Différence moyenne mobile Différence moyenne mobile (MAD) calcule la différence entre les moyennes rapides et lentes et renvoie la valeur sous forme d'histogramme. Plus la séparation des moyennes mobiles est importante, plus il est probable qu'une inversion de tendance se produira. La bonne façon de négocier avec l'indicateur MAD est de négocier lorsque MAD a atteint un sommet et aller dans l'autre sens. C'est un signe d'inversion de tendance. La ligne Signal représente la différence entre la moyenne mobile du signal et la moyenne mobile rapide. Cela vous donne une bonne idée de quand une tendance a atteint un sommet. La raison pour laquelle cela montre un pic, c'est parce que le prix du marché revient TOUJOURS à la moyenne mobile. Une fois le prix franchi la moyenne mobile, il sera toujours, toujours, toujours reculer sur la moyenne mobile. C'est pourquoi la ligne de signalisation est un bon indicateur des retournements de marché et un bon indicateur de soutien au MAD. J'espère que tout le monde appréciera cet indicateur et laissera des commentaires sur la façon dont je peux l'améliorer. Bonne chance et bon commerce. AVERTISSEMENT . Le Forex est un marché instable et peut changer de direction à tout moment et pour une raison quelconque. Moi, Patrick Cofflin, ne prend pas la responsabilité de toute perte que vous pourriez encourir tout en échangeant de l'argent réel sur le Forex en utilisant l'indicateur MAD. Utilisez l'indicateur MAD à vos risques et périls. L'utilisateur n'a pas laissé de commentaire sur la note L'utilisateur n'a pas laissé aucun commentaire à la note,, alerte,. Quelle est la différence entre une moyenne mobile simple et une moyenne mobile exponentielle? La seule différence entre ces deux types de moyenne mobile est la sensibilité de chacun d'eux montre des changements dans les données utilisées dans le calcul de MetaTrader 5 Copyright 2000-2017, MQL5 Ltd. . Plus précisément, la moyenne mobile exponentielle (EMA) donne une pondération plus élevée aux prix récents que la moyenne mobile simple (SMA), tandis que la SMA attribue une pondération égale à toutes les valeurs. Les deux moyennes sont similaires parce qu'elles sont interprétées de la même manière et sont utilisées couramment par les commerçants techniques pour lisser les fluctuations de prix. Le SMA est le type le plus courant de moyenne utilisé par les analystes techniques et il est calculé en divisant la somme d'un ensemble de prix par le nombre total de prix trouvé dans la série. Par exemple, une moyenne mobile de sept périodes peut être calculée en additionnant les sept prix suivants ensemble, puis en divisant le résultat par sept (le résultat est également connu sous le nom de moyenne arithmétique moyenne). Exemple Étant donné les séries suivantes de prix: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Le calcul de la SMA ressemblerait à ceci: 10111216171920 105 SMA 1057 de 7 périodes 15 Puisque les EMA placent une pondération plus élevée sur les données récentes que sur les données plus anciennes , Ils sont plus réactifs aux derniers changements de prix que les SMA, ce qui rend les résultats des EMA plus opportuns et explique pourquoi l'EMA est la moyenne préférée parmi de nombreux commerçants. Comme vous pouvez le voir sur le graphique ci-dessous, les commerçants ayant une perspective à court terme ne se soucient peut-être pas de la moyenne utilisée, puisque la différence entre les deux moyennes est habituellement une question de cents. D'autre part, les opérateurs à plus long terme devraient accorder plus d'importance à la moyenne qu'ils utilisent parce que les valeurs peuvent varier de quelques dollars, ce qui est assez d'une différence de prix pour finir par influencer les rendements réalisés - surtout lorsque vous êtes Le commerce d'une grande quantité de stock. Comme avec tous les indicateurs techniques. Il n'ya pas un type de moyenne qu'un commerçant peut utiliser pour garantir le succès, mais en utilisant l'essai et l'erreur, vous pouvez sans aucun doute améliorer votre niveau de confort avec tous les types d'indicateurs et, par conséquent, augmenter vos chances de prendre de bonnes décisions commerciales. Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, consultez la section Bases des moyennes mobiles et principes de base des moyennes mobiles pondérées. La fonction Différence de la moyenne mobile (série temporelle) calcule la différence entre une valeur et sa moyenne mobile de la série temporelle. Paramètres ------------------ Données Les données à analyser. Il s'agit généralement d'un champ d'une série de données ou d'une valeur calculée. Période Nombre de barres de données à inclure dans la moyenne, y compris la valeur actuelle. Par exemple, une période de 3 comprend la valeur courante et les deux valeurs précédentes. Valeur de la fonction ------------------------ La moyenne mobile de la série chronologique est calculée en ajustant une droite de régression linéaire sur les valeurs pour la période donnée, puis en déterminant La valeur actuelle pour cette ligne. Une droite de régression linéaire est une droite qui est aussi proche de toutes les valeurs données que possible. La moyenne mobile des séries chronologiques au début d'une série de données n'est pas définie jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment de valeurs pour remplir la période donnée. Il est à noter qu'une moyenne mobile de la série chronologique diffère considérablement des autres types de moyennes mobiles en ce que la valeur actuelle suit la tendance récente des données, et non une moyenne réelle des données. De ce fait, la valeur de cette fonction peut être supérieure ou inférieure à toutes les valeurs utilisées si la tendance des données est en général croissante ou décroissante. La différence par rapport à la moyenne mobile est la moyenne mobile soustraite de la valeur actuelle. Utilisation ----------- Moyennes mobiles sont utiles pour lisser les données bruyantes brut, comme les prix quotidiens. Les données de prix peuvent varier considérablement d'un jour à l'autre, ce qui obscurcit si le prix augmente ou diminue au fil du temps. En regardant la moyenne mobile du prix, on peut voir un tableau plus général des tendances sous-jacentes. Puisque les moyennes mobiles peuvent être utilisés pour voir les tendances, ils peuvent également être utilisés pour voir si les données sont contrer la tendance. Cela fait la différence de la moyenne mobile utile pour mettre en évidence où les données sont rupture de la tendance.
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