Moving Average Variabel

Variable Index Dynamischer Durchschnittlicher Variabler Index Dynamischer Durchschnittlicher Technischer Indikator (VIDYA) wurde von Tushar Chande entwickelt. Es ist ein originelles Verfahren zur Berechnung des Exponential Moving Average (EMA) mit der sich dynamisch verändernden Mittelungsperiode. Die Zeitdauer der Mittelung hängt von der Marktvolatilität ab, da das Maß der Volatilität der Chande Momentum Oscillator (CMO) gewählt wurde. Dieser Oszillator misst das Verhältnis zwischen der Summe der positiven Inkremente und der Summe der negativen Inkremente für eine bestimmte Periode (CMO-Periode). Der CMO-Wert wird als Verhältnis zum Glättungsfaktor EMA verwendet. Daher muss VIDYA Parameter einrichten: Zeitraum der CMO und Zeitraum der EMA. Anwendung In der Regel wird nicht VIDYA selbst in Trading-Systemen verwendet, sondern seine obere und untere Grenze (Oberband-Amp-Lower-Band), die durch N über und unter VIDYA. Die Interpretation des Indikators für den Empfang von Handelssignalen in dieser Form erfolgt ähnlich wie bei Bollinger Bandsreg. Berechnung Der Standard-Exponentialbewegungsdurchschnitt wird nach folgender Formel berechnet: EMA (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (PeriodEMA1) Glättungsfaktor PeriodEMA EMA Mittelungszeitraum (i) Strom Preis EMA (i-1) früheren Wert von EMA. Der Wert von Variable Index Dynamic Average wird analog zu CMO berechnet: VIDYA (i) F ABS (CMO (i)) VIDYA (i-1) (1 - F ABS (CMO (i))) ABS (CMO (i)) absoluter Stromwert Chande Momentum-Oszillator VIDYA (i-1) vorheriger Wert von VIDYA. Der Wert von CMO wird gemäß der folgenden Formel berechnet: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) aktuelle Summe positiver Preisschritte für den Zeitraum DnSum (i) aktuelle Summe der negativen Preisschritte für den Zeitraum. Variable Moving Average Die Variable Moving Average Studie ermöglicht es Ihnen, sehr kreativ mit den gleitenden Durchschn. Drei gleitende Mittelwerte werden angewandt (normal, exponentiell und geglättet). Eigenschaften Zeitraum1. Für den normalen Moving Average, die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 10. Period2. Für die Exponential Moving Average, die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 10. Period3. Für die geglättete gleitende Durchschnitt, die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 10. Aspekt: ​​Das Feld Symbol, auf dem die Studie berechnet wird. Feld ist auf Default gesetzt, das beim Betrachten eines Diagramms für ein bestimmtes Symbol dasselbe wie Close ist. Interpretation Moving Averages sind eines der am häufigsten verwendeten technischen Werkzeuge. Sie folgen dem Trend, glätten die normalen Schwankungen der Daten und signalisieren dem Investor lange und kurze Positionen. Ein Moving Average kann als normales Crossover-Handelssystem angezeigt werden, wenn Sie bis zu drei verschiedene Durchschnitte auswählen. Die meisten Anleger und Charting-Services verwenden drei gleitende Durchschnitte. Ihre Längen bestehen typischerweise aus kurz-, mittel - und langfristig. Ein übliches System ist 4, 9 und 18 Intervalle. Ein Intervall kann Zecken, Minuten, Tage, Wochen oder sogar Monate sein, die vom Diagrammtyp abhängen. Normal verlaufende durchschnittliche Crossover-Buysellsignale sind wie folgt: Ein Kaufsignal wird geflasht, wenn der Kurz - und Mittelwertmittelwert sich von unterhalb zu über dem längerfristigen Durchschnitt kreuzt. Umgekehrt wird ein Verkaufssignal ausgegeben, wenn die kurz - und mittelfristigen Durchschnittswerte sich von oben nach unterhalb des längerfristigen Durchschnitts kreuzen. Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung der Schlusskurse mit dem gleitenden Durchschnitt (s). Wenn der Schlusskurs über dem gleitenden Durchschnitt liegt, pflegen Sie eine Long-Position. Wenn der Schlusskurs unter den gleitenden Durchschnitt fällt, liquidieren Sie jede Long-Position und legen eine Short-Position fest. Denken Sie daran, jeder gleitende Durchschnitt System funktioniert am besten in Trends Märkte. Inhalt Quelle: FutureSource View Weitere technische Analysen Studien Primäre Seitenleiste Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alle Rechte vorbehalten. Dieses Material wird als Aufforderung zur Eintragung eines Derivatgeschäfts vermittelt. Dieses Material wurde von einem Daniels Trading Broker, der Research Marktkommentar und Handel Empfehlungen als Teil seiner Aufforderung zur Einreichung von Konten und die Aufforderung für Trades aber Daniels Trading nicht unterhalten eine Forschungsabteilung, wie in CFTC-Regel 1.71 definiert. Daniels Trading, seine Auftraggeber, Broker und Mitarbeiter können Derivate für ihre eigenen Konten oder für die Konten anderer handeln. Aufgrund verschiedener Faktoren (z. B. Risikobereitschaft, Margin-Anforderungen, Handelsziele, kurzfristige und langfristige Strategien, technische und fundamentale Marktanalysen und andere Faktoren) kann ein solches Handelsprodukt zur Einleitung oder Liquidierung von Positionen führen, Oder den darin enthaltenen Stellungnahmen und Empfehlungen widersprechen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indikator für die zukünftige Wertentwicklung. Das Risiko von Verlusten in Futures-Kontrakten oder Rohstoffoptionen kann erheblich sein, und daher sollten die Anleger die Risiken, die sich aus der Nutzung von Leverage-Positionen ergeben, verstehen und die Verantwortung für die damit verbundenen Risiken und deren Ergebnisse übernehmen. Sie sollten sorgfältig prüfen, ob dieser Handel für Sie geeignet ist im Hinblick auf Ihre Umstände und finanziellen Ressourcen. Sie sollten die Risikoveröffnungs-Webseite lesen, auf die bei DanielsTrading am unteren Ende der Homepage zugegriffen wird. Daniels Trading ist weder Mitglied noch unterstützt es ein Handelssystem, einen Newsletter oder einen ähnlichen Dienst. Daniels Trading übernimmt keinerlei Gewährleistung oder Überprüfung von Leistungsansprüchen, die von solchen Systemen oder Dienstleistungen erbracht werden. Stata: Datenanalyse und statistische Software Nicholas J. Cox, Durham University, Großbritannien Christopher Baum, Boston College egen, ma () und seine Einschränkungen Statarsquos offensichtlichste Befehl Zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte ist die ma () - Funktion von egen. Bei einem Ausdruck wird ein gleitender Durchschnitt für diesen Ausdruck erstellt. Standardmäßig wird als 3. genommen, muss ungerade sein. Allerdings kann, wie der manuelle Eintrag angibt, egen, ma () nicht mit varlist kombiniert werden:. Und aus diesem Grund ist es nicht auf Paneldaten anwendbar. In jedem Fall steht er außerhalb des Satzes von Befehlen, die speziell für Zeitreihen geschrieben werden, siehe Zeitreihen für Details. Alternative Ansätze Zur Berechnung von Bewegungsdurchschnitten für Paneldaten gibt es mindestens zwei Möglichkeiten. Beide hängen davon ab, dass der Dataset vorher tsset wurde. Das ist sehr viel wert: nicht nur können Sie sich immer wieder spezifizieren Panel variabel und Zeit variabel, aber Stata verhält sich intelligent jede Lücken in den Daten. 1. Schreiben Sie Ihre eigene Definition unter Verwendung von Zeitreihenoperatoren wie L. und F. Geben Sie die Definition des gleitenden Durchschnitts als Argument für eine generierte Anweisung an. Wenn Sie dies tun, sind Sie natürlich nicht auf die gleich gewichteten (ungewichteten) zentrierten Bewegungsdurchschnitte beschränkt, die von egen, ma () berechnet wurden. Zum Beispiel würden gleich gewichtete Dreiphasenbewegungsdurchschnitte gegeben und einige Gewichte können leicht angegeben werden: Sie können natürlich einen Ausdruck wie log (myvar) anstelle eines Variablennamens wie myvar angeben. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Stata automatisch das Richtige für Paneldaten macht: führende und nacheilende Werte werden in Panels ausgearbeitet, genauso wie Logik diktiert. Der bemerkenswerteste Nachteil ist, dass die Befehlszeile ziemlich lang werden kann, wenn der gleitende Durchschnitt mehrere Begriffe beinhaltet. Ein anderes Beispiel ist ein einseitiger gleitender Durchschnitt, der nur auf vorherigen Werten basiert. Dies könnte nützlich sein für die Erzeugung einer adaptiven Erwartung dessen, was eine Variable nur auf Informationen basieren wird: was könnte jemand prognostizieren für den aktuellen Zeitraum auf der Grundlage der letzten vier Werte, mit einem festen Gewichtungsschema (A 4-Periode Verzögerung sein könnte Besonders gebräuchlich mit vierteljährlichen Zeitreihen.) 2. Verwenden Sie egen, filter () von SSC Verwenden Sie den benutzerdefinierten egen function filter () aus dem egenmore package auf SSC. In Stata 7 (aktualisiert nach dem 14. November 2001) können Sie dieses Paket installieren, nachdem egenmore auf die Details zu filter () hingewiesen hat. Die beiden obigen Beispiele würden gerendert (In diesem Vergleich ist der generierte Ansatz vielleicht transparenter, aber wir sehen ein Beispiel des Gegenteils in einem Moment.) Die Lags sind eine Numliste. Führt zu negativen Verzögerungen: In diesem Fall verlängert sich -11 auf -1 0 1 oder Blei 1, verzögert 0, Verzögerung 1. Die Koeffizienten, eine weitere Numliste, multiplizieren die entsprechenden nacheilenden oder führenden Elemente: In diesem Fall sind diese Elemente F1.myvar . Myvar und L1.myvar. Der Effekt der Normalisierungsoption besteht darin, jeden Koeffizienten durch die Summe der Koeffizienten zu skalieren, so daß die Koeffizienten von 13 13 13 und coef (1 2 1) normalisiert sind, äquivalent zu Koeffizienten von 14 12 14 ist Sie müssen nicht nur die Verzögerungen, sondern auch die Koeffizienten angeben. Da egen, ma () den gleich gewichteten Fall liefert, ist der Hauptgrund für egen, filter (), den ungleich gewichteten Fall zu unterstützen, für den Sie Koeffizienten angeben müssen. Es könnte auch gesagt werden, dass die verpflichtenden Benutzer, um Koeffizienten angeben ist ein wenig mehr Druck auf sie zu denken, welche Koeffizienten sie wollen. Die wichtigste Rechtfertigung für gleiche Gewichte ist, wir schätzen, Einfachheit, aber gleiche Gewichte haben miese Frequenzbereich Eigenschaften, um nur eine Erwägung zu erwähnen. Das dritte Beispiel oben könnte entweder von denen ist nur so kompliziert wie die Generierung Ansatz. Es gibt Fälle, in denen egen, filter () eine einfachere Formulierung ergibt als erzeugen. Wenn Sie einen neun-term-Binomialfilter suchen, der von den Klimatologen als nützlich empfunden wird, dann sieht es vielleicht weniger schrecklich aus und ist leichter zurecht zu kommen. Genau wie beim generierten Ansatz funktioniert egen, filter () ordnungsgemäß mit Panel-Daten. Tatsächlich hängt es, wie oben erwähnt, davon ab, daß der Dataset vorher tsset wurde. Eine grafische Spitze Nach der Berechnung Ihrer gleitenden Durchschnitte werden Sie wahrscheinlich einen Graphen betrachten wollen. Der benutzerdefinierte Befehl tsgraph ist schlau um Tsset-Datasets. Installieren Sie es in einem up-to-date Stata 7 von ssc inst tsgraph. Was ist mit der Teilmenge mit if Keine der obigen Beispiele verwenden, wenn Einschränkungen. In der Tat egen, ma () wird nicht zulassen, wenn angegeben werden. Gelegentlich Menschen wollen verwenden, wenn bei der Berechnung der gleitenden Durchschnitte, aber seine Verwendung ist ein wenig komplizierter als es normalerweise ist. Was würden Sie von einem gleitenden Durchschnitt erwarten? Lassen Sie uns zwei Möglichkeiten identifizieren: Schwache Interpretation: Ich möchte keine Ergebnisse für die ausgeschlossenen Beobachtungen sehen. Starke Interpretation: Ich möchte nicht, dass Sie die Werte für die ausgeschlossenen Beobachtungen verwenden. Hier ist ein konkretes Beispiel. Angenommen, infolge einer Bedingung sind die Beobachtungen 1-42 eingeschlossen, aber nicht die Beobachtungen 43 an. Aber der gleitende Durchschnitt für 42 wird unter anderem von dem Wert für die Beobachtung 43 abhängen, wenn der Mittelwert sich nach hinten und vorne erstreckt und eine Länge von mindestens 3 hat, und er wird in einigen Fällen von einigen der Beobachtungen 44 abhängen. Unsere Vermutung ist, dass die meisten Menschen für die schwache Interpretation gehen würde, aber ob das korrekt ist, egen, filter () nicht unterstützt, wenn entweder. Sie können immer ignorieren, was Sie donrsquot wollen oder sogar unerwünschte Werte auf fehlende danach mit replace setzen. Eine Notiz über fehlende Ergebnisse an den Enden der Serie Da gleitende Mittelwerte Funktionen von Lags und Leads sind, erzeugt eMe () fehlende Stellen, wo die Lags und Leads nicht existieren, am Anfang und Ende der Reihe. Eine Option nomiss zwingt die Berechnung der kürzeren, nicht beanspruchten gleitenden Mittelwerte für die Schwänze. Im Gegensatz dazu weder erzeugen noch egen, filter () macht oder erlaubt, etwas Besonderes, um fehlende Ergebnisse zu vermeiden. Wenn einer der für die Berechnung benötigten Werte fehlt, fehlt dieses Ergebnis. Es ist Aufgabe der Benutzer zu entscheiden, ob und welche Korrekturchirurgie für solche Beobachtungen erforderlich ist, vermutlich nach dem Betrachten des Datensatzes und unter Berücksichtigung aller zugrunde liegenden Wissenschaft, die gebracht werden kann.