Monday 19 June 2017

Beweglichkeit Reduzierung

Linear Regression Indicator Der Linear Regression Indicator wird zur Trendidentifizierung und Trendanalyse analog zu gleitenden Durchschnitten verwendet. Der Indikator sollte nicht mit Linearregressionslinien verwechselt werden, die zu einer Reihe von Datenpunkten gerade Linien sind. Die lineare Regressions Indicator plottet die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionsgeraden an aufeinanderfolgenden Tagen gezogen. Der Vorteil der linearen Regressions Indicator über einer normalen gleitender Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Mittelwert hat, reagiert schneller auf Änderungen in der Richtung. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für whipsaws ist. Der Linear Regression Indicator ist nur für den Handel mit starken Trends geeignet. Signale werden ähnlich wie gleitende Mittelwerte genommen. Verwenden Sie die Richtung der linearen Regression Indikator zu betreten und verlassen Trades mit einer längerfristigen Indikator als Filter. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder beenden Sie einen kurzen Handel. Gehen Sie kurz (oder verlassen einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Eine Variation des oben ist Trades einzugeben, wenn der Kurs die lineare Regression Indikator kreuzt, aber immer noch verlassen, wenn die lineare Regression Indikator nach unten dreht. Beispiel Mäuse über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lange L, wenn der Kurs über dem 100-Tage-Linear-Regressions-Indikator kreuzt, während der 300-Tage-Anstieg ansteigt. Exit X, wenn die 100-tägige Linear Regression Indicator ausfällt Gehen Sie bei L erneut, wenn der Kurs über dem 100-Tage Linear Regression Indicator Exit geht X, wenn die 100-Tage-Linear-Regression-Anzeige nachlässt Go long L, wenn der Kurs über 100 Tage hinausgeht Lineare Regression Beenden X, wenn die 100-Tage-Anzeige ausfällt Gehen Sie lange L, wenn die 300-tägige Linear-Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Den 100-Tage-Indikator Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr. Verbinden Sie sich mit unserer Mailingliste Lesen Sie den Colin Twiggs Trading Diary Newsletter mit Bildungsartikeln über Handel, technische Analysen, Indikatoren und neue Software-Updates.8.5 Endpunkt Gleitender Durchschnitt Der Endpunkt Gleitender Durchschnitt (EPMA) legt einen Durchschnittspreis fest, indem er eine Gerade mit der kleinsten Quadrate passt (s Linear Regression) über die letzten N Tage, die Preise schließen und den Endpunkt der Linie (dh die Linie wie am letzten Tag) als den Durchschnitt nehmen. Diese Berechnung wird durch eine Reihe von anderen Namen, einschließlich der kleinsten Quadrate gleitenden Durchschnitt (LSQMA), bewegte lineare Regression und Zeitreihenvorhersage (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified bewegt averagerdquo ist die gleiche Sache zu. Die Formel endet als ein einfacher gewichteter Durchschnitt der vergangenen N Preise, mit Gewichten gehen von 2N-1 bis - N2. Dies ist leicht aus den Formeln der kleinsten Quadrate abgeleitet, aber nur auf der Gewichtung der Verbindung zu den kleinsten Quadraten ist überhaupt nicht offensichtlich. Wenn p1 ist heute rsquos schließen, p2 yesterdays, etc, dann Die Gewichte sinken um 3 für jeden älteren Tag, und gehen für das älteste Drittel der N Tage negativ. Die folgende Grafik zeigt, dass für N15. Die Negative bedeuten, der Durchschnitt ist ldquooverweightrdquo auf die jüngsten Preise und kann Überschreitung Preisaktion nach einem plötzlichen Sprung. Im Allgemeinen jedoch, weil die gepaßte Linie bewusst durch die Mitte der neuen Preise geht, die EPMA neigt, in der Mitte der neuen Preise zu sein, oder eine Projektion von, wo sie schien, zu trimmen. Itrsquos interessant, die EPMA mit einem einfachen SMA zu vergleichen (siehe Simple Moving Average). Ein SMA zieht eine horizontale Linie durch die Vergangenheit N Tage Preise (ihre Mittel), während die EPMA eine schräge Linie zeichnet. Die Trägheitsanzeige (siehe Trägheitsmoment) nutzt die EPMA. Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie es verteilen und / oder unter den Bedingungen der GNU General Public License ändern können, wie sie von der Free Software Foundation Version 3 veröffentlicht wird , Oder (nach Ihrer Wahl) jede spätere version. Moving Lineare Regression Die bewegte lineare Regression Indikator ist ein großes kleines Werkzeug, das Ihnen helfen, in den und aus dem Markt schneller. Es gibt zwei Haupttypen der linearen Regression: die lineare Regressionstrendlinie und die sich bewegende lineare Regression. Beide verwenden die Quadratequadratmethode, um bestimmte Punkte zu zeichnen. Das bedeutet einfach, den Abstand zwischen zwei Punkten zu minimieren, um Ihnen den geringsten Wert zu geben. Obgleich es wie ein gleitender Durchschnitt auf einem Diagramm aussieht, reagiert es viel schneller. Sehen Sie sich das Diagramm unten an. Größter jährlicher Rückgang im Dow Jones Der größte jährliche Rückgang des Dow Jones Industrial Average erfolgte, als der Durchschnitt am 31. Dezember 1931 bei 77,90 Punkten sank. Das war 52,6 niedriger als zu Beginn des Jahres. Quelle: Guinness World Records Es gibt viele Möglichkeiten für die Verwendung einer bewegenden linearen Regression aber die häufigste ist, wenn es einen anderen Durchschnitt kreuzt. Als ein Beispiel, richten Sie Ihre Charts mit einem 12-Periode einfachen gleitenden Durchschnitt der Höhen und einem 12-Periode einfachen gleitenden Durchschnitt der Tiefen. Setzen Sie dann die bewegte lineare Regression auf 21. Wenn die lineare Regression mit 21 Perioden über dem 12 Periodenbewegungsdurchschnitt der Höhen kreuzt, entsteht ein Kaufsignal. Wenn die 21-Perioden-lineare Regression unter dem 12-Perioden-einfachen gleitenden Durchschnitt der Höhen geht, ist dies der Ausgang. Das Gegenteil trifft auf kurze Trades zu. Werfen Sie einen Blick auf die nächste Tabelle. Der Nachteil der Verwendung der sich bewegenden linearen Regression ist, dass, wenn Sie eine Art von Filter verwenden, ist es anfällig für eine Menge von whipsaw. Der kleine 12-Perioden-Kanal hilft etwas davon weg, aber man könnte auch mit RSI, MACD oder Stochastik als Filter experimentieren. Wirtschaftskalender Term s PPI Relevanz: Dies ist wichtig. (4) Skala von 1-5 Quelle: U. S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistiken. Geplante Release-Zeit: Informationen über den Vormonat freigegeben um 8:30 ET um den 11. jeden Monats Producer Price Index misst Preise von Waren auf Großhandelsebene. Die drei Hauptkategorien, aus denen sich das PPI zusammensetzt, sind: Rohöl, Zwischenprodukt und fertig, wobei der wichtigste der fertige Warenindex ist. Dies ist der Preis für Waren, die zum Verkauf an den Benutzer bereit sind. Kaufen Sie am nahen Kauf am Ende einer Börsensitzung Kabinett-Handel Ermöglicht Optionen-Händlern, tiefe out-of-the-money Optionen durch den Handel der Option zu einem Preis in Höhe von einer halben Häkchen zu schließen. Auch bekannt als (CAB). CFTC Die Rohstoff-Futures-Handelskommission. Reguliert die Rohstoffe Futures-Industrie in den USA Stop Orde r Eine Bestellung über oder unter dem aktuellen Marktpreis zum Schutz weiter zu verlieren verliert. The Close Der letzte Schlusskurs oder - bereich am Ende einer Handelssitzung in einem bestimmten Markt. Für Märkte, die 24 Stunden sind, bedeutet dies normalerweise das Ende der 24-Stunden-Periode. Beste Grüße Mark McRae In dieser Lektion enthaltene Informationen, Diagramme oder Beispiele dienen nur zur Veranschaulichung und zu Bildungszwecken. Sie sollte nicht als Rat oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder Finanzinstrumenten betrachtet werden. Wir können und können keine Anlageberatung anbieten. Für weitere Informationen lesen Sie bitte unseren Haftungsausschluss. Um eine Kopie dieser Lektion im PDF-Format zu drucken oder zu speichern, klicken Sie einfach auf den Link DRUCKEN. Dies öffnet die Lektion in einem PDF-Format, das Sie dann DRUCKEN können. Wenn Sie nicht vertraut mit PDF sind oder nicht über eine kostenlose Kopie von Arobat Reader siehe Anweisungen. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Er / sie nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Durchschnitt der Daten 10. Der Manager beschließt, dies als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfachen Mittelwert oder Mittelwert aller vergangenen Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Eine andere Methode, den Durchschnitt zu berechnen, ist die Addition jedes Wertes durch die Anzahl der Werte oder 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 1/3 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (linke (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1.Linear Regression Indicator Die lineare Regression Indicator wird für Trend-Identifizierung und Trend nach, ähnlich einem gleitenden Durchschnitt verwendet. Das Kennzeichen darf nicht mit linearen Regressionslinien verwechselt werden, bei denen es sich um gerade Linien handelt, die an eine Reihe von Datenpunkten angepasst sind. Die lineare Regressions Indicator plottet die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionsgeraden an aufeinanderfolgenden Tagen gezogen. Der Vorteil der linearen Regression Indicator über einen normalen gleitenden Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Durchschnitt hat und reagiert schneller auf Richtungsänderungen. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für Peitschen, wo ein Preis in die eine Richtung und dann schnell bewegt sich in die entgegengesetzte Richtung. So wenden Sie einen Linear Regression Indicator an Wählen Sie innerhalb eines Diagramms aus dem Edit 160 Menü die Option Studien. Wählen Sie "Lineare Regression" (Least Square) und klicken Sie auf "Hinzufügen", um die Studie zur Gruppe "Angewandte Studien" hinzuzufügen. Komplette Parameter nach Bedarf. Sobald die Studie definiert ist, können Sie wählen, um zu deaktivieren / zu entfernen und fügen Sie die Studie zu Ihrem Diagramm.


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