Marktdaten Fragen TC2000 Charting Paket und exponentielle Moving Averages Ich bin ein TC2000 Benutzer, und haben eine Frage über ihre Behandlung der Indikatoren, die Sie entstanden und verwenden. Im Folgenden finden Sie eine Beschreibung, wie mein TC2000 Softwareprogramm Ihre Erstellung anwendet. Dies kommt aus den Hilfedateien, die mit TC2000 verbunden sind: T2106 McClellan Oszillator: Der McClellan Oszillator wird jeden Tag von vielen Finanznachrichten benannt. Ihr gemeldeter Wert wird fast immer anders als unser Wert sein, denn wie bereits erwähnt, verwenden wir jeden Bestand an der NYSE. Die Gesamtstrategie des Indikators wird jedoch gleich sein. Der McClellan-Oszillator wird durch Subtrahieren eines 39-Tage-Gleitwertes von (Advances-Declines) von einem 19-Tage-Gleitender Durchschnitt von (Advances - Declines) berechnet. Es funktioniert nicht nur als übertriebener Indikator, sondern auch bei kurzfristigen Trendveränderungen, wenn er die Nulllinie überquert. Auch hier ist es sehr wichtig, dass du deine Chart-Skalierung auf Arithmetik setzt, weil der McClellan-Oszillator an einigen Markttagen negativ sein wird und negative Werte nicht auf einer logarithmischen Skala angezeigt werden können. Frage: Ist ihre TC20008217s Weise wirklich anders, oder diese MAs nur imitieren die Ergebnisse, wie Sie sie berechnen Die Charts von ihnen und Ihre auf Ihre Berichte sehen ziemlich nah in Form. Zu diesem Zeitpunkt brauche ich keine genauen Zahlen, um es für mich nützlich zu finden. Gibt es irgendwelche anderen verpackten Software-Programme da draußen, dass Sie wissen, dass verwenden Sie Ihre Formeln Zum Beispiel, wo ich könnte ein Symbol anschließen und ziehen Sie seinen Preis Osc. 5 und 10 Trend, Summ. Index, etc. Die meisten der kompetenten Charting-Pakete können Sie berechnen exponentielle gleitende Durchschnitte (EMAs). Ihre Terminologie unterscheidet sich von unserer, da die Öffentlichkeit die Faszination der bewegten Durchschnitte einer Zeitparameter zugeschrieben wird. Wir verwenden die ursprüngliche Terminologie von P. N. Haurlan, der erste, der EMAs beschäftigt, und der erste Kerl westlich des Mississippi, um einen Computer für technische Analyse zu benutzen. Er verwies auf spezifische EMAs durch ihre Glättung Konstante, und wir haben diese Tradition fortgesetzt. Um einen 10 Trend zu berechnen, musst du dem Softwareprogramm mitteilen, dass du dir eine 19-tägige EMA gibst. A 5 Trend ist eine 39-tägige EMA. Um einen Preis-Oszillator zu erhalten, versuchen Sie es mit der MACD-Funktion und wählen Sie die entsprechenden EMAs aus. Du kannst mit verschiedenen Werten herumspielen, um zu sehen, ob du andere besser möchtest. Was die Worden Brüder betrifft. Beschreibung unserer Indikator, ist es ein bisschen verwirrend, dass sie behaupten, dass ihre ist anders wegen der Verwendung jeder Aktie an der NYSE. Ich weiß nicht, was sie denken, dass wir es tun, ist ein seltsamer Kommentar. Was sie nicht angeben, war, dass sie EMAs verwenden, die sie nur gleitende Durchschnitte angeben. Ich weiß nicht, ob sie einfache gleitende Durchschnitte (SMAs) oder EMAs verwenden. Meine Position ist, dass, wenn sie verschiedene Techniken und unterschiedliche Daten verwenden wollen, als wir es tun sollten, sollten sie es so sagen und es etwas anderes nennen. Exponentielle Glättung gewichtet Vergangenheit Beobachtungen mit exponentiell abnehmenden Gewichten, um zukünftige Werte zu prognostizieren Diese Glättung beginnt mit der Einstellung (S2 ) Bis (y1), wobei (Si) für geglättete Beobachtung oder EWMA steht und (y) für die ursprüngliche Beobachtung steht. Die Indizes beziehen sich auf die Zeiträume (1,, 2,, ldots,, n). Für die dritte Periode (S3 alpha y2 (1-alpha) S2) und so weiter. Es gibt keine (S1) die geglättete Serie beginnt mit der geglätteten Version der zweiten Beobachtung. Für jede Zeitperiode (t) wird der geglättete Wert (St) durch Berechnen von St alpha y (1-alpha) S ,,,,,,,,0 ausgedehnte Gleichung für (S5) gefunden. Beispielsweise ist die erweiterte Gleichung für die geglättete Wert (S5) ist: S5 alpha links (1-alpha) 0 y (1-alpha) 1 y (1-alpha) 2 y rechts (1-alpha) 3 S2. Veranschaulicht exponentielles Verhalten Dies veranschaulicht das exponentielle Verhalten. Die Gewichte, (alpha (1-alpha) t) nehmen geometrisch ab, und ihre Summe ist eine Einheit wie unten gezeigt, wobei eine Eigenschaft der geometrischen Reihe verwendet wird: alpha sum (1-alpha) i alpha left frac right 1 - (1-alpha) T Aus der letzten Formel können wir sehen, dass der Summationsausdruck zeigt, dass der Beitrag zum geglätteten Wert (St) bei jedem aufeinanderfolgenden Zeitraum weniger wird. Beispiel für (alpha 0,3) Sei (alpha 0,3). Beachten Sie, dass die Gewichte (alpha (1-alpha) t) exponentiell (geometrisch) mit der Zeit abnehmen. Die Summe der quadratischen Fehler (SSE) 208.94. Der Mittelwert der quadratischen Fehler (MSE) ist der SSE 11 19.0. Berechnen Sie für verschiedene Werte von (alpha) Die MSE wurde wieder für (alpha 0,5) berechnet und erwies sich als 16,29, so dass wir in diesem Fall ein (alpha) von 0,5 bevorzugen würden. Können wir es besser machen Wir könnten die bewährte Trial-and-Error-Methode anwenden. Dies ist eine iterative Prozedur, die mit einem Bereich von (alpha) zwischen 0,1 und 0,9 beginnt. Wir bestimmen die beste erste Wahl für (alpha) und suchen dann zwischen (alpha - Delta) und (alpha Delta). Wir könnten dies noch einmal wiederholen, um die besten (Alpha) bis 3 Dezimalstellen zu finden. Nichtlineare Optimierer können verwendet werden. Aber es gibt bessere Suchmethoden wie das Marquardt-Verfahren. Dies ist ein nichtlinearer Optimierer, der die Summe der Quadrate von Resten minimiert. Im Allgemeinen sollten die meisten gut entworfenen statistischen Softwareprogramme in der Lage sein, den Wert von (Alpha) zu finden, der das MSE minimiert. Beispiel-Plot mit geglätteten Daten für 2 Werte von (alpha) Moving Average Moving-Mittelwerte werden verwendet, um Trends zu glätten. TC2000 bietet drei verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunkt für den Zeitraum gleiches Gewicht. Wenn die Periode 3 ist und die letzten drei Datenpunkte 3, 4 und 5 sind, wäre der aktuellste Mittelwert (345) 34 (dividiert durch drei, da es drei Datenpunkte gibt). Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der manchmal auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, wendet sich auf exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt sinkt exponentiell, was den jüngsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung verleiht, während immer noch ältere Beobachtungen völlig verwertet werden. Ein vorgewichteter Durchschnitt, wie ein exponentieller Durchschnitt, ermöglicht es, die aktuellsten Daten im Durchschnitt zu erzielen, um den durchschnittlichen Wert mehr als älter zu beeinflussen Daten. Es wird anders berechnet als exponentielle Mittelwerte, aber es gibt auch neuere Daten mehr Gewicht. Ein 5-prozentiger vorgewichteter Mittelwert wird wie folgt berechnet (C ist der letzte Takt, C4 ist vor 4 Std.): Vorderseite gewichteter Durchschnitt ((C5) (C14) (C23) (C32) C4) 15 Sie können sehen, wie die verschiedenen Mittelwertbildungstypen ergeben unterschiedliche Ergebnisse. Alle drei Mittelwerte werden mit einer Periode von 30 einfachen (roten), exponentiellen (Cyan) vorgewichteten (gelb) aufgetragen. Darüber hinaus können Sie wählen, welches Element des Preises bei der Berechnung des Durchschnitts: 160Last, Open, High, Low oder Typical Price verwenden. Durchgehende Mittelwerte haben einen Offset-Parameter, mit dem Sie das durchschnittliche Plot vorwärts oder rückwärts verschieben können (negativer Offsetwert). Dies ermöglicht es Ihnen, zu veranschaulichen, was gemeinhin als verdrängte Umrechnungsdurchschnitte bezeichnet wird. Lesen Sie mehr über vertriebene gleitende Durchschnitte auf Investopedia.
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