Moving Media Lunghezza Variabile

Vidya - Indice variabile dinamica media Vidya ndash variabile indice dinamico media è stato creato da Tushar Chande S.. Si tratta di un tipo di media mobile. che regola la sua lunghezza in base alla volatilità del mercato. Più alta è la volatilità è, l'importanza maggiore è data ai prezzi effettivi e viceversa. Come la volatilità aumenta, Vidya diventa più sensibile e si adatta velocemente alle variazioni di prezzo. Come la volatilità diminuisce, Vidya rallenta. Determinare i periodi di tempo di breve e lungo termine calcolo della deviazione standard (di solito 9 e 30 giorni periodo) Calcolare il fattore alfa come segue: alpha 0.2 x ((DevSt Chiudi 9) (DevSt Chiudi 30)) Vidya alpha x Chiudi (1 ndash alpha) x Deviazione Vidya n-1 DevSt standard L'uso indicatore per la negoziazione è simile ad altre medie mobili. Nota: Il vantaggio principale di Vidya è che si adatta alla volatilità del mercato attuale. Così diventa uno dei pochi indicatori che prendono in considerazione questo aspetto del mercato. Un paio di anni più tardi, Tushar Chande S. regolata Vidya in modo tale che essa implica anche la sua OCM ndash Chande Momentum Oscillator come parte della sua costruzione. Se siete interessati ad uno studio più approfondito di questo indicatore tecnico e preferisce pronto a servire soluzioni, questa sezione potrebbe essere di vostro interesse. Vi si possono trovare tutti gli indicatori disponibili in Excel istanza di download. The media mobile funzione (lunghezza variabile) restituisce la media mobile di un campo per un periodo di tempo variabile. Parametri ------------------ dati I dati da utilizzare nella media. Questo è tipicamente un campo in una serie di dati o un valore calcolato. Periodo Il numero di barre di dati da includere nella media, compreso il valore corrente. Per esempio, un periodo di 3 comprende il valore corrente ei due valori precedenti. Periodo di massima Il valore massimo che può contenere periodo. I valori più elevati richiedono memoria aggiuntiva da mettere da parte per questa funzione da calcolare. Nota: un punto finale al parametro Periodo può essere simulato utilizzando la funzione Lag per ottenere un valore precedente di questa funzione. Vedere le note per la funzione Lag per ulteriori informazioni. Valore Funzione ------------------------ La media mobile è calcolato facendo la media insieme i valori precedenti per un determinato periodo, tra il valore corrente. La media mobile all'inizio di una serie di dati non è definito finché non ci sono valori abbastanza per riempire il periodo specificato. Se il periodo è maggiore del periodo massimo o negativo, il valore non è definito. Se il periodo contiene un numero frazionario, verrà utilizzata solo la parte intera. Uso ----------- funzioni di lunghezza variabile può essere utilizzata in associazione con altri calcoli, come bar poiché le funzioni, per determinare i valori in quanto si è verificato un evento. Ad esempio, la formula seguente sarebbe tornato alla media della High campo dal massimo assoluto degli ultimi dieci barre: MAVL (Alta, Aggiungi (BarsSinceHigh (Alta, 10) 1) 10..) Le medie mobili sono utili per lisciare rumoroso prime dati, come i prezzi al giorno. I dati sui prezzi possono variare notevolmente da giorno per giorno, oscurando se il prezzo sta andando verso l'alto o verso il basso nel corso del tempo. Osservando la media mobile del prezzo, un quadro più generale delle tendenze di fondo può essere visto. Dal momento che le medie mobili possono essere utilizzati per vedere le tendenze, possono essere utilizzati anche per vedere se i dati è l'andamento. sistemi Entryexit spesso confrontare i dati di una media mobile per determinare se sta sostenendo una tendenza o di iniziare una nuova. Vedi sistemi campione entryexit per un esempio di utilizzo di una media mobile in un entryexit system. Variable media mobile (VMA) aka Volatility Index dinamica Ave (VIDYA) La variabile media mobile (VMA) aka Volatility Index dinamica media (VIDYA) è stato sviluppato da Tushar Chande S. e il primo presentato nel numero di marzo 1992 Analisi tecnica degli stock amp Commodities 8211 adattare medie mobili alla volatilità del mercato teoria Chande8217s era che le prestazioni di una media mobile esponenziale potrebbe essere migliorata utilizzando un Volatility Index (VI) per regolare il periodo di livellamento delle condizioni di mercato cambiamento. L'idea è che quando i prezzi sono congestionate una media dovrebbe rallentare per evitare whipsaws ma quando i prezzi sono trend fortemente in media dovrebbe accelerare per catturare i maggiori aumenti di prezzo. Non era la prima persona a pensare in questa direzione George R. Arrington, Ph. D ha introdotto una media mobile semplice variabile sulla base di deviazione standard nel numero di giugno 1991 Analisi Tecnica degli stock amp Commodities 8211 Costruire una lunghezza variabile media mobile ( VLMA). Il YIDYA tuttavia ha rappresentato un passo in avanti dal VLMA perché ha permesso un molto più grande diffusione di periodi di smoothing. Come calcolare una variabile media mobile VMA (VI Chiudi) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Utenti scelta di una misura della volatilità o la forza di tendenza. N utente selezionati periodo di lisciatura costante. Ecco un esempio di un 3 periodo di VMA con un indice di efficienza 3 periodo (ER) come il VI: Come il VIDYA Smoothing viene modificato l'indice di volatilità della media mobile variabile è unico in quanto non ha alcun limite superiore o inferiore alla sua lisciatura periodo: il periodo di lisciatura VMA può andare all'infinito alta fino a quando l'indice di volatilità uguale a zero il punto in cui la media risultante cesserà di muoversi e di essere uguale al precedente VMA. Quando l'indice di volatilità uguale a 1 periodo di lisciatura sarà pari all'utente selezionato costante 8216N8217 avviso che quando l'asse Y N, l'asse X 1. Tuttavia se l'indice di volatilità utilizzato può superare 1 (ad esempio il rapporto deviazione standard) quindi il periodo di livellamento può scendere sotto l'utente selezionato costante. Quando la VI (N2) 0,5 allora il periodo di livellamento sarà 1, che è uguale al prezzo stesso. Pertanto, il VI che viene utilizzato non deve superare (N2) 0.5 e se lo fa su di occasione allora questo tappo deve essere scritto nella formula. Uno sguardo al reale Alpha Poiché il VMA è come suggerisce il nome, variabile, il 8216Actual Alpha8217 non è statico, ma è influenzata dal VI. Modificando la costante 8216N8217 comunque l'interpretazione del VI cambia notevolmente: Sopra potete vedere un esempio del 8216Actual Alpha8217 e il periodo di livellamento risultante per un VMA con una 8216N8217 di 1 e un 8216N8217 di 5. Sappiamo che quando il VI 1 (che indica che lo stock è in trend perfettamente) il periodo di livellamento 8216N8217. Così il più veloce periodi smoothing possibile in questi esempi possono essere 1 e 5, rispettivamente, non una grande differenza. Ma è sorprendente vedere ciò che un enorme impatto che cambia 8216N8217 solo alcuni punti ha complessiva. Infatti come 8216N8217 aumenta la risultante VMA si muove in modo esponenziale più lento. Questo effetto è un po 'come la quadratura usato da Kaufman nel suo Adaptive media mobile. Cosa Volatility Index utilizzare Chande utilizzato in origine il rapporto di deviazione standard come il suo VI e questo è quello tipicamente usato quando si parla di un VIDYA. Ma in seguito, in questo articolo ottobre 1995 dalla Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 8216Identifying sblocchi potenti primi 8216 ha suggerito l'uso della propria Chande Momentum Oscillator (OCM). Poiché l'OCM è compresa tra 100 e -100, per utilizzarlo in questa applicazione dobbiamo prendere il valore assoluto diviso 100. Il risultato è identico al Efficiency Ratio (ER) ed è il VI usato spesso quando si riferiscono ad un VMA . Qualsiasi misura di volatilità o una tendenza forza può essere usato però finché si inserisce tra uno zero (N2) 0,5 intervallo in cui valori più elevati indicano un trend forte. Indici di volatilità utilizzati per le prove Come parte dell'indicatore 8216Technical lotta per la supremazia 8216 abbiamo testedwill testare i seguenti indicatori come l'indice di volatilità in una variabile media mobile: Ci sono altri che si pensa siano la pena testare Fateci sapere nella sezione commenti nella parte inferiore. Variabile Moving Average file Excel ho messo insieme un foglio di calcolo di Excel contenente la variabile media mobile e reso disponibile per il download gratuito. Esso contiene una versione 8216basic8217 che mostra tutto il lavoro e un 8216fancy8217 uno che regola automaticamente la lunghezza, così come l'indice di volatilità specificato. Cercare al seguente link nella parte inferiore della pagina sotto Download indicatori tecnici: Variabile media mobile (VMA) di 10 giorni media mobile variabile Esempio, VI 50 Giorno Efficiency Ratio Grazie Fratello questo è grande. la spiegazione della matematica dietro di esso è molto utile, ora che ho capito come ogni parti dell'equazione funziona posso giocare con uno question8230 VMA1 per i dati pugno punto basta usare il Close1 e in tal caso perché non utilizzare Close1 esso dovrebbe essere più sensibili ai cambiamenti di prezzo io sono d'accordo con steveplace, heteroskedacity è difficile da spiegare alle 7:00 del mattino lol sono contento che hai trovato utile Pietro. Trovo alcune delle formule tutto il web per queste cose davvero difficili da leggere perché ho don8217t ho alcuna istruzione formale matematica. Ecco perché rompo tutto verso il basso e mostrare il lavoro quindi non c'è confusione. Per quanto riguarda la tua domanda VMA è ancora una media mobile esponenziale (EMA) etfhqblog20101108exponential-mobile-media, ma con un alfa dinamica invece di una costante uno. Tutti gli EMAs usano la loro media precedente mentre si muovono in avanti, ma hanno bisogno di essere testa di serie con un numero in partenza (di solito la chiusura precedente) EMA EMA (1) (Chiudi EMA (1)). Se si continua a utilizzare la chiusura precedente, allora la media sarebbe traccia così strettamente da corrispondere quasi esattamente il prezzo. Scarica il foglio di calcolo, se si haven8217t già e avere una prova. Vai a J5 cellulare, alla fine della formula dirà IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82.218.221)) cambiare questo da leggere se (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82.218.221)) colmare questa formula al fondo della colonna e sarà quindi riferimento alla precedente chiusura al posto del precedente VMA. BTW ho appena notato che ho avuto il foglio di calcolo impostato per aggiornare il calcolo manuale, piuttosto che automatica. Si consiglia di cambiare questo o scaricarlo di nuovo come ho risolto ora. Sayyed 5 anni fa sto usando VMA insieme ad altri MA8217s (semplice, exp, ponderata, vol ponderata, di forma triangolare). devo usare lo stesso periodo per VMA come il periodo per le altre medie faccio a utilizzare intersezione come i miei punti buysell come altri MA8217s o devo usare la direzione del VMA come mio segnale buysell grazie per il vostro sostegno. Derry Brown 5 anni fa E 'possibile visualizzare i risultati dei test per molte delle AdG che hai menzionato qui 8211 etfhqblog20100525best-tecnico-indicatori La risposta alla tua domanda dipende dal fatto che li si utilizza come parte di un sistema meccanico o uno discrezionale. Non ho ancora testato i risultati di crossover MA tra i diversi tipi di Mas ma wouldn8217t si aspettano che questo sia un approccio efficace. Ogni tipo di media mobile è unico quindi non è necessario utilizzare lo stesso periodo di levigatura e la VMA è così diverso al deve essere trattato come media completamente separato. Spero che questo aiuti DerryThis domanda ha già una risposta qui: sto cercando di calcolare le medie mobili crossover con date variabili. Il mio database è strutturato: Ad esempio, Id piace scoprire se il prezzo medio di tornare X giorni mai ottiene maggiore rispetto alla media dei prezzi di tornare Y giorni entro i giorni scorsi Z. Ognuno di questi periodi di tempo è variabile. Questo deve essere eseguito per ogni azione nella banca dati (circa 3000 titoli con prezzi che risale a 100 anni). Im un po 'bloccato su questo, quello che ho attualmente è un pasticcio di sottoquery SQL che non funzionano perché non possono tener conto del fatto che X, Y e Z possono tutti essere qualsiasi valore (0-n). Cioè, negli ultimi 5 giorni potrei essere alla ricerca di un magazzino dove la media 40 giorni è di 5, o il 5 40. o potrei essere alla ricerca nel corso degli ultimi 40 giorni di tempo per trovare titoli in cui la media mobile a 10 giorni è di 30 giorni di media mobile. Questa domanda è diversa dalle altre questioni come c'è date corti e lunghi variabili e come termine variabile. chiesto 27 aprile 13 al 14:51 contrassegnato come duplicato da Cheran Shunmugavel. Jean-Bernard Pellerin. Tikhon Jelvis. akond. Romano C 28 Aprile 13 alle 9:01 La domanda è stata contrassegnata come un duplicato esatto di una domanda esistente. Si prega di trovare vedi questi post precedenti su StackOverflow: Questi messaggi hanno soluzioni per la tua domanda. risposto 27 aprile 13 alle 14:55 Questa domanda è diversa dalle altre questioni come c'è date a breve e lungo variabili, nonché un termine variabile. ndash user1797484 28 aprile 13 alle 13:46 Penso che il modo più diretto per fare una media mobile a MySQL sta utilizzando una subquery correlata. Ecco un esempio: è necessario inserire i valori di x e y. Per motivi di prestazioni, si vuole un indice sui prezzi (stockid, data, closingprice). Se si dispone di un'opzione per un altro database, Oracle, Postgres, e SQL Server 2012 tutti offrono molto migliori soluzioni performanti per questo problema. In Postgres, è possibile scrivere questo come: