이동 평균. 이동 평균 기술 지표는 특정 기간 동안의 평균 물가 가격을 표시합니다. 이동 평균을 계산할 때이 기간에 대한 장비 가격을 평균합니다. 가격이 변하면 이동 평균이 증가하거나 감소합니다 . 이동 평균의 네 가지 유형이 있습니다. 산술, 지수 평활화 및 가중 이동 평균이라고도하는 단순화는 개시일 및 종가, 최고 및 최저가, 거래량 또는 기타 지표를 포함한 순차적 데이터 집합에 대해 계산 될 수 있습니다. 종종 이중 이동 평균이 사용되는 경우입니다. 다른 유형의 이동 평균이 서로 크게 다른 유일한 점은 최신 데이터에 지정된 가중 계수가 다른 경우입니다. 단순 이동 평균 해당 기간의 가격은 동일한 값입니다. 지수 이동 평균 및 선형 가중 이동 평균 더 많은 v 가격 이동 평균을 해석하는 가장 일반적인 방법은 가격 동향과 가격 동력을 비교하는 것입니다. 계좌 가격이 이동 평균을 상회하면 구매 신호가 표시되고, 가격이 이동 평균보다 낮 으면 우리는 판매 신호입니다. 이 거래 시스템은 이동 평균을 기반으로 시장 최저점에서 오른쪽으로 진입 할 수 있도록 설계되지 않았으며 최고점에서 빠져 나갈 수 있도록 설계되었습니다. 다음 추세에 따라 행동 할 수 있습니다 가격이 최고점에 도달 한 직후에 팔아야한다. 이동 평균은 지표에 적용될 수도있다. 지표 이동 평균의 해석은 가격 이동 평균의 해석과 유사하다. 인디케이터가 이동 평균보다 높으면 인디케이터가 이동 평균보다 낮아지면 상승하는 인디케이터의 움직임이 계속 될 수 있음을 의미합니다. 이는 계속 진행될 가능성이 있음을 의미합니다. 차트에 이동 평균의 유형이 있습니다. 단순 이동 평균 SMA. 지수 이동 평균 EMA. Smoothed Moving Average SMMA. Linear Weighted Moving Average LWMA. MQL5에서 Expert Advisor를 작성하여이 표시기의 거래 신호를 테스트 할 수 있습니다 Wizard. Simple Moving Average SMA. Simple, 즉 산술 이동 평균은 특정 기간 (예 : 12 시간)에 대한 계측기 폐쇄 가격을 합산하여 계산됩니다. 이 값을 해당 기간 수로 나눈 값입니다. SMA SUM CLOSE i, N N. SUM sum CLOSE i 현재 기간 종가 N 계산 기간. 지수 이동 평균 EMA. 지수 평활 이동 평균은 현재 종가의 일정 부분을 이전 종가에 가산하여 계산됩니다. 이동 평균 기하 급수적으로 평활화 된 이동 평균을 사용하면 최신 마감 가격은 더 많은 가치를가집니다 P - 지수 이동 평균은 다음과 같습니다. 기간 마감 가격 EMA i - 이전 기간의 이동 평균 값 P - 가격 값 사용 비율 Smoothed Moving Average SMMA. 이 평활 이동 평균의 첫 번째 값은 단순 이동 평균 SMA. SUM1 SUM CLOSE로 계산됩니다 i, N. 두 번째 이동 평균은이 공식에 따라 계산됩니다. SMMA i SMMA1 N-1 CLOSE i N. 이동 평균은 다음 공식에 따라 계산됩니다. PREVSUM SMMA i - 1 N. SMMA i PREVSUM - SMMA i - 1 CLOSE i N. SUM sum SUM1 N 마침표의 종가 합계 이전 막대에서 계산 된 것 PREVSUM SMMA i-1 SMMA i-1 SMMA i SMMA i 현재 막대의 평활화 된 이동 평균 첫 번째 닫기 CLOSE를 제외하고 현재 닫는 가격 N 평활 기간. 산술 변환 후 수식을 단순화 할 수 있습니다. SMAMA SMMA i - 1 N - 1 CLOSE i N. Linear Weighted Moving Average LWMA. 가중 이동 평균의 경우, 최신 데이터가 더 가치가있다. 보다 빠른 데이터보다 가중 이동 평균은 고려 된 계열 내 종가의 각 하나에 특정 가중치를 곱하여 계산됩니다. ΣLUM SUM CLOSE ii, N SUM i, N. SUM sum CLOSE i 현재 종가 SUM SUM, N 총 평 균 계수의 합 N 평활화 기간. 이동 평균 - MA. B 이동 중 평균 - MA. SMA 예를 들어, 15 일 동안 다음 마감 가격의 보안을 고려하십시오 .1 주 5 일 20, 22, 24, 25 , 주 2 5 일 26, 28, 26, 29, 27 주 3 5 일 28, 30, 27, 29, 28. 첫 10 일 동안 종가를 평균 데이터 포인트 다음 데이터 포인트는 가장 빠른 가격을 떨어 뜨리고 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취하는 등 아래에 나와 있습니다. 이전에 언급했듯이 MA는 과거 가격을 기반으로하기 때문에 현재 가격 행동을 지연시킵니다. 마침표가 클수록 지연 시간이 길어집니다. 따라서 200 일의 MA에는 20 일의 MA보다 지연 정도가 훨씬 더 큽니다. r 지난 200 일 사용할 MA의 길이는 단기 거래에 사용되는 MA가 짧고 장기 투자자에게 더 적합한 장기 MA가있는 거래 목적에 따라 다릅니다. 200 일 MA는 투자자와 거래자들은이 이동 평균의 위와 아래에서 중요한 거래 신호로 간주됩니다. MA는 또한 중요한 거래 신호를 자체적으로 전달하거나 2 개의 평균이 교차 할 때 MA가 상승하는 것은 증권이 상승 추세에있는 반면 MA는 하락하는 것이 하락세에있다. 유사하게, 단기 MA가 장기 MA보다 높을 때 일어나는 강세 크로스 오버와 함께 상승한 모멘텀이 확인된다. 단기 MA가 단기 MA가 아래에서 교차 할 때 발생하는 곰 같은 크로스 오버와 함께 하향의 모멘텀이 확인된다. 장기간 MA. Double Exponential Moving Average. Double 지수 이동 평균 기술 지표 DEMA는 Patrick Mulloy에 의해 개발되었으며 1994 년 2 월에 Stock Commodities Magazine의 기술 분석에 게시되었습니다. e 가격 시리즈를 부드럽게하는 데 사용되며 금융 안보의 가격 차트에 직접 적용됩니다. 또한 다른 지표의 값을 부드럽게하는 데 사용할 수 있습니다. 이 지표의 장점은 톱니 가격에서 잘못된 신호를 제거한다는 것입니다 MTL5 마법사에서 Expert Advisor를 작성하여이 지표의 거래 신호를 테스트 할 수 있습니다. 이 지표는 지수 이동 평균 EMA를 기반으로합니다. EMA 가치에서 가격 편차의 오류를 봅니다..err i 가격 i - EMA Price, N, i. err 현재 EMA 오류 가격 i 현재 가격 EMA 가격, N, i 현재 기간의 N 시리즈 가격 지수의 EMA 값. 지수 평균 오류의 값을 EMA Price, N, i, N, i, EMA 가격, N, i EMA 가격, N, i EMA 가격 - EMA Price, N, i, N, i. 2 EMA 가격, N, i - EMA 가격, N, i, N, i 2 EMA 가격, N, i - EMA2 가격, N, i. EMA 오류, N, i 오류의 지수 평균 오류 EMA2 가격, N, i는 가격의 이중 결과 평활화의 현재 가치입니다.
이전에는 Postgres에서 롤링 평균을 작성하는 방법에 대해 논의했습니다. 대중적인 요구에 따라 MySQL과 SQL Server에서 동일한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이와 같은 잡음이 많은 차트에 주석을 추가하는 방법을 설명합니다. 큰 아이디어. 위의 첫 번째 그래프는 매우 시끄럽고 유용한 정보를 얻는 데 어려움이 있습니다. 기본 데이터 상단에 7 일 평균을 플로팅하여 매끄럽게 할 수 있습니다. 창 함수, 자체 조인 또는 상관 관계 분석을 통해 수행 할 수 있습니다. 서브 쿼리 - 처음 두 개를 다룰 것입니다. 이전 평균으로 시작합니다. 즉, 7 일 평균 포인트는 처음 7 일 평균입니다. 즉, 그래프에서 스파이크가 오른쪽으로 이동하고, 큰 스파이크는 다음 7 일 동안 평균됩니다. 먼저 중간 수 테이블을 만듭니다. 우리는 매일 전체 가입에 대한 평균을 계산하려고합니다. 새 사용자 당 행과 생성 된 타임 스탬프가있는 일반 사용자 테이블이 있다고 가정합니다. , 우리는 우리의 집계를 만들 수 있습니다. Postgres와 SQL Server에서는 이것을 CTE로 사용할 수 있습니다. MySQL에서는 임시 테이블로 저장할 수 있습니다. Postgres Rolling Average. 다행히 Postgres는 실행 평균을 계산하는 가장 간단한 방법 인 창 함수를 가지고 있습니다. 이 쿼리 날짜에는 간격이 없다고 가정합니다. 쿼리는 과거 7 개 날짜가 아닌 지난 7 개 행에 대해 평균을 계산합니다. 데이터에 간격이 있으면 generateeries 또는 조밀 한 날짜 행을 가진 테이블에 대한 조인으로 채 웁니다. MySQL 롤링 평균. MySQL은 부족합니다 우리는 셀 조인을 사용하여 유사한 계산을 할 수 있습니다. 카운트 테이블의 각 행에 대해 지난 7 일 내에 있었던 모든 행을 결합하여 평균을 취합니다. 이 쿼리는 우리가보고있는 것처럼 자동으로 날짜 간격을 처리합니다 행은 이전 N 행 대신 날짜 범위 내에 있습니다. SQL Server 롤링 평균. SQL Ser...
Comments
Post a Comment