تتحرك متوسط التفوق ديوتسش

مؤشر ميتاترادر ​​4 - مؤشرات المتوسطات المتحركة، مؤشر ماساتشوستس للتداول ميتاترادر ​​4 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 بالحساب)، الأسي، السلس والخطي المرجح. ويمكن حساب المتوسطات المتحركة 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، فإن جميع أسعار الفترة الزمنية المعنية متساوية في القيمة. تربط المتوسطات المتحركة الأسية والخطية المرجحة قيمة أكبر لأحدث الأسعار. الطريقة الأكثر شيوعا لتفسير المتوسط ​​المتحرك للسعر هي مقارنة ديناميكياتها مع حركة السعر. عندما يرتفع سعر الأداة فوق متوسطه المتحرك، تظهر إشارة شراء، إذا انخفض مؤشر بريبريس 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. المتوسط ​​المتحرك البسيط (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، N) N حيث: N هو عدد فترات الحساب. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يتم حساب المتوسط ​​المتحرك الممتد أضعافا مضاعفة بإضافة المتوسط ​​المتحرك لحصة معينة من سعر الإغلاق الحالي إلى القيمة السابقة. مع المتوسطات المتحركة السلسة أضعافا مضاعفة، أحدث الأسعار هي أكثر قيمة. سيبدو المتوسط ​​المتحرك الأسي P٪ كما يلي: حيث: إغلاق (1) سعر إغلاق الفترة الحالية إما (i-1) المتوسط ​​المتحرك أضعافا لإغلاق الفترة السابقة P النسبة المئوية لاستخدام قيمة السعر. المتوسط ​​المتحرك السلس (سما) يتم حساب القيمة الأولى لهذا المتوسط ​​المتحرك السلس كمتوسط ​​متحرك بسيط (سما): SUM1 سوم (كلوز، N) وتحسب المتوسطات المتحركة الثانية والمتحركة وفقا لهذه الصيغة: حيث: SUM1 هو إجمالي قيمة أسعار الإغلاق ل N فترة SMMA1 هو المتوسط ​​المتحرك السلس للشريط الأول سما (i) هو المتوسط ​​المتحرك السلس للشريط الحالي (باستثناء الأول) إغلاق (i) هو سعر الإغلاق الحالي N هو فترة التمهيد. المتوسط ​​المتحرك المتحرك الخطي (لوما) في حالة المتوسط ​​المتحرك المرجح، تكون أحدث البيانات ذات قيمة أكبر من البيانات المبكرة. 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) حيث: سوم (i، N) هو مجموع معاملات الوزن. 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 البسيط المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك (سما) المتوسط ​​المتحرك هذا المثال يعلمك كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك ل سلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة 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. إضافة اتجاه أو متوسط ​​خط متحرك إلى رسم بياني ينطبق على: إكسيل 2016 ورد 2016 بويربوانت 2016 إكسيل 2013 ورد 2013 أوتلوك 2013 بويربوانت 2013 أكثر. أقل لعرض اتجاهات البيانات أو التحرك المتوسطات في مخطط قمت بإنشائه. يمكنك إضافة خط الاتجاه. يمكنك أيضا تمديد خط اتجاه يتجاوز البيانات الفعلية للمساعدة في التنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يتنبأ خط الاتجاه الخطي التالي بربعين قبل ذلك ويظهر بوضوح اتجاها تصاعديا يبدو واعدا للمبيعات المستقبلية. يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مخطط 2-D التي ليست مكدسة، بما في ذلك المنطقة، شريط، العمود، الخط، الأسهم، مبعثر، و فقاعة. لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. إضافة خط الاتجاه في المخطط، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك لها. سيبدأ خط الاتجاه على نقطة البيانات الأولى لسلسلة البيانات التي تختارها. حدد المربع تريندلين. لاختيار نوع مختلف من خط الاتجاه، انقر على السهم بجوار تريندلين. ثم انقر فوق الأسي. توقعات خطية. أو اثنين من فترة الانتقال المتوسط. بالنسبة لخطوط الاتجاه الإضافية، انقر على المزيد من الخيارات. إذا اخترت المزيد من الخيارات. انقر فوق الخيار الذي تريده في جزء "تنسيق الاتجاه" ضمن خيارات تريندلاين. إذا قمت بتحديد الحدودي. أدخل أعلى قوة للمتغير المستقل في المربع أمر. إذا حددت متوسط ​​النقل. أدخل عدد الفترات لاستخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك في المربع الفترة. نصيحة: خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 تكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع بياناتك الفعلية) عند أو بالقرب من 1. عند إضافة خط اتجاه إلى بياناتك ، يقوم إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R-سكارد. يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك عن طريق التحقق من قيمة العرض R-سكارد في مربع الرسم البياني (تنسيق جزء الاتجاه، خيارات تريندلاين). يمكنك معرفة المزيد عن جميع خيارات خط الاتجاه في الأقسام أدناه. خط الاتجاه الخطي استخدم هذا النوع من خط الاتجاه لإنشاء خط مستقيم أفضل تناسب لمجموعات البيانات الخطية البسيطة. 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. يستخدم خط الاتجاه الخطي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب لخط: حيث m هو المنحدر و b هو اعتراض. ويبين الخط الاتجاهي التالي أن مبيعات الثلاجات زادت باستمرار على مدى 8 سنوات. لاحظ أن قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 الذي يكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع البيانات الفعلية الخاصة بك) هو 0.9792، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. عرض خط منحني أفضل تناسب، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما معدل التغير في البيانات يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم مستويات خارج. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم القيم السلبية والإيجابية. يستخدم خط الاتجاه اللوغاريتمي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و لن هي وظيفة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه اللوغاريتمي التالي النمو السكاني المتوقع للحيوانات في منطقة ذات مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. يعد هذا الاتجاه مفيدا عندما تتقلب بياناتك. على سبيل المثال، عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. عادة، يوجد خط اتجاه متعدد الحدود من أجل 2 يحتوي على تلة أو وادي واحد فقط، ويشتمل الأمر 3 على واحد أو اثنين من التلال أو الوديان، ويوجد في الأمر 4 ما يصل إلى ثلاثة تلال أو وديان. خط الاتجاه متعدد الحدود أو المنحني يستخدم هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث b والثوابت. ويظهر خط الاتجاه 2 متعدد الحدود التالي (تلة واحدة) العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، التي هي قريبة من 1 حتى الخطوط تناسب البيانات. عرض خط المنحني، هذا الاتجاه هو مفيد لمجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات 1 ثانية. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الطاقة هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث c و b هي الثوابت. ملاحظة: لا يتوفر هذا الخيار عندما تتضمن البيانات قيما سلبية أو صفرية. يظهر مخطط قياس المسافة التالي المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. عرض خط المنحني، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدل متزايد باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الأسي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى التي تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و e هو قاعدة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه الأسي التالي تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. موفينغ ترافيك ترندلين هذا الاتجاه يدل على تقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. ويستخدم متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وما إلى ذلك. ويستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك هذه المعادلة: عدد النقاط في خط اتجاه متوسط ​​متحرك يساوي العدد الإجمالي للنقاط في السلسلة، مطروحا منه الرقم الذي تحدده للفترة. في المخطط المبعثر، يقوم خط الاتجاه بناء على ترتيب القيم x في المخطط. للحصول على نتيجة أفضل، صنف القيم x قبل إضافة متوسط ​​متحرك. يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​التالي نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا.