Un promedio móvil con suavidad exponencial es un promedio móvil ponderado en el que los factores de peso son potencias de S. La constante de suavizado. Se calcula una media móvil exponencialmente suavizada sobre todos los datos acumulados hasta ahora en lugar de cortarse después de algunos días. Para el día d la media móvil exponencialmente suavizada es: Pero esto es sólo una secuencia geométrica El siguiente término en una secuencia de este tipo viene dado por: A d (1- S) M d SA d -1. El cálculo se acelera y la comprensión sirve si sustituimos: P 1-S por S en la ecuación para el siguiente término. Haciendo un pequeño álgebra, descubrimos: Esta reformulación hace que la operación de suavizado sea muy intuitiva. Cada día, tomamos la antigua tendencia número A d -1. Calcule la diferencia entre ella y la medida de hoy M d. Entonces agregue un porcentaje de esa diferencia P al valor de tendencia antiguo obtenga el nuevo. Obviamente, cuanto más cerca está P de 1 (y por lo tanto, cuanto más cerca está de S), más influencia tiene la nueva medición sobre la tendencia. Si P 1, el antiguo valor de tendencia A d -1 se cancela y la media móvil rastrea los datos con precisión. Por ejemplo, con la constante de suavizado S 0.9 que usamos en los datos de peso, calculamos el nuevo valor de tendencia A d del valor de tendencia anterior A d -1 y el peso de hoy M d como: En discusiones de promedios móviles suavizados exponencialmente, Aplicaciones, tenga cuidado de confundir la constante de suavizado S con la forma de variante P1-S introducida para simplificar el cálculo y hacer más evidente el efecto de los nuevos datos sobre el promedio móvil. P se refiere a menudo como el porcentaje de suavizado el término 10 suavizado se refiere a un cálculo en el que P 10 / 1000.1 y, por tanto, S 0.9. La manera extraña de un promedio móvil hurones la tendencia de una masa de mediciones confusas se puede ver mediante el trazado de los 10 Día promedio móvil junto con los pesos diarios originales, que se muestran como pequeños diamantes. Los promedios móviles que usamos hasta ahora dan igual significación a todos los días en el promedio. Esto no es necesario. Si piensa en ello, no tiene mucho sentido, especialmente si está interesado en usar un promedio móvil a largo plazo para suavizar los golpes aleatorios en la tendencia. Supongamos que está utilizando una media móvil de 20 días. ¿Por qué debería su peso hace casi tres semanas ser considerado igualmente relevante para la tendencia actual como su peso esta mañana? Se han desarrollado varias formas de medias móviles ponderadas para abordar esta objeción. En lugar de simplemente sumar las mediciones para una secuencia de días y dividir por el número de días, en un promedio móvil ponderado cada medida se multiplica primero por un factor de peso que difiere de día a día. La suma final se divide, no por el número de días, sino por la suma de todos los factores de peso. Si se utilizan factores de peso mayores para los días más recientes y factores más pequeños para mediciones más atrás en el tiempo, la tendencia será más sensible a los cambios recientes sin sacrificar el suavizado que proporciona un promedio móvil. Un promedio móvil no ponderado es simplemente una media móvil ponderada con todos los factores de peso igual a 1. Puede utilizar cualquier factor de peso que le guste, pero un conjunto particular con el jawbreaking monicker Exponentially Smoothed Moving Average ha demostrado ser útil en aplicaciones que van desde radar de defensa aérea Al comercio del mercado de vientre de cerdo de Chicago. Vamos a ponerlo a trabajar en nuestros vientres también. Este gráfico compara los factores de peso para una media móvil movida exponencialmente de 20 días con una media móvil simple que pesa todos los días igualmente. El suavizado exponencial da a la medida de hoy dos veces la significación que el promedio simple le asignaría, la medida de ayer un poco menos que eso, y cada día sucesivo menos que su predecesor con el día 20 contribuyendo sólo 20 tanto al resultado como a una media móvil simple. Los factores de peso en una media móvil móvil suavizada exponencialmente son potencias sucesivas de un número llamado constante de suavizado. Un promedio móvil suavizado exponencialmente con una constante de suavizado de 1 es idéntico a un promedio móvil simple, ya que 1 a cualquier potencia es 1. Las constantes de suavización menores que 1 pesan los datos recientes más pesadamente, con el sesgo hacia las mediciones más recientes aumentando a medida que el suavizado La constante disminuye hacia cero. Si la constante de suavizado es superior a 1, los datos más antiguos se ponderan más intensamente que las mediciones recientes. Esta gráfica muestra los factores de peso que resultan de diferentes valores de la constante de suavizado. Observe cómo los factores de peso son todos 1 cuando la constante de suavizado es 1. Cuando la constante de suavizado está entre 0,5 y 0,9, el peso dado a los datos antiguos cae tan rápidamente comparado con mediciones más recientes que no hay necesidad de restringir la media móvil a Un número específico de días podemos hacer un promedio de todos los datos que tenemos, desde el principio y dejar que los factores de peso calculados a partir de la constante de suavizado descarten automáticamente los datos antiguos, ya que se vuelven irrelevantes para la tendencia actual. El Indicador Técnico muestra el valor medio del precio del instrumento durante un cierto período de tiempo. Cuando se calcula la media móvil, se calcula la media del precio del instrumento para este período de tiempo. A medida que el precio cambia, su promedio móvil aumenta o disminuye. Hay cuatro tipos diferentes de promedios móviles: Simple (también conocido como Aritmética), Exponencial. Suavizado y ponderado. El Promedio móvil puede calcularse para cualquier conjunto de datos secuenciales, incluyendo precios de apertura y cierre, precios más altos y más bajos, volumen de operaciones o cualquier otro indicador. A menudo es el caso cuando se usan promedios móviles dobles. Lo único en que los promedios móviles de diferentes tipos divergen considerablemente entre sí, es cuando los coeficientes de peso, que se asignan a los últimos datos, son diferentes. En el caso de que estamos hablando de Media móvil simple. Todos los precios del período de tiempo en cuestión son iguales en valor. La media móvil exponencial y la media móvil ponderada lineal atribuyen más valor a los precios más recientes. La forma más común de interpretar la media móvil de precios es comparar su dinámica con la acción del precio. Cuando el precio del instrumento sube por encima de su promedio móvil, aparece una señal de compra, si el precio cae por debajo de su media móvil, lo que tenemos es una señal de venta. Este sistema de comercio, que se basa en la media móvil, no está diseñado para proporcionar la entrada en el mercado justo en su punto más bajo, y su salida a la derecha en el pico. Permite actuar de acuerdo con la siguiente tendencia: comprar poco después de que los precios lleguen al fondo, y vender poco después de que los precios hayan alcanzado su punto máximo. Los promedios móviles también pueden aplicarse a los indicadores. Es ahí donde la interpretación de las medias móviles de los indicadores es similar a la interpretación de los promedios móviles de los precios: si el indicador sube por encima de su media móvil, es probable que continúe el movimiento del indicador ascendente: si el indicador cae por debajo de su promedio móvil, Significa que es probable que siga bajando. Estos son los tipos de promedios móviles en el gráfico: Promedio móvil simple (SMA) Promedio móvil exponencial (EMA) Promedio móvil suavizado (SMMA) Promedio móvil ponderado lineal (LWMA) Puede probar las señales comerciales de este indicador creando un Asesor experto En MQL5 Asistente. Cálculo Promedio móvil simple (SMA) Simple, en otras palabras, el promedio móvil aritmético se calcula sumando los precios del cierre del instrumento durante un cierto número de períodos individuales (por ejemplo, 12 horas). Este valor se divide entonces por el número de tales períodos. SMA SUM (CERRAR (i), N) / N SUM SUM CERRAR (i) período actual precio de cierre N número de períodos de cálculo. Promedio móvil exponencial (EMA) La media móvil suavizada exponencialmente se calcula sumando una cuota determinada del precio de cierre actual al valor anterior de la media móvil. Con promedios móviles suavizados exponencialmente, los últimos precios de cierre son de mayor valor. La media móvil exponencial de P por ciento se verá así: EMA (CERRAR (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CERRAR (i) De un período anterior P el porcentaje de utilización del valor del precio. Promedio móvil suavizado (SMMA) El primer valor de esta media móvil suavizada se calcula como la media móvil simple (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) La segunda media móvil se calcula de acuerdo con esta fórmula: SMMA (i) (I) (N) () () () () NMA (i - 1) ) / N SUM sum SUM1 suma total de los precios de cierre para N periodos se cuenta desde la barra anterior PREVSUM suma suavizada de la barra anterior SMMA (i-1) media móvil suavizada de la barra anterior SMMA (i) media móvil suavizada de la barra Barra actual (excepto la primera) CERRAR (i) precio de cierre actual N período de suavizado. Después de conversiones aritméticas, la fórmula puede simplificarse: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CERRAR (i)) / N Promedio móvil ponderado lineal (LWMA) En el caso de la media móvil ponderada, Tiene más valor que los datos más antiguos. La media móvil ponderada se calcula multiplicando cada uno de los precios de cierre dentro de la serie considerada por un cierto coeficiente de ponderación: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) suma total de los coeficientes de peso N período de suavizado.
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