خط متوسط متحرك

المتوسط ​​المتحرك يظهر المؤشر الفني المتوسط ​​المتحرك متوسط ​​قيمة سعر الأداة لفترة معينة من الزمن. وعندما يحسب المرء المتوسط ​​المتحرك، يبلغ متوسط ​​سعر الأداة لهذه الفترة الزمنية واحدا. ومع تغير السعر، فإن متوسطه المتحرك إما يزيد أو ينخفض. هناك أربعة أنواع مختلفة من المتوسطات المتحركة: بسيطة (يشار إليها أيضا باسم الحساب)، الأسي. ناعم ومرجح. ويمكن حساب المتوسط ​​المتحرك لأي مجموعة بيانات متسلسلة، بما في ذلك أسعار الافتتاح والختام، أعلى وأدنى الأسعار، وحجم التداول أو أي مؤشرات أخرى. وكثيرا ما يحدث عندما تستخدم المتوسطات المتحركة المزدوجة. والشيء الوحيد الذي تختلف فيه المعدلات المتحركة لأنواع مختلفة اختلافا كبيرا عن بعضها البعض، عندما تكون معاملات الوزن، التي يتم تعيينها لأحدث البيانات، مختلفة. في حال كنا نتحدث عن المتوسط ​​المتحرك البسيط. جميع أسعار الفترة الزمنية المعنية متساوية في القيمة. المتوسط ​​المتحرك الأسي والمتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الخطي يعلقان قيمة أكبر على أحدث الأسعار. الطريقة الأكثر شيوعا لتفسير المتوسط ​​المتحرك للسعر هي مقارنة ديناميكياتها مع حركة السعر. عندما يرتفع سعر الأداة فوق المتوسط ​​المتحرك، تظهر إشارة شراء، إذا انخفض السعر دون متوسطه المتحرك، فما لدينا هو إشارة بيع. هذا النظام التجاري، الذي يقوم على المتوسط ​​المتحرك، غير مصمم لتوفير مدخل إلى حق السوق في أدنى نقطة له، وخروجه من الحق في الذروة. انها تسمح للعمل وفقا للاتجاه التالي: لشراء قريبا بعد وصول الأسعار إلى أسفل، وبيع قريبا بعد أن وصلت الأسعار ذروتها. ويمكن أيضا تطبيق المتوسطات المتحركة على المؤشرات. حيث أن تفسير المتوسطات المتحركة للمؤشر يشبه تفسير المتوسطات المتحركة للأسعار: إذا ارتفع المؤشر فوق متوسطه المتحرك، فإن ذلك يعني أن حركة المؤشر الصاعد من المرجح أن تستمر: إذا انخفض المؤشر دون متوسطه المتحرك، فإن هذا المؤشر يعني أنه من المرجح أن يستمر في الانخفاض. فيما يلي أنواع المتوسطات المتحركة على الرسم البياني: المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك (سما) المتوسط ​​المتحرك المتسارع المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتوسط ​​الخطي (سما) يمكنك اختبار الإشارات التجارية لهذا المؤشر من خلال إنشاء خبير استشاري في معالج MQL5. المتوسط ​​المتحرك البسيط للحساب (سما) بسيط، وبعبارة أخرى، يتم حساب المتوسط ​​المتحرك الحسابي عن طريق تلخيص أسعار إغلاق الأداة على عدد معين من الفترات المفردة (على سبيل المثال، 12 ساعة). ثم تقسم هذه القيمة على عدد هذه الفترات. سما سوم (كلوز (i)، N) N سوم سوم كلوز (i) السعر الحالي لسعر الإغلاق N عدد فترات الحساب. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يتم حساب المتوسط ​​المتحرك الممتد أضعافا مضاعفة بإضافة حصة معينة من سعر الإغلاق الحالي إلى القيمة السابقة للمتوسط ​​المتحرك. مع المتوسطات المتحركة السلسة أضعافا مضاعفة، أحدث أسعار الإغلاق هي أكثر قيمة. (i) (1 - P)) إما (i ​​- 1) (1 - P) كلوز (i) سعر الإقفال الحالي للأسعار الحالية إما (i ​​- 1) قيمة المتوسط ​​المتحرك من الفترة السابقة P نسبة استخدام القيمة السعرية. المتوسط ​​المتحرك السلس (سما) يتم حساب القيمة الأولى لهذا المتوسط ​​المتحرك السلس كمتوسط ​​متحرك بسيط (سما): SUM1 سوم (كلوز (i)، N) ويحسب المتوسط ​​المتحرك الثاني وفقا لهذه الصيغة: سما (i) (N-1) كلوز (i)) N تحسب متوسطات الحركة المتحركة وفقا للصيغة التالية: بريفسوم سما (i ​​- 1) N سما (i) (بريفسوم - سما (i ​​- 1) كلوز (i)) N سوم سوم SUM1 مجموع مجموع أسعار الإغلاق ل N فترات يحسب من شريط السابق بريفسوم تمهيد مبلغ شريط السابق سما (i-1) تمهيد المتوسط ​​المتحرك للشريط السابق سما (ط) تمهيد المتوسط ​​المتحرك للشريط الحالي (باستثناء أول واحد) إغلاق (ط) سعر إغلاق الحالي N فترة التمهيد. بعد التحويلات الحسابية يمكن تبسيط الصيغة: سما (i) (سما) (1 - 1) (N - 1) كلوز (i)) N المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الخطي (لوما) في حالة المتوسط ​​المتحرك المرجح، من قيمة أكثر من البيانات في وقت مبكر أكثر. يتم حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح عن طريق ضرب كل واحد من أسعار الإغلاق ضمن السلسلة المعينة، من خلال معامل وزن معين: لوما سوم (كلوز (i) i، N) سوم (i، N) سوم سوم كلوز (i) سعر الإغلاق الحالي سوم (i، N) مجموع معاملات الوزن N فترة التجانس. المتوسط ​​المتحرك هذا المثال يعلمك كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. يتم استخدام أفيارج تتحرك لتسهيل المخالفات (قمم والوديان) بسهولة التعرف على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان بها. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. اختيار أفضل خط الاتجاه لبياناتك عندما تريد إضافة خط اتجاه إلى مخطط في ميكروسوفت غراف، يمكنك اختيار أي من أنواع التوجهات الستة المختلفة. نوع البيانات التي تحدد نوع خط الاتجاه الذي يجب أن تستخدمه. موثوقية تريندلين خط الاتجاه هو الأكثر موثوقية عندما تكون قيمة R - تربيع في أو بالقرب 1. عندما كنت تناسب خط الاتجاه إلى البيانات الخاصة بك، الرسم البياني تلقائيا بحساب قيمة R - تربيع لها. إذا أردت، يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط. خط الاتجاه الخطي هو أفضل خط مستقيم صالح يستخدم مع مجموعات البيانات الخطية بسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه الخطي بوضوح أن مبيعات الثلاجة قد ارتفعت باستمرار على مدى 13 عاما. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9036، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. إن الخط التربيعي اللوغاريتمي هو خط منحنى أفضل تناسبا يكون أكثر فائدة عندما يزيد معدل التغير في البيانات أو ينخفض ​​بسرعة ثم ينخفض. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن تستخدم القيم الإيجابية السلبية. يستخدم المثال التالي خط اتجاه لوغاريتمي لتوضيح النمو السكاني المتوقع للحيوانات في مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9407، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. خط الاتجاه متعدد الحدود هو خط منحني يستخدم عند تقلب البيانات. ومن المفيد، على سبيل المثال، تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة كبيرة من البيانات. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. ولا يوجد في الاتجاه 2 متعدد الحدود عموما سوى تلة أو وادي واحد. النظام 3 عموما لديه واحد أو اثنين من التلال أو الوديان. النظام 4 عموما ما يصل الى ثلاثة. يوضح المثال التالي خط اتجاه 2 متعدد الحدود (تلة واحدة) لتوضيح العلاقة بين السرعة واستهلاك البنزين. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9474، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. خط اتجاه الطاقة هو خط منحني يستخدم بشكل أفضل مع مجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق على فترات ثانية واحدة. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم عرض بيانات التسارع من خلال تآمر المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9923، وهو ما يقرب من مثاليا من الخط إلى البيانات. خط الاتجاه الأسي هو خط منحني أكثر فائدة عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدلات أعلى بشكل متزايد. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم استخدام خط الاتجاه الأسي لتوضيح تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 1، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تماما. ويؤدي خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك إلى تيسير التقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في خط الاتجاه. إذا تم تعيين الفترة إلى 2، على سبيل المثال، عندئذ يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وهكذا. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا.