+
이동 평균 (MAS)은 외환에 가장 일반적으로 사용되는 지표 중입니다. 그들은 설정하기 쉽고 해석하기 쉽다. 간단하게 말하자면, 이동 평균은 단순히 주어진 시간 기간 동안 평균 가격의 움직임을 측정한다. 그것은 시장 동향 및 경향을 볼 수 있도록, 가격 데이터를 부드럽게. 보통 트렌드 지표가 이동 이동 평균을 사용하는 방법. 외환 이동 평균으로 결정하는 데 사용됩니다 : - 위, 아래 또는 옆으로 1. 가격의 방향은 분명 단순한 기능 외에 이동 평균은 말할 훨씬 더 있습니다. 2. 가격 위치 - 무역 바이어스 : 평균 이동 위 - 평균 이동 아래, 구매 - 판매하고 있습니다. 3. 가격 모멘텀 - 이동 평균의 각도 : 상승 각도 - 모멘텀 각도 떨어지는 보유 - 모멘텀이 일시 중지 또는 중지합니다. 4. 가격지지 / 저항 수준. 단순 이동 평균 - - 이동 평균 SMA 유형은 특정 기간에 대한 평균 가격을 나타낸다. EMA는 - 지수 평균 이동 - 따라서 단순 이동 평균보다 빠른 가격 변화에 반응, 가장 최근의 데이터에 우선 순위를 부여합니다. WMA - 이동 평균 가중는 - 이전 데이터에 - 가장 최근의 데이터 이하에 중점을두고 있습니다. 외환 (200)에 이동 평균에 대한 가장 일반적인 설정 EMA 200 SMA 100 SMA 50 SMA 34 SMA 20 EMA 20 SMA 10 EMA, 10 SMA 시도하고 테스트 한 후 이동 평균의 좋아하는 설정을 선택합니다. 평균 (DMA)를 이동 난민 저작권 외환-지표 그것은 그 차이점과 일반 이동 평균입니다 : 전통 EMA 외에 이동 평균의 평균 비디오 프리젠 테이션의 다른 버전을 이동, SMA 및 WMA 지표, 여러 가지 다른 Forex 상인 사용할 수 MA가의 유형이있다 (뒤로 또는 앞으로 중) 시간에 이동 된 s의. DMA를 만들기 위해 우리는 Shift 키 값을 추가 음수 값은 이전 버전과 변화를 의미 할 것입니다 - 당신의 이동 평균 간격의 가격 N 번호 뒤에 머물 수 있도록. 이러한 전치 이동 평균 더 추세로 가격을 포함 할 수있다. 양수 값은 앞으로의 변화를 일으킬 것 - 이러한 난민 이동 평균은 어느 정도 다음 움직임을 예측하는 데 도움이되는 선행 지표, 이된다. 나는 5ema, 10ema 및 20ema을 사용했다. 때 모두 10and20ema 위의 5ema 크로스. 나는 긴 입력하고 그 반대. 날은 괜찮 알려주십시오. 왜냐하면 거래를 외환 새로운 오전. Awoooooooooooo 그것은 확실히 확인이야. 이 거래에서 잘 알려진 기술이야. 누군가가 당신의 경험을 바탕으로 최고의 입증 된 이동 평균이 무엇인지 말해 줄 수있는 것은 당신이 그것에서 원하는 것을 따라 다릅니다. 빠른 동향 - 20 SMA, 중간 동향 - 50 SMA, 이상 동향 - 100 또는 200 SMA를. 당신이 아니라 추세를 찾기위한 이동 평균을 사용하기를 원하지만 실제로 당신에게 빠른 구매 / 판매 신호를 얻었다, 당신은 작은 MA 필요한 것이다 경우 - 10 EMA는 가장 많이 사용되는 s의 하나입니다. 안녕, 나는 당신의 설명을 jeffryloo 있어요 것은 이해해로 5 출발을 매우 간단합니다. 당신처럼 내가 50, 100, ATR을 사용합니다. 나는 그들 각각의 다른 색 그냥 쉽게 채널의 높고 낮음을 발견 할 수 있도록 할 수 있습니다. 다른 곳에서는 찾기 어려운 지표와 설명을 제공 주셔서 감사합니다. 당신은 더 당신이 상상할 수있는 것보다 저를 도왔다. 관리는 실력 외환 거래 경험 m 또는 사람을 알 수 있습니다. 무슨 일이 최고 EMA 또는 SMA 12 시간 전망 시장 방향으로 6/8 시간까지 장기로 15 분 차트를 거래를위한 번호 하나. 당신은 또한 더 잘 설명 할 수 있다면 플러스 정확하게 평균 (DMS) 설정이 의미하는 이동 변위의 스크린 샷에 대한 상기 여기에 블로그 게시물에 의해 무엇을 의미하시기 바랍니다. 예 : 그것은 하나의 거래의 시간 프레임 차트와 관련된 번호 (앞서 현재의 시장 가격) 시장에서 앞으로 촛불의 그 각각의 숫자 스틱 3, 또는 현재의 시장 가격 뒤에 촛불 스틱의 각각의 음 -3 번호입니다. 당신이 부드러운 MA를 원하는 경우 많은 감사 존 - SMA는 더 좋을 것이다. 당신이 필요로하는 경우 빠른 MA를이야 - EMA을. 부드럽게하는 것은 약간의 거짓 스파이크를 방지하는 데 도움이뿐만 아니라 시작 및 종료 신호를 지연시킨다. EMA와 함께있는 동안 당신은 가격 변화에 더 빨리 반응을 것이다, 그러나 그것은 잘못된 신호의 증가 속도로 올 것이다. 즉, 차이에요. 모든 EMA와 SMA 모두 15 분 TF에 거래를 위해 효과적으로 사용될 수있는 하나의 거래 시스템에 따라 달라집니다. 이동 평균은 단순히 현재의 타임 프레임의 차트 바의 표시 X 번호를 이동하기위한 시프트 -10 : 마이너스 열 시프트 10 바 뒤에 있음을 의미 플러스 (10)는 앞으로 10 막대를 이동합니다. 당신의 훌륭한 일을 주셔서 감사합니다 안녕하세요. 난 그냥 간단한 질문이 있습니다. 가능 부정적으로 주어진 이동 평균을 대체하고, 여전히 라인업 (MA)가 변위 촛불 / 값의 숫자 뒤에 현재의 촛불보다는 지연에 표시하는 것입니다. 그래서 그냥이 감사를 할 수있는 별도의 표시가있는 경우 나, t이이 MT4에 가능하다고 생각 돈 내가 내 질문에 충분히 이동 평균 분명 희망 - MA를 SMA의 예를 들어, 15 다음 종가와 보안을 고려 일 : 1 주 (5 일) 20, 22, 24, 25, 23이 주 (5 일) 26, 28, 26, 29, 27 주 3 (오일) 28, 30, 27, 29, 28 10- 일 MA는 첫 번째 데이터 점과 제 10 일 종가를 평균한다. 아래 그림과 같이 다음 데이터 포인트 등, 초기 가격을 떨어 날 (11)에 가격을 추가하고 평균을하고있다. 앞서 언급 한 바와 같이 이들이 과거 가격 길어 MA수록 지연하는 시간주기에 기초하고 있기 때문에, MAS는 현재 가격 동작을 지연. 그것은 지난 200 일 동안 가격을 포함하고 있기 때문에 따라서 200 일 MA는 20 일 MA보다 지연의 훨씬 더 큰 학위를해야합니다. 사용하는 MA의 길이는 장기 투자자에 대한 더 적합 단기 거래 및 장기 MA가 사용 짧은 MA가와, 거래 목적에 따라 달라집니다. 200 일 MA 널리 위 중요한 무역 신호로 간주이 이동 평균 아래 휴식과, 투자자와 상인옵니다. MAS는 또한 자신의 중요한 무역 신호를 부여하거나 두 평균은 건너 때. 상승 MA는 보안이 상승 추세에 있음을 나타냅니다. 쇠퇴 MA는 하향 추세에 있음을 나타냅니다있다. 마찬가지로, 상승 모멘텀은 강세 크로스 오버로 확인된다. 이는 단기 MA는 장기 MA 위에 교차 할 때 발생합니다. 하향 운동량 단기 MA가 장기 MA 이하 교차 할 때 발생하는 오버 약세로 확인된다. 에 의해 계산되는 간단한, 또는 산술, 이동 평균. 경기 후 변경 1. 측정 가능한 경제적 요인. 단순 이동 평균과 유사 이동 평균의 유형입니다. 기술적 분석에 사용되는 기술 변화 추세를 파악합니다. 평균 수렴 발산 (또는 MACD)를 이동하는 추세-다음과 같다. 보안의 단기 이동 평균값을 포함하는 크로스 오버. 어떻게 상인의를 사용할 수 있습니다. 우리는 선형 가중 이동 평균에 대해 자세히 살펴과 지수 평활 이동 평균을. 우리는 구매를 확인하고이 매우 간단한 지표를 비교하여 신호를 판매하는 방법을 가르칩니다. 인수 합병 자문은 큰 선수 t을 때로 믿을 수. 많은 자문 기업은 중소기업에 맞는. 이 기술 지표는 투자자가 가격의 움직임을 부드럽게하여 추세를 시각화하는 데 도움이됩니다. 케이시 머피으로 수석 애널리스트 ChartAdvisor 데이터는 계산 대부분의 평균은 주어진 자산의 종가를 가지고 계산으로이를 인수 분해 이동에 사용된다. 우리는 것이라고 생각했다. 당신의 호의에 위험 방정식 : 보상으로 전환 할 수 있습니다 평균 및 기울기를 이동, 가격 사이의 상호 관계를 관리. 잭 엄마는 기술에 정통한하지 않고 설립 제프 베조스 (Jeff Bezos), 스티브 잡스 나 빌 게이츠 같은 전자 상거래 및 기술 기업 성장 그의 전임자와 같은 기존의 기술 천재는 거리가 멀다. 2015 년에 지속적으로 주식의 성능을 업데이트하는 추세가 2016 년 이동 평균을 계속할지 여부를 인수 합병 (M A) 활동의 레코드 수준 뒤에 무엇인지 알아보십시오. 기술적으로 오버레이 이동 평균을 만드는 상인과 시장 분석가에 의해 사용되는 가장 일반적으로 선택 기간을 알아보세요. . 대답은 다른 이동 평균의 유형뿐만 아니라 평균 크로스 오버 이동에 대해 알아, 그들이에 사용되는 방법을 이해하는 읽기 이동 평균은 가격 차트에 적용 할 때 상인과 분석가 및 유용에 대한 유리한 것으로 입증 왜 대답을 참조하십시오 읽어보십시오. 답변 보안의 가격 행동과 이동의 관계에 입각 기본 이동 평균 전략에 대해 알아보십시오. 이동 평균의 이러한 두 가지 유형의 유일한 차이점 원치 판독은 각 사용 된 데이터의 변화를 도시 감도이다. 읽기 대답 이동 평균은 운동량을 측정하는 기술 상인에 의해 사용되는 매우 인기있는 도구입니다. 이러한 평균의 주요 목적. 일반적으로 수명 동안 특정 시간에 회사의 지분의 일정량으로 변환 할 수있는 결합을 답변 읽어보십시오. 주식 시장에 투자 초과 수익률은 국채의 반환 등의 위험이없는 속도를 통해 제공합니다. 500 주식의 인덱스는 다른 요인들 중 시장 규모, 유동성 및 업계 그룹에 대한 선택. 의 S P 500은 디자인된다. 여러 가지 재정적 인 결정을 부여 할 때 시도가 납세 의무를 최소화합니다. 세금 효율적인 다양한있다. Italexit도 Italeave로 알려진 짧은은 참조하는 용어 Brexit의 이탈리아의 유도체이다. 짧은 Oustria는 때 미국 2016 년 6 월에서 유래 용어 Brexit의 오스트리아 버전입니다. 리마는 평균 모델을 이동 회귀 통합을 의미합니다. 변량은 (단일 벡터) ARIMA 자체 관성에 전적으로 기초한 일련의 미래 값을 투사하는 예측 기법이다. 주된 애플리케이션은 적어도 40 과거 데이터 포인트를 요구 단기 예측의 영역이다. 데이터가 아웃 라이어 최소한의 시간에 따른 안정적인 또는 일관된 패턴을 나타내는 때 가장 잘 작동합니다. 데이터가 비교적 길고 과거 관찰 사이의 상관 관계가 안정 될 때 경우에 (원래 저자 후) 박스 - 젠킨스라는 ARIMA는 스무딩 기술을 지수에 일반적으로 우수하다. 데이터가 짧거나 높은 휘발성이라면 어떤 스무딩 방법은 잘 수행 할 수있다. 적어도 38 데이터 포인트가없는 경우 ARIMA보다 다른 방법을 고려해야합니다. ARIMA 방법을 적용하는 첫 번째 단계는 정상 성을 확인하는 것입니다. 정지성이 일련의 시간에 따른 비교적 일정한 수준으로 남아 있다는 것을 의미한다. 경향은 대부분의 경제 또는 비즈니스 응용 프로그램에서와 같이 존재하는 경우, 데이터가 고정되지 않습니다. 데이터는 또한 시간이 지남에 따라 그 변동에 일정한 분산을 표시해야합니다. 이것은 쉽게 크게 계절 빠른 속도로 성장하고 일련 보인다. 이러한 경우에, 계절의 기복은 시간이 지남에 따라 더 극적인 될 것입니다. 이러한 정상 성 조건이 충족되지 않고, 처리와 관련된 많은 계산이 계산 될 수 없다. 데이터의 그래픽 플롯이 nonstationarity를 나타내는 경우에, 당신은 차 시리즈를해야한다. 차이점은 고정 하나에 비 정적 시리즈를 변환하는 훌륭한 방법입니다. 이것은 이전의 현재 시간의 관찰을 감산함으로써 수행된다. 이 변환은 일련 회만 수행 된 경우, 데이터가 처음으로 구별 된 것을 말한다. 하여 일련의 비교적 일정한 비율로 증가되는 경우이 프로세스는 본질적 경향을 제거한다. 이 증가하는 속도로 성장하면 다시 동일한 절차 및 차분 데이터를 적용 할 수있다. 당신의 데이터는 둘째으로 구별 될 것이다. 자기 상관은 데이터 계열은 시간이 지남에 따라 그 자체에 관한 방법을 나타내는 수치이다. 보다 정확하게는, 그주기의 특정 수의 데이터 값은 시간 간격을 통해 서로 어떻게 상관되는지에 강하게 측정한다. 기간 수 떨어져 일반적 지연이라고한다. 예를 들어, 지연 한 조치에서 자기 상관이 얼마나 떨어져 시리즈 전반에 걸쳐 서로 상관 관계가 1 시간 값. 지연에서 자기 상관 데이터 두 기간 떨어져 시리즈 전반에 걸쳐 상관 방법이 측정합니다. 자기 상관은 1 내지 -1의 범위 일 수있다. -1 가까운 값은 높은 음의 상관 관계를 의미하는 동안 1에 가까운 값은 높은 양의 상관 관계를 나타냅니다. 이러한 조치는 대부분 correlagrams라는 그래픽 플롯을 통해 평가됩니다. correlagram 다른 시차에 주어진 계열의 자동 상관 값을 나타내는. 이 자기 상관 함수라고하고 ARIMA 방법에있어서 매우 중요하다. ARIMA 방법론은 자기 회귀 평균 파라미터 이동 호출하는지의 함수로서 고정 된 시계열로 움직임을 설명하기 위해 시도한다. 이들은 같은 AR 매개 변수 (autoregessive) 및 MA 매개 변수 (이동 평균)이라고합니다. 단 1 매개 변수를 가진 AR 모델로 기록 될 수있다. 순서 조사 아래에있는 A를 X (t) A (1) X (t-1) E (t) 여기서, X (t)의 시계열 (1) 회귀 파라미터 1 X (t-1)의 시계열 1 기간 E를 지연된 (t) 모델의 오차항이 단순히 주어진 값 X (t)의 이전 값, X (t-1), 더하기 일부 설명 할 수없는 임의의 오차 E (t)의 일부 기능에 의해 설명 될 수 있다는 것을 의미한다. (A)의 추정 값을 (1) 0.30 되었다면, 일련의 현재 값은 1 개월 전 값의 30에 관련 될 것이다. 물론, 일련의 하나 이전의 값보다 더 관련 될 수있다. 예를 들어, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t)이 시리즈의 전류 값은 직전의 2 값의 조합임을 나타낸다 X (t-1), X (t-2), 플러스 어떤 임의의 오류 E (t). 우리의 모델은 지금 주문 2. 평균 모델을 이동하는 회귀 모델 : 박스 - 젠킨스 모델의 두 번째 유형은 이동 평균 모델이라고합니다. 이 모델은 AR 모델과 매우 유사하지만, 그들 뒤에 개념은 매우 다르다. 이동 평균 파라미터 t 단지 최근 시간주기에서 발생 랜덤 오류주기에서 발생하는 관련된, 즉 E (t-1), E (t-2) 등이 아니라 X (t-1), X (보다 t-2), (자기 회귀 접근법에서와 같이이 Xt-3). 다음과 같이 하나의 MA 용어와 이동 평균 모델은 기록 될 수있다. X (t) - B (1) E (t-1) E (t)라는 용어 B (1) 매개 변수 앞의 음의 부호 만 대회에 사용되는 순서 (1)의 MA이라고하며 일반적으로 인쇄 대부분의 컴퓨터 프로그램에 의해 자동적으로 아웃. 상기 모델은 단순히 X (t)의 임의의 주어진 값 바로 이전 기간, E (t-1) 만 랜덤 오류에 관련된, 현재 에러 항을, E (t)되는 것을 말한다. 회귀 모델의 경우에서와 같이, 이동 평균 모델 고차 구조의 다른 조합을 덮는 길이와 평균 이동으로 연장 될 수있다. ARIMA 방법은 모델 회귀와 함께 평균 매개 변수를 이동을 모두 포함하는 내장 할 수 있습니다. 이 모델은 종종 혼합 모델이라고합니다. 이것이 더 복잡한 예측 도구있게되지만, 구조는 실제로 더 시리즈 시뮬레이션하고보다 정확한 예측을 생성 할 수있다. 둘 - 순수 모델은 구조는 AR 또는 MA 매개 변수로 구성되어 있음을 의미한다. 그들은 자기 회귀 (AR)의 조합을 사용하고 있기 때문에이 방법에 의해 개발 된 모델은 일반적으로 적분 (I), ARIMA 모형이라고 - 예측을 생성하는 차분의 역 프로세스를 참조하면, 평균 (MA) 작업을 이동. ARIMA 모델은 일반적으로 ARIMA (P, D, Q)로 적혀있다. 이 회귀 요소 (p), 차분 연산자 (d) 수, 이동 평균 기간이 최상위의 순서를 나타낸다. 예를 들어, ARIMA (2,1,1)는 일련의 정상 성을 유도 한 번으로 구별 된 평균 요소를 이동 1 차와 2 차 회귀 모델을 가지고 있다는 것을 의미한다. 오른쪽 사양을 따기 : 클래식 박스 - 젠킨스의 주요 문제는 - i. e. 사용할 ARIMA 사양을 결정하려고한다 AR 및 / 또는 MA 매개 변수를 포함하는 방법 많은. 이 박스 Jenkings 1976의 대부분은 식별 과정에 전념 한 것입니다. 이 샘플의 자기 상관 및 부분 자기 상관 함수의 그래프의 수치 eval - uation 의존. 글쎄, 당신의 기본 모델에 대한 작업이 너무 어려운 일이 아니다. 각각은 특정한 방식을 보면 자기 상관 기능을 가지고 있습니다. 당신이 복잡성에 갈 때, 패턴은 너무 쉽게 감지되지 않습니다. 문제를 더 어렵게 만들려면, 데이터는 기본 과정의 샘플을 나타냅니다. 이것은 샘플링 에러 (특이점, 측정 오차 등) 이론적 인 식별 과정을 왜곡시킬 수 있다는 것을 의미한다. 기존 ARIMA 모델링 예술보다는 과학이 이유입니다.
No comments:
Post a Comment