacentes. Saisissez la série chronologique en ordre, en commençant par le coin supérieur gauche et le ou les paramètres, puis cliquez sur le bouton Calculer pour obtenir une prévision à une période. Les cases en blanc ne sont pas incluses dans les calculs mais les zéros sont. Lorsque vous entrez vos données pour passer d'une cellule à une cellule dans la matrice de données, utilisez la touche Tabulation et non la flèche ou entrez les touches. Caractéristiques des séries temporelles, qui pourraient être révélées en examinant son graphique. Avec les valeurs prévues, et le comportement des résidus, la prévision des conditions de modélisation. Moyennes mobiles: Les moyennes mobiles se classent parmi les techniques les plus populaires pour le prétraitement des séries chronologiques. Ils sont utilisés pour filtrer le bruit blanc aléatoire à partir des données, pour rendre la série temporelle plus lisse ou même pour souligner certains composants informatifs contenus dans la série chronologique. Lissage exponentiel: Il s'agit d'un schéma très populaire pour produire une série chronologique lissée. Alors que dans les moyennes mobiles les observations passées sont pondérées également, le lissage exponentiel attribue des poids exponentiellement décroissants à mesure que l'observation vieillit. En d'autres termes, les observations récentes donnent relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes. Double lissage exponentiel est mieux à la manipulation des tendances. Triple Exponential Smoothing est mieux à la manipulation des tendances parabole. Une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage a. Correspond approximativement à une moyenne mobile simple de longueur (c'est-à-dire période) n, où a et n sont liés par: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Ainsi, par exemple, une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,1 correspondrait approximativement à une moyenne mobile de 19 jours. Et une moyenne mobile simple de 40 jours correspondrait approximativement à une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,04878. Holts Linear Exponential Smoothing: Supposons que la série temporelle soit non saisonnière mais affiche la tendance. Holts méthode estime à la fois le niveau actuel et la tendance actuelle. Notons que la moyenne mobile simple est un cas particulier du lissage exponentiel en définissant la période de la moyenne mobile sur la partie entière de (2-Alpha) Alpha. Pour la plupart des données commerciales, un paramètre Alpha inférieur à 0,40 est souvent efficace. Cependant, on peut effectuer une recherche de grille de l'espace des paramètres, avec 0,1 à 0,9, avec des incréments de 0,1. Ensuite, le meilleur alpha a la plus petite erreur absolue moyenne (erreur MA). Comment comparer plusieurs méthodes de lissage: Bien qu'il existe des indicateurs numériques pour évaluer la précision de la technique de prévision, l'approche la plus répandue consiste à utiliser la comparaison visuelle de plusieurs prévisions pour évaluer leur exactitude et choisir parmi les différentes méthodes de prévision. Dans cette approche, on doit tracer (en utilisant par exemple Excel) sur le même graphe les valeurs d'origine d'une variable de série temporelle et les valeurs prédites à partir de plusieurs méthodes de prévision différentes, facilitant ainsi une comparaison visuelle. Vous pouvez utiliser les prévisions passées par Smoothing Techniques JavaScript pour obtenir les valeurs de prévisions antérieures basées sur des techniques de lissage qui n'utilisent qu'un seul paramètre. Holt et Winters utilisent deux et trois paramètres, respectivement, donc il n'est pas facile de sélectionner les valeurs optimales, voire presque optimales par essai et les erreurs pour les paramètres. Le lissage exponentiel simple met l'accent sur la perspective à courte portée qu'il définit le niveau à la dernière observation et est basé sur la condition qu'il n'y a pas de tendance. La régression linéaire, qui correspond à une ligne de moindres carrés aux données historiques (ou aux données historiques transformées), représente la longue portée, conditionnée par la tendance de base. Le lissage linéaire linéaire de Holts capture des informations sur la tendance récente. Les paramètres dans le modèle de Holts sont les niveaux-paramètres qui devraient être diminués quand la quantité de variation de données est grande, et les tendances-paramètre devraient être augmentés si la direction de tendance récente est soutenue par le causal certains facteurs. Prévision à court terme: Notez que chaque JavaScript sur cette page fournit une prévision à un pas. Obtenir une prévision en deux étapes. Ajoutez simplement la valeur prévue à la fin de vos données chronologiques et cliquez sur le même bouton Calculer. Vous pouvez répéter ce processus à quelques reprises afin d'obtenir les prévisions à court terme nécessaires. Moyenne mobile exponentielle - EMA BREAKING DOWN Moyenne mobile exponentielle - EMA Les EMA de 12 et de 26 jours sont les moyennes à court terme les plus populaires et Ils sont utilisés pour créer des indicateurs comme la convergence moyenne mobile divergence (MACD) et le pourcentage d'oscillateur de prix (PPO). En général, les EMA de 50 et de 200 jours sont utilisés comme signaux d'évolution à long terme. Les commerçants qui utilisent l'analyse technique trouvent des moyennes mobiles très utiles et perspicaces lorsqu'elles sont appliquées correctement, mais créent des ravages lorsqu'elles sont mal utilisées ou mal interprétées. Toutes les moyennes mobiles couramment utilisées dans l'analyse technique sont, par leur nature même, des indicateurs en retard. Par conséquent, les conclusions tirées de l'application d'une moyenne mobile à un graphique de marché particulier devraient être de confirmer un mouvement de marché ou d'indiquer sa force. Très souvent, au moment où une ligne d'indicateurs de la moyenne mobile a fait un changement pour refléter une évolution significative du marché, le point optimal d'entrée sur le marché a déjà dépassé. Un EMA sert à atténuer ce dilemme dans une certaine mesure. Parce que le calcul EMA place plus de poids sur les dernières données, il étreint l'action de prix un peu plus serré et réagit donc plus rapidement. Ceci est souhaitable lorsqu'un EMA est utilisé pour dériver un signal d'entrée de négociation. Interprétation de l'EMA Comme tous les indicateurs de la moyenne mobile, ils sont beaucoup mieux adaptés aux marchés tendances. Lorsque le marché est dans une tendance forte et soutenue à la hausse. La ligne indicatrice EMA affichera également une tendance haussière et vice-versa pour une tendance à la baisse. Un commerçant vigilant ne sera pas seulement attention à la direction de la ligne EMA, mais aussi la relation du taux de changement d'une barre à l'autre. Par exemple, lorsque l'action de prix d'une forte tendance haussière commence à s'écraser et à inverser, le taux de changement de l'EMA d'une barre à l'autre commencera à diminuer jusqu'à ce que la ligne d'indicateur s'atténue et que la vitesse de changement soit nulle. En raison de l'effet retardé, par ce point, ou même quelques bars avant, l'action de prix aurait déjà inversé. Il s'ensuit donc que l'observation d'une diminution constante du taux de variation de l'EMA pourrait elle-même être utilisée comme un indicateur qui pourrait mieux contrer le dilemme causé par l'effet retardé des moyennes mobiles. Utilisations courantes de l'EMA Les EMA sont couramment utilisés en conjonction avec d'autres indicateurs pour confirmer les mouvements significatifs du marché et pour évaluer leur validité. Pour les commerçants qui négocient des marchés intraday et rapide, l'EMA est plus applicable. Très souvent, les commerçants utilisent les EMA pour déterminer un biais de négociation. Par exemple, si une EMA sur un graphique quotidien montre une forte tendance à la hausse, une stratégie de traders intraday peut être de négocier uniquement du côté long sur un graphique intraday.
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