Moyennes d'analyse technique Les moyennes mobiles sont utilisées pour lisser les fluctuations à court terme pour obtenir une meilleure indication de la tendance des prix. Les moyennes sont des indicateurs de tendance. Une moyenne mobile des prix quotidiens est le prix moyen d'une action sur une période choisie, affichée jour après jour. Pour calculer la moyenne, vous devez choisir une période de temps. Le choix d'une période de temps est toujours une réflexion sur, plus ou moins retard par rapport au prix par rapport à un plus ou moins de lissage des données de prix. Les moyennes des prix sont utilisées comme indicateurs de tendance après et principalement comme référence pour le soutien des prix et la résistance. En général, les moyennes sont présentes dans toutes sortes de formules pour lisser les données. Offre spéciale: quotCaptation du bénéfice avec analyse technique Moyenne mobile simple Une moyenne mobile simple est calculée en ajoutant tous les prix dans la période de temps choisie, divisée par cette période. De cette façon, chaque valeur de données a le même poids dans le résultat moyen. Figure 4.35: Moyenne mobile simple, exponentielle et pondérée. La courbe épaisse et noire du graphique de la figure 4.35 est une moyenne mobile simple de 20 jours. Moyenne mobile exponentielle Une moyenne mobile exponentielle donne plus de poids, en pourcentage, aux prix individuels dans une fourchette, basée sur la formule suivante: EMA (EMA de prix) (EMA précédente (1 EMD de ndash)) La plupart des investisseurs ne se sentent pas à l'aise avec un Expression relative au pourcentage dans la moyenne mobile exponentielle plutôt, ils se sentent mieux en utilisant une période de temps. Si vous voulez connaître le pourcentage de travail sur une période, la formule suivante vous donne la conversion: Une période de trois jours correspond à un pourcentage exponentiel de: La courbe fine et noire de la figure 4.35 est un déplacement exponentiel de 20 jours moyenne. Moyenne mobile pondérée Une moyenne mobile pondérée met plus de poids sur les données récentes et moins de poids sur les données plus anciennes. Une moyenne mobile pondérée est calculée en multipliant chaque donnée par un facteur du jour ldquo1rdquo jusqu'au jour ldquonrdquo pour la plus ancienne à la plus récente, le résultat est divisé par le total de tous les facteurs multiplicateurs. Dans une moyenne mobile pondérée de 10 jours, il ya 10 fois plus de poids pour le prix aujourd'hui en proportion du prix il ya 10 jours. De même, le prix d'hier obtient neuf fois plus de poids, et ainsi de suite. La courbe fine et noire en pointillés de la figure 4.35 est une moyenne mobile pondérée de 20 jours. Simple, Exponentiel ou pondéré Si nous comparons ces trois moyennes de base, nous voyons que la moyenne simple a le plus de lissage, mais généralement aussi le plus grand décalage après inversions de prix. La moyenne exponentielle est plus proche du prix et réagit aussi plus rapidement aux fluctuations des prix. Mais des corrections de période plus courte sont également visibles dans cette moyenne en raison d'un effet moins lissant. Enfin, la moyenne pondérée suit de plus près le mouvement des prix. Déterminer laquelle de ces moyennes à utiliser dépend de votre objectif. Si vous voulez un indicateur de tendance avec un meilleur lissage et peu de réaction pour des mouvements plus courts, la moyenne simple est la meilleure. Si vous voulez un lissage où vous pouvez toujours voir les oscillations courte période, alors soit la moyenne mobile exponentielle ou pondérée est le meilleur choix. Forecasting par Smoothing Techniques Ce site est une partie de JavaScript E-labs objets d'apprentissage pour la prise de décision. Les autres JavaScript de cette série sont classés dans différents domaines d'application dans la section MENU de cette page. Une série chronologique est une séquence d'observations qui sont ordonnées dans le temps. Inherente à la collecte de données prises dans le temps est une forme de variation aléatoire. Il existe des procédés pour réduire l'annulation de l'effet dû à une variation aléatoire. Les techniques largement utilisées sont le lissage. Ces techniques, lorsqu'elles sont correctement appliquées, révèlent plus clairement les tendances sous-jacentes. Saisissez la série chronologique en ordre, en commençant par le coin supérieur gauche et le ou les paramètres, puis cliquez sur le bouton Calculer pour obtenir une prévision à une période. Les cases en blanc ne sont pas incluses dans les calculs mais les zéros sont. Lorsque vous entrez vos données pour passer d'une cellule à une cellule dans la matrice de données, utilisez la touche Tabulation et non la flèche ou entrez les touches. Caractéristiques des séries temporelles, qui pourraient être révélées en examinant son graphique. Avec les valeurs prévues, et le comportement des résidus, modèle de prévision des conditions. Moyennes mobiles: Les moyennes mobiles se classent parmi les techniques les plus populaires pour le prétraitement des séries chronologiques. Ils sont utilisés pour filtrer le bruit blanc aléatoire à partir des données, pour rendre la série chronologique plus lisse ou même pour souligner certains composants informatifs contenus dans la série chronologique. Lissage exponentiel: Il s'agit d'un schéma très populaire pour produire une série chronologique lissée. Alors que dans les moyennes mobiles les observations passées sont pondérées également, le lissage exponentiel attribue des poids exponentiellement décroissants à mesure que l'observation vieillit. En d'autres termes, les observations récentes donnent relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes. Double lissage exponentiel est mieux à la manipulation des tendances. Triple Exponential Smoothing est mieux à la manipulation des tendances parabole. Une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage a. Correspond approximativement à une moyenne mobile simple de longueur (c'est-à-dire période) n, où a et n sont liés par: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Ainsi, par exemple, une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,1 correspondrait approximativement à une moyenne mobile de 19 jours. Et une moyenne mobile simple de 40 jours correspondrait approximativement à une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,04878. Holts Linear Exponential Smoothing: Supposons que la série temporelle soit non saisonnière mais affiche la tendance. Holts méthode estime à la fois le niveau actuel et la tendance actuelle. Notez que la moyenne mobile simple est un cas particulier du lissage exponentiel en définissant la période de la moyenne mobile sur la partie entière de (2-Alpha) Alpha. Pour la plupart des données commerciales, un paramètre Alpha inférieur à 0,40 est souvent efficace. Cependant, on peut effectuer une recherche de grille de l'espace des paramètres, avec 0,1 à 0,9, avec des incréments de 0,1. Ensuite, le meilleur alpha a la plus petite erreur absolue moyenne (erreur MA). Comment comparer plusieurs méthodes de lissage: Bien qu'il existe des indicateurs numériques pour évaluer la précision de la technique de prévision, l'approche la plus répandue consiste à utiliser la comparaison visuelle de plusieurs prévisions pour évaluer leur exactitude et choisir parmi les différentes méthodes de prévision. Dans cette approche, on doit tracer (en utilisant par exemple Excel) sur le même graphe les valeurs d'origine d'une variable de série chronologique et les valeurs prédites à partir de plusieurs méthodes de prévision différentes, facilitant ainsi une comparaison visuelle. Vous pouvez utiliser les prévisions passées par Smoothing Techniques JavaScript pour obtenir les valeurs de prévisions antérieures basées sur des techniques de lissage qui n'utilisent qu'un seul paramètre. Holt et Winters utilisent deux et trois paramètres, respectivement, donc il n'est pas facile de sélectionner les valeurs optimales, voire presque optimales par essai et les erreurs pour les paramètres. Le lissage exponentiel simple met l'accent sur la perspective à courte portée qu'il définit le niveau à la dernière observation et est basé sur la condition qu'il n'y a pas de tendance. La régression linéaire, qui correspond à une ligne de moindres carrés aux données historiques (ou aux données historiques transformées), représente la longue portée, conditionnée par la tendance de base. Le lissage linéaire linéaire de Holts capture des informations sur la tendance récente. Les paramètres dans le modèle de Holts sont les niveaux-paramètres qui devraient être diminués quand la quantité de variation de données est grande, et les tendances-paramètre devraient être augmentés si la direction de tendance récente est soutenue par le causal certains facteurs. Prévision à court terme: Notez que chaque JavaScript sur cette page fournit une prévision à un pas. Obtenir une prévision en deux étapes. Ajoutez simplement la valeur prévue à la fin de vos données chronologiques et cliquez sur le même bouton Calculer. Vous pouvez répéter ce processus quelques fois afin d'obtenir les prévisions à court terme nécessaires.
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