La façon étrange d'une moyenne mobile furets la tendance à partir d'une masse de mesures de confusion peut être vu en traçant la moyenne mobile de 10 jours avec les poids quotidiens d'origine, indiqués comme petits diamants. Les moyennes mobiles que nous utilisons jusqu'à présent donnent une signification égale à tous les jours dans la moyenne. Ce n'est pas nécessaire. Si vous pensez à ce sujet, il ne fait pas beaucoup de sens, surtout si vous êtes intéressé à utiliser une moyenne mobile à plus long terme pour lisser les bosses aléatoires dans la tendance. Supposons que vous utilisez une moyenne mobile de 20 jours. Pourquoi votre poids, il y a près de trois semaines, devrait-il être considéré comme pertinent pour la tendance actuelle, puisque votre poids de ce matin? Plusieurs formes de moyennes mobiles pondérées ont été développées pour répondre à cette objection. Au lieu de simplement additionner les mesures pour une séquence de jours et diviser par le nombre de jours, dans une moyenne mobile pondérée chaque mesure est d'abord multiplié par un facteur de poids qui diffère de jour en jour. La somme finale est divisée, non par le nombre de jours, mais par la somme de tous les facteurs de pondération. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour les jours plus récents et des facteurs plus petits pour les mesures plus loin dans le temps, la tendance sera plus sensible aux changements récents sans sacrifier le lissage qu'une moyenne mobile fournit. Une moyenne mobile non pondérée est simplement une moyenne mobile pondérée avec tous les facteurs de poids égaux à 1. Vous pouvez utiliser tous les facteurs de poids que vous aimez, mais un ensemble particulier avec le monother jawbreaking Exponentially Smoothed Moyenne mobile a prouvé utile dans des applications allant de radar de défense aérienne À la négociation du marché du ventre de porc de Chicago. Permet de mettre à travailler sur nos ventres ainsi. Ce graphique compare les facteurs de pondération pour une moyenne mobile exponentiellement lissée de 20 jours avec une moyenne mobile simple qui pèse tous les jours de façon égale. Le lissage exponentiel donne à la mesure d'aujourd'hui deux fois la signification que la moyenne simple lui assignerait, la mesure du passé d'un peu moins que celle, et chaque jour successif moins que son prédécesseur au jour 20 contribuant seulement 20 autant au résultat qu'à une moyenne mobile simple. Les facteurs de pondération dans une moyenne mobile exponentiellement lissée sont des puissances successives d'un nombre appelé constante de lissage. Une moyenne mobile exponentiellement lissée avec une constante de lissage de 1 est identique à une moyenne mobile simple, puisque 1 à toute puissance est 1. Les constantes de lissage inférieures à 1 pèsent plus fortement les données récentes, le biais vers les mesures les plus récentes augmentant lorsque le lissage Constante diminue vers zéro. Si la constante de lissage dépasse 1, les données plus anciennes sont pondérées plus fortement que les mesures récentes. Cette courbe montre les facteurs de pondération résultant des différentes valeurs de la constante de lissage. Notez que les facteurs de pondération sont tous 1 lorsque la constante de lissage est 1. Lorsque la constante de lissage est comprise entre 0,5 et 0,9, le poids donné aux anciennes données diminue si rapidement par rapport à des mesures plus récentes qu'il n'est pas nécessaire de restreindre la moyenne mobile à Un nombre spécifique de jours, nous pouvons faire la moyenne de toutes les données que nous avons, dès le début, et laisser les facteurs de poids calculés à partir de la constante de lissage automatiquement jeter les anciennes données car il devient sans pertinence à la tendance actuelle. OANDA utilise des cookies pour faire Nos sites Web faciles à utiliser et personnalisés à nos visiteurs. Les cookies ne peuvent pas être utilisés pour vous identifier personnellement. En visitant notre site Web, vous consentez à l'utilisation des cookies par OANDA8217 conformément à notre politique de confidentialité. Pour bloquer, supprimer ou gérer les cookies, veuillez visiter le site aboutcookies. org. La restriction des cookies vous empêchera de profiter de certaines fonctionnalités de notre site Web. Téléchargez notre compte Mobile Apps Sélectionner: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 Hauteur1 frameborder0 styledisplay: aucun mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Leçon 1: moyennes mobiles Types de moyennes mobiles Il existe plusieurs types de moyennes mobiles disponibles pour répondre Différents besoins d'analyse de marché. Les plus couramment utilisés par les commerçants sont les suivants: Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile exponentielle Moyenne mobile simple (SMA) Une moyenne mobile simple est le type le plus basique de la moyenne mobile. Elle est calculée en prenant une série de prix (ou périodes de déclaration), en ajoutant ces prix ensemble, puis en divisant le total par le nombre de points de données. Cette formule détermine la moyenne des prix et est calculée de manière à ajuster (ou déplacer) en réponse aux données les plus récentes utilisées pour calculer la moyenne. Par exemple, si vous incluez uniquement les taux de change les plus récents dans le calcul moyen, le taux le plus ancien est automatiquement abandonné chaque fois qu'un nouveau prix devient disponible. En effet, la moyenne se déplace comme chaque nouveau prix est inclus dans le calcul et assure que la moyenne est basée uniquement sur les 15 derniers prix. Avec un peu d'essai et d'erreur, vous pouvez déterminer une moyenne mobile qui correspond à votre stratégie commerciale. Un bon point de départ est une moyenne mobile simple basée sur les 20 derniers prix. Moyenne mobile pondérée (WMA) Une moyenne mobile pondérée est calculée de la même manière qu'une moyenne mobile simple, mais utilise des valeurs qui sont pondérées linéairement pour s'assurer que les taux les plus récents ont un impact plus important sur la moyenne. Cela signifie que le taux le plus ancien inclus dans le calcul reçoit une pondération de 1, la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 2 et la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 3, jusqu'au taux le plus récent. Certains commerçants trouvent cette méthode plus pertinente pour la détermination des tendances, en particulier dans un marché en pleine évolution. L'inconvénient de l'utilisation d'une moyenne mobile pondérée est que la ligne moyenne résultante peut être choppier qu'une simple moyenne mobile. Cela pourrait rendre plus difficile de discerner une tendance du marché à partir d'une fluctuation. Pour cette raison, certains commerçants préfèrent placer à la fois une moyenne mobile simple et une moyenne mobile pondérée sur le même tableau de prix. Une moyenne mobile exponentielle est similaire à une moyenne mobile simple, mais alors qu'une moyenne mobile simple supprime les prix les plus anciens à mesure que de nouveaux prix deviennent disponibles, une moyenne mobile exponentielle calcule la moyenne mobile exponentielle La moyenne de toutes les plages historiques, à partir du point que vous spécifiez. Par exemple, lorsque vous ajoutez une superposition de moyenne mobile exponentielle à un tableau de prix, vous affectez le nombre de périodes de rapport à inclure dans le calcul. Supposons que vous spécifiez pour les 10 derniers prix à inclure. Ce premier calcul sera exactement le même que celui d'une moyenne mobile simple également basée sur 10 périodes de reporting, mais quand le prochain prix deviendra disponible, le nouveau calcul conservera les 10 prix originaux, plus le nouveau prix, pour arriver à la moyenne. Cela signifie qu'il ya maintenant 11 périodes de rapport dans le calcul de la moyenne mobile exponentielle tandis que la moyenne mobile simple sera toujours basée sur les 10 derniers taux. Décider de la moyenne mobile à utiliser Pour déterminer quelle moyenne mobile est la meilleure pour vous, vous devez d'abord comprendre vos besoins. Si votre objectif principal est de réduire le bruit de fluctuation constante des prix afin de déterminer une orientation globale du marché, alors une simple moyenne mobile des derniers 20 ou si les taux peuvent fournir le niveau de détail dont vous avez besoin. Si vous voulez que votre moyenne mobile mette davantage l'accent sur les taux les plus récents, une moyenne pondérée est plus appropriée. Gardez à l'esprit cependant que, comme les moyennes mobiles pondérées sont davantage influencées par les prix les plus récents, la forme de la ligne moyenne pourrait être faussée, ce qui pourrait entraîner la génération de faux signaux. Lorsque vous travaillez avec des moyennes mobiles pondérées, vous devez être préparé à une plus grande volatilité. Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. Toutes les autres marques figurant sur ce site Web sont la propriété de leurs propriétaires respectifs. La négociation à effet de levier des contrats de devises ou d'autres produits hors bourse sur la marge comporte un niveau de risque élevé et peut ne pas convenir à tout le monde. 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OANDA Europe Limited est une société enregistrée en Angleterre sous le numéro 7110087, et a son siège social au Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. Il est autorisé et réglementé par l'Autorité de la Conduite Financière. N °: 542574. OANDA Asie Pacifique Pte Ltd (Co. No 200704926K) est titulaire d'une licence de services de marchés de capitaux délivrée par l'Autorité monétaire de Singapour et est également sous licence par l'International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd est réglementée par la Commission australienne des valeurs mobilières et des investissements ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL n ° 412981) et est l'émetteur des produits et / ou des services sur ce site Web. Il est important que vous examiniez le Guide des services financiers (FSG) actuel. Déclaration de divulgation de produit (PDS). Conditions du compte et tout autre document OANDA pertinent avant de prendre toute décision d'investissement financier. Ces documents peuvent être consultés ici. OANDA Japan Co. Ltd. Première société de services financiers d'instruments financiers de type I du Kanto-N ° 2137, numéro d'abonné 1571. Le Trading FX et / ou les CFD sur marge est à haut risque et ne conviennent pas à tout le monde. Les pertes peuvent dépasser l'investissement. Moyennes mobiles pondérées: les bases Au fil des ans, les techniciens ont trouvé deux 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 montre 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. (Lisez nos articles connexes: Enveloppes moyennes mobiles: raffinage d'un outil de trading populaire et rebond de moyenne mobile.)
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