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Téléchargez notre compte Mobile Apps Sélectionner: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 Hauteur1 frameborder0 styledisplay: aucun mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Leçon 1: moyennes mobiles Types de moyennes mobiles Il existe plusieurs types de moyennes mobiles disponibles pour répondre Différents besoins d'analyse de marché. Les plus couramment utilisés par les commerçants sont les suivants: Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile exponentielle Moyenne mobile simple (SMA) Une moyenne mobile simple est le type le plus basique de la moyenne mobile. Elle est calculée en prenant une série de prix (ou périodes de déclaration), en ajoutant ces prix ensemble, puis en divisant le total par le nombre de points de données. Cette formule détermine la moyenne des prix et est calculée de manière à ajuster (ou déplacer) en réponse aux données les plus récentes utilisées pour calculer la moyenne. Par exemple, si vous incluez uniquement les taux de change les plus récents dans le calcul moyen, le taux le plus ancien est automatiquement abandonné chaque fois qu'un nouveau prix devient disponible. En effet, la moyenne se déplace comme chaque nouveau prix est inclus dans le calcul et assure que la moyenne est basée uniquement sur les 15 derniers prix. Avec un peu d'essai et d'erreur, vous pouvez déterminer une moyenne mobile qui correspond à votre stratégie commerciale. Un bon point de départ est une moyenne mobile simple basée sur les 20 derniers prix. Moyenne mobile pondérée (WMA) Une moyenne mobile pondérée est calculée de la même manière qu'une moyenne mobile simple, mais utilise des valeurs qui sont pondérées linéairement pour s'assurer que les taux les plus récents ont un impact plus important sur la moyenne. Cela signifie que le taux le plus ancien inclus dans le calcul reçoit une pondération de 1, la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 2 et la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 3, jusqu'au taux le plus récent. Certains commerçants trouvent cette méthode plus pertinente pour la détermination des tendances, en particulier dans un marché en pleine évolution. L'inconvénient de l'utilisation d'une moyenne mobile pondérée est que la ligne moyenne résultante peut être choppier qu'une simple moyenne mobile. Cela pourrait rendre plus difficile de discerner une tendance du marché à partir d'une fluctuation. Pour cette raison, certains commerçants préfèrent placer à la fois une moyenne mobile simple et une moyenne mobile pondérée sur le même tableau de prix. Une moyenne mobile exponentielle est similaire à une moyenne mobile simple, mais alors qu'une moyenne mobile simple supprime les prix les plus anciens à mesure que de nouveaux prix deviennent disponibles, une moyenne mobile exponentielle calcule la moyenne mobile exponentielle La moyenne de toutes les plages historiques, à partir du point que vous spécifiez. Par exemple, lorsque vous ajoutez une superposition de moyenne mobile exponentielle à un tableau de prix, vous affectez le nombre de périodes de rapport à inclure dans le calcul. Supposons que vous spécifiez pour les 10 derniers prix à inclure. Ce premier calcul sera exactement le même que celui d'une moyenne mobile simple également basée sur 10 périodes de reporting, mais quand le prochain prix deviendra disponible, le nouveau calcul conservera les 10 prix originaux, plus le nouveau prix, pour arriver à la moyenne. Cela signifie qu'il ya maintenant 11 périodes de rapport dans le calcul de la moyenne mobile exponentielle tandis que la moyenne mobile simple sera toujours basée sur les 10 derniers taux. Décider de la moyenne mobile à utiliser Pour déterminer quelle moyenne mobile est la meilleure pour vous, vous devez d'abord comprendre vos besoins. Si votre objectif principal est de réduire le bruit de fluctuation constante des prix afin de déterminer une orientation globale du marché, alors une simple moyenne mobile des derniers 20 ou si les taux peuvent fournir le niveau de détail dont vous avez besoin. Si vous voulez que votre moyenne mobile mette davantage l'accent sur les taux les plus récents, une moyenne pondérée est plus appropriée. Gardez à l'esprit cependant que, comme les moyennes mobiles pondérées sont davantage influencées par les prix les plus récents, la forme de la ligne moyenne pourrait être faussée, ce qui pourrait entraîner la génération de faux signaux. Lorsque vous travaillez avec des moyennes mobiles pondérées, vous devez être préparé à une plus grande volatilité. Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. Toutes les autres marques figurant sur ce site Web sont la propriété de leurs propriétaires respectifs. La négociation à effet de levier des contrats de devises ou d'autres produits hors bourse sur la marge comporte un niveau de risque élevé et peut ne pas convenir à tout le monde. 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Ces documents peuvent être consultés ici. OANDA Japan Co. Ltd. Première société de services financiers d'instruments financiers de type I du Kanto-N ° 2137, numéro d'abonné 1571. Le Trading FX et / ou les CFD sur marge est à haut risque et ne conviennent pas à tout le monde. La différence entre la moyenne mobile et la moyenne mobile pondérée de la moyenne mobile à 5 périodes, calculée sur la base des prix ci-dessus, serait calculée selon la formule suivante: Sur la base de l'équation ci-dessus, le prix moyen sur la période mentionnée ci-dessus Était de 90,66. L'utilisation de moyennes mobiles est une méthode efficace pour éliminer les fortes fluctuations de prix. La principale limite est que les points de données des données plus anciennes ne sont pas pondérés différemment des points de données près du début de l'ensemble de données. C'est là que les moyennes mobiles pondérées entrent en jeu. Les moyennes pondérées attribuent une pondération plus lourde aux points de données plus actuels, car ils sont plus pertinents que les points de données dans le passé lointain. La somme de la pondération doit être égale à 1 (ou 100). Dans le cas de la moyenne mobile simple, les pondérations sont réparties de façon égale, ce qui explique qu'elles ne figurent pas dans le tableau ci-dessus. Cours de clôture de la fonction AAPLLa différence entre la moyenne mobile (série temporelle) calcule la différence entre une valeur et sa moyenne mobile de la série temporelle. Paramètres ------------------ Données Les données à analyser. Il s'agit généralement d'un champ d'une série de données ou d'une valeur calculée. Période Nombre de barres de données à inclure dans la moyenne, y compris la valeur actuelle. Par exemple, une période de 3 comprend la valeur courante et les deux valeurs précédentes. Valeur de la fonction ------------------------ La moyenne mobile de la série chronologique est calculée en ajustant une droite de régression linéaire sur les valeurs pour la période donnée, puis en déterminant La valeur actuelle pour cette ligne. Une droite de régression linéaire est une droite qui est aussi proche de toutes les valeurs données que possible. La moyenne mobile des séries chronologiques au début d'une série de données n'est pas définie jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment de valeurs pour remplir la période donnée. Il est à noter qu'une moyenne mobile de la série chronologique diffère considérablement des autres types de moyennes mobiles en ce que la valeur actuelle suit la tendance récente des données, et non une moyenne réelle des données. De ce fait, la valeur de cette fonction peut être supérieure ou inférieure à toutes les valeurs utilisées si la tendance des données est en général croissante ou décroissante. La différence par rapport à la moyenne mobile est la moyenne mobile soustraite de la valeur actuelle. Utilisation ----------- Moyennes mobiles sont utiles pour lisser les données bruyantes brut, comme les prix quotidiens. Les données de prix peuvent varier considérablement d'un jour à l'autre, ce qui obscurcit si le prix augmente ou diminue au fil du temps. En regardant la moyenne mobile du prix, on peut voir un tableau plus général des tendances sous-jacentes. Puisque les moyennes mobiles peuvent être utilisés pour voir les tendances, ils peuvent également être utilisés pour voir si les données sont contrer la tendance. Cela fait la différence de la moyenne mobile utile pour mettre en évidence où les données sont rupture de la tendance.
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