Movimento média variável comprimento

Vidya - Índice Variável Dinâmica Média Vidya ndash Índice Variável A média dinâmica foi criada por Tushar S. Chande. É um tipo de média móvel. Que ajusta seu comprimento de acordo com a volatilidade do mercado. Quanto maior a volatilidade, maior é a importância dada aos preços reais e vice-versa. À medida que a volatilidade aumenta, Vidya se torna mais sensível e se adapta mais rapidamente às mudanças de preços. À medida que a volatilidade diminui, Vidya desacelera. Determine os períodos de tempo para o cálculo do desvio padrão de curto prazo e longo prazo (normalmente no período de 9 e 30 dias) Calcule o fator Alfa como segue: Alfa 0,2 x ((StDev Fechar 9) (1 ndash alfa) x Vidya n-1 StDev Desvio padrão O uso de indicador para negociação é semelhante a outras médias móveis. Nota: A principal vantagem do Vidya é que ele se adapta à volatilidade real do mercado. Por isso, torna-se um dos poucos indicadores que levam em consideração este aspecto do mercado. Um par de anos mais tarde Tushar S. Chande ajustou Vidya de tal maneira que implica também seu OCM ndash Chande Momentum Oscillator como uma parte de sua construção. Se você está interessado em um estudo mais aprofundado deste indicador técnico e prefere soluções prontas para servir, esta seção pode ser do seu interesse. Lá você pode encontrar todos os indicadores disponíveis na lima de Excel para transferência. A função da média móvel (comprimento variável) retorna a média movente de um campo sobre um período de tempo variável. Parâmetros ------------------ Dados Os dados a serem utilizados na média. Isso é tipicamente um campo em uma série de dados ou um valor calculado. Período O número de barras de dados a incluir na média, incluindo o valor atual. Por exemplo, um período de 3 inclui o valor atual e os dois valores anteriores. Período máximo O valor máximo que o Período pode conter. Valores maiores exigem que a memória extra seja reservada para que essa função seja calculada. Nota: Um ponto final para o parâmetro Period pode ser simulado usando a função Lag para obter um valor anterior dessa função. Consulte as notas da função Lag para obter mais informações. Função Valor -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- A média móvel no início de uma série de dados não é definida até que haja valores suficientes para preencher o período determinado. Se o período for maior do que o período máximo ou negativo, o valor não é definido. Se o período contiver um número fracionário, somente a parte inteira será usada. Uso ----------- As funções de comprimento variável podem ser usadas em associação com outros cálculos, como as funções Bars Since, para determinar valores desde que ocorreu um evento. Por exemplo, a seguinte fórmula retornaria a média do campo High desde o valor mais alto nas últimas dez barras: MAVL (High, Add (BarsSinceHigh (High, 10) 1) 10) As médias móveis são úteis para suavizar ruidosas raw Dados, como os preços diários. Os dados de preços podem variar muito do dia-a-dia, obscurecendo se o preço está subindo ou descendo ao longo do tempo. Observando a média móvel do preço, pode-se ver um quadro mais geral das tendências subjacentes. Uma vez que as médias móveis podem ser usadas para ver as tendências, elas também podem ser usadas para ver se os dados estão diminuindo a tendência. Os sistemas entryexit frequentemente comparam dados com uma média móvel para determinar se ela está suportando uma tendência ou iniciando uma nova. Veja também a amostra de sistemas entryexit para um exemplo de utilização de uma média móvel em um sistema entryexit. Variável média móvel (VMA) aka Índice de volatilidade Dynamic Ave (VIDYA) A variável média móvel (VMA) também conhecida como Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) foi desenvolvida por Tushar S. Chande e apresentado pela primeira vez na edição de março de 1992 da Análise Técnica de Stocks e Commodities 8211 Adaptar as Médias Móveis à Volatilidade de Mercado A teoria de Chande8217s era que o desempenho de uma média móvel exponencial poderia ser melhorado usando um Índice de Volatilidade (VI) para ajustar O período de suavização à medida que as condições do mercado mudam. A idéia é que quando os preços estão congestionados uma média deve abrandar para evitar whipsaws, mas quando os preços tendem fortemente uma média deve acelerar para capturar os principais movimentos de preços. Ele não foi a primeira pessoa a pensar ao longo destas linhas George R. Arrington, Ph. D introduziu uma variável Média Móvel Simples com base no Desvio Padrão na edição de Junho de 1991 da Análise Técnica de Stocks amp Commodities 8211 Construindo uma média móvel variável VLMA). O YIDYA no entanto representou um enorme passo em frente a partir do VLMA, porque permitiu uma muito maior disseminação de períodos de suavização. Como calcular uma variável média móvel VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Usuários escolha de uma medida de volatilidade ou força de tendência. N Período de suavização constante selecionado pelo usuário. Aqui está um exemplo de um período 3 VMA com um período 3 Eficiência Ratio (ER) como o VI: Como o VIDYA Smoothing é alterado pelo índice de volatilidade A variável Moving Average é único em que não tem limite superior ou inferior à sua suavização : O período de suavização VMA pode ir infinitamente alto até que o Índice de Volatilidade seja igual a zero em que ponto a média resultante parará de se mover e será igual ao VMA anterior. Quando o Índice de Volatilidade é igual a 1, o período de suavização será igual à constante selecionada pelo usuário. 8216N8217 observe como quando o eixo Y N, o eixo X 1. No entanto, se o índice de volatilidade usado puder subir acima de 1 (como o Índice de Desvio Padrão) Então o período de suavização pode cair abaixo da constante selecionada pelo usuário. Quando o VI (N2) 0,5, então o período de suavização será 1, que é igual ao preço em si. Portanto, o VI que é usado não deve subir acima de (N2) 0,5 e se o fizer em ocasiões, então este limite deve ser escrito na fórmula. Um olhar para o alfa real Como o VMA é como o nome sugere, variável, o 8216Actual Alpha8217 não é estático, mas é influenciado pelo VI. Alterando a constante 8216N8217 entretanto a interpretação do VI muda grandemente: Acima você pode ver um exemplo do 8216Actual Alpha8217 eo período de alisamento resultante para um VMA com um 8216N8217 de 1 e um 8216N8217 de 5. Sabemos que quando o VI 1 (Indicando que o estoque tende perfeitamente) o período de suavização 8216N8217. Portanto, os períodos de suavização mais rápidos possíveis nestes exemplos seriam 1 e 5, respectivamente, não uma grande diferença. Mas é surpreendente ver o que um enorme impacto mudando 8216N8217 apenas alguns pontos tem global. Na verdade, como 8216N8217 aumenta o VMA resultante move exponencialmente mais lento. Este afeto é um pouco como a quadratura usada por Kaufman em sua média móvel adaptável. Qual índice de volatilidade para usar Chande usou originalmente o índice de desvio padrão como seu VI e este é o tipicamente usado quando as pessoas falam sobre um VIDYA. Mas, mais tarde, no artigo de outubro de 1995, ele sugeriu o uso de seu próprio Chande Momentum Oscillator (CMO). Como o CMO varia entre 100 e -100, para usá-lo neste aplicativo, devemos ter o valor absoluto dividido por 100. O resultado é idêntico ao Eficiência (R) e é o VI usado com mais freqüência quando as pessoas se referem a um VMA . Qualquer medida de volatilidade ou resistência à tendência pode ser utilizada no entanto desde que se ajuste entre uma gama de zero a (N2) 0,5 onde as leituras mais elevadas indicam uma tendência mais forte. Índices de Volatilidade Usados ​​para Testes Como parte do 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216, testamos os seguintes indicadores como o Índice de Volatilidade em uma Média Variável de Movimentação: Existem outros que você acha que valem a pena ser testados Por favor, deixe-nos saber na seção de comentários no fundo. Variable Moving Average Arquivo do Excel Eu reuni uma planilha do Excel contendo a variável média móvel e a disponibilizou para download gratuito. Ele contém uma versão 8216basic8217 que mostra todo o trabalho e um 8216fancy8217 um que irá ajustar automaticamente para o comprimento, bem como o índice de volatilidade que você especificar. Encontre-o no seguinte link próximo à parte inferior da página em Downloads Indicadores técnicos: Média móvel variável (VMA) Variável de 10 dias Exemplo de média móvel, VI Taxa de eficiência de 50 dias Graças Brother isso é ótimo. A explicação da matemática por trás dele é muito útil agora que eu entendo como cada parte da equação funciona eu posso jogar com ele um question8230 VMA1 para o ponto de dados do punho que você acabou de usar o Close1 e, nesse caso, por que não usar apenas Close1 deve Ser mais responsivo à mudança de preço Eu tenho que concordar com steveplace, heteroskedacity é difícil de explicar às 7:00 da manhã lol Feliz que você achou útil Peter. Eu encontro algumas das fórmulas em torno da correia fotorreceptora para estas coisas realmente difíceis de ler porque eu don8217t tenho toda a instrução formal da matemática. É por isso que eu quebrar tudo e mostrar o trabalho para que não haja confusão. Com relação à sua pergunta o VMA ainda é uma média móvel exponencial (EMA) etfhqblog20101108exponential-moving-average, mas com um alfa dinâmico em vez de um constante. Todos os EMAs usam sua média anterior à medida que avançam, mas precisam ser semeados com um número no início (geralmente o fechamento anterior) EMA EMA (1) (Close EMA (1)). Se você continuou a usar o fechamento anterior, em seguida, a média seria acompanhar o preço tão de perto como para combiná-lo quase exatamente. Faça o download da planilha se já tiver haven8217t e tente. Vai para a célula J5 no final da fórmula que dirá IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) mude isto para ler IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82218221)) preencher esta fórmula para o fundo da coluna e, em seguida, referenciará o fechamento anterior em vez do VMA anterior. BTW Eu só notei que eu tinha a planilha definida para a atualização de cálculo manual em vez de automática. Você pode querer alterar isso ou baixá-lo novamente, como eu já corrigi-lo agora. Sayyed 5 anos atrás eu estou usando VMA junto com outros MA8217s (simples, exp, ponderada, vol ponderada, triangular). Devo usar o mesmo período para VMA como o período para outras médias uso intersecção como o meu buysell pontos como MA8217s outros ou devo usar a direção de VMA como o meu sinal buysell obrigado pelo seu apoio. Derry Brown 5 anos atrás Você pode ver resultados de teste para várias das MAs que você mencionou aqui 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators A resposta à sua pergunta depende se você está usando-os como parte de um sistema mecânico ou um sistema discricionário. Eu não testei os resultados de cruzamentos MA entre diferentes tipos de MAs, mas eu wouldn8217t esperar que esta seja uma abordagem eficaz. Cada tipo de média móvel é único por isso não é necessário usar o mesmo período de suavização eo VMA é tão diferente do que ele deve ser tratado como uma média totalmente separada. Espero que isso ajude DerryThis pergunta já tem uma resposta aqui: Estou tentando calcular crossover de médias móveis com datas variáveis. Meu banco de dados está estruturado: Por exemplo, Id gostaria de descobrir se o preço médio de volta X dias nunca fica maior do que o preço médio de volta Y dias nos últimos Z dias. Cada um desses períodos de tempo é variável. Isso precisa ser executado para cada estoque no banco de dados (cerca de 3000 ações com preços de volta 100 anos). Eu estou um pouco preso neste, o que eu tenho atualmente é uma confusão de subconsultas SQL que não funcionam porque eles não podem conta para o fato de que X, Y e Z podem ser qualquer valor (0-N). Ou seja, nos últimos 5 dias eu poderia estar procurando um estoque onde a média de 40 dias é de 5 ou 5 40. Ou eu poderia estar olhando nos últimos 40 dias para encontrar ações onde a média móvel de 10 dias é de 30 Dia média móvel. Esta questão é diferente das outras questões, pois há variável curtas e longas datas, bem como um termo variável. Pediu 27 de abril 13 às 14:51 marcado como duplicado por Cheran Shunmugavel. Jean-Bernard Pellerin. Tikhon Jelvis. Akond Roman C Apr 28 13 at 9:01 Esta questão foi marcada como uma duplicata exata de uma questão existente. Por favor, veja estas mensagens anteriores no Stackoverflow: Estas postagens têm soluções para sua pergunta. Esta questão é diferente das outras questões, pois há variável curtas e longas datas, bem como um termo variável. Ndash user1797484 Apr 28 13 at 13:46 Eu acho que a maneira mais direta de fazer uma média móvel no MySQL está usando uma subconsulta correlacionada. Aqui está um exemplo: Você precisa preencher os valores de xey. Por razões de desempenho, você vai querer um índice sobre os preços (stockid, data, closingprice). Se você tiver uma opção para outro banco de dados, Oracle, Postgres e SQL Server 2017 oferecem soluções muito melhores para esse problema. No Postgres, você pode escrever isso como: