Moving Average Trend Definition

Média móvel de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride caindo o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçam qualquer valor acima ou abaixo do valor tendência. Se você está calculando algo com variação muito alta o melhor que você pode ser capaz de fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Análise de séries temporais (TSA) média móvel Um termo de análise técnica que significa o preço médio de um título durante um período de tempo especificado (sendo o mais comum 20, 30, 50, 100 e 200 dias) utilizado para detectar tendências de preços por aplanamento Grandes flutuações. Esta é talvez a variável mais comumente utilizada na análise técnica. Movendo dados médios é usado para criar gráficos que mostram se o preço das ações está tendendo para cima ou para baixo. Eles podem ser usados ​​para rastrear padrões diários, semanais ou mensais. Cada novos dias (ou semanas ou meses) números são adicionados à média e os números mais antigos são largados assim, a média se move ao longo do tempo. Em geral. Quanto mais curto o período de tempo utilizado, mais voláteis os preços aparecerão, por isso, por exemplo, 20 dias linhas de média móvel tendem a subir e descer mais de 200 linhas de média móvel dia. Osciladores de preços (PPO) índice de disparidade Chaikin Oscilador índice de força verdadeira bandas bollinger média móvel exponencial cruz dourada STARC bandas linha de gatilho Copyright copy 2017 WebFinance, Inc. Todos os direitos reservados. A duplicação não autorizada, no todo ou em parte, é estritamente proibida. Moving Definição de tendência média Definição de média móvel No curso do comércio de Forex, quase todos os comerciantes se voltam para os indicadores. Um dos indicadores de tendência de movimento mais populares é a média móvel (média móvel). Matematicamente, a média móvel é caracterizada por um único parâmetro - o período de anti-aliasing e não é nem mais nem menos que a média aritmética dos preços durante este período. Como mostra a prática, como um período de suavização da Tendência da Média Móvel pode tomar qualquer número, representando os ciclos naturais de qualquer processo (por exemplo, 5 - o número de dias úteis por semana ou 22 - o número de dias úteis por mês) ou use o Números de Fibonacci. Vale a pena notar que a segunda opção é mais popular. Pelo método de Moving O cálculo da tendência média do indicador são os seguintes tipos de médias móveis: 1 Média Móvel Simples (SMA) - preços médios durante um período especificado de suavização de unidades de tempo. 2 Média Móvel Ponderada (Média Móvel Ponderada - WMA) - o cálculo de preços mais recentes tem mais peso e, portanto, tem um impacto maior no comportamento do indicador de tendência da Média Móvel. Na minha opinião, é a pior opção de todos os tipos de remoções. Na prática, mostra resultados ruins, embora minha opinião possa ser subjetiva. 3 Movimento Exponencial Tendência média (Média Móvel Exponencial - EMA) - os preços últimos valores 82038203 também têm uma maior influência, mas em contraste com a WMA, este tipo de movimento é mais móvel e sensível ao preço. Este tipo de médias móveis usam mais frequentemente, como na prática, obter resultados muito bons. No gráfico para comparação, todos os 3 tipos de médias móveis com um período de 21 Quanto maior o período de suavização da tendência da média móvel, mais lento o indicador responde às mudanças nos preços dos pares de moedas. Portanto, divida-se em movimento rápido e lento (às vezes você pode ouvir os termos luz e pesado). Rápido é considerado estar se movendo de um período de 3 a 34, lento - a partir de 55 e acima. Os métodos de aplicação do comércio deles, respectivamente, são também diferentes. Por exemplo, se a tendência de Moving Average rápida deve ser usada para encontrar o ponto ótimo de entrada no mercado ou a posição é fechada, os motores pesados ​​são muitas vezes vistos como um forte suporte dinâmico ou níveis de resistência. No gráfico de 4 horas USD JPY é claramente visível, como o preço salta várias vezes na média lenta móvel com período 89 Existem vários métodos clássicos de média móvel de movimento: definição de tendência de Moving Average. Se o preço atravessa o MA rapidamente para cima, então é sinal para comprar se de cima para baixo - um sinal para vender. Para esta estratégia, na minha opinião, o melhor uso da EMA com um período de 21. Não se esqueça sobre os preços do ruído, que para o cronograma de 15-20 pontos. Isso ajudará a evitar a descoberta de falsos alarmes. Se a tendência rápida Moving Average cruza a desaceleração - um sinal para vender, se o bottom up - um sinal de compra. Como demonstrado pela minha prática, bons resultados são obtidos usando o EMA (21) e EMA (55). Deve-se notar que o negócio aberto por este método permanece no mercado por algum tempo - uma média de 60 unidades de tempo de seu cronograma (ou seja, se você estiver trabalhando em H1, estar ciente de que a transação será aberto 2-3 dias , E ou mais). Também é altamente eficaz nesta estratégia, é usar trailing stop nos estágios finais das transações. Assim, a análise da tendência de média móvel ajuda a determinar o estado do mercado e dá sinais com base em que um comerciante pode fazer comércios. Não se esqueça que Moving Tendência média tem seus inconvenientes. Em primeiro lugar, o cálculo baseia-se em preços anteriores, por isso leve - adiada. Portanto, um sinal de entrar ou sair de uma posição vem um pouco mais tarde, por causa do que a parte perdida do movimento de tendência, que poderia potencialmente fazer um lucro do comerciante. Em parte, este problema pode ser resolvido diminuindo o período do indicador de suavização, mas este, por sua vez, é carregado com um aumento no número de falsos alarmes. Em segundo lugar, se o mercado é lado movimento de preços, é melhor abster-se de usar o indicador Média Móvel. Na tendência plana Moving Average são absolutamente inúteis - o seu uso levará a um grande número de falsos alarmes e, conseqüentemente, uma perda. Recomendo, portanto, que os sinais de filtragem promediem outros indicadores. Escolhendo a melhor linha de tendência para seus dados Quando você deseja adicionar uma linha de tendência a um gráfico no Microsoft Graph, você pode escolher qualquer um dos seis diferentes tipos de regressão de tendência. O tipo de dados que você tem determina o tipo de linha de tendência que você deve usar. Confiabilidade da linha de tendência Uma linha de tendência é a mais confiável quando seu valor R-quadrado está em ou próximo de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência aos seus dados, o Graph calcula automaticamente seu valor R-quadrado. Se desejar, você pode exibir esse valor em seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta com melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelha a uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência linear mostra claramente que as vendas de geladeiras aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-quadrado é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva melhor ajustada que é mais útil quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e / ou positivos. O exemplo a seguir usa uma linha de tendência logarítmica para ilustrar o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0,9407, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Uma linha de tendência polinomial é uma linha curva que é usada quando os dados flutuam. É útil, por exemplo, para analisar ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinomial Order 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-quadrado é 0.9474, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência de energia é uma linha curva que é melhor usada com conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica, por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, os dados de aceleração são mostrados traçando a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curva que é mais útil quando os valores de dados sobem ou caem a taxas cada vez mais altas. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, uma linha de tendência exponencial é usada para ilustrar a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 1, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente os dados. Uma linha de tendência média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma linha de tendência de média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha de tendência. Se Period for definido como 2, por exemplo, então a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, e assim por diante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.