انقر نقرا مزدوجا الأسي الحركة من المتوسط خوارزمية

وأوضح المتوسط ​​المتحرك لأسعار مزدوجة أن المتداولين اعتمدوا على المتوسطات المتحركة للمساعدة في تحديد نقاط دخول تداول محتملة عالية ومخارج مربحة لسنوات عديدة. ومع ذلك، فإن مشكلة معروفة مع المتوسطات المتحركة هي التأخر الخطير الذي يحدث في معظم أنواع المتوسطات المتحركة. المتوسط ​​المتحرك الأسي المزدوج (ديما) يوفر حلا من خلال حساب منهجية أسرع في المتوسط. تاريخ المتوسط ​​المتحرك الأسي المزدوج في التحليل الفني. يشير المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​إلى متوسط ​​سعر أداة تداول معينة على مدى فترة زمنية محددة. على سبيل المثال، يحسب متوسط ​​متحرك لمدة 10 أيام متوسط ​​سعر أداة معينة خلال العشرة أيام الماضية، ويحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 200 يوم متوسط ​​سعر آخر 200 يوم. كل يوم، وفترة نظرة إلى الوراء السلف لحسابات قاعدة على عدد X الأخير من الأيام. يظهر المتوسط ​​المتحرك كخط سلس منحني يوفر تمثيل مرئي للاتجاه الأطول أجلا للأداة. فالمتوسطات المتحركة الأسرع، مع فترات النظر القصيرة، هي معدلات أبطأ تتحرك، مع فترات نظر أطول، هي أكثر سلاسة. ولأن المتوسط ​​المتحرك هو مؤشر متخلف، فإنه متخلف. تم تطوير المتوسط ​​المتحرك الأسي المزدوج (ديما)، كما هو مبين في الشكل 1، من قبل باتريك مولوي في محاولة لتقليل مقدار الفارق الزمني الموجود في المتوسطات المتحركة التقليدية. تم عرضه لأول مرة في فبراير 1994، التحليل الفني للمخزون أمب السلع مجلة في مولويس المادة تمهيد البيانات مع معدلات متحركة أسرع. (للحصول على التمهيدي على التحليل الفني، نلقي نظرة على لدينا التحليل الفني التعليمي.) الشكل 1: يظهر هذا الرسم البياني دقيقة واحدة من العقود الإلكترونية الآجلة راسل 2000 الآفاق اثنين من المتوسطات المتحركة الأسي مزدوجة مختلفة تظهر فترة 55 باللون الأزرق، وهو 21 فترة باللون الوردي. حساب ديما كما يشرح مولوي في مقالته الأصلية، فإن ديما ليست مجرد إما المزدوج مع ضعف الوقت المتخلف من إما واحد، ولكن هو تنفيذ مركب من إماس واحد ومزدوج إنتاج إما إما مع تأخر أقل من أي من الأصلي اثنين. وبعبارة أخرى، فإن مؤشر ديما ليس مجرد اثنين من المتوسطات المتحركة إما مجتمعة، أو متوسط ​​متحرك للمتوسط ​​المتحرك، ولكن هو حساب لكل من المتوسطات المتحركة الفردية والمزدوجة. تقريبا جميع منصات تحليل التداول ديما المدرجة كمؤشر يمكن أن تضاف إلى الرسوم البيانية. لذلك، يمكن للتجار استخدام ديما دون معرفة الرياضيات وراء الحسابات ودون الحاجة إلى كتابة أو إدخال أي رمز. مقارنة المتوسط ​​المتحرك مع المعدلات المتحركة التقليدية المتوسطات المتحركة هي واحدة من أكثر الطرق شعبية للتحليل الفني. يستخدمها العديد من المتداولين لتتبع انعكاسات الاتجاه. وخاصة في متوسط ​​كروس متحرك، حيث يتم وضع متوسطين متحركين بأطوال مختلفة على الرسم البياني. النقاط التي تعبر فيها المتوسطات المتحركة يمكن أن تعني فرص الشراء أو البيع. يمكن أن تساعد ديما المتداولين على اكتشاف انعكاسات عاجلة لأنها أسرع للرد على التغيرات في نشاط السوق. ويبين الشكل 2 مثالا لعقد العقود الآجلة الإلكترونية "راسل" لعام 2000. هذا الرسم البياني دقيقة واحدة لديه أربعة المتوسطات المتحركة المطبقة: 21-فترة ديما (وردي) 55 يوما ديما (الأزرق الداكن) 21 فترة ما (الضوء الأزرق) 55 فترة ما (الضوء الأخضر) الشكل 2: هذا الرسم البياني دقيقة واحدة من ويوضح العقد الآجل راسل 2000 الآجلة أسرع وقت استجابة لل ديما عند استخدامها في كروس. لاحظ كيف يظهر التقاطع ديما في كلتا الحالتين بشكل أسرع بكثير من عمليات الانتقال ما. يظهر أول التقاطع ديما في 12:29 ويفتح الشريط التالي بسعر 663.20. من ناحية أخرى، يشكل التقاطع ما عند الساعة 12:34، ثم سعر القضبان التالية عند 660.50. في المجموعة التالية من عمليات الانتقال، يظهر كروس أوفر ديما في 1:33 ويفتح الشريط التالي عند 658. أما في المقابل، فيشكل 1:43 عند 1:43، مع فتح الشريط التالي عند 662.90. في كل حالة، يوفر كروس ديما ميزة في الدخول في الاتجاه في وقت سابق من ما كروسوفر. (لمزيد من التبصر، اقرأ البرنامج التعليمي المتحرك المتوسطات). التداول مع مؤشر ديما يوضح متوسط ​​كروسوفر المتوسط ​​المتحرك أعلاه فعالية استخدام المتوسط ​​المتحرك الأسي المزدوج الأسرع. بالإضافة إلى استخدام ديما كمؤشر مستقل أو في إعداد كروس، يمكن استخدام ديما في مجموعة متنوعة من المؤشرات حيث يقوم المنطق على أساس المتوسط ​​المتحرك. أدوات التحليل الفني مثل بولينجر باندز. متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك المتقارب (ماسد) والمتوسط ​​المتحرك الأسي الثلاثي (تريكس) على أساس المتوسط ​​المتحرك، ويمكن تعديله ليشمل ديما بدلا من أنواع أخرى أكثر تقليدية للمتوسطات المتحركة. يمكن أن يساعد استبدال ديما التجار على اكتشاف فرص شراء وشراء مختلفة قبل تلك التي تقدمها ماس أو إماس المستخدمة تقليديا في هذه المؤشرات. بالطبع الدخول في اتجاه عاجلا وليس آجلا يؤدي عادة إلى أرباح أعلى. ويوضح الشكل 2 هذا المبدأ - إذا كنا لاستخدام عمليات الانتقال كعلامات شراء وبيع. فإننا سوف ندخل الصفقات في وقت مبكر جدا عند استخدام كروس أوفر ديما بدلا من كروس أوفر. الخلاصة استخدم التجار والمستثمرون منذ فترة طويلة المتوسطات المتحركة في تحليلهم للسوق. المتوسطات المتحركة هي أداة التحليل الفني المستخدمة على نطاق واسع والتي توفر وسيلة لعرض وتفسير الاتجاه الطويل الأجل لأداة تداول معينة بسرعة. وبما أن المتوسطات المتحركة بطبيعتها هي مؤشرات متخلفة. من المفيد تعديل المتوسط ​​المتحرك من أجل حساب مؤشر أسرع وأكثر استجابة. يوفر المتوسط ​​المتحرك الأسي المزدوج للمتداولين والمستثمرين نظرة على الاتجاه على المدى الطويل، مع الميزة الإضافية المتمثلة في كونه متوسط ​​متحرك أسرع مع وقت أقل. (للقراءة ذات الصلة، نلقي نظرة على موفينغ متوسط ​​ماسد كومبو وبسيطة مقابل المتوسطات المتحركة الأسي). إم ترميز شيء في هذه اللحظة حيث ايم أخذ مجموعة من القيم مع مرور الوقت من بوصلة الأجهزة. هذه البوصلة دقيقة جدا والتحديثات في كثير من الأحيان، مع النتيجة أنه إذا كان الضحك قليلا، وأنا في نهاية المطاف مع قيمة غريبة أن يتعارض بشكل عار مع جيرانها. أريد أن تسهل تلك القيم. بعد القيام ببعض القراءة، يبدو أن ما أريده هو مرشح تمريرة عالية، أو مرشح تمرير منخفض أو متوسط ​​متحرك. المتوسط ​​المتحرك الذي يمكن أن أسقطه، أبقي فقط على تاريخ آخر 5 قيم أو أيا كان، واستخدم متوسط ​​تلك القيم في المصب في الكود الخاص بي حيث كنت مرة واحدة فقط باستخدام أحدث قيمة. هذا، ينبغي، على ما أعتقد، على نحو سلس من تلك الضحك لطيف، لكنه يضربني أن لها على الأرجح غير فعالة تماما، وربما هذا هو واحد من تلك المشاكل المعروفة لمبرمجي المناسبة التي ثيريس حل ذكي ذكي الرياضيات حقا. أنا، ومع ذلك، واحدة من تلك المبرمجين فظيع الذاتي المدربين دون تمزيق التعليم الرسمي في أي شيء حتى غامضة تتعلق كومبسي أو الرياضيات. قراءة حول قليلا تشير إلى أن هذا قد يكون مرشح تمرير عالية أو منخفضة، ولكن لا أستطيع أن أجد أي شيء يفسر من حيث مفهومة لاختراق مثلي ما تأثير هذه الخوارزميات سيكون على مجموعة من القيم، ناهيك عن كيفية الرياضيات يعمل. الجواب هنا. على سبيل المثال، من الناحية الفنية لا يجيب على سؤالي، ولكن فقط من حيث مفهومة لأولئك الذين ربما ربما يعرفون بالفعل كيفية حل المشكلة. سيكون شخص جميل جدا وذكي حقا الذين يمكن أن يفسر هذا النوع من المشكلة هذا هو، وكيف تعمل الحلول، من حيث مفهومة لخريج الفنون. سأل 21 سبتمبر 10 في 13:01 إذا كان المتوسط ​​المتحرك الخاص بك يجب أن يكون طويلا من أجل تحقيق التمهيد المطلوب، وأنت لا تحتاج حقا أي شكل معين من النواة، ثم كنت أفضل حالا إذا كنت تستخدم المتوسط ​​المتحرك المتحلل أضعافا مضاعفة: أين أنت اختيار صغيرة لتكون ثابتة مناسبة (على سبيل المثال إذا اخترت صغيرة 1- 1N، وسوف يكون لها نفس المبلغ من المتوسط ​​كنافذة من الحجم N، ولكن موزعة بشكل مختلف على النقاط القديمة). على أي حال، نظرا لأن القيمة التالية للمتوسط ​​المتحرك تعتمد فقط على البيانات السابقة والبيانات الخاصة بك، لا تحتاج إلى الاحتفاظ طابور أو أي شيء. ويمكنك التفكير في ذلك كما تفعل شيئا مثل، حسنا، لقد حصلت على نقطة جديدة، ولكن أنا لا أثق بها حقا، لذلك أنا سوف تبقي 80 من بلدي التقدير القديم للقياس، والثقة فقط هذه النقطة البيانات الجديدة 20. ثاتس إلى حد كبير نفس القول، حسنا، أنا فقط على ثقة هذه النقطة الجديدة 20، و إل استخدام 4 نقاط أخرى أن أثق بنفس المبلغ، إلا أنه بدلا من أخذ صراحة 4 نقاط أخرى، فإنك تفترض أن المتوسط ​​الذي فعلته آخر مرة كان معقولا حتى تتمكن من استخدام عملك السابق. أجاب 21 سبتمبر 10 في 14:27 مهلا، وأنا أعلم هذا هو 5 سنوات في وقت متأخر، ولكن شكرا على إجابة رهيبة. I39m يعمل على لعبة حيث يتغير الصوت على أساس سرعة الخاص بك، ولكن نظرا لتشغيل اللعبة على جهاز كمبيوتر بطيئة الحمار، فإن سرعة تتقلب بعنف، الذي كان على ما يرام للتوجيه، ولكن السوبر مزعج من حيث الصوت. كان هذا حل بسيط ورخيص حقا لشيء اعتقدت أنه سيكون مشكلة معقدة حقا. نداش آدم مار 16 15 في 20:20 إذا كنت تحاول إزالة القيمة الفردية في بعض الأحيان، مرشح تمرير منخفض هو أفضل من الخيارات الثلاثة التي قمت بتحديدها. تسمح مرشحات التمرير المنخفض بتغييرات منخفضة السرعة مثل تلك الناتجة عن تدوير البوصلة يدويا، بينما ترفض التغييرات عالية السرعة مثل تلك التي تحدثها المطبات على الطريق، على سبيل المثال. من المحتمل أن يكون المتوسط ​​المتحرك غير كاف، حيث أن تأثيرات اللمبة الواحدة في بياناتك ستؤثر على عدة قيم لاحقة، وذلك حسب حجم إطار المتوسط ​​المتحرك. إذا تم الكشف عن القيم الفردية بسهولة، قد تكون أفضل حتى مع خوارزمية إزالة خلل أن يتجاهل تماما لهم: هنا هو الرسم البياني غويك لتوضيح: الرسم البياني الأول هو إشارة الدخل، مع خلل واحد غير سارة. ويبين الرسم البياني الثاني تأثير متوسط ​​متحرك من 10 عينات. الرسم البياني النهائي هو مزيج من متوسط ​​العينة العشرة وخوارزمية الكشف عن خلل بسيط المبينة أعلاه. عندما يتم الكشف عن خلل، يتم استخدام متوسط ​​10 عينة بدلا من القيمة الفعلية. المتوسط ​​المتحرك يمكن أن أذهب إليه. لكنه يضربني أن من المحتمل أن تكون غير فعالة تماما. لا يوجد سبب في الواقع أن المتوسط ​​المتحرك يجب أن يكون غير فعال. يمكنك الاحتفاظ بعدد من نقاط البيانات التي تريدها في بعض المخزن المؤقت (مثل طابور دائري). في كل نقطة بيانات جديدة، تطفو على أعلى قيمة وطرحها من مجموع، ودفع الأحدث وإضافته إلى المجموع. لذلك كل نقطة بيانات جديدة حقا ينطوي فقط على البوبوش، إضافة والطرح. المتوسط ​​المتحرك هو دائما هذا المبلغ المتغير مقسوما على عدد القيم في المخزن المؤقت. فإنه يحصل قليلا أكثر صعوبة إذا كنت تلقي البيانات في وقت واحد من المواضيع متعددة، ولكن منذ البيانات الخاصة بك قادمة من جهاز الأجهزة التي يبدو مشكوكا فيه للغاية بالنسبة لي. أوه وأيضا: المبرمجون الفظيعون المدربون على الذات اتحدوا) بدا المتوسط ​​المتحرك غير فعال بالنسبة لي لأن لديك لتخزين المخزن المؤقت للقيم - أفضل أن تفعل فقط بعض الرياضيات الذكية مع قيمة المدخلات الخاصة بك وقيمة العمل الحالية وأعتقد أن 39s كيف المتوسط ​​المتحرك الأسي يعمل. تحسين I39ve ينظر لهذا النوع من المتوسط ​​المتحرك ينطوي على استخدام طابور ثابت طول أمبير مؤشر إلى أين أنت في هذا الطابور، والتفاف فقط المؤشر حول (مع أو إذا كان). فولا لا بوبشوب مكلفة. السلطة للهواة، شقيق نداش هنري كوك سبتمبر 22 10 في 0:54 هنري: للحصول على المتوسط ​​المتحرك على التوالي كنت بحاجة إلى المخزن المؤقت ببساطة بحيث تعرف ما قيمة يحصل برزت عندما يتم دفع القيمة التالية. على الرغم من ذلك، طابور طول كوتفيكسد أمبير بوينتيركوت كنت تصف هو بالضبط ما قصدته كويسيركولار queue. quot that39s لماذا كنت أقول انها isn39t غير فعالة. ماذا كنت أعتقد أنني قصدت وإذا كان ردك هو صفيف حجمي الذي يحول قيمه مرة أخرى على كل ريموفلندوت المفهرسة (مثل ستد :: ناقلات في C). حسنا، ثم، I39m حتى يصب أنا don39t حتى تريد أن أتحدث إليكم بعد الآن) نداش دان تاو 22 سبتمبر 10 في 01:58 هنري: أنا don39t تعرف عن AS3، ولكن حصلت على مبرمج جافا مجموعات مثل سيركولاركيو في التخلص من (I39m ليس جافا المطور لذلك I39m متأكد من أن هناك أمثلة أفضل هناك أن 39s فقط ما وجدت من بحث جوجل سريع)، الذي ينفذ بالضبط وظيفة we39re نتحدث عنه. I39m واثق إلى حد ما أن غالبية اللغات المتوسطة والمنخفضة مع المكتبات القياسية لديها شيء مماثل (على سبيل المثال في. NET هناك 39s كيويلتغت). على أي حال، كنت فلسفة نفسي، لذلك. كل شيء يغفر. نداش دان تاو 22 سبتمبر 10 في 12:44 ويمكن حساب المتوسط ​​المتحرك المتحلل أضعافا مضاعفة باليد مع الاتجاه فقط إذا كنت تستخدم القيم المناسبة. انظر fourmilab. chhackdiete4 للحصول على فكرة حول كيفية القيام بذلك بسرعة مع القلم والورقة إذا كنت تبحث عن المتوسط ​​المتحرك أملس أضعافا مع 10 التجانس. ولكن منذ لديك جهاز كمبيوتر، وربما كنت تريد أن تفعل التحول ثنائي بدلا من التحول العشري) وبهذه الطريقة، كل ما تحتاجه هو متغير لقيمتك الحالية واحد للمتوسط. ويمكن بعد ذلك حساب المتوسط ​​التالي من ذلك. أجابيد سيب 21 10 في 14:39 ثيريس تقنية تسمى مجموعة البوابة التي تعمل بشكل جيد مع لو-أكرنس سبوريوس سامبلز. على افتراض استخدام واحد من تقنيات التصفية المذكورة أعلاه (المتوسط ​​المتحرك، الأسي)، وبمجرد أن يكون لديك تاريخ كاف (وقت ثابت واحد) يمكنك اختبار عينة البيانات الواردة الجديدة للمعقولية، قبل إضافته إلى الحساب. هناك حاجة إلى بعض المعرفة للحد الأقصى لمعدل معقول من التغيير للإشارة. يتم مقارنة العينة الخام مع القيمة الممزقة الأحدث، وإذا كانت القيمة المطلقة لهذا الفرق أكبر من المدى المسموح به، يتم طرح هذه العينة (أو استبدالها ببعض الاستدلال، على سبيل المثال، التنبؤ الذي يعتمد على فرق الانحدار أو الاتجاه قيمة التنبؤ من مضاعفة الأسي مضاعفة) أجاب 30 أبريل 16 في 6: 56R - التنبؤ بالنهج للتنبؤ تحرير أريما (أوتوريغريزيف المتوسط ​​المتحرك المتكامل) إتس (الأسية نموذج تمهيد دولة الفضاء) وسوف نناقش كيف تعمل هذه الأساليب وكيفية استخدامها. نظرة عامة على حزمة التوقعات تحرير تعديل التمدد الأسي أسماء أكا: متوسط ​​متحرك مرجح أسي (إوما) يعادل نموذج أريما (0،1،1) بدون مصطلح ثابت يستخدم لبيانات ممهدة للعرض يجعل التنبؤات المتوسط ​​المتحرك البسيط: التجانس: يعين الأوزان المتناقصة أضعافا مضاعفة بمرور الوقت الصيغة شت - تسلسل تسلسل البيانات الخام - خرج خوارزمية التمهيد الأسي (تقدير القيمة التالية x) - عامل التجانس. 0160lt160160lt1601.Choosing الحق لا يمكن استخدام طريقة رسمية لاختيار تقنية إحصائية لتحسين قيمة (على سبيل المثال أولس) أكبر إغلاق يحصل على التنبؤ ساذجة (نفس المنافذ سلسلة الأصلي مع تأخر فترة واحدة) مزدوجة الأسي تجانس تحرير بسيطة الأسس التمهيد لا تفعل جيدا عندما يكون هناك اتجاه (سيكون هناك دائما التحيز) ضعف الأسي تمهيد هو مجموعة من الأساليب التعامل مع المشكلة هولت الشتاء الشتاء الأسي تعديل تحرير و t غ 1 من حيث هو عامل تجانس البيانات. 0160lt160160lt1601، وهو عامل تجانس الاتجاه. 0160lt160160lt1601. الناتج F تم - تقدير قيمة x في الوقت تم، mgt0 استنادا إلى البيانات الخام حتى الوقت t الثلاثي الأسي تعديل تمهيد يأخذ في الاعتبار التغيرات الموسمية وكذلك الاتجاهات المقترحة لأول مرة من قبل هولتس طالب، بيتر وينترس، في عام 1960 الإدخال شت - تسلسل البيانات الخام للمراقبة t 1601600 L طول دورة التغيير الموسمية تحسب الطريقة: خط اتجاه للمؤشرات الموسمية للبيانات التي تزن القيم في خط الاتجاه استنادا إلى النقطة التي تقع فيها هذه النقطة الزمنية في دورة الطول L. s t تمثل القيمة الملساء للجزء الثابت للوقت t. بت تمثل تسلسل أفضل التقديرات للاتجاه الخطي التي يتم فرضها على التغيرات الموسمية كت هو تتابع عوامل التصحيح الموسمية كت هي النسبة المتوقعة للاتجاه المتوقع في أي وقت t مود L في الدورة التي تأخذها الملاحظات إلى تهيئة المؤشرات الموسمية c تل يجب أن يكون هناك دورة كاملة واحدة على الأقل في البيانات يتم كتابة خرج الخوارزمية مرة أخرى كما F تم. تقدير قيمة x في الوقت تم، mgt0 استنادا إلى البيانات الخام حتى الوقت t. وتعطى التجانس الأسي الثلاثي من الصيغ حيث هو عامل تمهيد البيانات. 0160lt160160lt1601، هو عامل تمهيد الاتجاه. 0160lt160160lt1601، وهو عامل تغيير التغيير الموسمية. 0160lt160160lt1601. والصيغة العامة لتقدير الاتجاه الأولي b 0 هي: وضع التقديرات الأولية للمؤشرات الموسمية i i i i 1،2. L هو أكثر قليلا المشاركة. إذا كان N هو عدد الدورات الكاملة الموجودة في البيانات الخاصة بك، ثم: لاحظ أن A j هو متوسط ​​قيمة x في الدورة j من البيانات الخاصة بك. تحرير إتس تحرير المعلمات تجاوز