Eksponensiële Bewegende Gemiddelde Vertraging

Belangrike legal inligting oor die e-pos wat jy sal stuur. Deur die gebruik van hierdie diens, stem jy in om insette jou regte e-pos adres en stuur dit net om mense wat jy ken. Dit is 'n skending van die reg op 'n jurisdiksies om valslik te identifiseer jouself in 'n e-pos. Alle inligting wat u verskaf sal word deur Fidelity uitsluitlik vir die doel van die stuur van die e-pos namens jou. Die onderwerp van die e-pos wat jy stuur sal wees Fidelity: Jou e-pos is gestuur. Mutual Fondse en Mutual Fonds Belegging - Fidelity Investments Gebruik 'n skakel sal 'n nuwe venster oop te maak. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Beskrywing eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) is soortgelyk aan Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), meet tendens rigting oor 'n tydperk van tyd. Maar, terwyl SMA net 'n gemiddelde prys data bereken, EMO geld meer gewig aan data wat meer huidige. As gevolg van sy unieke berekening, sal EMO pryse nader volg as 'n ooreenstemmende SMA. Hoe hierdie aanwyser werke Gebruik dieselfde reëls wat van toepassing is op SMA by die interpretasie van EMO. Hou in gedagte dat EMO is oor die algemeen meer sensitief vir die prys beweging. Dit kan 'n tweesnydende swaard wees. Aan die een kant is, kan dit jou help om tendense te identifiseer eerder as 'n SMA sou. Aan die ander kant, sal die EMO waarskynlik ervaar meer kort termyn veranderinge as 'n ooreenstemmende SMA. Gebruik die EMA om tendens rigting, en handel in daardie rigting te bepaal. Wanneer die EMO styg, wil jy dalk oorweeg om te koop wanneer pryse dip naby of net onder die EMO. Wanneer die EMO val, kan jy kyk na die verkoop wanneer pryse tydren na of net bokant die EMO. Bewegende gemiddeldes kan ook dui ondersteuning en weerstand gebied. 'N stygende EMO is geneig om die prys aksie te ondersteun, terwyl 'n dalende EMO is geneig om weerstand te bied aan die prys aksie. Dit versterk die strategie van die koop wanneer die prys is naby die stygende EMO en verkoop wanneer die prys is naby die val EMO. Alle bewegende gemiddeldes, insluitend die EMO, is nie ontwerp om 'n handelsmerk op die presiese bo-en onderkant te identifiseer. Bewegende gemiddeldes kan jou help om handel te dryf in die algemene rigting van 'n tendens, maar met 'n vertraging by die ingang en uitgang punte. Die EMO het 'n korter vertraging as die SMA met dieselfde tydperk. Berekening Jy moet sien hoe die EMO gebruik die vorige waarde van die EMA in die berekening. Dit beteken dat die EMO sluit al die prys data binne sy huidige waarde. Die nuutste prys data het die meeste impak op die bewegende gemiddelde en die oudste pryse data het slegs 'n minimale impak. EMO (K x (C - P)) P Waar: C huidige prys P vorige tydperke EMO (A SMA word gebruik vir die eerste periodes berekeninge) K Eksponensiële glad konstante Die glad konstante K, geld gepaste gewig aan die mees onlangse prys. Dit maak gebruik van die aantal periodes wat in die bewegende gemiddelde. Verwante Indicators SMA is die maklikste bewegende gemiddelde op te rig. Dit is eenvoudig die gemiddelde prys oor die gespesifiseerde tydperk. Tegniese ontleding fokus op die mark aksie spesifiek, volume en prys. Tegniese ontleding is net een benadering tot die ontleding van aandele. By die oorweging van wat aandele te koop of te verkoop, moet jy die benadering gebruik wat jy die meeste gemaklik met. Soos met al jou beleggings, moet jy jou eie beslissing oor die vraag of 'n belegging in 'n bepaalde sekuriteit of sekuriteite is reg vir jou op grond van jou belegging doelwitte, risikotoleransie en finansiële situasie. Vorige prestasie is geen waarborg vir toekomstige results. Exponential Filter Hierdie bladsy beskryf eksponensiële filter, die eenvoudigste en mees gewilde filter. Dit is deel van die artikel filter wat deel is van 'n Gids tot Fout opsporing en diagnose .. Oorsig, tydkonstante, en analoog gelykstaande Die eenvoudigste filter is die eksponensiële filter. Dit het net een stem parameter (behalwe die voorbeeld interval). Dit vereis dat die berging van slegs een veranderlike - die vorige uitset. Dit is 'n IIR (outoregressiewe) filter - die gevolge van 'n inset verandering verval eksponensieel tot die grense van uitstallings of rekenaar rekenkundige wegsteek nie. In verskeie dissiplines, is die gebruik van hierdie filter ook verwys na as 8220exponential smoothing8221. In sommige dissiplines soos belegging analise, is die eksponensiële filter genoem 'n 8220Exponentially Geweegde Moving Average8221 (EWMA), of net 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Dit misbruik die tradisionele ARMA 8220moving average8221 terminologie van tydreeksanalise, want daar is geen insette geskiedenis wat gebruik word - net die huidige insette. Dit is die diskrete tyd ekwivalent van die 8220first orde lag8221 algemeen gebruik in analoog modellering van kontinue-tyd stelsels. In elektriese stroombane, 'n RC filter (filter met een weerstand en een kapasitor) is 'n eerste-orde lag. Wanneer die klem op die analogie te analoog stroombane, die enkele stem parameter is die 8220time constant8221, gewoonlik geskryf as die kleinletter Griekse letter Tau (). Trouens, die waardes van die diskrete monster tye presies ooreenstem met die ekwivalent deurlopende tydsverloop met dieselfde tyd konstant. Die verhouding tussen die digitale implementering en die tydkonstante word in die onderstaande vergelykings. Eksponensiële filter vergelykings en inisialisering Die eksponensiële filter is 'n geweegde kombinasie van die vorige skatting (uitset) met die nuutste insette data, met die som van die gewigte gelyk aan 1 sodat die uitset ooreenstem met die insette by gestadigde toestande. Na aanleiding van die filter notasie reeds bekendgestel: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) waar x (k) is die rou insette ten tye stap ky (k) is die gefilterde uitset ten tye stap ka is 'n konstante tussen 0 en 1, gewoonlik tussen 0.8 en 0.99. (A-1) of 'n word soms die 8220smoothing constant8221. Vir stelsels met 'n vaste tyd stap T tussen monsters, is die konstante 8220a8221 bereken en gestoor vir die gemak net vir die program ontwikkelaar spesifiseer 'n nuwe waarde van die verlangde tyd konstant. Vir stelsels met monsterneming data op ongereelde tussenposes, moet die eksponensiële funksie hierbo gebruik word met elke keer stap, waar t die tyd sedert die vorige voorbeeld. Die filter uitset is gewoonlik geïnisialiseer die eerste insette te pas. Soos die tydkonstante benaderings 0, 'n gaan na nul, so daar is geen filter 8211 die uitset is gelyk aan die nuwe insette. Soos die tydkonstante kry baie groot, 'n benaderings 1, sodat nuwe insette byna geïgnoreer 8211 baie swaar filter. Die filter vergelyking hierbo kan herrangskik in die volgende voorspeller-corrector ekwivalent: Hierdie vorm maak dit meer duidelik dat die veranderlike skatting (uitset van die filter) word voorspel as onveranderd teenoor die vorige skatting y (k-1) plus 'n regstelling termyn gebaseer op die onverwagte 8220innovation8221 - die verskil tussen die nuwe insette x (k) en die voorspelling y (k-1). Hierdie vorm is ook die gevolg van die afleiding van die eksponensiële filter as 'n eenvoudige spesiale geval van 'n Kalman filter. wat is die optimale oplossing vir 'n skatting probleem met 'n bepaalde stel aannames. Stap reaksie Een manier om te visualiseer die werking van die eksponensiële filter is om sy reaksie verloop van tyd tot 'n stap insette plot. Dit wil sê, wat begin met die filter toevoer en afvoer by 0, is die insetwaarde skielik verander na 1. Die gevolglike waardes word hieronder aangestip: In die bogenoemde plot, is die tyd gedeel deur die filter tydkonstante TLU, sodat jy kan meer maklik voorspel die resultate vir enige tydperk, vir enige waarde van die filter tydkonstante. Na 'n tyd gelyk aan die tydkonstante, die filter uitset styg tot 63,21 van sy finale waarde. Na 'n tyd gelyk aan 2 keer konstantes, die waarde styg tot 86,47 van sy finale waarde. Die uitset na tye gelyk aan 3,4 en 5 keer konstantes is 95,02, 98,17, en 99,33 van die finale waarde, onderskeidelik. Sedert die filter is lineêre, beteken dit dat hierdie persentasies kan gebruik word vir enige grootte van die stapverandering, nie net vir die waarde van 1 wat hier gebruik word. Hoewel die stap reaksie in teorie neem 'n oneindige tyd, uit 'n praktiese oogpunt, dink aan die eksponensiële filter as 98-99 8220done8221 reageer ná 'n tyd gelyk aan 4 tot 5 filter tyd konstantes. Variasies op die eksponensiële filter Daar is 'n variasie van die eksponensiële filter bekend as 'n 8220nonlinear eksponensiële filter8221 Weber, 1980 bedoel om swaar filter geraas binne 'n sekere 8220typical8221 amplitude, maar dan vinniger te reageer op groter veranderinge. Kopiereg 2010 - 2013, Greg Stanley Deel hierdie bladsy: Kenmerke van die EMO (Eksponensiële bewegende gemiddelde) op Forex Moving gemiddelde nie net toelaat om die prys kaarte glad nie, maar ook vereenvoudig vir handelaars die geleentheid om die mark op tyd te betree of te verlaat, wat is baie belangrik, terwyl die handel op die wisselvallige mark. Om die vertraging, wat normaal is vir 'n eenvoudige bewegende gemiddelde verhoog, handelaars op die valuta mark gebruik dikwels eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Eksponensiële bewegende gemiddelde aanwyser Die probleem van die EMO is dat dit lewer dubbele seine, dit wil sê herhaaldelik reageer op 'n prysverandering. Eerste time160 wanneer die nuwe sein ontvang, second160 wanneer hierdie waarde word weggelaat uit die berekening van die gemiddelde. Dit verander, wanneer die nuwe prys waarde verskyn. So, in teenstelling met eenvoudige gemiddelde, EMO is in staat om te reageer op die prysverandering net een keer, in die proses van die ontvangs. As gevolg van hierdie feit, is eksponensiële gemiddelde van mening meer verkieslik vir gebruik in die verrigtmge van handel op die Forex te wees. Die rede hiervoor is die feit dat die gemiddelde wisselkoers bied groter belang om nuwe data en minder na die ou inligting, te danke aan hierdie dit kan reageer op die huidige prys verander vinniger sowel as om nie te wees wat afhanklik is van die ou prys veranderinge. Daarin, sy moontlik om meer kwaliteit glad te bereik. Sy aanbeveel om eksponensiële gemiddelde gebruik as die mees betroubare deesdae uit alle soortgelyke kinders. Dit sny die vertraging te wyte aan die feit dat die grootste betekenis as wat aan die laaste pryse. Ook moet dit in gedagte hou dat die belangrikheid, gegee om die laaste prys, ten volle afhanklik van die lengte van EMO tydperk geneem word. die feit dat die gewig, wat gegee word vir die laaste prys, ten volle afhanklik van die lengte van die EMO tydperk. Sulke bewegende gemiddeldes word gedefinieer deur optel van sekere deel van die werklike sluitingsprys op die laaste waarde. As gevolg hiervan, in die geval van die korter tydperk van die EMO, groter belang sal gegee word aan die laaste prys. Dit sal die geleentheid kry om die kurwe te wys op die prys grafiek byna werklike prys veranderinge van die munt pare te gee. Hierdie eiendom kan die eksponensiële bewegende gemiddelde om 'n beter gehalte het relatief eenvoudige bewegende gemiddelde. Op dieselfde tyd, kan hierdie feit in ag geneem word as die nadeel van die EMO, want as gevolg van die vinnige reaksie, dit is meer geneig om die persepsie van die verkeerde seine. Op die regte term die verskil tussen hierdie twee bewegende gemiddeldes op die regte term is nie so groot nie, maar dit is duidelik te sien. Baie ervare handelaars sê dat EMO weerspieël die prys situasie op die mark meer geloofwaardig, omdat die vorige prys invloed afneem eksponensieel in die proses van die verskuiwing van die huidige prys. Hoe om te gebruik EMO MA word gebruik in die skep van baie handel strategieë en toegepas word in baie tegniese aanwysers. Daarin het die winsgewendheid van hierdie strategie direk afhanklik van die tydperk, wat gebruik word vir die bewegende vir een of ander tyd. Die mees basiese word beskou as die weg van berekening van die beste tydperk wees, neem in ag die gemiddelde tydperk van die besit van die posisie met betrekking tot die tempo van die saak. Ook, moet jy verstaan, ongeag van die korrektheid van die berekening van die optimale tydperk van MA met behulp van, terwyl die toets, jy altyd die reg om dit reg te stel om die mees ware en werklike inligting te kry. Moenie vergeet van die feit dat MA altyd sal volg die beskikbare tendens, maar baie dikwels kan seine te gee met die vertraging. Met betrekking tot die gebruik van sulke gemiddeldes die woonstel is nie altyd effektief. Die gebruik van die bewegende gemiddelde gee 'n geleentheid om die situasie op die mark slegs in die geval van teenwoordigheid van al die ooreenstemmende toestande korrek te definieer. Dit is die rede waarom jy moet altyd kyk al handel strategieë voor binnekom of verlaat die mark. JustForex is 'n kleinhandel forex makelaar wat handelaars bied die toegang tot die buitelandse valuta mark en bied 'n groot handelstoestande, soos Classic, NDD, ECN, Bitcoin, 'n wye keuse van handel instrumente, 'n hefboom van tot 1: 2000, stywe versprei , nuus, en ekonomiese kalender. IPCTrade Inc. gemagtig en gereguleer word deur die Belize International Financial Services Commission (lisensie nie. IFSC / 60/241 / TS / 16). Let wel: Ons het nie dienste vir VS inwoners en entiteite van enige aard. Marge handel op die Forex mark is spekulatief van aard en voer 'n hoë vlak van risiko, insluitend 'n volledige verlies van deposito. Jy moet dit verstaan ​​en besluit self of hierdie tipe van handel pas jy, met inagneming van die vlak van kennis in 'n finansiële omgewing, handel ervaring, finansiële vermoëns en ander faktore. kopieer 2012 - 2016 Alle regte voorbehou. Finansiële dienste wat deur IPCTrade Inc. Documentation Hierdie voorbeeld wys hoe om te gebruik bewegende gemiddelde filters en hermonstering om die effek van periodieke komponente van die tyd van die dag op uurlikse temperatuurlesings, isoleer asook verwyder ongewenste lyn geraas van 'n oop-lus spanning meting . Die voorbeeld toon ook hoe om die vlakke van 'n kloksein glad terwyl die behoud van die kante deur die gebruik van 'n mediaan filter. Die voorbeeld toon ook hoe om 'n Hampel filter gebruik om groot uitskieters verwyder. Motivering Smoothing is hoe ons ontdek belangrik patrone in ons data, terwyl die verlaat uit dinge wat onbelangrik (bv geraas) is. Ons gebruik filter om hierdie smoothing voer. Die doel van smoothing is om stadige veranderinge in waarde te produseer sodat sy makliker om tendense in ons data te sien. Soms wanneer jy insette data te ondersoek wat jy kan wens om die data te stryk ten einde 'n tendens in die sein te sien. In ons voorbeeld het ons 'n stel van temperatuurlesings in Celsius geneem elke uur by die Logan-lughawe vir die hele maand van Januarie 2011. Let daarop dat ons visueel die effek wat die tyd van die dag het aan die temperatuurlesings kan sien. As jy in die daaglikse temperatuur variasie oor die maand net belangstel, die uurlikse skommelinge net bydra geraas, wat die daaglikse variasies moeilik om te onderskei kan maak. Om die effek van die tyd van die dag verwyder, sou ons nou graag ons data glad met behulp van 'n bewegende gemiddelde filter. 'N bewegende gemiddelde filter in sy eenvoudigste vorm, 'n bewegende gemiddelde filter van lengte N neem die gemiddelde van elke N agtereenvolgende monsters van die golfvorm. Om 'n bewegende gemiddelde filter aan elke datapunt toepassing, bou ons koëffisiënte van ons filter sodat elke punt ewe is geweeg en dra 24/01 tot die totale gemiddelde. Dit gee ons die gemiddelde temperatuur oor elke tydperk van 24 uur. Filter Vertraging Let daarop dat die gefilterde uitset vertraag met sowat twaalf ure. Dit is te danke aan die feit dat ons bewegende gemiddelde filter het 'n vertraging. Enige simmetriese filter van lengte N sal 'n vertraging van (N-1) / 2 monsters het. Ons kan rekening vir die vertraging met die hand. Uittreksels van Gemiddeld Verskille Alternatiewelik, kan ons ook die bewegende gemiddelde filter gebruik om 'n beter skatting van hoe die tyd van die dag beïnvloed die algehele temperatuur verkry. Om dit te doen, in die eerste, trek die stryk data van die uurlikse temperatuur metings. Dan segment die differenced data in dae en neem die gemiddelde oor die hele 31 dae in die maand. Uittreksels van Peak Envelope Soms het ons ook graag 'n vlot wisselende skatting van hoe die hoogte - en laagtepunte van ons temperatuur sein verander daagliks. Om dit te doen, kan ons die koevert funksie gebruik om die uiterste hoogtepunte en laagtepunte bespeur oor 'n subset van die tydperk van 24 uur aan te sluit. In hierdie voorbeeld, verseker ons daar ten minste 16 uur tussen elke uiterste hoë en uiterste lae. Ons kan ook 'n gevoel van hoe die hoogte - en laagtepunte is trending deur die gemiddeld tussen die twee uiterstes kry. Geweegde Moving Gemiddelde filters Ander vorme van bewegende gemiddelde filters doen elke monster nie ewe gewig. Nog 'n algemene filter volg die binomiale uitbreiding van (1 / 2,1 / 2) n Hierdie tipe filter by benadering 'n normale kurwe vir groot waardes van n. Dit is nuttig vir die filter van hoë frekwensie geraas vir klein N. Om die koëffisiënte vind vir die binomiale filter, oprollen 1/2 1/2 met homself en dan iteratief oprollen die uitset met 1/2 1/2 'n voorgeskrewe aantal kere. In hierdie voorbeeld gebruik vyf totale iterasies. Nog 'n filter ietwat soortgelyk aan die Gaussiese uitbreiding filter is die eksponensiële bewegende gemiddelde filter. Hierdie tipe geweeg bewegende gemiddelde filter is maklik om op te rig en nie 'n groot venster grootte vereis. Jy pas 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde filter deur 'n alfa parameter tussen nul en een. 'N Hoër waarde van alfa sal minder glad nie. Zoom in op die lesings vir een dag. Kies jou CountryMarket wisselvalligheid, volume en beskikbaarheid stelsel kan toegang tot jou rekening en handel teregstellings vertraag. Vorige prestasie van 'n sekuriteit of strategie is geen waarborg van toekomstige resultate of belê sukses. Opsies is nie geskik vir alle beleggers as die spesiale risiko's wat inherent is aan handel opsies beleggers om potensieel vinnige en aansienlike verliese kan blootstel. Voor handel opsies, moet jy versigtig lees Eienskappe en risiko's van gestandaardiseerde Options. Versprei, aan weerskante, en ander meervoudige been opsie-strategieë kan aansienlike transaksiekoste, insluitend verskeie kommissies, wat enige potensiële opbrengs kan 'n invloed behels. Handel aandele, opsies, futures en forex behels spekulasie, en die risiko van verlies kan aansienlik wees. Kliënte moet oorweeg alle relevante risikofaktore, insluitend hul eie persoonlike finansiële situasie, voordat die handel. Handel buitelandse valuta op marge dra 'n hoë vlak van risiko, sowel as sy eie unieke risikofaktore. Forex beleggings is onderhewig aan teenparty risiko, want daar is geen sentrale skoonmaak organisasie vir hierdie transaksies. Lees asseblief die volgende risiko-openbaringsverklaring voor die oorweging van die verhandeling van hierdie produk: Forex Risiko-Openbaringsverklaring Toegang tot real-time mark data is gekondisioneer op die aanvaarding van die uitruilooreenkomste. Professionele toegang verskil en ledegeld mag aansoek doen. Vir meer besonderhede, sien ons Professionele Tariewe amp Fees. Ondersteunende dokumentasie vir enige eise, vergelyking, statistieke, of ander tegniese data sal verskaf word op aanvraag. TD Ameritrade nie aanbevelings maak of bepaal die geskiktheid van enige sekuriteit, strategie of plan van aksie vir jou deur jou gebruik van ons handel gereedskap. Enige belegging besluit wat jy maak in jou selfgerigte rekening is uitsluitlik u verantwoordelikheid. TD Ameritrade is 'n handelsmerk gesamentlik besit word deur TD Ameritrade IP Company, Inc en die Toronto-Dominion Bank. afskrif 2015 TD Ameritrade IP Company, Inc. Alle regte voorbehou. Gebruik met toestemming. Aangedryf deur Magnolia - Intuïtief Webwerf CMS