Moyenne Mobile Pondérée Est

Moyenne mobile (moyenne mobile, MA). Moyenne mobile. ,. : (),. . Moyenne mobile,,,. . , Moyenne mobile,,. (Moyenne mobile simple). (Moyenne mobile exponentielle Moyenne mobile pondérée linéaire). . Moyenne mobile,,. Moyenne mobile,. ...... . : Moyenne mobile,,, Moyenne mobile,. : Moyenne mobile simple (SMA) Moyenne mobile exponentielle (EMA) Moyenne mobile lissée (SMMA) Moyenne mobile pondérée linéaire (LWMA) -, Assistant MQL5. (Moyenne mobile simple, SMA),, (, 12). SMA SUM (FERMER (i), N) N SUM CLOSE (i) N. (Moyenne mobile exponentielle, EMA). . -: EMA (FERMER (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) FERMER (i) EMA (i - 1) P. SMMA (i) (SMMA) (SMA): SUM1 SUM (FERMER (i), N): SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FERMER (i) (I) (SM) (i -) SMMA (i - 1) FERMER (i) N SUM SUM1 N, PREVSUM SMMA (i-1) : SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) FERMER (i)) N - (moyenne mobile pondérée linéaire, LWMA). (I, N). La manière étrange dont une moyenne mobile fure la tendance à partir d'une masse de mesures confondantes peut être vue par: Traçant la moyenne mobile de 10 jours avec les poids quotidiens d'origine, montrés 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 rapport avec la tendance actuelle.