Moving Genomsnittet Spss

Flyttande medelvärden Vad är de? Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för den aktuella trenden. Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning, eftersom MA är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter En gång bestämd är det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att låta handlare se på jämn data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationer som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av en rörelse genomsnittet, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA, beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden. För att exempelvis beräkna ett grundläggande 10-dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan Dela resultatet med 10 I figur 1 divideras summan av priserna för de senaste 10 dagarna 110 med antalet dagar 10 för att komma fram till 10 dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagarsmedelvärde i stället skulle samma typ av beräkning göras men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna. Det resulterande genomsnittet under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge företagen en uppfattning om hur en tillgång prissätts relativt de senaste 10 dagarna. Kanske undrar du varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett glidande medelvärde och inte bara ett vanligt medel Svaret är att när nya värden blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma i att ersätta dem Således flyttas datasatsen kontinuerligt för att redogöra för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den aktuella informationen redovisas i figur 2, när det nya värdet på 5 läggs till i uppsättningen , den röda rutan som representerar de senaste 10 datapunkterna flyttas åt höger och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter högt värdet på 15, skulle du förvänta dig att se genomsnittet av t hans dataset minskar, vilket gör det, i det här fallet från 11 till 10.What Moving Averages Look Like När välvärdena för MA har beräknats, plottas de på ett diagram och kopplas sedan till för att skapa en rörlig genomsnittslinje Dessa kurvor linjer är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer på detta senare. Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder används i beräkningen Dessa kurvor kan tyckas distraherande eller förvirrande först, men du kommer att bli vana vid dem som tiden går. Den röda linjen är helt enkelt genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset över senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, ska vi introducera en annan typ av rörligt medelvärde och undersöka hur det skiljer sig från det tidigare nämnda enkla rörliga genomsnittet. Det enkla glidande medlet är extremt pop ular bland handlare, men som alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien är vägd densamma, oavsett var det sker i sekvensen. Kritiker hävdar att Senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre uppgifterna och borde få större inverkan på slutresultatet. På grund av denna kritik började näringsidkare lägga större vikt vid de senaste uppgifterna, som sedan lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, Den mest populära är den exponentiella glidande genomsnittliga EMA För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad är skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Det exponentiella glidande medlet är en typ av glidande medelvärde som ger mer vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer mottagligt för ny information Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många tra eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvationen. När du använder formeln för att beräkna den första punkten hos EMA kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för använd som tidigare EMA Det här lilla problemet kan lösas genom att starta beräkningen med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel därifrån Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både en enkel glidande medelvärdet och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, låt oss ta en titt på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA , kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5 är antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt identiskt 15, men EMA svarar m malm snabbt till de förändrade priserna Observera hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sänks. Denna lyhördhet är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. What Använder de olika dagarna Medflyttande medelvärden är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill ha när de skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar Ju kortare tidsintervallet användes för att skapa medelvärdet desto känsligare blir det för prisändringar Ju längre tidspositionen är, desto mindre känslig eller mer utjämning blir medeltiden Det finns ingen rätt tidsram att använda när Skapa ditt glidande medelvärde Det bästa sättet att ta reda på vilket som passar dig bäst är att experimentera med ett antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. Möjliga medelvärden Så här använder du dem. Några av de primära funktionerna Oss av ett rörligt medelvärde är att identifiera trender och reverseringar mäta styrkan hos en tillgång s moment och bestämma potentiella områden där en tillgång kommer att hitta stöd eller motstånd I det här avsnittet kommer vi att påpeka hur olika tidsperioder kan övervaka momentum och hur glidande medelvärden kan vara till nytta vid inställning av stoppförluster Vidare kommer vi att ta itu med några av de förmågor och begränsningar av glidande medelvärden som man bör överväga när man använder dem som en del av en handelsrutin. Trend Identifierande trender är en av nyckelfunktionerna för glidande medelvärden som används Av de flesta handlare som försöker göra trenden sin vän Rörande medelvärden sänker indikatorer vilket innebär att de inte förutsäger nya trender, men bekräftar trenderna när de har fastställts. Som du kan se i Figur 1, anses ett lager vara i ett uptrend när priset är över ett glidande medelvärde och medeltalet är sluttande uppåt Omvänt kommer en näringsidkare att använda ett pris under ett nedåtgående sluttande medel för att bekräfta en nedåtgående trend Många näringsidkare kommer bara att överväga att hålla en lång position i en tillgång när priset handlar över ett glidande medelvärde. Denna enkla regel kan hjälpa till att se till att trenden fungerar i handlarens favor. Momentum Många nybörjare handlar om hur det är möjligt att mäta momentum och hur glidande medelvärden kan användas för att hantera en sådan prestation Det enkla svaret är att vara noga med de tidsperioder som används för att skapa medelvärdet, eftersom varje tidsperiod kan ge värdefull inblick i olika typer av momentum. I allmänhet kan kortsiktigt momentum mätas genom att titta på glidande medelvärden som fokuserar på tidsperioder på 20 dagar eller mindre. Kollar på glidmedel som skapas med en period av 20 till 100 dagar betraktas allmänt som ett bra mått på medellång sikt. använder 100 dagar eller mer i beräkningen kan användas som ett mått på långsiktigt momentum Sunt förnuft bör berätta att ett 15-dagars glidande medelvärde är en mer lämplig åtgärd av kortsiktigt momentum Än ett 200-dagars glidande medelvärde. En av de bästa metoderna för att bestämma styrkan och riktningen för en tillgång s moment är att placera tre glidande medelvärden på ett diagram och sedan uppmärksamma hur de staplar upp i förhållande till varandra. De tre Flyttande medelvärden som brukar användas har olika tidsramar i ett försök att representera kortsiktiga, medellånga och långsiktiga prisrörelser. I Figur 2 ses stark uppåtgående moment när kortfristiga medelvärden ligger över längre siktvärden och de två genomsnitten är divergerande Omvänt, när de kortare medelvärdena ligger under de längre siktvärdena är momentet i nedåtriktad riktning. Stöd En annan gemensam användning av glidande medelvärden är att bestämma potentiella prisstöd. Det tar inte mycket erfarenhet av hantera glidande medelvärden för att märka att det fallande priset på en tillgång ofta kommer att stoppa och vända riktningen på samma nivå som ett viktigt medelvärde. Till exempel, i Figur 3 kan du se att 200- Dagens glidande medel kunde stärka priset på beståndet efter att det föll från dess höga närhet 32 ​​Många handlare kommer att förutse en studsning av stora glidande medelvärden och kommer att använda andra tekniska indikatorer som bekräftelse på det förväntade flyget. Resurser En gång priset på En tillgång faller under en inflytelserik stödnivå, som det 200-dagars glidande genomsnittet. Det är inte ovanligt att se den genomsnittliga akten som en stark barriär som hindrar investerare från att trycka tillbaka priset över det genomsnittet. Som du kan se från diagrammet Nedan används detta motstånd ofta av handlare som ett tecken på att ta vinst eller att stänga ut befintliga långa positioner. Många korta säljare kommer också att använda dessa medelvärden som ingångspunkter eftersom priset ofta stöter på motståndet och fortsätter att röra sig lägre om du är en investerare som håller en lång position i en tillgång som handlar under stora glidande medelvärden kan det vara i din bästa intresse att titta på dessa nivåer noga eftersom de kan påverka värdet väsentligt av din investering. Stopp-Förluster Stöd och motståndskaraktäristika för glidande medelvärden gör dem till ett utmärkt verktyg för att hantera risker. Förmågan att flytta medelvärden för att identifiera strategiska ställen för att fastställa slutförlustorder gör det möjligt för handlare att skära av förlorade positioner innan de kan växa större Som du kan se i Figur 5, kan handlare som håller en lång position i ett lager och sätter sina order för förlustförlust under inflytelserika medelvärden, spara mycket pengar. Med hjälp av glidande medelvärden för att ställa in förlustorder är nyckeln till framgångsrik handel strategi. Hur man beräknar ett glidande medelvärde inom en variabel i SPSS PASW Statistics. Jag använder SPSS för Windows. Jag skulle vilja beräkna ett glidande medelvärde med ett spann av 3 för en given variabel. Till exempel vill jag skapa en ny variabel som innehåller medelvärdet av det första, andra och tredje fallet för en given variabel, skulle jag då vilja att nästa fall av den nya variabeln innehålla medelvärdet av andra, tredje och fjärde fallet för den givna varianten ble osv. Hur kan jag göra det? Följande kommandon bör hjälpa dig DATA LISTA används för att skapa provdata Variablerna, dagen och poängen skapas Vi använder sedan PMA-funktionen i CREATE-kommandot för att beräkna rörelsen Medelvärdet av variabeln, poäng Vi ställer spänningen för det glidande medlet till 3 Observera att i den resulterande variabeln, mavg, kommer näven n-fallen baserat på span-värdet att vara systemmissande. I det här exemplet är det fjärde fallet av den nya variabeln , mavg, är lika med genomsnittet av fall 1, 2 och 3 i variabeln, poäng och femte fallet av variabeln, mavg, är lika med genomsnittet av fall 2,3 och 4 osv. Se kapitlet , Skapa specifikt avsnittet PMA-funktion i SPSS Syntax Reference Guide för mer information om sådana glidande medelberäkningar. DATA LIST dag 1-2 poäng 4-5 BEGIN DATA 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 SLUTDATA EXE. CREATE mavg PMA-poäng, 3 EXE. Historisk Nummer ber.