Ruch średnio liniowy trend

Średnia przemieszczająca Średnia wartość średniej ruchomej pokazuje średnią wartość ceny instrumentu przez pewien okres czasu. Kiedy obliczy się średnią ruchoma, średnia cena instrumentu dla tego okresu. Wraz ze zmianą ceny jego średnia ruchoma wzrasta lub maleje. Istnieją cztery różne typy średnich kroczących: Proste (zwane również arytmetykiem), Wykładowe. Wygładzony i ważony. Średnia przemieszczeniowa może być obliczona dla każdego zbioru danych sekwencyjnych, w tym cen otwarcia i zamknięcia, najwyższych i najniższych cen, wolumenu obrotu lub innych wskaźników. Jest to często przypadek, gdy używane są podwójne średnie ruchome. Jedyną rzeczą, w której średnie ruchome różnych typów różnią się znacznie od siebie, jest to, że współczynniki wagi, które są przypisane do najnowszych danych, są różne. Jeśli chodzi o Simple Moving Average. wszystkie ceny danego okresu są równe wartości. Średnie ruchy wykładnicze i liniowe ważone Moving Average przywiązują większą wartość do najnowszych cen. Najczęstszym sposobem interpretowania średniej ruchomej jest porównanie jego dynamiki z akcjami cenowymi. Kiedy cena instrumentu wzrasta powyżej średniej ruchomej, pojawi się sygnał kupna, jeśli cena spadnie poniżej średniej ruchomej, co mamy w sprzedaży. Ten system handlowy, oparty na średniej ruchomej, nie ma na celu umożliwienia wejścia na rynek w najniższym punkcie, a jego prawo wyjścia na szczyt. Pozwala to działać zgodnie z następującą tendencją: kupić wkrótce po osiągnięciu cen i sprzedać wkrótce po osiągnięciu przez nich szczytu. Średnie ruchome mogą być również stosowane do wskaźników. W tym przypadku interpretacja wskaźników średnich kroczących jest podobna do interpretacji średnich zmian cen: jeśli wskaźnik wzrasta powyżej jego średniej ruchomej, oznacza to, że ruch wskaźników rosnących prawdopodobnie będzie kontynuowany: jeśli wskaźnik spadnie poniżej średniej ruchomej, to oznacza, że ​​prawdopodobnie będzie ona nadal spadać w dół. Oto typy średnich kroczących na wykresie: Średni ruchoma (SMA) Wytrzymałość średnia ruchoma (SMMA) Średnia średnia ruchoma (LWMA) Można przetestować sygnały handlowe tego wskaźnika, tworząc Doradcę ds. Ekspertów w Kreatorze MQL5. Obliczanie Proste średnie ruchome (SMA) Proste, innymi słowy, arytmetyczna średnia ruchoma jest obliczana przez zsumowanie cen zamknięcia przyrządu przez pewną liczbę pojedynczych okresów (na przykład 12 godzin). Wartość ta jest podzielona przez liczbę takich okresów. SMA SUM (ZAMKNIJ (i), N) N SUMA suma ZAMKNIĘCIE (i) bieżąca cena okresu zamknięcia N liczba okresów obliczeniowych. Wyjściowa średnia ruchoma (EMA) Wytworzona wyrafinowana średnia ruchoma jest obliczana przez dodanie pewnej części aktualnej ceny zamknięcia do poprzedniej wartości średniej ruchomej. Przy średnich ruchliwych wykładniach najświeższe ceny są o większej wartości. Średnia wartość średniej ruchomej P-percent będzie wyglądała następująco: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CLOSE (i) bieżąca cena zamknięcia okresu EMA (i - 1) poprzedniego okresu P procent wykorzystania wartości cenowej. Średnia średnia ruchoma (SMMA) Pierwsza wartość tej wygładzonej średniej ruchomej jest obliczana jako średnia ruchoma (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Druga średnia ruchoma jest obliczana według tego wzoru: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) ZAMKNIĘCIE (i)) N Następujące średnie ruchome oblicza się według poniższego wzoru: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) ZAMKNIĘCIE (i)) N SUM sum SUM1 suma cen zamknięcia dla okresów N jest liczona z poprzedniego paska PREVSUM wygładzona suma poprzedniego paska SMMA (i-1) wygładzona średnia ruchoma poprzedniego paska SMMA (i) wygładzona średnia ruchoma prądu (z wyjątkiem pierwszego) ZAMKNIĘCIE (i) bieżąca cena zamknięcia N okres wygładzania. Po konwersjach arytmetycznych można uprościć wzór: SMMA (i) (SMMA (i-1) (N-1) ZAMKNIĘCIE (i)) N Średnia ważona średnia liniowa (LWMA) W przypadku ważonej średniej ruchomej, więcej niż wczesnych danych. Ważona średnia ruchoma jest obliczana poprzez pomnożenie każdej z cen zamknięcia w ramach rozpatrywanej serii o pewien współczynnik wagowy: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUMA (i, N) Suma suma ZAMKNIĘCIE (i) aktualna cena zamknięcia SUM (i, N) całkowita suma współczynników wagowych N okres wygładzania. Wskaźnik liniowej regresji Wskaźnik liniowej regresji służy do identyfikacji trendów i tendencji w podobny sposób do średnich kroczących. Wskaźnik nie powinien być mylony z Linear Regression Lines, które są prostymi liniami umieszczonymi w szeregu punktów danych. Wskaźnik liniowej regresji rzutuje punkty końcowe całej serii linii regresji liniowej w kolejnych dniach. Zaletą wskaźnika regresji liniowej w stosunku do normalnej średniej ruchomej jest to, że ma mniej niższą od średniej ruchomej, reagując szybciej na zmiany kierunku. Minusem jest to, że jest bardziej podatne na whipsaws. Wskaźnik regresji liniowej jest odpowiedni tylko do handlu silnymi trendami. Sygnały są pobierane w podobny sposób do średnich kroczących. Za pomocą wskaźnika regresji regresji liniowej można używać filtru jako wskaźnika długoterminowego. Idź długo, jeśli wskaźnik wznowienia regresji liniowej pojawi się lub wyjdzie z krótkiego handlu. Idź krótko (lub wyjdź z długiego handlu), jeśli wskaźnik odchylenia liniowego odejdzie. Wariacja na powyższym polega na wpisaniu transakcji, gdy cena przecina wskaźnik regresji liniowej, ale nadal kończy się, gdy wskaźnik wskaźnika regresji liniowej zgaśnie. Podpowiedzi myszy nad wykresem, aby wyświetlić sygnały handlowe. Idź długo L, gdy cena przekracza 100-dniowy wskaźnik regresji liniowej, podczas gdy 300-dniowy wzrost wzrasta Zejście X, gdy 100-dniowy wskaźnik regresji liniowej zanika. Idź jeszcze długo w L, gdy cena przekracza 100-dniowy wskaźnik regresji liniowej. X, gdy 100-dniowy wskaźnik regresji liniowej jest wyłączony Idź dłużej L, gdy cena przekracza 100-dniową regresję liniową Zejście X, gdy wskaźnik 100-dniowego spadnie Daj długo L, gdy 300-dniowy wskaźnik regresji liniowej pojawi się po przekroczeniu ceny powyżej 100-dniowy wskaźnik opuszczenia X, gdy wskaźnik 300-dniowego wskaźnika regresji liniowej zgaśnie. Niewłaściwe rozbieżności na wskaźniku ostrzegają przed poważnym odwróceniem tendencji. Wybór najlepszych trendów dla danych Jeśli chcesz dodać trend do wykresu w programie Microsoft Graph, możesz wybrać dowolny z sześciu różnych typów trendów. Typ danych określa typ trendu, jaki powinieneś użyć. Wiarygodność linii Trendline jest najbardziej niezawodny, gdy jego wartość kwadratowa R jest równa lub zbliżona 1. Gdy dopasujesz linię do swoich danych, wykres automatycznie oblicza wartość kwadratową R. Jeśli chcesz, możesz wyświetlić tę wartość na wykresie. Linia trendu jest najlepiej dopasowaną linią prostą stosowaną w prostych zbiorach danych liniowych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych przypomina linię. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. W poniższym przykładzie liniowa tendencja wyraźnie wskazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 13 lat. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.9036, co jest dobrym dopasowaniem do danych. Linia logarytmiczna jest najlepiej dopasowaną zakrzywioną linią, która jest najbardziej użyteczna, gdy szybkość i szybkość zwiększa się lub maleje, a następnie wyrównuje. Logarytmiczna linia może używać pozytywnych i pozytywnych wartości. Następujący przykład wykorzystuje logarytmiczną tendencję do zilustrowania przewidywanego wzrostu populacji zwierząt na obszarze o stałej powierzchni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.9407, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Wielomianowa linia jest zakrzywioną linią, która jest używana, gdy dane wahają się. Jest to przydatne, na przykład, do analizy zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu może być określona liczbą fluktuacji danych lub liczbą zakrętów (wzgórz i dolin) pojawiających się na krzywej. Zwykła wielomianowa zlecenia 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę. Zamówienie nr 3 na ogół ma jeden lub dwa wzgórza lub doliny. Z reguły 4 ma na ogół trzy. Poniższy przykład ilustruje trend wielomianu zlecenia 2 (jeden wierzchołek), aby zilustrować związek pomiędzy szybkością a zużyciem benzyny. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.9474, co jest dobrym dopasowaniem do danych. Linia trendu to zakrzywiona linia, która najlepiej wykorzystuje się w zestawach danych, które porównują pomiary zwiększające się w określonej szybkości, na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach jednej sekundy. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. W poniższym przykładzie dane przyspieszenia są pokazywane przez wykreślanie odległości w milach na sekundę. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.9923, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Linia wykładnicza jest krzywą, która jest najbardziej użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w coraz wyższych stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. W poniższym przykładzie użyto wykładniczej linii trendu w celu zilustrowania malejącej ilości węgla 14 w obiekcie w miarę jego upływu. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 1, co oznacza, że ​​linia idealnie pasuje do danych. Ruchoma średnia linia trendu fluoryzuje dane, aby wyraźnie pokazać wzorzec lub tendencję. Ruchome trenowe trendy wykorzystują określoną liczbę punktów danych (ustawionych przez opcję Period), przeciętnie je wykorzystuje i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii trendu. Jeśli na przykład okres jest ustawiony na 2, wówczas średnia wartość pierwszych dwóch punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu i tak dalej. W poniższym przykładzie średnia ruchoma wskazuje wzór liczby domów sprzedanych w okresie 26 tygodni. Dodanie trendu lub średniej ruchomej do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Możesz także poszerzyć linię poza faktyczne dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Można dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest układany w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych, 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutowych. Dodawanie trendu Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchu. Linia trendu rozpoczyna się od pierwszego punktu danych wybranej serii danych. Zaznacz pole Trendline. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline. a następnie kliknij Wykład. Prognoza liniowa. lub dwie średnie ruchy okresowe. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Format trendline w opcji Trendline. Jeśli wybierzesz Wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu Zamów. Jeśli wybierzesz Przeprowadzka Średnia. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje przybliżone wartości dla trendu odpowiadają rzeczywistym danymi) jest równa lub zbliżona 1. Gdy dodasz linię odniesienia do swoich danych , Program Excel oblicza automatycznie wartość R kwadratową. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając wartość kwadratową R w polu wykresu (panel Format Trendline, Opcje Trendline). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linia liniowa Linia ta wykorzystuje ten typ trendu, aby utworzyć linię prostą dopasowaną do prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linia liniowa używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do linii: gdzie m jest nachyleniem a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim rzeczywistym danymi) wynosi 0.9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując linię zakrzywioną najlepiej dopasowaną, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość i szybkość zwiększa się lub szybko maleje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Linia logarytmiczna używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmu. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.933, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta tendencja jest przydatna, gdy Twoje dane wahają się. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu może być określona liczbą fluktuacji danych lub liczbą zakrętów (wzgórz i dolin) pojawiających się na krzywej. Zwykle pojedyńcza linia Order 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a zlecenie 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca kolejność wielomianów zlecenia 2 (jeden wierzchołek) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.979, która jest zbliżona do 1, więc linie są dobrze dopasowane do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta linia jest użyteczna dla zestawów danych, które porównują pomiary zwiększające się w określonym tempie. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1 sekundy. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia mocy używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milisekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.986, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca uwypuklająca linia wskazuje na malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego upływu. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.990, co oznacza, że ​​linia idealnie pasuje do danych. Moving Average trendline Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych w celu bardziej wyraźnego przedstawienia wzoru lub tendencji. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionych przez opcję Okres), średnie ich i używa średniej wartości jako punktu w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średniometr ruchomy używa tego równania: liczba punktów w ruchomym średnim zakresie jest równa łącznej liczbie punktów w serii, minus numer podany w danym okresie. Na wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię pokazuje wzór liczby domów sprzedanych w ciągu 26-tygodniowego okresu.