Medie Analisi Tecnica Le medie mobili sono utilizzati per attenuare le oscillazioni a breve termine per ottenere una migliore indicazione della tendenza dei prezzi. Medie sono indicatori trend-following. Una media mobile dei prezzi giornalieri è il prezzo medio di una quota nel corso di un periodo scelto, appare di giorno in giorno. Per il calcolo della media, si deve scegliere un periodo di tempo. La scelta di un periodo di tempo è sempre una riflessione sulla, più o meno lag rispetto al prezzo rispetto ad un maggiore o minore smoothing dei dati di prezzo. medie dei prezzi sono utilizzati come tendenza seguenti indicatori e principalmente come riferimento per sostegno dei prezzi e resistenza. In media generale sono presenti in tutti i tipi di formule per lisciare i dati. Offerta speciale: quotCapturing profitto con tecnica Analysisquot media mobile semplice Una media mobile semplice è calcolata sommando tutti i prezzi entro il periodo di tempo scelto, diviso per quel periodo di tempo. In questo modo, ciascun valore di dati ha lo stesso peso nel risultato medio. Figura 4.35: semplice, esponenziale e ponderata media mobile. La curva nera spessa nel grafico di figura 4.35 è un semplice media mobile a 20 giorni. Moving media esponenziale Una media mobile esponenziale dà più peso, percentuale saggio, per i singoli prezzi in un intervallo, in base alla seguente formula: EMA (prezzo EMA) (EMA precedente (1 ndash EMA)) La maggior parte degli investitori non sentirsi a proprio agio con un espressione legata alla percentuale della media mobile esponenziale, piuttosto, si sentono meglio con un periodo di tempo. Se volete conoscere la percentuale in cui lavorare con un periodo, il prossimo formula ti dà la conversione: un periodo di tre giorni, corrisponde ad una percentuale esponenziale di: The, curva nera sottile in figura 4.35 è un mobile esponenziale a 20 giorni media. Weighted Moving Average Una media ponderata mobile mette più peso sui dati recenti e meno peso sui dati più vecchi. Una media mobile ponderata è calcolata moltiplicando ciascuno dei dati con un fattore di giorno ldquo1rdquo fino ldquonrdquo giorno per il più vecchio ai dati più recenti il risultato viene diviso per il totale di tutti i fattori moltiplicatori. In una media ponderata mobile di 10 giorni, non vi è 10 volte più peso al prezzo di oggi, in proporzione al prezzo di 10 giorni fa. Allo stesso modo, il prezzo di ieri ottiene nove volte più peso, e così via. Il nero curva tratteggiata sottile in figura 4.35, a 20 giorni di media mobile ponderata. Semplice, esponenziale, o calibrati Se confrontiamo queste tre medie di base, vediamo che la media semplice ha la più levigante, ma in generale anche il più grande ritardo dopo inversioni di prezzo. La media esponenziale si trova più vicino al prezzo e sarà anche reagire più rapidamente alle oscillazioni dei prezzi. Ma correzioni breve periodo sono visibili anche in questa media a causa di un effetto meno levigante. Infine, la media ponderata segue ancora più da vicino il movimento dei prezzi. Determinare quale di queste medie da utilizzare dipende dal vostro obiettivo. Se si desidera un indicatore di tendenza con una migliore lisciatura e solo poca reazione per i movimenti più brevi, la media semplice è migliore. Se si desidera una lisciatura dove è ancora possibile vedere i corti sbalzi d'epoca, poi o la media esponenziale o ponderata in movimento è il choice. How meglio per calcolare medie mobili calibrati in Excel Utilizzando esponenziale di analisi dei dati di Excel For Dummies, 2nd Edition L'esponenziale strumento in Excel calcola la media mobile. Tuttavia, i pesi di livellamento esponenziale i valori inclusi nei calcoli in movimento media in modo che i valori più recenti hanno un effetto maggiore sul calcolo della media e vecchi valori hanno un effetto minore. Questa ponderazione è raggiunto mediante un costante livellamento. Per illustrare come funziona lo strumento esponenziale, supponiamo che you8217re di nuovo guardando i dati di temperatura media giornaliera. Per calcolare medie mobili ponderate con livellamento esponenziale, procedere come segue: Per calcolare una media mobile esponenziale levigata, in primo luogo fare clic sul pulsante di comando dati tab8217s Data Analysis. Quando Excel visualizza la finestra di dialogo Analisi dati, selezionare la voce esponenziale dall'elenco e fare clic su OK. Excel visualizza la finestra di dialogo esponenziale. Identificare i dati. Per identificare i dati per i quali si desidera calcolare una media mobile esponenziale lisciato, fare clic nella casella di testo di input. Quindi individuare il campo di ingresso, sia digitando un indirizzo di intervallo di prospetto o selezionando l'intervallo di prospetto. Se l'intervallo di input include un'etichetta di testo per identificare o descrivere i dati, selezionare la casella di controllo etichette. Fornire la costante di smoothing. Inserire il smoothing valore costante nella casella di testo Damping Factor. Il file Excel suggerisce di utilizzare una costante di smoothing di tra 0,2 e 0,3. Presumibilmente, tuttavia, se you8217re utilizzando questo strumento, si ha le proprie idee su ciò che la costante di smoothing corretta è. (Se you8217re all'oscuro circa la lisciatura costante, forse si shouldn8217t utilizzare questo strumento.) Dillo Excel dove collocare i dati di media mobile esponenziale levigate. Utilizzare la casella di testo Intervallo di output per identificare l'intervallo di prospetto in cui si desidera inserire i dati medi in movimento. Nell'esempio foglio di lavoro, ad esempio, si posiziona i dati medi in movimento nella gamma del foglio di lavoro B2: B10. (Opzionale) Grafico i dati in modo esponenziale levigate. Per tracciare i dati in modo esponenziale levigate, selezionare la casella di controllo Grafico in output. (Opzionale) indicare che si desidera informazioni errore standard calcolato. Per calcolare gli errori standard, selezionare la casella di controllo gli errori standard. luoghi di Excel i valori di errore standard, accanto ai valori medi in movimento in modo esponenziale levigate. Una volta specificato quali lo spostamento delle informazioni media che si desidera calcolato e dove vuoi collocato, fare clic su OK. Excel calcola lo spostamento dei dati media information. Smoothing rimuove variazione casuale e tendenze spettacoli e componenti cicliche inerenti alla raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una qualche forma di variazione casuale. Esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale. Una tecnica spesso utilizzata nel settore è levigante. Questa tecnica, se applicato correttamente, rivela più chiaramente la tendenza di fondo, stagionale e componenti cicliche. Ci sono due gruppi distinti di metodi di lisciatura Averaging Metodi esponenziali metodi di lisciatura medie prendere è il modo più semplice per lisciare i dati Per prima cosa studiare alcuni metodi di calcolo della media, come ad esempio la media semplice di tutti i dati passati. Un gestore di un magazzino vuole sapere quanto un fornitore tipico offre in 1000 unità in dollari. Heshe prende un campione di 12 fornitori, in modo casuale, ottenendo i seguenti risultati: La media calcolata o media dei dati 10. Il gestore decide di utilizzare questo come la stima delle spese di un fornitore tipico. Si tratta di una stima buona o cattiva quadratico medio errore è un modo per giudicare come un buon modello è Dobbiamo calcolare l'errore quadratico medio. Il vero errore importo speso meno l'importo stimato. L'errore al quadrato è l'errore di cui sopra, al quadrato. Il SSE è la somma degli errori quadratici. Il MSE è la media degli errori quadratici. MSE risulta per esempio I risultati sono: Error e errori al quadrato La stima 10 si pone la domanda: possiamo usare il mezzo per prevedere reddito se abbiamo il sospetto un trend Uno sguardo al grafico qui sotto mostra chiaramente che non dovremmo farlo. Media pesa tutte le osservazioni passate altrettanto In sintesi, si precisa che la media semplice o media di tutte le osservazioni del passato è solo una stima utile per la previsione quando non ci sono le tendenze. Se ci sono tendenze, utilizzare diverse stime che tengono il trend in considerazione. La media pesa tutte le osservazioni del passato allo stesso modo. Ad esempio, la media dei valori 3, 4, 5 è 4. Sappiamo, naturalmente, che in media è calcolata sommando tutti i valori e dividendo la somma per il numero di valori. Un altro modo di calcolare la media è aggiungendo ogni valore diviso per il numero di valori, o 33 43 53 1 1,3333 1,6667 4. Il moltiplicatore 13 è chiamato il peso. In generale: bar sum frac sinistra (frac destra) x1 sinistra (frac destra) x2,. ,, A sinistra (frac destra) xn. Il (a sinistra (frac destra)) sono i pesi e, naturalmente, si sommano a 1.
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