M Zeitraum Gleitender Durchschnitt

Wie Stochastik zu berechnen und eine stochastische Oszillator Chart zu berechnen In Aktienhandel, Stochastik oder stochastische Analyse bezieht sich auf die Interpretation der Schwingungen in Schlusskurse. Ein stochastischer Oszillator ist ein Diagramm, das diese Fluktuationen über einen Zeitraum von üblicherweise einigen Monaten abbildet. Stock Trader verwenden stochastische Analyse zu entscheiden, wann sie kaufen und verkaufen sollten Aktien. Die wichtigste Annahme hinter ist, dass, wenn ein Aktien aktuellen Schlusskurs nahe seiner Vergangenheit hoch ist, wird der nächste Tag Preis nicht drastisch höher sein. Oder wenn der Schlusskurs nahe einer Vergangenheit niedrig ist, dann werden die nächsten Tage Preis nicht drastisch niedriger sein. Die folgenden Schritte zeigen Ihnen, wie Stochastik berechnet wird und wie Sie stochastische Oszillationen darstellen können. Sie können Excel, Mathematica, Matlab oder ein statistisches Analyseprogramm verwenden, um stochastische Indikatoren zu generieren. Sie können auch Had2Knows kostenlos online stochastischen Oszillator Taschenrechner. Stock Stochastische Indikatoren sind gleitende Durchschnitte Ein stochastischer Oszillator zeichnet zwei Liniendiagramme, die aus den täglichen Schlusskursen abgeleitet werden. Eine der Linien repräsentiert die Änderung des Schlusskurses in Bezug auf die hohen und niedrigen der vergangenen N Tage (einschließlich des aktuellen Tages). Das nennt man Fast K. Die andere Linie stellt den Durchschnitt der Fast-K-Werte in den letzten M Tagen dar. Dies wird entweder Slow K oder Fast D genannt. Es ist der M-Periodenbewegungsdurchschnitt von Fast K. Aktienhändler, die stochastische Analysen verwenden, setzen gewöhnlich N14 und M3. Einige können auch N9 oder N5. Die Formel für Fast K für einen bestimmten Tag wird durch die folgende Gleichung gegeben: (Heutiges CP) - (niedrigster CP über vergangene N Tage) (höchster CP über vergangene N Tage) - (niedrigster CP über vergangene N Tage) Die Abkürzung CP steht für Schlusskurs. Angenommen, die folgende Liste repräsentiert einen Aktienschlusskurs über einen Zeitraum von 20 Tagen. Die letzten sieben Tage der Periode sind am Tag der Woche gekennzeichnet. 5, 5, 5, 3, 4, 7, 3 (Th), 4 (F), 3 (Sa), 3 (Su), 6 (M) , 7 (Tu), 4 (W) Wenn wir N14 verwenden, sind die Fast K Werte für die letzten sieben Tage Thrusday Fast K (3-2) (8-2) 0,17 oder 17 Friday Fast K (4-2) (8-2) 0,33 oder 33 Samstag Schnell K (3-2) (8-2) 0,17 oder 17 Sonntag Fast K (3-2) (8-2) 0,17 oder 17 Montag Fast K (6-2) (7 -2) 0.80 oder 80 Dienstag Fast K (7-3) (7-3) 1.00 oder 100 Mittwoch Fast K (4-3) (7-3) 0.25 oder 25 Als nächstes können Sie die Slow KFast D-Werte der Den letzten fünf Tagen durch Berechnung des Mittelwerts der Fast-K-Werte für die letzten drei Tage: Samstag Slow K (0.170.330.17) 3 0.22 oder 22 Sonntag Slow K (0.170.170.33) 3 0.22 oder 22 Montag Slow K (0.800.170.17) 3 0.38 oder 38 Dienstag Slow K (1.000.800.17) 3 0.65 oder 65 Mittwoch Slow K (0.251.000.80) 3 0.68 oder 68 Um ein Diagramm oder Diagramm dieser stochastischen Oszillationen zu erstellen, einfach diese Zahlen auf einer Grafik mit der horizontalen Achse markieren Am Tag und die vertikale Achse mit einer Skala von 0 bis 1 beschriftet. Sie können auch eine Linie mit dem Namen Slow D. Was der dreitägige gleitende Durchschnitt der Slow-K-Werte ist. Beispielsweise sind die Slow-D-Werte für Montag, Dienstag und Mittwoch Montag bis Freitag (0.8080.650.38) 3 0.72 oder 42. Mittwoch Slow D (0.380.220.22) 3 0.27 oder 27 Dienstag Slow D (0.650.380.22) 57 169 Had2Know 2010Einführung. Wir werden wieder an der Entwicklung von objektiveren Maßnahmen für die Qualität einer Prognose arbeiten. Wir werden uns wieder auf APE Average Percentage Error konzentrieren. Aufgrund einiger früherer Vertrautheit werde ich mit der Darstellung der Tabellenkalkulation für APE für die zwei-Perioden-und dreifachen gleitenden durchschnittlichen Prognosen, die wir auf dem Whistle While We Work Daten. Die Kalkulationstabelle für den zweidimensionalen gleitenden Durchschnitt ist unten. Beachten Sie, dass der durchschnittliche Fehler ungefähr 21.85 ist, was von vielen der Fehlerabschätzungen, die wir für eine exponentielle Glättung erhalten haben, liegt. Obwohl keine dieser Ansätze gibt eine sehr gute Prognose. Als nächstes steht die Kalkulationstabelle für die dreistufige gleitende Durchschnittsprognose. Beachten Sie, dass dieser Fehler tatsächlich schlechter als die für die Zwei-Periode ist. Dies sollte nicht allzu überraschend, weil die Hauptsache in diesem Daten geht ein Trend ist, und wir haben noch keine Prognosemethoden zu studieren, die auch für Trends arbeiten, aber wir brauchen, um über die Berechnung unserer Fehlerterme und die Berechnung ihrer im Durchschnitt bei einigen allgemeinen Aussagen zu gelangen. Wenn es Perioden von historischen Daten sind n und wir tun, einen m-Zeitraum durchschnittliche Prognose n bewegen - m Perioden für Vergleiche zwischen den früheren Beobachtungen zu machen und quotpast predictionsquot brauchen wir m Perioden von Daten für jede Prognose gibt es m Leerzeiten, die unseren entsprechen Frühesten historischen Daten, wo es nicht möglich war, irgendwelche Vorhersagen zu machen. Diese alle beeinflussen die Natur unserer Schleifen, wenn wir vergangene Vorhersagen und Fehler berechnen. Der Code für die Berechnung der APEMovingAverage-Funktion folgt. Funktion APEMovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim NumberOfPredictions As Integer Dim Errorcounter As Integer Dim ErrorPercentage As Single Dim ErrorAccumulation As Single Dim PredictionCounter As Integer Dim HistoricalSize As Integer Dim Initialisierung Prognose (100) As Single Initializing Variablen Zähler 1 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count wir die Anzahl der Prognosen ermitteln und Vergleiche wir NumberOfPredictions HistoricalSize durchführen können - NumberOfPeriods Für PredictionCounter 1 Um HistoricalSize - NumberOfPeriods für Zähler 1 Um NumberOfPeriods der thesaurierenden entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (PredictionCounter Zähler - 1) Vorhersage (PredictionCounter) Accumulation NumberOfPeriods Accumulation 0 Bestimmung der Fehler für Errorcounter 1 Um HistoricalSize - NumberOfPeriods ErrorPercentage Abs (Historisch (Errorcounter NumberOfPeriods) - Vorhersage (Errorcounter)) Historische (Errorcounter NumberOfPeriods) ErrorAccumulation ErrorAccumulation ErrorPercentage APEMovingAverage ErrorAccumulation (HistoricalSize - NumberOfPeriods) Der Code wird in der Klasse diskutiert werden. Sie möchten diese Funktion auf Ihrer Tabelle mit anderen entwickelten Objekten überprüfen. Stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt für die Vorhersage und die Fehlerberechnung gleich ist. Für die WWWW drei Perioden gleitenden Durchschnitt der Kalkulationstabelle folgt.