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Indicateur de moyenne mobile Les moyennes mobiles fournissent une mesure objective de l'orientation des tendances en lissant les données sur les prix. Normalement calculée à l'aide des cours de clôture, la moyenne mobile peut également être utilisée avec la médiane. typique. Pondérée. Et des prix élevés, bas ou ouverts ainsi que d'autres indicateurs. Les moyennes mobiles de longueur plus courte sont plus sensibles et identifient les nouvelles tendances plus tôt, mais donnent également plus de fausses alarmes. Les moyennes mobiles plus longues sont plus fiables mais moins réactives, ne reprenant que les grandes tendances. Utilisez une moyenne mobile qui est la moitié de la longueur du cycle que vous suivez. Si la durée de cycle de crête à crête est d'environ 30 jours, alors une moyenne mobile de 15 jours est appropriée. Si 20 jours, alors une moyenne mobile de 10 jours est appropriée. Certains commerçants, cependant, utilisera 14 et 9 jours moyennes mobiles pour les cycles ci-dessus, dans l'espoir de générer des signaux légèrement en avance sur le marché. D'autres favorisent les nombres Fibonacci de 5, 8, 13 et 21. Les moyennes mobiles de 100 à 200 jours (20 à 40 semaines) sont populaires pour des cycles plus longs 20 à 65 jours (4 à 13 semaines) sont utiles pour les cycles intermédiaires et 5 À 20 jours pour des cycles courts. Le système de moyenne mobile le plus simple génère des signaux lorsque le prix traverse la moyenne mobile: aller longtemps quand le prix croise au-dessus de la moyenne mobile de dessous. Aller court quand le prix croise au-dessous de la moyenne mobile du dessus. Le système est sujet à whipsaws dans les marchés de gamme, avec le prix croisant en va-et-vient à travers la moyenne mobile, générant un grand nombre de faux signaux. Pour cette raison, les systèmes de moyenne mobile utilisent normalement des filtres pour réduire les whipsaws. Les systèmes plus sophistiqués utilisent plus d'une moyenne mobile. Deux moyennes mobiles utilise une moyenne mobile plus rapide en remplacement du cours de clôture. Trois moyennes mobiles utilise une troisième moyenne mobile pour identifier quand le prix est en cours. Les moyennes mobiles multiples utilisent une série de six moyennes rapides et six moyennes mobiles lentes pour se confirmer. Les moyennes mobiles déplacées sont utiles aux fins de la tendance suivante, ce qui réduit le nombre de whipsaws. Les canaux de Keltner utilisent des bandes tracées à un multiple de la plage vraie moyenne pour filtrer les crossovers moyens mobiles. L'indicateur MACD (Moving Average Convergence Divergence) est une variation du système des deux moyennes mobiles, tracé comme un oscillateur qui soustrait la moyenne mobile lente de la moyenne mobile rapide. Il existe plusieurs types différents de moyennes mobiles, chacune avec leurs propres particularités. Moyennes mobiles simples sont les plus faciles à construire, mais aussi les plus sujettes à la distorsion. Les moyennes mobiles pondérées sont difficiles à construire, mais fiables. Moyennes mobiles exponentielles obtenir les avantages de la pondération combinée avec la facilité de construction. Les moyennes mobiles plus faibles sont utilisées principalement dans les indicateurs développés par J. Welles Wilder. Essentiellement la même formule que les moyennes mobiles exponentielles, ils utilisent des pondérations différentes mdash pour lesquelles les utilisateurs doivent faire provision. Panneau indicateur montre comment configurer des moyennes mobiles. La valeur par défaut est une moyenne mobile exponentielle de 21 jours. Moyenne de déplacement - MA BREAKING DOWN Moyenne mobile - MA En tant qu'exemple de SMA, considérez un titre avec les cours de clôture suivants sur 15 jours: Semaine 1 (5 jours) 20, 22, 24, 25, 23 Semaine 2 (5 jours) 26, 28, 26, 29, 27 Semaine 3 (5 jours) 28, 30, 27, 29, 28 Une MA de 10 jours serait la moyenne des cours de clôture pour les 10 premiers jours comme Le premier point de données. Le prochain point de données laisserait tomber le premier prix, ajoute le prix au jour 11 et prend la moyenne, et ainsi de suite comme montré ci-dessous. Comme on l'a noté plus haut, les AM retardent l'action actuelle du prix parce qu'elles sont basées sur des prix passés, plus la période de l'AM est longue, plus le décalage est important. Ainsi, un MA de 200 jours aura un décalage beaucoup plus grand que d'une MA de 20 jours, car il contient des prix pour les 200 derniers jours. La durée de la MA à utiliser dépend des objectifs de négociation, avec plus courte MA utilisés pour les transactions à court terme et à plus long terme MA plus adaptés pour les investisseurs à long terme. La MA de 200 jours est largement suivie par les investisseurs et les commerçants, avec des ruptures au-dessus et en dessous de cette moyenne mobile considérés comme des signaux commerciaux importants. Les MA confèrent également des signaux commerciaux importants seuls, ou lorsque deux moyennes se croisent. Une augmentation MA indique que la sécurité est dans une tendance haussière. Tandis qu'un MA en déclin indique qu'il est dans une tendance baissière. De même, la dynamique ascendante est confirmée par un croisement haussier. Qui se produit quand un MA à court terme traverse au-dessus d'un MA à plus long terme. Le momentum descendant est confirmé par un croisement baissier, qui survient lorsqu'une MA à court terme traverse une MA à plus long terme. Introduction Une moyenne mobile est une technique simple pour lisser des données aléatoires. Le plus souvent, nous trouvons des moyennes mobiles pour analyser le mouvement des cours des actions, mais nous les voyons aussi dans d'autres domaines d'activité et d'analyse des données. C'est la première partie d'une série de deux articles. Cet article décrit ce que sont les moyennes mobiles et comment elles sont calculées. La deuxième partie examine ensuite comment implémenter des calculs de moyenne mobile dans SAP BusinessObjects Web Intelligence. Si vous avez déjà compris les moyennes mobiles, vous pouvez passer au deuxième article sur la façon de mettre en œuvre dans Web Intelligence. Quelles sont les moyennes mobiles Une moyenne mobile analyse un ensemble de points de données en calculant une moyenne sur un ensemble plus petit de points de données récentes. Par exemple, lors de l'analyse du cours des actions sur un an, nous pouvons générer une moyenne mobile qui pour un jour donné est la moyenne des 15 derniers jours. La figure 1 ci-dessous est un exemple de moyenne mobile simple générée avec Google Finance. Ce graphique montre le cours des actions de Google8217s au cours de la dernière année et la ligne rouge est une moyenne mobile avec une période de 15 jours. Figure 1. Graphique du cours des actions de Google39 avec une moyenne mobile simple Nous pouvons voir à partir de l'exemple ci-dessus que la moyenne mobile (ligne rouge) lisse le prix des actions fluctuantes. Une caractéristique d'une moyenne mobile est qu'elle est en retard par rapport à la courbe originale. En effet, à chaque point de données, il faut une moyenne d'un ensemble de points de données précédents. Pour une analyse plus approfondie de la façon dont les moyennes mobiles sont utilisées dans les finances, voir Moyennes mobiles à StockCharts. L'objectif de l'utilisation d'une moyenne mobile est de réduire les fluctuations à court terme et de mettre en évidence les tendances à plus long terme. Il existe plusieurs types différents de moyenne mobile et en dessous de we8217ll regarder comment calculer les exemples les plus courants. Après cela, nous examinerons comment implémenter ces calculs dans Web Intelligence. Moyenne mobile simple Une moyenne mobile simple (SMA) comme son nom l'indique est la moyenne mobile la plus facile à calculer. Pour chaque point de données, nous calculons la moyenne sur un nombre fixe de points de données précédents. Le tableau ci-dessous illustre un tel calcul où nous utilisons un SMA de la période 3. Comme notre période de notre ensemble de données de moyenne mobile est 3, nous ne calculons pas les deux premiers points de données. Ensuite, pour chaque point de données, nous calculons la moyenne sur les trois derniers points de données, y compris le point de données actuel. Puisque lorsque nous calculons notre moyenne, la valeur la plus récente est ajoutée à la somme et que la première valeur diminue, nous pouvons simplifier notre calcul pour, où SMA (précédent) est le résultat que nous avons précédemment calculé, N est la taille de l'ensemble de données de moyenne mobile, p1 Est la première valeur de notre ensemble et pN est la dernière valeur de l'ensemble. Un retrait d'un SMA est qu'il traite tous les points de données précédents dans la moyenne mobile mis également et donc nous pouvons trouver que les points de données plus âgés peuvent influer négativement sur le calcul. Pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser des moyennes mobiles pondérées ou exponentielles. Moyenne mobile pondérée Une moyenne mobile pondérée (WMA) applique des poids aux points de données de la moyenne mobile tels que les points de données plus récents ont plus d'importance pour le résultat global. Il y a plusieurs façons d'appliquer des poids et le plus simple est d'utiliser un ensemble décroissant de poids, par exemple, si nous avons un ensemble de données de moyenne mobile de 6 points de données, alors nos poids sont 6,5,4,3,2,1 Appliqué à partir des données les plus récentes au plus tôt. Notre calcul est un peu plus complexe et pour un ensemble de données de moyenne mobile de taille 6, il est donc ici p6 est notre valeur actuelle et nous multiplient ce par 6, nous ajoutons 5 fois la valeur précédente, 4 fois la valeur avant et bientôt. Nous divisons ensuite ceci par 6 (61) 2. C'est le calcul pour un nombre triangulaire et Wikipedia a une explication de comment cela est dérivé. Le tableau ci-dessous illustre le calcul d'une AMM de la période 3 pour le même ensemble de données que nous avons utilisé dans l'exemple SMA ci-dessus. Moyenne mobile exponentielle Une moyenne mobile exponentielle (EMA) utilise un ensemble de poids exponentiellement décroissant. Dans la WMA au-dessus de nos poids ont diminué linéairement, un ensemble exponentiellement décroissant de poids réduisent rapidement au début et puis s'arrête. Si nous produisons un graphique de ces poids, il ressemblera à la figure 2 ci-dessous. Figure 2 Graphique des poids exponentiels décroissants Un EMA donne plus de poids aux valeurs récentes qu'un WMA et il a également l'avantage d'être plus facilement calculé. Pour calculer un EMA, nous prenons la valeur EMA précédente et ajoutez la différence entre la valeur du point de données courante et l'EMA précédente multipliée par une constante 8216alpha8217, La constante alpha représente l'échelle de la diminution de pondération et est une valeur entre 0 et 1. Modification Value modifie le lissage général lorsque les valeurs proches de zéro appliquent un degré élevé de lissage et que les valeurs proches de 1 produisent moins. La figure ci-dessous utilise les mêmes points de données mais affiche un EMA de valeur 0.7 et 0.1. Figure 3: deux diagrammes affichent les mêmes données source avec une moyenne mobile exponentielle utilisant différentes valeurs de alpha Dans nos calculs, nous n'appliquons l'EMA qu'à partir du point de données 3 ème pour le premier point de données, il est habituel de le définir à 0 ou aucune valeur et Pour le 2 ème point de données, nous définissons la valeur égale à la valeur du 2 ème point de données. Le tableau ci-dessous est le calcul d'EMA pour notre exemple de jeu de données en utilisant une valeur alpha de 0,4