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加权和指数移动平均线

加权和指数移动平均线

反对一般加权移动平均线 (GWMA) 控制图的案例
Quality Engineering ( IF 2.286 ) Pub Date : 2021-11-10 , DOI: 10.1080/08982112.2021.2002359 Sven Knoth 1 , William H. Woodall 加权和指数移动平均线 2 , Víctor G. Tercero-Gómez 3

  1. Helmut Schmidt University, Hamburg, Germany
  2. Virginia Tech, Blacksburg, Virginia
  3. 加权和指数移动平均线
  4. Tecnologico de Monterrey, Monterrey, Nuevo Leon, Mexico

我们反对使用一般加权移动平均线 (GWMA) 控制图。我们的主要原因如下: (1) GWMA 控制图统计量没有递归公式,因此必须存储所有以前的数据并在计算每个图表统计量时使用。(2)马尔可夫性质不适用于GWMA统计,因此必须使用计算机模拟来确定控制限和统计性能。(3) 适当设计且更简单的指数加权移动平均 (EWMA) 图表可提供良好或更好的统计性能。(4) 在某些情况下,GWMA 图表对过去数据值的权重比对当前值的权重更大。

The case against generally weighted moving average (GWMA) control charts

We argue against the use of generally weighted 加权和指数移动平均线 moving average (GWMA) control charts. Our primary reasons are the following: (1) There is no recursive formula for the GWMA control chart statistic, so all previous data must be stored and used in the calculation of each chart statistic. (2) The Markovian property does not apply to the GWMA statistics, so computer simulation must be used to determine control limits and the statistical 加权和指数移动平均线 performance. (3) An appropriately designed, and much simpler, exponentially weighted moving average (EWMA) chart provides as good or better statistical performance. (4) In some 加权和指数移动平均线 cases the GWMA chart gives more weight to past data values than to current values.加权和指数移动平均线

加权和指数移动平均线

Linear Weighted Moving Average

  • 以与SMA或EMA相同的方式使用线性加权移动平均值。
  • 使用LWMA更清楚地定义价格趋势和
  • 想要移动平均线的交易者

线性加权移动平均(lwma)的公式为:

如何计算线性加权移动平均(lwma)

  1. 选择回顾期。这是多少n值将被计算到LWMA中。
  2. 计算每个周期的线性权重。这可以通过两种方式实现。最简单的方法是指定n作为第一个值的权重。例如,如果使用100周期回溯,则第一个值乘以100的权重,下一个值乘以99的权重。更复杂的方法是为最近的值选择不同的权重,例如30。现在每个值需要减少30/100,以便在达到n-99(第100周期)时,权重为1。
  3. 将每个时期的价格乘以它们各自的权重,然后得到总和。
  4. 将上述各项除以所有权重之和。

((90.90*5)+(90.36*4)+(90.28*3)+(90.83*2)+(90.91*1)) / (5+4+3+2+1) = 90.62

线性加权移动平均(lwma)告诉你什么?

线性加权移动平均(lwma)(a linearly weighted moving average (lwma))和双指数移动平均(dema)(a double exponential moving average (dema))的区别

使用线性加权移动平均法(lwma)的局限性

  • 发表于 2021-06-06 01:26
  • 阅读 ( 79 )
  • 分类:商业金融

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Python和R语言使用指数加权平均(加权和指数移动平均线 EWMA),ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

时间序列(从现在起称为TS)被认为是数据科学领域中鲜为人知的技能之一。

由Kaizong Ye,Liao Bao撰写

使用python创建时间序列预测

侧边栏

指数加权平均(EWMA)概述

  1. 时间序列是什么
  2. 加载和处理时间序列
  3. 如何检验时间序列的平稳性?
  4. 如何使时间序列平稳?
  5. 预测时间序列

1.什么是时间序列?

  1. 它取决于时间。所以线性回归模型的基本假设,即观测值是独立的,在这种情况下不成立。
  2. 随着一个增加或减少的趋势,大多数TS具有某种形式的季节性趋势,即特定于特定时间范围的变化。例如,如果你看到一件羊毛夹克的销售随着时间的推移,你一定会发现冬季的销售量更高。

2加载和处理时间序列

  1. parse dates:指定包含日期时间信息的列。如上所述,列名是’Month’。
  2. index_col:将Pandas用于TS数据背后的一个关键思想是,索引必须是描述日期时间信息的变量。所以这个参数告诉panda使用’Month’列作为索引。
  3. date parse:指定一个函数,将输入字符串转换为datetime变量。默认情况下,读取格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”的数据。如果数据不是此格式,则必须手动定义格式。类似于这里定义的dataparse函数的东西可以用于此目的。

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

  1. 与数字索引不同的是,结束索引包含在这里。例如,如果我们将列表索引为[:5],那么它将返回索引处的值–[0,1,2,3,4]。但这里的索引“1949-05-01”包含在输出中。
  2. 必须对索引进行排序,才能使范围发挥作用。

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3.如何检验时间序列的平稳性?

很明显,随着一些季节性变化,数据总体呈上升趋势。然而,可能并不总是能够做出这样的视觉直观推断(我们稍后会看到这样的情况)。因此,更正式地说,我们可以使用以下方法检查平稳性:

  1. 绘制滚动统计:我们可以绘制移动平均值或移动方差,看它是否随时间变化。移动平均值/方差,我的意思是,在任何时刻‘t’,我们将取去年的平均值/方差,即过去12个月的平均值/方差。但这更像是一种视觉技术。
  2. Dickey-Fuller检验:这是检验平稳性的统计检验之一。这里的零假设是TS是非平稳的。检验结果包括检验统计量和不同置信水平的一些临界值。如果“检验统计量”小于“临界值”,我们可以拒绝零假设并说序列是平稳的。

请注意,我绘制了标准差而不是方差,以保持单位与平均值相似。

4如何使时间序列平稳?

  1. 趋势-随时间变化的平均值。例如,在这个例子中,我们看到平均而言,乘客人数随着时间的推移而增长。
  2. 季节性-特定时间范围内的变化。由于加薪或节日的原因,人们可能有在特定月份出现的倾向。

估计和消除趋势

  1. 聚合-取一段时间的平均值,如月/周平均值
  2. 平滑-取滚动平均值
  3. 多项式拟合-拟合回归模型

移动(滚动)平均

加权移动平均值(EWMA)

消除趋势和季节性

  1. 差分-用特定的时间差取差分
  2. 分解–对趋势和季节性进行建模,并将其从模型中移除。

移动平均指标 eToro

均线 eToro

移动平均数本身是一个非常简单的指标,并且对股票或资产的最新收益以及较旧的收益同样重要。 这可能并不是您想要的分析结果所希望的,尤其是如果您关注最新的价格趋势和短期交易时。 因此, eToro 提供指数移动平均线指标,该指标将更多的权重放在资产的最近收益上; 这就是为什么它通常被称为加权移动平均指标。 EMA倾向于对价格变化更敏感,就像使用其他移动平均指标来生成资产的买入和卖出信号一样。 在上绘制EMA eToro 您需要访问移动平均工具并在自定义框中选择类型“指数”,如下图所示。

SA和EMA eToro

EMA倾向于发现价格趋势的速度要快于SMA,并且在短期内总体上对价格的敏感性更高。 但是,这也意味着它的波动大于SMA,有时可能对您的交易过程有害。 注意以红色显示的指数移动平均线和以蓝色显示的简单移动平均线指标之间的区别。 这些指标中的任何一个都不比另一个指标更好,应该使用哪个指标取决于您的交易策略和选择的时间范围。

EMA eToro

EMA用于识别价格趋势,从而识别“买入”和“卖出”信号。 有时也可以解释为 支撑和阻力水平,例如价格不会低于EMA,因此成为价格的“底线”或支撑位。

移动平均偏差指标(MA Dev)

该指标通过柱状图的柱状图显示资产的价格如何随时间偏离其移动平均线,以及偏离的程度。 该指标显示出两个条形,分别为增加和减少,分别对应于增加和减少的价格周期。 的默认字段 eToro 加权和指数移动平均线 默认情况下,价格设置为12个烛台的收盘价以及移动平均线的时间,例如,简单,指数,加权等。 MA Dev上零线上方的绿色或增加的条形将指示价格趋势,红色或减少的趋势形则指示下降趋势。 当零线的两侧开始形成向上或向下的柱形时,可以推断该策略的“买入”和“卖出”信号。

MA偏差 eToro

平滑异同移动平均线(MACD)

这个移动平均指标是一个震荡指标 势头 跟随价格趋势并且与其他移动平均线一样的指标用于交易中的技术分析。 加权和指数移动平均线 MACD线是通过采用不同时间间隔的两个移动平均指标之差,较长的26天和较短的12天指数移动平均值(这些值是默认设置,但可以根据您的交易策略需求进行调整)而创建的 eToro),表示价格趋势及其动量。 当两个移动平均线收敛并彼此分开时,最终的动量振荡器会绕零线向上和向下移动。 MACD不仅用于识别趋势及其方向,还可以识别其动量和强度。

交易者可以在该指标以及市场转向上寻找看涨和熊市的信号。 当MACD从下方越过零线并向上移动时,该资产可以被视为处于上升趋势(“买入”信号),而当MACD从上方越过零线并继续向下时,则表示市场正在下跌(a “卖”信号)。 如下图所示,MACD为黑线,信号线为蓝线。

MACD交易信号

那么,这张图片上的两条不同的线是什么? 黑色线是MACD本身,即12天和26天指数移动平均线之间的差。 蓝线是信号线或作为MACD的9天指数移动平均线的平均序列。 两者的交互作用可以用作交易的进场和退出信号,也可以用作对由不同指标/交易策略产生的信号的确认; 当MACD越过9天均线并向价格趋势方向移动时,可以确认这种信号。 特别是,当MACD从下方穿过信号线时,就可以推断出看涨的市场,反之亦然。 线的交叉被广泛用作趋势指标,但并不是真正的动量指标。 要发现动量,您还可以看到带有该指标的直方图,该直方图显示了9天EMA(信号线)和MACD之间的差异。 它实质上显示了MACD在信号线上方或下方移动了多少。 当MACD线移动到信号线上方时,直方图为正或绿色,反之亦然;如果MACD线在信号线下方,则直方图为负。 它也可以用来解释价格的最新动量及其方向的变化。 加权和指数移动平均线 加权和指数移动平均线 从直方图高于零线的情况可以暗示较高的动量,而从直方图低于零线的情况可以暗示较低的动量。

您可以随时在平台上更改MACD的默认参数以适合您的交易技术。 在两个EMA之间设置更大的差异,可以使指标对资产的价格变化更加敏感。 同样,使EMA更短往往会更频繁,更快速地在信号线中产生交叉信号。 如果只想使用MACD线,则可以为EMA和MACD线设置相同的时间段。 但是请注意,该指标还存在危险:有时在价格没有变化的情况下,价格反转可能会提供信号,例如,当资产价格在一定范围内或在某个价格范围内波动时,该指标可能会为价格反转提供信号。 三角形图案.

移动平均包络线(MA Env)

移动平均线有一个问题:移动平均线有时会产生错误的交易信号,尤其是在市场非常活跃的情况下。 挥发物 “断断续续'。 在移动平均线周围绘制“信封”可以减轻短期市场噪音的影响。 然后,在选定的移动平均指标上方和下方的某个高度或百分比处绘制“信封”线,默认情况下,设置为5% eToro,但您始终可以根据自己的交易来定制此值。 您可能会发现此指标与 加权和指数移动平均线 布林线 因为当资产的价格达到信封的上限时,它也指示超买水平;当资产的价格接近下限时,则指示超卖区域。 像其他移动平均线一样,MA Env可能会发出“买入”加权和指数移动平均线 和“卖出”信号,当资产的价格切入信封的下限时会产生“买入”信号,而当穿过价格区间时会产生“卖出”信号。高频段,如下图所示。

马环境 eToro

其他类型的移动平均线 eToro

除了以上所有常见的移动平均线指标 eToro,您随时可以自定义简单的移动平均线。 例如,您可以考虑三角移动平均线,它是一个简单的移动平均线,在给定的时间间隔内,它会将更多的权重放在价格的中间部分。 加权和指数移动平均线 还有加权的Welles Wilder平滑移动平均线,Hull的移动平均线通过消除滞后来平滑价格移动,VIDYA(波动率指数动态平均线)根据资产的波动性调整其速度等。 始终有适合您的交易方式的指标 eToro!

希望现在您对移动平均线的不同类型以及如何在交易过程中使用它们有更好的了解。 当心与交易相关的资本损失风险,并在解释指标信号时要格外小心。 享受使用 eToro 平台,祝你好运!

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