Moyenne Mobile Exponentielle Wiki

Les EMA de 12 et 26 jours sont les moyennes à court terme les plus populaires et elles sont utilisées pour créer des indicateurs comme la divergence de convergence moyenne mobile (MACD) et l'oscillateur de prix en pourcentage (PPO). En général, les EMA de 50 et de 200 jours sont utilisés comme signaux d'évolution à long terme. Les commerçants qui utilisent l'analyse technique trouvent des moyennes mobiles très utiles et perspicaces lorsqu'elles sont appliquées correctement, mais créent des ravages lorsqu'elles sont mal utilisées ou mal interprétées. Toutes les moyennes mobiles couramment utilisées dans l'analyse technique sont, par leur nature même, des indicateurs en retard. Par conséquent, les conclusions tirées de l'application d'une moyenne mobile à un graphique de marché particulier devraient être de confirmer un mouvement de marché ou d'indiquer sa force. Très souvent, au moment où une ligne d'indicateurs de la moyenne mobile a fait un changement pour refléter une évolution significative du marché, le point optimal d'entrée sur le marché a déjà dépassé. Un EMA sert à atténuer ce dilemme dans une certaine mesure. Parce que le calcul EMA place plus de poids sur les dernières données, il étreint l'action de prix un peu plus serré et réagit donc plus rapidement. Ceci est souhaitable lorsqu'un EMA est utilisé pour dériver un signal d'entrée de négociation. Interprétation de l'EMA Comme tous les indicateurs de la moyenne mobile, ils sont beaucoup mieux adaptés aux marchés tendances. Lorsque le marché est dans une tendance forte et soutenue à la hausse. La ligne indicatrice EMA affichera également une tendance haussière et vice-versa pour une tendance à la baisse. Un commerçant vigilant ne sera pas seulement attention à la direction de la ligne EMA, mais aussi la relation du taux de changement d'une barre à l'autre. Par exemple, lorsque l'action de prix d'une forte tendance haussière commence à s'écraser et à inverser, le taux de changement de l'EMA d'une barre à l'autre commencera à diminuer jusqu'à ce que la ligne d'indicateur s'atténue et que la vitesse de changement soit nulle. En raison de l'effet retardé, par ce point, ou même quelques bars avant, l'action de prix aurait déjà inversé. Il s'ensuit donc que l'observation d'une diminution constante du taux de variation de l'EMA pourrait elle-même être utilisée comme un indicateur qui pourrait mieux contrer le dilemme causé par l'effet retardé des moyennes mobiles. Utilisations courantes de l'EMA Les EMA sont couramment utilisés en conjonction avec d'autres indicateurs pour confirmer les mouvements significatifs du marché et pour évaluer leur validité. Pour les commerçants qui négocient des marchés intraday et rapide, l'EMA est plus applicable. Très souvent, les commerçants utilisent les EMA pour déterminer un biais de négociation. Par exemple, si un EMA sur un graphique quotidien montre une forte tendance à la hausse, une stratégie des commerçants intraday peut être de négocier uniquement du côté long sur un graphique intraday. Moving moyenne Dans les statistiques. Une moyenne mobile. Également appelée moyenne mobile. Moyenne mobile. Moyenne mobile. Moyenne temporelle glissante. Ou moyenne courante. Est un type de filtre de réponse impulsionnelle finie utilisé pour analyser un ensemble de points de données en créant une série de moyennes de différents sous-ensembles de l'ensemble de données complet. Étant donné une série de nombres et une taille de sous-ensemble fixe, le premier élément de la moyenne mobile est obtenu en prenant la moyenne du sous-ensemble initial fixe des séries de nombres. Ensuite, le sous-ensemble est modifié en décalant vers l'avant, c'est-à-dire en excluant le premier nombre de la série et en incluant le nombre suivant suivant le sous-ensemble original de la série. Cela crée un nouveau sous-ensemble de nombres, qui est une moyenne. Ce processus est répété sur toute la série de données. La ligne de tracé reliant toutes les moyennes (fixes) est la moyenne mobile. Une moyenne mobile est un ensemble de nombres, dont chacun est la moyenne du sous-ensemble correspondant d'un plus grand ensemble de points de référence. Une moyenne mobile peut également utiliser des poids inégaux pour chaque valeur de référence dans le sous-ensemble pour mettre en évidence des valeurs particulières dans le sous-ensemble. Une moyenne mobile est couramment utilisée avec les séries chronologiques pour lisser les fluctuations à court terme et mettre en évidence les tendances ou les cycles à plus long terme. Le seuil entre court terme et long terme dépend de l'application et les paramètres de la moyenne mobile seront fixés en conséquence. Par exemple, il est souvent utilisé dans l'analyse technique des données financières, comme les cours des actions. Des rendements ou des volumes de négociation. Il est également utilisé en économie pour examiner le produit intérieur brut, l'emploi ou d'autres séries chronologiques macroéconomiques. Mathématiquement, une moyenne mobile est un type de convolution et peut donc être considérée comme un exemple de filtre passe-bas utilisé dans le traitement du signal. Lorsqu'il est utilisé avec des données non temporelles, une moyenne mobile filtre des composantes de fréquence plus élevée sans connexion spécifique au temps, bien que, typiquement, une sorte de commande soit implicite. Considérée de façon simpliste, elle peut être considérée comme lissant les données. Moyenne mobile simple Dans les applications financières, une moyenne mobile simple (SMA) est la moyenne non pondérée des n points de référence précédents. Cependant, en sciences et en génie, la moyenne est normalement prise à partir d'un nombre égal de données de part et d'autre d'une valeur centrale. Cela garantit que les variations de la moyenne sont alignées sur les variations des données plutôt que décalées dans le temps. Un exemple de moyenne de pondération égale - ment pondérée pour un échantillon de cours de clôture de n jours est la moyenne des cours de clôture n jours précédents. Si ces prix sont alors la formule est Lorsqu'on calcule des valeurs successives, une nouvelle valeur vient dans la somme et une vieille valeur chute, ce qui signifie une sommation complète chaque fois est inutile pour ce cas simple, La période choisie dépend du type de mouvement de D'intérêt, comme court, intermédiaire ou à long terme. En termes financiers, la moyenne mobile peut être interprétée comme un soutien dans un marché en hausse ou une résistance dans un marché en baisse. Si les données utilisées ne sont pas centrées autour de la moyenne, une moyenne mobile simple est en retard par rapport au dernier point de référence par la moitié de la largeur de l'échantillon. Une SMA peut également être influencée de manière disproportionnée par l'abandon de données anciennes ou par l'arrivée de nouvelles données. Une caractéristique de la SMA est que si les données ont une fluctuation périodique, l'application d'une SMA de cette période éliminera cette variation (la moyenne contenant toujours Un cycle complet). Mais un cycle parfaitement régulier est rarement rencontré. 1 Pour un certain nombre d'applications, il est avantageux d'éviter le décalage induit en utilisant uniquement des données passées. On peut donc calculer une moyenne mobile centrale en utilisant des données également espacées de part et d'autre du point de la série où la moyenne est calculée. Cela nécessite l'utilisation d'un nombre impair de points de référence dans la fenêtre d'exemple. Moyenne mobile cumulée Modifier Dans une moyenne mobile cumulative. Les données arrivent dans un flux de données ordonnées et le statisticien souhaite obtenir la moyenne de toutes les données jusqu'à ce que le point de référence actuel. Par exemple, un investisseur peut vouloir le prix moyen de toutes les transactions sur actions pour un stock particulier jusqu'à l'heure actuelle. À mesure que chaque nouvelle transaction se produit, le prix moyen au moment de la transaction peut être calculé pour toutes les transactions jusqu'à ce moment en utilisant la moyenne cumulative, typiquement une moyenne également pondérée de la séquence de valeurs i x 1. X i jusqu'à l'heure actuelle: La méthode de la force brute pour calculer ceci serait de stocker toutes les données et de calculer la somme et de diviser par le nombre de points de référence chaque fois qu'un nouveau point de référence est arrivé. Cependant, il est possible de simplement mettre à jour la moyenne cumulée lorsque la nouvelle valeur xi 1 devient disponible, en utilisant la formule: Ainsi, la moyenne cumulée courante pour un nouveau point de référence est égale à la moyenne cumulative précédente plus la différence entre le dernier point de référence et le Moyenne précédente divisée par le nombre de points reçus jusqu'à présent. Lorsque tous les points de référence arrivent (i N), la moyenne cumulée sera égale à la moyenne finale. La dérivation de la formule cumulative moyenne est simple. En utilisant et de la même façon pour i 1. on voit que Résoudre cette équation pour CA i 1 donne: Moyenne mobile pondérée Une moyenne pondérée est toute moyenne qui a des facteurs multiplicateurs pour donner des poids différents aux données à différentes positions dans la fenêtre échantillon. Mathématiquement, la moyenne mobile est la convolution des points de référence avec une fonction de pondération fixe. Une application supprime la pixelisation d'une image graphique numérique. Dans l'analyse technique des données financières, une moyenne mobile pondérée (WMA) a la signification spécifique des poids qui diminuent dans la progression arithmétique. 2 Dans une WMA de n jours, le dernier jour a un poids n. La deuxième dernière n 16087221601, etc à un seul. Fichier: Poids moyens mobiles pondérés N15.png Lors du calcul de la WMA entre valeurs successives, la différence entre les numérateurs de WMA M 1 et WMA M est np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Si l'on désigne la somme p M 160160160160 p M 8722 n 1 par Total M. Alors Le graphique à droite montre comment les poids diminuent, du poids le plus élevé pour les points de référence les plus récents, jusqu'à zéro. Il peut être comparé aux poids de la moyenne mobile exponentielle qui suit. Moyenne mobile exponentielle La moyenne mobile exponentielle (EMA), également connue sous le nom de moyenne mobile pondérée exponentiellement (EWMA), est un type de filtre à réponse impulsionnelle infinie qui applique des facteurs de pondération qui diminuent exponentiellement. La pondération pour chaque point de référence plus ancien diminue exponentiellement, sans jamais atteindre zéro. Le graphique à droite montre un exemple de diminution de poids. L'EMA pour une série Y peut être calculée récursivement: Le coefficient représente le degré de diminution de pondération, un facteur de lissage constant compris entre 0 et 1. Une plus grande décote plus anciennes observations plus rapidement. En variante, il peut être exprimé en termes de N périodes, où 1601602 (N 1) Erreur de script Erreur de script 91 citation nécessaire 93. Par exemple, si N 16016019 est équivalent à 1601600.1, la demi-vie des poids (l'intervalle sur lequel Les poids diminuent d'un facteur de deux) est d'environ N 2.8854 (dans 1 si N 160gt1605). Y t est la valeur à une période de temps t. S t est la valeur de l'EMA à n'importe quelle période t. S 1 n'est pas défini. S 1 peut être initialisé de plusieurs manières différentes, le plus souvent en fixant S 1 à Y 1. Bien que d'autres techniques existent, telles que l'établissement de S 1 à une moyenne des 4 ou 5 premières observations. La proéminence de l'effet d'initialisation S 1 sur la moyenne mobile résultante dépend de valeurs plus faibles, ce qui rend le choix de S 1 relativement plus important que des valeurs plus importantes, car un plus grand décale les observations plus anciennes plus rapidement. Cette formulation est d'après Hunter (1986). 4 Par application répétée de cette formule pour des temps différents, on peut éventuellement écrire S t comme somme pondérée des points de référence Y t. Comme: Une approche alternative par Roberts (1959) utilise Y t au lieu de Y t 87221. 5 Cette formule peut également être exprimée en termes d'analyse technique comme suit, montrant comment l'EMA se dirige vers le point de référence le plus récent, mais seulement par une proportion de la différence (à chaque fois): Il s'agit d'une somme infinie avec des termes décroissants. Les N périodes dans un N-journée EMA ne spécifient que le facteur. N n'est pas un point d'arrêt pour le calcul comme il est dans un SMA ou WMA. Pour des N. Les premiers N points de référence dans un EMA représentent environ 86 du poids total dans le calcul: 6 La formule de puissance ci-dessus donne une valeur de départ pour un jour particulier, après quoi la formule de jours successifs représentée en premier peut être appliquée. La question de savoir jusqu'où aller pour obtenir une valeur initiale dépend, dans le pire des cas, des données. Les valeurs de prix élevés dans les anciennes données affecteront le total, même si leur pondération est très faible. Si les prix ont de petites variations, alors la pondération peut être considérée. Le poids omis par l'arrêt après k termes est hors du poids total. Par exemple, pour avoir 99,9 du poids, régler au-dessus du ratio égal à 0,1 et résoudre pour k. Pour cet exemple (99,9 en poids). Modification de la moyenne mobile Modifier Une moyenne mobile modifiée (MMA), une moyenne mobile en cours d'exécution (RMA) ou une moyenne mobile lissée est définie comme suit: Application à la mesure de la performance de l'ordinateur Modifier Certaines mesures de performance de l'ordinateur, p. La longueur moyenne de la file d'attente de traitement, ou l'utilisation moyenne de l'UC, utilisent une forme de moyenne mobile exponentielle. On définit ici une fonction du temps entre deux lectures. Un exemple d'un coefficient donnant un poids plus important à la lecture courante et un poids plus faible aux lectures plus anciennes est par exemple une moyenne de 15 minutes L d'une longueur Q de file d'attente de processus. Mesurée toutes les 5 secondes (différence de temps est de 5 secondes), est calculée en tant que Autres pondérations Modifier D'autres systèmes de pondération sont utilisés à l'occasion 8211 par exemple, dans le trading d'actions une pondération de volume sera pondéré chaque période en proportion de son volume de négociation. Une autre pondération, utilisée par les actuaires, est la moyenne mobile Spencers 15-point 11 (moyenne mobile centrale). Les coefficients de poids symétriques sont -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. En dehors du monde de la finance, les moyens de course pondérés ont de nombreuses formes et applications. Chaque fonction de pondération ou noyau a ses propres caractéristiques. En ingénierie et en sciences, la fréquence et la phase de réponse du filtre sont souvent d'une importance primordiale pour comprendre les distorsions désirées et indésirables qu'un filtre particulier s'appliquera aux données. Un moyen ne suffit pas de lisser les données. Une moyenne est une forme de filtre passe-bas. Les effets du filtre particulier utilisé doivent être compris afin de faire un choix approprié. Sur ce point, la version française de cet article traite des effets spectrales de 3 types de moyens (cumulatif, exponentiel, gaussien). De façon statistique, la moyenne mobile, lorsqu'elle est utilisée pour estimer la tendance sous-jacente dans une série chronologique, est susceptible d'événements rares tels que des chocs rapides ou d'autres anomalies. Une estimation plus robuste de la tendance est la simple médiane mobile sur n points temporels: où la médiane est trouvée, par exemple, en triant les valeurs entre crochets et en trouvant la valeur au milieu. Pour des valeurs plus grandes de n. La médiane peut être efficacement calculée en mettant à jour un skipliste indexable. 12 Statistiquement, la moyenne mobile est optimale pour récupérer la tendance sous-jacente de la série chronologique lorsque les fluctuations de la tendance sont normalement distribuées. Cependant, la distribution normale ne place pas de probabilité élevée sur des écarts très importants par rapport à la tendance qui explique que ces écarts auront un effet disproportionnellement important sur l'estimation de la tendance. On peut montrer que si l'on suppose que les fluctuations sont Laplace distribuées. Alors la médiane mobile est statistiquement optimale. Pour une variance donnée, la distribution de Laplace place une probabilité plus élevée sur des événements rares que la normale, ce qui explique que la médiane mobile tolère mieux les chocs que la moyenne mobile. Lorsque la médiane simple est au centre, le lissage est identique au filtre médian qui a des applications, par exemple, dans le traitement du signal d'image. Voir aussi Modifier Cet article inclut une liste de références. Mais ses sources ne sont pas claires parce qu'il n'a pas assez de citations en ligne. S'il vous plaît aider à améliorer cet article en introduisant des citations plus précises. 32 (février 2010) Moyenne mobile En statistiques. Une moyenne mobile est l'une d'une famille de techniques similaires utilisées pour analyser des données de séries temporelles. Une série de moyenne mobile peut être calculée pour toute série chronologique. Les moyennes mobiles sont utilisées pour lisser les fluctuations à court terme, mettant ainsi en évidence les tendances ou les cycles à plus long terme. Le seuil entre court terme et long terme dépend de l'application et les paramètres de la moyenne mobile seront fixés en conséquence. Mathématiquement, chacune de ces moyennes mobiles est un exemple de convolution. Ces moyennes sont également similaires aux filtres passe-bas utilisés dans le traitement du signal. Moyenne mobile simple Modifier Lors du calcul des valeurs successives, une nouvelle valeur vient dans la somme et une valeur ancienne disparaît, ce qui signifie une sommation complète chaque fois est inutile. Dans l'analyse technique, il existe diverses valeurs populaires pour n. Comme 10 jours, 40 jours, ou 200 jours. La période choisie dépend du type de mouvement sur lequel on se concentre, comme à court, moyen ou long terme. Dans tous les cas, les niveaux moyens mobiles sont interprétés comme le soutien dans un marché en hausse, ou la résistance dans un marché en baisse. Dans tous les cas, une moyenne mobile est à la traîne de la dernière action de prix, simplement de la nature de son lissage. Un SMA peut être retardé à un degré indésirable, et peut être influencé trop par les prix anciens qui chutent hors de la moyenne. Ceci est adressé en donnant un poids supplémentaire aux prix récents, comme dans le WMA et EMA ci-dessous. Une caractéristique du SMA est que si les données ont une fluctuation périodique, l'application d'un SMA de cette période éliminera cette variation (la moyenne contenant toujours un cycle complet). Mais un cycle parfaitement régulier est rarement rencontré en économie ou en finance. 1 Moyenne mobile pondérée Modifier Une moyenne pondérée est une moyenne qui a des facteurs multiplicateurs pour donner différents poids à différents points de données. Mais dans l'analyse technique, une moyenne mobile pondérée (WMA) a la signification spécifique de poids qui diminuent arithmétiquement. Dans un n-jour WMA le dernier jour a poids n. La deuxième dernière n-1. Etc, jusqu'à zéro. Poids WMA n 15 Le graphique de droite montre comment les poids diminuent, du poids le plus élevé pour les jours les plus récents, à zéro. Il peut être comparé aux poids de la moyenne mobile exponentielle qui suit. Moyenne mobile exponentielle Modifier poids EMA N 15 Une moyenne mobile exponentielle (EMA), parfois aussi appelée moyenne mobile pondérée exponentiellement (EWMA), applique des facteurs de pondération qui diminuent de façon exponentielle. La pondération de chaque jour diminue exponentiellement, donnant beaucoup plus d'importance aux observations récentes tout en ne rejetant pas entièrement les observations plus anciennes. Le graphique à droite montre un exemple de diminution de poids. Le degré de décroissance de la pesée est exprimé sous la forme d'un facteur de lissage constant, un nombre entre 0 et 1. peut être exprimé en pourcentage, de sorte qu'un facteur de lissage de 10 est équivalent à 0,1. Alternativement, peut être exprimé en termes de N périodes, où. Par exemple, N19 est équivalent à 0,1. L'observation à une période de temps t est désignée Y t. Et la valeur de l'EMA à toute période de temps t est désignée par S t. S 1 n'est pas défini. S2 peut être initialisé d'un certain nombre de manières différentes, le plus souvent en fixant S2 à Y1. Bien que d'autres techniques existent, telles que l'établissement de S 2 à une moyenne des 4 ou 5 premières observations. La proéminence de l'effet d'initialisation S 2 sur la moyenne mobile résultante dépend de valeurs plus faibles, ce qui rend le choix de S 2 relativement plus important que des valeurs plus importantes, car un plus grand écarte les observations plus anciennes plus rapidement. La formule pour calculer l'EMA aux périodes de temps t88052 est 2 Cette formulation est selon Hunter (1986) 3 une approche alternative par Roberts (1959) utilise Y t à la place de Y t-1 4 Cette formule peut également être exprimée dans l'analyse technique Des termes comme suit, montrant comment l'EMA se dirige vers le prix le plus récent, mais seulement par une proportion de la différence (à chaque fois), 5 en théorie, il s'agit d'une somme finie. Mais parce que 1- est inférieur à 1, les termes deviennent de plus en plus petits et peuvent être ignorés une fois assez petits. Le dénominateur s'approche de 1, et cette valeur peut être utilisée au lieu d'additionner les puissances, à condition d'utiliser suffisamment de termes pour que la partie omise soit négligeable. Les N périodes dans un N-jour EMA seulement spécifie le facteur. Ce n'est pas un point d'arrêt pour le calcul de la façon N est dans un SMA ou WMA. Les premiers N jours dans un EMA ne représentent environ 86 du poids total dans le calcul cependant. La formule de puissance ci-dessus donne une valeur de départ pour un jour particulier, après quoi la formule des jours successifs représentée en premier peut être appliquée. La question de savoir jusqu'où aller pour obtenir une valeur initiale dépend, dans le pire des cas, des données. S'il ya énormes valeurs de prix p dans les données anciennes, alors ils ont un effet sur le total, même si leur pondération est très faible. Si l'on suppose que les prix ne varient pas trop sauvagement alors juste la pondération peut être considérée, et de travailler combien de poids est omis en s'arrêtant après dire k termes. C'est, c'est-à-dire. Une fraction sur le poids total. J. Welles Wilder Edit L'analyste technique J. Welles Wilder utilise une forme différente pour spécifier la période d'un EMA. Pour dire 14 jours, il écrit 6 So 1N plutôt que 2 (N1) comme décrit ci-dessus. Le calcul et les propriétés sont tous les mêmes, c'est juste un compte rendu différent de la vitesse de lissage. Il est évident qu'il faut prendre soin de ce qui est prévu. Une conversion peut être facilement effectuée, par exemple 14 jours à partir de Wilder est équivalent à 27 jours dans la précédente (conversion 2N-1). Autres pondérations Modifier D'autres systèmes de pondération sont utilisés à l'occasion 8211, par exemple, une pondération en volume pèsera chaque période en proportion de son volume de négociation. Il existe des systèmes de pondération conçus à l'aide d'une combinaison de moyennes mobiles: L'indicateur DEMA (et l'indicateur TEMA (Moyenne mobile exponentielle triple) sont des composites uniques d'une moyenne mobile exponentielle unique, d'une moyenne mobile exponentielle double et, dans ce dernier cas, Moyenne qui fournit moins de décalage que l'une ou l'autre des trois composantes individuellement. Ils ont été initialement introduit Janvier 1994 par Patrick Mulloy. Comment faire référence et lien vers le résumé ou le texte L'indicateur TRIX utilise un triple-EMA dans son calcul. Ce se termine comme juste un Un certain ensemble de poids sur les données passées, et un ensemble tout à fait différent d'un simple EMA effectivement. Voir aussi Modifier les notes et les références Modifier Liens externes Modifier Annonce bloqueur d'interférence détecté Wikia est un site gratuit à utiliser qui fait de l'argent de la publicité. Une expérience modifiée pour les téléspectateurs qui utilisent Ad Blockers Wikia n'est pas accessible si vous avez apporté d'autres modifications. Supprimez la (les) règle (s) personnalisée (s) et la page se chargera comme prévu.