Moving Media 38

Moving indicatore medio medie mobili forniscono una misura oggettiva della direzione di tendenza lisciando dati sui prezzi. Normalmente calcolato utilizzando i prezzi di chiusura, la media mobile può essere utilizzato anche con mediana. tipico. chiusura ponderato. e prezzi elevati, basse o aperte così come altri indicatori. Solo 19.95 (USD) al mese lunghezza inferiore medie mobili sono più sensibili e di individuare le nuove tendenze in precedenza, ma anche dare più falsi allarmi. Più medie mobili sono più affidabili, ma meno reattivo, solo raccogliendo le grandi tendenze. Utilizzare una media mobile che è la metà della lunghezza del ciclo che si sta monitorando. Se la durata del ciclo di picco-picco è di circa 30 giorni, poi una media mobile a 15 giorno è appropriato. Se 20 giorni, poi una media mobile 10 giorni è appropriato. Alcuni commercianti, tuttavia, utilizzeranno 14 e 9 medie Giorno del trasloco per i cicli di cui sopra, nella speranza di generare segnali leggermente più avanti del mercato. Altri preferiscono i numeri di Fibonacci su 5, 8, 13 e 21. 100 a 200 giorni (da 20 a 40 settimane) medie mobili sono popolari per cicli più lunghi di 20 a 65 giorni (da 4 a 13 settimane) medie mobili sono utili per cicli intermedi e 5 a 20 giorni per cicli brevi. Il più semplice sistema di media mobile genera segnali quando il prezzo incrocia la media mobile: andare a lungo quando il prezzo incrocia al di sopra della media mobile dal basso. Andare short quando il prezzo incrocia al di sotto della media mobile dall'alto. Il sistema è incline a whipsaws nei mercati che vanno, con attraversamento prezzo avanti e indietro attraverso la media mobile, generando un gran numero di falsi segnali. Per questo motivo, si muovono i sistemi medi normalmente impiegano filtri per ridurre il whipsaws. I sistemi più sofisticati utilizzano più di una media mobile. Due medie mobili utilizza una media mobile più veloce come un sostituto per prezzo di chiusura. Tre medie mobili impiega una terza media mobile per identificare quando il prezzo è che vanno. Molteplici medie mobili utilizzano una serie di sei medie mobili veloci e sei medie mobili lento per confermare l'un l'altro. Medie mobili sfollati sono utili ai fini della trend-following, riducendo il numero di whipsaws. I canali Keltner utilizzano bande tracciate a un multiplo di gamma media vero per filtrare in movimento crossover medi. Il MACD popolare indicatore (Moving Average Convergence Divergence) è una variante dei due in movimento sistema di media, tracciata come un oscillatore che sottrae la media mobile lenta rispetto alla media in rapido movimento. Ci sono diversi tipi di medie mobili, ognuno con le proprie peculiarità. Semplici medie mobili sono più facili da costruire, ma anche i più inclini a distorsioni. medie mobili ponderate sono difficili da costruire, ma affidabile. medie mobili esponenziali ottenere i benefici di ponderazione combinati con la facilità di costruzione. Wilder medie mobili sono utilizzati principalmente in indicatori sviluppati da J. Welles Wilder. Essenzialmente la stessa formula di medie mobili esponenziali, usano diverse ponderazioni mdash per i quali gli utenti devono tenere conto. Indicatore pannello mostra come impostare le medie mobili. L'impostazione predefinita è un 21 giorni mobile esponenziale average. Weighted medie mobili: I principi fondamentali Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste media:. Raffinazione uno strumento popolare Trading e spostamento di rimbalzo media) Frexit abbreviazione di quotFrench exitquot è uno spin-off francese del termine Brexit, che è emerso quando il Regno Unito ha votato per. Un ordine con un broker che unisce le caratteristiche di ordine di stop con quelli di un ordine limite. Un ordine di stop-limite sarà. Un round di finanziamento in cui gli investitori acquistano magazzino da una società ad una valutazione inferiore rispetto alla stima collocato sul. Una teoria economica della spesa totale per l'economia e dei suoi effetti sulla produzione e l'inflazione. economia keynesiana è stato sviluppato. Una partecipazione di un bene in un portafoglio. Un investimento di portafoglio è realizzato con l'aspettativa di guadagnare un ritorno su di esso. Questo. Un rapporto sviluppato da Jack Treynor che misura i rendimenti ottenuti, superiori a quelle che avrebbero potuto essere guadagnati su un riskless. I che questo è realizzabile con boost secondo: Ma mi piacerebbe davvero evitare l'uso di spinta. Googled e non trovato alcun esempio adatto o leggibili. Fondamentalmente voglio monitorare la media mobile di un flusso continuo di un flusso di numeri in virgola che utilizzano le più recenti 1000 numeri come un campione di dati galleggiante. Qual è il modo più semplice per raggiungere questo obiettivo ho sperimentato con l'utilizzo di un array circolare, media mobile esponenziale e una più semplice media mobile e ha scoperto che i risultati dalla matrice circolare adatta alle mie esigenze. chiesto 12 giugno 12 a 4:38 Se le vostre esigenze sono semplici, si potrebbe anche provare a utilizzare una media mobile esponenziale. In parole povere, si effettua una variabile di accumulatori, e come il codice sia in ogni campione, il codice aggiorna l'accumulatore con il nuovo valore. Si sceglie un alpha costante che è compreso tra 0 e 1, e calcolare questo: Hai solo bisogno di trovare un valore di alfa in cui l'effetto di un determinato campione dura solo per circa 1000 campioni. Hmm, Im non realmente sicuro che questo è adatto per voi, ora che Ive ha messo qui. Il problema è che 1000 è un piuttosto lunga finestra per una media mobile esponenziale Im non sicuro che ci sia un alfa che diffondere la media degli ultimi 1000 numeri, senza underflow nel calcolo in virgola mobile. Ma se si voleva una media più piccolo, come 30 numeri o giù di lì, questo è un modo molto semplice e veloce per farlo. risposto 12 giugno 12 alle 04:44 1 sul tuo post. La media mobile esponenziale può permettere l'alfa di essere variabile. Quindi, questo permette di essere utilizzato per calcolare le medie base dei tempi (ad esempio byte al secondo). Se il tempo dall'ultimo aggiornamento accumulatore è più di 1 secondo, si lascia alfa essere 1.0. In caso contrario, si può lasciare alfa essere (usecs dall'ultima update1000000). ndash JXH 12 giugno 12 alle 06:21 Fondamentalmente voglio monitorare la media mobile di un flusso continuo di un flusso di numeri in virgola che utilizzano le più recenti 1000 numeri come un campione di dati galleggiante. Si noti che il sotto aggiorna totale come elementi come addedreplaced, evitando i costi di O (N) attraversamento per calcolare la somma - necessario per la media - su richiesta. Total è fatto un parametro diverso da T a sostenere ad esempio con un lungo lungo quando per un totale di 1000 s lunga, un int per char s, o un doppio al totale galleggiante s. Questo è un po 'viziata in quel numsamples potrebbe andare oltre INTMAX - se vi interessa si potrebbe usare un unsigned long long. o utilizzare un membro di dati in più bool a registrare quando il contenitore viene prima riempita mentre numsamples ciclabili intorno l'array (migliore poi rinominato qualcosa di innocuo come pos). risposto 12 giugno 12 a 5:19 si parte dal presupposto che l'operatore quotvoid (campione T) quot è in realtà operatorltlt quotvoid (campione T) quot. ndash oPless 8 Giugno 14 a 11:52 oPless ahhh. ben individuato. in realtà volevo dire per essere operatore void) (campione T) (ma naturalmente si potrebbe usare qualsiasi notazione ti è piaciuto. Sarà risolvere, grazie. ndash Tony D 8 giugno 14 alle 14:27