Flyttande medelvärden Hur man använder dem. Några av de primära funktionerna i ett rörligt medelvärde är att identifiera trender och reverseringar mäta styrkan hos en tillgångs moment och bestämma potentiella områden där en tillgång kommer att hitta stöd eller motstånd. I det här avsnittet kommer vi att påpeka hur Olika tidsperioder kan övervaka momentum och hur glidande medelvärden kan vara fördelaktiga vid inställning av stoppförluster. Dessutom kommer vi att ta itu med några av möjligheterna och begränsningarna för glidande medelvärden som man bör överväga när man använder dem som en del av en handelsrutin. Trend Identifierande trender är en Av de viktigaste funktionerna för glidande medelvärden som används av de flesta handlare som försöker göra trenden till sin vän. Rörande medelvärden är fördröjande indikatorer vilket innebär att de inte förutsäger nya trender, men bekräftar trenderna när de har etablerats. Som du kan se i Figur 1, ett lager anses vara i en uptrend när priset ligger över ett glidande medelvärde och medeltalet är sluttande uppåt Omvänt kommer en näringsidkare att använda Ett pris under ett nedåtgående snedställande för att bekräfta en nedgång Många handlare kommer bara att överväga att hålla en lång position i en tillgång när priset handlar över ett glidande medelvärde. Denna enkla regel kan hjälpa till att se till att trenden fungerar i handlarens favor. Momentum Många nybörjare Handlare frågar hur det är möjligt att mäta momentum och hur glidande medelvärden kan användas för att ta itu med en sådan prestation. Det enkla svaret är att vara noga med de tidsperioder som används för att skapa medelvärdet, eftersom varje tidsperiod kan ge värdefull inblick i olika typer Av momentum I allmänhet kan kortsiktig momentum mätas genom att titta på glidande medelvärden som fokuserar på tidsperioder på 20 dagar eller mindre. Att se på glidmedel som skapas med en period av 20 till 100 dagar betraktas allmänt som ett bra mått på Medelmässigt momentum Slutligen kan varje glidande medelvärde som använder 100 dagar eller mer i beräkningen användas som ett mått på långsiktigt momentum. Sunt förnuft ska berätta att en 15-dagars rörlig ave Raseri är en lämpligare åtgärd av kortsiktigt moment än ett 200-dagars glidande medelvärde. En av de bästa metoderna för att bestämma styrkan och riktningen för en tillgång s moment är att placera tre glidande medelvärden på ett diagram och sedan uppmärksamma Hur de stackar i förhållande till varandra De tre glidande medelvärdena som brukar användas har olika tidsramar i ett försök att representera kortsiktiga, medellånga och långsiktiga prisrörelser. I Figur 2 ses stark uppåtgående moment när kortare - term genomsnitt ligger över långsiktiga medelvärden och de två genomsnittet är divergerande Omvänt, när de kortare genomsnitten ligger under de längre siktvärdena är momentet i nedåtriktad riktning. Stöd En annan vanlig användning av glidande medelvärden är i Bestämning av potentiella prisstöd Det tar inte mycket erfarenhet av att hantera glidande medelvärden för att märka att det fallande priset på en tillgång ofta kommer att stoppa och vända riktningen på samma nivå som en viktig Genomsnittet Till exempel i Figur 3 kan du se att 200-dagars glidande medel kunde öka priset på beståndet efter att det föll från dess höga närhet 32 Många handlare kommer att förutse en studsning av stora glidande medelvärden och kommer att använda andra Tekniska indikatorer som bekräftelse på det förväntade flyget. Resurser När priset på en tillgång faller under en inflytelserik stödnivå, som det 200-dagars glidande genomsnittet, är det inte ovanligt att se den genomsnittliga akten som en stark barriär som hindrar investerare från att Pressar priset tillbaka över det genomsnittet Som du kan se från tabellen nedan används detta motstånd ofta av handlare som ett tecken för att ta vinst eller att stänga av befintliga långa positioner. Många korta säljare kommer också att använda dessa medelvärden som inträdespunkter eftersom Pris stöter ofta på motståndet och fortsätter sitt drag lägre Om du är en investerare som håller en lång position i en tillgång som handlar under stora glidande medelvärden kan det vara i din bästa intresse att titta på dessa E-nivåer nära, eftersom de kan påverka värdet av din investering väldigt mycket. Stopp-förluster Stöd och motståndskaraktäristika för glidande medelvärden gör dem till ett utmärkt verktyg för att hantera risker. Förmågan att flytta medelvärden för att identifiera strategiska platser för att fastställa slutförlustorder möjliggör för handlare Att skära av förlorade positioner innan de kan växa något större Som du kan se i Figur 5, kan handlare som håller en lång position i ett lager och bestämmer sina slutförlustorder under inflytelserika medelvärden, spara mycket pengar genom att använda glidmedel för att ställa in Stop-loss-order är nyckeln till en framgångsrik handelsstrategi. Möjliga medelvärden Vad är de? Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för den aktuella trenden. Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning som MA är Ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter beräknas. När det är bestämt, blir det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att tillåta näringsidkare att Titta på utjämnade data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av ett glidande medel, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA, beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en Given uppsättning värden Till exempel för att beräkna ett grundläggande 10-dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10 I figur 1 har summan av priserna för de senaste 10 dagarna 110 Divideras med antalet dagar 10 för att komma fram till 10-dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället skulle samma typ av beräkning göras, men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna. Resulterande medelvärde under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång prissätts relativt de senaste 10 dagarna. Kanske undrar du varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett glidande medelvärde och inte bara en vanlig Mean Svaret är det som Nya värden blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således går datasatsen kontinuerligt för att redogöra för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast Aktuell information redovisas I figur 2 flyttas den röda rutan som representerar de 10 senaste datapunkterna till höger och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen, eftersom den relativt små Värdet på 5 ersätter högvärdet på 15, skulle du förvänta dig att se genomsnittet av datamängden minskar, vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10. Vad ser rörliga medeltal ut När väl värdena för MA har beräknats , De är plottade på ett diagram och sedan anslutna för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer på detta senare. Som du kan se i Figur 3 är det möj Ble att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används vid beräkningen. Dessa kurvor kan verka distraherande eller förvirrande först, men du blir vana vid dem som tiden går. Den röda linjen är helt enkelt den Genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, ska vi introducera en annan typ av glidande medelvärde och undersöka hur det Skiljer sig från det tidigare nämnda enkla glidande medlet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men som alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien vägs Detsamma, oavsett var det inträffar i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre uppgifterna och bör ha större inverkan på slutresultatet. På grund av denna kritik började näringsidkare lägga större vikt vid de senaste uppgifterna, som sedan har lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande genomsnittet EMA. För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden Och vad är skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Det exponentiella glidande medlet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer responsivt mot ny information. Lär dig den något komplicerade ekvationen för att beräkna En EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvationen. När du använder formeln för att beräkna den första punkten hos EMA kan du märka Att det inte finns något värde tillgängligt för tidigare EMA Detta lilla problem kan lösas genom att börja beräkna med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående Formel därifrån Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA Och EMA beräknas, låt oss titta på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5, Antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt är identiska 15 men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Notera hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sänks. Denna lyhördhet Är den främsta anledningen till att många näringsidkare föredrar att använda EMA över SMA. What är de olika dagars genomsnittliga rörliga medelvärdena en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tid som helst från Jag vill ha när de skapar genomsnittet De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsperioden brukade skapa genomsnittet desto känsligare blir det för prisändringar. Längre tidsperiod, desto mindre känslig eller mer utjämnad kommer medlet att vara Det finns ingen rätt tidsram som ska användas när du ställer in dina glidande medelvärden Det bästa sättet att ta reda på vilken som passar dig bäst är att experimentera med ett tal Av olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. SPSS Tutorials Weighting Cases. Weighting Cases. I SPSS kan viktvärden ge dig vikt eller vikt i fallen i ditt dataset. Vissa situationer där det här kan vara användbart inkluderar. Dina uppgifter Är i form av räknar antalet förekomster av faktorer eller händelser Vikten är antalet förekomster. Dina uppgifter kräver justeringar för att korrigera för över - eller underrepresentation av vissa egenskaper i ditt prov. Detta händer ofta wi De stora undersökningarna är en viktningsvariabel utvecklad för att justera en sammansättning av sammansättningen för att vara reflekterande av befolkningens sammansättning eller för att kontrollera över - eller underrapportering från en viss grupp. Pew Research Center gör ofta sina råa undersökningsdata tillgängliga online Till allmänheten Många av dessa undersökningar inkluderar viktning som en del av studiemetoden. Växlingsfall i SPSS fungerar på samma sätt för båda situationerna. För att aktivera fallvikter klickar du på Data Viktfall. För att möjliggöra en viktningsvariabel klickar du på Viktfall genom att Dubbelklicka på namnet på viktningsvariabeln i den vänstra kolumnen för att flytta den till fältet Frekvensvariabel Klicka på OK. För att stänga av en aktiverad viktningsvariabel öppnas viktfältet igen och klickar inte på viktiga fall Klicka på OK . Exempel på att reproducera en existerande 3x2 Table. Problem Statement. Suppose att du hjälper en vän med sin statistik läxa och se till att de har inkluderat följande skrivning i sin rapport. Du märker genast flera Saker som är fel med den här rapporten hittills. Du kan aldrig bevisa någonting med ett hypotesprov - inte ens om p-värdet verkligen är riktigt liten. Du ser ingen teststatistik någonstans, och det är oklart vilket test han har kört . Du får känslan av att de kanske har använt Chi-square testet av självständighet, men vill verifiera detta för dig själv. Kör proceduren. När du vill skapa en frekvenskort eller crosstab måste du först ta reda på hur Många unika kombinationer av faktorerna finns och hur många observationer det fanns för varje faktor kombination I denna situation har vi två variabler ClassRank som har tre nivåer och PickedAMajor som har två nivåer Så det finns 3 2 6 unika faktorkombinationer De är. När vi går in för att ange våra data i SPSS måste vi skapa tre nya variabler ClassRank PickedAMajor och en frekvensvariabel låt oss namnge det Freq Efter att ha fyllt i data ska ditt Data View-fönster se ut så här. Nå måste vi väga fallen Med respe Ct till Freq Click Data Weight Cases. Klicka på viktfall genom att dubbelklicka på Freq för att flytta det till fältet Frekvensvariabel Klicka på OK. Nu kan vi köra vår crosstab och verifiera dina vänners resultat. Klicka på Analysera beskrivna statistiska krosstabeller. När Crosstabs-fönstret Öppnas, välj variabel ClassRank i den vänstra kolumnen och flytta den till fältet R s med hjälp av den första pilknappen och välj sedan variabel PickedAMajor i den vänstra kolumnen och överför den till fältet Kolumn s med hjälp av den andra pilknappen. 3x2 bord som din vän gjorde. För att producera ett Chi-kvadrattest av självständighet, klicka på Statistik. Detta öppnar fönstret Crosstabs Statistics. Markera kryssrutan Chi-rutan i övre vänstra hörnet och klicka sedan på Continue. Click OK för att köra Crosstab. Within din produktion bör du se följande två tabeller. 3x2-tabellen matchar din väns resultat. Från tabellen Chi-square Test ser vi att detta testresultat var signifikant vid 5-nivå 2 68 207, p 001 Av detta resultat framgår det att det finns en betydande samband mellan en elevs klassrankning och huruvida de har valt en majoritet eller ej.
Comments
Post a Comment