Perguntas sobre dados de mercado TC2000 Pacote de gráficos e médias móveis exponenciais Sou um usuário do TC2000 e tenho uma pergunta sobre seu tratamento dos indicadores que você originou e usa. Abaixo está uma descrição de como o meu software TC2000 aplica sua criação. Isto vem dos arquivos de ajuda associados com TC2000: T2106 Oscilador de McClellan: O Oscilador de McClellan é relatado cada dia por muitos serviços financeiros da notícia. Seu valor relatado será quase sempre diferente do nosso valor, porque, como mencionado anteriormente, usamos todas as ações na NYSE. No entanto, a tendência geral do indicador será a mesma. O Oscilador de McClellan é calculado subtraindo uma média móvel de 39 dias de (Avanços - Declínios) de uma média móvel de 19 dias de (Avanços - Declínios). Ele não só funciona como um overboughtoversor indicador, ele funciona bastante bem em fazer mudanças de tendência de curto prazo quando ele cruza a linha zero. Aqui, novamente, é muito importante que você defina a escala de gráfico para Aritmética porque o Oscilador de McClellan será negativo em alguns dias de mercado e os valores negativos não podem ser exibidos em uma escala Logarítmica. Pergunta: É a sua maneira TC20008217s realmente diferente, ou fazer estas mães apenas imitar os resultados de como você calculá-los Os gráficos de sua e sua em seus relatórios parecem muito próximos na forma. Neste momento eu não preciso de números exatos para achar útil para mim. Existem outros programas de software embalados por aí que você sabe que usam suas fórmulas Por exemplo, um onde eu poderia ligar um símbolo e puxar para cima seu preço Osc. 5 e 10 tendência, Summ. Índice, etc. A maioria dos pacotes de gráficos competentes permitirá calcular médias móveis exponenciais (EMAs). Sua terminologia é diferente da nossa, devido ao fascínio do público com as médias móveis sendo atribuídas a algum parâmetro de tempo. Usamos a terminologia original usada por P. N. Haurlan, o primeiro a empregar EMAs, e o primeiro cara a oeste do Mississippi a usar um computador para análise técnica. Ele se referiu a EMAs específicos por sua constante alisamento, e temos continuado essa tradição. Para calcular uma Tendência 10, você precisa informar o programa de software para lhe dar uma EMA de 19 dias. A 5 Trend é um EMA de 39 dias. Para obter um oscilador de preços, tente usar a função MACD e selecione os EMAs apropriados. Você pode brincar com valores diferentes para ver se você gosta de outros melhores. Quanto aos irmãos Worden. Descrição do nosso indicador, é um pouco intrigante que eles alegariam que o deles é diferente por causa de usar todas as ações na NYSE. Eu não sei o que eles pensam que fazemos é um comentário estranho. O que eles não especificaram foi que eles usam EMAs eles simplesmente declaram médias móveis. Eu não sei se eles estão usando simples médias móveis (SMAs) ou EMAs. Minha posição é que se eles querem usar diferentes técnicas e dados diferentes do que nós, eles devem dizer isso e chamá-lo algo diferente. Alisamento exponencial pondera observações passadas com pesos exponencialmente decrescentes para prever valores futuros Este esquema de alisamento começa por definir (S2 ) Para (y1), onde (Si) representa a observação suavizada ou EWMA, e (y) representa a observação original. Os índices referem-se aos períodos de tempo, (1,, 2,, ldots,, n). Para o terceiro período, (S3 alfa y2 (1-alfa) S2) e assim por diante. Não existe (S1) a série suavizada começa com a versão suavizada da segunda observação. Para qualquer período de tempo (t), o valor suavizado (St) é encontrado calculando St alpha y (1-alfa) S ,,,,,, 0 0 Equação expandida para (S5) Por exemplo, a equação expandida para o alisado (S5) é: S5 alfa esquerdo (1-alfa) 0 y (1-alfa) 1 y (1-alfa) 2 y direito (1-alfa) 3 S2. Ilustra comportamento exponencial Isso ilustra o comportamento exponencial. Os pesos, (alfa (alfa) t) diminuem geometricamente, e sua soma é a unidade como mostrado abaixo, usando uma propriedade de séries geométricas: alfa suma (1-alfa) i alfa esquerda frac direita 1 - (1-alfa) T. A partir da última fórmula podemos ver que o termo de soma mostra que a contribuição para o valor suavizado (St) torna-se menor em cada período de tempo consecutivo. Exemplo para (alfa 0,3) Let (alfa 0,3). Observe que os pesos (alfa (1-alfa) t) diminuem exponencialmente (geometricamente) com o tempo. A soma dos erros quadrados (SSE) 208.94. A média dos erros quadrados (MSE) é a SSE 11 19.0. Calcular para diferentes valores de (alfa) O MSE foi novamente calculado para (alfa 0,5) e acabou por ser 16,29, então neste caso nós preferimos um (alfa) de 0,5. Podemos fazer melhor Podemos aplicar o comprovado método de tentativa e erro. Este é um procedimento iterativo começando com um intervalo de (alfa) entre 0,1 e 0,9. Determinamos a melhor escolha inicial para (alfa) e depois procuramos entre (alfa - Delta) e (alfa Delta). Poderíamos repetir isso talvez mais uma vez para encontrar o melhor (alfa) a 3 casas decimais. Otimizadores não-lineares podem ser usados Mas há melhores métodos de busca, como o procedimento Marquardt. Este é um otimizador não-linear que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos. Em geral, a maioria dos programas de software estatísticos bem concebidos deve ser capaz de encontrar o valor de (alfa) que minimiza o MSE. Exemplo de gráfico mostrando dados suavizados para 2 valores de (alfa) Média Móvel As médias móveis são usadas para suavizar as tendências. TC2000 oferece três tipos diferentes de médias móveis. Uma média móvel simples dá igual peso a cada ponto de dados para o período. Se o período é 3 e os últimos três pontos de dados são 3, 4 e 5 o valor médio mais recente seria (345) 34 (dividir por três, porque há três pontos de dados). Uma média móvel exponencial (EMA), às vezes também chamada de média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de dados mais antigo diminui exponencialmente, dando muito mais importância a observações recentes, enquanto ainda não descartando observações mais antigas inteiramente Uma média ponderada, como uma média exponencial, permite que os dados mais recentes sejam calculados para impactar o valor médio mais do que os mais velhos dados. Ele é calculado de forma diferente de médias exponenciais, mas também dá dados recentes mais peso. A média ponderada da frente de 5 períodos é calculada como segue (C é a barra a mais recente, C4 é 4 barras há): Média ponderada dianteira (C5) (C14) (C23) (C32) C4) 15 Você pode ver como os diferentes Os tipos de média produzem resultados diferentes. Todas as três médias são traçadas usando um período de 30 simples (vermelho), exponencial (ciano) ponderado na frente (amarelo). Além disso, você pode escolher qual o elemento de preço a ser usado no cálculo da média: 160Last, Open, High, Low ou Typical Price. As médias móveis têm um parâmetro Offset que permite que você mude o gráfico médio para frente ou para trás (valor de deslocamento negativo). Isso permite que você traçar o que são comumente referidos como deslocados160moving médias. Leia mais sobre as médias móveis deslocadas na Investopedia.
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