Effets De La Moyenne Mobile

Méthodes de séries chronologiques Les méthodes de séries chronologiques sont des techniques statistiques qui utilisent des données historiques accumulées sur une période donnée. Les méthodes de séries chronologiques supposent que ce qui s'est passé dans le passé continuera à se produire à l'avenir. Comme le suggère le nom des séries chronologiques, ces méthodes relient la prévision à un seul facteur - temps. Ils incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et la ligne de tendance linéaire et ils sont parmi les méthodes les plus populaires pour la prévision à courte portée parmi les entreprises de services et de fabrication. Ces méthodes supposent que des tendances historiques identifiables ou des tendances de la demande au fil du temps se reproduiront. Moyenne mobile Une prévision de séries chronologiques peut être aussi simple que d'utiliser la demande dans la période en cours pour prédire la demande au cours de la période suivante. C'est ce qu'on appelle parfois une prévision naïve ou intuitive. Par exemple, si la demande est de 100 unités cette semaine, la demande pour les prochaines semaines demande est de 100 unités si la demande se révèle être de 90 unités à la place, puis la demande semaines suivantes est de 90 unités, et ainsi de suite. Ce type de méthode de prévision ne prend pas en compte le comportement historique de la demande, il ne dépend que de la demande dans la période courante. Il réagit directement aux mouvements normaux et aléatoires de la demande. La méthode de la moyenne mobile simple utilise plusieurs valeurs de demande au cours du passé récent pour élaborer une prévision. Cela tend à amortir, ou à lisser, les augmentations et les baisses aléatoires d'une prévision qui n'utilise qu'une seule période. La moyenne mobile simple est utile pour la prévision de la demande qui est stable et ne montre pas de comportement prononcé de la demande, comme une tendance ou un schéma saisonnier. Les moyennes mobiles sont calculées pour des périodes spécifiques, comme trois mois ou cinq mois, selon la mesure dans laquelle le prévisionniste désire lisser les données de la demande. Plus la période de la moyenne mobile est longue, plus elle sera lisse. La formule pour calculer la moyenne mobile simple est de calculer une moyenne mobile simple La société de fournitures de bureau Instant Paper Clip vend et fournit des fournitures de bureau aux entreprises, écoles et agences dans un rayon de 50 milles de son entrepôt. L'offre de fournitures de bureau est concurrentielle et la capacité de livrer rapidement des commandes est un facteur qui permet d'obtenir de nouveaux clients et de conserver les anciens. (Les bureaux ne commandent généralement pas quand ils manquent de fournitures, mais quand ils sont complètement épuisés. Par conséquent, ils ont besoin de leurs commandes immédiatement.) Le gestionnaire de la société veut être certain que les conducteurs et les véhicules sont disponibles pour livrer les commandes rapidement et Ils ont un inventaire adéquat en stock. Par conséquent, le gestionnaire souhaite pouvoir prévoir le nombre d'ordres qui se produiront au cours du mois suivant (c'est-à-dire prévoir la demande pour les livraisons). À partir des enregistrements des ordres de livraison, la direction a accumulé les données suivantes pour les 10 derniers mois, à partir de laquelle il veut calculer des moyennes mobiles de 3 et 5 mois. Supposons que c'est la fin d'octobre. La prévision résultant soit de la moyenne mobile à 3 ou 5 mois est généralement pour le mois suivant dans la séquence, qui dans ce cas est Novembre. La moyenne mobile est calculée à partir de la demande pour les ordres pour les 3 mois précédents dans la séquence selon la formule suivante: La moyenne mobile sur 5 mois est calculée à partir des données de la demande précédente de 5 mois comme suit: Les 3 et 5 mois Les prévisions de moyenne mobile pour tous les mois de données sur la demande sont présentées dans le tableau suivant. En fait, seule la prévision pour novembre, basée sur la plus récente demande mensuelle, serait utilisée par le gestionnaire. Cependant, les prévisions antérieures pour les mois précédents nous permettent de comparer la prévision avec la demande réelle pour voir à quel point la méthode de prévision est précise, c'est-à-dire comment elle fonctionne. Moyennes de trois et cinq mois Les deux prévisions de la moyenne mobile dans le tableau ci-dessus tendent à lisser la variabilité des données réelles. Cet effet de lissage peut être observé dans la figure suivante où les moyennes sur 3 mois et sur 5 mois ont été superposées à un graphique des données originales: La moyenne mobile sur 5 mois de la figure précédente lisse les fluctuations dans une plus grande mesure que La moyenne mobile de 3 mois. Toutefois, la moyenne sur 3 mois reflète plus fidèlement les données les plus récentes dont dispose le gestionnaire de l'offre de bureau. En général, les prévisions utilisant la moyenne mobile à plus longue période sont plus lentes à réagir aux changements récents de la demande que ne le feraient les moyennes mobiles à plus courte période. Les périodes supplémentaires de données ralentissent la vitesse avec laquelle la prévision répond. L'établissement du nombre approprié de périodes à utiliser dans une prévision moyenne mobile nécessite souvent une certaine quantité d'essais expérimentaux. L'inconvénient de la méthode de la moyenne mobile est qu'il ne réagit pas aux variations qui se produisent pour une raison, comme les cycles et les effets saisonniers. Les facteurs qui provoquent des changements sont généralement ignorés. Il s'agit essentiellement d'une méthode mécanique, qui reflète les données historiques d'une manière cohérente. Cependant, la méthode de la moyenne mobile présente l'avantage d'être facile à utiliser, rapide et relativement peu coûteuse. En général, cette méthode peut fournir une bonne prévision à court terme, mais elle ne doit pas être poussée trop loin dans l'avenir. Moyenne mobile pondérée La méthode de la moyenne mobile peut être ajustée pour refléter plus étroitement les fluctuations des données. Dans la méthode de la moyenne mobile pondérée, les pondérations sont affectées aux données les plus récentes selon la formule suivante: Les données de demande pour PM Computer Services (indiquées dans le tableau de l'exemple 10.3) semblent suivre une tendance linéaire croissante. L'entreprise veut calculer une ligne de tendance linéaire pour voir si elle est plus précise que le lissage exponentiel et les prévisions de lissage exponentielles ajustées développées dans les exemples 10.3 et 10.4. Les valeurs requises pour les calculs des moindres carrés sont les suivantes: En utilisant ces valeurs, les paramètres de la ligne de tendance linéaire sont calculés comme suit: Pour calculer une prévision pour la période 13, soit x 13 dans la droite linéaire Ligne de tendance: Le graphique suivant montre la ligne de tendance linéaire par rapport aux données réelles. La ligne de tendance semble refléter étroitement les données réelles - c'est-à-dire être un bon ajustement - et serait donc un bon modèle de prévision pour ce problème. Cependant, un inconvénient de la ligne de tendance linéaire est qu'il ne s'adaptera pas à un changement dans la tendance, comme c'est le cas pour les méthodes de prévision exponentielle du lissage, on suppose que toutes les prévisions futures suivront une ligne droite. Cela limite l'utilisation de cette méthode à un délai plus court dans lequel vous pouvez être relativement certain que la tendance ne changera pas. Ajustements saisonniers Un schéma saisonnier est une augmentation et une diminution répétitives de la demande. De nombreux articles de demande présentent un comportement saisonnier. Les ventes de vêtements suivent les tendances saisonnières annuelles, la demande de vêtements chauds augmentant à l'automne et à l'hiver et diminuant au printemps et en été alors que la demande de vêtements plus froids augmente. La demande pour de nombreux articles de vente au détail, y compris les jouets, les équipements sportifs, les vêtements, les appareils électroniques, les jambons, les dindes, le vin et les fruits, augmente pendant la période des Fêtes. La demande de carte de voeux augmente parallèlement à des jours spéciaux tels que le jour de la Saint Valentin et la fête des Mères. Les profils saisonniers peuvent également se produire sur une base mensuelle, hebdomadaire, ou même quotidienne. Certains restaurants ont une demande plus élevée dans la soirée que le déjeuner ou le week-end par opposition à la semaine. Le trafic - donc les ventes - dans les centres commerciaux reprend vendredi et samedi. Il existe plusieurs méthodes pour refléter les tendances saisonnières dans une série chronologique. Nous allons décrire une des méthodes plus simples utilisant un facteur saisonnier. Un facteur saisonnier est une valeur numérique qui est multipliée par la prévision normale pour obtenir une prévision désaisonnalisée. Une méthode pour développer une demande de facteurs saisonniers consiste à diviser la demande pour chaque période saisonnière par la demande annuelle totale, selon la formule suivante: Les facteurs saisonniers résultants entre 0 et 1,0 sont en fait la part de la demande annuelle totale attribuée à chaque saison. Ces facteurs saisonniers sont multipliés par la demande annuelle prévue pour produire des prévisions ajustées pour chaque saison. Calculer une prévision avec des ajustements saisonniers Wishbone Farms cultive des dindes pour vendre à une entreprise de transformation de la viande tout au long de l'année. Cependant, sa période de pointe est évidemment au cours du quatrième trimestre de l'année, d'octobre à décembre. La demande de dindons pour les trois dernières années est la suivante: Puisque nous disposons de trois années de données sur la demande, nous pouvons calculer les facteurs saisonniers en divisant la demande trimestrielle totale pour les trois années par la demande totale pour les trois années : Ensuite, nous voulons multiplier la demande prévue pour l'année prochaine, 2000, par chacun des facteurs saisonniers pour obtenir la demande prévue pour chaque trimestre. Pour ce faire, nous avons besoin d'une prévision de la demande pour 2000. Dans ce cas, puisque les données sur la demande dans le tableau semblent afficher une tendance généralement croissante, nous calculons une ligne de tendance linéaire pour les trois années de données dans le tableau pour obtenir un Estimation de prévision: Ainsi, la prévision pour 2000 est 58.17, ou 58.170 dindes. En comparant ces prévisions trimestrielles avec les valeurs réelles de la demande dans le tableau, ces prévisions annuelles semblent être relativement bonnes, reflétant à la fois les variations saisonnières des données et La tendance générale à la hausse. 10-12. Comment la méthode de la moyenne mobile est-elle similaire au lissage exponentiel 10-13. Quel effet sur le modèle de lissage exponentiel augmentera la constante de lissage 10-14. Comment le lissage exponentiel ajusté diffère-t-il du lissage exponentiel 10-15. Ce qui détermine le choix de la constante de lissage pour la tendance dans un modèle de lissage exponentiel ajusté 10-16. Dans les exemples de chapitre pour les méthodes de séries chronologiques, on a toujours supposé que la prévision de départ était la même que la demande réelle au cours de la première période. Suggérez d'autres façons que la prévision de départ pourrait être dérivée dans l'utilisation réelle. 10-17. Comment le modèle de prévision de ligne de tendance linéaire diffère-t-il d'un modèle de régression linéaire pour les prévisions 10-18. Parmi les modèles de séries chronologiques présentés dans ce chapitre, y compris la moyenne mobile et la moyenne mobile pondérée, le lissage exponentiel et le lissage exponentiel ajusté, et la ligne de tendance linéaire, laquelle considérez-vous la meilleure? Quels avantages le lissage exponentiel ajusté a-t-il sur une ligne de tendance linéaire pour la demande prévue qui présente une tendance 4 K. Kahn et J. T. Mentzer, Prévisions dans les marchés de consommation et industriels, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (été 1995): 21-28.3 Secrets cachés de la moyenne mobile Cet article fournit un aperçu comment chaque commerçant devrait utiliser des moyennes mobiles pour améliorer et accélérer leur négociation. Par conséquent, nous espérons offrir les 3 plus juteux détails concernant les moyennes mobiles dans le commerce Forex (mais laissez-nous savoir si nous avons manqué un). La moyenne mobile est un excellent indicateur principalement en raison de sa simplicité, mais aussi en raison de sa capacité à produire différents types d'analyse (plus tard). Cette combinaison de simplicité et de profondeur avec ses autres caractéristiques telles que la cohérence (calculée de la même manière) et la dynamique (se déplace avec le prix) en font un gagnant-gagnant pour tous les commerçants. La moyenne mobile a une grande valeur dans la compréhension des scénarios suivants: S'il ya une tendance dans le jeu 8211 Dans un environnement de tendances prix et diverses moyennes mobiles sont alignés Quand il ya un retracement ou d'inversion se produisant 8211 Dans un scénario de retour retracement scénario est dirigé retour à La moyenne Où il ya un manque de tendance 8211 Dans un mode de gamme les moyennes mobiles (à long terme) sont plates ou proches de plat Mais il ya plus d'avantages (cachés) pour eux Avant de nous plonger dans lui, permet de discuter de la critique qui Est régulièrement donnée aux moyennes mobiles. Traders soulignent généralement le fait que les moyennes mobiles sont en retard et donc pas un indicateur utile. Personne ne peut contester le fait qu'ils sont en retard, mais c'est un calcul erroné coûteux si un commerçant se défausse des moyennes mobiles comme indicateur viable. En utilisant les secrets cachés des moyennes mobiles avec l'analyse multiple de temps, un commerçant peut grandement bénéficier des moyennes mobiles comme indicateur. Comme le prix s'appuie sur une tendance avec des hauts et des bas plus élevés OU des plus bas et des hauts plus bas, la tendance finit par atteindre un épuisement dû à l'élan s'évanouissant avec chaque nouveau plus récent Supérieur ou inférieur. En savoir plus sur la divergence et ses utilisations. Le point intéressant est: avez-vous une cible particulière à l'esprit lors de la divergence de visualisation (pour les commerçants inversion ce pourrait être prendre place de profit, pour les traders tendance cela se traduit dans combien de temps le filtre est valide) Le secret caché est qu'en moyenne 8211 lorsque la divergence Un négociant peut s'attendre à ce que le prix revienne au minimum à une moyenne mobile intermédiaire (entre 100 et 150 ema). Évidemment son prix que possible peut parfois manquer la bande moyenne mobile. Mais seulement si le prix atteint ou se rapproche de ces moyennes mobiles peut un trader considérer la divergence d'être sans pertinence pour les mouvements de prix futurs. Secret caché 2: la dynamique de la gravité et la vitesse Pas tout le monde est un grand fan de la physique, et je suis l'un d'eux comme son matériel difficile. Cependant, la gravité est un concept qui a un effet simple sur nos vies: nous nous en tenons à notre planète Terre à cause de cela. Prix ​​et moyennes mobiles ont une relation similaire à l'autre que les humains avec la terre. Voici ma modeste explication de la physique: à mesure que les humains gagnent en vitesse, nous pouvons sauter temporairement de la planète malgré les effets de la gravité. Lorsque nous perdons de la vitesse, la gravité nous ramène à la Terre. Plus on a de vitesse, plus on peut sauter. La légende du basket-ball Michael Jordan est le meilleur exemple. On peut en dire autant des prix et des moyennes mobiles. Lorsque le prix a plus de vitesse (vitesse), il est capable de se déplacer plus loin des moyennes mobiles avant d'être tiré en arrière en raison des moyennes mobiles et la gravité kicks po Lorsque le prix a peu d'élan, il ne peut pas aller bien avant la gravité de la Les moyennes mobiles le ramènent à sa moyenne. L'angle de 2 moyennes mobiles plus rapides et la différence entre eux indiquera si le prix a suffisamment de vitesse pour se détacher de sa moyenne. Les meilleures moyennes mobiles pour les lectures de momentum sont celles entre 5 et maximum 40 ema. Un commerçant peut choisir 5 et 10 emas par exemple, ou 10 et 20 ema ou 20 et 40 ema se ferme. L'écart entre les 2 emas indiquera l'élan et donc la vitesse du prix. Notre indicateur de moment SMI ferait la même chose bien sûr, mais avec moins d'effort de votre côté. Secret caché 3: EMAs Quick Sand ou SampR Le secret caché 2 partie discute de la partie vitesse de l'équation. Cette section se concentre sur la partie gravité. Comment un trader de forex sait si la gravité est en jeu et combien il est fort La réponse est simple: vérifier l'angle des moyennes mobiles. Dans ce cas, les moyennes mobiles intermédiaires sont en fait les meilleures pour la représentation de la gravité. Tout entre 30 et -80-100 ema ferait bien. Si les moyennes mobiles sont FLAT et ils n'ont pas de moyennes angulaires ont une traction gravité très élevé et le prix aura beaucoup de problèmes à essayer de s'éloigner de la moyenne. Si les moyennes mobiles sont ANGLED et ils ne sont pas mobiles mobiles ont une traction gravité très faible et le prix réussira plus vite en essayant de s'éloigner de la moyenne. En fait, les moyennes mobiles se transforment en soutien et résistance dynamiques et lorsque le prix revient à elles, elles peuvent utiliser ces niveaux comme une zone approximative pour la poursuite de la tendance (zone de rebond due au support et à la résistance). Pour certains d'entre vous ces secrets cachés sont connus pour d'autres, il pourrait être nouveau. Quoi que vous pensez des concepts ci-dessus et quelles sont vos expériences en matière de négociation Nous, à Winners Edge Trading, nous voulons fournir le meilleur contenu pour votre trading Forex et d'apprécier tous les commentaires. Par ailleurs, la prochaine fois, nous continuerons notre discussion sur la moyenne mobile et expliquerons comment nous pouvons utiliser les indicateurs sur l'analyse de trames multiples. Partagez vos commentaires sur les moyens supplémentaires d'utiliser des moyennes mobiles que nous n'avons pas mentionnées. Le signal LongShort moyen mobile de 10 jours est conçu pour identifier les stocks qui sont techniquement sains et dont le prix a retracé à 1 de sa moyenne mobile de 10 jours. Cette condition est typiquement un bon point d'entrée puisqu'elle représente une situation où un stock est à court terme vers le haut d'une tendance et a retracé vers une zone qui représente le prix moyen payé pour le stock au cours des dix jours précédents. En plus des critères ci-dessus, l'indice de flux monétaire et la pente de la prochaine moyenne mobile à plus long terme (21 jours) sont incorporés dans la formule. Le Money Flow Index (MFI) est un oscillateur qui suit le flux d'argent dans ou hors d'un stock. Une valeur MFI supérieure à 80 signale une condition de Surcompte (Bearish) alors que les valeurs inférieures à 20 sont considérées comme une condition de sur-achat (haussier). Pour confirmer l'évolution des stocks à plus long terme, on utilise la pente de la moyenne mobile de 21 jours. Une pente positive (haussière) désigne une moyenne mobile ascendante tandis qu'une pente négative (baissière) désigne une moyenne mobile en déclin. Ce qui suit est un résumé des conditions nécessaires pour générer les signaux BUYSHORT de moyenne mobile de 10 jours: nbsp nbsp Buy. Stock dans 1 de sa pente de MA de 10 jours de la MA de 21 jours est IMI positif est inférieur à 20 (oversold) nbsp nbsp Court. Le signal LongShort moyen mobile à 21 jours Le signal LongShort moyen mobile 21 jours est conçu pour identifier les stocks qui sont techniquement sains et dont les Prix ​​a retracé à 1 de sa moyenne mobile de 21 jours. Cette condition est généralement un bon point d'entrée, car elle représente une situation où un stock est à court terme jusqu'à la tendance et a retracé à une zone qui représente le prix moyen payé pour le stock au cours de la période de vingt et un jours précédents. En plus des critères ci-dessus, l'indice de flux monétaire et la pente de la prochaine moyenne mobile à plus long terme (50 jours) sont incorporés dans la formule. Le Money Flow Index (MFI) est un oscillateur qui suit le flux d'argent dans ou hors d'un stock. Une valeur MFI supérieure à 80 signale une condition de Surcompte (Bearish) alors que les valeurs inférieures à 20 sont considérées comme une condition de sur-achat (haussier). Pour confirmer la tendance des prix à plus long terme des stocks, la pente de la moyenne mobile de 50 jours est utilisée. Une pente positive (haussière) désigne une moyenne mobile ascendante tandis qu'une pente négative (baissière) désigne une moyenne mobile en déclin. Ce qui suit est un résumé des conditions nécessaires pour générer les signaux BUYSHORT moyenne mobile de 21 jours: nbsp nbsp Buy. Stock dans 1 de sa pente de MA de 21 jours de la MA de 50 jours est IMI positif est inférieur à 20 (oversold) nbsp nbsp Courte. Stock dans 1 de sa pente de MA 21 jours de la MA de 50 jours est négative MFI est plus de 80 (surcompté) Stochastics est un oscillateur OverboughtOversold qui compare le prix d'aujourd'hui à une fenêtre actuelle de prix élevés et bas. Ces données sont ensuite transformées en une plage numérique qui varie entre 0 et 100. Les relevés stochastiques de 20 ou moins désignent une condition de survie. Les valeurs de 80 ou plus signalent un scénario de surcompense. Les indicateurs stochastiques peuvent être rapides ou lents et sont appelés Fast K et Slow K. Le Slow K est le même que Fast K, sauf qu'il est lissé avec une moyenne mobile simple pour le rendre moins erratique. Les mouvements relatifs de chaque valeur stochastique sont utilisés pour identifier les points d'entrée d'achat et de vente à découvert. Achat Les signaux sont générés lorsque Fast K est inférieur à 20 (Oversold), augmente en valeur et croise la courbe Slow K de dessous. Short Sale Signaux se produisent lorsque Fast K est au-dessus de 80 (Overbought), est en baisse de valeur et croise K Slow d'en haut. Wilders RSI Cross RSI a été développé par J. Welles Wilder pour détecter les conditions de Surcompensation et de sur-vente. L'indice est composé de trois variables: la moyenne de toutes les fermetures UP au cours d'une période donnée la moyenne de toutes les fermetures Down au cours de la même période la durée de la période en jours au cours de laquelle ces moyennes sont prises mesures RSI le degré de force laissée dans un Tendance des prix. Si le prix a diminué et RSI tombe à 30 ou moins, les commerçants devraient être alertés sur un renversement probable de la tendance à la baisse, car momentum semblerait perdre sa force. Si RSI se déplace au-dessus de 70 comme le prix augmente, un haut intermédiaire est généralement imminent. Oscillateur indicateurs tels que RSI sont les plus efficaces dans un environnement commercial marché de gamme. Le problème avec les oscillateurs est que les stocks peuvent entrer dans un OverboughtOversold zone et rester dans cette condition pour une longue période de temps. La recherche a démontré que les meilleurs signaux obtenus à partir de l'oscillateur RSI sont quand le stock est sortir de ces conditions extrêmes. Les signaux d'achat sont générés lorsque la valeur RSI des stocks a été inférieure à 30 (survendu) et croise alors au-dessus de 30. Les signaux de vente à découvert sont créés lorsque la valeur RSI des stocks a dépassé 70 (overbought) ) CCI est un outil technique puissant qui est utilisé pour identifier les stocks qui sont soit au sommet ou au bas de leur cycle commercial. Le CCI reflète l'augmentation de la volatilité qui se produit généralement lorsqu'un stock approche à court ou à long terme. Comme le prix moyen d'un stock s'éloigne de son prix moyen moyen, le stock s'approche d'une zone OverboughtOversold. Les lectures CCI de -100 ou moins sont considérées comme Oversold (haussier) alors que les lectures de 100 et supérieures sont considérées comme une condition de Surcompte (baissière). Une fois que l'ICC entre dans l'une de ces régions, il existe des conditions pour que le commerçant à court terme puisse entrer sur le marché. Bien que les signaux CCI fournissent d'excellents points d'entrée, la recherche a démontré que des signaux BUYSELL plus puissants peuvent être obtenus en retardant les points d'entrée jusqu'à ce que la CCI revienne d'une zone OverboughtOversold et franchisse la ligne zéro. Les signaux d'achat sont générés lorsque la CCI diminue en dessous de -100 et que la ligne zéro est franchie en dessous, tandis que les signaux de vente à découvert sont produits lorsque la CCI dépasse 100 et que la ligne zéro est franchie par-dessus. Généré un signal CCI-SELL. L'oscillateur Chaikin intègre l'effet du mouvement du volume et du prix lors de la détermination des points BuySell. Il utilise le produit du prix moyen pour une activité de négociation jours et le volume. La prémisse sous-jacente est que, comme le prix d'un stock remonte, il est sous l'accumulation et vers le bas lorsque sous la distribution. La clé est que le volume quotidien des stocks doit confirmer le mouvement pour être valide. L'oscillateur Chakin crée un multiplicateur de volume qui augmente pendant les périodes d'accumulation (le stock se ferme au-dessus de son point milieu pour la journée) et diminue pendant les périodes de distribution (le stock se referme au-dessous de son milieu pour la journée). Lorsque toutes les variables sont prises en compte, l'oscillateur Chaikin a ses valeurs les plus élevées lorsque le prix augmente sous un volume important, conditions présentes pendant une avance saine. Les valeurs les plus basses sont générées lors d'une baisse de prix sous faible volume. Les signaux d'achat sont générés lorsque l'oscillateur Chaikin effectue de nouveaux creux et que la pente de la moyenne mobile de 21 jours est positive. Les signaux de vente à découvert sont créés lorsque l'oscillateur Chaikin effectue de nouveaux sommets et la pente de la moyenne mobile de 21 jours est négative. 10 Moyenne mobile d'un jour21 Jour Moyenne mobile d'un stock de titres croisés est la moyenne des cours de clôture sur une période de temps désignée. Le dernier point d'une moyenne mobile de dix jours est le prix moyen que le stock a clôturé au cours des dix derniers jours de bourse. Le deuxième à dernier point est la fermeture moyenne des dix derniers jours les plus récents, et ainsi de suite. Ces points sont tracés dans le temps pour former un graphique représentant le mouvement de prix lissé du stock. Plus le nombre de jours utilisés dans une moyenne mobile est faible, plus la moyenne mobile sera sensible. C'est parce que le prix de clôture d'un jour aura un effet plus grand sur une moyenne des clôtures au cours des dix derniers jours que ce sera en moyenne au cours des derniers vingt et un jours. Les stratégies de négociation de moyennes mobiles sont basées sur des croisements de la moyenne mobile plus rapide et plus lente pour déclencher des signaux d'achat et de vente. La logique derrière cette approche est que, comme une moyenne mobile rapide croise une moyenne mobile plus lente, la tendance des prix du stock s'inverse. Les signaux d'achat sont générés lorsque la moyenne mobile de 10 jours qui se déplace le plus rapidement traverse la moyenne mobile des mouvements plus lents depuis le bas. À l'inverse, les signaux de vente à découvert sont créés lorsque la moyenne mobile en mouvement de 10 jours le plus rapide franchit la moyenne mobile de 21 jours la plus lente. Développé par Gerald Appel, ConvergenceDivigence moyenne mobile à court terme (MACD-ST Cross) utilise diverses moyennes mobiles exponentielles d'un cours de clôture des stocks pour générer des signaux d'achat et de vente. Les moyennes mobiles exponentielles donnent plus de poids aux dernières données sur les prix et sont donc plus sensibles que les moyennes mobiles simples. MACD se compose de la ligne différentielle et de la ligne de signal. La ligne différentielle est construite en mesurant la différence entre deux moyennes mobiles exponentielles, une période de 12 et 26 jours. La Ligne de signal est une moyenne mobile exponentielle de 9 jours de la Ligne différentielle. Les signaux d'achat sont générés lorsque la ligne différentielle traverse la ligne de signal depuis le bas tandis que les signaux de vente se produisent lorsque la ligne différentielle traverse la ligne de signal par le haut. Pour que la ligne différentielle croise la Ligne de Signal d'en bas, la différence entre les moyennes mobiles exponentielles de 12 jours et de 26 jours doit s'élargir. Pour ce faire, la moyenne mobile à plus court terme (12 jours) doit s'éloigner de la moyenne mobile à plus long terme. Le signal d'achat est déclenché lorsque cette divergence est suffisante pour provoquer une croix de la ligne de signal. Les signaux de vente à découvert sont générés lorsque le scénario opposé existe. La différence entre les moyennes de 12 jours et les moyennes de 26 jours doit se réduire (converger), ce qui suggère que le cours du stock tend vers le bas. Le signal se produit lorsque la ligne différentielle descendante traverse la ligne de signal par le haut. Moyenne mobile ConvergenceDivergence à long terme (MACD-LT Cross) a été développé par Gerald Appel. MACD utilise diverses moyennes mobiles exponentielles d'un cours de clôture des stocks pour générer des signaux d'achat et de vente. Les moyennes mobiles exponentielles donnent plus de poids aux dernières données sur les prix et sont donc plus sensibles que les moyennes mobiles simples. MACD se compose de la ligne différentielle et de la ligne de signal. La ligne différentielle est construite en mesurant la différence entre deux moyennes mobiles exponentielles, une période de 38 et 78 jours. La Ligne de Signal est une moyenne mobile exponentielle de 18 jours de la Ligne Différentielle. Les signaux d'achat sont générés lorsque la ligne différentielle traverse la ligne de signal depuis le bas tandis que les signaux de vente se produisent lorsque la ligne différentielle traverse la ligne de signal par le haut. Pour que la ligne différentielle franchisse la ligne de signal depuis le bas, la différence entre les moyennes mobiles exponentielles de 38 jours et de 78 jours doit s'élargir. Pour ce faire, la moyenne mobile à plus court terme (38 jours) doit s'éloigner de la moyenne mobile à plus long terme. Le signal d'achat est déclenché lorsque cette divergence est suffisante pour provoquer une croix de la ligne de signal. Les signaux de vente à découvert sont générés lorsque le scénario opposé existe. La différence entre les moyennes de 38 jours et les moyennes de 78 jours doit se réduire (converger), ce qui suggère que le cours du stock est en baisse. Le signal se produit lorsque la ligne différentielle descendante traverse la ligne de signal par le haut. 21 Jour50 Moyenne mobile d'un jour La moyenne mobile des actions est la moyenne des cours de clôture sur une période déterminée. Le dernier point d'une moyenne mobile de dix jours est le prix moyen que le stock a clôturé au cours des dix derniers jours de bourse. Le deuxième à dernier point est la fermeture moyenne des cinquante derniers jours, et ainsi de suite. Ces points sont tracés dans le temps pour former un graphique représentant le mouvement de prix lissé du stock. Plus le nombre de jours utilisés dans une moyenne mobile est faible, plus la moyenne mobile sera sensible. C'est parce que le prix de clôture d'un jour aura un effet plus grand sur une moyenne des clôtures au cours des cinquante derniers jours que ce sera en moyenne sur les deux derniers cent jours. Les stratégies de négociation de moyennes mobiles sont basées sur des croisements de la moyenne mobile plus rapide et plus lente pour déclencher des signaux d'achat et de vente. La logique derrière cette approche est que, comme une moyenne en mouvement rapide croise une moyenne mobile plus lente, la tendance des prix du stock se renverse. Les signaux d'achat sont générés lorsque la moyenne mobile en mouvement de 21 jours dépasse la moyenne mobile de 50 jours la plus lente depuis le bas. À l'inverse, les signaux de vente à découvert sont créés lorsque la moyenne mobile en mouvement de 21 jours dépasse la moyenne mobile de 50 jours la plus lente. 50 Moyenne mobile jour200200 La moyenne mobile des actions est la moyenne des cours de clôture sur une période de temps désignée. Le dernier point d'une moyenne mobile de dix jours est le prix moyen que le stock a clôturé au cours des dix derniers jours de bourse. Le deuxième à dernier point est la fermeture moyenne des cinquante derniers jours, et ainsi de suite. Ces points sont tracés dans le temps pour former un graphique représentant le mouvement de prix lissé du stock. Plus le nombre de jours utilisés dans une moyenne mobile est faible, plus la moyenne mobile sera sensible. C'est parce que le prix de clôture d'un jour aura un effet plus grand sur une moyenne des clôtures au cours des cinquante derniers jours que ce sera en moyenne sur les deux derniers cent jours. Les stratégies de négociation de moyennes mobiles sont basées sur des croisements de la moyenne mobile plus rapide et plus lente pour déclencher des signaux d'achat et de vente. La logique derrière cette approche est que, comme une moyenne en mouvement rapide croise une moyenne mobile plus lente, la tendance des prix du stock se renverse. Les signaux d'achat sont générés lorsque la moyenne mobile en mouvement de 50 jours dépasse la moyenne mobile mobile de 200 jours plus lente. À l'inverse, les signaux de vente à découvert sont créés lorsque la moyenne mobile en mouvement de 50 jours dépasse la moyenne mobile de 200 jours la plus lente. OBV Price Divergence La théorie originale de On-Balance-Volume (OBV) a été développée par Joseph Granville. L'hypothèse de base sous-jacente à la méthode est que le marché est partagé entre Smart Money et le grand public. L'argent intelligent accumule les stocks à bas prix et les distribue au grand public à des prix plus élevés. La technique OBV est une tentative pour découvrir des fonds intelligents accumulation cachée et des modèles de distribution avant mouvement significatif des prix se produit. OBV est calculé de la manière suivante. Si un stock se ferme pour la journée, le volume total pour ce jour est considéré comme ayant été acheté et donc le stock est sous accumulation. Conversely, a stock that closes down for the day is regarded as having been under Sell Induced pressure and the trading activity is considered to have been distribution. The volume on Up days is totaled against the volume traded on Down days. The net is a 50 day running total of OBV, and is either a positive which is bullish (BL) or negative, a bearish (BR) condition. Buy signals are created when OBV is positive and price has experienced a negative divergence meaning it is lower than it was when OBV previously peaked. Short Sale signals are generated when OBV is negative and price has experienced a positive divergence meaning it is higher than it was when OBV recorded a new low reading. Both of these conditions suggest a potential sling shot move in the stock as price returns to levels in line with the OBV indicator. Relative Strength Breakout Relative Strength (RS) is calculated by taking a stocks price performance and comparing it to the price performance of the SP 500 over the previous fifty days of trading. RS ratings of 1.01 or higher are positive and indicate that the stock has out performed the SP 500 during the last 50 days. Readings of .99 or less indicates that the stock has under performed the SP 500, a negative condition. Buy signals are created when RS is positive and price has experienced a negative divergence meaning it is lower than it was when RS previously peaked. Short Sale signals are generated when RS is negative and price has experienced a positive divergence meaning it is higher than it was when RS recorded a new low reading. Both of these conditions suggest a potential sling shot move in the stock as price returns to levels in line with the Relative Strength indicator.