Download movAv m lihat juga movAv2 - versi terbaru yang memungkinkan pembobotan. Matriks Matlab mencakup fungsi yang disebut movingavg dan tsmovavg time-series moving average di Financial Toolbox, movAv dirancang untuk mereplikasi fungsi dasar dari kode di sini memberikan contoh bagus untuk mengelola Indeks di dalam loop, yang bisa membingungkan untuk memulai dengan saya dengan sengaja membuat kode tetap pendek dan sederhana agar proses ini tetap bersih. Saya melakukan rata-rata bergerak sederhana yang dapat digunakan untuk memulihkan data yang bising dalam beberapa situasi. Ini bekerja dengan mengambil rata-rata Dari input y di atas jendela waktu geser, ukuran yang ditentukan oleh n n yang lebih besar adalah, semakin besar jumlah perataan efek n relatif terhadap panjang vektor input y dan efektif dengan baik, semacam menciptakan Filter frekuensi lowpass - lihat contoh dan bagian pertimbangan. Karena jumlah smoothing yang diberikan oleh setiap nilai n relatif terhadap panjang vektor input, nilainya selalu bernilai Menguji nilai yang berbeda untuk melihat apa yang sesuai Ingat juga bahwa n poin hilang pada masing-masing rata-rata jika n adalah 100, 99 titik pertama vektor input tidak mengandung cukup data untuk rata-rata 100pt Ini dapat dihindari agak oleh rata-rata susun, untuk Contoh, kode dan grafik di bawah ini membandingkan sejumlah rata-rata panjang jendela yang berbeda Perhatikan seberapa halus 10 10pt dibandingkan dengan rata-rata 20pt tunggal Dalam kedua kasus, 20 titik data hilang total. Buat xaxis x 1 0 01 5 Menghasilkan noise noiseReps 4 noise repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 noise reshape noise, 1, noise noise panjang Hitunglah ydata noise y exp x 10 noise 1 length x Perfrom averages y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plot figure plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Data, 10pt moving average, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Perbandingan moving averages. movAv m code fungsi run-through output movAv y, n Baris pertama mendefinisikan nama fungsi, input dan output Input X harus menjadi vektor data untuk melakukan rata-rata, n harus jumlah titik untuk melakukan rata-rata di atas output akan berisi data rata-rata yang dikembalikan oleh fungsi Preallocate output output NaN 1, numel y Temukan titik tengah ronde midPoint N 2 Tugas utama fungsi dilakukan di for loop, tapi sebelum memulai dua hal yang disiapkan Fir Secara kasar, outputnya sudah dialokasikan sebagai NaNs, ini melayani dua tujuan Pertama, preallokasi pada umumnya adalah praktik yang baik karena mengurangi juggling memori yang harus dilakukan Matlab, kedua, membuat data rata-rata menjadi keluaran dengan ukuran yang sama dengan Vektor input Ini berarti xaxis yang sama dapat digunakan kemudian untuk keduanya, yang sesuai untuk merencanakan, sebagai alternatif NaN dapat dilepas nanti dalam satu baris output output kode. Titik tengah variabel akan digunakan untuk menyelaraskan data pada vektor keluaran Jika n 10, 10 poin akan hilang karena, untuk 9 titik pertama dari vektor masukan, tidak ada cukup data untuk mengambil nilai rata-rata 10 karena output akan lebih pendek daripada input, maka perlu diselaraskan dengan benar midPoint akan Digunakan sehingga jumlah data yang sama hilang pada awal dan akhir, dan input dijaga sejajar dengan output oleh buffer NaN yang dibuat saat preallocating output. untuk 1 panjang y - n Temukan rentang indeks untuk mengambil rata-rata di atas abban Hitung Berarti output a MidPoint mean yab end Dalam for loop itu sendiri, mean diambil alih setiap segmen berturut-turut dari input Lingkaran akan berjalan untuk yang didefinisikan sebagai 1 sampai dengan panjang input y, dikurangi data yang akan hilang n Jika Inputnya 100 titik dan n adalah 10, loop akan berjalan dari 1 sampai 90. Ini berarti indeks pertama dari segmen dirata-ratakan. Indeks kedua b hanyalah n-1 Jadi pada iterasi pertama, A 1 n 10 jadi b 11-1 10 Rata-rata pertama diambil di atas yab atau x 1 10 Rata-rata segmen ini, yang merupakan satu nilai, disimpan dalam output pada indeks titik tengah atau 1 5 6. Pada iterasi kedua , A 2 b 2 10-1 11 sehingga mean diambil alih x 2 11 dan disimpan dalam keluaran 7 Pada iterasi terakhir dari loop untuk masukan dengan panjang 100, a 91 b 90 10-1 100 maka meannya diambil. Lebih dari x 91 100 dan disimpan dalam output 95 Ini menghasilkan output dengan total n 10 nilai NaN pada indeks 1 5 dan 96 100. Contoh dan pertimbangan Moving averages berguna dalam beberapa situasi, namun keduanya Tidak selalu pilihan terbaik Berikut adalah dua contoh di mana mereka belum tentu optimal. Kalibrasi Mikrofon Kumpulan data ini mewakili tingkat setiap frekuensi yang dihasilkan oleh speaker dan dicatat oleh mikrofon dengan respons linier yang diketahui Output speaker bervariasi dengan Frekuensi, tapi kita bisa memperbaiki variasi ini dengan data kalibrasi - keluarannya dapat disesuaikan tingkatnya untuk menjelaskan fluktuasi dalam kalibrasi. Tidak seperti data mentah yang bising - ini berarti bahwa perubahan kecil pada frekuensi tampaknya memerlukan Besar, tidak menentu, perubahan tingkat untuk diperhitungkan Apakah ini realistis Atau apakah ini merupakan produk dari lingkungan rekaman? Hal ini wajar dalam hal ini untuk menerapkan rata-rata bergerak yang menghaluskan kurva frekuensi tingkat untuk memberikan kurva kalibrasi yang sedikit kurang tidak menentu. Tapi mengapa tidak optimal dalam contoh ini. Data lebih baik akan lebih baik - beberapa kalibrasi berjalan rata-rata bersama-sama akan menghancurkan kebisingan di sistem asalkan sudah habis. Dom dan memberikan kurva dengan detail yang kurang halus hilang Rata-rata bergerak hanya dapat memperkirakan hal ini, dan dapat menghilangkan beberapa penurunan frekuensi dan puncak yang lebih tinggi dari kurva yang benar-benar ada. Gelombang matahari Menggunakan rata-rata bergerak pada gelombang sinus menyoroti dua titik. Masalah memilih jumlah poin yang masuk akal untuk melakukan rata-rata di atas. Ini s sederhana, namun ada metode analisis sinyal yang lebih efektif daripada rata-rata sinyal osilasi dalam domain waktu. Pada grafik ini, gelombang sinus asli diplot dengan warna biru. Ditambahkan dan diplot sebagai kurva oranye Rata-rata bergerak dilakukan pada sejumlah titik yang berbeda untuk melihat apakah gelombang orisinal dapat dipulihkan 5 dan 10 poin memberikan hasil yang masuk akal, namun jangan menghilangkan suara sama sekali, dimana jumlah titik yang lebih banyak mulai Kehilangan detail amplitudo karena rata-rata meluas melebihi fase yang berbeda mengingat oscilat gelombang sekitar nol, dan mean -1 1 0.Sebuah pendekatan alternatif adalah dengan membangun filter lowpass daripada yang dapat dilakukan. Diterapkan pada sinyal di domain frekuensi Aku tidak akan pergi ke detail karena melampaui lingkup artikel ini, tetapi karena kebisingan adalah frekuensi yang jauh lebih tinggi daripada frekuensi dasar gelombang, akan cukup mudah dalam hal ini untuk membangun Sebuah filter lowpass daripada yang akan mengeluarkan noise frekuensi tinggi. Rata-rata Robot - Rata-rata Sederhana dan Eksponensial. Rata-rata Pergerakan - Rata-rata Sederhana dan Eksponensial. Rata-rata harga data yang rendah untuk membentuk indikator tren berikut Mereka tidak memprediksi arah harga, namun menentukan arah saat ini Dengan lag Moving averages lag karena mereka didasarkan pada harga masa lalu. Terlepas dari lag ini, moving averages membantu tindakan harga yang lancar dan menyaring noise. Mereka juga membentuk blok bangunan untuk berbagai indikator dan lapisan teknis lainnya, seperti Bollinger Bands MACD dan the McClellan Osilator Dua tipe moving average yang paling populer adalah Simple Moving Average SMA dan Exponential Moving Average EMA Rata-rata bergerak ini bisa jadi kita. Ed untuk mengidentifikasi arah tren atau menentukan tingkat dukungan dan resistensi potensial. Berikut adalah bagan dengan SMA dan EMA di atasnya. Klik grafik untuk versi live. Simple Moving Average Calculation. Rata-rata pergerakan sederhana dibentuk oleh komputasi. Harga rata-rata keamanan selama periode tertentu Rata-rata bergerak rata-rata didasarkan pada harga penutupan Rata-rata pergerakan sederhana 5 hari adalah jumlah lima hari harga penutupan dibagi lima Seperti namanya, rata-rata bergerak adalah rata-rata yang Bergerak Data lama dijatuhkan saat data baru tersedia. Hal ini menyebabkan rata-rata bergerak sepanjang skala waktu Berikut adalah contoh rata-rata pergerakan 5 hari yang berkembang selama tiga hari. Hari pertama rata-rata bergerak hanya mencakup lima hari terakhir. Hari kedua dari rata-rata bergerak menurunkan titik data pertama 11 dan menambahkan titik data baru 16 Hari ketiga dari rata-rata bergerak berlanjut dengan menjatuhkan titik data pertama 12 dan menambahkan titik data baru 17 Pada contoh di atas, harga Secara bertahap meningkat dari 11 menjadi 17 selama total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata bergerak juga meningkat dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari Perhatikan juga bahwa setiap nilai rata-rata bergerak tepat di bawah harga terakhir Misalnya, rata-rata pergerakan untuk Hari pertama sama dengan 13 dan harga terakhir adalah 15 Harga empat hari sebelumnya lebih rendah dan ini menyebabkan rata-rata bergerak ke lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential moving averages mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terakhir. Bobot yang diterapkan paling banyak Harga terakhir tergantung pada jumlah periode dalam moving average Ada tiga langkah untuk menghitung moving average eksponensial Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana EMA eksponensial moving average harus dimulai di suatu tempat sehingga moving average sederhana digunakan sebagai periode sebelumnya s EMA dalam perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial Rumus di bawah ini adalah untuk EMA. A 10 hari. 10- Periode moving average eksponensial menerapkan 18 18 pembobotan ke harga terbaru EMA 10-periode juga dapat disebut 18 18 EMA A 20 periode EMA menerapkan 9 52 dengan berat harga tertinggi 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa bobot Untuk periode waktu yang lebih pendek lebih dari pembobotan untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, bobot turun setengahnya setiap kali periode rata-rata bergerak menjadi dua kali lipat. Jika Anda menginginkan persentase tertentu untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengonversi Ke periode waktu dan kemudian masukkan nilai itu sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari untuk rata-rata bergerak sederhana Intel lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan. Rata rata-rata hanya bergerak saat harga baru mulai tersedia dan harga lama turun. Rata-rata bergerak eksponensial dimulai dengan nilai rata-rata bergerak sederhana 22 22 pada perhitungan pertama Setelah perhitungan pertama, rumus normal mengambil alih B Jika EMA dimulai dengan rata-rata bergerak yang sederhana, nilainya sebenarnya tidak akan terealisasi sampai 20 atau lebih periode kemudian. Dengan kata lain, nilai pada spreadsheet excel mungkin berbeda dari nilai grafik karena periode peninjauan singkat hanya spreadsheet ini. Kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata pergerakan sederhana yang memiliki 20 periode untuk menghilangkan StockCharts akan berlanjut setidaknya 250 periode yang biasanya jauh lebih jauh untuk perhitungannya sehingga efek rata-rata bergerak sederhana pada perhitungan pertama telah hilang sepenuhnya. Lag Factor. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin banyak lag Rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari akan memeluk harga cukup dekat dan berbalik segera setelah harga berbalik. Rata-rata bergerak pendek seperti kapal cepat - gesit dan cepat berubah Sebaliknya, angka 100 Rata bergerak hari ini berisi banyak data masa lalu yang memperlambatnya. Rata-rata bergerak yang lebih panjang seperti kapal tanker laut - lesu dan lamban untuk berubah Dibutuhkan pergerakan harga yang lebih besar dan lebih lama untuk pergerakan 100 hari. Rata rata-rata untuk mengubah course. Click pada grafik untuk live version. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari yang digiling lebih tinggi Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, angka 100 - day SMA memegang kursus dan tidak menolak SMA 50 hari cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata vs Rata-rata Bergerak Eksponensial. Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata pergerakan sederhana Dan rata-rata pergerakan eksponensial, yang satu tidak selalu lebih baik daripada rata-rata pergerakan eksponensial lainnya yang memiliki tingkat lag lebih sedikit dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga baru-baru ini - dan perubahan harga terkini Rata-rata bergerak eksponensial akan berubah sebelum rata-rata bergerak sederhana Rata-rata bergerak sederhana, di sisi lain, Mewakili rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Dengan demikian, rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. Rata-rata preferensi tergantung pada objektivitas. Es, gaya analitis dan cakrawala waktu Chartists harus bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari berwarna merah dan EMA 50 hari berwarna hijau Kedua memuncak dalam Akhir Januari, namun penurunan EMA lebih tajam daripada penurunan di SMA EMA muncul pada pertengahan Februari, namun SMA terus berlanjut hingga akhir Maret Perhatikan bahwa SMA tersebut muncul lebih dari sebulan setelah EMA. Panjang dan Jangka waktu dari rata-rata bergerak bergantung pada tujuan analitis Rata-rata pergerakan pendek 5-20 periode paling sesuai untuk tren jangka pendek dan perdagangan Chartists yang tertarik pada tren jangka menengah akan memilih moving average yang lebih lama yang dapat memperpanjang 20-60 periode Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa panjang rata-rata bergerak lebih populer daripada yang lain Rata-rata pergerakan 200 hari mungkin yang paling populer Karena panjangnya, ini jelas merupakan jangka panjang. Moving average Selanjutnya, rata-rata pergerakan 50 hari cukup populer untuk tren jangka menengah Banyak chartis menggunakan moving average 50 hari dan 200 hari bersama Jangka pendek, rata-rata pergerakan 10 hari cukup populer di masa lalu karena Mudah untuk menghitung Satu hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Identifikasi Tegangan. Sinyal yang sama dapat dihasilkan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana atau eksponensial Seperti disebutkan di atas, preferensi bergantung pada masing-masing individu Contoh di bawah ini akan menggunakan keduanya sederhana dan eksponensial. Rata bergerak Rata-rata bergerak rata-rata berlaku untuk rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial. Arah rata-rata bergerak menyampaikan informasi penting tentang harga Rata-rata pergerakan yang meningkat menunjukkan bahwa harga pada umumnya meningkat Rata-rata pergerakan turun menunjukkan bahwa harga rata-rata turun A Naiknya rata-rata bergerak jangka panjang mencerminkan tren kenaikan jangka panjang Jatuh jangka panjang rata-rata bergerak mencerminkan tren turun jangka panjang. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M w Ini adalah rata-rata pergerakan eksponensial 150 hari Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bekerja bila trennya kuat. EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 dan sekali lagi pada bulan Januari 2008 Perhatikan bahwa dibutuhkan penurunan 15 untuk membalikkan arah ini. Moving average Indikator lagging ini mengidentifikasi pembalikan tren karena terjadi paling baik atau setelah terjadi pada MMM terburuk berlanjut hingga Maret 2009 dan kemudian melonjak 40-50 Perhatikan bahwa EMA 150 hari tidak muncul sampai setelah lonjakan ini. Begitu berhasil, Bagaimanapun, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan Rata-rata bergerak bekerja dengan sangat baik dalam tren yang kuat. Crossover Kembar. Dua rata-rata bergerak dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan sinyal crossover. Dalam Analisis Teknis Pasar Keuangan John Murphy menyebutnya metode crossover ganda Crossover ganda melibatkan satu Moving average yang relatif pendek dan satu moving average yang relatif panjang Seperti semua moving averages, panjang umum moving average mendefinisikan timeframe untuk sy Batang Sebuah sistem yang menggunakan EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap sistem jangka pendek A menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin jangka panjang. Sebuah crossover bullish terjadi. Ketika moving average yang lebih pendek melintasi di atas moving average yang lebih panjang Ini juga dikenal sebagai golden cross Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang lebih pendek melintasi di bawah moving average yang lebih lama Ini dikenal sebagai dead cross. Moving crossover rata-rata menghasilkan sinyal yang relatif terlambat Setelah Semua, sistem menggunakan dua indikator lagging Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin besar lag pada sinyal Sinyal ini bekerja dengan baik saat tren yang baik terjadi. Namun, sistem crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan banyak whipsaws jika tidak ada yang kuat. Trend. Ada juga metode triple crossover yang melibatkan tiga moving averages. Sekali lagi, sinyal dihasilkan saat moving average terpendek melintasi dua moving average yang lebih panjang. Sebuah sistem crossover tiga sederhana mungkin invo. Rata-rata pergerakan harian 5 hari, 10 hari dan 20 hari. Bagan di atas menunjukkan Home Depot HD dengan garis putus-putus 10 hari EMA hijau dan garis merah EMA 50 hari Garis hitam adalah penutupan harian Menggunakan crossover rata-rata bergerak Akan menghasilkan tiga whipsaws sebelum menangkap perdagangan yang baik EMA 10 hari turun di bawah EMA 50 hari pada akhir Oktober 1, tapi ini tidak berlangsung lama selama 10 hari pindah kembali di atas pada pertengahan November 2 Salib ini bertahan lebih lama. , Namun crossover bearish berikutnya pada 3 Januari terjadi di dekat level harga akhir November, yang mengakibatkan whipsaw lain. Salib bearish ini tidak bertahan selama EMA 10 hari bergerak kembali di atas 50 hari beberapa hari kemudian 4 Setelah tiga sinyal buruk, Sinyal keempat meramalkan pergerakan yang kuat saat saham menguat di atas 20. Ada dua takeaways di sini Pertama, crossover rentan terhadap whipsaw Filter harga atau waktu dapat diterapkan untuk membantu mencegah whipsaws. Pedagang mungkin memerlukan crossover sampai 3 hari terakhir sebelum melakukan akseptasi atau Memerlukan 10 hari EMA untuk bergerak di atas bawah EMA 50 hari dengan jumlah tertentu sebelum bertindak Kedua, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur crossover MACD 10,50,1 ini akan menunjukkan garis yang mewakili selisih antara dua rata-rata pergerakan eksponensial MACD berubah positif selama sebuah salib emas dan Negatif selama dead cross Persentase Harga Oscillator PPO dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada rata-rata bergerak eksponensial dan tidak akan sesuai dengan rata-rata pergerakan sederhana. Bagan ini menunjukkan Oracle ORCL dengan 50 - day EMA, EMA 200-hari dan MACD 50,200,1 Ada empat crossover rata-rata bergerak selama periode 2 1 2 tahun Tiga pertama menghasilkan whipsaws atau perdagangan buruk Tren yang berkelanjutan dimulai dengan crossover keempat saat ORCL maju ke pertengahan 20an. Sekali lagi, pergerakan rata-rata crossover bekerja dengan baik saat trennya kuat, namun menghasilkan kerugian karena tidak adanya tren. Harga Crossover. Moving rata-rata juga bisa digunakan untuk menghasilkan sinyal dengan harga crossover sederhana. Sinyal bullish dihasilkan saat harga bergerak di atas rata-rata bergerak Sinyal bearish dihasilkan saat harga bergerak di bawah moving average Crossover harga dapat dikombinasikan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar. Rata-rata pergerakan yang lebih lama menentukan nada untuk tren yang lebih besar dan pergerakan yang lebih pendek. Rata-rata digunakan untuk menghasilkan sinyal One akan mencari harga bullish cross only bila harga sudah di atas moving average yang lebih panjang. Ini akan diperdagangkan selaras dengan trend yang lebih besar. Misalnya, jika harga berada di atas rata-rata pergerakan 200 hari, chartists akan Hanya fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah rata-rata pergerakan 50 hari akan mendahului sinyal semacam itu, namun persilangan bearish semacam itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar naik. Sisi bearish akan menyarankan Sebuah pullback dalam uptrend yang lebih besar Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan menandakan kenaikan harga dan kelanjutan dari tren naik yang lebih besar. Bagan berikutnya menunjukkan E Merson Electric EMR dengan EMA 50 hari dan EMA 200 hari Stok bergerak di atas dan bertahan di atas rata-rata pergerakan 200 hari di bulan Agustus Ada penurunan di bawah EMA 50 hari pada awal November dan lagi di awal bulan Februari Harga dengan cepat pindah kembali. Di atas 50 hari EMA untuk memberi sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.50,1 yang lebih besar naik ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah EMA 50 hari EMA 1 hari sama dengan penutupan Harga MACD 1,50,1 positif saat penutupan berada di atas EMA 50 hari dan negatif saat close berada di bawah EMA. Support and Resistance. Moving 50 hari juga bisa berperan sebagai support dalam uptrend dan resistance di Tren turun Uptrend jangka pendek mungkin menemukan dukungan di dekat rata-rata pergerakan sederhana 20 hari, yang juga digunakan pada Bollinger Bands Pergerakan naik jangka panjang mungkin akan mendapat dukungan di dekat rata-rata pergerakan sederhana 200 hari, yang merupakan jangka panjang yang paling populer. Moving average Jika fakta, rata-rata pergerakan 200 hari mungkin menawarkan dukungan atau Resistensi hanya karena sangat banyak digunakan Ini hampir seperti ramalan yang dipenuhi sendiri. Bagan di atas menunjukkan Komposit NY dengan rata-rata pergerakan sederhana 200 hari dari pertengahan 2004 sampai akhir tahun 2008 Dukungan 200 hari diberikan berkali-kali selama Kemajuan Setelah tren berbalik dengan jeda dukungan ganda, rata-rata pergerakan 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan level support dan resistance yang tepat dari moving averages, terutama moving average yang lebih lama. Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka Rentan terhadap overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, moving averages dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona support atau resistance. Keuntungan menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap kerugian Moving averages adalah trend berikut, atau lagging, indikator yang akan selalu menjadi langkah di belakang Ini belum tentu hal yang buruk sekalipun. Toh, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah berdagang ke arah tren Moving averages memastikan bahwa trader Sejalan dengan tren saat ini Meskipun trennya adalah teman Anda, sekuritas menghabiskan banyak waktu dalam rentang perdagangan, yang membuat rata-rata bergerak tidak efektif Sekali dalam tren, rata-rata bergerak akan membuat Anda tetap bertahan, namun juga memberi sinyal terlambat. Berharap untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan rata-rata bergerak Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan alat pelengkap lainnya, Chartists dapat menggunakan rata-rata bergerak untuk menentukan keseluruhan tren dan kemudian Gunakan RSI untuk menentukan tingkat overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata bergerak tersedia sebagai fitur overlay harga pada workbench SharpCharts Dengan menggunakan menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih moving average yang sederhana atau rata-rata pergerakan eksponensial. Parameter pertama digunakan untuk mengatur jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan bidang harga mana yang harus digunakan dalam perhitungan - O untuk th E Buka, H untuk Tinggi, L untuk Rendah, dan C untuk Tutup Suatu koma digunakan untuk memisahkan parameter. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser rata-rata bergerak ke masa lalu atau masa lalu kiri Angka negatif -10 akan Ubah rata-rata bergerak ke kiri 10 periode Angka positif 10 akan menggeser rata-rata bergerak ke 10 periode yang tepat. Beberapa rata-rata bergerak dapat dilapisi dengan plot harga dengan hanya menambahkan garis hamparan lainnya ke meja kerja StockCharts dapat mengubah warna dan gaya. Untuk membedakan antara beberapa moving averages Setelah memilih indikator, buka Advanced Options dengan mengklik segitiga hijau kecil. Opsi Lanjutan juga dapat digunakan untuk menambahkan overlay rata-rata bergerak ke indikator teknis lainnya seperti RSI, CCI, dan Volume. Klik di sini untuk grafik live dengan beberapa rata-rata bergerak yang berbeda. Menggunakan Moving Averages dengan StockCharts Scans. Berikut adalah beberapa contoh yang memindai StockCharts Anggota dapat menggunakan untuk memindai berbagai situasi rata-rata bergerak. Rata-rata Pindah Rata-rata Bergerak Pemindaian ini mencari saham dengan rata-rata pergerakan sederhana 150 hari yang meningkat dan umpan silang bullish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari Naik selama perdagangan di atas levelnya lima hari yang lalu Sebuah cross bullish terjadi ketika EMA 5 hari bergerak di atas EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Bearish Moving Average Cross Pemindaian ini mencari saham dengan level jatuh 150- Hari rata-rata bergerak sederhana dan cross bearish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari turun selama diperdagangkan di bawah level lima hari yang lalu. Salib bearish terjadi ketika pergerakan EMA 5-hari Di bawah EMA 35 hari di abo Rata-rata volume. Further Study. John Murphy s buku memiliki bab yang dikhususkan untuk moving averages dan berbagai kegunaannya Murphy mencakup pro dan kontra dari moving averages. Selain itu, Murphy menunjukkan bagaimana rata-rata bergerak bekerja dengan Bollinger Bands dan sistem perdagangan berbasis channel. Analisis Pasar Keuangan John Murphy. Contoh ini menunjukkan bagaimana menggunakan filter rata-rata bergerak dan resampling untuk mengisolasi efek komponen periodik pada siang hari pada pembacaan suhu per jam, serta menghilangkan noise jalur yang tidak diinginkan dari pengukuran voltase loop terbuka. Contohnya juga menunjukkan bagaimana cara memperlancar tingkat sinyal jam sambil melestarikan tepi dengan menggunakan median filter Contoh ini juga menunjukkan bagaimana menggunakan filter Hampel untuk menghilangkan outlier yang besar. Pergeseran adalah bagaimana kita menemukan pola penting pada data kita saat meninggalkan Hal-hal yang tidak penting yaitu kebisingan Kami menggunakan penyaringan untuk melakukan perataan ini. Tujuan perataan adalah untuk menghasilkan perubahan nilai yang lambat sehingga lebih mudah dilakukan. Lihat tren dalam data kami. Kadang ketika Anda memeriksa data masukan, Anda mungkin ingin memperlancar data untuk melihat kecenderungan sinyal. Dalam contoh kami, kami memiliki seperangkat pembacaan suhu di Celsius yang diambil setiap jam di Bandara Logan selama sebulan penuh. Dari Januari 2011. Perhatikan bahwa secara visual dapat kita lihat efeknya bahwa waktu telah ada pada pembacaan suhu Jika Anda hanya tertarik pada variasi suhu harian selama sebulan, fluktuasi per jam hanya menyumbang suara bising, yang dapat membuat variasi harian. Sulit untuk membedakan Untuk menghilangkan efek waktu, kita sekarang ingin menghaluskan data kita dengan menggunakan filter rata-rata bergerak. Filter Bergerak Rata-Rata. Dalam bentuknya yang paling sederhana, filter rata-rata bergerak dengan panjang N rata-rata setiap N sampel berturut-turut dari bentuk gelombang. Untuk menerapkan filter rata-rata bergerak ke setiap titik data, kami membuat koefisien filter kami sehingga masing-masing titik memiliki bobot dan memberikan kontribusi 1 24 terhadap rata-rata total. Suhu rata-rata di atas setiap periode 24 jam. Delay Delay. Perhatikan bahwa keluaran yang disaring ditunda sekitar dua belas jam. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa filter rata-rata bergerak kita memiliki penundaan. Setiap filter simetris dengan panjang N akan mengalami penundaan N - 1 2 sampel Kami dapat menjelaskan penundaan ini secara manual. Mengurangi Perbedaan Rata-rata. Secara alternatif, kita juga dapat menggunakan filter rata-rata bergerak untuk mendapatkan perkiraan yang lebih baik tentang bagaimana waktu mempengaruhi suhu keseluruhan. Untuk melakukan ini, pertama-tama, kurangi data yang merapikan. Dari pengukuran suhu per jam Kemudian, segmenkan data yang berbeda menjadi beberapa hari dan rata-rata selama 31 hari di bulan itu. Ekstrak Amplop Puncak. Kadang kita juga ingin memperkirakan dengan mudah bagaimana tinggi dan rendahnya suhu sinyal kita. Ubah setiap hari Untuk melakukan ini kita bisa menggunakan fungsi amplop untuk menghubungkan level tertinggi dan rendah yang dideteksi pada subset periode 24 jam. Dalam contoh ini, kita memastikan setidaknya ada 16 jam antara setiap ekstre. Saya tinggi dan sangat rendah Kita juga bisa merasakan bagaimana tingkat tinggi dan rendahnya tren dengan mengambil rata-rata antara dua ekstrem. Kami memotret rata-rata Rata-Rata. Jenis filter rata-rata bergerak lainnya tidak memberi bobot pada masing-masing sampel secara sama. Filter umum lainnya mengikuti Ekspansi binomial dari jenis filter ini mendekati kurva normal untuk nilai n yang besar. Hal ini berguna untuk menyaring frekuensi suara tinggi untuk n kecil Untuk menemukan koefisien untuk filter binomial, bersatu dengan dirinya sendiri dan kemudian secara iteratif membalikkan keluaran dengan yang ditentukan Berapa kali Dalam contoh ini, gunakan lima iterasi total. Filter lain yang agak mirip dengan filter ekspansi Gaussian adalah filter rata-rata bergerak eksponensial Tipe filter rata-rata bergerak tertimbang ini mudah dibangun dan tidak memerlukan ukuran jendela yang besar. Anda menyesuaikan Filter rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial dengan parameter alfa antara nol dan satu Nilai alpha yang lebih tinggi akan memiliki sedikit smoothing. Zoom pada readi Ngs untuk satu hari. Pilih Negara Anda.
Comments
Post a Comment