Moyenne Mobile Et Moyenne Pondérée

La façon étrange d'une moyenne mobile furets la tendance à partir d'une masse de mesures de confusion peut être vu en traçant la moyenne mobile de 10 jours avec les poids quotidiens d'origine, indiqués comme petits diamants. Les moyennes mobiles que nous utilisons jusqu'à présent donnent une signification égale à tous les jours dans la moyenne. Ce n'est pas nécessaire. Si vous pensez à ce sujet, il ne fait pas beaucoup de sens, surtout si vous êtes intéressé à utiliser une moyenne mobile à plus long terme pour lisser les bosses aléatoires dans la tendance. Supposons que vous utilisez une moyenne mobile de 20 jours. Pourquoi votre poids, il y a près de trois semaines, devrait-il être considéré comme pertinent pour la tendance actuelle, puisque votre poids de ce matin? Plusieurs formes de moyennes mobiles pondérées ont été développées pour répondre à cette objection. Au lieu de simplement additionner les mesures pour une séquence de jours et diviser par le nombre de jours, dans une moyenne mobile pondérée chaque mesure est d'abord multiplié par un facteur de poids qui diffère de jour en jour. La somme finale est divisée, non par le nombre de jours, mais par la somme de tous les facteurs de pondération. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour les jours plus récents et des facteurs plus petits pour les mesures plus loin dans le temps, la tendance sera plus sensible aux changements récents sans sacrifier le lissage qu'une moyenne mobile fournit. Une moyenne mobile non pondérée est simplement une moyenne mobile pondérée avec tous les facteurs de poids égaux à 1. Vous pouvez utiliser tous les facteurs de poids que vous aimez, mais un ensemble particulier avec le monother jawbreaking Exponentially Smoothed Moyenne mobile a prouvé utile dans des applications allant de radar de défense aérienne À la négociation du marché du ventre de porc de Chicago. Permet de mettre à travailler sur nos ventres ainsi. Ce graphique compare les facteurs de pondération pour une moyenne mobile exponentiellement lissée de 20 jours avec une moyenne mobile simple qui pèse tous les jours de façon égale. Le lissage exponentiel donne à la mesure d'aujourd'hui deux fois la signification que la moyenne simple lui assignerait, la mesure du passé d'un peu moins que celle, et chaque jour successif moins que son prédécesseur au jour 20 contribuant seulement 20 autant au résultat qu'à une moyenne mobile simple. Les facteurs de pondération dans une moyenne mobile exponentiellement lissée sont des puissances successives d'un nombre appelé constante de lissage. Une moyenne mobile exponentiellement lissée avec une constante de lissage de 1 est identique à une moyenne mobile simple, puisque 1 à toute puissance est 1. Les constantes de lissage inférieures à 1 pèsent plus fortement les données récentes, le biais vers les mesures les plus récentes augmentant lorsque le lissage Constante diminue vers zéro. Si la constante de lissage dépasse 1, les données plus anciennes sont pondérées plus fortement que les mesures récentes. Cette courbe montre les facteurs de pondération résultant des différentes valeurs de la constante de lissage. Notez que les facteurs de pondération sont tous 1 lorsque la constante de lissage est 1. Lorsque la constante de lissage est comprise entre 0,5 et 0,9, le poids donné aux anciennes données diminue si rapidement par rapport à des mesures plus récentes qu'il n'est pas nécessaire de restreindre la moyenne mobile à Un nombre spécifique de jours, nous pouvons faire la moyenne de toutes les données que nous avons, dès le début, et laisser les facteurs de poids calculés à partir de la constante de lissage automatiquement rejeter les anciennes données car il devient hors de pertinence à la tendance actuelle. Basics Au fil des ans, les techniciens ont trouvé deux problèmes avec la moyenne mobile simple. Le premier problème réside dans le laps de temps de la moyenne mobile (MA). La plupart des analystes techniques croient que l'action prix. Le prix d'ouverture ou de clôture de l'action, ne suffit pas à dépendre de prédire correctement les signaux d'achat ou de vente de l'action de crossover MA. Pour résoudre ce problème, les analystes attribuent désormais plus de poids aux données de prix les plus récentes en utilisant la moyenne mobile exponentiellement lissée (EMA). Un exemple Par exemple, en utilisant un MA de 10 jours, un analyste prendrait le cours de clôture du 10e jour et multiplier ce nombre par 10, le neuvième jour par neuf, le huitième Jour par huit et ainsi de suite à la première de la MA. Une fois que le total a été déterminé, l'analyste divise ensuite le nombre par l'addition des multiplicateurs. Si vous ajoutez les multiplicateurs de l'exemple MA de 10 jours, le nombre est 55. Cet indicateur est connu comme la moyenne mobile pondérée linéairement. De nombreux techniciens sont convaincus de la moyenne mobile exponentiellement lissée (EMA). Cet indicateur a été expliqué de tant de manières différentes qu'il confond les étudiants et les investisseurs. Peut-être la meilleure explication vient de John J. Murphys Analyse technique des marchés financiers, (publié par le New York Institute of Finance, 1999): La moyenne mobile exponentiellement lissée répond aux deux problèmes associés à la moyenne mobile simple. Tout d'abord, la moyenne exponentiellement lissée attribue un poids plus important aux données les plus récentes. Par conséquent, il s'agit d'une moyenne mobile pondérée. Mais si elle attribue moins d'importance aux données sur les prix passés, elle inclut dans son calcul toutes les données de la vie de l'instrument. En outre, l'utilisateur peut ajuster la pondération pour donner plus ou moins de poids au prix des jours les plus récents, qui est ajouté à un pourcentage de la valeur des jours précédents. La somme des deux valeurs en pourcentage s'élève à 100. Par exemple, le prix des derniers jours pourrait être attribué à un poids de 10 (0,10), qui est ajouté au poids des jours précédents de 90 (0,90). Cela donne le dernier jour 10 de la pondération totale. Ce serait l'équivalent d'une moyenne de 20 jours, en donnant le prix des derniers jours une valeur plus petite de 5 (0,05). Figure 1: Moyenne mobile lissée exponentiellement Le graphique ci-dessus montre l'indice composé Nasdaq de la première semaine d'août 2000 au 1er juin 2001. Comme vous pouvez le voir clairement, l'EMA qui utilise les données de clôture sur un Période de neuf jours, a des signaux de vente définis le 8 septembre (marqué par une flèche vers le bas noire). C'était le jour où l'indice est passé au-dessous du niveau de 4.000. La deuxième flèche noire montre une autre jambe que les techniciens attendaient. Le Nasdaq ne pouvait pas générer assez de volume et d'intérêt des investisseurs de détail pour briser la marque de 3000. Il a ensuite plongé vers le bas de nouveau à fond à 1619,58 le 4 avril. La tendance haussière du 12 avril est marquée par une flèche. Ici, l'indice a fermé à 1,961.46, et les techniciens ont commencé à voir les gestionnaires de fonds institutionnels commencent à ramasser quelques bonnes affaires comme Cisco, Microsoft et certaines des questions liées à l'énergie. La différence entre la moyenne mobile et la moyenne mobile pondérée Une moyenne mobile de 5 périodes, basée sur les prix ci-dessus, serait calculée à l'aide des données suivantes: Formule: Sur la base de l'équation ci-dessus, le prix moyen sur la période mentionnée ci-dessus était de 90,66. L'utilisation de moyennes mobiles est une méthode efficace pour éliminer les fortes fluctuations de prix. La principale limite est que les points de données des données plus anciennes ne sont pas pondérés différemment des points de données près du début de l'ensemble de données. C'est là que les moyennes mobiles pondérées entrent en jeu. Les moyennes pondérées attribuent une pondération plus lourde aux points de données plus actuels, car ils sont plus pertinents que les points de données dans le passé lointain. La somme de la pondération doit être égale à 1 (ou 100). Dans le cas de la moyenne mobile simple, les pondérations sont réparties de façon égale, ce qui explique qu'elles ne figurent pas dans le tableau ci-dessus. Cours de clôture de l'AAPL