Metode Weighted Mobile Moyenne Wma

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En raison de son calcul unique, WMA suivra les prix plus étroitement qu'une moyenne mobile simple correspondante. Fonctionnement de cet indicateur Utilisez la WMA pour déterminer le sens de la tendance. Il pourrait être une indication pour acheter lorsque les prix plongent près ou juste en dessous de la WMA. Il pourrait être une indication de vendre lorsque les prix rallye vers ou juste au-dessus de la WMA. Les moyennes mobiles peuvent également indiquer les zones de soutien et de résistance. Une hausse de WMA tend à soutenir l'action de prix, alors qu'une baisse WMA tend à fournir une résistance à l'action des prix. Cette stratégie renforce l'idée d'acheter lorsque le prix est proche de la hausse de la WMA ou de la vente lorsque le prix est proche de la baisse WMA. Toutes les moyennes mobiles, y compris la WMA, ne sont pas conçues pour identifier un métier au niveau exact ou au sommet. Moyennes mobiles tendent à valider que votre commerce est dans la direction générale de la tendance, mais avec un retard à l'entrée et la sortie. Le WMA a un délai plus court que le SMA. Utilisez les mêmes règles qui s'appliquent à SMA lors de l'interprétation de WMA. Gardez à l'esprit, cependant, que WMA est généralement plus sensible aux mouvements de prix. Cela peut être une arme à double tranchant. D'un côté, WMA peut identifier les tendances plus tôt qu'un SMA. D'un autre côté, la WMA connaîtra probablement plus de whipsaws qu'une SMA correspondante. Calcul Les données les plus récentes sont plus pondérées et contribuent davantage à la valeur finale de la WMA. Le facteur de pondération utilisé pour calculer le WMA est déterminé par la période sélectionnée pour l'indicateur. Par exemple, une WMA de 5 périodes serait calculée de la façon suivante: P1 prix actuel P2 prix un bar (P1 5) (P2 4) (P3 3) (P4 2) (P5 1) (5 4 3 2 1) Ago, etcJual code source aplikasi php Aplikasi Metode Moyenne mobile Berbasis Web (MA) menggunakan rata-rata données beberapa données de base de données prakiraan masa berikutnya. Metode ini sangat sederhana karena berusha merata-ratakan beberapa data terakhir. Métro ini berusaha memuluskan perubahan données yang sangat tinggi atau sangat rendah. Di lain pihak, code source aplikasi Metode Moyenne mobile pondérée (WMA) berusaha mem-forecast dengan drinkapa données terakhir dengan membre bobot yang berbeda-beda. Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh données yang lebih baru adalah lebih besar dari données yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang. (S) (s) de données akual ke - (p 1)) n de données akual ke - (p 1)) n Saisie de données métadonnées WMA (Moyenne mobile pondérée). (Pn) Les données akual ke - (pn) Les données akual ke - (pn 1) Les données akual ke - (pn 1) Les données akual ke - (pn) (P 1)) dengan total bobot 1 Salah satu kriteria untuk menilai teknik prévision adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi yang lazim digunakan adalah dalam bentuk persentasi erreur, yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil prévision des données aktual dengan tota data aktual. MAPE (données Sigma data forecated) (données Sigma actuelles), untuk screen shot dari programme aplikasi metode moyenne mobile pondérée berbasis web ini sebagai berikut: untuk démo aplikasi in silahkan klik disiniOANDA utilise des cookies pour rendre nos sites Web faciles à utiliser et personnalisés à notre visiteurs. Les cookies ne peuvent pas être utilisés pour vous identifier personnellement. 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Les plus couramment utilisés par les commerçants sont les suivants: Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile exponentielle Moyenne mobile simple (SMA) Une moyenne mobile simple est le type le plus basique de la moyenne mobile. Elle est calculée en prenant une série de prix (ou périodes de déclaration), en ajoutant ces prix ensemble, puis en divisant le total par le nombre de points de données. Cette formule détermine la moyenne des prix et est calculée de manière à ajuster (ou déplacer) en réponse aux données les plus récentes utilisées pour calculer la moyenne. Par exemple, si vous incluez uniquement les taux de change les plus récents dans le calcul moyen, le taux le plus ancien est automatiquement abandonné chaque fois qu'un nouveau prix devient disponible. En effet, la moyenne se déplace comme chaque nouveau prix est inclus dans le calcul et assure que la moyenne est basée uniquement sur les 15 derniers prix. Avec un peu d'essai et d'erreur, vous pouvez déterminer une moyenne mobile qui correspond à votre stratégie commerciale. Un bon point de départ est une moyenne mobile simple basée sur les 20 derniers prix. Moyenne mobile pondérée (WMA) Une moyenne mobile pondérée est calculée de la même manière qu'une moyenne mobile simple, mais utilise des valeurs qui sont pondérées linéairement pour s'assurer que les taux les plus récents ont un impact plus important sur la moyenne. Cela signifie que le taux le plus ancien inclus dans le calcul reçoit une pondération de 1, la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 2 et la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 3, jusqu'au taux le plus récent. Certains commerçants trouvent cette méthode plus pertinente pour la détermination des tendances, en particulier dans un marché en pleine évolution. L'inconvénient de l'utilisation d'une moyenne mobile pondérée est que la ligne moyenne résultante peut être choppier qu'une simple moyenne mobile. Cela pourrait rendre plus difficile de discerner une tendance du marché à partir d'une fluctuation. Pour cette raison, certains commerçants préfèrent placer à la fois une moyenne mobile simple et une moyenne mobile pondérée sur le même tableau de prix. Une moyenne mobile exponentielle est similaire à une moyenne mobile simple, mais alors qu'une moyenne mobile simple supprime les prix les plus anciens à mesure que de nouveaux prix deviennent disponibles, une moyenne mobile exponentielle calcule la moyenne mobile exponentielle La moyenne de toutes les plages historiques, à partir du point que vous spécifiez. Par exemple, lorsque vous ajoutez une superposition de moyenne mobile exponentielle à un tableau de prix, vous affectez le nombre de périodes de rapport à inclure dans le calcul. Supposons que vous spécifiez pour les 10 derniers prix à inclure. Ce premier calcul sera exactement le même que celui d'une moyenne mobile simple également basée sur 10 périodes de reporting, mais quand le prochain prix deviendra disponible, le nouveau calcul conservera les 10 prix originaux, plus le nouveau prix, pour arriver à la moyenne. Cela signifie qu'il ya maintenant 11 périodes de rapport dans le calcul de la moyenne mobile exponentielle tandis que la moyenne mobile simple sera toujours basée sur les 10 derniers taux. Décider de la moyenne mobile à utiliser Pour déterminer quelle moyenne mobile est la meilleure pour vous, vous devez d'abord comprendre vos besoins. Si votre objectif principal est de réduire le bruit de fluctuation constante des prix afin de déterminer une orientation globale du marché, alors une simple moyenne mobile des derniers 20 ou si les taux peuvent fournir le niveau de détail dont vous avez besoin. Si vous voulez que votre moyenne mobile mette davantage l'accent sur les taux les plus récents, une moyenne pondérée est plus appropriée. Gardez à l'esprit cependant que, comme les moyennes mobiles pondérées sont davantage affectées par les derniers prix, la forme de la ligne moyenne pourrait être faussée, ce qui pourrait entraîner la génération de faux signaux. Lorsque vous travaillez avec des moyennes mobiles pondérées, vous devez être préparé à une plus grande volatilité. Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. Toutes les autres marques figurant sur ce site Web sont la propriété de leurs propriétaires respectifs. La négociation à effet de levier des contrats de devises ou d'autres produits hors bourse sur la marge comporte un niveau de risque élevé et peut ne pas convenir à tout le monde. 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