A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação de preço de abertura ou de fechamento do estoque, não é suficiente Sobre os quais depender para predizer corretamente sinais de compra ou venda da ação de cruzamento de MAs Para resolver esse problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada EMA Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro MA Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria então o número pela adição dos multiplicadores Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55 S média linearmente ponderada móvel Para a leitura relacionada, verifique as médias móveis simples fazer tendências se destacam. Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel exponencialmente suavizada EMA Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores Talvez A melhor explicação vem de John J. Murphy s Análise Técnica dos Mercados Financeiros, publicado pelo New York Institute of Finance, 1999. A média móvel suavizada exponencial aborda ambos os problemas associados com a média móvel simples Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui Um maior peso para os dados mais recentes Portanto, é uma média móvel ponderada Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento Além disso, o usuário é capaz de Ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço do dia mais recente, que é adicionado a uma porcentagem de O valor do dia anterior s A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100.Por exemplo, o preço do último dia s poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado aos dias anteriores peso de 90 90 Isso dá o último dia 10 Da ponderação total Isto seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 05.Figura 1 Média Móvel Extendencialmente Alisada. O gráfico acima mostra o índice composto Nasdaq da primeira semana em agosto 2000 a 1 de junho de 2001 Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços durante um período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro marcado por uma seta para baixo preto Este foi o dia Que o índice quebrou abaixo do nível 4.000 A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000 Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619 58 Em 4 de abril A tendência de alta de Abril 12 é marcado por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar algumas pechinchas como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Moving Average Envelopes Refining A Popular Trading Tool e Bounce. A média móvel Bounce. A pesquisa realizada pelo Bureau de Estados Unidos de Estatísticas do Trabalho para ajudar a medir vagas de emprego Ele coleta dados de empregadores. A quantidade máxima de dinheiro os Estados Unidos podem pedir O teto da dívida foi criada sob a Segunda Bond Liberty A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu os bancos comerciais de participar no investimento. A folha de pagamento de Narmfarm consulta a todo o trabalho fora de Fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos. O US Bureau of Labor. Usando o algoritmo descrito aqui para calcular a variância enquanto fluxos de dados, eu quero calcular uma variação móvel, que como no caso da média móvel vai considerar dados mais antigos menos importante. Para convinence aqui o algoritmo da página wiki. Alterando este algoritmo para mover média é fácil eu acho que só dividir wSum por algum fator 1 quanto maior o mais forgetfull torna-se mas dado este fator, como eu i corrigir S para agir em conformidade. I poderia Dividi-lo pelo mesmo fator tão bem, mas que doesnt sentir direito. Para colocar isso em termos simbólicos, você quer calcular uma média uniforme uniformemente ponderada de n termos anteriores por. Yi cn soma wjx, onde cn é escolhido de modo que cn soma wj 1. Isso é para garantir que a média ponderada de uma série constante retorna o mesmo valor. Obtendo cn é simples. Para fazer isso de forma eficiente, queremos obter yi 1 Termos de yi O que se segue é bastante padrão manipulação subscript. While isso requer que os últimos n 1 xi valores precisam ser armazenados um buffer circular vai fazer isso muito bem, o cálculo leva apenas um tempo constante em vez de tempo Theta n pelo simples Se os pesos forem arbitrários, a computação completa terá de ser feita a cada vez. Seria um problema interessante determinar os pesos mais gerais, tais que yi 1 poderia ser calculada a partir de yi em tempo constante independente de nI acho que vou propor isso como um problema. Qual é a média móvel mais geral que pode ser calculado em tempo constante. Nesta resposta, alterando Weighted algoritmo incremental fo R calculando a variância móvel I mostrou que a média móvel uniformemente ponderada yi cn soma wjx, onde cn é escolhido de modo que cn soma wj 1, pode ser computado em tempo constante por yi 1 wy i cn x - w x. Minha pergunta é, se Os pesos são gerais, de modo que yi cn soma wj x, existem valores particulares para o wj de modo que a média móvel também pode ser calculada em tempo constante ao invés de tempo Theta n. Here s o que eu tenho até agora. Primeiro, ele pode Ser feito se os pesos são lineares. Então, fazendo o mesmo tipo de manipulação. Note que isso requer que a soma soma x ser computado, mas isso pode ser feito em tempo constante pelo método na parte superior com w 1.I think it É bastante certo que se os pesos são um polinômio de grau d pode ser computado da mesma maneira no tempo Theta d observando as diferenças wj - w j-1.Além disso, deixando o parâmetro exponencialmente ponderado w em yi cn soma wjx Ser complexo, também podemos lidar com wj sin aj b e wj cos aj b. So, existem outros.
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