Code Moyen Pondéré Pondéré

MetaTrader 4 - Indicateurs Moyennes mobiles, indicateur MA pour MetaTrader 4 L'indicateur technique de moyenne mobile indique la valeur moyenne du prix de l'instrument pour une certaine période de temps. Quand on calcule la moyenne mobile, on fait la moyenne du prix de l'instrument pour cette période. À mesure que le prix change, sa moyenne mobile augmente ou diminue. Il existe quatre types différents de moyennes mobiles: Simple (également appelé arithmétique), exponentiel, lissé et linéaire pondéré. Les moyennes mobiles peuvent être calculées pour tout ensemble de données séquentiel, y compris les prix d'ouverture et de clôture, les prix les plus élevés et les plus bas, le volume des transactions ou tout autre indicateur. C'est souvent le cas lorsque l'on utilise des moyennes mobiles doubles. La seule chose où les moyennes mobiles de différents types divergent considérablement l'une de l'autre, est quand les coefficients de poids, qui sont affectés aux dernières données, sont différents. Dans le cas où nous parlons de moyenne mobile simple, tous les prix de la période en question, sont de valeur égale. Les moyennes mobiles exponentielles et linéaires pondérées attachent plus de valeur aux derniers prix. La façon la plus courante d'interpréter la moyenne mobile des prix est de comparer sa dynamique à celle du prix. Lorsque le prix de l'instrument s'élève au-dessus de sa moyenne mobile, un signal d'achat apparaît, si le prix tombe en dessous de sa moyenne mobile, ce que nous avons est un signal de vente. Ce système de négociation, basé sur la moyenne mobile, n'est pas conçu pour fournir une entrée sur le marché juste à son point le plus bas, et sa sortie à droite sur le pic. Il permet d'agir selon la tendance suivante: acheter peu après que les prix atteignent le fond, et vendre peu de temps après que les prix aient atteint leur sommet. Moyenne mobile simple (SMA) Simple, en d'autres termes, la moyenne mobile arithmétique est calculée en additionnant les prix de la fermeture de l'instrument sur un certain nombre de périodes simples (par exemple, 12 heures). Cette valeur est ensuite divisée par le nombre de ces périodes. SMA SUM (FERMER, N) N Où: N est le nombre de périodes de calcul. Moyenne mobile exponentielle (EMA) La moyenne mobile exponentiellement lissée est calculée en ajoutant la moyenne mobile d'une certaine part du cours de clôture actuel à la valeur précédente. Avec des moyennes mobiles exponentiellement lissées, les derniers prix sont plus intéressants. La moyenne mobile exponentielle de P-pourcentage ressemblera à: Où: CLOSE (i) le prix de la période courante fermeture EMA (i-1) Moyenne mobile exponentielle de la période précédente fermeture P le pourcentage d'utilisation de la valeur du prix. Moyenne mobile lissée (SMMA) La première valeur de cette moyenne mobile lissée est calculée comme étant la moyenne mobile simple (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) La seconde et les moyennes mobiles suivantes sont calculées selon cette formule: Où: SUM1 est le Somme des prix de clôture pour N périodes SMMA1 est la moyenne mobile lissée de la première barre SMMA (i) est la moyenne mobile lissée de la barre courante (sauf pour la première) CLOSE (i) est le prix de clôture actuel N est le Période de lissage. Moyenne mobile pondérée linéaire (LWMA) Dans le cas de la moyenne mobile pondérée, les données les plus récentes sont plus utiles que les données plus anciennes. La moyenne mobile pondérée est calculée en multipliant chacun des cours de clôture dans la série considérée, par un certain coefficient de pondération. SOMME (i, N) SOMME (i, N) Où: SOMME (i, N) est la somme totale des coefficients de pondération. Les moyennes mobiles peuvent également être appliquées aux indicateurs. C'est là que l'interprétation des moyennes mobiles des indicateurs est semblable à celle des moyennes mobiles de prix: si l'indicateur dépasse la moyenne mobile, cela signifie que le mouvement ascendant des indicateurs devrait se poursuivre: si l'indicateur tombe en dessous de sa moyenne mobile, Signifie qu'il est susceptible de continuer à aller vers le bas. Voici les types de moyennes mobiles sur le graphique: Moyenne mobile simple (SMA) Moyenne mobile exponentielle (EMA) Moyenne mobile lissée (SMMA) Moyenne mobile pondérée linéaire (LWMA) Moyennes mobiles pondérées: Principes de base Au fil des ans, Problèmes avec la moyenne mobile simple. Le premier problème réside dans le laps de temps de la moyenne mobile (MA). La plupart des analystes techniques croient que l'action prix. Le prix d'ouverture ou de clôture de l'action, ne suffit pas à dépendre de prédire correctement les signaux d'achat ou de vente de l'action de crossover MA. Pour résoudre ce problème, les analystes attribuent désormais plus de poids aux données de prix les plus récentes en utilisant la moyenne mobile exponentiellement lissée (EMA). Un exemple Par exemple, en utilisant un MA de 10 jours, un analyste prendrait le cours de clôture du 10e jour et multiplier ce nombre par 10, le neuvième jour par neuf, le huitième Jour par huit et ainsi de suite à la première de la MA. Une fois que le total a été déterminé, l'analyste divise ensuite le nombre par l'addition des multiplicateurs. Si vous ajoutez les multiplicateurs de l'exemple MA de 10 jours, le nombre est 55. Cet indicateur est connu comme la moyenne mobile pondérée linéairement. De nombreux techniciens sont convaincus de la moyenne mobile exponentiellement lissée (EMA). Cet indicateur a été expliqué de tant de manières différentes qu'il confond les étudiants et les investisseurs. Peut-être la meilleure explication vient de John J. Murphys Analyse technique des marchés financiers, (publié par le New York Institute of Finance, 1999): La moyenne mobile exponentiellement lissée répond aux deux problèmes associés à la moyenne mobile simple. Tout d'abord, la moyenne exponentiellement lissée attribue un poids plus important aux données les plus récentes. Par conséquent, il s'agit d'une moyenne mobile pondérée. Mais si elle attribue moins d'importance aux données sur les prix passés, elle inclut dans son calcul toutes les données de la vie de l'instrument. En outre, l'utilisateur peut ajuster la pondération pour donner plus ou moins de poids au prix des jours les plus récents, qui est ajouté à un pourcentage de la valeur des jours précédents. La somme des deux valeurs en pourcentage s'élève à 100. Par exemple, le prix des derniers jours pourrait être attribué à un poids de 10 (0,10), qui est ajouté au poids des jours précédents de 90 (0,90). Cela donne le dernier jour 10 de la pondération totale. Ce serait l'équivalent d'une moyenne de 20 jours, en donnant le prix des derniers jours une valeur plus petite de 5 (0,05). Figure 1: Moyenne mobile lissée exponentiellement Le graphique ci-dessus présente l'indice composé Nasdaq de la première semaine d'août 2000 au 1er juin 2001. Comme vous pouvez le voir clairement, l'EMA qui utilise les données de clôture sur un Période de neuf jours, a des signaux de vente définis le 8 septembre (marqué par une flèche vers le bas noire). C'était le jour où l'indice est passé au-dessous du niveau de 4.000. La deuxième flèche noire montre une autre jambe que les techniciens attendaient. Le Nasdaq ne pouvait pas générer assez de volume et d'intérêt des investisseurs de détail pour briser la marque de 3000. Il a ensuite plongé vers le bas de nouveau à fond à 1619,58 le 4 avril. La tendance haussière du 12 avril est marquée par une flèche. Ici, l'indice a fermé à 1,961.46, et les techniciens ont commencé à voir les gestionnaires de fonds institutionnels commencent à ramasser quelques bonnes affaires comme Cisco, Microsoft et certaines des questions liées à l'énergie. (Voir nos articles connexes: Enveloppes moyennes mobiles: raffinage d'un outil de trading populaire et rebond de moyenne mobile) 6.2 Moyennes mobiles 40 élec., Ordre 5 41 Dans la deuxième colonne de ce tableau, une moyenne mobile de l'ordre 5 est affichée, fournissant un Estimation du cycle tendanciel. La première valeur dans cette colonne est la moyenne des cinq premières observations (1989-1993), la deuxième valeur dans la colonne 5-MA est la moyenne des valeurs 1990-1994 et ainsi de suite. Chaque valeur dans la colonne 5-MA est la moyenne des observations sur la période quinquennale centrée sur l'année correspondante. Il n'y a aucune valeur pour les deux premières années ou les deux dernières années parce que nous n'avons pas deux observations de part et d'autre. Dans la formule ci-dessus, la colonne 5-MA contient les valeurs de hat avec k2. Pour voir à quoi ressemble l'estimation du cycle tendanciel, nous la traçons avec les données originales de la figure 6.7. Parcelle 40 elecsales, principale quotResidential ventes d'électricité, ylab quotGWhquot. Notez comment la tendance (en rouge) est plus lisse que les données d'origine et capture le mouvement principal de la série chronologique sans toutes les fluctuations mineures. La méthode de la moyenne mobile ne permet pas d'estimer T où t est proche des extrémités de la série, de sorte que la ligne rouge ne s'étend pas aux bords du graphe de part et d'autre. Plus tard, nous utiliserons des méthodes plus sophistiquées d'estimation du cycle tendanciel qui permettent des estimations près des points finaux. L'ordre de la moyenne mobile détermine la finesse de l'estimation du cycle tendanciel. En général, un ordre plus grand signifie une courbe plus lisse. Le graphique suivant montre l'effet de la modification de l'ordre de la moyenne mobile pour les données sur les ventes résidentielles d'électricité. Les moyennes mobiles simples comme celles-ci sont ordinairement d'ordre impair (par exemple 3, 5, 7, etc.). C'est ainsi qu'elles sont symétriques: dans une moyenne mobile d'ordre m2k1, il y a k observations antérieures, k observations ultérieures et l'observation du milieu Qui sont moyennés. Mais si m était pair, il ne serait plus symétrique. Moyennes mobiles des moyennes mobiles Il est possible d'appliquer une moyenne mobile à une moyenne mobile. Une raison de faire ceci est de faire une moyenne mobile d'ordre pair symétrique. Par exemple, nous pourrions prendre une moyenne mobile de l'ordre 4, puis appliquer une autre moyenne mobile de l'ordre 2 aux résultats. Dans le tableau 6.2, cela a été fait pour les premières années de la production trimestrielle australienne de bière. Bière2 lt - fenêtre 40 ausbeer, début 1992 41 ma4 ltm 40 bière2, ordre 4. centre FALSE 41 ma2x4 ltm 40 bière2, ordre 4. centre VRAI 41 La notation 2x4-MA dans la dernière colonne signifie un 4-MA Suivi d'un 2-MA. Les valeurs de la dernière colonne sont obtenues en prenant une moyenne mobile de l'ordre 2 des valeurs de la colonne précédente. Par exemple, les deux premières valeurs dans la colonne 4-MA sont 451,2 (443410420532) 4 et 448,8 (410420532433) 4. La première valeur dans la colonne 2 x 4-MA est la moyenne de ces deux: 450,0 (451,2448,8) 2. Quand un 2-MA suit une moyenne mobile d'ordre pair (comme 4), il est appelé une moyenne mobile centrée de l'ordre 4. C'est parce que les résultats sont maintenant symétriques. Pour voir que c'est le cas, on peut écrire le 2x4-MA de la façon suivante: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. End C'est maintenant une moyenne pondérée des observations, mais elle est symétrique. D'autres combinaisons de moyennes mobiles sont également possibles. Par exemple, on utilise souvent une MA 3 x 3, qui consiste en une moyenne mobile d'ordre 3 suivie d'une autre moyenne mobile d'ordre 3. En général, un ordre pair MA doit être suivi d'un ordre pair MA pour le rendre symétrique. De même, un ordre impair MA doit être suivi d'un ordre impair MA. Estimation du cycle tendanciel avec les données saisonnières L'utilisation la plus courante des moyennes mobiles centrées consiste à estimer le cycle tendanciel à partir des données saisonnières. Considérons le cas 2 x 4-MA: frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. Lorsqu'il est appliqué aux données trimestrielles, chaque trimestre de l'année reçoit le même poids que le premier et le dernier termes s'appliquent au même trimestre en années consécutives. Par conséquent, les variations saisonnières seront moyennées et les valeurs résultantes du chapeau auront peu ou pas de variation saisonnière restante. On obtiendrait un effet analogue en utilisant un mélange 2 fois 8-MA ou 2 fois 12-MA. En général, une m-MA de 2 x m est équivalente à une moyenne mobile pondérée d'ordre m1 avec toutes les observations pesant 1m sauf pour le premier et le dernier termes qui prennent des poids 1 (2m). Donc, si la période saisonnière est pair et d'ordre m, utilisez une m-MA 2 fois pour estimer le cycle-tendance. Si la période saisonnière est impaire et d'ordre m, utilisez un m-MA pour estimer le cycle de tendance. En particulier, un 2 x 12-MA peut être utilisé pour estimer le cycle tendanciel des données mensuelles et un 7-MA peut être utilisé pour estimer le cycle tendanciel des données quotidiennes. D'autres choix pour l'ordre de la MA entraîneront généralement des estimations du cycle de tendance étant contaminées par la saisonnalité dans les données. Exemple 6.2 Fabrication de matériel électrique La figure 6.9 montre une application de 2 x 12 mA appliquée à l'indice des ordres d'équipement électrique. Notez que la ligne lisse ne montre pas de saisonnalité, c'est presque le même que le cycle de tendance montré dans la Figure 6.2 qui a été estimé en utilisant une méthode beaucoup plus sophistiquée que les moyennes mobiles. Tout autre choix pour l'ordre de la moyenne mobile (à l'exception de 24, 36, etc.) aurait donné une ligne lisse qui montre certaines fluctuations saisonnières. Parcelle 40 elecequip, ylab QuotNouvelles commandes index. Col quotgrayquot, main Quot 41, 40 ma 40 elecequip, commande 12 41. col quotredquot 41 Moyennes mobiles pondérées Les combinaisons de moyennes mobiles se traduisent par des moyennes mobiles pondérées. Par exemple, la 2x4-MA discutée ci-dessus est équivalente à une pondérée 5-MA avec les poids donnés par frac, frac, frac, frac, frac. En général, un m-MA pondéré peut être écrit comme chapeau t somme k aj y, où k (m-1) 2 et les poids sont donnés par a, dots, ak. Il est important que les poids totalisent à un et qu'ils soient symétriques de sorte que aj a. Le m-MA simple est un cas particulier où tous les poids sont égaux à 1m. Un avantage majeur des moyennes mobiles pondérées est qu'elles donnent une estimation plus souple du cycle tendanciel. Au lieu des observations entrant et sortant du calcul au poids total, leurs poids sont augmentés lentement puis diminués lentement, ce qui donne une courbe plus lisse. Certains ensembles spécifiques de poids sont largement utilisés. Certaines d'entre elles figurent au tableau 6.3.