Eksponentiell Bevegelse Gjennomsnittet Matlab

29 september 2013 Flytte gjennomsnitt ved konvolusjon Hva er glidende gjennomsnitt og hva er det bra for Hvordan flytter gjennomsnittet gjort ved å bruke convolution Flytte gjennomsnitt er en enkel operasjon som vanligvis brukes til å undertrykke støy av et signal: vi setter verdien av hvert punkt til gjennomsnitt av verdiene i nabolaget. Med en formel: Her er x inngangen, og y er utgangssignalet, mens størrelsen på vinduet er w, skulle være merkelig. Formelen ovenfor beskriver en symmetrisk operasjon: prøvene tas fra begge sider av det aktuelle punktet. Nedenfor er et virkelighetseksempel. Det punktet som vinduet ligger faktisk er rødt. Verdier utenfor x skal være nuller: For å spille rundt og se effekten av glidende gjennomsnitt, ta en titt på denne interaktive demonstrasjonen. Slik gjøres det ved konvolusjon Som du kanskje har gjenkjent, beregner det enkle glidende gjennomsnittet likningen: i begge tilfeller skyves et vindu langs signalet og elementene i vinduet oppsummeres. Så, prøv å gjøre det samme ved å bruke konvolusjon. Bruk følgende parametre: Ønsket utgang er: Som første tilnærming, la oss prøve det vi får ved å samle x-signalet med følgende k-kjerne: Utgangen er nøyaktig tre ganger større enn den forventede. Det kan også ses at utgangsvurderingene er oppsummeringen av de tre elementene i vinduet. Det er fordi under konvolusjonen glir vinduet langs, alle elementene i det blir multiplisert med en og deretter oppsummert: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x For å få de ønskede verdiene for y. Utgangen skal deles med 3: Ved en formel som inkluderer divisjonen: Men ville det ikke være optimal å gjøre avdelingen under konvolusjonen. Her kommer ideen ved å omplassere ligningen: Så vi skal bruke følgende k-kjerne: På denne måten vil vi få ønsket utdata: Generelt: hvis vi ønsker å gjøre bevegelige gjennomsnitt ved konvolusjon som har en vindusstørrelse på w. vi skal bruke følgende k-kjerne: En enkel funksjon som gjør det bevegelige gjennomsnittet er: Eksempelbruk er: Eksponentiell flytende gjennomsnitt - EMA BREAKING DOWN Eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA De 12 og 26-dagers EMA er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene , og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergensen (MACD) og prosentvis prisoscillator (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Traders som ansetter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktige når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakende indikatorer. Følgelig bør konklusjonene fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, etter hvert har en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, og det optimale punktet for markedsinngang har allerede gått. En EMA tjener til å lette dette dilemmaet til en viss grad. Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Tolke EMA Som alle bevegelige gjennomsnittsindikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder. Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn. EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtrend. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisvirkningen av en sterk opptrend begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynne å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den slanke effekten, ved dette punktet, eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsistent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den bølgende effekten av bevegelige gjennomsnitt. Vanlige bruksområder til EMA-EMAer brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsmenn som handler intradag og rasktflyttende markeder, er EMA mer anvendelig. Ofte bruker handelsmenn EMAer for å bestemme en handelspartiskhet. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intradaghandlere strategi være å handle bare fra den lange siden på en intradag chart. Eksponentiell Moving Average (EMA) Forklart Som vi sa i forrige leksjon, er det enkelt bevegelige gjennomsnitt kan forvrenges av pigger. We8217ll starter med et eksempel. Let8217s sier at vi plotter en 5-årig SMA på det daglige diagrammet på EURUSD. Sluttprisene for de siste 5 dagene er som følger: Det enkle glidende gjennomsnittet beregnes som følger: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 Enkel nok, vel Vel, hva om det var en nyhetsrapport på dag 2 som forårsaker euroen å slippe over bordet. Dette får EURUSD til å stupe og lukke ved 1.3000. Let8217s se hvilken effekt dette ville ha på 5-tiden SMA. Det enkle glidende gjennomsnittet vil bli beregnet som følger: Resultatet av det enkle glidende gjennomsnittet ville være mye lavere, og det ville gi deg ideen om at prisen faktisk gikk ned, da i virkeligheten var dag 2 bare en engangsarrangement forårsaket av de dårlige resultatene av en økonomisk rapport. Poenget vi prøver å gjøre er at noen ganger det enkle glidende gjennomsnittet kan være for enkelt. Hvis det bare var en måte at du kunne filtrere ut disse pigger, slik at du ikke ville få feil ide. Hmm8230 Vent et øyeblikk8230 Yep, det er en måte It8217s kalt eksponentielle Moving Average Exponential moving average (EMA) gir mer vekt til de siste perioder. I vårt eksempel ovenfor vil EMA legge mer vekt på prisene på de siste dagene, som ville være dag 3, 4 og 5. Dette ville bety at spissen på dag 2 ville være mindre verdi og wouldn8217t ha så stor en effekt på glidende gjennomsnitt som det ville hvis vi hadde beregnet for et enkelt glidende gjennomsnitt. Hvis du tenker på det, gir dette mye mening fordi det som gjør dette, legger det større vekt på hva handelsmenn gjør nylig. Eksponentiell Moving Average (EMA) og Simple Moving Average (SMA) Side ved side Let8217s ta en titt på 4-timers diagrammet for USDJPY for å markere hvordan et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA) og eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) vil se side om side på et diagram. Legg merke til hvordan den røde linjen (30 EMA) ser ut til å være nærmere pris enn den blå linjen (30 SMA). Dette betyr at det representerer mer nøyaktig ny prishandling. Du kan sikkert gjette hvorfor dette skjer. Det er fordi det eksponentielle glidende gjennomsnittet legger større vekt på hva som har skjedd i det siste. Når det handler om handel, er det langt viktigere å se hva handelsmenn gjør nå, hva de gjorde sist uke eller i forrige måned. Lagre fremgangen din ved å logge inn og merke leksjonen fullstendig