Slik bruker du et flytende gjennomsnitt for å kjøpe aksjer Det bevegelige gjennomsnittet (MA) er et enkelt teknisk analyseverktøy som utjevner prisdata ved å skape en konstant oppdatert gjennomsnittspris. Gjennomsnittet er tatt over en bestemt tidsperiode, som 10 dager, 20 minutter, 30 uker eller hvilken som helst tidsperiode handelsmannen velger. Det er fordeler ved å bruke et glidende gjennomsnitt i din handel, samt alternativer på hvilken type glidende gjennomsnitt som skal brukes. Flytte gjennomsnittlige strategier er også populære og kan skreddersys til enhver tidsramme, og passer til både langsiktige investorer og kortsiktige forhandlere. (se De fire øverste tekniske indikatorene Trend Traders trenger å vite.) Hvorfor bruke et flytende gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt kan bidra til å redusere mengden støy på et prisdiagram. Se på retningen av det bevegelige gjennomsnittet for å få en grunnleggende ide på hvilken måte prisen beveger seg. Vinklet opp og prisen går oppover (eller var nylig) samlet, vinklet ned og prisen beveger seg nedover generelt, beveger seg sidelengs, og prisen er sannsynligvis i en rekkevidde. Et glidende gjennomsnitt kan også fungere som støtte eller motstand. I en uptrend kan et 50-dagers, 100-dagers eller 200-dagers glidende gjennomsnitt opptre som et støttenivå, som vist i figuren nedenfor. Dette skyldes at gjennomsnittet fungerer som et gulv (støtte), så prisen hopper opp av den. I en downtrend kan et bevegelige gjennomsnittsmiddel virke som motstand som et tak, prisen treffer det og begynner deretter å falle igjen. Prisen vil ikke alltid respektere det bevegelige gjennomsnittet på denne måten. Prisen kan løpe gjennom den litt eller stoppe og reversere før du når den. Som en generell retningslinje, hvis prisen er over et glidende gjennomsnitt, er trenden oppe. Hvis prisen er under et glidende gjennomsnitt, er trenden nede. Flytte gjennomsnitt kan ha forskjellige lengder skjønt (diskuteres kort tid), så man kan indikere en opptrending, mens en annen indikerer en nedtrengning. Typer av bevegelige gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt kan beregnes på forskjellige måter. Et fem dagers enkelt glidende gjennomsnitt (SMA) legger bare opp de fem siste daglige sluttkursene og deler det med fem for å skape et nytt gjennomsnitt hver dag. Hvert gjennomsnitt er koblet til det neste, og skaper den enkeltstrømmende linjen. En annen populær type bevegelige gjennomsnitt er eksponentiell glidende gjennomsnitt (EMA). Beregningen er mer kompleks, men gjelder i utgangspunktet mer vekt til de siste prisene. Skriv en 50-dagers SMA og en 50-dagers EMA på samme diagram, og du vil legge merke til at EMA reagerer raskere på prisendringer enn SMA gjør, på grunn av den ekstra vekten på de siste prisdataene. Kartlegging av programvare og handelsplattformer gjør beregningene, så ingen manuell matte er nødvendig for å bruke en MA. En type MA er ikke bedre enn en annen. En EMA kan fungere bedre på et aksje - eller finansmarkedet for en tid, og andre ganger kan en SMA fungere bedre. Tidsrammen valgt for et bevegelig gjennomsnittsnivå vil også spille en viktig rolle i hvor effektiv det er (uavhengig av type). Flytende gjennomsnittlig lengde Vanlige bevegelige gjennomsnittslengder er 10, 20, 50, 100 og 200. Disse lengdene kan brukes på en hvilken som helst tidsramme for diagrammer (ett minutt, daglig, ukentlig, osv.), Avhengig av handelshandelshorisonten. Tidsrammen eller lengden du velger for et bevegelige gjennomsnitt, også kalt tittelperioden, kan spille en stor rolle i hvor effektiv det er. En MA med kort tidsramme vil reagere mye raskere på prisendringer enn en MA med en lang titt tilbake periode. I figuren under 20-dagers glidende gjennomsnitt sporer vi mer nøyaktig den aktuelle prisen enn 100-dagers gjør. 20-dagene kan være av analytisk fordel for en kortere handler siden det følger prisen nærmere, og produserer derfor mindre lag enn det langsiktige glidende gjennomsnittet. Lag er tiden det tar for et glidende gjennomsnitt for å signalere en potensiell reversering. Tilbakekall, som en generell retningslinje, når prisen ligger over et bevegelig gjennomsnittsnivå, regnes trenden opp. Så når prisen faller under det glidende gjennomsnittet, signaliserer det en potensiell reversering basert på den MA. Et 20-dagers glidende gjennomsnitt vil gi mange flere reverseringssignaler enn et 100-dagers glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt kan være lengde, 15, 28, 89 osv. Justering av glidende gjennomsnitt slik at det gir mer nøyaktige signaler på historiske data kan bidra til å skape bedre fremtidige signaler. Trading Strategies - Crossovers Crossovers er en av de viktigste bevegelige gjennomsnittlige strategiene. Den første typen er en prisovergang. Dette ble diskutert tidligere, og er når prisen krysser over eller under et glidende gjennomsnitt for å signalere en potensiell endring i trenden. En annen strategi er å bruke to bevegelige gjennomsnitt til et diagram, en lengre og en kortere. Når kortere MA krysser over lengre sikt, er det et kjøpssignal som det indikerer at trenden skifter opp. Dette kalles et gyldent kors. Når kortere MA krysser over lengre sikt, er det et salgssignal som det indikerer at trenden går nedover. Dette er kjent som et dødpunktskryss. Flytte gjennomsnitt beregnes ut fra historiske data, og ingenting om beregningen er forutsigbar i naturen. Derfor kan resultater ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt være tilfeldige - til tider ser markedet ut til å respektere MA-støtteresistans og handelssignaler. og andre ganger viser det ingen respekt. Et stort problem er at hvis prishandlingen blir hakket, kan prisen svinge frem og tilbake som genererer flere trend reversaltrade signaler. Når dette skjer, er det best å gå til side eller bruke en annen indikator for å bidra til å avklare trenden. Det samme kan oppstå med MA crossovers, der MAs blir forvirret i en periode som utløser flere (liknende tapende) handler. Flytte gjennomsnitt fungerer ganske bra i sterke trender, men ofte dårlig i hakkete eller varierte forhold. Justering av tidsrammen kan hjelpe til med dette midlertidig, selv om det til enhver tid er noen problemer med disse problemene, uansett hvilken tidsramme som er valgt for MA (e). Et glidende gjennomsnitt forenkler prisdata ved å utjevne det og lage en flytende linje. Dette kan gjøre isolerende trender enklere. Eksponentielle glidende gjennomsnitt reagerer raskere på prisendringer enn et enkelt glidende gjennomsnitt. I noen tilfeller kan dette være bra, og i andre kan det føre til falske signaler. Flytte gjennomsnitt med kortere tittelperiode (20 dager, for eksempel) vil også reagere raskere på prisendringer enn gjennomsnitt med lengre utseende (200 dager). Flytte gjennomsnittsoverskridelser er en populær strategi for både oppføringer og utganger. MAs kan også markere områder med potensiell støtte eller motstand. Mens dette kan virke forutsigbart, er glidende gjennomsnitt alltid basert på historiske data og viser bare gjennomsnittsprisen over en bestemt tidsperiode. Beta er et mål for volatiliteten, eller systematisk risiko, av en sikkerhet eller en portefølje i forhold til markedet som helhet. En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. Det første salg av aksjer av et privat selskap til publikum. IPO er ofte utstedt av mindre, yngre selskaper som søker. Gjeldsgraden er gjeldsraten som brukes til å måle selskapets økonomiske innflytelse eller en gjeldsgrad som brukes til å måle en person. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende sluttpriser over 15 dager: Uke 1, 5, 5, 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA gjennomsnittlig sluttpriser for de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under et lengre sikt MA. moving gjennomsnitt Gjennomsnitt av tidsseriedata (observasjoner like fordelt i tid) fra flere sammenhengende perioder. Kalt flytting fordi det kontinuerlig omdannes når nye data blir tilgjengelige, går det fremover ved å slippe den tidligste verdien og legge til den nyeste verdien. For eksempel kan det bevegelige gjennomsnittet på seks måneders salg beregnes ved å ta gjennomsnittet av salget fra januar til juni, deretter gjennomsnittet av salget fra februar til juli, deretter fra mars til august og så videre. Flytte gjennomsnitt (1) redusere effekten av midlertidige variasjoner i data, (2) forbedre passformen til en linje (en prosess kalt utjevning) for å vise datasendensen tydeligere, og (3) markere en verdi over eller under trend. Hvis du regner med noe med svært høy varians, er det beste du kan gjøre, å finne ut det bevegelige gjennomsnittet. Jeg ønsket å vite hva det bevegelige gjennomsnittet var av dataene, så jeg ville få en bedre forståelse av hvordan vi gjorde. Når du prøver å finne ut noen tall som endrer seg ofte, er det beste du kan gjøre å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Bollinger BandsTime Serie Analyse og dens applikasjoner: Med R Eksempler R Tidsserie hurtigreparasjon Siden bruker JavaScript for syntaksutheving. Det er ikke nødvendig å slå den på, men koden blir vanskeligere å lese. Dette er bare en kort spasertur ned tid seRies lane. Mitt råd er å åpne R og spille sammen med opplæringen. Forhåpentligvis har du installert R og funnet ikonet på skrivebordet ditt som ser ut som en R. vel, det er en R. Hvis du bruker Linux, så stopp å se fordi den ikke er der. bare åpne en terminal og skriv inn R (eller installer R Studio.) Hvis du vil ha mer på tidsseriegrafik, spesielt ved hjelp av ggplot2. se grafikk hurtigreparasjonen. Den raske løsningen er ment å utsette deg for grunnleggende R-tidsserieegenskaper og er klassifisert morsomt for folk i alderen 8 til 80. Dette er IKKE ment å være en leksjon i tidsserieanalyse, men hvis du vil ha en, kan du prøve det så kort kurs: loz Baby trinn. Din første R-sesjon. Bli komfortabel, så start henne opp og prøv noe enkelt tillegg: Ok, nå er du en ekspert, bruk R. skulle få astsa nå: Nå som du er lastet, kan vi starte. La oss gå Først, velg med Johnson Amp Johnson datasettet. Den er inkludert i astsa som jj. den dynOmite karakteren fra Good Times. Først, se på det. og du ser at jj er en samling av 84 numre kalt en tidsserieobjekt. Å seeremove dine objekter: Hvis du er en Matlab (eller lignende) bruker, kan du tenke at jj er en 84 ganger 1 vektor, men det er det ikke. Den har rekkefølge og lengde, men ingen dimensjoner (ingen rader, ingen kolonner). R ringer slike objekter vektorer, så du må være forsiktig. I R har matriser dimensjoner, men vektorer gjør det ikke - de er bare dingle rundt i cyberspace. Nå kan vi lage en månedlig tidsserieobjekt som starter i juni i år 2293. Vi går inn i Vortex. Legg merke til at Johnson og Johnson-dataene er kvartalsvise inntekter, og dermed har frekvensen4. Tidsserien zardoz er månedlig data, derfor har den frequency12. Du får også noen nyttige ting med ts-objektet, for eksempel: Prøv nå et plott av Johnson Johnson-dataene: Grafen som vises er litt mer fancy enn koden vil gi. For detaljer, se siden for hurtiggrafikk for grafikk. Dette gjelder for resten av tomtene du vil se her. Prøv disse og se hva som skjer: og mens du er her, sjekk ut plot. ts og ts. plot. Merk at hvis dataene dine er en tidsserieobjekt, vil plot () gjøre trikset (for en enkel tidssplott, det vil si). Ellers vil plot. ts () tvinge grafikken til en tidsplan. Hva med filteringsmoothing Johnson Amp Johnson serien ved hjelp av et tosidig glidende gjennomsnitt. La oss prøve dette: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj t2) og velg en lowess (lowess - du kjenner rutinen) passer for moro skyld. Lar forskjellig de loggede dataene og kalle det dljj. Så godt lek med dljj. Nå er et histogram og en Q-Q-plot, en på toppen av den andre (men på en fin måte): Vi kan sjekke korrelasjonsstrukturen til dljj ved hjelp av ulike teknikker. Først, se på et rutenett av scatterplots of dljj (t) versus lagged values. Linjene har en lavpasform og prøven er blå i esken. Nå kan vi se på ACF og PACF av dljj. Legg merke til at LAG-aksen er i frekvens. så 1,2,3,4,5 tilsvarer lags 4,8,12,16,20 fordi frekvens4 her. Hvis du ikke liker denne typen merking, kan du erstatte dljj i noen av de ovennevnte ved ts (dljj, freq1) f. eks. acf (ts (dljj, freq1), 20) Vi fortsetter å prøve en strukturell nedbrytning av logs (jj) trend sesongfeil ved bruk av lowess. Hvis du vil inspisere residuene, for eksempel, er de i dogtime. series, 3. den tredje kolonnen i den resulterende serien (sesong - og trendkomponentene er i kolonne 1 og 2). Sjekk ut ACF av residuals, acf (dogtime. series, 3) residensene arent white-ikke en gang i nærheten. Du kan gjøre litt (veldig lite) bedre ved å bruke et lokalt sesongvindu, i motsetning til det globale som brukes ved å spesifisere per. Skriv stl for detaljer. Det er også noe som heter StructTS som passer til parametriske strukturelle modeller. Vi bruker ikke disse funksjonene i teksten når vi presenterer strukturell modellering i kapittel 6 fordi vi foretrekker å bruke egne programmer. loz Dette er en god tid å forklare. I det ovennevnte er hunden et objekt som inneholder en mengde ting (teknisk term). Hvis du skriver hunden. Du vil se komponentene, og hvis du skriver oppsummering (hund), får du et lite sammendrag av resultatene. En av hundens komponenter er time. series. som inneholder den resulterende serien (sesongmessig, trend, resten). For å se denne komponenten av objektet hunden. du skriver dogtime. series (og du vil se 3 serier, hvorav den siste inneholder residualene). Og det er historien om. Du vil se flere eksempler som vi beveger oss sammen. Og nå gjør du et problem fra kapittel 2. Skal passe regresjonslogg (jj) betatime alfa 1 Q1 alfa 2 Q2 alfa 3 Q3 alfa 4 Q4 epsilon hvor Qi er en indikator for kvartalet i 1,2,3,4 . Kontroller deretter residuene godt. Du kan se modellmatrisen (med dummyvariablene) på denne måten: Sjekk nå hva som skjedde. Se på et plott av observasjonene og deres monterte verdier: som viser at et plott av dataene med passformen er overbelastet, er ikke verdt cyberspace det tar opp. Men et plott av residualene og ACF av restene er verdt vekten i joules: Gjør de resterene hvite Ignorer 0-lag korrelasjonen, det er alltid 1. Tips: Svaret er nei. så regresjonen ovenfor er nugatory. Så hva er løsningen Beklager, du må ta klassen fordi dette ikke er en leksjon i tidsserier. Jeg advarte deg på toppen. Du må være forsiktig når du trekker tilbake en timeserie på forsinkede komponenter til en annen ved hjelp av lm (). Det er en pakke kalt dynlm som gjør det enkelt å passe forsinket regresjon, og jeg diskuterer det like etter dette eksemplet. Hvis du bruker lm (). så hva du må gjøre er å knytte serien sammen med ts. intersect. Hvis du ikke knytter serien sammen, vil de ikke justeres riktig. Heres et eksempel på å regentere ukentlig kardiovaskulær dødelighet (cmort) på partikkelforurensning (del) til nutidsverdien og forsinket fire uker (ca. en måned). For detaljer om datasettet, se kapittel 2. Pass på at astsa er lastet. Merk: Det var ikke nødvendig å endre navn på lag (del, -4) til del4. det er bare et eksempel på hva du kan gjøre. Et alternativ til det ovennevnte er pakke dynlm som må installeres, selvfølgelig (som vi gjorde for astsa der oppe i begynnelsen). Etter at pakken er installert, kan du gjøre det forrige eksempelet som følger: Vel, det er på tide å simulere. Arbeidshesten for ARIMA-simuleringer er arima. sim (). Her er noen eksempler ingen utgang vises her, så du er alene. Ved å bruke astsa er det enkelt å passe en ARIMA-modell: Du lurer kanskje på forskjellen mellom AIC og AIC ovenfor. For det må du lese teksten eller bare ikke bekymre deg for det fordi det ikke er verdt å ødelegge dagen din og tenke på det. Og ja, de resterene ser hvite ut. Hvis du vil gjøre ARIMA prognoser, er sarima. for inkludert i astsa. Og nå for noen regresjon med autokorrelerte feil. Skal passe til modellen M t alpha betat gammaP t e t hvor M t og P t er mortality (cmort) og partikler (del) - serien, og e t er autokorrelert feil. Først, bruk en OLS og kontroller residualene: Nå passer modellen. Restanalysen (ikke vist) ser perfekt ut. Her er en ARMAX-modell, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T t-1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. hvor e t er muligens autokorrelert. Først prøver vi og ARMAX (p2, q0), så se på residuals og innse at det ikke er noen korrelasjon igjen, så ble gjort. Til slutt, en spektralanalyse quicky: Det er alt for nå. Hvis du vil ha mer på tidsseriegrafikk, kan du se siden Hurtigkorrigering for grafikk.
No comments:
Post a Comment