Geweegde Bewegende Gemiddelde

Die ongelooflike manier om 'n bewegende gemiddelde fretten die tendens van 'n massa van verwarrende metings kan gesien word deur die plot die 10 dae - bewegende gemiddelde saam met die oorspronklike daaglikse gewigte, getoon as klein diamante. Die bewegende gemiddeldes weve tot dusver gebruik gee gelyke belang vir al die dae in die gemiddelde. Dit neednt so wees. As jy daaroor dink, nie die geval is dit baie sin maak, veral as jy belangstel in die gebruik van 'n langer termyn bewegende gemiddelde uit te stryk ewekansige knoppe in die tendens. Aanvaar jy die gebruik van 'n 20 dag bewegende gemiddelde. Hoekom moet jou gewig byna drie weke gelede net so relevant is vir die huidige tendens as jou gewig vanoggend oorweeg verskillende vorme van geweeg bewegende gemiddeldes is ontwikkel om hierdie beswaar aan te spreek. In plaas daarvan om net te voeg tot die metings vir 'n reeks van dae en te deel deur die aantal dae, in 'n geweegde bewegende gemiddelde elke meting eerste vermenigvuldig met 'n gewig faktor wat verskil van dag tot dag. Die finale bedrag is verdeel, nie deur die aantal dae nie, maar deur die som van al die gewig faktore. As groter gewig faktore verder terug in die tyd gebruik word vir meer afgelope dae en kleiner faktore vir metings, sal die tendens meer reageer op onlangse veranderings sonder om die glad 'n bewegende gemiddelde bied nie. 'N ongeweegde bewegende gemiddelde is bloot 'n geweegde bewegende gemiddelde met al die gewig faktore gelyk is aan 1. Jy kan enige gewig faktore wat jy wil gebruik, maar 'n bepaalde stel met die jawbreaking monicker eksponensieel Reëlmatige bewegende gemiddelde nuttig bewys in aansoeke wat wissel van lug verdediging radar om handel die Chicago vark maag mark. Kom ons sit dit om te werk aan ons mae sowel. Hierdie grafiek vergelyk die gewig faktore vir 'n eksponensieel stryk 20 daagse bewegende gemiddelde met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde wat gewigte elke dag ewe. Eksponensiële gladstryking gee vandag meting twee keer die betekenis van die eenvoudige gemiddelde sou dit wys, yesterdays meting 'n bietjie minder as dit, en elke opeenvolgende dag minder as sy voorganger met dag 20 dra net 20 so veel om die resultaat as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die gewig faktore in 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde is opeenvolgende magte van 'n aantal het die glad konstante. 'N eksponensieel stryk bewegende gemiddelde met 'n glad konstante van 1 is identies aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sedert 1 tot enige bevoegdheid is 1. Smoothing konstantes minder as 1 weeg onlangse data swaarder, met die vooroordeel teenoor die mees onlangse metings toeneem soos die smoothing konstante afname in die rigting van nul. As die smoothing konstante oorskry 1, ouer data swaarder geweeg as onlangse metings. Dit plot toon die gewig faktore wat spruit uit verskillende waardes van die smoothing konstante. Let op hoe die gewig faktore is almal 1 wanneer die glad konstante is 1. Wanneer die glad konstante is tussen 0,5 en 0,9, die gewig wat aan ou data druppels af so vinnig in vergelyking met die meer onlangse metings wat nie nodig om die bewegende gemiddelde te beperk Theres 'n spesifieke aantal dae kan ons al die data wat ons het, terug na die begin gemiddeld en laat die gewig faktore bereken vanaf die glad konstante outomaties die ou data weggooi omdat dit irrelevant vir die huidige trend. How word om Geweegde Gemiddelde Bereken identifiseer die nommers wat geweeg. Wil jy dalk om dit neer te skryf op jou papier in 'n grafiek vorm. Byvoorbeeld, as jy probeer om uit te vind 'n graad, moet jy identifiseer wat jy gegradeer op elke eksamen. Identifiseer die gewigte van elke nommer. Dit is dikwels 'n persentasie. Lys die gewig langs die nommer. Persentasies is algemeen omdat gewigte is dikwels 'n persentasie van 'n totaal van 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, beleggings en ander finansiële data, kyk uit vir die persentasie van die voorkoms uit 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, moet jy die gewig van elke eksamen of projek te identifiseer. Skakel persentasies om desimale getalle. vermenigvuldig altyd desimale deur desimale, in plaas van desimale deur persentasies. Hoe om woorde met 'n sakrekenaar Skryf Hoe om te doen n Cool Calculator Trick Hoe om Skakel 'n normale skooldag Sakrekenaar hoe om te werk 'n wetenskaplike sakrekenaar Hoe om toegang speletjies op jou TI 83 Sakrekenaar Hoe om 'desimale plekke op 'n TI BA II Plus Sakrekenaar Hoe vir aflaai Spele op 'n grafiese sakrekenaar Hoe om die TI 83 Kry op jou rekenaar Hoe om 'n Persentasie Skakel na Desimale Vorm met 'n sakrekenaar Hoe om te gebruik 'n TI 83 Plus Grap CalculatorWeighted Bewegende Gemiddeldes: die Basics oor die jare, het tegnici twee probleme gevind met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Die eerste probleem lê in die tyd van die bewegende gemiddelde (MA). Die meeste tegniese ontleders glo dat die prys aksie. die opening of sluiting voorraad prys, is nie genoeg om op te hang vir goed voorspel koop of te verkoop seine van die MA crossover aksie. Om hierdie probleem op te los, het ontleders nou meer gewig toeken aan die mees onlangse prys data deur gebruik te maak van die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). (Meer inligting in die ondersoek van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde.) 'N voorbeeld Byvoorbeeld, met behulp van 'n 10-dag MA, sou 'n ontleder die sluitingsprys van die 10de dag te neem en vermeerder hierdie getal deur 10, die negende dag van nege, die agtste van dag tot agt en so aan tot die eerste van die MA. Sodra die totale bepaal, sou die ontleder dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers van die 10-dag MA voorbeeld te voeg, die getal is 55. Hierdie aanwyser is bekend as die lineêr geweeg bewegende gemiddelde. (Vir verwante leesstof, check Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Baie tegnici is ferm gelowiges in die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie aanwyser is verduidelik in so baie verskillende maniere waarop dit verwar studente en beleggers sowel. Miskien is die beste verduideliking kom van John J. Murphy tegniese ontleding van die finansiële markte, (uitgegee deur die New York Instituut van Finansies, 1999): Die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde adresse beide van die probleme wat verband hou met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Eerstens, die eksponensieel stryk gemiddelde ken 'n groter gewig aan die meer onlangse data. Daarom is dit 'n geweegde bewegende gemiddelde. Maar terwyl dit ken mindere belang vir verlede prys data, beteken dit sluit in die berekening al die data in die lewe van die instrument. Daarbenewens het die gebruiker in staat is om die gewig te pas by mindere of meerdere gewig te gee aan die mees onlangse dae prys, wat by 'n persentasie van die vorige dae waarde. Die som van beide persentasie waardes voeg tot 100. Byvoorbeeld, die laaste dae die prys kan 'n gewig van 10 (0,10), wat by die vorige dae gewig van 90 (0,90) opgedra. Dit gee die laaste dag 10 van die totale gewig. Dit sou die ekwivalent van 'n 20-dag gemiddeld deur die laaste dae die prys 'n kleiner waarde van 5 (0,05) wees. Figuur 1: eksponensieel stryk bewegende gemiddelde Bogenoemde grafiek toon die Nasdaq saamgestelde indeks van die eerste week in Augustus 2000 tot 1 Junie 2001 As jy duidelik kan sien, die EMO, wat in hierdie geval is die gebruik van die sluitingsprys data oor 'n tydperk van nege dae, het definitiewe verkoop seine op die 8 September (gekenmerk deur 'n swart afpyltjie). Dit was die dag toe die indeks het onder die vlak 4000. Die tweede swart pyl toon 'n ander af been wat tegnici eintlik verwag het nie. Die Nasdaq kon genoeg volume en belangstelling van die kleinhandel beleggers na die 3000 merk breek nie genereer. Dit dan duif weer af na onder uit by 1619,58 op April 4. Die uptrend van 12 April is gekenmerk deur 'n pyl. Hier is die indeks gesluit 1,961.46, en tegnici begin institusionele fondsbestuurders begin om af te haal 'n paar winskopies soos Cisco, Microsoft en 'n paar van die energie-verwante kwessies te sien. (Lees ons verwante artikels: Moving Gemiddelde Koeverte:. Verfyning 'n gewilde Trading Tool en bewegende gemiddelde Bounce) Geweegde gemiddelde Wat is Geweegde Gemiddelde Geweegde gemiddelde is 'n gemiddelde bereken deur waardes in 'n datastel meer invloed volgens sommige kenmerk van die data. Dit is 'n gemiddelde waarin elke hoeveelheid wat gemiddeld 'n gewig toegeken, en hierdie gewigte bepaal die relatiewe belangrikheid van elke hoeveelheid op die gemiddelde. Gewigte is die ekwivalent van 'dat baie soos items met dieselfde waarde wat betrokke is by die gemiddelde. VIDEO laai die speler. Afbreek van geweegde gemiddelde A geweegde gemiddelde word meestal bereken ten opsigte van die frekwensie van die waardes in 'n datastel. 'N Geweegde gemiddelde kan bereken word op verskillende maniere, maar indien sekere waardes in 'n datastel is gegee meer belang vir ander doeleindes as die frekwensie van voorkoms redes. Berekening van geweegde gemiddelde Beleggers stel dikwels 'n posisie in 'n voorraad oor 'n paar jaar. Aandele pryse verander elke dag, so dit kan moeilik wees om tred te hou van die basis koste op daardie aandele opgehoopte oor 'n tydperk van jare hou. As 'n belegger wil 'n geweegde gemiddelde van die aandeelprys hy betaal vir die aandele te bereken, moet hy die aantal aandele teen elke prys deur daardie prys te vermenigvuldig, voeg die waardes en dan verdeel die totale waarde van die totale aantal aandele . Byvoorbeeld, sê 'n belegger verkry 100 aandele van 'n maatskappy in die jaar 1 op 10 en 50 aandele van dieselfde maatskappy in jaar 2 by 40. Ten einde die geweegde gemiddelde van die prys wat betaal word, die belegger vermeerder 100 aandele met 10 vir jaar 1, 50 aandele met 40 vir jaar 2, en voeg dan die resultate op 'n totale waarde van 3000 kry. Die belegger verdeel die totale bedrag vir die aandele bedrag, 3000 in hierdie geval, deur die totale aantal aandele oor beide jare, 150, om die geweegde gemiddelde prys betaal van 20. kry die gemiddelde wisselkoers geweeg ten opsigte van die getal aandele verkry by elke prys en nie net die absolute prys. Voorbeelde van geweegde gemiddelde Geweegde gemiddelde toon in baie gebiede van finansies bykomend tot die koopprys van die aandele, insluitend portefeulje opbrengste, inventaris rekeningkundige en waardasie. Wanneer 'n fonds, wat verskeie sekuriteite hou, is tot 10 op die jaar, wat 10 verteenwoordig 'n geweegde gemiddelde van opbrengste vir die fonds ten opsigte van die waarde van elke posisie in die fonds. Vir inventaris rekeningkunde, die geweegde gemiddelde waarde van voorraad verantwoordelik vir skommelinge in kommoditeitspryse, byvoorbeeld, terwyl LIEU of EIEU metode gee meer waarde aan tyd as waarde. By die beoordeling van maatskappye te onderskei of hulle aandele korrek geprys, beleggers gebruik die geweegde gemiddelde koste van kapitaal (GGKK) om 'n maatskappy se kontantvloei te verdiskonteer. GGKK is geweeg op grond van die markwaarde van skuld en ekwiteit in 'n maatskappy se kapitaal structure. OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 koekie, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 koekie 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 koekie 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 koekie, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 koekie 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090: 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 (WBA) 10541087108010891072108510801077 WBG 10861079108510721095107210771090 1711074107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077187 (1072108510751083. 171weighted beweeg average187). 10551086108410861075107210771090 10891075108310721076108010901100 108210881080107410911102 1094107710851099, 10951090108610731099 10831091109510961077 1080107610771085109010801092108010941080108810861074107210901100 10901088107710851076. WBG 107610771083107210771090 107710971077 1073108610831100109610801081 1091108710861088 10851072 1085107710761072107410851086 1087108610831091109510771085108510991077 107610721085108510991077, 109510771084 EMO. 1060108610881084109110831072 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 10741099109510801089108311031077109010891103 10871091109010771084 109110841085108610781077108510801103 1082107210781076108610751086 10791085107210951077108510801103 1074 108710861089108310771076108610741072109010771083110010851086108910901080 10851072 108810721079108510991081 10821086110110921092108010941080107710851090 1080 10891083108610781077108510801103 1087108610831091109510771085108510991093 10881077107910911083110010901072109010861074. 1042 10891074110310791080 10891086 1089108310861078108510861089109011001102 1074109910951080108910831077108510801103 1076107210851085108610751086 10891082108610831100107911031097107710751086 10891088107710761085107710751086 1085108010781077 10871088108010741077107610771085 108710881080108410771088. 10551088107710761087108610831086107810801084, 109510901086 1094107710851099 10791072108210881099109010801103 10791072 108710861089108310771076108510801077 5 1076108510771081 108910831077107610911102109710801077: 1044107710851100 1060108610881084109110831072 108210861101109210921080109410801077108510901072, 108710881080108410771085110310771084108610751086 1082 108210721078107610861081 10801079 109410771085, 108910831077107610911102109710721103: Dit N. 1095108010891083108010901077108310771084 1074 108210721078107610861084 108910831091109510721077 11031074108311031077109010891103 10951080108910831086, 108610731086107910851072109510721102109710771077 10851086108410771088 107610851103 1074 108710861089108310771076108610741072109010771083110010851086108910901080. Dit d. 107910851072108410771085107210901077108310771084 11031074108311031077109010891103 10891091108410841072 1082108610831080109510771089109010741072 1076108510771081 1074 1074108010761077 109010881077109110751086108311001085108610751086 10951080108910831072. 105810721082 108210721082 10861073109710771077 1082108610831080109510771089109010741086 1076108510771081 10881072107410851086 5, 109010881077109110751086108311001085109910841080 1095108010891083107210841080 11031074108311031102109010891103 5, 4, 3, 2 1080 1, 1072 10801093 10891091108410841072 10881072107410851072 5432115. 1055108611011090108610841091 5-1076108510771074108510861077 WBG 10881072108910891095108010901099107410721077109010891103 108210721082 83 (5/15) 81 (4/15) 79 (3/15) 79 (2/15) 77 (1/15) 80,7 1044107710851100 1042 107610721085108510861081 10871088107710791077108510901072109410801080 108710881077107610861089109010721074108311031077109010891103 109010861083110010821086 10861073109710721103 1080108510921086108810841072109410801103. 1055108810801084107710881099 1087108810801074108610761103109010891103 1080108910821083110210951080109010771083110010851086 1074 10801083108311021089109010881072109010801074108510991093 10941077108311031093 1080 10841086107510911090 10851077 10861090108810721078107210901100 1090107710821091109710801077 1094107710851099 site OANDA. 105410851080 10851077 11031074108311031102109010891103 10801085107410771089109010801094108010861085108510861081 1088107710821086108410771085107610721094108010771081 108010831080 10871086107310911078107610771085108010771084 1082 1089108610741077108810961077108510801102 108910761077108310821080. 1056107710791091108311001090107210901099, 10761086108910901080107510851091109010991077 1074 1087108810861096108310861084, 1085107710861073110310791072109010771083110010851086 109110821072107910991074107211021090 10851072 1088107710791091108311001090107210901099 1074 1073109110761091109710771084. 169 199682112016 site OANDA Corporation. 104210891077 10871088107210741072 10791072109710801097107710851099. 10581086107410721088108510991077 10791085107210821080 site OANDA, fxTrade 1080 108910771084107710811089109010741086 10901086107410721088108510991093 107910851072108210861074 fx 10871088108010851072107610831077107810721090 site OANDA Corporation. 104210891077 108710881086109510801077 10901086107410721088108510991077 10791085107210821080, 10871088107710761089109010721074108310771085108510991077 10851072 1101109010861084 10891072108110901077, 11031074108311031102109010891103 10891086107310891090107410771085108510861089109011001102 108910861086109010741077109010891090107410911102109710801093 1074108310721076107710831100109410771074. 10581086108810751086107410831103 10821086108510901088107210821090107210841080 10851072 10801085108610891090108810721085108510911102 107410721083110210901091 108010831080 10801085109910841080 107410851077107310801088107810771074109910841080 1087108810861076109110821090107210841080 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 10841072108810781080 1080 1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 1080108510741077108910901086108810721084. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085 -108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 site OANDA Europa Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 site OANDA Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080 , 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7110087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: toring 42, Vloer 9a, 25 Ou Broad St, London EC2N 1HQ. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. site OANDA Japan Co Ltd 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 KANTO Plaaslike Finansiële Buro (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.