Flytting Gjennomsnitt Vi

Beregner Moving Average. This VI beregner og viser det bevegelige gjennomsnittet ved å bruke et forhåndsvalgt nummer. First initierer VI to skiftregister. Toppskiftregisteret initialiseres med ett element, og legger kontinuerlig den forrige verdien med den nye verdien. Dette skiftregisteret holder summen av de siste x-målene Etter å dele resultatene av add-funksjonen med den forutbestemte verdien, beregner VI den bevegelige gjennomsnittsverdien. Bunnskiftregisteret inneholder en matrise med dimensjonen Gjennomsnitt Dette skiftregisteret beholder alle verdier av verdien. Utskiftningsfunksjonen erstatter den nye verdien etter hver sløyfe. Denne VI er veldig effektiv og rask fordi den bruker erstatningselementfunksjonen i løpet av løpet, og den initialiserer arrayet før den går inn i sløyfen. Denne VI ble opprettet i LabVIEW 6 1.Bookmark Share. Utjevning av data fjerner tilfeldig variasjon og viser trender og sykliske komponenter. Innenværende i samlingen av data tatt over tid er en form for rand om variasjon Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. En ofte brukt teknikk i industrien er utjevning. Denne teknikken, når den er riktig påført, avslører tydeligere den underliggende trenden, sesongmessige og cykliske komponenter. Det er to forskjellige grupper av utjevning metoder. Averaging Methods. Exponential Smoothing Methods. Taking gjennomsnitt er den enkleste måten å glatte data. Vi vil først undersøke noen gjennomsnittsmetoder, for eksempel det enkle gjennomsnittet av alle tidligere data. En leder av et lager ønsker å vite hvor mye en typisk leverandør leverer i 1000 dollar enheter Han tar et utvalg av 12 leverandører, tilfeldig, og får følgende resultater. Beregnet gjennomsnitt eller gjennomsnitt av dataene 10 Lederen bestemmer seg for å bruke dette som estimat for utgifter til en typisk leverandør. Er dette et god eller dårlig estimat. Menanskvadratfeil er en måte å dømme hvor god en modell er. Vi skal beregne den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Feil sant beløp brukt minus estimert beløp. Erro r squared er feilen ovenfor, squared. The SSE er summen av de kvadratiske feilene. MSE er gjennomsnittet av de kvadratiske feilene. MSE-resultater for eksempel. Resultatene er feil og kvadratfeil. Estimatet 10. Spørsmålet oppstår kan vi bruker gjennomsnittet til å prognostisere inntekt hvis vi mistenker en trend. En titt på grafen nedenfor viser tydelig at vi ikke burde gjøre dette. Enhet veier alle tidligere observasjoner like. I sammendrag oppgir vi det. Det enkle gjennomsnitt eller gjennomsnittet av alle tidligere observasjoner er bare et nyttig estimat for prognoser når det ikke er noen trender Hvis det er trender, bruk ulike estimater som tar trenden i betraktning. Gjennomsnittet veier alle tidligere observasjoner likt For eksempel er gjennomsnittet av verdiene 3, 4, 5 4 Vi vet selvsagt at et gjennomsnitt beregnes ved å legge til alle verdiene og dividere summen med antall verdier. En annen måte å beregne gjennomsnittet på er å legge til hver verdi dividert med antall verdier, eller.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4.Multiplikatoren 1 3 kalles wei generelt. bar frac sum venstre frac høyre x1 venstre frac høyre x2,,, venstre frac høyre xn. Den venstre frac høyre er vektene og, selvfølgelig, de summerer til 1.Variabel Moving Average VMA aka Volatility Index Dynamic Ave VIDYA. Variabel Moving Gjennomsnittlig VMA aka Volatilitetsindeks Dynamisk Gjennomsnitt VIDYA ble utviklet av Tushar S Chande og ble først presentert i mars 1992-utgaven av Technical Analysis of Stocks Commodities. Tilpasning av bevegelige gjennomsnitt til markedsvolatilitet. Handles teori var at ytelsen av et eksponentielt glidende gjennomsnitt kunne forbedres ved å bruke et volatilitetsindeks VI for å justere utjevningsperioden etter hvert som markedsforholdene endres. Ideen er at når prisene er overbelastet, bør et gjennomsnitt gå sakte for å unngå whipsaws, men når prisene trender sterkt, bør et gjennomsnittshastighet øke for å fange de store prisbevegelsene. Han var ikke den første personen til å tenke langs disse linjene George R Arrington, presenterte Ph D et variabelt enkelt flytende gjennomsnitt basert på standardavvik i juni 1991 editio n av teknisk analyse av aksjer Commodities å bygge en variabel lengde beveger gjennomsnittlig VLMA YIDYA representerte imidlertid et massivt skritt fremover fra VLMA fordi det tillot en mye større spredning av utjevningsperioder. Slik beregner du et variabelt flytende gjennomsnitt. VMA VI Lukk 1 VI VMA 1.VI Brukere valg av et mål for volatilitet eller trendstyrke. N Bruker valgt konstant utjevningsperiode. Her er et eksempel på en 3-periode VMA med en 3-års effektivitetsforhold ER som VI. Hvordan VIDYA-utjevningen endres av Volatilitetsindeksen. Variabel Flytende Gjennomsnitt er unikt fordi den ikke har noen øvre eller nedre grense for utglattningsperioden. VMA-utjevningsperioden kan gå uendelig høyt til volatilitetsindeksen er null da det resulterende gjennomsnittet vil slutte å bevege seg og være lik den forrige VMA Når volatilitetsindeksen er lik 1, vil utjevningsperioden være lik den valgte brukerens konstante N merknad hvordan når Y-aksen N, X-aksen 1. Men hvis volatilitetsindeksen blir brukt c en stigning på over 1 som standardavviksforholdet, kan utjevningsperioden falle under den valgte brukerens konstante Når VI N 2 0 5 blir utjevningsperioden 1, som er lik selve prisen. Derfor må VI som brukes ikke stige over N 2 0 5, og hvis det gjør det ved anledningen, må denne hetten skrives inn i formelen. Se på den virkelige alfaen. Fordi VMA er som navnet antyder, variabel, er Actual Alpha ikke statisk, men påvirkes ved VI Ved å endre konstant N endres imidlertid tolkningen av VI meget. Ovenfor kan du se et eksempel på den faktiske Alpha og den resulterende utglattningsperioden for en VMA med en N av 1 og en N av 5 Vi vet at når VI 1 som indikerer at aksjen trener perfekt utjevningsperioden N Så de raskeste mulige utjevningsperioder i disse eksemplene vil være henholdsvis 1 og 5, men ikke en stor forskjell. Men det er overraskende å se hva en stor påvirkning endrer N bare noen få poeng har samlet Faktisk som N inc reagerer de resulterende VMA-bevegelsene eksponentielt tregere. Denne påvirkning er snarere som kvadrering brukt av Kaufman i sin adaptive flytteverdi. Hvilken volatilitetsindeks skal brukes. Man brukte opprinnelig Standardavviksforholdet som sin VI, og dette er det som vanligvis brukes når folk snakker om en VIDYA Men senere, i oktober 1995 artikkelen fra Technical Analysis of Stocks Commodities Identifying Powerful Breakouts Tidlig foreslo han bruk av sin egen Chande Momentum Oscillator CMO. Fordi CMO varierer mellom 100 og -100, for å bruke det i denne applikasjonen vi må ta absoluttverdien divideres med 100 Resultatet er identisk med effektivitetsforholdet ER og brukes VI oftest når folk refererer til en VMA. Et hvilket som helst mål for volatilitet eller trendstyrke kan brukes så lenge det passer mellom null og N 2 0 5 rekkevidde hvor høyere avlesninger indikerer en sterkere trend. Volatilitetsindekser som brukes til testing. Som en del av den tekniske indikatoren bekjempelse for overlegenhet vi har testet, vil testen fol sårbare indikatorer som volatilitetsindeksen i et variabelt flytende gjennomsnitt. Er det noen andre som du synes er verdt å teste, vennligst gi oss beskjed i kommentarfeltet nederst. Variabel, flytende gjennomsnittlig Excel-fil. Jeg har satt sammen et Excel-regneark som inneholder variabelen Flyttende gjennomsnitt og gjort det tilgjengelig for gratis nedlasting Det inneholder en grunnleggende versjon som viser alt arbeidet og en fancy som automatisk tilpasser seg lengden, så vel som volatilitetsindeksen du angir Finn den på følgende kobling nær bunnen av siden under Nedlastinger Tekniske indikatorer Variabel Flytende Gjennomsnittlig VMA.10 Dag Variabel Flytende Gjennomsnittlig Eksempel VI 50 Dag Effektivitetsforhold. Takk Brother Dette er flott Forklaringen av matematikken bak det er veldig nyttig nå at jeg forstår hvordan hver del av ligningen fungerer, jeg kan spill med det ett spørsmål VMA 1 for fistdatapunktet du bare bruker Lukk 1, og i så fall hvorfor ikke bare bruk Lukk 1, det burde være mer responsivt overfor prischan ge. Jeg må være enig med steveplace, heteroskedacity er vanskelig å forklare klokken 07.00 om morgenen. La meg finne det nyttig. Jeg finner noen av formlene rundt nettet fordi disse tingene er veldig vanskelig å lese fordi jeg ikke har noen formell matteopplæring Det er derfor jeg knuser det hele og viser arbeidet, så det er ingen forvirring. Med hensyn til spørsmålet ditt er VMA fortsatt et eksponentielt glidende gjennomsnittlig EMA, men med en dynamisk alfa i stedet for en konstant en Alle EMAer bruker deres forrige gjennomsnitt når de beveger seg fremover, men trenger å bli podet med et nummer i starten, vanligvis den forrige lukkede EMA EMA 1 Lukk EMA 1 Hvis du fortsatte å bruke den forrige lukkingen, vil gjennomsnittet spore prisen så nært som å matche det nesten nøyaktig. Last ned spredningsarket hvis du allerede har t og prøv. Gå til celle J5 på slutten av formelen vil det si IF J4, J4 2 I5 1 E5-J4, endre dette for å lese IF E4, E4 2 I5 1 E5-E4, fyll denne formelen til bunnen av kolonnen, og det vil Jeg refererer deretter til forrige lukk i stedet for forrige VMA. BTW Jeg la merke til at jeg hadde regnearksettet til manuell beregningsoppdatering i stedet for automatisk. Du vil kanskje endre dette eller laste det ned igjen som jeg har løst det nå. sayyed 5 år siden . Jeg bruker VMA sammen med andre MA s enkle, exp, vektet, volvevektet, trekantet skal jeg bruke samme periode for VMA som perioden for andre gjennomsnitt bruker jeg krysset som min kjøp selger poeng som andre MA s eller skal jeg bruk retningen til VMA som mitt kjøpssalgssignal takk for din support. Derry Brown 5 år siden. Du kan se testresultater for flere av MAs du nevnte her. Svaret på spørsmålet ditt avhenger av om du bruker dem som en del av et mekanisk system eller en diskresjonær, jeg har ikke testet resultatene av MA crossovers mellom ulike typer MA, men jeg ville ikke forvente at dette skulle være en effektiv tilnærming. Hver type glidende gjennomsnitt er unikt, så det er ikke nødvendig å bruke samme glatting periode og VMA er så forskjellig fra at den må behandles som et helt separat gjennomsnitt. Håper dette hjelper Derry.