Vs simple. Moyennes mobiles exponentielles Les moyennes mobiles sont plus que l'étude d'une séquence de nombres dans l'ordre successif. Les premiers praticiens de l'analyse des séries chronologiques étaient en fait plus préoccupés par les séries temporelles individuelles que par l'interpolation de ces données. Interpolation. Sous la forme de théories de probabilité et d'analyse, est venu beaucoup plus tard, à mesure que les modèles ont été développés et les corrélations découvertes. Une fois comprises, diverses courbes et lignes ont été dessinées le long de la série chronologique dans une tentative de prédire où les points de données pourraient aller. Ce sont maintenant considérés comme des méthodes de base actuellement utilisées par les commerçants d'analyse technique. Analyse de cartographie peut être retracée au Japon du 18ème siècle, mais comment et quand les moyennes mobiles ont été appliqués pour la première fois aux prix du marché reste un mystère. Il est généralement admis que les moyennes mobiles simples (SMA) ont été utilisées longtemps avant les moyennes mobiles exponentielles (EMA), parce que les EMA sont construites sur la structure SMA et que le continuum SMA a été plus facilement compris pour le tracé et le suivi. Moyennes mobiles simples (SMA) Moyennes mobiles simples est devenu la méthode préférée pour le suivi des prix du marché parce qu'ils sont rapides à calculer et facile à comprendre. Les premiers praticiens du marché fonctionnaient sans l'utilisation des données graphiques sophistiquées utilisées aujourd'hui, alors ils se fondaient principalement sur les prix du marché comme leurs seuls guides. Ils ont calculé les prix du marché à la main et ont représenté ces prix en fonction des tendances et de l'orientation du marché. Ce processus a été assez fastidieux, mais s'est avéré très rentable avec la confirmation d'études supplémentaires. Pour calculer une moyenne mobile simple de 10 jours, ajoutez simplement les cours de clôture des 10 derniers jours et divisez par 10. La moyenne mobile de 20 jours est calculée en ajoutant les cours de clôture sur une période de 20 jours et divisez par 20, bientôt. Cette formule n'est pas seulement basée sur les prix de clôture, mais le produit est une moyenne des prix - un sous-ensemble. Les moyennes mobiles sont appelées mouvement car le groupe de prix utilisé dans le calcul se déplace selon le point sur le graphique. Cela signifie que les jours anciens sont abandonnés en faveur de nouveaux jours de prix de clôture, donc un nouveau calcul est toujours nécessaire correspondant à la période de la moyenne employée. Ainsi, une moyenne de 10 jours est recalculée en ajoutant le nouveau jour et en laissant tomber le 10e jour, et le neuvième jour est abandonné le deuxième jour. Moyenne mobile exponentielle (EMA) La moyenne mobile exponentielle a été raffinée et plus couramment utilisée depuis les années 1960, grâce à des expériences antérieures des praticiens avec l'ordinateur. La nouvelle EMA mettrait plus l'accent sur les prix les plus récents que sur une longue série de points de données, car la moyenne mobile simple est requise. EMA actuel ((Prix (actuel) - précédent EMA)) X multiplicateur) EMA précédente. Le facteur le plus important est la constante de lissage 2 (1N) où N le nombre de jours. Une EMA de 10 jours 2 (101) 18.8 Cela signifie qu'une EMA de 10 périodes pondère le prix le plus récent 18.8, un EMA de 20 jours de 9.52 et un poids EMA de 50 jours de 3.92 le jour le plus récent. L'EMA travaille en pondérant la différence entre le prix des périodes courantes et l'EMA précédente, et en ajoutant le résultat à l'EMA précédente. Plus la période est courte, plus le prix appliqué au prix le plus récent est élevé. Fitting Lines Par ces calculs, les points sont tracés, révélant une ligne de montage. Les lignes d'alignement supérieures ou inférieures au prix du marché signifient que toutes les moyennes mobiles sont des indicateurs en retard. Et sont utilisés principalement pour suivre les tendances. Ils ne fonctionnent pas bien avec les marchés de gamme et les périodes de congestion parce que les lignes d'ajustement ne parviennent pas à dénoter une tendance due à un manque de hauts plus évidents évidents ou des plus bas. De plus, les lignes d'ajustement tendent à rester constantes sans indication de direction. Une ligne de montage en hausse au-dessous du marché signifie un long, tandis qu'une ligne de montage en baisse au-dessus du marché signifie un court. Le but de l'utilisation d'une moyenne mobile simple est de repérer et de mesurer les tendances en lissant les données en utilisant les moyens de plusieurs groupes de prix. Une tendance est repérée et extrapolée dans une prévision. L'hypothèse est que les mouvements de tendance antérieurs se poursuivront. Pour la moyenne mobile simple, une tendance à long terme peut être trouvée et suivie beaucoup plus facilement qu'une EMA, avec l'hypothèse raisonnable que la ligne d'ajustement tiendra plus fort qu'une ligne d'EMA en raison de l'accent plus long sur les prix moyens. Un EMA est utilisé pour capturer des mouvements de tendance plus courte, en raison de la focalisation sur les prix les plus récents. Par cette méthode, un EMA supposé pour réduire les décalages dans la moyenne mobile simple de sorte que la ligne d'ajustement sera étreindre les prix plus proche d'une simple moyenne mobile. Le problème avec l'EMA est la suivante: il est sujet à des ruptures de prix, surtout pendant les marchés rapides et les périodes de volatilité. L'EMA fonctionne bien jusqu'à ce que les prix cassent la ligne d'ajustement. Lors de marchés de volatilité plus élevés, vous pourriez envisager d'augmenter la durée de la moyenne mobile terme. On peut même passer d'un EMA à un SMA, puisque le SMA lisse les données beaucoup mieux qu'une EMA en raison de son accent sur les moyens à plus long terme. Indicateurs de tendance En tant qu'indicateurs en retard, les moyennes mobiles servent bien de lignes de soutien et de résistance. Si les prix se situent en deçà d'une ligne d'ajustement de 10 jours dans une tendance à la hausse, il est fort probable que la tendance à la hausse pourrait diminuer, ou du moins le marché pourrait se consolider. Si les prix cassent au-dessus d'une moyenne mobile de 10 jours dans une tendance baissière. La tendance peut se réduire ou se consolider. Dans ces cas, employez une moyenne mobile de 10 et 20 jours ensemble et attendez que la ligne de 10 jours passe au-dessus ou au-dessous de la ligne de 20 jours. Cela détermine la prochaine orientation à court terme pour les prix. Pour les périodes à plus long terme, regardez les moyennes mobiles de 100 et 200 jours pour une direction à plus long terme. Par exemple, en utilisant les moyennes mobiles de 100 et 200 jours, si la moyenne mobile de 100 jours passe au-dessous de la moyenne de 200 jours, on l'appelle la croix de la mort. Et est très baissière pour les prix. Une moyenne mobile de 100 jours qui dépasse une moyenne mobile de 200 jours est appelée la croix d'or. Et est très haussière pour les prix. Il n'est pas question si un SMA ou un EMA est utilisé, car les deux sont des indicateurs de tendance. Ce n'est qu'à court terme que la SMA a de légères déviations par rapport à son homologue, l'EMA. Conclusion Les moyennes mobiles sont la base de l'analyse des graphiques et des séries chronologiques. Moyennes mobiles simples et les moyennes mobiles exponentielles plus complexes aider à visualiser la tendance en lissant les mouvements des prix. L'analyse technique est parfois désignée comme un art plutôt qu'une science, qui prennent des années à maîtriser. Moyennes mobiles: facteurs à prendre en considération pour les données utilisées dans le calcul13 La plupart des moyennes mobiles prennent les cours de clôture d'un actif donné et les tiennent compte dans le calcul. Nous avons pensé qu'il serait important de noter que ce n'est pas toujours le cas. Il est possible de calculer une moyenne mobile en utilisant l'ouverture, fermeture, haut, bas ou même la médiane. Bien qu'il y ait peu de différence entre ces calculs lorsqu'ils sont tracés sur un graphique, la légère différence pourrait encore avoir une incidence sur votre analyse. 13 Trouver une période de temps appropriée13 Puisque la plupart des AM représentent la moyenne de tous les prix quotidiens applicables, il convient de noter que le délai ne doit pas toujours être exprimé en jours. Les moyennes mobiles peuvent également être calculées en utilisant les minutes, les heures, les semaines, les mois, les trimestres, les années etc. Pourquoi un commerçant de jour se souciera-t-il comment une moyenne mobile de 50 jours affectera le prix au cours des prochaines semaines D'autre part, Voudrait faire attention à une moyenne de 50 minutes pour avoir une idée du coût relatif de la sécurité par rapport à la dernière heure. Certains commerçants peuvent même utiliser le prix moyen au cours des trois dernières minutes pour mesurer une reprise à court terme.13 Pas de moyenne est infaillible13 Comme vous le savez, rien sur les marchés financiers n'est certainement pas certainement quand il s'agit d'utiliser des indicateurs techniques . Si un stock rebondissait sur le support d'une moyenne importante chaque fois qu'il venait à proximité, nous serions tous riches. Un des inconvénients majeurs de l'utilisation de moyennes mobiles est qu'ils sont relativement inutiles lorsqu'un actif tend vers les côtés, par rapport aux périodes où une forte tendance est présente. Comme vous pouvez le voir dans la figure 1, le prix d'un actif peut passer par une moyenne mobile plusieurs fois lorsque la tendance se déplace de côté, ce qui rend difficile de décider comment le commerce. Ce graphique est un bon exemple de la façon dont les caractéristiques de support et de résistance des moyennes mobiles ne sont pas toujours présentes.13 Réactivité à l'action de prix13 Les commerçants qui utilisent des moyennes mobiles dans leur négociation admettent rapidement qu'il existe une bataille entre essayer de faire réagir une moyenne mobile À des changements de tendance tout en ne lui permettant pas d'être si sensible qu'il provoque un commerçant à entrer ou sortir prématurément d'une position. Les moyennes mobiles à court terme peuvent être utiles pour identifier les tendances changeantes avant qu'un grand mouvement se produise, mais l'inconvénient est que cette technique peut également mener à être whipsawed dans et hors d'une position parce que ces moyennes répondent très rapidement aux prix changeants. Étant donné que la qualité des signaux de transaction peut varier considérablement selon les périodes de temps utilisées dans le calcul, il est fortement recommandé d'examiner d'autres indicateurs techniques pour confirmer tout mouvement prédit par une moyenne mobile. Parce que les moyennes mobiles sont un indicateur de retard, les signaux de transaction se produiront toujours après que le prix a suffisamment bougé dans une direction pour faire réagir la moyenne mobile. Cette caractéristique retardée peut souvent travailler contre un commerçant et lui faire entrer dans une position au moment le moins opportun. Par exemple, la seule façon pour une moyenne mobile à court terme de croiser au-dessus d'une moyenne mobile à long terme est pour le prix a récemment déplacé plus haut - de nombreux commerçants utiliseront ce crossover haussier comme un signal d'achat. Un problème majeur qui se pose souvent est que le prix peut avoir déjà connu une forte augmentation avant que le signal de transaction est présenté. Comme vous pouvez le voir sur la figure 2, le grand écart de prix crée un signal d'achat à la fin août, mais ce signal est trop tard Parce que le prix a déjà augmenté de plus de 25 au cours des 12 derniers jours et devient épuisé. Dans ce cas, l'aspect retardé d'une moyenne mobile serait de travailler contre le commerçant et probablement entraîner une perte de commerce. Consultez la section suivante de ce didacticiel pour en savoir plus sur les stratégies de négociation impliquant des moyennes mobiles. 13 Figure 2 13 13A moyenne mobile est le prix moyen d'un contrat au cours de la période n précédente clôture. Par exemple, une moyenne mobile de neuf périodes correspond à la moyenne des cours de clôture des neuf dernières périodes, y compris la période courante. Pour les données intra-jour, le prix courant est utilisé à la place du cours de clôture. La moyenne mobile est utilisée pour observer les variations de prix. L'effet de la moyenne mobile est de lisser le mouvement des prix de sorte que la tendance à plus long terme devient moins volatile et donc plus évidente. Lorsque le prix s'élève au-dessus de la moyenne mobile, il indique que les investisseurs sont devenant haussier sur la marchandise. Lorsque les prix tombent en dessous, il indique une marchandise baissière. De plus, lorsqu'une moyenne mobile passe au-dessous d'une moyenne mobile à long terme, l'étude indique une baisse du marché. Lorsqu'une moyenne mobile à court terme dépasse une moyenne mobile à plus long terme, cela indique une reprise du marché. Plus la période de la moyenne mobile est longue, plus le mouvement des prix est lisse. Des moyennes mobiles plus longues sont utilisées pour isoler les tendances à long terme. Il existe de nombreuses variantes de la moyenne mobile disponible, comme la moyenne mobile des prix élevés et les prix bas représentés dans un canal appelé la moyenne mobile LowLow canal. C'est aussi connu sous le nom de Jake Bernstiens highlow canal. Il y a aussi le pourcentage de la moyenne mobile. Le premier argument (X) est la moyenne mobile x jours du cours de clôture et le deuxième argument (Y) est utilisé comme (Y10,000Price) tracé comme un canal autour et sous le résultat de la moyenne mobile x jours. La moyenne mobile exponentielle affecte un poids aux données de prix lorsque la moyenne est calculée. Le plus récent le prix le plus lourd de la pondération. Les données de prix les plus anciennes de la moyenne mobile exponentielle ne sont jamais supprimées du calcul, mais leur pondération diminue au fur et à mesure que les calculs sont effectués. A titre d'exemple, les calculs pour une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes sont les suivants. Tout d'abord, revenir au début de la négociation ou de retour 1 an ou quelque chose de cohérent. Plus la période est longue, plus le résultat est précis. Additionnez les cours de clôture pour les 10 premières périodes et divisez par 10. C'est le résultat de la 10ème période (il n'y a pas de résultats pour les périodes 1 à 9). Ensuite, prenez 910 du résultat de la 10ème période plus 110 de la 11ème période proche. Ceci est le résultat du 11ème jour, etc., etc. Barchart utilise les formules de lissage exponentielles classiques décrites par H. Wells Wilder dans son livre New Concepts in Technical Analysis. Cela définit le facteur de lissage comme 1 jours ou 13 pour une étude exponentielle de 3 jours moyenne mobile. Le résultat de l'étude sera alors de 23 de l'ancienne valeur plus 13 de la nouvelle. D'autres ont développé leurs propres formules, le plus notable étant Trade Station. Dans le Trade Station et dans d'autres formules semblables, le facteur de lissage est défini comme 2 (jours1), ce qui pour l'étude de 3 jours produit 24 ou 12. Cela donne un résultat de 12 de l'ancien plus 12 du nouveau. 12 lissage donnera des résultats plus rapides que le lissage 13. Vous pourriez obtenir un résultat équivalent si vous avez utilisé un facteur de lissage de 2 jours sur les calculs de barchart. Si vous voulez un lissage sur un site à l'aide de la logique de Trade Station, vous pouvez essayer un facteur de 5 jours, 2 (51) 26 13. La moyenne mobile de décalage est un décalage de la moyenne mobile simple en déplaçant les périodes x moyen Droite, où x est le second argument. Le premier argument est utilisé pour calculer la moyenne mobile simple du prix, et le second paramètre détermine le nombre de décalages vers la droite, ce qui fait passer la moyenne mobile x périodes vers la droite. La moyenne mobile exponentielle est la même, sauf qu'elle utilise la moyenne mobile exponentielle dans le calcul. La moyenne décalée moyenne est une moyenne mobile simple calculée à partir de la moyenne de la haute et basse pour la période, décalée en déplaçant la moyenne x périodes vers la droite, où x est le deuxième argument.
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