Vooruitskatting deur gladstrykingstegnieke Hierdie webwerf is 'n deel van die JavaScript E-laboratoriums leer voorwerpe vir besluitneming. Ander JavaScript in hierdie reeks is verdeel onder verskillende gebiede van aansoeke in die menu artikel op hierdie bladsy. 'N tyd-reeks is 'n reeks waarnemings wat bestel betyds. Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. Gebruikte tegnieke is glad. Hierdie tegnieke, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendense. Tik die tydreeks Ry-wyse in volgorde, vanaf die linker-boonste hoek, en die parameter (s), dan op die Bereken knoppie vir die verkryging van een tydperk lig vooruitskatting. Leeg bokse is nie ingesluit in die berekeninge, maar nulle is. In die begin van jou data om te beweeg van sel tot sel in die data-oorsig gebruik die Tab-sleutel nie arrow of betree sleutels. Kenmerke van tydreekse, wat geopenbaar kan word deur die ondersoek van die grafiek. met die geskatte waardes, en die residue gedrag, toestand voorspelling modelle. Bewegende gemiddeldes: bewegende gemiddeldes rang onder die gewildste tegnieke vir die preprocessing van tydreekse. Hulle word gebruik om ewekansige wit geraas filter uit die data, om die tydreeks gladder te maak of selfs om sekere inligting komponente vervat in die tydreeks te beklemtoon. Eksponensiële Smoothing: Dit is 'n baie gewilde skema om 'n reëlmatige Tyd Reeks produseer. Terwyl dit in Bewegende Gemiddeldes die afgelope waarnemings word dieselfde gewig, eksponensiële Smoothing ken eksponensieel afneem gewigte as die waarneming ouer. Met ander woorde, is Onlangse waarnemings gegee relatief meer gewig in vooruitskatting as die ouer waarnemings. Double Eksponensiële Smoothing is beter op tendense hantering. Drie Eksponensiële Smoothing beter te hanteer parabool tendense. 'N exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante a. ooreenstem rofweg 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte (bv tydperk) n, waar n en N verwant deur: 'n 2 / (N1) of N (2 - a) / n. So, byvoorbeeld, 'n exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,1 sou rofweg ooreen met 'n 19 dag bewegende gemiddelde. En 'n 40-dag eenvoudig bewegende gemiddelde sou rofweg ooreen met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,04878. Holts Lineêre Eksponensiële Smoothing: Veronderstel dat die tydreeks is nie-seisoenale maar wel vertoon tendens. Holts metode skat beide die huidige vlak en die huidige tendens. Let daarop dat die eenvoudige bewegende gemiddelde is spesiale geval van die eksponensiële gladstryking deur die oprigting van die tydperk van die bewegende gemiddelde van die heelgetal deel van (2-Alpha) / Alpha. Vir die meeste sake-data 'n Alpha parameter kleiner as 0.40 is dikwels doeltreffend. Dit kan egter 'n mens 'n rooster op soek na die parameter ruimte uit te voer, met 0,1-0,9, met inkremente van 0.1. Toe het die beste alfa die kleinste gemiddelde absolute fout (MA Fout). Hoe om 'n paar glad metodes te vergelyk: Alhoewel daar numeriese aanwysers vir die beoordeling van die akkuraatheid van die voorspelling tegniek, die mees benadering is in die gebruik van visuele vergelyking van verskeie voorspellings oor die akkuraatheid daarvan te evalueer en kies tussen die verskillende vooruitskatting metodes. In hierdie benadering, moet 'n mens stip op dieselfde grafiek die oorspronklike waardes van 'n tydreeks veranderlike en die voorspelde waardes van verskillende vooruitskatting metodes (met behulp van, bv Excel), dus 'n visuele vergelyking fasilitering. Jy kan hou die gebruik van die verlede Voorspellings deur gladstrykingstegnieke JavaScript om die verlede voorspel waardes gebaseer op gladstrykingstegnieke dat slegs enkele parameter gebruik te verkry. Holt, en winters metodes gebruik twee en drie parameters, onderskeidelik, dus is dit nie 'n maklike taak om die optimale, of selfs naby optimale waardes kies deur probeer-en foute vir die parameters. Die enkele eksponensiële gladstryking beklemtoon die kort reeks perspektief dit stel die vlak van die laaste waarneming en is gebaseer op die voorwaarde dat daar geen tendens. Die lineêre regressie, wat 'n lyn van kleinste kwadrate op die historiese data (of omskep historiese data) pas, stel die lang reeks, wat gekondisioneer op die basiese tendens. Holts lineêre eksponensiële gladstryking vang inligting oor onlangse tendens. Die parameters in Holts model is vlakke-parameter wat moet verminder word wanneer die hoeveelheid data wat variasie is groot, en tendense-parameter moet verhoog word indien die onlangse tendens rigting word ondersteun deur die oorsaaklike paar faktore. Korttermyn vooruitskatting: Let daarop dat elke JavaScript op hierdie bladsy bied 'n een-stap-ahead skatting. Om 'n twee-stap-ahead voorspelling te kry. eenvoudig die geskatte waarde toevoeg tot die einde van jou tydreeksdata en kliek dan op dieselfde Bereken knoppie. Jy kan hierdie proses herhaal vir 'n paar keer om die nodige kort termyn forecasts. Moving Gemiddeldes Die bewegende gemiddelde is een van die mees gewilde aanwysers gebruik word in grafiek analise en sy hoofdoel is om die rigting van 'n tendens te identifiseer en ook verkry definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. In die grafiek hieronder wat ons die bewegende gemiddelde kan sien toon prys rigting is af en tree op as weerstand teen pryse in hierdie verslechtering neiging. Die bewegende gemiddelde is beskou as 'n sloerende aanwyser wees. Dit maak nie prys rigting voorspel nie, maar eerder definieer die huidige tendens met 'n lag. Die bewegende gemiddelde aanwyser filters uit geraas deur glad uit prys en volume skommelinge wat interpretasie kan verwar en dit maak dit dus makliker om die onderliggende tendens sien. Dit wil voorkom as 'n lyn op 'n grafiek naby aan die prys aksie en dit toon die gemiddelde waarde van 'n security8217s prys oor 'n bepaalde tydperk van die tyd. Byvoorbeeld, 'n 21-dae bewegende gemiddelde te bereken, is die sluitingsdatum pryse van die laaste 21 dae opgetel en die totale word gedeel deur 21. Ons voer dieselfde berekening met elke nuwe handelsmerk dag af en verder. Elke keer, net die pryse van die laaste 21 dae gebruik word in die berekening. Dit is die rede waarom dit 'n bewegende gemiddelde genoem. Die voorbeeld wat ons so pas verduidelik verwys na die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA). Daar is ander vorme van bewegende gemiddelde sowel, soos die eksponensiële en die geweegde bewegende gemiddeldes. Hoe om te bereken Die probleem met die eenvoudige bewegende gemiddelde is dat slegs die wat deur die gemiddelde tydperk word beskou en elke dag word ewe veel gewig. So in 'n 21 dag bewegende gemiddelde, die 1ste dag dra gelyke gewig aan die 21 dag. Dit is die belangrikste kritiek teen die eenvoudige bewegende gemiddelde en sommige glo dat meer gewig moet gegee word aan die meer onlangse prys aksie. Om hierdie probleem op te bowe te kom, kan die geweegde bewegende gemiddelde (WBA) gebruik word. Die geweegde bewegende gemiddelde wys meer gewig aan onlangse pryse en minder gewig ouer pryse. Byvoorbeeld, 'n 5 dag WBG te bereken, het ons die sluitingsprys van die 5de dag moet neem en vermenigvuldig dit met 5, die 4de dag 4, die 3de dag 3, die 2de dag 2 en die 1ste dag 1. Sodra die totale bepaal, ons dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers voeg van die 5 dag WBG byvoorbeeld die getal is 15. Maar die geweegde bewegende gemiddelde in ag neem die gedek deur die tydperk van die bewegende gemiddelde en nie al die data in die lewe van die sekuriteit pryse. Ten einde hierdie probleem op te los, kan die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) gebruik word. Dit bewegende gemiddelde wys meer gewig op die onlangse pryse en sluit al die prys aksie in die geskiedenis van die sekuriteit ook. Die voordeel hiervan is dat die eksponensiële bewegende gemiddelde is meer sensitief en beweeg nader aan die prys aksie, terwyl op dieselfde tyd in ag neem die berekening van al die data in die lewe van die sekuriteit. As ons kyk na die diagram, kan ons sien hoe die EMO reageer vinniger om 'n verandering in die tendens in vergelyking met die stadiger SMA. Lengte van die bewegende gemiddelde Wat is die korrekte lengte van 'n bewegende gemiddelde Die kritieke element in 'n bewegende gemiddelde is die aantal tydperke gebruik word in die berekening van die gemiddelde. Die lengte van 'n bewegende gemiddelde moet die marksiklus jy wil die beste pas. Moet nie in 'n reeks bewegende gemiddeldes werk beter as die mark is trending. In 'n reeks hierdie aanwyser is nie van veel nut en koop of verkoop seine sal nie effektief werk. Hoe om handel te dryf met die bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde is gewoonlik gestip op dieselfde grafiek as prys aksie. Daarom kan 'n verandering in die rigting van die tendens aangedui word deur die penetrasie van die bewegende gemiddelde. Byvoorbeeld, is 'n koopsein gegenereer wanneer 'n prys breek bo die bewegende gemiddelde en 'n sell sein wat deur 'n prys te breek onder die bewegende gemiddelde. Dit is bygevoeg bevestiging wanneer die bewegende gemiddelde lyn draai in die rigting van die prys tendens. Ons kan gebruik bewegende gemiddeldes te koop identifiseer en te verkoop geleenthede. Daar is verskeie tegnieke wat gebruik word. Een daarvan is 'n eenvoudige tegniek met behulp van slegs een bewegende gemiddelde. Ander tegnieke gebruik meer as een bewegende gemiddelde. Die dubbel crossover metode, gebruik twee bewegende gemiddeldes, terwyl die drie crossover metode gebruik drie bewegende gemiddeldes. Die voordeel van die gebruik van meer as een bewegende gemiddelde is dat minder whipsaws geproduseer. Eenvoudige tegniek In die grafiek hieronder kan jy sien dat die pryse is in 'n verslechtering neiging. Die beste handel geleentheid sal wees wanneer die pryse is ook laer as die bewegende gemiddelde aangesien dit 'n sterk verslechtering neiging sou bevestig. Ons wil verkoop wanneer die prys weerkaats of kruis van bo af te sluit onder die bewegende gemiddelde. Let daarop dat hoe langer die tydperk wat jy gebruik vir die SMA, die stadiger dit is om te reageer op die prys beweging. Dit sou minder whipsaws en valse seine te skep. Om 'n bewegende gemiddelde gladder te maak, sou jy die sluiting pryse gemiddeld oor 'n langer tydperk. 'N korter tydperk bewegende gemiddelde drukkies pryse nader en is meer sensitief vir die prys aksie. Die gemiddeldes langer termyn werk beter so lank as die tendens bly van krag. Daarom kan dit meer voordelig vir meer as een bewegende gemiddelde te gebruik. Vertoon twee of drie bewegende gemiddeldes op 'n enkele term bied belangrike seine gebaseer op die bewegende gemiddelde tendense en CROSSOVER. Koop en verkoop seine word wanneer die prys gaan oor die bewegende gemiddelde wanneer die bewegende gemiddelde self rigting verander wanneer die bewegende gemiddeldes mekaar kruis Die Double Crossover Ingenieurswese In die dubbel crossover metode, twee bewegende gemiddeldes, 'n kort en een langer tydperk as wat ons gebruik die ander, byvoorbeeld, SMA-50 en SMA-200. A koopsein vind plaas wanneer die SMA-50 gaan oor die SMA-200 van onder na hoër beweeg. A verkoop sein vind plaas wanneer die SMA-50 kruisies onder die SMA-200. Die Drie Crossover Metode Die beste prestasie behaal toe 'n korter termyn gemiddelde styg bo 'n medium-termyn gemiddelde en albei is aan die styg bo 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Dit staan bekend as die trippel crossover tegniek. Byvoorbeeld die 10-25-50 dae - bewegende gemiddeldes gebruik kan word. Ook 'n ander wat algemeen gebruik word trippel crossover stelsel gebruik is die 4-9-18 daagse bewegende gemiddelde stelsel. Die belyning van die bewegende gemiddeldes in 'n uptrend is soos volg: die korter termyn MA (bv 10 dae) volg pryse nou, terwyl die 25 dae volg daaronder, en dan is die 50 dae onder die twee. In 'n verslechtering neiging, is aan die orde omgekeer, sodat die 10 dag MA is die laagste, dan is die 25 dag bo dit, gevolg deur die 50 dae op die top. Wanneer pryse is in 'n verslechtering neiging en daarna omkeer om die onderstebo, 'n koop waarskuwing kom voor wanneer die korter termyn bewegende gemiddelde, die 10 dae kruis bo die 25 dag en die 50 dae. Die koopsein bevestig word nadat die 25 dae kruis bo die 50 dag. Daarom is die orde van die bewegende gemiddeldes omgekeer. Wanneer die uptrend is omkeer om die negatiewe kant, is 'n sell waarskuwing gegee wanneer die 10 dae dips onder die 25 dag en dan die 50 dag. A verkoop sein word bevestig wanneer die 25 dag kruisies onder die 50 dag. Risiko Waarskuwing: Forex, Commodities, Options en CFD's (OTC Trading) is aged produkte wat 'n aansienlike risiko van verlies te dra tot jou kapitaal en mag nie geskik wees vir almal. Maak asseblief seker dat jy die risiko's wat betrokke is ten volle verstaan en nie geld wat jy nie kan bekostig om te verloor belê. Verwys asseblief na ons volledige Risiko-Openbaringsverklaring. afskrif 2016 XM is 'n handelsnaam van Handel Point Holdings Ltd Alle regte voorbehou. Beleid Voorwaardes en voorwaardes legale: XM is 'n handelsnaam van Handel Point Holdings Bpk, registrasienommer: HY 322690, (12 Richard Verengaria Street, Araouzos Castle Court, 3de Vloer 3042 Limassol, Cyprus), wat geheel en al besit Trading Point van finansiële instrumente Ltd (Ciprus), registrasienommer: HY 251334, (12 Richard Verengaria Street, Araouzos Castle Court, 3de Vloer, 3042 Limassol, Cyprus). Hierdie webwerf word bedryf deur Trading Point van finansiële instrumente Ltd Trading Point van finansiële instrumente Bpk word gereguleer deur die Ciprus Securities and Exchange Commission (CySEC) onder lisensie nommer 120/10, en geen geregistreerde met FCA (FSA, die Verenigde Koninkryk), onder vermelding . 538324. Trading Point van finansiële instrumente Ltd bedryf in ooreenstemming met die markte vir finansiële Richtlijn instrumente (MiFID) van die Europese Unie. Risiko Waarskuwing: Forex Trading sluit aansienlike risiko vir jou kapitaal. Lees asseblief en maak seker jy verstaan ons Risiko-Openbaringsverklaring. Beperk Streke: Trading Point van finansiële instrumente Bpk nie dienste vir burgers van sekere gebiede, soos die Verenigde State van America. Smoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om 1.Smoothing Tegnieke Wanneer data wat ingesamel is met verloop van tyd vertoon ewekansige variasie, gladstrykingstegnieke kan gebruik word om te verminder of die effek van hierdie variasies te kanselleer. Wanneer dit behoorlik toegepas word, hierdie tegnieke gladde uit die ewekansige variasie in die tydreeksdata te onderliggende tendense openbaar. XLMiner met vier verskillende gladstrykingstegnieke: Eksponensiële bewegende gemiddelde, Double Eksponensiële en Holt-Winters. Eksponensiële en bewegende gemiddelde is relatief eenvoudig gladstrykingstegnieke en moet nie uitgevoer word op datastelle wat seisoenaliteit. Double Eksponensiële en Holt-Winters is meer gevorderde tegnieke wat gebruik kan word op datastelle wat seisoenaliteit. Eksponensiële Smoothing is een van die meer gewilde gladstrykingstegnieke as gevolg van sy aanpasbaarheid, gemak in berekening, en 'n goeie prestasie. Eksponensiële Smoothing gebruik 'n eenvoudige gemiddelde berekening eksponensieel afneem gewigte toewys begin met die mees onlangse waarnemings. Nuwe waarnemings word relatief meer gewig in die gemiddelde berekening as ouer waarnemings. Die eksponensiële Smoothing instrument gebruik die volgende formules. oorspronklike waarnemings word aangedui deur t begin by t 0 is die smoothing faktor wat lê tussen 0 en 1 Eksponensiële Smoothing net gebruik moet word wanneer die datastel bevat geen seisoenaliteit. Die voorspelling is 'n konstante waarde wat die reëlmatige waarde van die laaste waarneming. Bewegende gemiddelde Smoothing In bewegende gemiddelde Smoothing, is elke waarneming 'n gelyke gewig toegeken, en elke waarneming is voorspel deur gebruik te maak van die gemiddelde van die vorige waarneming (s). Die gebruik van die tydreeks X 1. X 2. X 3. X t. hierdie smoothing tegniek voorspel X tk soos volg. waar, k is die parameter glad. XLMiner kan 'n parameter waarde tussen 2 en t-1 waar t die aantal waarnemings in die datastel. Let daarop dat wanneer die keuse van hierdie parameter, sal 'n groot parameter waarde van die data oversmooth, terwyl 'n klein parameter waarde van die data sal undersmooth. Die afgelope drie waarnemings sal voorspel die toekoms waarnemings. Soos met Eksponensiële Smoothing, moet hierdie tegniek nie toegepas word wanneer die seisoen teenwoordig is in die datastel is. Double Eksponensiële Smoothing Double Eksponensiële Smoothing kan gedefinieer word as die rekursiewe toepassing van 'n eksponensiële filter twee keer in 'n tydreeks. Double Eksponensiële Smoothing moet nie gebruik word wanneer die data sluit seisoen. Hierdie tegniek stel 'n tweede vergelyking wat 'n tendens parameter dus sluit, hierdie tegniek moet gebruik word wanneer 'n tendens is inherent in die datastel, maar nie gebruik word wanneer die seisoen teenwoordig is. Double Eksponensiële Smoothing word gedefinieer deur die volgende formules. Die voorspelling vergelyking is: X tk A t K B t. K 1, 2, 3, waar 'n dui die parameter Alpha en b dui die tendens parameters. Hierdie twee parameters kan met die hand gevoer word nie. XLMiner sluit 'n optimaliseer funksie wat sal kies die beste waardes vir die Alfa en die tendens parameters gebaseer op die voorspelling Gemiddelde Squared Fout. As die parameter tendens is 0, dan is hierdie tegniek is gelykstaande aan die eksponensiële Smoothing tegniek. (Maar resultate kan nie identies wees as gevolg van verskillende inisialisering metodes vir hierdie twee tegnieke.) Holt Winters Smoothing stel 'n derde parameter (g) om verantwoording te doen seisoenaliteit (of periodisiteit) in 'n datastel. Die gevolglike stel vergelykings staan bekend as die Holt-Winters metode, volgens die name van die uitvinders. Die Holt-Winters metode kan gebruik word op datastelle wat tendens en seisoenaliteit (a, b. G). Waardes vir al drie parameters kan wissel tussen 0 en 1. Die volgende drie modelle wat verband hou met hierdie metode. Multiplikatiewe: X t (A t B t) S t e t waar A t en B t voorheen bereken aanvanklike skattings. S t is die gemiddelde seisoenale faktor vir die t ste seisoen. Holt-Winters glad is soortgelyk aan Eksponensiële Smoothing as b en g 0, en is soortgelyk aan Double Eksponensiële Smoothing as g 0.How is dubbel eksponensiële bewegende gemiddeldes toegepas in tegniese ontleding Double eksponensiële bewegende gemiddeldes (Demas) word algemeen gebruik in tegniese ontleding soos enige ander bewegende gemiddelde aanwyser óf as 'n basislyn tendens aanwyser, of 'n koop of verkoop handel seingenerator gebaseer op bewegende gemiddelde CROSSOVER. Double Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Die Dema is bedoel om 'n naby nul lag aanwyser, opgebou uit 'n EMO en 'n tweede EMO van die oorspronklike te wees. Dit is ontwikkel in 'n poging om die ewige probleem met bewegende gemiddelde aanwysers hulle altyd agter aanwysers, voortdurend loop agter werklike markprys beweging oorkom. Die konstruksie van die Dema maak beduidende vordering in die oorwinning van die probleem. Dit reageer vinniger as 'n gereelde EMO om veranderinge in die mark prys. Demas dui rigting verander vinniger as normaal EMA. By die gebruik van 'n bewegende gemiddelde crossover strategie, CROSSOVER voorkom gouer as CROSSOVER van ooreenstemmende EMA. Met behulp van Double Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Handelaars gebruik Demas in die dieselfde manier as wat hulle gewoonlik gebruik enige ander bewegende gemiddelde. Bewegende gemiddeldes word algemeen gebruik as basislyn tendens aanwysers. 'N upsloping bewegende gemiddelde lyn dui op 'n algehele uptrend, terwyl 'n algemeen downsloping bewegende gemiddelde lyn dui op 'n algehele verslechtering neiging. Solank as wat die prys is hoër as 'n uitverkore bewegende gemiddelde lyn, is dit beskou as 'n uptrend wees, terwyl die oorblywende onder die bewegende gemiddelde prys dui op 'n verslechtering neiging. Te koop of te verkoop seine genereer, die mees algemene strategie met behulp van die Dema is 'n bewegende gemiddelde crossover dat 'n kort termyn en 'n langer termyn Dema, soos 'n 10-tydperk en 50-tydperk Dema diens. Koop seine gegenereer word wanneer die kort termyn Dema kruis van onder tot bo die langer termyn Dema, en verkoop seine gegenereer word wanneer daar 'n nadeel crossover van die langer termyn Dema deur die kort termyn Dema. Dit is hier waar die nie-sloerende voordeel van die Dema kom in die spel, soos 'n kort termyn Dema kruise oor die langer termyn eweknie gouer as sou plaasvind met behulp van tradisionele EMA met dieselfde tyd rame. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal dek die skade wat veroorsaak word deur 'n orkaan.
No comments:
Post a Comment