Moving Media Fan

Moving Ribbon. DEFINITION media di Moving Average tecnica Ribbon. A utilizzato in analisi tecnica per identificare le tendenze che cambiano è creato mettendo un gran numero di medie mobili sullo stesso grafico Quando tutte le medie si stanno muovendo nella stessa direzione, la tendenza è detto essere forte ripristini vengono confermate quando le medie di crossover e testa nelle medie direction. The mobili opposte utilizzati nello schema iniziare con 50 giorni di media mobile e aumento da periodi di 10 giorni fino alla media finale di 200 50, 60, 70, 80 190, 200.BREAKING GIÙ Moving Ribbon. Responsiveness media al mutare delle condizioni è costituito dalle modificando il numero di periodi di tempo utilizzati nelle medie mobili più breve è il numero di periodi utilizzati per creare la media, la più sensibile il nastro è a lievi variazioni di prezzo ad esempio, una serie di 5, 15, 25, 35 e 45 giorni medie mobili sarà una scelta migliore per trovare le inversioni di breve termine di 150, 160, 170, 180 giorni in movimento averages. Moving media Crossover. Moving crossover medi sono un modo comune gli operatori possono usare medie mobili un crossover si verifica quando un veloce Moving Average periodo più breve IEA Moving croci media o sopra un più lento Moving Average periodo più lungo IEA media mobile che è considerato un incrocio rialzista o al di sotto che è considerato un grafico ribassista crossover. The di sotto della Depository Receipts SP Exchange Traded Fund SPY mostra la 50 giorni media mobile semplice e 200 giorni media mobile semplice questa coppia media mobile è spesso guardato da grandi istituzioni finanziarie come indicatore lunga serie di mercato direction. Note quanto a lungo termine di 200 giorni di media mobile semplice è in una tendenza rialzista questo spesso viene interpretato come un segnale che il mercato è abbastanza forte un trader potrebbe prendere in considerazione l'acquisto quando il breve termine di 50 giorni SMA attraversa sopra il 200- giorno SMA e contrastly, un commerciante potrebbe prendere in considerazione la vendita quando la 50 giorni di SMA incrocia al di sotto del 200 giorni SMA. In grafico sopra della SP 500, entrambi potenziali segnali di acquisto sarebbe stato estremamente redditizia, ma il potenziale segnale di una vendita sarebbe hanno causato una piccola perdita Tenete a mente, che la 50 giorni, 200 giorni mobile semplice di crossover media è un tempo molto lungo termine strategy. For quei commercianti che vogliono di più la conferma quando usano in movimento crossover media, il 3 Simple Moving Average crossover tecnica potrebbe essere usata Un esempio di questo è mostrato nel grafico sottostante di Wal-Mart WMT stock. The 3 mobile semplice metodo della media potrebbe essere interpretato come follows. The primo crossover dei più veloci SMA nell'esempio precedente, la 10 giorni di SMA attraverso il successivo più veloce SMA di 20 giorni SMA agisce come un avvertimento che i prezzi potrebbero essere invertendo tendenza tuttavia, di solito un professionista non avrebbe posto un acquisto reale o vendere then. Thereafter ordine, il secondo incrocio dei più veloci SMA di 10 giorni e il più lento SMA di 50 giorni, potrebbe innescare un trader di acquistare o sell. There sono numerose varianti e metodologie per l'utilizzo del 3 Simple Moving Average metodo di crossover, alcuni sono forniti segue. A approccio più conservativo potrebbe essere quella di aspettare fino alla metà SMA di 20 giorni attraversa il più lento SMA di 50 giorni, ma questo è fondamentalmente una tecnica di crossover a due SMA, non un tre trader SMA technique. A potrebbe prendere in considerazione una tecnica di gestione del denaro di acquistare una dimensione di mezzo quando il rapido SMA attraversa il prossimo più veloce SMA e quindi immettere l'altra metà, quando il rapido SMA attraversa il più lento SMA. Instead della metà, acquistare o vendere un terzo di una posizione in cui il rapido SMA attraversa il prossimo più veloce SMA, un altro terzo, quando il rapido SMA attraversa il lento SMA, e l'ultimo terzo quando il secondo più veloce SMA attraversa il lento SMA. A Moving Average tecnica crossover che utilizza 8 alle medie mobili esponenziali è il Moving Indicatore nastro media esponenziale vedere crossover esponenziale Ribbon. Moving media sono strumenti spesso visti dai commercianti Nel crossover realtà sono spesso incluse nelle indicatori tecnici più popolari tra cui il Moving Average Convergence Divergence indicatore MACD MACD vedere Altre medie mobili meritano un attento esame in un commercio di informazioni plan. The sopra è solo a scopo informativo e di intrattenimento e non costituisce consulenza commerciale o una sollecitazione all'acquisto o alla vendere qualsiasi borsa, opzione, futuro, delle materie prime, o di un prodotto forex rendimenti passati non sono necessariamente un'indicazione di performance future trading è intrinsecamente rischioso non sarà responsabile per danni speciali o indiretti derivanti dall'uso o la incapacità di usare, il i materiali e le informazioni fornite da questo sito Vedi le statistiche complete disclaimer. Moving average. In una media mobile chiamato anche a rotazione media mobile significa rotolamento significa scivolando media temporale o l'esecuzione di media è un tipo di filtro risposta all'impulso finita utilizzato per analizzare una serie di punti dati da creando una serie di calze di diversi sottoinsiemi di dati completi set. Given una serie di numeri e una dimensione sottoinsieme fisso, il primo elemento della media mobile è ottenuta prendendo la media del sottoinsieme fisso iniziale della serie numero Poi il sottoinsieme viene modificato spostando avanti cioè escludendo il primo numero di serie e comprendente il numero successivo il sottoinsieme originale nella serie Questo crea un nuovo sottoinsieme di numeri, che è in media Questo processo viene ripetuto su tutta la serie di dati la trama collegando tutte le medie fisse è la media una media mobile mobile è un insieme di numeri, ognuno dei quali è la media del corrispondente sottoinsieme di un più ampio insieme di punti di riferimento una media mobile può anche utilizzare pesi disuguali per ogni valore dato nel sottoinsieme per sottolineare particolari valori nella media mobile subset. A è comunemente utilizzato con i dati di serie temporali per appianare le fluttuazioni a breve termine e mettere in evidenza le tendenze a lungo termine o cicli la soglia tra breve e lungo termine dipende l'applicazione e la parametri della media mobile saranno impostati di conseguenza, ad esempio, è spesso utilizzato in analisi tecnica dei dati finanziari, come i prezzi delle azioni ritorni o volumi di scambio inoltre, viene utilizzato in economia per esaminare il prodotto interno lordo, di lavoro o di altre serie storiche macroeconomiche Matematicamente, una media mobile è un tipo di convoluzione e quindi può essere considerato come un esempio di un filtro passa-basso utilizzato nel trattamento del segnale Quando viene utilizzato con dati di serie non-tempo, un filtri media mobile di componenti ad elevata frequenza senza alcuna connessione specifica in volta, anche se in genere un qualche tipo di ordinamento è implicito Visto semplicisticamente può essere considerato come levigando la data. Simple muovendo applicazioni finanziarie medie Edit. In una semplice media mobile SMA è la media non ponderata dei precedenti punti n Riferimento Tuttavia, nella scienza e nell'ingegneria la media è normalmente preso da un uguale numero di dati su entrambi i lati di un valore centrale Questo assicura che le variazioni nel mezzo sono allineate con le variazioni nei dati anziché essere spostato nel tempo un esempio di una semplice esecuzione altrettanto medio ponderato per un n - giorno campione del prezzo di chiusura è la media degli ultimi giorni n prezzi di chiusura Se tali prezzi sono quindi la formula is. When calcolare i valori successivi, un nuovo valore entra nella somma e un vecchio valore scende fuori, il che significa un riepilogo completo ogni volta è inutile per questo semplice periodo di case. The selezionato dipende dal tipo di movimento di interesse, come il breve, medio o lungo periodo in termini finanziari si muovono livelli medi può essere interpretata come il supporto in un mercato in crescita, o la resistenza in un mercato in calo. Se i dati utilizzati non sono centrate intorno alla media, una media mobile semplice è in ritardo rispetto l'ultimo punto di riferimento per metà della larghezza del campione un SMA può anche essere sproporzionatamente influenzato da vecchi punti di riferimento abbandono o nuovi dati provenienti una caratteristica della SMA è che se i dati hanno una fluttuazione periodica, quindi applicando una SMA di quel periodo eliminerà che la variazione media contenente sempre un ciclo completo Ma un ciclo perfettamente regolare è raramente rilevato 1.For numerose applicazioni è vantaggioso per evitare l'indotto spostamento utilizzando solo passato dati Quindi una media mobile centrale può essere calcolata utilizzando i dati equispaziate entrambi i lati del punto della serie in cui viene calcolata la media Questo richiede l'uso di un numero dispari di punti di riferimento nel campione window. Cumulative movimento Edit media. in una media mobile cumulativo i dati arrivano in un flusso di riferimento ordinata e lo statistico vorrebbero ottenere la media di tutti i dati fino al punto di riferimento corrente, ad esempio, un investitore può decidere il prezzo medio di tutte le transazioni di magazzino per uno stock particolare fino al momento attuale Come si verifica ogni nuova transazione, il prezzo medio al momento dell'operazione può essere calcolato per tutte le operazioni fino a quel punto utilizzando la media cumulativa, tipicamente una media altrettanto ponderata della successione di i valori x 1 xi fino al metodo forza bruta corrente time. The calcolare questo sarebbe per memorizzare tutti i dati e calcolare la somma e dividere per il numero di punti di riferimento ogni volta che un nuovo punto di riferimento arrivato Tuttavia, è possibile aggiornare semplicemente media cumulativa come nuovo valore di xi 1 diventa disponibile, utilizzando il formula. where può essere considerato uguale al 0.Thus media cumulativa corrente per un nuovo punto di riferimento è pari alla media cumulativa precedente più la differenza tra la ultime punto di riferimento e la media precedente divisa per il numero di punti ottenuti finora Quando tutti i punti di riferimento arrivano i N, la media cumulativa sarà uguale la derivazione finale average. The della formula cumulativo medio è semplice Using. and analogamente per i 1 si vede that. Solving questa equazione per CA i risultati 1 in. Weighted media mobile Edit. A medio ponderato è un qualsiasi media che ha moltiplicando i fattori di dare pesi diversi per i dati in posizioni diverse nella finestra del campione Matematicamente, la media mobile viene la convoluzione dei punti di riferimento con una funzione di ponderazione un'applicazione sta rimuovendo pixelizzazione da un image. In grafica analisi tecnica digitale dei dati finanziari, ponderata in movimento WMA media ha il significato specifico di pesi che diminuiscono in progressione aritmetica 2 in un n - giorno WMA l'ultimo giorno ha un peso n il secondo ultimo n 1, ecc fino a one. File ponderata in movimento denominatore media weights. The è un numero triangolare uguale Nel caso più generale il denominatore sarà sempre la somma dei singoli pesi. Nel calcolo della WMA tutti valori successivi, la differenza tra i numeratori di WMA M 1 e M è WMA np M 1 p M p M n 1 Se indichiamo la somma p M p M n 1 dal grafico totale M then. The al mostra proprio come i pesi diminuiscono, dal più alto peso per gli ultimi punti di riferimento, fino a zero può essere paragonato ai pesi della media mobile esponenziale che follows. Exponential movimento Edit. An media mobile esponenziale EMA media, noti anche come ponderata esponenzialmente movimento EWMA media, 3 è un tipo di filtro infinita risposta all'impulso che applica i fattori di ponderazione che diminuiscono esponenzialmente la ponderazione per ciascun punto di riferimento anziani diminuisce esponenzialmente, non raggiungendo lo zero il grafico a destra mostra un esempio del peso decrease. The EMA per una serie Y può essere calcolato il coefficiente recursively. The rappresenta il grado di riduzione peso, un fattore di livellamento costante tra 0 e 1 a più elevati sconti vecchio osservazioni più veloce alternativa, può essere espressa in termini di periodi di tempo N, dove N 2 1 script errore script error citazione necessaria per esempio, se N 19 è equivalente a 0 1, l'emivita dei pesi l'intervallo su cui i pesi diminuiscono di un fattore due è di circa 2 N 8854 entro 1 se N 5.Y t è il valore in un periodo tS t è il valore della EMA in qualsiasi periodo di tempo tS 1 è definito S 1 può essere inizializzato in un numero di modi diversi, più comunemente modificando S 1 a Y 1 se esistono altre tecniche, come l'impostazione S 1 ad una media dei primi 4 o 5 osservazioni l'importanza dell'effetto S 1 di inizializzazione s sul risultante media mobile dipende valori più bassi rendono la scelta di S 1 relativamente più importanti dei valori più grandi, poiché un più alto sconti osservazioni anziani veloci. questa formulazione è secondo Hunter 1986 4 Con ripetuta applicazione di questa formula per tempi diversi, possiamo finalmente scrivere S t come somma ponderata dei punti di riferimento Y t as. for ogni k adatto 0, 1, 2 il peso del generale punto di riferimento is. An approccio alternativo da Roberts 1959 utilizza Y t al posto di Y t 1 5.This formula può anche essere espressa in termini di analisi tecnica come segue, che mostra come i passi EMA verso l'ultimo punto di riferimento, ma solo da una parte della differenza ogni time. Expanding fuori ogni risultati in tempo nella seguente serie di potenze, che mostra come il fattore di ponderazione di ogni punto di riferimento p 1 p 2 ecc diminuisce exponentially. This è una somma infinita con la diminuzione periodi terms. The N in N - giorno EMA specificare solo il fattore N non è un punto di sosta per il calcolo nel modo in cui è in una SMA o WMA per sufficientemente grande N I primi punti N origine in un EMA rappresentano circa 86 del peso totale nel 6.ie di calcolo semplificata, 7 tende to. The discussione di cui sopra richiede un po 'di chiarezza La somma dei pesi di tutti i termini cioè il numero infinito di termini in una media mobile esponenziale è di 1 La somma dei pesi dei termini sia di queste somme possono essere derivate utilizzando la formula per la somma di una serie geometrica il peso omessa dopo termini è dato sottraendo questo da 1, e si ottiene questo è essenzialmente la formula che segue per il peso Nota omesso che non esiste un valore accettato che dovrebbe essere scelto per anche se ci sono alcuni valori consigliati basate sull'applicazione nella discussione precedente, abbiamo sostituito un valore comunemente utilizzato per la formula per il peso dei termini Questo valore viene da fissare l'età media dei dati da un SMA uguale alla media età dei dati da un EWA e risolvendo in questo caso, si tratta solo di un non raccomandazione un requisito Se si effettua questa sostituzione, e si fanno uso di 8, allora si ottiene il ravvicinamento 0 864 Intuitivamente, ciò che questo ci sta dicendo è che il peso dopo termini di - periodo media mobile esponenziale converge a 0 864.The formula potere sopra dà un valore di partenza per un particolare giorno, dopo di che il giorni consecutivi formula mostrata primo può essere applicato la questione di come lontano per andare per un primo valore dipende, nel peggiore dei casi, sui dati valori grandi prezzi in vecchi dati influenzeranno sul totale, anche se il loro peso è molto piccolo Se i prezzi sono piccole variazioni quindi solo la ponderazione può essere considerato il peso omesso fermando dopo k termini è. out dell'esempio peso. Per totale, di avere 99 9 del peso, posto sopra il rapporto uguale a 0 1 e risolvere per k. terms dovrebbero essere utilizzati Dal approcci al crescere di n, 9 questo semplifica a circa 10.Per questo esempio 99 9 weight. Modified media mobile Edit. A modificato media mobile MMA, in esecuzione spostando RMA media, o lisciato media mobile è definito as. In breve, si tratta di una media mobile esponenziale, with. Application per misurare le prestazioni del computer Edit. Some prestazioni del computer metriche, ad esempio la lunghezza della coda processo media, o l'utilizzo medio della CPU, usa una forma di esponenziale average. Here movimento è definita come una funzione di tempo tra due letture un esempio di un coefficiente dà maggior peso alla lettura corrente e peso minore alle letture vecchi is. where tempo per letture tn espresso in secondi, ed è il periodo di tempo in minuti durante il quale si dice la lettura da mediare la durata media di ogni lettura in media Data la precedente definizione di, lo spostamento media può essere espresso as. For esempio, una media di 15 minuti a L di un processo lunghezza della coda Q misurata ogni 5 secondi differenza di tempo è di 5 secondi, viene calcolata ponderazioni as. Other Edit. Other sistemi di ponderazione vengono utilizzati occasionalmente per esempio, in quota negoziazione una ponderazione volume peso ogni periodo di tempo in proporzione al suo commercio volume. A ulteriore ponderazione, utilizzato da attuari, è Spencer s 15-Point media mobile 11 una media mobile centrale I coefficienti di peso simmetriche sono -3, -6, -5 , 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3.Outside il mondo della finanza, ponderati mezzi di esercizio hanno molte forme e applicazioni Ogni funzione di ponderazione o kernel ha un proprio caratteristiche in ingegneria e la scienza la risposta in frequenza e la fase del filtro è spesso di primaria importanza nella comprensione delle distorsioni desiderati e non che un filtro particolare si applicherà al data. A significa che non si limita a smussare i dati di un media è una forma di bassa - pass filtrare gli effetti del particolare filtro utilizzato deve essere inteso in modo da fare una scelta appropriata su questo punto, la versione francese di questo articolo vengono illustrati gli effetti spettrali di 3 tipi di mezzi cumulativa, esponenziale, Gaussian. Moving mediana Edit. From un punto di vista statistico, la media mobile, quando viene utilizzato per stimare la tendenza di fondo in una serie temporale, è suscettibile di eventi rari, quali urti rapidi o altre anomalie una stima più affidabile del trend è la semplice mediana si spostano su n punti temporali. dove la mediana si trova, ad esempio, l'ordinamento dei valori all'interno delle parentesi e trovare il valore in mezzo per valori maggiori di n mediana può essere efficacemente calcolato aggiornando un skiplist indicizzabile 12.Statistically, la media mobile è ottimale per recuperando la tendenza di fondo della serie momento in cui le fluttuazioni circa la tendenza sono distribuiti normalmente Tuttavia, la distribuzione normale non pone alta probabilità molto grandi deviazioni dalla tendenza che spiega perché tali deviazioni avranno un sproporzionatamente grande effetto sulla stima tendenza Si può dimostrare che, se le fluttuazioni sono invece assunti come Laplace distribuito poi la mediana mobile è statisticamente ottimale 13 per un dato varianza, i luoghi di distribuzione di Laplace più alta probabilità su eventi rari di quanto non faccia il normale, il che spiega il motivo per cui la mediana in movimento tollera urti meglio rispetto al movimento mean. When semplice mediana movimento sopra è centrale, la levigatura è identico al filtro mediano, che ha applicazioni in, per esempio, del segnale immagine processing. See Edit. This anche articolo include un elenco di riferimenti ma le sue fonti rimangono poco chiari perché ha le citazioni in linea insufficienti si prega di contribuire a migliorare questo articolo con l'introduzione di citazioni più precise febbraio 2010.Notes e riferimenti Edit. Analisi statistica Ya-lun Chou, Holt internazionale, 1975 ISBN 0-03-089422-0 sezione 17 errori 9. Script. NIST SEMATECH e-Handbook of Statistical Metodi singolo esponenziale presso il National Institute of Standards and Technology. NIST SEMATECH e-Handbook of grafici statistici Metodi EWMA di controllo presso il National Institute of Standards and Technology. Il denominatore sul lato sinistro dovrebbe essere l'unità, e il numeratore diventerà la serie geometrica destra. Perché 1 x n n tende al limite e x per n grande. Vedere il seguente link per una prova. Significa - 0, e la serie di Taylor è equivalente a. log e 0 001 2 -3 45. Spencer s 15-Point media mobile da Wolfram MathWorld. GR Arce, non lineare Signal Processing un approccio statistico, Wiley New Jersey, Stati Uniti d'America, l'interferenza bloccante 2005.Ad detected. Wikia è un sito gratuito da usare che fa i soldi dalla pubblicità Abbiamo un'esperienza modificata per gli spettatori si utilizza AD blockers. Wikia è non accessibile se si ve fatte ulteriori modifiche rimuovere la regola blocker annuncio personalizzato s e la pagina sarà caricata come previsto.