Flytting Gjennomsnitt Utjevnings Metode

DEMA. mq4 DEMARLH. mq4 DEMA - hurtig sammendrag Dobbel eksponensiell flytende gjennomsnitt (DEMA) er et jevnere og raskere Moving gjennomsnitt utviklet med det formål å redusere lagetiden som finnes i tradisjonelle bevegelige gjennomsnitt. DEMA ble første gang introdusert i 1994, i artikkelen Utjevning av data med raskere bevegelige gjennomsnitt av Patrick G. Mulloy i Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine. I denne artikkelen sier Mulloy: Flytende gjennomsnitt har en skadelig lagetid som øker etter hvert som den bevegelige gjennomsnittlige lengden øker. Løsningen er en modifisert versjon av eksponensiell utjevning med mindre lagringstid. DEMA-indikatorformel DEMA-standardperiode (t) 21. DEMA er ikke bare en dobbel EMA. DEMA er heller ikke et bevegelige gjennomsnitt for et glidende gjennomsnitt. Det er en kombinasjon av en enkelt dobbel EMA for en mindre lag enn noen av de opprinnelige to. Hvordan handle med DEMA DEMA kan brukes i stedet for tradisjonelle glidende gjennomsnitt eller formelen kan brukes til å jevne ut prisdata for andre indikatorer, som er basert på bevegelige gjennomsnitt. DEMA kan bidra til å oppdage prisendringer raskere, sammenlignet med vanlig EMA. Slik populær handelsmetode som Moving average crossover, vil få en ny mening med DEMA. Lar sammenligne 2 EMA crossover vs 2 DEMA crossover signaler. DEMA MACD for MT4 Noen av Mulloys originale testing av DEMA-indikatoren ble gjort på MACD, hvor han oppdaget at DEMA-glatt MACD var raskere å reagere, og til tross for å produsere færre signaler ga høyere resultater enn vanlig MACD. DEMAMACD. mq4 MACD3DEMA. mq4 MACD3DEMAv101.mq4 Foruten MACD, kan DEMA utjevningsmetode brukes på ulike indikatorer. Patrick G. Mulloy sier:.Implementering av denne raskere versjonen av EMA i indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige convergencedivergence (MACD), Bollinger-båndene eller TRIX kan gi forskjellige buysell-signaler som er foran (det vil si bly) og reagere raskere enn de levert av EMA. En annen utjevningsmetode utviklet av Mulloy er kjent som TEMA. som er et Triple Exponential Moving Average eller en annen Triple EMA-versjon, utviklet av Jack Hutson - TRIX-indikatoren. Kopier kopi Forex-indikatorer Hei, jeg liker å lage EA (Expert Advisor) ved hjelp av DEMA. DEMA-formelen jeg laget nedenfor ser ut som feil, fordi jeg tester den og det mister penger. Kan du snakke med meg riktig. Jeg heter Jeffrey, og min e-post er jyoungaus (at) yahoo. au. Takk skal du ha. dobbelt ema1 iMA (NULL, PERIODH1, 14,0, MODEEMA, PRICECLOSE, 0) doble ema1a iMA (NULL, PERIODH1, 14,0, MODEEMA, ema1,0) double ema2 iMA (NULL, PERIODH1,28,0, MODEEMA, PRIMEKLOSE, 0) Dobbel EMA2a IMA (NULL, PERIODH1,28,0, MODEEMA, EMA2,0) DOBBEL DEMA1 (EMA1 2) - EMA1A DOBBEL DEMA2 (EMA2 2) - EMA2A OM (DEMA1 DEMA2) OM De fleste diagrammønstre viser mye variasjon i prisbevegelsen. Dette kan gjøre det vanskelig for forhandlere å få en ide om en generell sikkerhetssikkerhet. En enkel metode som handlerne bruker for å bekjempe dette er å bruke glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittsprisen av sikkerheten over en viss tidsperiode. Ved å tegne en gjennomsnittlig pris på sikkerheten, blir prisbevegelsen utjevnet. Når de daglige fluktuasjonene er fjernet, kan handelsmenn bedre identifisere den sanne trenden og øke sannsynligheten for at den vil fungere i deres favør. (For å lære mer, les Moving Averages-opplæringen.) Typer av bevegelige gjennomsnitt Det finnes en rekke forskjellige typer Flytte gjennomsnitt som varierer i måten de beregnes på, men hvordan hvert gjennomsnitt tolkes forblir det samme. Beregningene varierer bare med hensyn til vekten som de legger på prisdata, som skifter fra likevekt av hvert prispunkt til mer vekt legges på nylige data. De tre vanligste typene av bevegelige gjennomsnitt er enkle. lineær og eksponentiell. Simple Moving Average (SMA) Dette er den vanligste metoden som brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet av priser. Det tar bare summen av alle de siste sluttkursene over tidsperioden, og fordeler resultatet med antall priser som brukes i beregningen. For eksempel i et 10-dagers glidende gjennomsnitt blir de siste 10 sluttkursene lagt til sammen og deretter delt med 10. Som du kan se i figur 1, kan en forhandler gjøre gjennomsnittet mindre responsivt til å endre priser ved å øke tallet av perioder som brukes i beregningen. Å øke antall tidsperioder i beregningen er en av de beste måtene å måle styrken til den langsiktige trenden og sannsynligheten for at den vil reversere. Mange individer hevder at bruken av denne typen gjennomsnitt er begrenset fordi hvert punkt i dataserien har samme innvirkning på resultatet uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikerne hevder at de nyeste dataene er viktigere, og derfor bør den også ha høyere vekting. Denne typen kritikk har vært en av de viktigste faktorene som fører til oppfinnelsen av andre former for bevegelige gjennomsnitt. Lineærvektet gjennomsnittlig Denne glidende gjennomsnittlige indikatoren er minst vanlig ut av de tre og brukes til å løse problemet med likevekt. Det lineære vektede glidende gjennomsnittet beregnes ved å ta summen av alle sluttkursene over en bestemt tidsperiode og multiplisere dem med datapunktets posisjon og deretter dividere med summen av antall perioder. For eksempel, i et fem-dagers lineært vektet gjennomsnitt, blir dagens sluttkurs multiplisert med fem, gårdager med fire og så videre til den første dagen i perioden er nået. Disse tallene legges deretter sammen og deles av summen av multiplikatorene. Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Denne flytende gjennomsnittlige beregningen bruker en utjevningsfaktor for å legge høyere vekt på de siste datapunktene, og betraktes som mye mer effektivt enn det lineære vektede gjennomsnittet. Å ha en forståelse av beregningen er vanligvis ikke nødvendig for de fleste handelsfolk fordi de fleste kartleggingspakker gjør beregningen for deg. Det viktigste å huske om det eksponentielle glidende gjennomsnittet er at det er mer responsivt på ny informasjon i forhold til det enkle glidende gjennomsnittet. Denne responsen er en av de viktigste faktorene til hvorfor dette er det bevegelige gjennomsnittet mellom mange tekniske handelsfolk. Som du ser i figur 2, øker en 15-årig EMA og faller raskere enn en 15-årig SMA. Denne lille forskjellen virker ikke så mye, men det er en viktig faktor å være klar over siden det kan påvirke avkastningen. Større bruksområder for bevegelige gjennomsnitt Gjennomsnittlig flytteverdi brukes til å identifisere gjeldende trender og trendoverganger, samt å sette opp støtte - og motstandsnivåer. Flytende gjennomsnitt kan brukes til å raskt identifisere om en sikkerhet beveger seg i en opptrinn eller en nedtrengning avhengig av retningen av det bevegelige gjennomsnittet. Som du ser i figur 3, når et bevegelige gjennomsnittspunkt går oppover og prisen er over det, er sikkerheten i en opptrinn. Omvendt kan et nedovergående glidende gjennomsnittspris med prisen nedenfor benyttes til å signalere en downtrend. En annen metode for å bestemme momentum er å se på rekkefølgen til et par bevegelige gjennomsnitt. Når et kortsiktig gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, er trenden oppe. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Flytte gjennomsnittlige trendrendringer er dannet på to hovedveier: når prisen beveger seg gjennom et bevegelig gjennomsnitt og når det beveger seg gjennom bevegelige gjennomsnittsoverskridelser. Det første vanlige signalet er når prisen beveger seg gjennom et viktig bevegelige gjennomsnitt. For eksempel, når prisen på en sikkerhet som var i en opptrinn, faller under et 50-års glidende gjennomsnitt, som i figur 4, er det et tegn på at opptrenden kan vende seg. Det andre signalet om en trend reversering er når et bevegelige gjennomsnitt krysser gjennom en annen. For eksempel, som 15-dagers glidende gjennomsnitt krysser over det 50-dagers glidende gjennomsnittet, er det et positivt tegn på at prisen vil begynne å øke. Hvis periodene som brukes i beregningen er relativt korte, for eksempel 15 og 35, kan dette signalere en kortsiktig trendomkastning. På den annen side, når to gjennomsnitt med relativt lange tidsrammer krysse over (f. eks. 50 og 200), brukes dette til å foreslå en langsiktig endring i trenden. En annen viktig måte å bevege gjennomsnitt på er å identifisere støtte - og motstandsnivåer. Det er ikke uvanlig å se en lager som har fallet, stoppe nedgangen og bakoverretningen når den treffer støtten til et stort bevegelige gjennomsnitt. En bevegelighet gjennom et stort bevegelige gjennomsnitt blir ofte brukt som et signal fra tekniske handelsfolk om at trenden er omvendt. For eksempel, hvis prisen går gjennom 200-dagers glidende gjennomsnitt i en nedadgående retning, er det et signal om at opptrenden reverserer. Flytte gjennomsnitt er et kraftig verktøy for å analysere trenden i sikkerhet. De gir nyttige støtte - og motstandspunkter og er veldig enkle å bruke. De vanligste tidsrammer som brukes når du lager glidende gjennomsnitt er 200-dagers, 100-dagers, 50-dagers, 20-dagers og 10-dagers. 200-dagers gjennomsnittet antas å være et godt mål for et handelsår, et 100-dagers gjennomsnitt på et halvt år, et 50-dagers gjennomsnitt på kvart i året, et 20-dagers gjennomsnitt på en måned og 10 - dags gjennomsnitt på to uker. Flytte gjennomsnittsverdier hjelper tekniske handelsfolk til å glatte ut noe av støyen som finnes i daglige prisbevegelser, noe som gir handelsmenn et tydeligere bilde av prisutviklingen. Så langt har vi vært fokusert på prisbevegelse, gjennom diagrammer og gjennomsnitt. I neste avsnitt, se på noen andre teknikker som brukes til å bekrefte prisbevegelser og mønstre. Teknisk analyse: Indikatorer og oscillatorerWhat039 er forskjellen mellom bevegelige gjennomsnittlige og vektede glidende gjennomsnitt. Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, vil bli beregnet ved hjelp av følgende formel: På grunnlag av ligningen ovenfor er gjennomsnittsprisen over perioden som er nevnt ovenfor var 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris på AAPL