Enkelt flytende gjennomsnitt - SMA BREAKING DOWN Enkelt flytende gjennomsnitt - SMA Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele dette totalt etter antall tidsperioder, som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten, og gjør det enklere å se prisutviklingen av et sikkerhetssystem. Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning Flytende gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen av å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker det til å raskt identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller nedtrengning. Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere sikt enkelt glidende gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkelt glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikk. Gullkorset oppstår når et kortsiktig glidende gjennomsnitt bryter over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Jeg prøver å beregne bevegelige gjennomsnitt (enkelt og eksponentielt) og jeg har kommet over simplestatistics perlen, som er perfekt for mine behov. Jeg prøver å endre koden fra denne lenken: Hvordan beregne jeg enkelt bevegelige gjennomsnitt) for mine formål. Mål: Jeg har en JSON som dette, som viser historiske priser for en enkelt bestand over en lengre periode: Til dette vil jeg gjerne legge til glidende gjennomsnitt for hver dag (enkelt og eksponentielt - som simplestatistics-perlen synes å gjøre lett) for 20 og 50 dagers gjennomsnitt (og andre etter behov), slik at det vil virke som dette for hver dag: Jeg foretrekker å bruke yahoofinance og simplestatistics perler og deretter legge til produksjonen til den opprinnelige JSON da jeg har en følelse av at en gang Jeg får en bedre forståelse, det vil være lettere for meg å endre. Akkurat nå, jeg leser fortsatt hvordan jeg skal gjøre dette (noen hjelp er verdsatt) Nedenfor er mitt forsøk på å beregne et 20 dagers enkelt bevegelige gjennomsnitt for Microsoft (virker ikke). Denne måten (ved hjelp av HistoricalQuotesdays) ser ut til å anta at startdatoen er i dag, som ikke fungerer for mitt overordnede mål. UPDATE: Jeg trenger egentlig ikke å bruke YahooFinance perle som jeg allerede har dataene i en JSON. Hva jeg ikke vet hvordan å gjøre er å trekke fra JSON-arrayet, gjør beregningene ved hjelp av simplestatistics-perlen, og legg deretter til de nye dataene i den opprinnelige JSON. spurte 28 okt 12 kl 7:28 Ved å bruke perlen ser jeg to måter å få dataene dine på. Her er de (merk at de begge kan ta en blokk): Som returnerer en rekke YahooFinance :: HistoricalQuote objekter med følgende metoder: som returnerer en rekke verdier fra dokumentasjonen: Og for å ta et gjennomsnitt (enkelt glidende gjennomsnitt) kan lett gjøre: Hvor ary ville holde verdiene til gjennomsnitt (må flyte eller det vil heltall dele). For å gjøre det eksponentielle glidende gjennomsnittet, bruk bare følgende formel: Hvor nær er aksjene nær, forrige er yesterdays ema, og amountofdaysago er intervallet av gjennomsnittet i fortiden, for eksempel 20 (dager). Jeg kan ikke skrive en helt begynnende rubinguide, men det grunnleggende for det du trenger er Hash og Array. Se opp hvordan du bruker rubin hashes og arrayer, og det er sannsynligvis en god 30 rubin programmering der. For eksempel for å få jsonobjektene i en matrise og deretter få bare lukkene, kan du bruke Arraymap slik: Håper det kommer deg i gang n lykke til AJ, takk for din hjelp. Jeg vet at mange parsing JSON er enkelt. Jeg har beregningene for stdev (ikke bruker din, I39m gjør en n-1 stdev). Jeg har gjort dette kalk på papir (og oftere Excel), men vet ikke hvordan jeg skal gjøre det til Ruby (derfor bruker jeg simplestats). Jeg vet at for å analysere JSON, kan jeg gjøre JSON. parse json, men hvordan å gjøre beregningene for hver dag i arrayet og deretter returnere resultatene for å opprette en ny JSON utelukker meg fortsatt (jeg trenger mer av en dummysguide - hvis du kan pek meg til noen opplæringsprogrammer på nettet, det ville vært bra). Takk igjen for din hjelp, jeg setter pris på det ndash gcubed 28 okt 12 kl 18:57 redigert svar. Gjøre noen veiledninger er mitt råd. Når du er i tvil, skriv ut objektvariable. class på en gjenstand for å se hva du arbeider med og google for å få litt dokumentasjon om hvordan du bruker den. Ndash AJcodez 28. oktober kl. 23: 43Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som SMA Eksempel, betrakt en sikkerhet med følgende sluttpriser over 15 dager: Uke 1 (5 dager) 20, 22, 24, 25, 23 Uke 2 (5 dager) 26, 28, 26, 29, 27 Uke 3 (5 dager) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig utgående sluttpriser for de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.
No comments:
Post a Comment