Średnie kroczące Średnia ruchoma jest jedną z najbardziej elastycznych i najczęściej używanych wskaźników analizy technicznej. Jest to bardzo popularne wśród przedsiębiorców, głównie z powodu jego prostoty. Działa najlepiej w środowisku trenującym. Wprowadzenie W statystykach średnia ruchoma jest po prostu środkiem pewnego zbioru danych. W przypadku analizy technicznej dane te są w większości przypadków reprezentowane przez zamknięcie cen zapasów na poszczególne dni. Jednak niektórzy handlowcy używają oddzielnych średnich dla dziennych minimów i maksima, a nawet średniej wartości punktu środkowego (które obliczają przez podsumowanie dziennych i minimalnych minimalnych i maksymalnych oraz dzielących je przez dwa). Możesz też skonstruować średnią ruchomą również w krótszej ramce czasowej, na przykład przy użyciu danych dziennych lub minutowych. Na przykład jeśli chcesz 10-dniową średnią ruchoma, po prostu dodaj wszystkie ceny zamknięcia w ciągu ostatnich 10 dni, a następnie podziel się przez 10 (w tym przypadku jest to prosta średnia ruchoma). Następnego dnia robimy to samo, z wyjątkiem tego, że znów znamy ceny za ostatnie 10 dni, co oznacza, że cena, która była ostatnią w naszych obliczeniach na poprzedni dzień, nie jest już wliczona w dzisiejszą średnią - zastępuje się wczoraj cena. Przesunięcie danych w ten sposób z każdym nowym dniem obrotu, a tym samym średnią ruchoma. Cel i wykorzystanie średnich kroczących w analizie technicznej Średnia ruchoma jest wskaźnikiem trendów. Jej celem jest wykrycie początku trendu, śledzenie jego postępu, a także zgłoszenie jego odwrócenie, jeśli nastąpi. W przeciwieństwie do wykresów, średnie kroczące nie przewidują początku lub końca tendencji. Potwierdzają to, ale dopiero po pewnym czasie po faktycznym odwróceniu. Wynika to z samej konstrukcji, ponieważ wskaźniki oparte są wyłącznie na danych historycznych. Im mniej dni zawiera średnia ruchoma, tym szybciej można wykryć odwrócenie tendencji. Jest to spowodowane ilością danych historycznych, co silnie wpływa na przeciętną. 20-dniowa średnia ruchoma generuje sygnał odwrócenia tendencji szybciej niż średnia dla 50 dni. Jednak prawdą jest również, że im mniej dni używamy w obliczaniu średnich ruchów, tym bardziej fałszywe sygnały, które otrzymujemy. W związku z tym większość handlowców stosuje kombinację kilku ruchomych średnich, które muszą dawać sygnał jednocześnie, zanim przedsiębiorca otworzy swoją pozycję na rynku. Niemniej jednak, ruchome średnie opóźniające trend nie mogą być całkowicie wyeliminowane. Sygnały transakcyjne Każdy rodzaj średniej ruchomej może być wykorzystany do generowania sygnałów kupna lub sprzedaży, a ten proces jest bardzo prosty. Oprogramowanie wykresów wyznacza średnią ruchową jako linię bezpośrednio na wykresie cen. Sygnały są generowane w miejscach, w których ceny przecinają te linie. Kiedy cena przecina powyżej średniej ruchomej, oznacza to rozpoczęcie nowej tendencji wzrostowej, a zatem oznacza sygnał kupna. Z drugiej strony, jeśli cena przecina pod średnią ruchomą linię, a rynek również zamyka się w tej dziedzinie, sygnalizuje początek tendencji spadkowej, a zatem stanowi sygnał sprzedaży. Wykorzystanie wielu średnich Możemy również zdecydować się na korzystanie z wielu ruchów średnio jednocześnie, w celu wyeliminowania hałasu w cenach, a zwłaszcza fałszywych sygnałów (pontonów), które wykorzystują pojedynczą średnią rentowność. Przy użyciu wielu uśrednień sygnał kupna występuje, gdy krótsze średnie przecina powyżej dłuższej średniej, np. średnie przecięcie 50-dniowe przekracza średnią 200 dni. Z kolei sygnał sprzedaży w tym przypadku generowany jest, gdy średnica 50 dni przecina wartość poniżej średniej wartości 200. Podobnie można użyć kombinacji trzech średnich, np. średnia 5 dni, 10 dni i 20 dni. W tym przypadku wskazana jest tendencja wzrostowa, jeśli średnio 5-dniowa średnia jest wyższa od 10-dniowej średniej ruchomej, podczas gdy przeciętna 10-dniowa średnia jest nadal wyższa od średniej 20 dni. Każde przejście średnich kroczących, które prowadzą do tej sytuacji, uważa się za sygnał kupna. Odwrotnie, tendencja spadkowa wskazuje na sytuację, w której średnia 5-dniowa średnia jest niższa niż średnia dziesięć dni, a średnia 10-dniowa jest niższa od średniej 20-dniowej. Użycie trzech średnich ruchów równocześnie ogranicza liczbę fałszywych sygnałów generowanych przez system, ale również ogranicza potencjał zysku, ponieważ taki system generuje sygnał handlowy dopiero po silnym ugruntowaniu na rynku. Sygnał wejściowy może być nawet wygenerowany tylko na krótki czas przed odwróceniem tendencji. Przedziały czasu używane przez podmioty gospodarcze do obliczania średnich ruchomej są całkiem inne. Na przykład numery Fibonacciego są bardzo popularne, np. Przy użyciu średnich dni 5-dniowych, 21-dniowych i 89-dniowych. W handlu kontraktami terminowymi kombinacje 4-, 9 i 18-dniowe są bardzo popularne. Plusy i minusy Dlaczego średnie ruchome były tak popularne, że odzwierciedlają kilka podstawowych zasad handlu. Wykorzystanie średnich kroczących pomaga obniżyć straty, pozostawiając zyski. Używając średnich ruchomej do generowania sygnałów handlowych, zawsze kierujesz się trendem rynkowym, a nie przeciwko nim. Ponadto, w przeciwieństwie do analizy wzorców wykresów lub innych bardzo subiektywnych technik, średnia ruchoma może być wykorzystana do generowania sygnałów handlowych zgodnie z jasnymi zasadami - eliminując tym samym podmiotowość decyzji handlowych, co może pomóc psychikom przedsiębiorców. Jednak niekorzystna zmiana średnich kroczących polega na tym, że działają dobrze tylko wtedy, gdy rynek jest trendem. W związku z tym, w okresach niedbałego rynku, gdy ceny wahają się w określonym przedziale cenowym, nie działają w ogóle. Okres ten może z łatwością trwać dłużej niż jedna trzecia czasu, więc poleganie na średnich ruchach jest bardzo ryzykowne. Niektórzy handlowcy zalecają połączenie średnich kroczących z wskaźnikiem pomiaru trendu, takim jak ADX lub używania średnich ruchomej tylko jako potwierdzającego wskaźnika dla systemu handlowego. Typy średnich kroczących Najczęściej stosowanymi typami średnich kroczących są średnia ruchoma (SMA) i średnia ważona (EMA, EWMA). Tego rodzaju średnia ruchoma jest również znana jako średnia arytmetyczna i stanowi najprostszy i najczęściej używany typ średniej ruchomej. Obliczamy je przez podsumowanie wszystkich kursów zamknięcia za dany okres, które dzielimy następnie przez liczbę dni w tym okresie. Jednak dwa takie problemy są powiązane z tym rodzajem średniej: uwzględnia tylko dane zawarte w wybranym okresie (np. 10-dniowa średnia ruchoma uwzględnia tylko dane z ostatnich 10 dni i po prostu ignoruje wszystkie inne dane przed tym okresem). Często krytykowana jest również alokacja równych ciężarów wszystkim danych w zbiorze danych (tj. W 10-dniowej średniej ruchomej cena od 10 dni temu ma taką samą wagę jak cena z wczoraj - 10). Wielu przedsiębiorców twierdzi, że dane z ostatnich dni powinny przynosić większą wagę niż starsze dane - co spowodowałoby zmniejszenie średnich opóźnień w stosunku do trendu. Ta średnia ruchoma rozwiązuje zarówno problemy związane z prostymi ruchowymi średnimi. Po pierwsze, przypisuje ona większą wagę w obliczaniu do ostatnich danych. W pewnym stopniu odzwierciedla również wszystkie dane historyczne dotyczące konkretnego instrumentu. Ten rodzaj średniej jest określany zgodnie z faktem, że ciężary danych w przeszłości maleją wykładniczo. Nachylenie tego spadku można dostosować do potrzeb przedsiębiorcy. Średnia wielkość wygładzania przykład ten ilustruje sposób korzystania z technologii XLMiners Moving Average Smoothing, aby odkryć trendy w serii czasów zawierających sezonowość. Na wstążce XLMiner z karty Zastosowanie modelu wybierz opcję Pomoc - przykłady. następnie ForecastingData Mining Examples. i otwórz przykładowy zestaw danych Airpass. xlsx. Ten zestaw danych zawiera miesięczne sumy międzynarodowych pasażerów linii lotniczych od 1949 do 1960 roku. Po otwarciu przykładowego zestawu danych kliknij komórkę w zestawie danych, a następnie na wstążce XLMiner, na karcie Serie Czas wybierz Podział, aby otworzyć okno dialogowe Dane o partycjach czasowych. Wybierz Miesiąc jako zmienną czasową i Pasażer jako zmienne w danych partycjonowania. Kliknij przycisk OK, aby podzielić dane na Zestawy treningowe i walidacyjne. Kliknij kartę DataPartitionTS, a następnie na wstążce XLMiner, na karcie Serie Czas wybierz Smoothing - Moving Average, aby otworzyć okno dialogowe Moving Average Smoothing. Miesiąc został już wybrany jako zmienna czasu. Wybierz Pasażer jako Wybrana zmienna. Ponieważ oczekuje się, że zestaw danych obejmie sezonowość (tzn. Liczba pasażerów linii lotniczych wzrasta w okresie wakacji i miesięcy letnich), wartość parametru Interwał - waga powinna być długością jednego cyklu sezonowego (tj. 12 miesięcy). W rezultacie wprowadź 12 dla interwału i wybierz opcję Prognozuj prognozę na walidację. Kliknij przycisk OK, aby zastosować technikę wygładzania do partycjonowanego zbioru danych. Dwa arkusze robocze, MASmoothingOutput i MASmoothingStored. są wstawiane bezpośrednio po prawej stronie arkusza DataPartitionTS. Aby uzyskać więcej informacji na temat arkusza roboczego MASmoothingStored, zobacz sekcję Zastosowanie modelu - punktowanie nowych danych. Kliknij kartę MASmoothingOutput. Działka czasu rzeczywistego Vs. Wykresy Prognoz (dane szkoleniowe) i (Walidacja danych) pokazują, że technika Moving Average Smoothing nie powoduje dobrego dopasowania, ponieważ model nie skutecznie rejestruje sezonowości w zbiorze danych. Lata letnie - gdzie liczba pasażerów linii lotniczych jest zazwyczaj wysoka - wydaje się być pod prognozą, a miesięcy, w których liczba pasażerów linii lotniczych jest niska, model skutkuje zbyt wysoką prognozą. Prognozy ruchomej nie powinny być stosowane, gdy zestaw danych zawiera sezonowość. Alternatywą byłoby przeprowadzenie regresji modelu, a następnie zastosować tę technikę do resztek. Następny przykład nie obejmuje sezonowości. Na wstążce XLMiner z karty Zastosowanie modelu wybierz opcję Pomoc - przykłady. a następnie wybierz opcję ForecastingData Mining Examples. i otwórz przykładowy zestaw danych Income. xlsx. Ten zestaw danych zawiera średni dochód podatników według państw. Najpierw podziel się zestaw danych na Zestawy szkolenia i walidacji, używając Rok jako zmiennej czasowej, a CA jako zmiennych w danych partycjonowania. Kliknij przycisk OK, aby zaakceptować ustawienia partycjonowania i utwórz zestawy szkoleń i walidacji. Arkusz DataPartitionTS jest wstawiany z prawej strony arkusza roboczego Dochód. Kliknij arkusz DataPartitionTS, a następnie na wstążce XLMiner, na karcie Serie Czas wybierz Smoothing - Moving Average, aby otworzyć okno dialogowe Moving Average Smoothing. Rok został automatycznie wybrany jako zmienna czasu. Wybierz opcję CA jako Wybraną zmienną, a następnie w obszarze Opcje wyjściowe wybierz opcję Produce forecast. Kliknij przycisk OK, aby uruchomić technikę Moving Average Smoothing. Dwa arkusze robocze, MASmoothingOutput i MASmoothingStored. są umieszczone po prawej stronie arkusza DataPartitionTS. Aby uzyskać więcej informacji na temat arkusza roboczego MASmoothingStored, zobacz sekcję Zastosowanie modelu - punktowanie nowych danych. Wyniki tej techniki wskazują na znacznie lepsze dopasowanie. W tym poście pokazuję sztuczkę, aby przeprowadzić obliczanie średniej ruchomej (można ją rozszerzyć na inne operacje wymagające funkcji okienkowych), które są bardzo szybkie. Często analitycy SAS muszą przeprowadzać średnie ruchome obliczenia, a ich kolejność zależy od kilku opcji: 1. PROC EXPAND 2. KROK DATA 3. PROC SQL Ale wiele witryn nie może licencjonować SASETS używać PROC EXPAND i robić średnią ruchową w Danych KROK wymaga pewnego kodowania i jest podatny na błędy. PROC SQL jest naturalnym wyborem dla programistów młodszych, a w wielu sprawach biznesowych jedynym rozwiązaniem, ale SAS PROC SQL brakuje funkcji okienkowania, które są dostępne w wielu bazach danych w celu ułatwienia obliczania średniej ruchomej. Jedną z technik zwykle używanych jest CROSS JOIN, która jest bardzo kosztowna i nie jest wykonalnym rozwiązaniem nawet dla średnich zestawów danych. W tym poście pokazuję sztuczkę, aby wykonać obliczanie średniej ruchomej (można ją rozszerzyć na inne operacje wymagające funkcji okienkowych), które są bardzo szybkie. Rozważmy najprostszą średnią ruchomą obliczenie, w której uwzględniono obserwacje K w obliczeniach, a mianowicie MA (K), tutaj ustawiamy K5. Najpierw wygenerujemy 20 przykładowych danych próbki, w których ma zostać użyta zmienna ID dla okienkowania, a do obliczeń MA należy użyć zmiennej X, a następnie zastosujemy standardową funkcję CROSS JOIN, aby najpierw zbadać dane wynikowe, nie zgrupowane, po prostu zrozumieć, jak wykorzystać strukturę danych. Z wynikowych zestawów danych trudno jest znaleźć wskazówkę, a teraz sortujemy według kolumny quotbidquot w tym zbiorze danych: z tych posortowanych danych jest jasne, że w rzeczywistości nie musimy CROSS JOIN cały pierwotny zestaw danych, możemy wygenerować zestaw danych quotoperationquot zawierający różnicę i niech oryginalny zestaw danych CROSS JOIN z tym znacznie mniejszym zestawem danych quotoperationquot i wszystkie dane potrzebne do obliczania MA będzie tam. Teraz zróbmy to: CROSS JOIN oryginalne dane z danymi quotoperationquot, sortuj (a. idops), który jest rzeczywiście quotbid39 w posortowanym zestawie danych Zauważ, że w powyższym kodzie konieczne jest, aby axe pomnożyć przez b. weight, aby dane może być między liśćmi, w przeciwnym wypadku zostanie wygenerowana taka sama wartość X z oryginalnej tabeli, a obliczenia MA będą nieudane. Jawna zmienna wagowa rzeczywiście dodaje większą elastyczność do całego obliczania MA. Przy ustalaniu, że ma być 1 dla wszystkich obsówek wynikających z prostego obliczania MA, przypisanie różnych ciężarów pomoże rozwiązać bardziej złożone obliczenia MA, takie jak danie dalszych obserwacji mniejszej wagi dla rozkładu MA. Jeśli wymagane są różne parametry K w obliczeniach MA (K), tylko zestaw danych operacji musi zostać zaktualizowany, co jest trywialnym zadaniem. Teraz rzeczywistym szablonem kodu do obliczania MA (K) będzie: przy użyciu tej nowej metody, warto porównać ją ze kosztownym CROSS JOIN i PROC EXPAND. Na mojej stacji roboczej (Intel i5 3.8Ghz, 32GB pamięci, 1TB 72K HDD), samo CROSS JOIN jest bardzo długim czasem działania (jeśli dane są duże), a nowa metoda wykorzystuje tylko 2X tyle czasu, ile PROC EXPAND, oba zużycia czasu trywialne porównanie do siebie CROSS JOIN. Zużycie czasu pokazane poniżej jest w quotsecondquot. Poniżej czytniki kodu można uruchamiać i porównywać siebie. Przekazanie średnich cen Przedsiębiorstwa wydobywcze zwiększyły zwycięstwo Donalda Trumpsa w wyborach prezydenckich w USA w 2018 r. Początkowo spowodowały obawy wśród cennych inwestorów metalu. Jednak wraz z obawami obniżył się powolny spadek cen metali i zasobów górniczych. Podwyżka stóp procentowych rezerwy federalnej w grudniu 2018 r. Również wywarła presję na metale szlachetne, które dołączyły do firm górniczych w tendencji spadkowej. Inwestorzy są zaniepokojeni wynikami gospodarczymi kraju, a metale szlachetne i zasoby górnicze wzrosły w wyniku. Niektórzy inwestorzy spodziewali się niestabilnych rynków dla firm zajmujących się górnictwem metali szlachetnych po zwycięstwie Trumps, ale tak się nie stało. Górnicy zazwyczaj postępują według metali szlachetnych. W ujęciu rocznym (YTD) zasoby górnicze wzrosły. Coeur Mining (CDE), Barrick Gold (ABX), CIA De Minas Buenaventura (BVN) i Hecla Mining (HL) wzrosły odpowiednio odpowiednio: 0,67, 20,9, 21,5 i 23,1. Globalny Fundusz Srebro Górników (SIL) wzrósł o 22,5 YTD. Wskaźniki techniczne Wszystkie cztery firmy górnicze, z wyjątkiem Coeur Mining, sprzedają powyżej swoich krótkoterminowych średnich kroczących 20 dni, jak również 100-dniowych średnich kroczących. Istotna premia na cenie akcji wskazuje na potencjalny spadek cen. Zniżka może wskazywać na wzrost cen. Ceny docelowe trzech wyżej wymienionych firm wydobywczych są znacznie wyższe niż ich obecne ceny, co sugeruje pozytywne perspektywy. Coeur Mining sprzedaje z dyskontem w porównaniu do średniej ceny sprzedaży 20 i 100 dni. Indeks RSI (wskaźnik względnej wytrzymałości) powyżej 70 wskazuje, że zapas został przekroczony i może spaść, a poziom RSI poniżej 30 wskazuje, że zapas został przeterminowany i może wzrosnąć. Odczyty RSI również powoli rosną. W dniu 23 lutego 2017 r. SILs RSI wynosił blisko 66,8, co sugeruje, że może nastąpić dalsze obniżenie ceny. Najprawdopodobniej będzie to kolejna podwyżka stóp procentowych, która mogłaby negatywnie wpłynąć na szlachetne metale, jak i na górnictwo metali szlachetnych.
Comments
Post a Comment