Середнє (ма) визначення середнього значення

Зміст

Що таке ковзний середній показник?
Формули для рухомих середніх
Що підкажуть середні рухомі
Проста проти експоненціальної ковзної середньої
Приклад рухомих середніх
Приклади рухомих середніх показників

Що таке ковзний середній показник?

Ковзна середня величина (МА) - це широко використовуваний показник у технічному аналізі, який допомагає згладити цінову дію, відфільтрувавши «шум» від випадкових короткострокових коливань цін. Це показник, що слідує за трендом, або відстаючи, оскільки він заснований на минулих цінах.

Два основних і часто використовуваних ковзних середніх значення - це проста ковзаюча середня величина (SMA), яка є простою середньою цінністю цінних паперів за певну кількість часових періодів, і експоненціальна ковзна середня величина (EMA), яка надає більшої ваги останнім цінам.

Найпоширеніші додатки ковзаючих середніх значень - це визначення напрямку тренда та визначення рівня підтримки та опору. Хоча ковзні середні є досить корисними самостійно, вони також є основою для інших технічних показників, таких як дивергенція ковзної середньої конвергенції (MACD).

Оскільки у нас є великі визначення та статті навколо конкретних типів ковзних середніх, ми тут загалом визначимо лише термін "ковзаюча середня".

Формули для рухомих середніх є

Просте ковзаюче середнє

Сігналы абмеркавання $\begin{matrix} S М А = \frac{А_{1} + А_{2} + \dots + А_{н}}{н} \\ де: \\ А = середній за період н \\ н = кількість періодів часу \end{matrix} \ початок {вирівняний} & SMA = \ frac {A_1 + A_2 + \ dotso + A_n} {n} \ & \ textbf {де:} \ & A = \ текст {середній за період} n \\ & n = \ текст { кількість періодів часу} \ \ кінець {вирівняно}$ SMA = nA1 + A2 +… + An де: A = середнє значення за період nn = кількість періодів часу

Просте ковзаюче середнє значення обчислює середнє арифметичне значення цінного папера за число (n) періодів часу, А.

Експоненціальна ковзаюча середня

Сігналы абмеркавання $\begin{matrix} Е М А_{т} = + Е М А_{у} \times \\ де: \\ Е М А_{т} = EMA сьогодні \\ V_{т} = Цінність сьогодні \\ Е М А_{т} = EMA сьогодні \\ с = згладжування \\ г = кількість днів \end{matrix} \ початок {вирівняний} & EMA_t = + EMA_y \ раз \\ & \ textbf {де:} \ & EMA_t = \ текст {EMA сьогодні} \ & V_t = \ текст {значення сьогодні} \ & EMA_t = \ текст {EMA сьогодні } \ & s = \ текст {згладжування} \ & d = \ текст {кількість днів} \ \ кінець {вирівняно}$ EMAt = + EMAy × де: EMAt = EMA сьогодніVt = Значення сьогодніEMAt = EMA сьогодні = згладжування = кількість днів

Щоб обчислити EMA, потрібно спочатку обчислити просту ковзну середню (SMA) за певний часовий період. Далі слід обчислити множник для зважування EMA ( згладжування ), який, як правило, відповідає формулі:. Отже, для 20-денної ковзної середньої величини множник складе = 0, 0952. Потім ви використовуєте коефіцієнт згладжування в поєднанні з попередньою EMA, щоб досягти поточного значення. Таким чином, EMA дає більш високу вагу останнім цінам, тоді як SMA призначає однакове зважування для всіх значень.

Про що вам говорять рухомі середні?

Ковзні середні показники відстають від поточних цінових дій, оскільки вони базуються на минулих цінах; чим довший період часу для ковзної середньої величини, тим більше відставання. Таким чином, 200-денний МА матиме значно більший ступінь відставання, ніж 20-денний МА, оскільки він містить ціни за останні 200 днів.

Тривалість ковзної середньої середньої вартості залежить від торгових цілей, при цьому більш короткі середні середні показники, що використовуються для короткострокової торгівлі, і більш довгострокові ковзаючі середні показники, більш підходящі для довгострокових інвесторів. 50-денний та 200-денний ОР широко дотримуються інвесторів та торговців, а перерви вище та нижче цього ковзного середнього показника вважаються важливими торговими сигналами.

Рухомі середні показники також передають важливі торгові сигнали самостійно, або коли два середніх значення перетинаються. Зростаюча ковзаюча середня величина вказує на те, що захищеність знаходиться у підвищенні тенденції, тоді як знижувальна ковзаюча середня вказує на те, що вона знаходиться у спаді.

Аналогічно, імпульс вгору підтверджується бичачим кросовером, який виникає, коли короткострокова ковзаюча середня переступає вище довгострокової ковзної середньої. Імпульс вниз підтверджується ведмежим кросовер, який виникає, коли короткострокова ковзаюча середня перетинає нижче довгострокової ковзної середньої.

Прогнозування тенденцій на фондовому ринку - це не простий процес. Поки ви не можете передбачити, що саме відбудеться, ви можете дати собі кращі шанси за допомогою технічного аналізу та досліджень. Для випробування та технічного аналізу на ринку потрібно мати брокерський рахунок. Вибір брокера може бути неприємним через різноманітність серед них, але ви можете вибрати одного з найкращих онлайн-брокерів, щоб знайти потрібну платформу для своїх потреб.

Ковзні середні показники - це абсолютно настроюваний показник, який означає, що користувач може вільно вибирати будь-який часовий проміжок під час створення середнього показника. Найбільш поширені періоди часу, що використовуються в ковзаючих середніх, - це 15, 20, 30, 50, 100 та 200 днів. Чим коротший проміжок часу, використаний для створення середнього, тим чутливішим він буде до зміни цін. Чим довший проміжок часу, тим менш чутливим або більш згладженим буде середній показник.

Немає "правильного" часового інтервалу, який можна використовувати під час встановлення рухомих середніх значень. Найкращий спосіб визначити, який з них найкраще підходить вам - експериментувати з різними періодами часу, поки не знайдете той, який відповідає вашій стратегії.

Ключові вивезення

Ковзний середній показник - це метод, який часто застосовується в технічному аналізі, який згладжує історію цін шляхом усереднення щоденних цін протягом певного періоду часу. Прості ковзні середні значення (SMA) беруть середнє арифметичне для заданого набору цін за останні число днів, наприклад за попередні 15, 30, 100 або 200 днів. Експоненціальні ковзні середні значення (EMA) використовують середньозважене середнє значення, яке надає більшої ваги останнім дням, щоб зробити його більш чутливим до нової інформації. Коли ціни на активи перейдуть їхні ковзаючі середні показники, вони можуть генерувати торговий сигнал для технічних трейдерів.

Проста проти експоненціальної ковзної середньої

Найпростіша форма ковзного середнього, належним чином відома як проста ковзаюча середня величина (SMA), обчислюється шляхом взяття середнього арифметичного даного набору значень. Іншими словами, набір чисел або ціни у випадку фінансових інструментів складаються разом і потім діляться на кількість цін у наборі.

Експоненціальна ковзна середня величина - це тип ковзної середньої величини, який надає більшої ваги останнім цінам, намагаючись зробити її більш чутливою до нової інформації. Вивчення дещо складного рівняння для обчислення EMA може бути непотрібним для багатьох трейдерів, оскільки майже всі пакети графіків виконують розрахунки за вас.

Тепер, коли ви краще розумієте, як розраховуються SMA та EMA, давайте подивимось, чим відрізняються ці середні показники. Дивлячись на обчислення EMA, ви помітите, що більше уваги приділяється останнім точкам даних, що робить його типом середньозваженого значення.

На малюнку нижче кількість періодів часу, що використовуються в кожному середньому, однакова (15), але EMA швидше реагує на зміни цін. Зверніть увагу, як EMA має більшу цінність, коли ціна зростає, і падає швидше, ніж SMA, коли ціна знижується. Ця чуйність є основною причиною, чому багато трейдерів вважають за краще використовувати EMA через SMA.

Приклад обчислення ковзного середнього

Ковзна середня

Ковзна середня величина (MA) розраховується різними способами залежно від її типу. Нижче ми розглянемо просту ковзну середню (SMA) цінного папера із наступними цінами закриття протягом 15 днів:

1 тиждень (5 днів): 20, 22, 24, 25, 23 тиждень 2 (5 днів): 26, 28, 26, 29, 27 тиждень 3 (5 днів): 28, 30, 27, 29, 28

Коефіцієнт закриття за 10 днів змінює середні ціни закриття за перші 10 днів як першу точку даних. Наступна точка даних знизить найбільш ранню ціну, додасть ціну 11-го дня і взятиме середню і так далі, як показано нижче. (Для читання, пов’язаного з цим, див. "Ідеальні рухомі середні показники для денної торгівлі")

Приклади рухомих середніх показників

Середня дивергенція конвергенції (MACD)

Дивергенція ковзної середньої конвергенції (MACD) використовується трейдерами для контролю взаємозв'язку між двома ковзаючими середніми. Він, як правило, обчислюється відніманням 26-денної експоненціальної ковзної середньої величини від 12-денної експоненціальної ковзної середньої.

Коли показник MACD є позитивним, середньострокове значення розміщується вище середньострокового середнього. Це вказівка на зростання імпульсу. Коли короткотерміновий середній показник нижче середньорічного, це є ознакою того, що імпульс знижується. Багато торговців також будуть спостерігати за переходом вище або нижче нульової лінії. Переміщення вище нуля - це сигнал для покупки, тоді як хрест нижче нуля - це сигнал для продажу.

Сигнальна / тригерна лінія

Рухомі середні показники можна створити для будь-якої форми даних, яка часто змінюється. Можна навіть взяти ковзну середню технічного показника, такого як MACD. Наприклад, дев'ятиперіодна експоненціальна ковзаюча середня величина MACD додана до діаграми на малюнку 1.

Сигнали покупки генеруються, коли значення індикатора перетинається над сигнальною лінією (пунктирною лінією), тоді як короткі сигнали генеруються від хреста нижче лінії сигналу.

Фігура 1

Bollinger Band®

Технічний індикатор Bollinger Band® має смуги, зазвичай розміщені два стандартних відхилення від простого ковзного середнього. Загалом, рух у бік верхньої смуги передбачає, що актив стає перекупленим, тоді як рух, наближений до нижньої смуги, передбачає, що актив стає перепроданим. Оскільки стандартне відхилення використовується як статистичний показник мінливості, цей показник підлаштовується під ринкові умови.

Малюнок 2

Зміст: