Flytting Gjennomsnitt Variabel Lengde

Vidya - Variabel Indeks Dynamisk Gjennomsnitt Vidya ndash Variabel Index Dynamisk Gjennomsnitt ble opprettet av Tushar S. Chande. Det er en type flytende gjennomsnitt. som justerer lengden i henhold til markedsvolatiliteten. Jo høyere volatilitet er, desto høyere betydning er gitt til de faktiske prisene og omvendt. Etter hvert som volatiliteten stiger, blir Vidya mer følsom og tilpasser seg prisendringene raskere. Etter hvert som volatiliteten minker, reduseres Vidya. Bestem tidsperioder for kortsiktige og langsiktige standardavviksberegninger (vanligvis 9 og 30 dager) Beregn Alpha-faktoren som følger: alfa 0,2 x (StDev Close 9) (StDev Close 30)) Vidya alpha x Lukk (1 ndash alfa) x Vidya n-1 StDev Standardavvik Indikatorbruken for handel ligner andre bevegelige gjennomsnitt. Merk: Den største fordelen ved Vidya er at den tilpasser seg den faktiske volatiliteten i markedet. Så blir det en av få indikatorer som tar hensyn til dette aspektet av markedet. Et par år senere justerte Tushar S. Chande Vidya på en slik måte at det også innebar at CMO ndash Chande Momentum Oscillator var en del av konstruksjonen. Hvis du er interessert i en dypere studie av denne tekniske indikatoren og foretrekker klar til å betjene løsninger, kan dette avsnittet være av interesse for deg. Der kan du finne alle tilgjengelige indikatorer i Excel-filen for nedlasting. Funksjonen Moving Average (Variable Length) returnerer det bevegelige gjennomsnittet av et felt over en variabel tidsperiode. Parametre ------------------ Data Dataene som skal brukes i gjennomsnittet. Dette er vanligvis et felt i en dataserie eller en beregnet verdi. Periode Antall barer med data som skal inkluderes i gjennomsnittet, inkludert gjeldende verdi. For eksempel inkluderer en periode på 3 nåværende verdi og de to tidligere verdiene. Maksimum Periode Maksimal verdi som Periode kan inneholde. Større verdier krever at ekstra minne skal settes til side for at denne funksjonen skal beregnes. Merk: Et sluttpunkt til parameterperioden kan simuleres ved hjelp av Lag-funksjonen for å oppnå en tidligere verdi av denne funksjonen. Se notatene for Lag-funksjonen for mer informasjon. Funksjonsverdi ------------------------ Det bevegelige gjennomsnittet beregnes ved å sammenlikne de tidligere verdiene i den angitte perioden, inkludert gjeldende verdi. Det glidende gjennomsnittet i begynnelsen av en dataserie er ikke definert før det er nok verdier for å fylle den oppgitte perioden. Hvis perioden er større enn maksimumsperioden eller negativet, er verdien ikke definert. Hvis perioden inneholder et brøknummer, vil bare heltalldelen bli brukt. Bruk ----------- Variabel lengdefunksjon kan brukes sammen med andre beregninger, for eksempel Bars Since Functions, for å bestemme verdier siden en hendelse oppstod. For eksempel vil følgende formel returnere gjennomsnittet av høyfeltet siden høyest høyde i de siste ti stolpene: MAVL (High, Add (BarsSinceHigh (High, 10). 1) .10) Flytende gjennomsnitt er nyttige for utjevning av støyende rå data, for eksempel daglige priser. Prisdata kan variere sterkt fra dag til dag, og skjuler om prisen går opp eller ned over tid. Ved å se på det bevegelige gjennomsnittet av prisen, kan et mer generelt bilde av de underliggende trender ses. Siden bevegelige gjennomsnittsverdier kan brukes til å se trender, kan de også brukes til å se om data springer ut i trenden. Entryexit-systemer sammenligner ofte data med et glidende gjennomsnitt for å avgjøre om det støtter en trend eller starter en ny. Se eksempeleksempeleksempel-systemene for et eksempel på å bruke et Moving Average i et entryexit-system. Variable Moving Average (VMA) aka Volatilitetsindeks Dynamic Ave (VIDYA) Variabel Moving Average (VMA) aka Volatilitetsindeks Dynamic Average (VIDYA) ble utviklet av Tushar S. Chande og først presentert i mars 1992-utgaven av Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 Tilpassing av bevegelige gjennomsnitt til markedsvolatilitet Chande8217s teori var at ytelsen av et eksponentielt glidende gjennomsnitt kunne forbedres ved å bruke et volatilitetsindeks (VI) for å justere utjevningsperioden ettersom markedsforholdene endres. Tanken er at når prisene er overbelastet, bør et gjennomsnitt gå sakte for å unngå whipsaws, men når prisene trender sterkt, bør et gjennomsnitt øke hastigheten for å fange de store prisbevegelsene. Han var ikke den første personen til å tenke langs disse linjene George R. Arrington, Ph. D introduserte et variabelt enkelt flytende gjennomsnitt basert på standardavvik i juni 1991-utgaven av teknisk analyse av aksjer amp Commodities 8211 Bygge en variabel lengde flytende gjennomsnitt ( VLMA). YIDYA representerte imidlertid et stort skritt fremover fra VLMA fordi det tillot en mye større spredning av utjevningsperioder. Slik beregner du en variabel flytende gjennomsnittlig VMA (VI Lukk) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Brukere valg av et mål for volatilitet eller trendstyrke. N Bruker valgt konstant utjevningsperiode. Her er et eksempel på en 3-årig VMA med en 3-års effektivitetsforhold (ER) som VI: Hvordan VIDYA-utjevning er endret av volatilitetsindeksen. Variabelt flyttende gjennomsnitt er unikt fordi det ikke har noen øvre eller nedre grense for utjevning periode: VMA-utjevningsperioden kan gå uendelig høy til volatilitetsindeksen er null da det resulterende gjennomsnittet vil slutte å bevege seg og være lik forrige VMA. Når volatilitetsindeksen er lik 1, vil utjevningsperioden være lik den brukervalgte konstanten 8216N8217 legge merke til hvordan når Y-aksen N, X-aksen 1. Men hvis volatilitetsindeksen som brukes, kan stige over 1 (for eksempel standardavviksforholdet) så kan utjevningsperioden falle under den valgte brukerens konstant. Når VI (N2) 0,5 blir utjevningsperioden 1, som er lik prisen selv. Derfor må VI som brukes ikke stige over (N2) 0,5, og hvis det gjør ved anledninger, må denne hetten skrives inn i formelen. En titt på den virkelige alfa Fordi VMA er som navnet antyder, variabel, er 8216Actual Alpha8217 ikke statisk, men påvirkes av VI. Ved å endre konstant 8216N8217 endres imidlertid tolkningen av VI meget: Over kan du se et eksempel på 8216Actual Alpha8217 og den resulterende utglattningsperioden for en VMA med en 8216N8217 av 1 og en 8216N8217 av 5. Vi vet at når VI 1 (som indikerer at aksjen trender perfekt) utglattningsperioden 8216N8217. Så de raskeste mulige utjevningsperioder i disse eksemplene er henholdsvis 1 og 5, ikke en stor forskjell. Men det er overraskende å se hva en stor innvirkning endrer 8216N8217 bare noen få poeng har samlet. Faktisk som 8216N8217 øker de resulterende VMA-bevegelsene eksponentielt langsommere. Denne innflytelsen er snarere som kvadrering brukt av Kaufman i sitt Adaptive Moving Average. Hvilken volatilitetsindeks som skal brukes Chande opprinnelig brukt standardavviksforholdet som sin VI, og dette er det som vanligvis brukes når folk snakker om en VIDYA. Men senere, i oktober 1995-artikkelen fra Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 8216Identifying Powerful Breakouts Early 8216 foreslo han bruken av sin egen Chande Momentum Oscillator (CMO). Fordi CMO varierer mellom 100 og -100, for å bruke den i denne applikasjonen, må vi ta absoluttverdien delt med 100. Resultatet er identisk med effektivitetsforholdet (ER) og brukes VI mest ofte når folk refererer til en VMA . Eventuelle målinger av volatilitet eller trendstyrke kan imidlertid brukes så lenge det passer mellom et null til (N2) 0,5-område der høyere målinger indikerer en sterkere trend. Volatilitetsindekser som brukes til testing Som en del av 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 testet vi følgende indikatorer som volatilitetsindeksen i et variabelt flytende gjennomsnitt: Finnes det andre som du synes er verdt å teste. Gi oss beskjed i kommentarfeltet på bunnen. Variabel Flytende Gjennomsnittlig Excel-fil Jeg har satt sammen et Excel-regneark som inneholder Variabel Flytende Gjennomsnitt og gjort det tilgjengelig for GRATIS nedlasting. Den inneholder en 8216basic8217 versjon som viser alt arbeidet og en 8216fancy8217 som automatisk tilpasser seg lengden, så vel som Volatilitetsindeksen du angir. Finn det på følgende kobling nær bunnen av siden under Nedlastinger Tekniske indikatorer: Variabel flytende gjennomsnittlig (VMA) 10-dagers variabel flytende gjennomsnitt Eksempel, VI 50-dagers effektivitetsgrad Takk, bror dette er flott. forklaringen av matematikken bak den er veldig nyttig nå som jeg forstår hvordan hver del av ligningen fungerer, jeg kan spille med det ett spørsmål8230 VMA1 for knyttneve datapunktet du bare bruker Close1, og i så fall hvorfor ikke bare bruk Close1 det skal være mer lydhør overfor prisendring Jeg må være enig med steveplace, heteroskeditet er vanskelig å forklare klokken 07:00 i morgen lol Glad for at du fant det nyttig Peter. Jeg finner noen formler rundt nettet for disse tingene veldig vanskelig å lese fordi jeg ikke har noen formell matematikkutdanning. Det er derfor jeg knuser det hele og viser arbeidet, så det er ingen forvirring. Med hensyn til spørsmålet ditt er VMA fortsatt et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) etfhqblog20101108exponential-moving-gjennomsnitt, men med en dynamisk alfa i stedet for en konstant en. Alle EMAer bruker sitt tidligere gjennomsnitt som de beveger seg fremover, men må være podet med et nummer ved starten (vanligvis den forrige lukkede) EMA EMA (1) (Lukk EMA (1)). Hvis du fortsatte å bruke den forrige lukkingen, ville gjennomsnittet spore prisen så nøye som å matche det nesten nøyaktig. Last ned spredningsarket hvis du allerede har allerede fått en prøve. Gå til celle J5 på slutten av formelen vil det si IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) endre dette for å lese IF (E482438221, E4 (2 (I51)) - E4), 82218221)) fyll denne formelen til bunnen av kolonnen, og den vil deretter referere til forrige lukk i stedet for forrige VMA. BTW Jeg la merke til at jeg hadde regnearket satt til manuell beregningsoppdatering i stedet for automatisk. Du vil kanskje endre dette eller laste det ned igjen som jeg har løst det nå. sayyed For 5 år siden bruker jeg VMA sammen med andre MA8217s (enkel, eks, vektet, volvevekt, trekantet). skal jeg bruke samme periode for VMA som perioden for andre gjennomsnitt, bruker jeg kryss som min Buysell-poeng som andre MA8217-er, eller skal jeg bruke retningen til VMA som min Buysell-signal, takk for din støtte. Derry Brown 5 år siden Du kan se testresultater for flere av MAs du nevnte her 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators Svaret på spørsmålet ditt avhenger av om du bruker dem som en del av et mekanisk system eller en skjønnsmessig. Jeg har ikke testet resultatene av MA crossovers mellom ulike typer MA, men jeg ville ikke forvente at dette skulle være en effektiv tilnærming. Hver type glidende gjennomsnitt er unikt, slik at det ikke er nødvendig å bruke samme utjevningsperiode, og VMA er så forskjellig fra at den må behandles som et helt separat gjennomsnitt. Håper dette hjelper DerryDette spørsmålet har allerede et svar her: Jeg prøver å beregne glidende gjennomsnittskryss med variable datoer. Min database er strukturert: For eksempel, Id liker å finne ut om gjennomsnittsprisen går tilbake X dager noensinne blir større enn gjennomsnittsprisen går tilbake Y dager i løpet av de siste Z dagene. Hver av disse tidsperioder er variabel. Dette må kjøres for hver bestand i databasen (ca. 3000 aksjer med priser som går tilbake 100 år). Jeg er litt fast på dette, det jeg har for øyeblikket er et rot av SQL-undersøkelser som ikke fungerer fordi de ikke kan regne med at X, Y og Z kan alle være noen verdi (0-N). Det er i de siste 5 dagene jeg kunne se etter en lager hvor 40 dagers gjennomsnitt er enn 5 eller 5 40. Eller jeg kunne se over de siste 40 dagene for å finne aksjer hvor 10 dagers glidende gjennomsnitt er 30 dag glidende gjennomsnitt. Dette spørsmålet er forskjellig fra de andre spørsmålene, da det er variabel kort og lang dato samt en variabel term. spurte Apr 27 13 kl 14:51 merket som duplikat av Cheran Shunmugavel. Jean-Bernard Pellerin. Tikhon Jelvis. akond. Roman C Apr 28 13 kl 9:01 Dette spørsmålet ble merket som et eksakt duplikat av et eksisterende spørsmål. Vennligst se disse tidligere innleggene på Stackoverflow: Disse innleggene har løsninger på spørsmålet ditt. besvart apr 27 13 kl 14:55 Dette spørsmålet er forskjellig fra de andre spørsmålene, da det er variabel korte og lange datoer samt et variabelt uttrykk. ndash user1797484 Apr 28 13 at 13:46 Jeg tror den mest direkte måten å gjøre et bevegelige gjennomsnitts i MySQL bruker en korrelert subquery. Her er et eksempel: Du må fylle ut verdiene for x og y. Av ytelsesmessige årsaker vil du ha en indeks på priser (lager, dato, sluttpris). Hvis du har et alternativ for en annen database, tilbyr Oracle, Postgres og SQL Server 2012 alle mye bedre løsninger på dette problemet. I Postgres kan du skrive dette som: