Wykładniczy wygładzanie merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama. 1. Pojedyncze wygładzanie wykładnicze Juga dikenal sebagai proste wygładzanie wykładnicze yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Model mengasumsikan bahwa dane berfluktuasi di sekitar nilai oznacza yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten. Rum do prostego wygładzania wykładniczego adalah sebagai berikut: dimana: S t peramalan unti periode t. X t (1-) Nilai aktualna seria czasowa F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double Exponential Smoothing Metode ini digunakan ketika data menunjukkan adanya trend. Wykładnicze wygładzanie z adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap 8211 level dan trend nya. Level adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai data pada akhir masing-masing periode. Uaktualnij trend, określając go jako dianguskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumus podwójnie wykładniczy wygładzanie adalah: 3. Potrójne wykładnicze wygładzanie Metode ini digunakan ketika dane menunjukan adanya trend dan perilaku musiman. Dla menangani musiman, telepa dikembangkan parametr persamaan ketiga yang disebut metode 8220Holt-Winters8221 sesuai z nama penemuya. Terdapat dua model Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplikatywny model sezonowy dan Dodatek sezonowy model yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Kembali kita lihat data Wizyta na Bali 2018 r. Yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali dane na temat: Dane berbentuk seria czasowa yang diambil sejak Januari 2008 hingga Sept 2018, dane ini terdiri dari 92 pengamatan, dla datanya dapat diambil disini gtgtgt Dla bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap impor data: buka oprogramowanie eviews kamu, pilne otwieranie istniejących plików, 2. Setelah keluar jendela eviews pilih file gt import gt import z pliku, 3. Kemudian ambil data kamu gt otwórz, 4. Setelah terbuka tampilannya sebagai berikut: langsung klik następny, wykończenie lalu, 5. Nah sekarang plik roboczy kita telah terbaca oleh eviews, 6. Klik 2x pada variabel wizyta maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 7. Do masuk ke pemulusan eksponensial pilih di tab proc gt wygładzanie wykładnicze gt pojedyncze wygładzanie wykładnicze, 8. Kemudian setelah muncul jendela wykładnicze wygładzanie pilih tingkat pemulusannya, misalnya double, odwiedziny adalah hasil estimasi, kemudian wygładzanie parametr biarkan eviews yang menentukan, kemudian ok, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai berikut. Dari output dapat kita lihat nilai parametr Alfa sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan ze wzoru: 2 (n1) atau n (2 -) semakin tinggi nilai yang diperoleh, maka nilai peramalan akan semakin mendekati nilai aktual. Z demikian nilai peramalan yang diperoleh z podwójnym wykładniczym wygładzaniem adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktualny z nilai peramalan z podwójnym wygładzaniem wykładniczym. Dla Hasila estymacja z pojedynczym wykładniczym wygładzaniem adalah sebagai berikut, ulangi kembali proza dari langkah nomor 8 diatas, pilih pojedyncza wykładnicza wygładzanie. Dari wyjściowe diatas, pojedyncza wykładnicza wygładzająca członka nilai yang lebih baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan yang lebih baru daripada nilai podwójna wykładnicza wygładzanie sebesar 0,024. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan yang diperoleh akan mendekati peramalan metode naiwny (lihat bahasannya disini gtgtgt), dimana titik berat pengamatan akan mendekati nilai rata-rata dane aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai peramalan akan sama z perymalan metode naiwny. Semakin besar nilai, maka akan semakin besar pula penyesuaian yang terdżadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya semakin kecil nilai, maka akan semakin kecil pula penyesuaian yang terjadi pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari pojedyncza wykładnicza wygładzanie adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktualna nilai peramalan menggunakan metode pojedyncza wykładnicza wygładzanie. garis yang berwarna merah adalah data setelah proses pemulusan tingkat 1, kita dapat melihat tidak banyak penyesuaian yang terjadi terhadap data aktual. Berikut ini adalah grafik perbandingan nilai peramalan z metode pemulusan eksponensyjny terhadap data aktual, dapat kita lihat bahwa nilai peramalan z podwójnym eksponencjalnym wygładzaniem tidak mengikuti pola dari grafik dane aktualny dan pojedynczy wykładniczy wygładzanie yang lebih dekat terhadap nilai rata-rata, perbedaan mendasar ini terjadi ketika podwójne eksponencyjne wygładzanie telah memasukkan komponen trend dalam estimasinya. Do aktualnych danych, nilai single dan double exponential beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber data. disbudpar provinsi Bali (diolah oleh Statistik 4 Life) Simple Vs. Średnie ruchy wykładnicze Średnie ruchome są czymś więcej niż badaniem ciągów liczb w kolejnym porządku. Wcześni praktycy analizy serii czasowej byli bardziej zainteresowani indywidualnymi numerami serii czasowych, niż były z interpolacją tych danych. Interpolacja. w formie teorii prawdopodobieństwa i analizy, przyszedł znacznie później, gdy wzorce zostały opracowane i odkryto korelacje. Po zrozumieniu, różne kreski i linie zostały narysowane wzdłuż serii czasowej, aby przewidzieć, gdzie punkty danych mogą się pojawić. Obecnie uważane są za podstawowe metody obecnie stosowane przez podmioty zajmujące się analizą techniczną. Analiza wykresów można prześledzić z 18 wieku Japonii, ale jak i kiedy średnie kroczące po raz pierwszy zastosowano do cen rynkowych pozostaje tajemnicą. Ogólnie rzecz biorąc, rozumie się, że proste średnie ruchome (SMA) były używane na długo przed średnim ruchem wykładniczym (EMA), ponieważ EMA są zbudowane w ramach SMA, a kontinuum SMA jest łatwiej zrozumiane dla celów kreślenia i śledzenia. Proste przechodzenie średnie (SMA) Proste średnie kroczące stały się preferowaną metodą śledzenia cen rynkowych, ponieważ są szybkie do obliczenia i łatwe do zrozumienia. Wcześniejsze praktyki rynku działały bez użycia wyrafinowanych wskaźników stosowanych obecnie, dlatego polegały przede wszystkim na cenach rynkowych jako ich jedynych przewodników. Obliczali ceny rynkowe ręcznie i wyliczyli te ceny w celu określenia tendencji i kierunku na rynku. Proces ten był dość żmudny, ale okazał się dość korzystny z potwierdzeniem dalszych badań. Aby obliczyć 10-dniową prostą średnią ruchoma, wystarczy dodać ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni i podzielić przez 10. 20-dniową średnią ruchoma oblicza się przez dodanie cen zamknięcia w okresie 20 dni i podziel się przez 20, a wkrótce. Ta formuła nie tylko opiera się na cenach zamknięcia, ale produkt jest średnią cen - podzbioru. Średnie ruchy są określane jako ruchome, ponieważ grupa cen stosowana w obliczeniach przesuwa się zgodnie z punktem na wykresie. Oznacza to, że stare dni są opuszczane na nowe dni cen zamknięcia, więc nowe obliczenia są zawsze potrzebne w zależności od ramy czasowej przeciętnego zatrudnionego. Tak więc 10-dniowa średnia jest przeliczana przez dodanie nowego dnia i upływu 10 dnia, a dziewiąty dzień upada w drugi dzień. Średnia przemieszczeniowa (EMA) Wyraźna i często używana średnica ruchomych wykładów od lat 60., dzięki wcześniejszym doświadczeniom eksperymentującym z komputerem. Więcej informacji na temat sposobu używania wykresów w handlu walutami można znaleźć w naszym przewodniku po podstawie wykresu. Nowa EMA koncentruje się bardziej na najnowszych cenach niż na długiej serii punktów danych, co wymaga prostej średniej ruchomej. Aktualny EMA ((Cena (bieżąca) - poprzednia EMA)) Mnożnik X) poprzednia EMA. Najważniejszym czynnikiem jest stała wygładzania, że 2 (1N), gdzie N liczba dni. 10-dniowa EMA 2 (101) 18.8 Oznacza to, że 10-krotny EMA odważa ostatnią cenę 18,8, 20-dniową EMA 9,52 i 50-dniową EMA 3.92 wagę ostatniego dnia. EMA dzieli ważną różnicę między ceną bieżących okresów a poprzednią EMA i dodaje wynik do poprzedniej EMA. Im krótszy okres, tym większą wagę stosuje się do najnowszej ceny. Dopasowanie linii Przez te obliczenia punkty są wykreślane, odsłaniając linię dopasowania. Linie mocujące powyżej lub poniżej ceny rynkowej oznaczają, że wszystkie średnie ruchome są wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. i są wykorzystywane głównie do następujących tendencji. Nie działają dobrze na rynkach i okresach przeciążenia, ponieważ linie łączące nie wskazują na tendencję ze względu na brak wyraźnych wyższych poziomów lub niższych poziomów niskich. Dodatkowo linie dopasowania mają tendencję do pozostawania na stałym poziomie bez podania kierunku. Rosnąca linia montażowa poniżej rynku oznacza długi, a spadająca linia nad rynkiem jest krótka. Aby uzyskać pełny przewodnik, zapoznaj się z przewodnikiem Moving Average Tutorial). Użycie prostej średniej ruchomej polega na wykrywaniu i pomiarowaniu trendów poprzez wygładzenie danych przy użyciu kilku grup cen. Widoczny jest trend i ekstrapolowany w prognozie. Założeniem jest kontynuacja wcześniejszych tendencji. Dla prostej średniej ruchomej, można znaleźć długą tendencję i postępować znacznie łatwiej niż EMA, przy założeniu, że linia mocująca będzie mocniejsza niż linia EMA z powodu dłuższego skupienia się na średnich cenach. EMA jest wykorzystywana do przechwytywania krótkich ruchów trendu, ze względu na skupienie się na najnowszych cenach. Dzięki tej metodzie EMA miała zmniejszyć wszelkie opóźnienia w prostej średniej ruchomej, dzięki czemu linia mocowania będzie trzymać się bliżej cen niż średnia ruchoma. Problem z EMA jest taki: jest podatny na przerwy w cenach, szczególnie na szybko rynkach i okresach zmienności. EMA działa dobrze, dopóki ceny nie złamą linii montażowej. Podczas wyższych rynków zmienności można rozważyć zwiększenie długości średniej ruchomej. Można nawet przełączyć się z EMA na SMA, ponieważ SMA wygładza dane znacznie lepiej niż EMA ze względu na skupienie się na długoterminowych środkach. Wskaźniki trendów Poniżej przedstawiamy wskaźniki opóźniające, średnie kroczące służą jako linie wsparcia i oporu. Jeśli ceny spadną poniżej 10-dniowej linii dopasowania w tendencji wzrostowej, są szanse, że tendencja wzrostowa może się pogarszać, a przynajmniej rynek może się umocnić. Jeśli ceny przekroczą 10-dniową średnią ruchową w dół. tendencja może pogarszać się lub konsolidować. W tych przypadkach stosuj 10 i 20-dniową średnią ruchomej razem i czekaj na 10-dniową linię przekraczającą lub poniżej linii 20-dniowej. Określa to następny krótkoterminowy kierunek cen. W dłuższych okresach obserwuj średnie ruchome 100 i 200 dni w kierunku długoterminowym. Na przykład używając uśrednionych średnich ruchów 100 i 200 dni, jeśli 100-dniowa średnia ruchoma przekracza średnią 200 dni, nazywana jest krzyżem śmierci. i jest bardzo niechciany dla cen. 100-dniowa średnia ruchoma, która przekracza 200-dniową średnią ruchliwą, nazywa się złotym krzyżykiem. i jest bardzo uparty dla cen. Nie ma znaczenia, czy używany jest SMA czy EMA, ponieważ są to wskaźniki trendów. Jedynie w krótkim okresie SMA ma niewielkie odchylenia od swojego odpowiednika, EMA. Podsumowanie Średnie ruchome są podstawą analizy wykresów i serii czasowych. Proste średnie kroczące i bardziej złożone średnie kroczące wskazują wizualizację tego trendu, wygładzając ruchy cen. Analiza techniczna jest czasami określana raczej jako sztuka, a nie nauka, z którą trzeba wiele lat opanować. (Dowiedz się więcej w naszym samouczku analizy technicznej). Rodzaj podatku pobieranego od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru jednostki. Typ struktury wynagrodzeń, którą zarządzający funduszami hedgingowymi zazwyczaj stosują, w której części wynagrodzenia jest oparty na wynikach. Pamamalan Sederhana (Pojedyncza średnia ruchoma vs pojedyncze wygładzanie wykładnicze) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni do meramalkan prognoza danych czasowych wertu szereg czasowy. Peramalan merupakan suu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada masa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan alternatif yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Średnia ruchoma dan Exponential Smoothing. Kedua teknik ini merupakan tekni prognoza yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prognoza ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi do meramal. Przenoszenie średnie merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan dla danych czasowych serii yang menunjukkan adanya pengaruh trend dan musiman. Średnia ruchoma terbagi menjadi pojedyncza średnia ruchoma dan podwójna średnia ruchoma. Wygładzanie wykładnicze. hampir sama dengan z ruchomą średnią yaitu merupakan teknik prognozowanie yang sederhana, tetapi telah menggunakan suu penimbang denan besara antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil forecasting cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil forecasting mengarah ke nilai ramalan sebelumnya. Wygładzanie wykładnicze terbagi menjadi pojedyncze wygładzenie wykładnicze i podwójne wygładzenie wykładnicze. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode średnia ruchoma pojedyncza z pojedynczym wygładzaniem wykładniczym. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2017. Ia meminta zaśpiewał manajer dla mengestimasi nilai tersebut z danych omnibus bulanan dari bulan Juni 2017 sampai Desember 2017. Berbekal pengetahuan di bidang statystyk, sang manajer melakukan forcast z metode pojedyncza średnia ruchoma 3 bulanan dan pojedyncze wygładzenie wykładnicze (w0,4). Pojedyncza średnia ruchoma Tabela wyników prognozy ramalan bulan Wrzesień 2017 r. 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2017 dibagi dengan angka moving average (m3). Angka forecast pada bulan Oktober 2017 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, wrzesień 2017 dibagi z angką średnia ruchoma tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil forecast bulan Januari 2017 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2017 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebudar 1,333 juta rupiah dibanding z omzet Desember 2017 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2017 kolom Prognoza hingga error tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia dane średnia ruchoma 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya dla melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (błąd średni kwadratowy błąd) Dla nieokreślonego RMSE, mula-mula dicari błąd nilowy atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (prognoza omzet), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut dla masowania-masowania danych bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai error yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE z rumem at atas lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan error yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari wrzesień 2017 r. - Desember 2017 r.). Pojedyncze wygładzanie wykładnicze. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan z metode Single Exponential Smoothing. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prognoza W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2017 yaitu 137 368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2017 hingga bulan Desember 2017. Nilai ramalan pada bulan Juli 2017 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan z rumem di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2017 diperoleh dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2017 dijumlahkan z hasil kali (1-0,4) serta nila ramalan bulan Juni 2017 sebesar 134,821 juta rupia. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan do bulanu Januari 2017. Hasil ramalan omzet bulan Januari 2017 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE z rumusem seperti pada perhitungan średnia krocząca RMSE. hanya saja jumlah obserwatorium berbeda. Pada tabela di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding z metode prosta średnia ruchoma 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode awal. Wyrównanie pojedynczego wykładniczego wykładnika metadanych RMSE o wartości 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Do hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode z RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik dla meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode średnia ruchoma lebih dalik melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2017 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Nie ma znaczenia, co to jest, to, co się zdarza), Enders, Walter, 2004. Econometric Time Series, drugie wydanie: New Jersey: Willey, Kalo contoh, dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul kuliah. Market Pytania do pytań Wykładniczy w porównaniu do prostych średnich kroczących Cześć Tom - Jestem twoim subskrybentem i zastanawiałeś się, czy masz tabelę ldquoconversionrdquo do przeliczania wartości trendu na okresowe wykładnicze MA. Na przykład 10 Trend jest mniej więcej równy 19-okresowi EMA, 1 Trend do 200EMA itd. Z góry dziękuję Formuła przeliczania stałej wygładzania wykładniczej średniej kroczącej (EMA) na liczbę dni wynosi: 2 mdashmdashmdash-N 1 gdzie N to liczba dni. - dzień EMA pasowałby do wzoru w następujący sposób: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash - 0.10 lub 10 19 1 20 Wynika to z założenia, że stała wygładzania jest wybrana tak, aby zapewnić taki sam średni wiek danych, jaki byłby w sim średnia ruchoma. Jeśli miałeś 20-minutową średnią ruchliwą średnią, średni wiek każdego wprowadzenia danych to 9,5. Można by pomyśleć, że średni wiek powinien wynosić 10, ponieważ jest to połowa 20, czyli 10,5, ponieważ jest to średnia z liczb od 1 do 20. W statystyce statystycznej wiek najnowszej części danych to 0. znalezienie średniego wieku ostatnich dwudziestu punktów danych odbywa się przez znalezienie średniej z tej serii: więc średni wiek danych w zbiorze okresów N to: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 W celu wyrównania wykładniczego ze stałą wygładzania A , okazuje się, że średnia wieku danych wynosi: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Połączenie tych dwóch równań: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash 2 możemy rozwiązać dla wartości A, która równa się EMA do prostej średniej długości: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Możesz przeczytać jeden z oryginalnych fragmentów napisanych na ten temat, przechodząc do McClellanMTAaward. pdf. Tam, wycinamy z P. N. Broszura Haurlanrsquos, ldquoZnalezienie Trend Valuesrdquo. Haurlan był jedną z pierwszych osób, które posługują się średnimi ruchami mnożącymi w celu śledzenia cen akcji w latach 60. XX wieku, a my wciąż wolimy swoją oryginalną terminologię XX-u, zamiast dzwoniąc na wykładniczą średnią ruchomą o kilka dni. Jednym z głównych powodów jest to, że przy prostej średniej ruchomej (SMA), jesteś tylko patrząc wstecz o określonej liczbie dni. Cokolwiek starszego niż ten okres lookback nie uwzględnia obliczeń. Ale z EMA stare dane nigdy nie znikają, staje się coraz mniej ważne dla wartości średniej ruchomej. Aby zrozumieć, dlaczego technicy dbają o EMA w porównaniu z SMA, szybkie spojrzenie na ten wykres ilustruje różnicę. Podczas tendencji ruchów w górę lub w dół, 10 trendów i 19-dniowa SMA będą w większości dobrze. Jest to okres, w którym ceny są niedbałe, lub gdy kierunek zmian zmienia się, widzimy, że dwa zaczynają się rozchodzić. W tych przypadkach 10 trend zazwyczaj przytrzymuje akcję cenową ściśle, a tym samym będzie w lepszej pozycji do sygnalizowania zmiany, gdy cena przekroczy tę wartość. Dla wielu osób ta własność sprawia, że EMA ldquobetterrdquo niż SMA, ale ldquobetterrdquo znajduje się w oku widzów. Powodem, dla którego inżynierowie używali EMA od lat, zwłaszcza w elektronice, są łatwiejsze do obliczenia. W celu określenia todaybyquos nowej wartości EMA, potrzebujesz tylko wczorajszych kwot wartości EMA, stała wygładzania i dzisiejszych nowych cen zamknięcia (lub innego punktu odniesienia). Ale aby obliczyć SMA, musisz znać każdą wartość w czasie wstecz dla całego okresu ważności.
No comments:
Post a Comment