Moving Media Smoothing Excel

Esponenziale Questo esempio vi insegna come applicare livellamento esponenziale di una serie storica in Excel. livellamento esponenziale viene utilizzato per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare esponenziale e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic sulla casella fattore di smorzamento e digitare 0.9. La letteratura parla spesso la costante di smoothing (alfa). Il valore (1-) è chiamato il fattore di smorzamento. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare la cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato alfa a 0,1, il precedente punto di dati viene data una parte relativamente piccola del peso mentre il valore livellato precedente è dato un gran peso (cioè 0,9). Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare il valore livellato per il primo punto di dati, perché non vi è alcun precedente punto dati. Il valore livellato per il secondo punto di dati è uguale al punto dati precedente. 9. Ripetere i passaggi da 2 a 8 per alpha 0.3 e alpha 0.8. Conclusione: L'alfa più piccolo (maggiore è il fattore di smorzamento), più i picchi e le valli si distendono. L'alfa più grande (più piccolo è il fattore di smorzamento), più i valori lisciati sono i dati effettivi points. Moving media Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introduzione Sviluppato da Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) è una media mobile progettato per conto per il rumore di mercato o di volatilità. KAMA seguirà da vicino seguire i prezzi quando le oscillazioni dei prezzi sono relativamente piccole e il rumore è basso. KAMA regolerà quando le oscillazioni dei prezzi si allargano e seguire i prezzi da una distanza maggiore. Questo indicatore seguono il trend può essere utilizzato per identificare la tendenza generale, i punti di svolta di tempo e movimenti di prezzo del filtro. Calcolo Ci sono diversi passaggi necessari per il calcolo Kaufman039s Adaptive media mobile. Let039s prima iniziare con le impostazioni consigliate da Perry Kaufman, che sono KAMA (10,2,30). 10 è il numero di periodi di Efficiency Ratio (ER). 2 è il numero di periodi per il più veloce costante EMA. 30 è il numero di periodi di lento costante EMA. Prima di calcolare KAMA, abbiamo bisogno di calcolare l'indice di efficienza (ER) e la levigatura costante (SC). Abbattere la formula in pepite morso dimensioni rende più facile comprendere la metodologia dietro l'indicatore. Si noti che ABS è sinonimo di valore assoluto. Efficiency Ratio (ER) ER è fondamentalmente il cambiamento di prezzo adeguato per la volatilità giornaliera. In termini statistici, il rapporto di efficienza ci dice l'efficienza frattale delle variazioni dei prezzi. ER oscilla tra 1 e 0, ma questi estremi sono l'eccezione, non la norma. ER sarebbe 1 se i prezzi si sono alzati 10 periodi consecutivi o giù per 10 periodi consecutivi. ER sarebbe pari a zero se il prezzo è invariato nel corso dei 10 periodi. Smoothing Constant (SC) La costante di smoothing utilizza il pronto soccorso e due costanti lisciatura sulla base di una media mobile esponenziale. Come avrete notato, la costante Smoothing è utilizzando le costanti di livellamento per una media mobile esponenziale nella sua formula. (2301) è la costante di smoothing per un EMA 30 periodo. La SC più veloce è la costante di smoothing per brevi EMA (2-periodi). La SC più lenta è la costante di smoothing per l'EMA più lento (30 periodi). Si noti che il 2 alla fine è quadrare l'equazione. Con il Rapporto di Efficienza (ER) e Smoothing Constant (SC), siamo ora pronti per calcolare Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA). Dal momento che abbiamo bisogno di un valore iniziale per avviare il calcolo, la prima KAMA è solo una semplice media mobile. I seguenti calcoli sono basati sulla formula di seguito. Calcolo ExampleChart Le immagini qui sotto mostrano una schermata da un foglio di calcolo Excel utilizzato per calcolare KAMA e il grafico QQQ corrispondente. Utilizzo e segnali Chartists possono utilizzare KAMA come qualsiasi altra tendenza seguente indicatore, come ad esempio una media mobile. Chartists possono cercare croci di prezzo, cambi di direzione e segnali filtrati. In primo luogo, una croce sopra o sotto KAMA indica cambi di direzione dei prezzi. Come con qualsiasi media mobile, un sistema di crossover semplice genererà un sacco di segnali e un sacco di whipsaws. Chartists possono ridurre whipsaws mediante l'applicazione di un prezzo o un filtro tempo per i crossover. Si potrebbe richiedere prezzo di tenere la croce per numero di giorni o richiedere la croce del superano KAMA dalla percentuale impostata. In secondo luogo, chartists possono utilizzare la direzione di KAMA per definire la tendenza generale di un titolo. Questo potrebbe richiedere una regolazione dei parametri per levigare ulteriormente l'indicatore. Chartists possono cambiare il parametro di mezzo, che è la costante EMA più veloce, per lisciare KAMA e cercare i cambi di direzione. La tendenza è verso il basso finché KAMA è in calo e forgiare minimi inferiori. La tendenza è fino a patto che KAMA è in aumento e forgiatura massimi più elevati. L'esempio seguente mostra Kroger KAMA (10,5,30), con un trend rialzista ripida da dicembre a marzo e un meno ripido trend rialzista da maggio ad agosto. E, infine, chartists possono combinare i segnali e le tecniche. Chartists possono utilizzare un KAMA a lungo termine per definire la tendenza più grande e una più breve termine KAMA per i segnali di trading. Ad esempio, KAMA (10,5,30) potrebbe essere utilizzato come filtro tendenza e considerata rialzista quando ci si alza. Una volta rialzista, chartists potrebbero quindi cercare cross rialzisti quando il prezzo si muove sopra KAMA (10,2,30). L'esempio seguente mostra MMM con un aumento a lungo termine KAMA e cross rialzisti nel mese di dicembre, gennaio e febbraio. A lungo termine KAMA abbassato in aprile e ci sono stati cross ribassisti in maggio, giugno e luglio. SharpCharts KAMA può essere trovato come un indicatore di sovrapposizione nel SharpCharts banco di lavoro. Le impostazioni predefinite appariranno automaticamente nella casella del parametro una volta che è stato selezionato e chartists possono modificare questi parametri per soddisfare le loro esigenze di analisi. Il primo parametro è per l'indice di efficienza e chartists dovrebbe astenersi da aumentare questo numero. Invece, chartists possono diminuirlo per aumentare la sensibilità. Chartists cerca di lisciare KAMA per l'analisi delle tendenze a lungo termine in grado di aumentare il parametro di mezzo in modo incrementale. Anche se la differenza è a soli 3, KAMA (10,5,30) è significativamente più liscia KAMA (10,2,30). Ulteriori studi Dal creatore, il libro di seguito offre informazioni dettagliate sugli indicatori, programmi, algoritmi e sistemi, inclusi i dettagli sulle KAMA e di altri sistemi di media mobile. Trading Systems e metodi Perry Kaufman