Bewegende Gemiddelde Volatiliteit

bewegende gemiddelde A tegniese ontleding termyn beteken dat die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n bepaalde tydperk (die mees algemene is 20, 30, 50, 100 en 200 dae), gebruik om die kol pryse tendense deur plat te slaan uit 'n groot skommelinge. Dit is miskien die mees gebruikte veranderlike in tegniese ontleding. Bewegende gemiddelde data word gebruik om kaarte wat wys of 'n aandele prys is trending op of af te skep. Hulle kan gebruik word om die daaglikse, weeklikse, of maandelikse patrone op te spoor. Elke nuwe dae (of weke of maande) getalle bymekaar getel om die gemiddelde en die oudste getalle word dus gedaal, die gemiddelde beweeg met verloop van tyd. Oor die algemeen. hoe korter die tyd gebruik, hoe meer vlugtige die pryse sal verskyn, so byvoorbeeld 20 dae bewegende gemiddelde lyne is geneig om te beweeg op en af ​​meer as 200 dae - bewegende gemiddelde lyne. Forex EA verplaas bewegende gemiddelde ware krag indeks verskil indeks Keltner kanaal multirule stelsel beteken McClellan Ossillator kijun lyn oorgekoop / oorverkoopte aanwyser Kopiereg afskrif 2016 WebFinance, Inc. Alle regte voorbehou. Ongemagtigde duplisering, in die geheel of gedeeltelik, is streng prohibited. Volatility aangepas Bewegende Gemiddeldes tegniese ontleding, studies, Aanwysers: Volatiliteit aangepas bewegende gemiddelde (V-MA) oor: oor die gebruik van wisselvalligheid in tegniese ontleding te bewegende gemiddeldes vir die verskillende mark toestand aan te pas ten einde woelig seine in die handel stelsel te vermy. Ook oor belangrikheid van wisselvalligheid en warm dit kan help om jou tegniese ontleding te verbeter. quotProudly uitgevind, ontwikkel en geïmplementeer word deur mense werk by MarketVolume174quot Artikels Kortpaaie Probleme in Trading Bewegende Gemiddeldes bewegende gemiddeldes (MA) speel n baie belangrike rol in die tegniese analise en in 'n gebou van handel stelsels. Hulle word gebruik om handel seine op te wek (byvoorbeeld: CROSSOVER van twee MA of CROSSOVER van MACD en nul lyn) asook dit toegepas word om ander tegniese aanwysers aan hulle glad asook om Signal Lines (byvoorbeeld skep: sein lyne in Stochastics, RSI. MACD, en ens). Terwyl Bewegende Gemiddeldes is baie belangrik in tegniese ontleding, baie tegniese ontleders en handelaars wat probeer om hul handel besluit baseer slegs op bewegende gemiddeldes uitgevind dat dit baie problematies. As 'n MA lag is te groot kan 'n handelaar 'n goeie tendense mis deur op te tree wanneer dit te laat is en wanneer die lag verminder dan 'n handelaar kan loop in woelig handel wanneer al die vorige winste uitgewis. Bykomende probleem met handel stelsels wat gebaseer is op bewegende gemiddeldes is dat 'n handelaar moet MA bar tydperk instellings voortdurend aan te pas. Andersins, sal die stelsel (vroeër of later) loop in 'n tydperk van negatiewe handel wanneer al wins kan uitgewis word. Die onderstaande tabelle illustreer die noodsaaklikheid van aanpassing MA ten einde winsgewend te bly. Op grafiek 1 hieronder, kan jy Eenvoudige bewegende gemiddelde sien met 7- en 26-bar tydperk instellings toegepas op die Dow Jones Nywerhede (DJI) indeks. Eenvoudige handel seine in hierdie geval is gegenereer op CROSSOVER van twee bewegende gemiddeldes. Trading stelsel sal vertel om te verkoop wanneer kort MA (7-bar MA) druppels hieronder lank MA (26-maat MA) en om te koop wanneer kort MA verhoog bo lang MA. Op hierdie grafiek: Die tendens 1 was skaars gevlekte en dan het ons n tydperk van woelig negatiewe handel Die tendens 2 is skaars raakgesien as en dan het ons 'n negatiewe sein Die tendens 3 was perfek gevlekte en dan het ons twee negatiewe seine weer Die tendens 4 was skaars raakgesien. As 'n gevolgtrekking vir hierdie illustrasie kan ons sê dat in die meeste gevalle, na elke winsgewende handel kan ons loop in tydperk van woelig en negatiewe handel wat aansienlik kan seermaak n stelsels winsgewendheid. Grafiek 1: DJI indeks met 'n handel stelsel wat gebaseer is op CROSSOVER van bewegende gemiddeldes (gemiddelde bar tydperk omgewing) Nou, kan verminder bar tydperk van ons bewegende gemiddeldes wat moet lei tot 'n beter spot van groot tendense. Op die grafiek 2 het ons twee eenvoudige bewegende gemiddeldes met 5- en 15-bar tydperk instellings toegepas op dieselfde DJI indeks op dieselfde tyd. Op hierdie grafiek: Alle groot tendense in ons tyd was perfek gevlekte en hulle is winsgewend, maar ons het nog periodes van woelig en negatiewe handel en eintlik het ons groter aantal ambagte (seine) tydens hierdie periodes. Om op te som, vir hierdie grafiek, kan ons sê dat die vermindering bar tydperk opstel van bewegende gemiddeldes lei tot meer winsgewend ambagte, nog, die tydperke van woelig en negatiewe handel sal meer en meer negatiewe wat kan lei tot die algehele waardiger resultate in vergelyking te wees die resultaat in die voorbeeld op die grafiek 1. Grafiek 2: DJI indeks met 'n handel stelsel wat gebaseer is op CROSSOVER van bewegende gemiddeldes (kleiner bar tydperk omgewing) Nou, kan kies groter as op die grafiek 1 bar tydperk van ons bewegende gemiddeldes wat woelig handel moet verminder as dit nie uit te skakel. Op die grafiek 3 het ons twee eenvoudige bewegende gemiddeldes met 10 en 40-bar tydperk instellings toegepas op dieselfde DJI indeks op dieselfde tyd. Op hierdie grafiek: Ons het baie kleiner periodes van woelig handel - net 'n paar negatiewe seine Maar ons ingegaan en opgewonde groot tendense met 'n groot lag, ons het negatiewe ambagte en voorheen (op grafiek 1) mooi winsgewende bedrywe minder winsgewend geword. Om op te som, vir hierdie grafiek kan ons sê dat deur die verhoging van 'n kroeg tydperk opstel van bewegende gemiddeldes te verhoog ons 'n lag. Dit kan verminder en uit te skakel periodes van woelig en negatiewe handel, nog, met respek, dit laat ons aan te gaan / verlaat 'n handelsmerk met 'n vertraging wat waarskynlik die meeste van ons seine te omskep in 'n negatiewe en skaars winsgewend te maak. Grafiek 3: DJI indeks met 'n handel stelsel wat gebaseer is op CROSSOVER van bewegende gemiddeldes (kleiner bar tydperk omgewing) Deur te som al hierdie drie grafiek voorbeelde hierbo, word dit duidelik dat dit sal lekker wees om die vermoë om 'n woelig handel te vermy as dit gedoen is het op grafiek 3, nog steeds aan die groot tendense raaksien as dit gedoen is op die grafiek 1 Ten einde 'n oplossing vir die probleem hierbo beskryf vind, moet 'n handelaar in staat wees om tydperke van woelig handel erken. Baie professionele handelaars weet reeds die antwoord wat wisselvalligheid. Gedurende die tydperk van hoër wisselvalligheid kan ons sterker op / af swaai en tegniese aanwysers sien dalk meer seine binne korter tydperk te genereer. Respek, as jy nie jou aanwysers pas dienooreenkomstig jy kan loop in 'n woelig en negatiewe handel. wanneer wisselvalligheid verander jy jou tegniese aanwysers (jou handel stelsel) instellings - jy kan tegniese aanwysers, 'n stelsel en ens Die realiteit is te blameer. Op verskillende wisselvalligheid vlakke, prys tendens optree anders: Met hoër wisselvalligheid, prys tendens verander sy rigting sterker en vinniger en jy kan meer gereelde veranderinge in 'n tendens Met minnaar wisselvalligheid sien, 'n prys tendens is geneig om sy rigting stadiger en up te verander / af swaai is kleiner. Oor V-MA (Volatiliteit aangepas bewegende gemiddelde) Ons navorsingspan geskep 'n algoritme wat dit moontlik maak om aan te pas outomaties bewegende gemiddeldes met betrekking tot 'n wisselvalligheid vlak. Jy kan 'n ry van tegniese aanwysers wat reeds 'n wisselvalligheid faktor sien. Ons kan egter met trots sê dat ons is die eerste wat 'n besluit om 'n tegnologie wat outomaties 'n aanwysers opset Na verskeie wisselvalligheid vlakke sal pas gestel het. Ons eie tegnologie toelaat toepassing van hierdie algoritme om 'n paar van die tegniese aanwysers. Op die grafiek 4 (sien onder), vir 'n beter illustrasie, ons geplot V-MA (wisselvalligheid aangepas MA - rooi lyn op die grafiek hieronder) saam met SMA (Gewone bewegende gemiddelde - groen lyn op die grafiek hieronder) en ATR (Gemiddelde Ware Range). As jy kan sien, wanneer wisselvalligheid is laag (ATR is teen 'n lae vlakke), V-MA optree so eenvoudig MA (groen en rooi lyne op die grafiek hieronder saam beweeg). Maar wanneer wisselvalligheid is hoog (ATR is teen 'n hoë vlak), V-MA is aangepas om 'n wisselvalligheid kriteria voldoen (rooi lyn stokke uit die groen lyn op die grafiek hieronder). Grafiek 4: DJI indeks en V-MA (wisselvalligheid aangepas bewegende gemiddelde) Dieselfde as met enige bewegende gemiddeldes, V-MA het MA bar tydperk instelling wat aantal bars (tydperk) wat gebruik word om MA bereken bepaal. Maar V-MA het twee addisionele parameters: ATR bar tydperk omgewing en ATR Signal vlak. Die ATR bar tydperk word gebruik om wisselvalligheid te bereken en Signal is 'n wisselvalligheid vlak waarop V-MA begin aangepas word om wisselvalligheid. In die algemeen, kan V-MA gedrag beskryf word as Wanneer ATR beweeg hieronder omskryf wisselvalligheid vlak, V-MA beweeg as SMA met dieselfde kroeg tydperk omgewing Wanneer ATR verhoog hierbo omskryf wisselvalligheid vlak, wisselvalligheid reël is geaktiveer en V-MA aangepas Wanneer ATR druppels terug hieronder gedefinieer wisselvalligheid vlak, V-MA geneig om terug in die rigting van SMA gedrag gaan. Voordat die keuse van 'n instelling vir V-MA, kan dit aanbeveel om te plot ATR (Gemiddelde Ware Range in persent) aanwyser op 'n grafiek. Nadat jy speel met ATR, sal dit meer sigbaar wat ATR bar tydperk en wat wisselvalligheid vlak (quotSignal Levelquot) wat jy graag wil gebruik in V-MA wees. V-MA gebaseer Trading System V-MA gebruik kan word om handel seine op te wek, asook dit gebruik kan word as 'n komponent in die handel stelsels op dieselfde manier as ander bewegende gemiddeldes is. Tot voordeel van V-MA beter te verstaan ​​oor Eenvoudige bewegende gemiddelde, kan vergelyk handel stelsel hierbo beskryf (sien grafiek 1) gebaseer op die CROSSOVER van 'n vinnige MA met 7-bar tydperk omgewing en stadige MA met 26-bar tydperk om 'n soortgelyke stelsel gebaseer op V-MA. Ons sal dieselfde DJI indeks en dieselfde tydperk neem. Ons sal dieselfde 7-bar MA so vinnig gebruik bewegende gemiddelde. Maar vir 'n stadig bewegende gemiddelde sal ons verkies V-MA, nog met dieselfde 26-bar tydperk instellings. As jy die grafiek 1 vergelyk (sien hierbo) en grafiek 5 (sien onder) kan jy weet dat die seine gegenereer op hierdie kaarte byna identies wat nie 'n verrassing moet wees as dieselfde instellings vir bewegende gemiddeldes is gekies. Die verskil is dat die handel stelsel wat gebaseer is op V-MA (sien grafiek 5) nie loop in woelig en negatiewe beurs in September 2011. As gevolg hiervan, kan ons sê dat handel stelsels wat Volatiliteit gebruik aangepas Bewegende Gemiddeldes het vermoë woelig te vermy handel tydens die periodes van hoë wisselvalligheid en hierdie stelsels kan aansienlik hoër wins te lewer as soortgelyke stelsels gebaseer op Eenvoudige bewegende gemiddeldes. Grafiek 5: DJI indeks en V-MA (wisselvalligheid aangepas bewegende gemiddelde) gebaseer handel seine. In Opsomming Volatiliteit is een van die belangrikste faktore in tegniese ontleding. 'N handelaar wat nie 'n oog nie aanhou wisselvalligheid, vroeër of later, kan loop in tydperk van negatiewe selfmoord seine bloot omdat met veranderinge in wisselvalligheid ons het veranderinge in prystendense gedrag. Dit kan hoogs aanbeveel om wisselvalligheid analise het in elke handel stelsel. Ons eie tegnologie van die aanpassing van tegniese aanwysers aan wisselvalligheid vlakke kan jou hiermee te help. Kopiereg 2004 - 2016 Hoogtepunt Investments Group. Alle regte voorbehou. Hierdie materiaal mag nie gepubliseer word nie, uitgesaai, herskryf of herversprei word nie. Ons bladsye is voortdurend geskandeer. As ons sien dat enige van ons inhoud op ander webwerf gepubliseer word, sal ons eerste optrede wees om hierdie webwerf te Google en Yahoo verslag as 'n spam webwerf. Disclaimer 169 1997-2013 MarketVolume. Alle regte voorbehou. SV1Exploring Die eksponensieel Geweegde Moving Gemiddelde Volatiliteit is die mees algemene maatstaf van risiko, maar dit kom in verskeie geure. In 'n vorige artikel het ons gewys hoe om eenvoudige historiese wisselvalligheid te bereken. (Om hierdie artikel te lees, sien Die gebruik van Volatiliteit Om toekomstige risiko te meet.) Ons gebruik Googles werklike aandele prys data om daaglikse wisselvalligheid gebaseer op 30 dae van voorraad data bereken. In hierdie artikel, sal ons verbeter op eenvoudige wisselvalligheid en bespreek die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA). Historiese Vs. Geïmpliseer Volatiliteit Eerste, laat sit hierdie metrieke in 'n bietjie van perspektief. Daar is twee breë benaderings: historiese en geïmpliseer (of implisiete) wisselvalligheid. Die historiese benadering veronderstel dat verlede is proloog ons geskiedenis te meet in die hoop dat dit voorspellende. Geïmpliseerde wisselvalligheid, aan die ander kant, ignoreer die geskiedenis wat dit oplos vir die wisselvalligheid geïmpliseer deur markpryse. Hulle hoop dat die mark weet die beste en dat die markprys bevat, selfs al is implisiet, 'n konsensus skatting van wisselvalligheid. (Vir verwante leesstof, sien die gebruike en beperkinge van Volatiliteit.) As ons fokus op net die drie historiese benaderings (op die bogenoemde links), hulle het twee stappe in gemeen: Bereken die reeks periodieke opgawes Pas 'n gewig skema Eerstens, ons bereken die periodieke terugkeer. Dis gewoonlik 'n reeks van die daaglikse opgawes waar elke terugkeer uitgedruk in voortdurend saamgestel terme. Vir elke dag, neem ons die natuurlike log van die verhouding van aandele pryse (dit wil sê die prys vandag gedeel deur die prys gister, en so aan). Dit veroorsaak 'n reeks van die daaglikse opbrengs van u ek u i-m. afhangende van hoeveel dae (m dae) ons meet. Dit kry ons by die tweede stap: Dit is hier waar die drie benaderings verskil. In die vorige artikel (Die gebruik van Volatiliteit Om toekomstige risiko Gauge), ons het getoon dat onder 'n paar aanvaarbare vereenvoudigings, die eenvoudige afwyking is die gemiddeld van die kwadraat opbrengste: Let daarop dat hierdie som elk van die periodieke opgawes, verdeel dan wat totaal deur die aantal dae of waarnemings (m). So, dit is regtig net 'n gemiddeld van die kwadraat periodieke opgawes. Anders gestel, is elke vierkant terugkeer gegee 'n gelyke gewig. So as alfa (a) is 'n gewig faktor (spesifiek, 'n 1 / m), dan 'n eenvoudige variansie lyk iets soos hierdie: Die EWMA Verbeter op Eenvoudige Variansie Die swakheid van hierdie benadering is dat alle opgawes verdien dieselfde gewig. Yesterdays (baie onlangse) terugkeer het geen invloed meer op die variansie as verlede maande terugkeer. Hierdie probleem is opgelos deur die gebruik van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA), waarin meer onlangse opbrengste het 'n groter gewig op die variansie. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) stel lambda. wat die smoothing parameter genoem. Lambda moet minstens een wees. Onder daardie toestand, in plaas van gelyke gewigte, elke vierkant terugkeer is geweeg deur 'n vermenigvuldiger soos volg: Byvoorbeeld, RiskMetrics TM, 'n finansiële risikobestuur maatskappy, is geneig om 'n lambda van 0,94, of 94. gebruik in hierdie geval, die eerste ( mees onlangse) kwadraat periodieke terugkeer is geweeg deur (1-0,94) (. 94) 0 6. die volgende kwadraat terugkeer is bloot 'n lambda-veelvoud van die vorige gewig in hierdie geval 6 vermenigvuldig met 94 5.64. En die derde voor dae gewig gelyk (1-0,94) (0.94) 2 5,30. Dis die betekenis van eksponensiële in EWMA: elke gewig is 'n konstante vermenigvuldiger (dit wil sê lambda, wat moet wees minder as een) van die dae gewig voor. Dit sorg vir 'n afwyking wat geweeg of voorkeur vir meer onlangse data. (Vir meer inligting, kyk na die Excel Werkkaart vir Googles Volatiliteit.) Die verskil tussen net wisselvalligheid en EWMA vir Google word hieronder getoon. Eenvoudige wisselvalligheid effektief weeg elke periodieke terugkeer deur 0,196 soos uiteengesit in kolom O (ons het twee jaar van die daaglikse aandeleprys data. Dit is 509 daaglikse opgawes en 1/509 0,196). Maar let op dat Kolom P ken 'n gewig van 6, dan 5.64, dan 5.3 en so aan. Dis die enigste verskil tussen eenvoudige variansie en EWMA. Onthou: Nadat ons die hele reeks (in kolom Q) het ons die variansie, wat is die kwadraat van die standaardafwyking som. As ons wil hê wisselvalligheid, moet ons onthou om die vierkantswortel van daardie afwyking te neem. Wat is die verskil in die daaglikse wisselvalligheid tussen die variansie en EWMA in Googles geval beduidende: Die eenvoudige variansie het ons 'n daaglikse wisselvalligheid van 2,4, maar die EWMA het 'n daaglikse wisselvalligheid van slegs 1.4 (sien die sigblad vir besonderhede). Blykbaar, Googles wisselvalligheid bedaar meer onlangs dus kan 'n eenvoudige variansie kunsmatig hoog wees. Vandag se afwyking is 'n funksie van Pior Dae Variansie Youll kennisgewing wat ons nodig het om 'n lang reeks van eksponensieel afneem gewigte bereken. Ons sal nie die wiskunde doen hier, maar een van die beste eienskappe van die EWMA is dat die hele reeks gerieflik verminder tot 'n rekursiewe formule: Rekursiewe beteken dat vandag se stryd verwysings (dit wil sê 'n funksie van die vorige dae variansie). Jy kan hierdie formule in die sigblad ook, en dit lei tot die presies dieselfde resultaat as die skuldbewys berekening Dit sê: Vandag se variansie (onder EWMA) gelyk yesterdays variansie (geweeg volgens lambda) plus yesterdays kwadraat terugkeer (geweeg deur een minus lambda). Let op hoe ons net bymekaar te tel twee terme: yesterdays geweegde variansie en yesterdays geweeg, vierkantig terugkeer. Net so is, lambda is ons glad parameter. 'N Hoër lambda (bv soos RiskMetrics 94) dui stadiger verval in die reeks - in relatiewe terme, gaan ons meer datapunte in die reeks en hulle gaan stadiger af te val. Aan die ander kant, as ons die lambda verminder, dui ons hoër verval: die gewigte val vinniger af en, as 'n direkte gevolg van die snelle verval, is minder datapunte gebruik. (In die sigblad, lambda is 'n inset, sodat jy kan eksperimenteer met sy sensitiwiteit). Opsomming Volatiliteit is die oombliklike standaardafwyking van 'n voorraad en die mees algemene risiko metrieke. Dit is ook die vierkantswortel van variansie. Ons kan variansie histories of implisiet (geïmpliseer wisselvalligheid) te meet. Wanneer histories meet, die maklikste metode is eenvoudig variansie. Maar die swakheid met 'n eenvoudige afwyking is alle opgawes kry dieselfde gewig. So staan ​​ons voor 'n klassieke kompromis: ons wil altyd meer inligting, maar hoe meer data het ons die meer ons berekening verwater deur verre (minder relevant) data. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) verbeter op eenvoudige variansie deur die toeken van gewigte aan die periodieke opgawes. Deur dit te doen, kan ons albei gebruik 'n groot monster grootte, maar ook 'n groter gewig te gee aan meer onlangse opbrengste. (Om 'n fliek handleiding te sien oor hierdie onderwerp, besoek die Bionic skilpad.) Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan ​​bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John MurphyStandard Afwyking (Volatiliteit) standaardafwyking (Volatiliteit) Inleiding Standaardafwyking is 'n statistiese term wat die hoeveelheid variasie of verspreiding meet rondom 'n gemiddelde. Standaardafwyking is ook 'n mate van wisselvalligheid. Oor die algemeen, verspreiding is die verskil tussen die werklike waarde en die gemiddelde waarde. Die groter hierdie verspreiding of variasie is, hoe hoër is die standaard afwyking. Die kleiner die verspreiding of variasie is, hoe laer is die standaardafwyking. Rasionele agente kan die standaardafwyking gebruik om verwagte risiko te meet en bepaal die betekenis van sekere prysbewegings. Berekening StockCharts word bereken dat die standaardafwyking vir 'n bevolking wat veronderstel dat die betrokke tydperke verteenwoordig die hele datastel, nie 'n monster van 'n groter datastel. Die berekening stappe is soos volg: Bereken die gemiddelde (gemiddeld) prys vir die aantal periodes of waarnemings. Bepaal elke period039s afwyking (naby minder gemiddelde prys). Vierkante elke period039s afwyking. Som die kwadraat afwykings. Verdeel hierdie som deur die aantal waarnemings. Die standaardafwyking is dan gelyk is aan die vierkantswortel van daardie getal. bo die sigblad toon 'n voorbeeld vir 'n 10-tydperk standaardafwyking behulp QQQQ data. Let daarop dat die 10-tydperk gemiddeld word bereken na die 10de tydperk en die gemiddelde wisselkoers van toepassing op al 10 periodes. Die bou van 'n lopende standaardafwyking met hierdie formule sal heel intensiewe wees. Excel het 'n makliker manier met die STDEVP formule. Die tabel hieronder toon die 10-tydperk standaardafwyking gebruik van hierdie formule. Here039s 'n Excel spreiblad dat die standaardafwyking berekeninge toon. Standaardafwyking Waardes Standaardafwyking waardes is afhanklik van die prys van die onder sekuriteit. Securities met 'n hoë pryse, soos Google (550), sal 'n hoër standaard afwyking waardes as sekuriteite met 'n lae pryse, soos Intel (22). Hierdie hoër waardes is nie 'n weerspieëling van 'n hoër wisselvalligheid, maar eerder 'n weerspieëling van die werklike prys. Standaardafwyking waardes word in terme wat direk verband hou met die prys van die onderliggende sekuriteit. Historiese standaardafwyking waardes sal ook beïnvloed word indien 'n sekuriteit ervaar 'n groot prys verandering oor 'n tydperk van tyd. 'N Veiligheidswag wat beweeg van 10 tot 50 sal waarskynlik 'n hoër standaard afwyking op 50 as op 10. Op die grafiek hierbo, links skaal verband hou met die standaardafwyking. Google039s standaardafwyking skaal strek 2,5-35, terwyl die Intel reeks loop 0,10-0,75. Gemiddelde prys veranderinge (afwykings) in Google reeks 2,5-35, terwyl gemiddelde prys veranderinge (afwykings) in Intel wissel van 10 sent tot 75 sent. Ten spyte van die verskeidenheid verskille, kan rasionele agente visueel beoordeel wisselvalligheid veranderinge vir elke sekuriteit. Wisselvalligheid in Intel opgetel vanaf April tot Junie as die standaard afwyking verskuif bo 0,70 talle kere. Google het 'n oplewing in wisselvalligheid in Oktober as die standaard afwyking bo 30. Een geskiet sou hê om die standaardafwyking te verdeel deur die sluitingsprys direk wisselvalligheid vergelyk vir die twee effekte. Die meting van verwagtinge van die huidige waarde van die standaardafwyking kan gebruik word om die belangrikheid van 'n skuif of stel verwagtinge te skat. Dit veronderstel dat die prys veranderinge normaal versprei is met 'n klassieke klok kurwe. Selfs al is die prys veranderinge vir sekuriteite nie altyd normaal verdeel, kan rasionele agente steeds gebruik normale riglyne verspreiding na die betekenis van 'n prys beweging te meet. In 'n normale verspreiding, 68 van die waarnemings val binne een standaardafwyking. 95 van die waarnemings val binne twee standaardafwykings. 99.7 van die waarnemings val binne drie standaardafwykings. Die gebruik van hierdie riglyne, kan handelaars die betekenis van 'n prys beweging skat. 'N skuif groter as een standaardafwyking sou wys bogemiddelde krag of swakheid, afhangende van die rigting van die beweging. bo die grafiek toon Microsoft (MSFT) met 'n 21-dag standaardafwyking in die aanwyser venster. Daar is ongeveer 21 verhandelingsdae in 'n maand en die maandelikse standaardafwyking was 0,88 op die laaste dag. In 'n normale verspreiding, moet 68 van die 21 Waarnemings n prysverandering minder as 88 sent wys. 95 van die 21 Waarnemings moet 'n prysverandering van minder as 1,76 sent (2 x 0,88 of twee standaardafwykings) wys. 99.7 van die waarnemings moet 'n prysverandering van minder as 2,64 (3 x 0,88 of drie standaardafwykings wys. Prysbewegings wat was 1,2 of 3 standaardafwykings sou merkwaardig beskou. Die 21-dag standaardafwyking is nog steeds baie veranderlike as dit gewissel tussen 0,32 en 0,88 vanaf middel Augustus tot middel Desember. 'n 250-daagse bewegende gemiddelde aangewend kan word om die aanwyser glad en vind 'n gemiddelde, wat sowat 68 sent. prysbewegings groter as 68 sent was groter as die 250 - Day SMA van die 21-dag standaardafwyking. Hierdie bogemiddelde prysbewegings dui verhoogde belangstelling dat 'n tendens verandering kan voorbeduiden of merk 'n tempo. Gevolgtrekkings die standaardafwyking is 'n statistiese maatstaf van wisselvalligheid. Hierdie waardes verskaf rasionele agente met 'n skatting vir verwag prysbewegings. prysbewegings groter as die standaard afwyking toon bogemiddelde krag of swakheid. die standaardafwyking word ook gebruik met ander aanwysers, soos Bollinger bands. Hierdie bande is ingestel 2 standaardafwykings bo en onder 'n bewegende gemiddelde. Beweeg dat die bands oorskry word beduidende genoeg om aandag te regverdig geag. Soos met al die aanwysers, moet die standaardafwyking gebruik word in samewerking met ander analise-instrumente, soos momentum ossillators of grafiek patrone. Standaardafwyking en SharpCharts Die standaardafwyking is beskikbaar as 'n aanwyser in SharpCharts met 'n standaard parameter van 10. Hierdie parameter kan verander volgens ontleding behoeftes. Rofweg gesproke, 21 dae is gelyk aan een maand, 63 dae gelyk 'n kwart en 250 dae is gelyk aan een jaar. Die standaardafwyking kan ook gebruik word op weeklikse of maandelikse kaarte. Aanwysers kan die standaard afwyking toegepas deur te kliek gevorderde opsies en dan voeg 'n overlay. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met die standaardafwyking.