ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย - MATLAB

ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย - MATLAB

พื้นฐาน หลักการ ของ หุ้น ตัวเลือก
Forex -trading- การศึกษา ใน   Pune
การบัญชี สำหรับ -in-the - เงิน หุ้น ตัวเลือก


Forex ซื้อขาย หลักสูตร ไบ Forex- M4 Forex- ต่ำ กระจาย การซื้อขาย Forex -en- Mac ที่ดีที่สุด การซื้อขาย สัญญาณ ใน อัตราแลกเปลี่ยน Forex- ค่าปรับ

29 กันยายน 2556 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการหมุนตัวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเฉลี่ยเท่าใดสำหรับการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยโดยใช้ convolution Moving average คือการดำเนินการง่ายๆโดยปกติจะใช้เพื่อลดสัญญาณรบกวนของสัญญาณ: เรากำหนดค่าของแต่ละจุดไปที่ ค่าเฉลี่ยของค่าในพื้นที่ใกล้เคียง โดยสูตร: นี่ x เป็นอินพุทและ y เป็นสัญญาณเอาต์พุตในขณะที่ขนาดของหน้าต่างเป็น w ซึ่งควรจะเป็นเลขคี่ สูตรข้างต้นอธิบายการทำงานแบบสมมาตร: ตัวอย่างจะถูกนำมาจากทั้งสองด้านของจุดจริง ด้านล่างเป็นตัวอย่างชีวิตจริง จุดที่หน้าต่างวางอยู่จริงเป็นสีแดง ค่าที่อยู่นอก x ควรเป็นศูนย์: เมื่อต้องการเล่นรอบ ๆ และดูผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ดูการสาธิตแบบโต้ตอบนี้ การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีความคล้ายคลึงกับ convolution: ในทั้งสองกรณีหน้าต่างจะถูกเลื่อนไปตามสัญญาณและองค์ประกอบต่างๆในหน้าต่างจะสรุปได้ ดังนั้นให้ลองทำสิ่งเดียวกันโดยใช้ convolution ใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้: ผลลัพธ์ที่ต้องการคือ: เป็นวิธีแรกให้เราลองทำสิ่งที่เราได้รับโดยการ convolving สัญญาณ x โดย k kernel ต่อไปนี้: ผลลัพธ์เป็นสามเท่ามากกว่าที่คาดไว้ นอกจากนี้ยังสามารถเห็นได้ว่าค่าที่ส่งออกคือส่วนสรุปของสามองค์ประกอบในหน้าต่าง เนื่องจากในระหว่างการบิดหน้าต่างจะเลื่อนตามองค์ประกอบทั้งหมดที่อยู่ในนั้นคูณด้วยหนึ่งและสรุปได้ดังนี้: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x เพื่อให้ได้ค่าที่ต้องการของ y เอาท์พุทจะหารด้วย 3: โดยสูตรที่รวมถึงการหาร: แต่จะไม่ดีที่สุดที่จะทำส่วนระหว่าง convolution นี่มาคิดโดย rearranging สมการ: ดังนั้นเราจะใช้ k kernel ต่อไปนี้: ด้วยวิธีนี้เราจะ รับเอาท์พุทที่ต้องการ: โดยทั่วไป: ถ้าเราต้องการทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดย convolution ที่มีขนาดหน้าต่าง w เราจะใช้เคอร์เนลต่อไปนี้: ฟังก์ชันง่ายๆที่ทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือตัวอย่างการใช้งานคือ Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential - EMA EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมสูงสุด และมีการใช้ตัวบ่งชี้เช่นความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) และค่าร้อยละของค่าความแปรปรวน (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นกราฟตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกซึ่งเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่สูงขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนกราฟระหว่างวันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายที่คาดการณ์ไว้ (Expocional Moving Average - EMA) อธิบายตามที่เรากล่าวไว้ในบทเรียนก่อน ๆ ง่ายๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถบิดเบี้ยวได้โดยการหน่วงเวลา We8217 จะเริ่มต้นด้วยตัวอย่าง Let8217s บอกว่าเราวางแผน SMA ระยะเวลา 5 วันในกราฟรายวันของ EURUSD ราคาปิดในช่วง 5 วันที่ผ่านมามีดังต่อไปนี้: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณได้ดังนี้: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 ง่ายพอแล้วดีถ้ามีรายงานข่าวในวันที่ 2 ซึ่งเป็นสาเหตุของเงินยูโร วางลงบนกระดาน ทำให้ EURUSD ลดลงและปิดที่ 1.3000 Let8217s เห็นสิ่งที่มีผลกระทบนี้จะมีในช่วง SMA 5 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณดังนี้: ผลของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะต่ำกว่ามากและจะทำให้คุณเห็นว่าราคาจริงลงไปเมื่อในความเป็นจริงวันที่ 2 เป็นเพียงเหตุการณ์เพียงครั้งเดียว ที่เกิดจากผลการรายงานทางเศรษฐกิจที่ไม่ดี จุดที่เราพยายามจะทำคือบางครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจดูง่ายเกินไป หากมีเพียงวิธีเดียวกับที่คุณสามารถกรองการขัดจังหวะเหล่านี้เพื่อที่คุณจะได้รับความคิดผิด ใช่นาที 8230 ใช่มีวิธีที่ It8217 เรียกว่า Exponential Moving Average Exponential moving average (EMA) ให้น้ำหนักมากขึ้นในช่วงเวลาล่าสุด ในตัวอย่างข้างต้น EMA จะให้น้ำหนักกับราคาของวันที่ผ่าน ๆ มาซึ่งจะเป็นวันที่ 3, 4 และ 5 ซึ่งหมายความว่าการเพิ่มขึ้นในวันที่ 2 จะมีมูลค่าน้อยกว่าและจะมีขนาดใหญ่มาก มีผลต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ราวกับว่าเราคำนวณหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ถ้าคุณคิดถึงเรื่องนี้จะทำให้รู้สึกดีขึ้นมากเพราะสิ่งนี้ไม่ได้เป็นสิ่งที่ทำให้ความสำคัญมากขึ้นกับสิ่งที่นักลงทุนกำลังทำอยู่เมื่อเร็ว ๆ นี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย (EMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบขนาน (SMA) ด้านข้าง Let8217s ดูแผนภูมิ 4 ชั่วโมงของ USDJPY เพื่อเน้นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถัวเฉลี่ย (SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) จะมีลักษณะเคียงข้างกันอย่างไร บนแผนภูมิ สังเกตว่าเส้นสีแดง (30 EMA) มีราคาใกล้กว่าเส้นสีน้ำเงิน (30 SMA) ซึ่งหมายความว่าการกระทำของราคาล่าสุดถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น คุณอาจจะเดาได้ว่าทำไมถึงเกิดเหตุการณ์เช่นนี้ It8217 เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้แจงให้ความสำคัญกับสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ เมื่อทำการค้าขายสิ่งสำคัญที่ต้องดูว่าเทรดเดอร์ทำอะไรอยู่ในขณะนี้คือสิ่งที่พวกเขาทำในสัปดาห์ที่ผ่านมาหรือเดือนที่ผ่านมา บันทึกความคืบหน้าโดยการลงชื่อเข้าใช้และทำเครื่องหมายบทเรียนว่าเสร็จสมบูรณ์
Forex- ทดสอบ -2- ลงทะเบียน ที่สำคัญ
ซื้อ-forex ใน