Weighted Moving Average Is

Gleitender Durchschnitt (Gleitender Durchschnitt, MA). Gleitender Durchschnitt . ,. Aufrechtzuerhalten. . Gleitender Durchschnitt , , , . . , Gleitender Durchschnitt , , . (Einfacher gleitender Durchschnitt). (Exponentieller gleitender mittlerer linearer gewichteter gleitender Durchschnitt). . Gleitender Durchschnitt, , . Gleitender Durchschnitt , . Aufrechtzuerhalten. . : Gleitender Durchschnitt,,. : Simple Moving Average (SMA) Exponentiell Gleitender Durchschnitt (EMA) Glatter Gleitender Durchschnitt (SMMA) Linearer Gewichteter Gleitender Durchschnitt (LWMA) -, MQL5 Wizard. (Simple Moving Average, SMA),, (, 12). SMA SUM (SCHLIESSEN (i), N) N SUMENSCHLIESSEN (i) N. (Exponential Moving Average, EMA). . -: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) SCHLIESSEN (i) EMA (i - 1) P. (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N): SMMA (i) (SMMA1 (N-1) SCHLIESSEN (i)) N: PREVSUM SMMA (i & ndash; 1) N SMMA (I) (PREVSUM - SMMA (i - 1) SCHLIESSEN (i)) N SUM SUM1 N, PREVSUM SMMA (i-1) SMMA (i) () CLOSE (i) N. : SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) SCHLIESSEN (i)) N - (linear gewichtetes gleitendes Mittel, LWMA),. : SUM (i, N) N. Die unheimliche Art, wie ein gleitender Durchschnitt den Trend aus einer Masse von verwirrenden Messungen freisetzt, ist zu sehen Plotten der 10 Tage gleitenden Durchschnitt zusammen mit dem ursprünglichen täglichen Gewichte, als kleine Diamanten gezeigt. Die bisherigen gleitenden Mittelwerte haben für alle Tage im Mittel gleichwertige Bedeutung. Das muss nicht so sein. Wenn Sie darüber nachdenken, macht es nicht viel Sinn, vor allem, wenn youre daran interessiert, mit einem längerfristigen gleitenden Durchschnitt zu glätten zufällige Beulen in den Trend. Angenommen, youre mit einem 20 Tage gleitenden Durchschnitt. Warum sollte Ihr Gewicht vor fast drei Wochen gleichermaßen relevant sein, um den aktuellen Trend als Ihr Gewicht an diesem Morgen Verschiedene Formen der gewichteten gleitenden Durchschnitte wurden entwickelt, um diesen Einwand zu lösen. Anstatt nur die Messungen für eine Folge von Tagen aufzuaddieren und durch die Anzahl der Tage zu teilen, wird in einem gewichteten gleitenden Durchschnitt jede Messung zunächst mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, der sich von Tag zu Tag unterscheidet. Die endgültige Summe wird nicht durch die Anzahl der Tage geteilt, sondern durch die Summe aller Gewichtungsfaktoren. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Tage und kleinere Faktoren für Messungen weiter zurück in der Zeit verwendet werden, wird der Trend mehr auf neue Änderungen ansprechen, ohne die Glättung eines gleitenden Durchschnitts zu opfern. Ein ungewichteter gleitender Durchschnitt ist einfach ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit allen Gewichtsfaktoren gleich 1. Sie können beliebige Gewichtsfaktoren verwenden, die Sie mögen, aber ein bestimmter Satz mit dem jawbreaking monicker Exponential Smoothed Moving Average hat sich in Anwendungen von Luftverteidigungsradar als nützlich erwiesen Zum Handel der Chicago Schweinebauchmarkt. Wir können es auch an unseren Bäuchen arbeiten. Dieser Graph vergleicht die Gewichtungsfaktoren für einen exponentiell geglätteten 20 Tage gleitenden Durchschnitt mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, der jeden Tag gleichmäßig gewichtet. Exponentielle Glättung gibt die heutige Messung zweimal die Bedeutung, die der einfache Durchschnitt würde es zuweisen, gestern Messung ein wenig weniger als das, und jeden aufeinander folgenden Tag weniger als sein Vorgänger mit Tag 20 trägt nur 20 so viel zum Ergebnis wie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Die Gewichtungsfaktoren in einem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt sind aufeinanderfolgende Potenzen einer Zahl, die Glättungskonstante genannt wird. Ein exponentiell geglättetes gleitendes Mittel mit einer Glättungskonstanten von 1 ist identisch mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, da 1 bis zu einer beliebigen Leistung 1 ist. Glättungskonstanten kleiner 1 gewichten jüngere Daten stärker, wobei die Vorspannung zu den jüngsten Messungen als Glättung ansteigt Konstant auf Null ab. Wenn die Glättungskonstante 1 übersteigt, werden ältere Daten stärker gewichtet als die jüngsten Messungen. Dieses Diagramm zeigt die Gewichtungsfaktoren, die sich aus unterschiedlichen Werten der Glättungskonstante ergeben. Man beachte, wie die Gewichtungsfaktoren alle 1 sind, wenn die Glättungskonstante gleich 1 ist. Wenn die Glättungskonstante zwischen 0,5 und 0,9 liegt, fällt das Gewicht, das an alte Daten gegeben wird, so schnell weg, verglichen mit neueren Messungen, dass es keine Notwendigkeit gibt, den gleitenden Durchschnitt zu begrenzen Eine bestimmte Anzahl von Tagen können wir alle Daten, die wir haben, direkt auf den Anfang zurücksetzen und die aus der Glättungskonstante berechneten Gewichtungsfaktoren automatisch die alten Daten verwerfen, da es für den aktuellen Trend irrelevant wird.