He leído la discusión que usted ha mencionado. Es aplicable a PostgreSQL, ya que se permite para crear la función de agregado definida por el usuario el uso de SQL en PostgreSQL, pero no está permitido en SQL Server. El uso de CTE recursiva es una forma factible en SQL Server, pero noto que forma CTE puede incurrir en más exploración de tabla de funciones de la ventana. Así que hago este post para preguntar si es posible calcular la media móvil exponencial utilizando la función de ventana de SQL Server 2012 al igual que el cálculo de la media móvil simple. ndash xiagao1982 Abr 14 de 13 a las 02:53 En primer lugar, se calcula el EMA (SMA (x)) en lugar de la EMA (x). En segundo lugar, su constantquot quotsmoothing es en realidad el valor beta en mi fórmula, no es el alfa. Con esos dos cambios del SQLFiddle se ve así: sqlfiddle / 6/19192/1 Sin embargo, todavía hay una pequeña diferencia entre el resultado real y el resultado esperado. Me gustaría volver y ver si su definición EMA coincide con el que conozco. ndash Sebastián Meine 7 de mayo de 13 a las 13:46 Yo miraba a la Formular en la hoja de cálculo adjunta y está muy lejos de la definición estándar de EMA. Mi fórmula calcula la media móvil exponencial de los últimos diez filas. La hoja de cálculo calcula en primer lugar el promedio estándar en los últimos diez filas y luego el promedio móvil ponderado exponencialmente sin restricciones para todos los promedios. Esto sigue a la Formular aquí: en. wikipedia. org/wiki/EWMAchart ndash Sebastián Meine 7 de mayo de 13 a las 13: Moving 52Exponential Calculadora media Dada una lista ordenada de puntos de datos, se puede construir el promedio móvil ponderado exponencialmente de todos los puntos hasta el punto actual. En una media móvil exponencial (EMA o EWMA para abreviar), los pesos se reducen en un factor constante 945 que los términos se hacen mayores. Este tipo de media móvil acumulada se utiliza con frecuencia al trazar precios de las acciones. La fórmula recursiva para EMA es donde x es hoy día de hoy punto de precio actual y 945 es una constante entre 0 y 1. A menudo, 945 es una función de un cierto número de días N. La función más comúnmente usado es 945 2 / (N1) . Por ejemplo, el EMA 9-día de una secuencia tiene 945 0,2, mientras que un 30 EMA-día tiene 945 2/31 0,06452. Para valores de 945 más cercano a 1, la secuencia de EMA puede ser inicializado en EMA8321 x8321. Sin embargo, si 945 es muy pequeño, los primeros términos de la secuencia pueden recibir un peso indebido con una inicialización tales. Para corregir este problema en un EMA N días, el primer término de la sucesión EMA está dispuesto a ser el promedio simple de la primera 8968 (N-1) / 28969 términos, por lo tanto, la EMA comienza el día número 8968 (N - 1) / 28969. Por ejemplo, en un 9 días de media móvil exponencial, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) / 4. Entonces EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 y EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 etc Uso de la media móvil exponencial analistas de valores a menudo un vistazo a la EMA y SMA (media móvil simple) de los precios de las acciones que tenga en cuenta las tendencias en el ascenso y la caída o los precios, y para ayudar a predecir el comportamiento futuro. Al igual que todas las medias móviles, las altas y bajas de la gráfica EMA se quedarán detrás de las altas y bajas de los datos no filtrados originales. Cuanto mayor sea el valor de N, el más pequeño 945 será y más suave será el gráfico será. Además de las medias móviles acumulativos ponderado exponencialmente, también se pueden calcular promedios móviles ponderados acumulados de forma lineal, en la que los pesos disminuyen linealmente a medida que las condiciones se hacen mayores. Ver el lineal, cuadrática, cúbica y acumulada en movimiento y artículo promedio ponderado exponencialmente calculator. Exploring La volatilidad media en movimiento es la medida más común de riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica sencilla. (Para leer este artículo, consulte Uso de volatilidad para medir el riesgo futuro.) Se utilizó datos reales Googles precio de las acciones con el fin de calcular la volatilidad diaria en relación a los 30 días de datos de saldos. En este artículo, vamos a mejorar en la volatilidad simple y discutir el promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA). Vs. histórica La volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos grandes enfoques: histórico e implícitas (o implícitos) de volatilidad. El enfoque histórico asume que el pasado es prólogo medimos la historia con la esperanza de que es predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia se resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Se espera que el mercado sabe mejor y que el precio de mercado contiene, aunque implícitamente, una estimación de consenso de la volatilidad. (Para leer relacionados, consulte los usos y límites de volatilidad.) Si nos centramos únicamente en los tres enfoques históricos (arriba a la izquierda), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de declaraciones periódicas Aplicar un sistema de ponderación En primer lugar, calcular el retorno periódico. Eso es por lo general una serie de retornos diarios en cada declaración se expresa en términos continuamente compuestas. Para cada día, se toma el logaritmo natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio actual dividido por el precio de ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, desde u i de u i-m. dependiendo del número de días (días m) estamos midiendo. Eso nos lleva a la segunda etapa: Aquí es donde los tres enfoques diferentes. En el artículo anterior (Uso de Volatilidad Para medir el riesgo futuro), puso de manifiesto que, en un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los rendimientos al cuadrado: Observe que esto resume cada una de las declaraciones periódicas, a continuación, divide el total por el número de días u observaciones (m). Por lo tanto, es realmente sólo un promedio de los cuadrados de las declaraciones periódicas. Dicho de otra manera, cada retorno al cuadrado se le da un peso igual. Así que si alfa (a) es un factor de ponderación (en concreto, un 1 / m), a continuación, una variación sencilla es como la siguiente: El EWMA Mejora de varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las devoluciones ganan el mismo peso. Ayer (muy reciente) de retorno no tiene más influencia en la variación de la última declaración de meses. Este problema se resuelve mediante el uso de la media ponderada exponencialmente en movimiento (EWMA), en la que los rendimientos más recientes tienen mayor peso en la varianza. El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) introduce lambda. que se llama el parámetro de suavizado. Lambda debe ser menor que uno. Bajo esa condición, en lugar de pesos iguales, cada retorno al cuadrado es ponderado por un coeficiente multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión del riesgo financiero, tiende a utilizar una lambda de 0,94 o 94. En este caso, la primera ( más reciente) al cuadrado retorno periódico se pondera por (1-0,94) (. 94) 0 6. el siguiente volver al cuadrado es simplemente un lambda-múltiplo del peso antes en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y la tercera es igual peso días anteriores (1-0.94) (0,94) 2 5,30. Eso es el significado de exponencial de EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir lambda, que debe ser menor que uno) del peso día anterior. Esto asegura una variación que se pondera o sesgada hacia los datos más recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la hoja de cálculo Excel para Googles volatilidad.) La diferencia entre la volatilidad y simplemente EWMA para Google se muestra a continuación. volatilidad simple pesa efectivamente todos y cada declaración periódica por 0.196 como se muestra en la Columna O (que tenía dos años de datos diarios de precios de acciones. Eso es 509 retornos diarios y 1/509 0,196). Sin embargo, observe que la columna P asigna un peso de 6, a continuación, 5,64, a continuación, 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después sumamos toda la serie (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos que la volatilidad, tenemos que recordar tomar la raíz cuadrada de la varianza que. ¿Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles Su significativa: La varianza simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero el EWMA dio una volatilidad diaria de sólo el 1,4 (véase la hoja de cálculo para más detalles). Al parecer, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una variación simple podría ser artificialmente alta. Varianza del día de hoy es una función de la varianza pior Días Youll aviso que necesitamos para calcular una larga serie de pesos que disminuye exponencialmente. No vamos a hacer los cálculos aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie reduce convenientemente a una fórmula recursiva: recursivo significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la varianza días antes). Usted puede encontrar esta fórmula en la hoja de cálculo también, y se produce exactamente el mismo resultado que el cálculo longhand Dice: varianza de hoy (bajo EWMA) es igual a la varianza de ayer (ponderado por lambda) más la rentabilidad de ayer al cuadrado (ponderado por One Lambda menos). Nótese cómo estamos simplemente añadiendo dos términos juntos: ayeres varianza ponderada y ayer ponderados, al cuadrado de retorno. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda superior (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica descomposición más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y que vamos a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos decaimiento superior: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida desintegración, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, por lo que puede experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantáneo de una acción y la métrica de riesgo más común. También es la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la variación histórica o implícita (volatilidad implícita). Cuando se mide históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con varianza simple es todas las devoluciones reciben el mismo peso. Así que nos enfrentamos a un clásico disyuntiva: siempre queremos más datos, pero cuantos más datos tenemos más nuestro cálculo se diluye por los datos distantes (menos relevantes). El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) mejora de varianza simple mediante la asignación de pesos a las declaraciones periódicas. Al hacer esto, podemos utilizar tanto una muestra de gran tamaño, sino también dar un mayor peso a los rendimientos más recientes. (Para ver un tutorial película sobre este tema, visite la tortuga biónica.) Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tiene un rendimiento establecido record. Is Es posible implementar un promedio móvil en C sin la necesidad de una ventana de muestras que he descubierto que puedo optimizar un poco, por la elección de un tamaño de ventana eso es una potencia de dos para permitir el desplazamiento de bits en lugar de dividir, pero no necesitar un buffer estaría bien. ¿Hay una manera de expresar un nuevo resultado promedio móvil sólo como una función de la edad de resultados y la nueva muestra Definir un ejemplo de media móvil, a través de una ventana de 4 muestras a ser: Añadir nueva muestra de correo: Una media móvil se puede implementar de forma recursiva , pero para un cálculo exacto de la media móvil que tiene que recordar la muestra de entrada más antigua en la suma (es decir, la una en su ejemplo). Para un promedio móvil de longitud N a calcular: donde yn es la señal de salida y xn es la señal de entrada. Eq. (1) puede escribirse de forma recursiva como lo que siempre es necesario recordar que la muestra xn-N con el fin de calcular (2). Como ha señalado Conrad Turner, puede utilizar una línea (infinitamente largo) ventana exponencial en cambio, lo que permite calcular la salida sólo del pasado de salida y la entrada de corriente: pero esto no es un estándar (no ponderado) de media móvil, sino una forma exponencial media móvil ponderada, donde las muestras adicionales en el pasado conseguir un menor peso, pero (al menos en teoría) que nunca se olvida nada (los pesos acaba de obtener más y más pequeña para las muestras lejos en el pasado). inicializar total de 0, count0 (cada vez viendo un nuevo valor A continuación, una entrada (scanf), uno añadir totalnewValue, un incremento (recuento), un promedio de brecha (total / conteo) Este sería un medio móvil en todas las entradas para calcular el promedio sobre sólo los últimos 4 entradas, requeriría 4 inputvariables, quizás copiando cada entrada a una anterior inputvariable, entonces el cálculo de la nueva media móvil. como suma de los 4 inputvariables, dividido por 4 (desplazamiento a la derecha 2 sería bueno que todos los insumos eran positivo para hacer que el amplificador promedio calculationMoore Moore consultoría de servicios de valores y Análisis Técnico digital filtros - Exponencial promedios móviles (1) recursiva filtros digitales una forma de estructurar los filtros digitales de forma más eficiente es el uso de parte de la salida y aplicarlo a la entrada . esto hace que el recursiva filtro como se produce la salida de re en la entrada, haciendo que el filtro aparecerá infinito de longitud. Debido a esto, estos filtros también tienen los filtros nombre de respuesta al impulso infinita (IIR), como la respuesta puede continuar para el infinito en este caso este filtro IIR muy simple tiene sólo una etapa y realiza un (pequeño) porcentaje de la salida anterior. La ecuación para esta simple filtro IIR digital es: Esquemáticamente el dibujo de este muy simple filtro IIR parece que por debajo de la gráfica a continuación muestra lo que sucede. Serie 1, la entrada de paso fino, produce los siguientes resultados típicos transitorios. Con un valor de 9 para k entonces k 0.09, a continuación, la serie 2 (la línea gruesa) es la primera respuesta típica transitoria. Si el porcentaje (k) se redujo a 5 (k 0.05), entonces la serie 3 (la línea delgada debajo Serie 1) es el resultado esperado. Con k se redujo aún más a 1 (k 0.01), entonces tenemos la serie 4 (la línea de puntos muy por debajo de las otras dos salidas) es la respuesta. todas estas salidas siguen respuestas en tiempo exponencial. Así que, con un poco de retroalimentación que hemos cambiado el filtro no recursivo bastante complejo en un filtro recursivo simple, con la misma respuesta en frecuencia, pero un tiempo de respuesta diferente La forma de onda de salida del filtro IIR continúa para siempre (hasta el infinito) para converger en el establo valor, y es por eso que estos filtros reciben el nombre de respuesta al impulso infinita (IIR) filtros. La cuestión ahora es atar estas respuestas por lo que se relacionan entre sí con el comercio de técnica, el denominador común es períodos (generalmente días), por lo que es necesario relacionar el factor recursiva (k) en un factor Período. Afortunadamente, existe una relación directa dado y es a través de la fórmula de la siguiente manera: Cuando elegimos k 0.09, esta fórmula se convierte en 21.2222 Períodos, y para k 0.05, esta fórmula se convierte en 39,0 puntos y para k 0.01, esta fórmula se convierte en 199,0 períodos. Yendo hacia atrás, que realmente queremos para averiguar el factor k a partir del período y mediante la transposición de la fórmula se convierte en: Así que para 11.0 Períodos entonces k 0,1666666, por 21.0 Períodos entonces k 0.090909 y para k 40.0 Períodos entonces k 0.0487804 Todo esto parece muy simple , pero la relación tiene que estar atado. Haciendo de nuevo referencia a la gráfica, es obvio que el tiempo de respuesta es un decaimiento exponencial. En Física de la tierra, todas las acciones naturales siguen un ritmo exponencial de carga y la decadencia. Ver una cisterna de descarga: todos varoosh al inicio y que termina un goteo (antes de que el tapón de gotas para rellenar el depósito) Cuando se apagan los faros de coche van tenue y oscura de una manera exponencial. Es un fenómeno natural en todas partes Cuando se inicia la lluvia y deja de caer, la densidad de la lluvia en el tiempo es una función exponencial, y sigue las mismas reglas de decrecimiento exponencial vuelta en Electrónica Tierra degradaciones exponenciales son muy comunes y los tiempos de carga y descarga se miden en un enfoque normalizado llamadas constantes de tiempo (t). Una vez vertidos constantes a aproximadamente 37, de dos a aproximadamente 14, tres a aproximadamente 5 cuatro a aproximadamente 1,8 y de cinco a aproximadamente 0.6 - que es básicamente nada Cuando los componentes electrónicos cobran siguen la inversa de la es decir, tasa de descarga: 63, 86, 95 , 98.2, 99.4, etc. referencia de nuevo a la ecuación simple filtro IIR digital donde está respondiendo a una función escalonada de Heaviside, la curva de carga tiene la siguiente ecuación: y (t) x (0). (1-exp - t / T) Donde T constante de tiempo (o período) de valor. La gráfica de esta ecuación se alinea exactamente con el filtro recursivo sencilla descrito anteriormente, por lo que mediante la aplicación de la función Heavisides Paso (haciendo que la variable en el tiempo de entrada de un 1 en vez de un 0) y después la sustitución de los Períodos como el factor tiempo t (39) en el directamente por encima de la ecuación, a continuación, y (39) (1-exp -39 / T) 0,8646647 0,1353352 así exp -39 / T y ln (0,1353352) -2 así exp -2 exp -39 / T de modo -2 -39 / T, y la transposición, T 19,5 Así lo hicieron todos los que las matemáticas de secundaria quiere decir que básicamente significaba que el número especificado de períodos en un filtro recursivo simple es equivalente a dos (2) las constantes de tiempo. En otras palabras, cuando se especifica un (digamos) filtro recursivo de 100 días, en el 100 º día, la salida de la respuesta del filtro (de un escalón de entrada) será igual a la de dos constantes de tiempo (86 del importe máximo). Ahora tenemos las matemáticas para predecir con precisión la salida del filtro de cualquier entrada conocida sin tener que adivinar Gracias, Oliver Heaviside y esos brillantes matemáticos anteriores Ahora podemos utilizar sus matemáticas fundamentales para calcular la respuesta a una rampa, y el error demasiado El gráfico de el lado izquierdo muestra una entrada escalón de 100 unidades que se aplica tanto a un SMA 20. y un filtro EMA20, y las dos salidas se hacen claramente visibles. A partir de la entrada por pasos, los SMA 20. aumenta la producción como una rampa hasta que llegue al valor máximo al igual que un amplificador de velocidad de respuesta limitada El EMA20 se eleva rápidamente luego se cae exponencialmente a converger a asintóticamente estable en la salida. Las dos salidas se cruzan en la marca de 80, y esto una referencia a usarse cuando se compara una miríada de otras respuestas. El gráfico de la derecha muestra una respuesta del filtro IIR a una rampa unitaria (una posición vertical por paso horizontal). Por lo tanto, (Esto podría ser visto como decir 1 centavo por día.) Esta vez k 0.15 por lo que los períodos de 12.33333, y la constante de tiempo (t) es 6.166667 Períodos. La Unidad de rampa es la línea recta con pendiente positiva de puntos fina y bajo esa es la respuesta de salida de línea gruesa a la rampa, que también se quita y se vuelve asintótica paralela a la rampa. La distancia vertical entre estos dos es el error. Así que ahora sabemos que este filtro IIR simple tiene una primera respuesta de orden exponencial, que tiene un error de cero a un valor de entrada estable y un conocido error constante a una entrada rampa. La fórmula para el error es un error R / k 1, donde R es la tasa de pendiente de la entrada. Sustituyendo k 0.15 en esta ecuación da un error infinito de 5,66666 y eso es exactamente lo que muestra la gráfica. Un filtro recursivo (IIR) en la práctica el anterior apartado acaba de describir el funcionamiento interno de las más sencillo filtro recursivo, (filtro IIR), que sólo pasa a ser el funcionamiento idénticas de una media móvil exponencial (EMA) y prácticamente no se cambia nada aparte de algunos nombres Por ejemplo, un EMA de 20 días es realmente un filtro IIR con k 0.095238 y que debe ser ninguna sorpresa. Ahora también sabemos que la constante de tiempo de un filtro de 20 días EMA, por tanto, es de 10 días y que el margen de error es de 9,5 rampa (suponiendo un centavo por día tasa de incremento). El gráfico anterior (Gráfico tomado de MarketTools) muestra la diferencia entre una respuesta SMA 20. (verde) y un EMA20 (azul). A medida que el precio de cierre comienza a efectuar la rampa del EMA pistas inicialmente más cerca y alrededor vacila mientras que la SMA 20. desliza lenta (redondo) y forma una línea prácticamente recta. Esta debería ser una sorpresa, ya que sabemos que el SMA es mucho menos reactivo a los cambios recientes que un EMA. Se puede ver claramente el error que tienen a una rampa de los precios y esto se puede utilizar para una ventaja al hacer el análisis técnico Este gráfico también muestra los promedios móviles de seguimiento de los precios, pero con un desplazamiento precio muy similar (error) causada por el virtualmente tasa constante de cambio en el precio durante un tiempo limitado (en este caso). El problema con los precios es que no hay un sistema de retroalimentación que regula las variaciones de precio y esta información se gestiona humano que funciona de esta manera: Por alguna razón, alguien ve que les gustaría comprar una acción en particular, pero el precio es ligeramente superior al de el precio de comercialización anterior. Cuando compran las acciones del nuevo precio es ahora mayor. Otros ven que el precio ya sea demasiado alto, corregir o siendo barata. Con esto en mente, otros comerciantes utilizan los precios anteriores como referencia y tienden a corregir ese precio de nuevo hacia el precio de referencia que cada uno de ellos tienen. Esto hace que el precio a fluctuar de manera oscilatoria que tiende a estabilizarse con el tiempo. No todo está perdido, ya que es importante que debe entenderse que el Movimiento de tecnología media es un sistema de orden 1 °, por ahora se puede utilizar en el conocimiento de que si los precios son, en general, por debajo de la media móvil, a continuación, los precios son en realidad cayendo con el tiempo, y si los precios están por encima de la media móvil, a continuación, los precios son, en general, el aumento con el tiempo. Por lo tanto tiene mucho sentido para conocer esta regla muy básica, ya que significa que las únicas acciones que participarán en son los que tienen los precios por encima de la línea de media móvil. Pero lo que la constante de tiempo se debe utilizar para la media móvil y por qué Prácticamente no hay paquetes de análisis técnicos vienen en cualquier lugar cerca de esta profundidad, y todos ellos tratan de SMA y EMA con una verdadera falta de entendimiento. El problema es casi explica por sí mismo en el que prácticamente todos los datos se basa EOD y debido a eso, cruzando sobre medias móviles puede resolver la mayoría de las señales de compra-venta En otras palabras, el avance del análisis técnico se detuvo como un autobús golpear un acantilado cuando las medias móviles eran resuelto con los datos de desactivación de artefactos explosivos. Funciona beneficios de las ventas basadas técnicas se pueden realizar de desarrollo a una parada de media móvil Habiendo establecido firmemente el hecho de que un SMA y un EMA son ambos 1 sistemas de orden st, y que ambos minimizar efectivamente el ruido de las variaciones comerciales, en particular los valores cercanos basado en los datos del EOD que no es ninguna sorpresa que estas medias tienen un uso como una compra o no compra indicación de los valores que tengan cualquier tipo de tendencia. Su uso es una sencilla aplicación en la que el error entre el precio efectivo y el promedio móvil cuando es positivo indica que la seguridad debe mantenerse ya la inversa. Este indicador es el más primitivo de todos los indicadores técnicos, y es años luz más allá de utilizar ningún tipo de indicación generada financieramente para mostrar si un precio de seguridad está aumentando o disminuyendo en una tendencia. El indicador realmente brilla cuando la seguridad está en una tendencia, pero cuando el precio vacila o se aplana tiene un problema de indecisión. El siguiente gráfico indica esta situación, y se ejemplifica mediante la inclusión de una función de conmutación para mostrar lo que puede suceder. La función de conmutación se muestra el precio se mueve medios gráficos. En el caso de la izquierda es una EMA12, y como el precio de cierre fluctúa, el interruptor se vuelve muy indecisa cuando el nivel de salida o cambia de dirección tendencia de los precios. Una forma de evitar el problema es usar un promedio móvil más lento como el EMA21 como se muestra en el lado derecho. El número de puntos de indecisión se reducen, lo que significa que el número de negociaciones inútiles se reduciría significativamente, pero la mirada más cercana y considerables carreras lucrativas se pierden debido a la media móvil es demasiado tarde en la conmutación. En el fondo hay un positivo en el que las medias móviles 12 y 21 EOD son más suaves que la estrecha EOD y que en sí mismo puede ser utilizado con ventaja. Dos medias móviles comparando dos medias móviles (que en sí mismos ya se suavizan por sus propios atributos), una indicación limpiador se pueden obtener y se pueden ofrecer algunas ventajas. Los gráficos a continuación muestran algunos ejemplos en la misma seguridad para la comparación directa. El gráfico de la izquierda de arriba tiene la misma función de interruptor basa en dos medias móviles EMA12 y EMA26 y ver que la indecisión es prácticamente nula. Este es un paso positivo, pero una mirada más cercana en el interruptor real sobre los puntos de muestra que es muy conservadora y en muchos casos se pierden ganancias considerables antes de que se tomó la decisión de retirarse. Si no fuera por esto, entonces esto podría ser un indicador de retención / venta ideales puramente basado en los precios de cierre de las figuras desactivación de artefactos explosivos. El gráfico de la derecha arriba (tomado de OmniTrader) muestra una vista de seis meses de una acción y hay dos medias móviles exponenciales (EMA) también en el gráfico. En este caso particular, la media móvil que abraza los precios de las acciones es una EMA8 y el otro que converge lentamente en el precio de la acción es un EMA35. Este es un buen ejemplo como el EMA más rápido tiene el rango de los valores de desactivación de artefactos explosivos de la cotización de las acciones de intersección en varias ocasiones. La EMA lento apenas llega a los rangos de precios desactivación de artefactos explosivos. OmniTrader tiene una característica muy agradable en el que cada indicador de prueba se puede configurar para optimizar el propio auto para cada valor en un historia especificados (por ejemplo, 250 días de negociación). Esto le da a los indicadores de una buena oportunidad para proporcionar una mejor tasa de éxito-de lo que normalmente se obtendría simplemente fijando el indicador de parámetros de sí mismo. En este caso se inició a EMA12 y EMA40 y se establecieron en EMA8 y EMA35 para un resultado óptimo. El problema es el de la incertidumbre ya que ambas medias móviles convergen el uno del otro y no tienen un crossover limpia. Esto no es un problema importante ya que sabemos que tanto SMA y EMA ambos son 1 sistemas de orden st y debido a que asintóticamente convergen en una entrada constante, por lo que si un precio se mantiene constante, entonces las dos medias móviles serán tanto convergen en esa constante valor, pero a un ritmo diferente. El problema real es uno de ruido (en realidad fluctuación de precios sobre un valor constante) y esto puede provocar que el promedio móvil más rápido que Whipsaw sobre el lento (más largo) promedio más estable en movimiento. Hay varias soluciones a este problema, y cada uno tiene sus méritos. Múltiples Medias Móviles Extendiéndose sobre el tema de las medias móviles de uno a dos para muchos es una progresión lógica y el método de promedios móviles múltiples es un concepto bastante simple de visualizar. Daryl Guppy lo ideó y se compone de diez medias móviles en dos grupos que están separados geométricamente. El primer grupo es EMA3 corto plazo, EMA5, EMA7, EMA10 y EMA15, mientras que las medias móviles a largo plazo son EMA30, EMA35, EMA40, EMA50 y EMA60. Para obtener una representación visual de cómo se ve, los dos gráficos siguientes muestran los cuadros generales. En el gráfico de la izquierda más adelante, el término de cinco ya medias móviles sigue en líneas generalmente paralelas como las tendencias de precio de las acciones, los precios a continuación, más pronunciada a continuación, vuelve sobre y las líneas de media móvil se expanden entre sí y luego convergen y luego se expanden a medida que la nueva tendencia conjuntos en el lugar y las medias móviles siguen formando líneas paralelas. Mirando más de cerca en el gráfico de la derecha de la misma población con el conjunto más corta de las medias móviles, se hace evidente que cuando las medias móviles exponenciales convergen o divergen, entonces algo está a punto de suceder La razón de que estos promedios móviles forman líneas efectivamente paralelo, mientras una tendencia en sucediendo es que el error del precio real de media móvil depende del factor de retroalimentación en el EMA. En comparación directa de la media móvil sobre la base de las mismas constantes de tiempo se demuestra a continuación: Estos gráficos muestran el mismo arco iris de las curvas, pero todos con SMA en lugar de EMA. Es a causa de la no lineal con el paso de respuesta de entrada que la EMA tiene que hace que las curvas para converger el uno del otro, donde el conjunto de las curvas de SMA en estos dos gráficos inferiores rebasamiento claramente entre sí. Guppy múltiple Medias Móviles Daryl Guppy desarrolló un arco iris de múltiples medias móviles, llamó a los Medias Móviles Guppy (GMA) que cuando se coloca en un gráfico de precios, convergen ya que la tendencia comienza a tener lugar, y de nuevo convergen a medida que la tendencia ha rechazado, y todo el resto de las veces son divergentes ¿Qué tan fácil es que en función del tráfico EOD, constantes Daryls EMA son, para el corto plazo: 3, 5, 8, 10, 12, 15, y de largo plazo 30, 35, 40, 45, 50 y 60. por las constantes de corto plazo, mi conjetura es que esto se basó en un conjunto simple aritmética de EMA que eran nominalmente 2,4 períodos separados y ajustado al entero más cercano para el período, lo que resulta en: 3 , 5.4, 7.8, 10.2, 12.6 y 15.0 dando 3, 5, 8, 10, 13 y 15, con el 13 hacia atrás a 12. me parece que las constantes a largo plazo se basan en otra progresión aritmética con 55 desaparecidos a cabo probablemente debido a que se pusiera demasiado estrecho allí, y eso me dice que esta secuencia debería haber sido una progresión geométrica en cualquier caso. Con cinco intervalos de entre 30 y 60 el multiplicador es de aproximadamente 1,1487 por lo que la secuencia se convierte en 30.00, 34.46, 39.59, 45.47, 52.23, 60.00 y llevar esto a los enteros más próximos da: 30, 34, 40, 45, 52, 60 y esto Dar un muy parejo conjunto de más largo plazo EMA de una progresión geométrica obtener las constantes a largo plazo. Así que ¿por qué estoy enganchado en progresión geométrica, y por qué enseñan estas cosas en la escuela Bueno esto es así, las relaciones de la vida son en realidad geométricamente relacionados todo es una relación entre otras cosas, incluso las adiciones a las familias son geométricamente no relacionadas aritméticamente relacionados en el escala más grande. Sé que los profesores no me mostró esto cuando en la escuela y tuve algunos profesores fantásticos sangrientas. Con mucho, los mejores maestros fueron los que tenían habilidades industriales y comerciales a través de la experiencia no escolar, y eran la envidia de los que didnt. De todas formas para ver la imagen no hay nada como un ejemplo visual Los dos gráficos anteriores dan ejemplos de las medias móviles Guppy (GMMA), y estas son las medias móviles exponenciales, no medias móviles simples. Interesante, como SMA tienen una respuesta más redondo porque ellos no reaccionar de forma exagerada a los valores más recientes como EMA hacer. Hay dos familias de éstos y el lado de la izquierda muestra el largo plazo banda lejos de los precios y que convergen en los cambios. El lado derecho muestra el corto plazo las medias móviles más estrechamente siguiendo los precios (cerrar). El ir en otra tangente, mediante la creación de una progresión geométrica basada en la raíz 2 de acuerdo con una lente de fotografía, una secuencia típica es de 5, 7, 10, 14, 20, 28, 40, 56, 80, 113, 200, etc. La izquierda una parte se basa en la EMA y la de la derecha se basa en SMA. Debido a que el SMA tiene una respuesta transitoria lineal, la traza general es algo más redondeado que el EMA que tiene una respuesta de decaimiento cónico, por lo tanto, la pulverización de las medias móviles exponenciales en comparación con el número de cruces con los promedios móviles simples. Esta es una herramienta muy popular y arco iris guppys dan un alto impacto visual, y si eso es lo que buscas, entonces éste es No sólo es interesante de ver los diferentes promedios móviles divergen y convergen, pero va un paso más allá de calcular y mostrar que la divergencia y convergencia es el siguiente paso evolutivo lógico. Si bien estos arco iris de medias móviles tienen un impacto visual utilizando datos EOD, cuando se trata de comercio de datos es una historia totalmente diferente, ya que los incrementos son mucho más pequeñas debido a los intervalos de tiempo cortos, y esto da lugar a analizar en realidad la secuencia de cruces , ya que recoge la diferencia entre un comercio y una inversión pero más tarde una alternativa a recurrir a los intercambios de datos (en vivo) es utilizar un filtro mejor - o en cascada (poner uno tras otro) unos primeros filtros de orden en tratar de hacer una mayor la pérdida en la banda de parada con un risetime - más corto y más lineal y en cascada EMA es el siguiente paso de aventura
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