Matriks eksponensial moving average

29 September 2013 Moving average by konvolution Apa itu rata-rata bergerak dan apa gunanya Bagaimana cara moving averaging dilakukan dengan menggunakan konvolusi Moving average adalah operasi sederhana yang biasanya digunakan untuk menekan noise dari sinyal: kita tetapkan nilai setiap titik ke arah Rata-rata nilai di lingkungannya. Dengan rumus: Disini x adalah input dan y adalah sinyal output, sedangkan ukuran jendela adalah w, seharusnya aneh. Rumus di atas menggambarkan operasi simetris: sampel diambil dari kedua sisi titik sebenarnya. Berikut adalah contoh kehidupan nyata. Titik di mana jendela diletakkan sebenarnya berwarna merah. Nilai di luar x seharusnya nol: Untuk bermain-main dan melihat efek rata-rata bergerak, lihatlah demonstrasi interaktif ini. Cara melakukannya dengan konvolusi Seperti yang mungkin Anda ketahui, menghitung rata-rata pergerakan sederhana sama dengan konvolusi: pada kedua kasus, sebuah jendela tergelincir sepanjang sinyal dan elemen di jendela dirangkum. Jadi, cobalah untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan konvolusi. Gunakan parameter berikut: Output yang diinginkan adalah: Sebagai pendekatan pertama, mari kita coba apa yang kita dapatkan dengan menggabungkan sinyal x dengan kernel k berikut: Outputnya persis tiga kali lebih besar dari yang diharapkan. Bisa juga dilihat, bahwa nilai output adalah rangkuman ketiga elemen di jendela. Hal ini karena selama konvolusi jendela tergelincir, semua elemen di dalamnya dikalikan dengan satu dan kemudian diringkas: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Untuk mendapatkan nilai y yang diinginkan. Output harus dibagi dengan 3: Dengan rumus termasuk pembagiannya: Tapi bukankah optimal melakukan pembagian selama konvolusi Inilah ide dengan menata ulang persamaan: Jadi kita akan menggunakan kernel k berikut: Dengan cara ini kita akan Mendapatkan output yang diinginkan: Secara umum: jika kita ingin melakukan moving average dengan konvolusi yang memiliki ukuran jendela w. Kita akan menggunakan kernel k berikut: Fungsi sederhana untuk melakukan moving average adalah: Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer. , Dan mereka digunakan untuk membuat indikator seperti moving average convergence divergence (MACD) dan prosentase harga osilator (PPO). Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka jika digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan. Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA memang berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk tindakan harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar berada dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Misalnya, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu batang ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday. Exactential Moving Average (EMA) Dijelaskan Seperti yang kita katakan pada pelajaran sebelumnya, sederhana Moving averages dapat terdistorsi oleh paku. Kita akan mulai dengan sebuah contoh. Katakanlah kita merencanakan SMA 5-periode pada grafik harian EURUSD. Harga penutupan untuk 5 hari terakhir adalah sebagai berikut: Rata-rata pergerakan sederhana akan dihitung sebagai berikut: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 Cukup sederhana, benar Nah bagaimana jika ada laporan berita Hari 2 yang menyebabkan euro Untuk menjatuhkan seluruh papan. Hal ini menyebabkan EURUSD merosot dan ditutup pada 1,3000. Mari lihat apa efeknya pada 5 periode SMA ini. Rata-rata pergerakan sederhana akan dihitung sebagai berikut: Hasil dari rata-rata pergerakan sederhana akan jauh lebih rendah dan akan memberi Anda gagasan bahwa harganya benar-benar turun, padahal kenyataannya, Hari 2 hanyalah sebuah acara satu kali. Disebabkan oleh buruknya hasil sebuah laporan ekonomi. Poin yang ingin kita buat adalah bahwa terkadang rata-rata bergerak sederhana mungkin terlalu sederhana. Kalau saja ada cara agar Anda bisa memfilter lonjakan ini sehingga Anda tidak akan mendapatkan ide yang salah. Hmm8230 Tunggu sebentar. Ya, ada cara It8217 yang disebut Exponential Moving Average Exponential moving averages (EMA) memberi bobot lebih banyak pada periode terbaru. Dalam contoh di atas, EMA akan memberi bobot lebih pada harga pada hari-hari terakhir, yang akan menjadi Hari 3, 4, dan 5. Ini berarti bahwa lonjakan pada Hari ke 2 akan bernilai lebih rendah dan tidak akan sebesar Sebuah efek pada moving average karena jika kita menghitung untuk moving average sederhana. Jika Anda memikirkannya, ini sangat masuk akal karena apa yang dilakukan ini lebih menekankan pada apa yang dilakukan pedagang baru-baru ini. Exponential Moving Average (EMA) dan Simple Moving Average (SMA) Side By Side Mari kita melihat grafik 4 jam USDJPY untuk menyoroti bagaimana rata-rata bergerak sederhana (SMA) dan eksponensial moving average (EMA) akan terlihat berdampingan. Pada grafik. Perhatikan bagaimana garis merah (30 EMA) nampaknya lebih mendekati harga dibanding garis biru (SMA 30). Ini berarti bahwa hal itu lebih akurat mewakili tindakan harga terkini. Anda mungkin bisa menebak mengapa ini terjadi. Ini karena rata-rata bergerak eksponensial lebih menekankan pada apa yang telah terjadi akhir-akhir ini. Saat berdagang, jauh lebih penting untuk melihat apa yang dilakukan pedagang SEKARANG daripada apa yang mereka lakukan minggu lalu atau bulan lalu. Simpan kemajuan Anda dengan masuk dan menandai pelajaran selesai