Indicador Técnico de Média Móvel O Indicador Técnico de Média Móvel mostra o valor médio do preço do instrumento para um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também referido como Aritmética). Exponencial. Alisado e linear ponderado. As médias móveis podem ser calculadas para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negociação ou quaisquer outros indicadores. É freqüentemente o caso quando se utilizam médias móveis duplas. A única coisa em que as médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. No caso em que estamos falando de simples média móvel, todos os preços do período em questão, são iguais em valor. As Médias Mínimas exponenciais e Lineares ponderadas atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação de preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, um sinal de compra aparece, se o preço cai abaixo de sua média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de comércio, que é baseado na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no direito de mercado em seu ponto mais baixo, e sua saída direita no pico. Permite agir de acordo com a seguinte tendência: comprar logo após os preços chegarem ao fundo, e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador se eleva acima da média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente deverá continuar: se o indicador cair abaixo da sua média móvel, Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média móvel simples (SMA) Média móvel exponencial (EMA) Média móvel suavizada (SMMA) Média móvel ponderada linear (LWMA) Cálculo: Simples Moving Average (SMA) Simples, A média móvel aritmética é calculada pela soma dos preços de encerramento do instrumento ao longo de um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Este valor é então dividido pelo número de tais períodos. Onde: N é o número de períodos de cálculo. Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada adicionando a média móvel de uma determinada parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior. Com médias móveis exponencialmente suavizadas, os preços mais recentes são de maior valor. P-porcentagem de média móvel exponencial será semelhante a: Onde: FECHAR (i) o preço do encerramento do período atual EMA (i-1) Exponencialmente Movendo Média do período anterior fechamento P a percentagem de utilização do valor do preço. Média Móvel Smoothed (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): A segunda e as médias móveis subsequentes são calculadas de acordo com esta fórmula: Onde: SUM1 é a soma total dos preços de fechamento de N (PREVSUM) é a soma suavizada da barra anterior SMMA1 é a média móvel suavizada da primeira barra SMMA (i) é a média móvel suavizada da barra atual (exceto a primeira) CLOSE (i) é o preço de fechamento atual N É o período de suavização. Média Móvel Ponderada Linear (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são mais valiosos que os dados mais antigos. A média móvel ponderada é calculada multiplicando-se cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um determinado coeficiente de ponderação. Onde: SUM (i, N) é a soma total dos coeficientes de peso. Source Code A fonte MQL4 completa de Médias Móveis está disponível na Base de Códigos: Médias Móveis Aviso: Todos os direitos sobre estes materiais são reservados pela MetaQuotes Software Corp. É proibida a cópia ou reimpressão destes materiais, total ou parcialmente. Uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom . Existe uma maneira de expressar um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquecer nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Inicialize total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), uma add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (total / count) Esta seria uma média móvel sobre todas as entradas Para calcular a média Sobre apenas as 4 últimas entradas, exigiria 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como a soma das 4 variáveis de entrada, dividida por 4 (desvio para a direita 2 seria bom se todas as entradas fossem Positivo para fazer o cálculo médioImportante informações legais sobre o e-mail que você estará enviando. Em usar este serviço, você concorda em introduzir o seu endereço de e-mail real e apenas enviá-lo para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar Você mesmo em um e-mail. Todas as informações que você fornecer será usado pela Fidelity exclusivamente para o efeito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você envia será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. - Fidelity Investments Clicando em um link, a barra abrirá uma nova janela. Negociação em movimento com médias móveis Liberte esta ferramenta simples, mas poderosa para desbloquear uma riqueza de informações dentro de seus gráficos. Fidelity Active Trader News ndash 11/24/2015 Entre todas as ferramentas de análise técnica à sua disposiçãoMACD. Índice de Força Relativa. Teoria de Dow. Ponto e figura gráficos, castiçais japoneses. Teorias do calendário. E as médias moremoving são uma das mais simples de entender e usar em sua estratégia. No entanto, eles também são um dos indicadores mais significativos das tendências de mercado, sendo particularmente útil no mercado de tendências ascendentes (ou descendentes) que temos experimentado desde 2009. Aqui você pode incorporar médias móveis para aumentar potencialmente sua proficiência de negociação. O que são médias móveis Uma média é simplesmente a média de um conjunto de números. Uma média móvel é essencialmente uma média é uma média móvel, porque como novos preços são feitos, os dados mais antigos é descartado e os dados mais recentes substitui-lo. A estoques movimentos normais podem ser voláteis, girando para cima ou para baixo, tornando-se um pouco difícil de avaliar sua direção geral. O objetivo principal de mover médias é suavizar os dados que você está revendo para ajudar a obter um sentido mais claro da tendência (veja o gráfico abaixo). Uma média móvel suaviza o preço. Fonte: FactSet, a partir de 16 de novembro de 2015. Existem alguns tipos diferentes de médias móveis que os investidores costumam usar. Média móvel simples (SMA). Um SMA é calculado adicionando todos os dados para um período de tempo específico e dividindo o total pelo número de dias. Se a ação XYZ fechou aos 30, 31, 30, 29 e 30 nos últimos cinco dias, a média móvel simples de 5 dias seria 30. Média móvel exponencial (EMA). Também conhecida como média móvel ponderada, uma EMA atribui maior peso aos dados mais recentes. Muitos comerciantes preferem usar EMAs para colocar mais ênfase nos desenvolvimentos mais recentes. Média móvel centrada. Também conhecida como média móvel triangular, uma média móvel centrada leva em consideração o preço eo tempo, colocando o maior peso no meio da série. Este é o tipo menos comum de média móvel. As médias móveis podem ser implementadas em todos os tipos de gráficos de preços (por exemplo, linha, barra e castiçal), bem como em gráficos de pontos e figuras. Eles também são um componente importante de outros indicadores como Bollinger Bands. Configurando médias móveis Ao configurar seus gráficos, adicionar médias móveis é muito fácil. No Active Trader Pro. Por exemplo, basta abrir um gráfico e selecionar indicadores no menu principal. Pesquise ou navegue para médias móveis e selecione a que deseja adicionar ao gráfico. Você pode escolher entre muitos indicadores de média móvel, incluindo uma média móvel simples ou exponencial. Você pode escolher o período de tempo para a média móvel. Uma configuração comumente usada é aplicar uma média móvel simples de 50 dias e uma média móvel simples de 200 dias para um gráfico de preços. Como as médias móveis são usadas As médias móveis com intervalos de tempo diferentes podem fornecer uma variedade de informações. Uma média móvel mais longa (como uma EMA de 200 dias) pode servir como um dispositivo de suavização valioso quando você está tentando avaliar tendências de longo prazo. Uma média móvel mais curta, como uma média móvel de 50 dias, obviamente acompanhará mais de perto a ação do preço e, portanto, é freqüentemente usada para gerar sinais comerciais de curto prazo. A média móvel curta pode servir como um indicador de suporte e resistência e é freqüentemente usado como um alvo de preço de curto prazo ou nível-chave. Como exatamente as médias móveis geram sinais de negociação As médias móveis são amplamente reconhecidas por muitos comerciantes como indicadores potenciais de níveis de preços futuros. Se o preço está acima de uma média móvel, pode servir como um nível de apoio forte, quer dizer, se o estoque não cair, o preço pode ter um tempo mais difícil de cair abaixo do nível de preço médio móvel. Alternativamente, se o preço estiver abaixo de uma média móvel, pode servir como um nível de resistência forte, significando que se o estoque fosse aumentar, o preço poderia lutar para subir acima da média móvel. A cruz dourada ea cruz da morte Duas médias móveis também podem ser usadas em conjunto para gerar um poderoso crossover trading sinal. O método crossover envolve a compra ou venda quando uma média móvel mais curta atravessa uma média móvel mais longa. Um sinal de compra é gerado quando uma média de movimento rápido cruza acima de uma média móvel lenta. Por exemplo, a cruz dourada ocorre quando uma média móvel, como a EMA de 50 dias, cruza acima de uma média móvel de 200 dias. Este sinal pode ser gerado em um estoque individual ou em um índice de mercado amplo, como o SP 500. Alternativamente, um sinal de venda é gerado quando uma média de movimento rápido cruza abaixo de uma média móvel lenta. Esta cruz de morte ocorreria se uma média móvel de 50 dias, por exemplo, cruzasse abaixo de uma média móvel de 200 dias. Médias móveis em ação e algumas dicas finais Como regra geral, lembre-se que as médias móveis são tipicamente mais úteis quando usadas durante tendências de alta ou baixa, e geralmente são menos úteis quando usadas em mercados laterais. De um modo geral, os estoques têm sido em uma tendência de subida de escada para a maioria dos cerca de sete anos bull rally, de modo teoria sugere que as médias móveis podem ser ferramentas particularmente poderosas no ambiente de mercado atual. Olhando novamente para o gráfico SP 500 (acima), você pode ver que a tendência de longo prazo é para cima. Além disso, o preço é ligeiramente acima da média móvel de curto prazo e bem acima da média móvel de longo prazo. Se o preço fosse diminuir do nível atual, ambas as médias móveis seriam consideradas como níveis de suporte significativos. O próximo sinal de crossover possível seria o cruzamento médio de movimento rápido abaixo da média lenta (uma cruz de morte). Observe que o último crossover para o SP 500 foi uma volta dourada bullish volta em 2012. Desde que o sinal de cruz dourada, o SP 500 subiu de cerca de 1.240 para, atualmente, em torno de 2,100não muito gasto para um simples sinal de cruzamento média móvel. Saiba mais A análise técnica concentra-se nas ações do mercado especificamente, volume e preço. A análise técnica é apenas uma abordagem para analisar os estoques. Ao considerar quais ações comprar ou vender, você deve usar a abordagem que você está mais confortável com. Como com todos os seus investimentos, você deve fazer sua própria determinação sobre se um investimento em um determinado título ou valores mobiliários é adequado para você com base em seus objetivos de investimento, tolerância ao risco e situação financeira. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros. Os mercados accionistas são voláteis e podem diminuir significativamente em resposta a acontecimentos adversos do emitente, políticos, regulamentares, de mercado ou económicos. Os votos são enviados voluntariamente por indivíduos e refletem sua própria opinião sobre a utilidade dos artigos. Um valor percentual de utilidade aparecerá uma vez que um número suficiente de votos tenha sido enviado. Fidelity Brokerage Services LLC, Membro NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Informações legais importantes sobre o e-mail que você estará enviando. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e enviá-lo somente para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar-se em um e-mail. Todas as informações que você fornecer serão usadas pela Fidelity exclusivamente para o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você envia será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. Simples Moving Average - SMA O que é uma Média Móvel Simples - SMA Uma média móvel simples (SMA) é uma média móvel aritmética calculada adicionando o preço de fechamento do título por vários períodos de tempo e depois dividindo esse total pelo número de períodos. Como mostrado na tabela acima, muitos comerciantes assistem a médias de curto prazo para cruzar acima das médias de longo prazo para sinalizar o início de uma tendência de alta. As médias de curto prazo podem atuar como níveis de apoio quando o preço experimenta um retrocesso. VIDEO Carregar o leitor. A média móvel simples é customizável, uma vez que pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do título para um número de períodos de tempo e, em seguida, dividindo este total pelo número De períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preço de um título. Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço dos títulos está aumentando. Se ele está apontando para baixo significa que o preço dos títulos está diminuindo. Quanto mais tempo for o tempo para a média móvel, mais suave a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma ferramenta analítica importante usada para identificar as tendências de preços atuais e o potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples, cobrindo cada uma delas diferentes intervalos de tempo. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias. Este é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja. A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçado por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar maiores ganhos na loja. Médias / Média média simples / Média móvel simples Você é encorajado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer linguagem que você conheça. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Criar uma função stateful / classe / instância que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Uma m�ia m�el simples �um m�odo para calcular uma m�ia de um fluxo de n�eros calculando apenas a m�ia dos �timos n�eros de 160 P 160 a partir do fluxo 160, em que 160 P 160 �conhecido como o per�do. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de iniciação com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de Para), os últimos 160 P 160 deles, vamos chamar este 160 SMA (). A palavra 160 estado 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar determinadas informações entre as chamadas para ele: 160 O período, 160 P 160 Um recipiente ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um dos Suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que não 160 não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo contendo um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que mantém o valor apenas movendo para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas adicionado. Usando um fechamento editar Atualmente este sma não pode ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap. Alguma análise de escape pode remover a alocação de heap. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: Para evitar que as aproximações de ponto flutuante sigam se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Esta implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (ler a partir da escrita) em vez de combiná-los em um objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis imutáveis. Uma solução então é usar processos e uma simples mensagem passando API baseada. As linguagens de matriz têm rotinas para calcular os avarages deslizando para uma determinada seqüência de itens. É menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Solicita continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND / 1, e a média pode ser encontrada em List / OPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: list é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i , 5) - Inicializando o cálculo da média móvel e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), eo novo resultado será armazenado na variável x, e exibido (43) / 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo calculada a média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será utilizado no cálculo médio. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo será normalmente negativo, de modo que a seguinte equação evitará índices negativos: max (i-p1,1) ou, arranjar a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (índice final - índice de início 1) ou, arranjar a equação, (i - (max (ip, 0) 1) e então , (I-max (ip, 0)). A variável z detém o valor comum (max (ip), 0) então o beginindex será (z1) e os numberofelements serão (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média .) Irá somá-los soma (.) / (Iz) ri irá média deles e armazenar o resultado no lugar apropriado na lista de resultados Usando um fecho e criando uma função
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