Moyenne Mobile Zéro

Ajouter une tendance ou une ligne de moyenne mobile à un graphique S'applique à: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Plus. Moins Pour afficher les tendances des données ou les moyennes mobiles dans un graphique que vous avez créé. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance. Vous pouvez également étendre une ligne de tendance au-delà de vos données réelles pour vous aider à prédire les valeurs futures. Par exemple, la ligne de tendance linéaire suivante prévoit deux trimestres à l'avance et montre clairement une tendance à la hausse qui semble prometteuse pour les ventes futures. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance à un graphique 2-D qui n'est pas empilé, y compris la zone, la barre, la colonne, la ligne, le stock, la dispersion et la bulle. Vous ne pouvez pas ajouter une ligne de tendance à un diagramme 3D, empilé, de radar, de tarte, de surface ou de beignet. Ajouter une ligne de tendance Sur votre graphique, cliquez sur la série de données à laquelle vous souhaitez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile. La ligne de tendance commencera sur le premier point de données de la série de données que vous choisissez. Cochez la case Trendline. Pour choisir un autre type de ligne de tendance, cliquez sur la flèche à côté de Trendline. Puis cliquez sur Exponentiel. Prévision linéaire. Ou moyenne mobile à deux périodes. Pour des lignes de tendance supplémentaires, cliquez sur Plus d'options. Si vous choisissez Plus d'options. Cliquez sur l'option souhaitée dans le volet Format Trendline sous Trendline Options. Si vous sélectionnez Polynomial. Entrez la puissance la plus élevée pour la variable indépendante dans la case Ordre. Si vous sélectionnez Moyenne mobile. Entrez le nombre de périodes à utiliser pour calculer la moyenne mobile dans la zone Période. Astuce: Une ligne de tendance est la plus précise lorsque sa valeur R-carré (un nombre de 0 à 1 qui révèle à quel point les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est à ou près de 1. Lorsque vous ajoutez une ligne de tendance à vos données , Excel calcule automatiquement sa valeur R-squared. Vous pouvez afficher cette valeur sur votre organigramme en cochant la case Afficher le R-carré sur la zone de graphique (fenêtre Format Trendline, Trendline Options). Vous pouvez en apprendre plus sur toutes les options de ligne de tendance dans les sections ci-dessous. Ligne de tendance linéaire Utilisez ce type de ligne de tendance pour créer une ligne droite optimale pour des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif de ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Une ligne de tendance linéaire utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés pour une ligne: où m est la pente et b l'intercepte. La ligne de tendance linéaire suivante montre que les ventes de réfrigérateurs ont constamment augmenté au cours d'une période de 8 ans. Notez que la valeur R-squared (un nombre de 0 à 1 qui révèle comment étroitement les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est 0.9792, qui est un bon ajustement de la ligne aux données. En affichant une ligne courbe optimale, cette ligne de tendance est utile lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et positives. Une ligne de tendance logarithmique utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et ln est la fonction logarithmique naturelle. La courbe de tendance logarithmique suivante montre la croissance démographique prédite des animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espace pour les animaux a diminué. Notez que la valeur R-carré est 0.933, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Cette tendance est utile lorsque vos données fluctuent. Par exemple, lorsque vous analysez les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Typiquement, une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a qu'une seule colline ou une seule vallée, un Ordre 3 a une ou deux collines ou vallées, et un Ordre 4 a jusqu'à trois collines ou vallées. Une ligne de tendance polynomiale ou curviligne utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où b et sont des constantes. La ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) montre la relation entre la vitesse de conduite et la consommation de carburant. Notez que la valeur R-squared est 0.979, ce qui est proche de 1 donc les lignes un bon ajustement aux données. En montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile pour les ensembles de données qui comparent des mesures qui augmentent à un taux spécifique. Par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles de 1 seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une ligne de tendance de puissance utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes. Remarque: Cette option n'est pas disponible lorsque vos données incluent des valeurs négatives ou nulles. Le diagramme de mesure de distance suivant montre la distance en mètres par seconde. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0.986, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux constamment croissants. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une courbe de tendance exponentielle utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et e est la base du logarithme naturel. La ligne de tendance exponentielle suivante montre la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'elle vieillit. Notez que la valeur R-squared est 0,990, ce qui signifie que la ligne s'adapte parfaitement aux données. Moyenne mobile Cette ligne de tendance corrige les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne. Par exemple, si Période est défini sur 2, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, etc. Une ligne de tendance moyenne mobile utilise cette équation: Le nombre de points dans une ligne de tendance moyenne mobile est égal au nombre total de points de la série, Numéro que vous spécifiez pour la période. Dans un diagramme de dispersion, la ligne de tendance est basée sur l'ordre des valeurs x dans le graphique. Pour obtenir un meilleur résultat, triez les valeurs x avant d'ajouter une moyenne mobile. La moyenne mobile exponentielle à zéro-relais (ZLEMA) est une variation de l'EMA (voir Moyenne mobile exponentielle) Ce qui ajoute un momentum terme visant à réduire le retard dans la moyenne afin de suivre les prix actuels plus étroitement. Pour une période de N jours donnée, la formule est Où la période de ldquolagrdquo est (N-1) 2. Une EMA simple appliquée aux points de ligne droite finit toujours par être la fermeture à (N-1) il ya 2 jours. Donc l'idée d'ajouter dans cette différence ldquoclose - closelagrdquo est de compenser ce retard, de faire de la piste ZLEMA une ligne droite exactement. Bien sûr, les données réelles sont rarement une ligne droite, mais le principe est de pousser le ZLEMA vers approximativement le courant fermer. Le calcul se termine toujours comme différents poids sur chaque prix passé. L'effet du terme de la quantité de mouvement est de faire des prix récurrents et de peser, et donc de suivre de près, et avec des poids négatifs sur les termes passés. Therersquos un saut soudain dans les poids au point de retard de momentum. Par exemple, le graphe suivant est le poids de N15 (point de retard 7). Le retard EMA sur une droite peut être calculé facilement en utilisant la formule de puissance pour l'EMA (voir Moyenne mobile exponentielle), appliquée à une suite infinie de prix allant vers le bas par 1 chaque jour et atteignant 0 à aujourd'hui. Sur les séquences non linéaires, le retard n'est pas un simple (N-1) 2. Mais peut varier selon la forme, la période des composantes cycliques, etc. Copyright 2003, 2006, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart est un logiciel libre que vous pouvez le redistribuer et / ou le modifier sous les termes du GNU General Licence Publique telle que publiée par la Free Software Foundation ou version 3, ou (à votre choix) toute version ultérieure. Zero Lag Moyenne Moyenne Intermédiaire Trading Stratégie (Entrée 038 Filtre) I. Stratégie de Trading Développeur: John Ehlers et Ric Way. Source: Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (enfin, presque). Concept: Tendance selon la stratégie de négociation basée sur les filtres de moyenne mobile. But de la recherche: Vérifier le rendement de la moyenne mobile Zero Lag (ZLMA). Spécifications: Tableau 1. Résultats: Figure 1-2. Filtre de commerce: Long métiers: Zero (ZLMA) traverse la moyenne mobile exponentielle (EMA). Métiers courtes: La moyenne mobile à zéro-relais (ZLMA) traverse la moyenne mobile exponentielle (EMA). Portefeuille: 42 marchés à terme de quatre grands secteurs de marché (matières premières, devises, taux d'intérêt et indices boursiers). Données: 36 ans depuis 1980. Plateforme de test: MATLAB. II. Test de sensibilité Tous les graphiques 3-D sont suivis par des graphiques de courbes en 2-D pour le facteur de profit, le ratio de Sharpe, l'indice de performance de l'ulcère, le TCAC, le tirage maximal, le pourcentage des métiers rentables et le cours moyen. Win Moy. Ratio de perte. La dernière image montre la sensibilité de la courbe d'équité. Variables testées: LookBack, Threshold (Définitions: Tableau 1): Figure 1 Performance du portefeuille (entrées: Tableau 1 Commission amp Slippage: 0). Moyenne mobile exponentielle (EMA): Alpha 2 (LookBack 1) EMAi Alpha Closei (1 Alpha) EMAi 1 Index: i Barre actuelle. (ZLMA): Alpha 2 (LookBack 1) ZLMAi Alpha (Gain EMAi (Closei ZLMAi 1)) (1 Alpha) ZLMAi 1 Index: i Barre actuelle. Gain variable (de la formule ZLMA): Si la variable Gain est nulle, la ZLMA devient simplement une EMA. Si le Gain est suffisamment grand, le ZLMA suit le prix à toutes fins pratiques (c'est-à-dire le retard minimal et le lissage minimum). Par conséquent, nous recherchons une valeur de Gain qui est un compromis satisfaisant. Pour obtenir la moindre quantité d'erreur (Erreur Closei ZLMAi), une boucle recherche la meilleure valeur de Gain en faisant varier la variable Gain du GainLimit inférieur au GainLimit supérieur. La valeur par défaut de la variable GainLimit est 5 (cette valeur est étudiée plus en détail dans la prochaine entrée de blog). LookBack 60, 1000, Étape 20 GainLimit 5 Signal long: ZLMAi traverse EMAi et 100LeastError ATRi gt Index de seuil: i Barre actuelle. Signal court: ZLMAi croise sous EMAi, et 100LeastError ATRi gt Indice de seuil: i Barre actuelle. Remarque: Erreur Closei ZLMAi. Le LeastError est une erreur pour la meilleure valeur de Gain trouvée via une boucle qui s'exécute bar-par-bar du GainLimit inférieur au GainLimit supérieur. Dans le document original. Le LeastError n'est pas normalisé par l'ATR (Average True Range) mais par un cours de clôture. Ce n'est pas suffisant pour les tests sur contrats à terme continus et donc la formule originale a été ajustée. Mode: Le système d'inversion à deux phases (longshort). Seuil 0, 200, Étape 5 Travaux longs: Un achat à l'ouverture est placé après un long signal. Métiers courtes: Une vente à l'ouverture est placée après une sortie de perte de stop de signal court: ATR (ATRLength) est la moyenne vraie gamme sur une période de ATRLength. ATRStop est un multiple d'ATR (ATRLength). Long métiers: Un arrêt de vente est placé à l'entrée ATR (ATRLength) ATRStop. Métiers courtes: Un arrêt d'achat est placé à l'entrée ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Étape 20 Seuil 0, 200, Étape 5 Tableau 2 Entrées: Tableau 1 Taille fractionnaire fixe: 1 Commission amp Slippage: 100 Round Turn. V. Research Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (bien, presque): Tous les filtres de lissage et les moyennes mobiles ont un retard. C'est une loi. Le retard est nécessaire parce que le lissage est fait en utilisant les données passées. Par conséquent, la moyenne inclut les effets des données il ya plusieurs bars. Dans cet article, nous vous montrons comment supprimer une quantité sélectionnée de décalage d'une moyenne mobile exponentielle (EMA). Supprimer tous les lag n'est pas nécessairement une bonne chose parce qu'aucun délai l'indicateur serait juste suivre le prix que vous filtrez. C'est-à-dire, le montant du lag supprimé est un compromis avec la quantité de lissage que vous êtes prêt à renoncer. VI. Rating: Zero Lag Moving Moyenne Filtre Trading Stratégie VII. Résumé La stratégie de négociation basée sur la moyenne mobile Zero Lag ne fonctionne pas de façon significative supérieure à la stratégie basée sur la moyenne mobile Hull ou d'autres alternatives. ALPHA 20 MC Système de négociation CFTC REGLE 4.41: LES RÉSULTATS DE PERFORMANCE HYPOTHÉTIQUES OU SIMULÉS ONT CERTAINES LIMITATIONS. UNLIKE UN RAPPORT DE PERFORMANCE RÉELLE, LES RÉSULTATS SIMULÉS NE REPRÉSENTENT PAS DE COMMERCE RÉEL. EN OUTRE, LES COMMERCES N'AI PAS ETE EXECUTES, LES RESULTATS PEUVENT ETRE COMPENSES POUR L'INCIDENCE DE CERTAINS FACTEURS DE MARCHE, TELS QUE LE MANQUE DE LIQUIDITE. LES PROGRAMMES SIMULTANÉS DE COMMERCE EN GÉNÉRAL SONT ÉGALEMENT SUJETS AU FAIT QU'ILS SONT CONÇUS AVEC LE BÉNÉFICE DE HINDSIGHT. AUCUNE REPRÉSENTATION N'EST FAITE QUE TOUT COMPTE EST OU PEUT PROBABILISER DE COMPRENDRE DES BÉNÉFICES OU DES PERTES SIMILAIRES À CELLES INDIQUÉES. DIVULGATION DE RISQUES: GOUVERNEMENT DES ÉTATS-UNIS OBLIGATOIRE EXONÉRATION DE RESPONSABILITÉ CFTC RÈGLE 4.41