OANDA utilise des cookies pour rendre nos sites Web faciles à utiliser et personnalisés pour nos visiteurs. Les cookies ne peuvent pas être utilisés pour vous identifier personnellement. En visitant notre site Web, vous consentez à l'utilisation des cookies par OANDA8217 conformément à notre politique de confidentialité. Pour bloquer, supprimer ou gérer les cookies, veuillez visiter le site aboutcookies. org. La restriction des cookies vous empêchera de profiter de certaines fonctionnalités de notre site Web. 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 Avantages de l'utilisation de moyennes mobiles moyennes mobiles lisser les fluctuations des taux de marché qui souvent Chaque période de déclaration dans un tableau de prix. Plus les mises à jour des tarifs sont fréquentes - c'est-à-dire plus souvent le graphique de prix affiche un taux mis à jour - plus le potentiel de bruit du marché est élevé. Pour les commerçants qui travaillent dans un marché en évolution rapide qui est en hausse ou whipsawing haut et en bas, le potentiel de faux signaux est une préoccupation constante. Comparaison de la moyenne mobile de 20 périodes avec les taux du marché en temps réel Plus le degré de volatilité des prix est élevé, plus le risque de faux signal est élevé. Un faux signal se produit quand il apparaît que la tendance actuelle est sur le point d'inverser, mais la prochaine période de rapport prouve que ce qui semblait initialement être une inversion était en fait une fluctuation du marché. Comment le nombre de périodes de déclaration affecte la moyenne mobile Le nombre de périodes de déclaration incluses dans le calcul de la moyenne mobile affecte la ligne de la moyenne mobile affichée dans un tableau de prix. Plus le nombre de points de données (c'est-à-dire les périodes de déclaration) incluses dans la moyenne est faible, plus la moyenne mobile se rapproche du taux au comptant, réduisant ainsi sa valeur et offrant peu d'informations sur la tendance globale. D'autre part, une moyenne mobile qui comprend trop de points égalise les fluctuations de prix à un degré tel que vous ne pouvez pas détecter une tendance de taux discernable. L'une ou l'autre situation peut rendre difficile la reconnaissance des points d'inversion en temps suffisant pour tirer parti d'un renversement de tendance de taux. Tableau de prix du chandelier montrant trois lignes de moyennes mobiles différentes Période de rapport - référence générique utilisée pour décrire la fréquence de mise à jour des données de taux de change. Aussi appelé granularité. Cela pourrait aller d'un mois, un jour, une heure - même aussi souvent que toutes les quelques secondes. La règle empirique est que plus le temps que vous détenez les opérations ouvertes, plus souvent vous devriez récupérer des données d'échange de taux. 169 1996 - 2017 Société OANDA. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. 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Mais nous espérons que ce sont au moins une introduction utile à certains des problèmes informatiques liés à la mise en œuvre des prévisions dans les tableurs. Dans cette veine, nous allons continuer en commençant par le début et commencer à travailler avec les prévisions Moyenne mobile. Prévisions moyennes mobiles. Tout le monde est familier avec les prévisions de moyenne mobile, peu importe s'ils croient qu'ils sont. Tous les étudiants les font tout le temps. Pensez à vos résultats d'examen dans un cours où vous allez avoir quatre tests au cours du semestre. Supposons que vous avez obtenu un 85 sur votre premier test. Que penseriez-vous que votre professeur pourrait prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos amis pourraient prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos parents pourraient prédire pour votre score de test suivant Indépendamment de Tous les blabbing que vous pourriez faire à vos amis et parents, ils et votre professeur sont très susceptibles de vous attendre à obtenir quelque chose dans le domaine des 85 que vous venez de recevoir. Eh bien, maintenant, supposons qu'en dépit de votre auto-promotion à vos amis, vous surestimer vous-même et la figure que vous pouvez étudier moins pour le deuxième test et ainsi vous obtenez un 73. Maintenant, qu'est-ce que tous les intéressés et indifférents va Anticiper que vous obtiendrez sur votre troisième test Il ya deux approches très probables pour eux de développer une estimation indépendamment du fait qu'ils le partageront avec vous. Ils peuvent se dire, ce type est toujours souffler de la fumée sur son smarts. Hes va obtenir un autre 73 si hes chance. Peut-être que les parents vont essayer d'être plus solidaires et dire: «Bien, jusqu'à présent, vous avez obtenu un 85 et un 73, donc vous devriez peut-être figure sur obtenir un (85 73) 2 79. Je ne sais pas, peut-être si vous avez moins de fête Et werent wagging la belette partout et si vous avez commencé à faire beaucoup plus d'étude, vous pourriez obtenir un score plus élevé. quot Ces deux estimations sont en fait des prévisions moyennes mobiles. Le premier est d'utiliser uniquement votre score le plus récent pour prévoir vos performances futures. C'est ce que l'on appelle une moyenne mobile en utilisant une période de données. La seconde est également une prévision moyenne mobile, mais en utilisant deux périodes de données. Supposons que toutes ces personnes se brisant sur votre grand esprit ont sorte de pissé vous off et vous décidez de bien faire sur le troisième test pour vos propres raisons et de mettre un score plus élevé en face de vos quotalliesquot. Vous prenez le test et votre score est en fait un 89 Tout le monde, y compris vous-même, est impressionné. Donc, maintenant, vous avez le test final du semestre à venir et, comme d'habitude, vous vous sentez le besoin d'inciter tout le monde à faire leurs prédictions sur la façon dont vous allez faire sur le dernier test. Eh bien, j'espère que vous voyez le modèle. Maintenant, j'espère que vous pouvez voir le modèle. Qui pensez-vous est le sifflet le plus précis alors que nous travaillons. Maintenant, nous revenons à notre nouvelle entreprise de nettoyage a commencé par votre demi-soeur sœur appelé Whistle While We Work. Vous avez des données de ventes passées représentées par la section suivante dans une feuille de calcul. Nous présentons d'abord les données pour une moyenne mobile de trois périodes prévisionnelles. L'entrée pour la cellule C6 doit être maintenant Vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C7 à C11. Remarquez comment la moyenne se déplace sur les données historiques les plus récentes, mais utilise exactement les trois périodes les plus récentes disponibles pour chaque prédiction. Vous devriez également remarquer que nous n'avons pas vraiment besoin de faire les prédictions pour les périodes passées afin de développer notre prédiction la plus récente. Ceci est certainement différent du modèle de lissage exponentiel. Ive inclus les prévisions quotpastquot parce que nous les utiliserons dans la prochaine page Web pour mesurer la validité de prédiction. Maintenant, je veux présenter les résultats analogues pour une prévision moyenne mobile à deux périodes. L'entrée pour la cellule C5 doit être Maintenant, vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C6 à C11. Remarquez que maintenant, seules les deux plus récentes données historiques sont utilisées pour chaque prédiction. Ici encore, j'ai inclus les prévisions quotpast à des fins d'illustration et pour une utilisation ultérieure dans la validation des prévisions. Quelques autres choses qui sont d'importance à remarquer. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, seules les m valeurs de données les plus récentes sont utilisées pour faire la prédiction. Rien d'autre n'est nécessaire. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, lorsque vous faites des prédictions quotpast, notez que la première prédiction se produit dans la période m 1. Ces deux questions seront très importantes lorsque nous développerons notre code. Développement de la fonction Moyenne mobile. Maintenant, nous devons développer le code de la moyenne mobile qui peut être utilisé avec plus de souplesse. Le code suit. Notez que les entrées sont pour le nombre de périodes que vous souhaitez utiliser dans la prévision et le tableau des valeurs historiques. Vous pouvez le stocker dans le classeur que vous voulez. Fonction DéplacementAvant (Historique, NumberOfPeriods) En tant que Déclaration unique et initialisation de variables Dim Item Comme Variante Dim Compteur Comme Entier Dim Accumulation Comme Simple Dim HistoricalSize As Integer Initialisation des variables Counter 1 Accumulation 0 Détermination de la taille de Historique HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Accumuler le nombre approprié des valeurs les plus récentes observées précédemment Accumulation Accumulation Historique (Historique - Taille - NombreOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Le code sera expliqué en classe. Vous voulez positionner la fonction sur la feuille de calcul afin que le résultat du calcul apparaît où il devrait aimer le following. The 7 pièges des moyennes mobiles Une moyenne mobile est le prix moyen d'un titre sur une période de temps spécifiée. Les analystes utilisent fréquemment les moyennes mobiles comme outil analytique pour faciliter le suivi des tendances du marché, à mesure que les titres se déplacent de haut en bas. Les moyennes mobiles peuvent établir des tendances et mesurer l'élan. Par conséquent, ils peuvent être utilisés pour indiquer quand un investisseur doit acheter ou vendre un titre spécifique. Les investisseurs peuvent également utiliser des moyennes mobiles pour identifier des points de soutien ou de résistance afin de mesurer quand les prix sont susceptibles de changer de direction. En étudiant les gammes historiques de négociation, des points de soutien et de résistance sont établis lorsque le prix d'un titre a inversé sa tendance à la hausse ou à la baisse, par le passé. Ces points sont ensuite utilisés pour faire, acheter ou vendre des décisions. Malheureusement, les moyennes mobiles ne sont pas des outils parfaits pour établir des tendances et présentent de nombreux risques subtils mais importants pour les investisseurs. En outre, les moyennes mobiles ne s'appliquent pas à tous les types d'entreprises et d'industries. Voici quelques-uns des principaux inconvénients des moyennes mobiles: 1. Les moyennes mobiles tirent les tendances des informations passées. Ils ne tiennent pas compte des changements qui peuvent affecter les performances futures des titres, comme les nouveaux concurrents, la demande plus ou moins forte de produits dans l'industrie et les changements dans la structure de gestion de l'entreprise. 2. Idéalement, une moyenne mobile montrera un changement constant dans le prix d'un titre, au fil du temps. Malheureusement, les moyennes mobiles ne fonctionnent pas pour toutes les entreprises, en particulier pour ceux dans les industries très volatiles ou ceux qui sont fortement influencés par les événements actuels. Cela est particulièrement vrai pour l'industrie pétrolière et les industries hautement spéculatives, en général. 3. Moyennes mobiles peuvent être étalées sur toute période de temps. Cependant, cela peut être problématique car la tendance générale peut changer considérablement en fonction de la période de temps utilisée. Les délais plus courts ont plus de volatilité, alors que les délais plus longs ont moins de volatilité, mais ne tiennent pas compte des nouveaux changements sur le marché. Les investisseurs doivent être prudents dans le temps qu'ils choisissent, afin de s'assurer que la tendance est claire et pertinente. 4. Un débat en cours est de savoir s'il convient ou non de mettre davantage l'accent sur les derniers jours de la période. Beaucoup estiment que les données récentes reflètent mieux l'orientation de la sécurité, tandis que d'autres estiment que donner quelques jours plus de poids que d'autres, fausse de façon incorrecte la tendance. Les investisseurs qui utilisent différentes méthodes pour calculer des moyennes peuvent tirer des tendances complètement différentes. (En savoir plus sur les moyennes mobiles simples et exponentielles.) 5. Beaucoup d'investisseurs soutiennent que l'analyse technique est une façon dénuée de sens de prédire le comportement du marché. Ils disent que le marché n'a pas de mémoire et que le passé n'est pas un indicateur de l'avenir. De plus, il y a des recherches substantielles pour étayer cela. Par exemple, Roy Nersesian a mené une étude avec cinq stratégies différentes en utilisant des moyennes mobiles. Le taux de réussite de chaque stratégie variait entre 37 et 66. Cette recherche suggère que les moyennes mobiles ne donnent des résultats que sur la moitié du temps, ce qui pourrait faire de leur utilisation une proposition risquée pour un timing efficace du marché boursier. 6. Les titres présentent souvent un comportement cyclique. Cela vaut également pour les entreprises de services publics, qui ont une demande constante pour leur produit d'une année à l'autre, mais connaissent de fortes variations saisonnières. Bien que les moyennes mobiles peuvent aider à lisser ces tendances, ils peuvent également cacher le fait que la sécurité est tendue dans un modèle oscillatoire. (Pour en savoir plus, consultez Gardez un œil sur l'élan.) 7. L'objectif de toute tendance est de prédire où le prix d'un titre sera à l'avenir. Si un titre n'est pas tendance dans l'une ou l'autre direction, il ne fournit pas une occasion de tirer profit de l'achat ou de la vente à découvert. La seule façon dont un investisseur peut être en mesure de réaliser des bénéfices serait de mettre en œuvre une stratégie sophistiquée basée sur les options qui repose sur le prix restant stable. Le fond Les moyennes mobiles ont été jugées un outil analytique précieux par beaucoup, mais pour n'importe quel outil pour être efficace vous devez d'abord comprendre sa fonction, quand l'employer et quand ne pas l'employer. Les risques décrits ici indiquent que les moyennes mobiles n'ont peut-être pas été un outil efficace, par exemple lorsqu'ils sont utilisés avec des titres volatils, et comment ils peuvent négliger certaines informations statistiques importantes, comme les modèles cycliques. On peut également se demander comment les moyennes mobiles sont efficaces pour indiquer avec exactitude les tendances des prix. Compte tenu des inconvénients, les moyennes mobiles peuvent être un outil mieux utilisé en conjonction avec d'autres. En fin de compte, l'expérience personnelle sera l'indicateur ultime de l'efficacité qu'ils sont vraiment pour votre portefeuille. (Pour en savoir plus, voir Les moyennes mobiles adaptées conduisent à de meilleurs résultats)
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