OANDA utilise des cookies pour rendre nos sites Web faciles à utiliser et personnalisés pour nos visiteurs. Les cookies ne peuvent pas être utilisés pour vous identifier personnellement. En visitant notre site Web, vous consentez à l'utilisation des cookies par OANDA8217 conformément à notre politique de confidentialité. Pour bloquer, supprimer ou gérer les cookies, veuillez visiter le site aboutcookies. org. La restriction des cookies vous empêchera de profiter de certaines fonctionnalités de notre site Web. Téléchargez notre compte Mobile Apps Sélectionner: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 Hauteur1 frameborder0 styledisplay: aucun mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Leçon 1: moyennes mobiles Avantages de l'utilisation de moyennes mobiles moyennes mobiles lisser les fluctuations des taux de marché qui souvent Chaque période de déclaration dans un tableau de prix. Plus les mises à jour des tarifs sont fréquentes - c'est-à-dire plus souvent le graphique de prix affiche un taux mis à jour - plus le potentiel de bruit du marché est élevé. Pour les commerçants qui travaillent dans un marché en évolution rapide qui est en hausse ou whipsawing haut et en bas, le potentiel de faux signaux est une préoccupation constante. Comparaison de la moyenne mobile de 20 périodes avec les taux du marché en temps réel Plus le degré de volatilité des prix est élevé, plus le risque de faux signal est élevé. Un faux signal se produit quand il apparaît que la tendance actuelle est sur le point d'inverser, mais la prochaine période de rapport prouve que ce qui semblait initialement être une inversion était en fait une fluctuation du marché. Comment le nombre de périodes de déclaration affecte la moyenne mobile Le nombre de périodes de déclaration incluses dans le calcul de la moyenne mobile affecte la ligne de la moyenne mobile affichée dans un tableau de prix. Plus le nombre de points de données (c'est-à-dire les périodes de déclaration) incluses dans la moyenne est faible, plus la moyenne mobile se rapproche du taux au comptant, réduisant ainsi sa valeur et offrant peu d'informations sur la tendance globale. D'autre part, une moyenne mobile qui comprend trop de points égalise les fluctuations de prix à un degré tel que vous ne pouvez pas détecter une tendance de taux discernable. L'une ou l'autre situation peut rendre difficile la reconnaissance des points d'inversion en temps suffisant pour tirer parti d'un renversement de tendance de taux. Tableau de prix du chandelier montrant trois lignes de moyennes mobiles différentes Période de rapport - référence générique utilisée pour décrire la fréquence de mise à jour des données de taux de change. Aussi appelé granularité. Cela pourrait aller d'un mois, un jour, une heure - même aussi souvent que toutes les quelques secondes. La règle empirique est que plus le temps que vous détenez les opérations ouvertes, plus souvent vous devriez récupérer des données d'échange de taux. 169 1996 - 2017 Société OANDA. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. 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Quels sont les principaux avantages de l'utilisation des moyennes mobiles Les moyennes mobiles sont omniprésentes dans l'analyse technique du marché boursier, car elles permettent de lisser les données de prix, de créer des lignes de tendance et de créer une aide visuelle facilement interprétée. Développé comme un outil statistique à utiliser en conjonction avec des ensembles de données qui couvrent une période spécifique de temps, moyennes mobiles se sont avérées être bien adapté pour les tableaux de prix et d'autres indicateurs. Les moyennes mobiles simples (SMA) sont calculées par la somme des points de données dans un intervalle de temps divisé par le nombre de périodes de temps. Par exemple, une moyenne mobile standard de 10 jours sur un graphique de prix de chandelier prend la valeur de chaque prix de clôture, les ajoute puis divise le chiffre résultant par 10. La longueur de l'intervalle et les points de données choisis sont laissés à l'individu commerçant , Rendant les moyennes mobiles très flexibles. La moyenne mobile exponentielle (EMA) utilise les mêmes principes que la SMA, sauf qu'elle s'applique plus aux barres de prix les plus récentes. En mettant l'accent sur l'action récente, les EMA réduisent le décalage dans les données de temps et évitent les distorsions d'informations qui peuvent ne plus être pertinentes. Parfois, les moyennes mobiles peuvent aider à identifier les domaines de soutien et de résistance. Dans ces circonstances, utilisez des moyennes mobiles simples plutôt que exponentielles ou pondérées. La simplicité de l'application et de l'interprétation moyenne mobile permet de tracer plusieurs lignes de moyenne mobile en même temps, un avantage que beaucoup d'autres indicateurs techniques manquent. La relation entre les lignes de tendance moyennes mobiles, plus courtes et plus longues, fait l'objet d'une étude approfondie, et les commerçants envisagent des croisements pour les occasions d'acheter, de vendre ou de court terme. Comme tout signal de moyenne mobile, les crossovers doivent être confirmés par un autre indicateur. Découvrez pourquoi les chartistes et les analystes techniques pourraient utiliser une moyenne mobile exponentielle (EMA) au lieu d'une simple moyenne mobile. Lire la réponse Apprenez les périodes les plus couramment choisies utilisées par les commerçants et les analystes du marché pour créer des moyennes mobiles pour les superposer. Read Answer La seule différence entre ces deux types de moyenne mobile est la sensibilité de chacun à des changements dans les données utilisées. Lisez la réponse Renseignez-vous sur les différents types de moyennes mobiles, ainsi que la moyenne mobile des croisements, et de comprendre comment ils sont utilisés po Lire la réponse Apprenez sur une stratégie de base moyenne mobile prédicatée sur la relation entre une action de sécurité et son déplacement. Lire Réponse Voir pourquoi le concept statistique des moyennes mobiles joue un rôle central pour les commerçants et les chartistes qui s'appuient sur l'analyse technique. Dans la deuxième colonne de ce tableau, une moyenne mobile de l'ordre 5 est affichée, fournissant une estimation du cycle tendanciel. La première valeur dans cette colonne est la moyenne des cinq premières observations (1989-1993), la deuxième valeur dans la colonne 5-MA est la moyenne des valeurs 1990-1994 et ainsi de suite. Chaque valeur dans la colonne 5-MA est la moyenne des observations sur la période quinquennale centrée sur l'année correspondante. Il n'y a aucune valeur pour les deux premières années ou les deux dernières années parce que nous n'avons pas deux observations de part et d'autre. Dans la formule ci-dessus, la colonne 5-MA contient les valeurs de hat avec k2. Pour voir à quoi ressemble l'estimation du cycle tendanciel, nous la traçons avec les données originales de la figure 6.7. Parcelle 40 elecsales, principale quotResidential ventes d'électricité, ylab quotGWhquot. Notez comment la tendance (en rouge) est plus lisse que les données d'origine et capture le mouvement principal de la série chronologique sans toutes les fluctuations mineures. La méthode de la moyenne mobile ne permet pas d'estimer T où t est proche des extrémités de la série, de sorte que la ligne rouge ne s'étend pas aux bords du graphe de part et d'autre. Plus tard, nous utiliserons des méthodes plus sophistiquées d'estimation du cycle tendanciel qui permettent des estimations près des points finaux. L'ordre de la moyenne mobile détermine la finesse de l'estimation du cycle tendanciel. En général, un ordre plus grand signifie une courbe plus lisse. Le graphique suivant montre l'effet de la modification de l'ordre de la moyenne mobile pour les données sur les ventes résidentielles d'électricité. Les moyennes mobiles simples comme celles-ci sont ordinairement d'ordre impair (par exemple 3, 5, 7, etc.). C'est ainsi qu'elles sont symétriques: dans une moyenne mobile d'ordre m2k1, il y a k observations antérieures, k observations ultérieures et l'observation du milieu Qui sont moyennés. Mais si m était pair, il ne serait plus symétrique. Moyennes mobiles des moyennes mobiles Il est possible d'appliquer une moyenne mobile à une moyenne mobile. Une raison de faire ceci est de faire une moyenne mobile d'ordre pair symétrique. Par exemple, nous pourrions prendre une moyenne mobile de l'ordre 4, puis appliquer une autre moyenne mobile de l'ordre 2 aux résultats. Dans le tableau 6.2, cela a été fait pour les premières années de la production trimestrielle australienne de bière. Bière2 lt - fenêtre 40 ausbeer, début 1992 41 ma4 ltm 40 bière2, ordre 4. centre FALSE 41 ma2x4 ltm 40 bière2, ordre 4. centre VRAI 41 La notation 2x4-MA dans la dernière colonne signifie un 4-MA Suivi d'un 2-MA. Les valeurs de la dernière colonne sont obtenues en prenant une moyenne mobile de l'ordre 2 des valeurs de la colonne précédente. Par exemple, les deux premières valeurs dans la colonne 4-MA sont 451,2 (443410420532) 4 et 448,8 (410420532433) 4. La première valeur dans la colonne 2 x 4-MA est la moyenne de ces deux: 450,0 (451,2448,8) 2. Quand un 2-MA suit une moyenne mobile d'ordre pair (comme 4), il est appelé une moyenne mobile centrée de l'ordre 4. C'est parce que les résultats sont maintenant symétriques. Pour voir que c'est le cas, on peut écrire le 2x4-MA de la façon suivante: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. End C'est maintenant une moyenne pondérée des observations, mais elle est symétrique. D'autres combinaisons de moyennes mobiles sont également possibles. Par exemple, on utilise souvent une MA 3 x 3, qui consiste en une moyenne mobile d'ordre 3 suivie d'une autre moyenne mobile d'ordre 3. En général, un ordre pair MA doit être suivi d'un ordre pair MA pour le rendre symétrique. De même, un ordre impair MA doit être suivi d'un ordre impair MA. Estimation du cycle tendanciel avec les données saisonnières L'utilisation la plus courante des moyennes mobiles centrées consiste à estimer le cycle tendanciel à partir des données saisonnières. Considérons le cas 2 x 4-MA: frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. Lorsqu'il est appliqué aux données trimestrielles, chaque trimestre de l'année reçoit le même poids que le premier et le dernier terme s'appliquent au même trimestre d'une année consécutive. Par conséquent, les variations saisonnières seront moyennées et les valeurs résultantes du chapeau auront peu ou pas de variation saisonnière restante. On obtiendrait un effet analogue en utilisant un mélange 2 fois 8-MA ou 2 fois 12-MA. En général, une m-MA de 2 x m est équivalente à une moyenne mobile pondérée d'ordre m1 avec toutes les observations pesant 1m sauf pour le premier et le dernier termes qui prennent des poids 1 (2m). Donc, si la période saisonnière est pair et d'ordre m, utilisez une m-MA 2 fois pour estimer le cycle-tendance. Si la période saisonnière est impaire et d'ordre m, utilisez un m-MA pour estimer le cycle de tendance. En particulier, un 2 x 12-MA peut être utilisé pour estimer le cycle tendanciel des données mensuelles et un 7-MA peut être utilisé pour estimer le cycle tendanciel des données quotidiennes. D'autres choix pour l'ordre de la MA entraîneront habituellement des estimations du cycle de tendance étant contaminées par la saisonnalité dans les données. Exemple 6.2 Fabrication de matériel électrique La figure 6.9 montre une application de 2 x 12 mA appliquée à l'indice des ordres d'équipement électrique. Notez que la ligne lisse ne montre pas de saisonnalité, elle est presque identique au cycle de tendance illustré à la figure 6.2 qui a été estimé en utilisant une méthode beaucoup plus sophistiquée que les moyennes mobiles. Tout autre choix pour l'ordre de la moyenne mobile (à l'exception de 24, 36, etc.) aurait donné une ligne lisse qui montre certaines fluctuations saisonnières. Parcelle 40 elecequip, ylab QuotNouvelles commandes index. Col quotgrayquot, main Quot 41, 40 ma 40 elecequip, commande 12 41. col quotredquot 41 Moyennes mobiles pondérées Les combinaisons de moyennes mobiles se traduisent par des moyennes mobiles pondérées. Par exemple, la 2x4-MA discutée ci-dessus est équivalente à une pondérée 5-MA avec les poids donnés par frac, frac, frac, frac, frac. En général, un m-MA pondéré peut être écrit comme chapeau t somme k aj y, où k (m-1) 2 et les poids sont donnés par a, dots, ak. Il est important que les poids totalisent à un et qu'ils soient symétriques de sorte que aj a. Le m-MA simple est un cas particulier où tous les poids sont égaux à 1m. Un avantage majeur des moyennes mobiles pondérées est qu'elles donnent une estimation plus souple du cycle tendanciel. Au lieu des observations entrant et sortant du calcul au poids total, leurs poids sont augmentés lentement puis diminués lentement, ce qui donne une courbe plus lisse. Certains ensembles spécifiques de poids sont largement utilisés. Certaines d'entre elles figurent au tableau 6.3.
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