4-Årig Centrerad Glidande Medelvärde

Flytta genomsnitt: Vad är de Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för den nuvarande trenden. Varje typ av rörligt medelvärde (vanligtvis skrivet i denna handledning som MA) är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärda ett antal tidigare datapunkter. När det är fastställt, blir det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att låta handlare titta på jämnare data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansmarknader. Den enklaste formen av ett glidande medel, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde (SMA), beräknas genom att man tar det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden. Till exempel för att beräkna ett grundläggande 10 dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10. I Figur 1 är summan av priserna under de senaste 10 dagarna (110) dividerat med antalet dagar (10) för att komma fram till 10-dagars genomsnittet. Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället, skulle samma typ av beräkning göras, men det skulle innefatta priserna under de senaste 50 dagarna. Det resulterande genomsnittet under (11) tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång prissätts relativt de senaste 10 dagarna. Kanske du undrar varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett glidande medelvärde och inte bara en vanlig medelvärde. Svaret är att när de nya värdena blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således flyttar datasatsen ständigt för att redogöra för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den nuvarande informationen redovisas. I figur 2 flyttas den röda rutan (representerande de senaste 10 datapunkterna) till höger om det nya värdet på 5 och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen. Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter det höga värdet på 15, förväntar du dig att genomsnittet av datamängden minskar, vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10. Vad ser Moving Averages Like när värdena på MA har beräknats, de är plottade på ett diagram och sedan anslutna för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt (mer om detta senare). Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används i beräkningen. Dessa böjda linjer kan tyckas distraherande eller förvirrande först, men du kommer att bli vana vid dem som tiden går vidare. Den röda linjen är helt enkelt genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, introducerar du en annan typ av rörligt medelvärde och undersöker hur det skiljer sig från det tidigare nämnda enkla glidande medlet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men liksom alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien är densamma, oavsett var den uppträder i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre uppgifterna och bör ha större inverkan på slutresultatet. Som svar på denna kritik började näringsidkare lägga större vikt vid de senaste uppgifterna, som sedan har lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande genomsnittet (EMA). (För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad som är skillnaden mellan en SMA och en EMA) Exponentiell rörlig genomsnitts Det exponentiella glidande medlet är en typ av glidande medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer responsivt till ny information. Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig. Men för dig matte geeks där ute, här är EMA-ekvationen: När du använder formeln för att beräkna den första punkten hos EMA kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA. Detta lilla problem kan lösas genom att börja beräkna med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel därifrån. Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, kan vi titta på hur dessa medeltal skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5 är antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt identiskt (15), men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Lägg märke till hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker. Denna respons är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad betyder de olika dagarna Medflyttande medelvärden är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill ha när man skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsintervallet användes för att skapa medelvärdet desto känsligare blir det för prisändringar. Ju längre tidsperiod, desto mindre känslig, eller mer utjämnas, blir medelvärdet. Det finns ingen rätt tidsram att använda när du ställer in dina glidande medelvärden. Det bästa sättet att ta reda på vilket som fungerar bäst för dig är att experimentera med ett antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. När du använder ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera medelvärdet under mellantidstiden. tidigare exempel beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3. Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i tidsintervallet av tre perioder, det vill säga bredvid period 2. Detta fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för lika tidsperioder. Så vart skulle vi placera det första glidande medlet när M 4 Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2.5, 3.5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2. Således släpper vi de jämnde värdena Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena Följande tabell visar resultaten med M 4.Metod för rörliga medelvärden Kommentarer är av Antag att det finns tidsperioder som betecknas och motsvarande värden för variabeln är. Först och främst måste vi bestämma perioden för glidande medelvärden. För korta tidsserier använder vi perioden med 3 eller 4 värden. För långtidsserier kan perioden vara 7, 10 eller mer. För kvartalsvisa serier räknar vi alltid medeltal på fyra fjärdedelar i taget. I månatliga tidsserier beräknas 12 månaders glidmedelvärden. Antag att den givna tidsserien är i år och vi har bestämt oss för att beräkna 3 års glidande medelvärde. De rörliga medelvärdena betecknas som nedan: 4 poäng glidande medelvärden och centrerade glidmedelvärden Min hjärna misslyckas verkligen idag - oh kära. 001unsure: Jag gör en enhet 7 simuleringspraxis och det finns en fråga som ber mig att beräkna försäljningsutvecklingen under de senaste 3 åren med hjälp av glidande medelvärden. Jag får 3 års värde av försäljnings siffror, som delas upp i de fyra kvartalen. Min studiebok beskriver bara 3 poäng glidande medelvärden, men lyckligtvis har jag redan studerat 4 poäng glidande medelvärden på Tech nivå - jag vill bara klargöra att det jag gör är korrekt. Mallen som jag anger visar försäljnings siffrorna i en kolumn, sedan en kolumn för 4-glidande medelvärde och en sista kolumn för centrerat glidande medelvärde. Så vad jag gör tar totalt 1 (alla fyra kvartalen) och delas med 4 - det här genomsnittet går mellan år 1 Q2 och Q3, så fortsätter jag att göra denna beräkning men flytta ner den här kolumnen dvs nästa beräkning är år 1 Q1, Q2 och Q3 plus år 2 Q1 dividerad med 4 och detta går mellan år 1 Q3 och Q4 etc. I den centrala glidande medelkolumnen summerar jag de 2 medelvärdena och delar med 2 och sätter siffran mot år 1 Q3 och fortsätt ner kolonnen så här. Lyder det här rätt