Como Usar A Média Móvel Exponencial Tripla

Triplo Indicador Técnico de Média Móvel Exponencial Triplo (TEMA) foi desenvolvido por Patrick Mulloy e publicado na revista AnalyticalTechnical of Stocks amp Commoditiesquot. O princípio do seu cálculo é semelhante ao DEMA (Double Exponential Moving Average). O nome quotTriple Exponential Moving Averagequot não reflete corretamente seu algoritmo. Esta é uma mistura única da média móvel exponencial simples, dupla e tripla, proporcionando o menor atraso que cada um deles separadamente. TEMA pode ser usado em vez de médias móveis tradicionais. Ele pode ser usado para alisar dados de preços, bem como para suavizar outros indicadores. Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Expert Advisor no MQL5 Wizard. Cálculo Primeiro calcula-se DEMA, calcula-se então o erro de desvio de preço de DEMA: i) Preço (i) Preço (i) Preço DEMA (Preço, N, i) valor de DEMA atual de Série de preços com período N. Em seguida, adicione o valor da média exponencial do erro e obtenha TEMA: TEMA (i) DEMA (Preço, N, i) EMA (Preço, N, i) N, i) EMMA (Preço, N, i) EMA (Price, N, i) EMA (Preço, N, i) , I) EMA3 (Price, N, i) valor EMA3 (Preço, N, i) valor actual da média exponencial do erro erro EMA2 (Preço, N, i) , I) valor atual da tripla seqüência de preços de suavização. Smoothing Suavização e filtragem são duas das técnicas de série de tempo mais comumente usado para remover o ruído dos dados subjacentes para ajudar a revelar as características importantes e componentes (por exemplo, tendência, sazonalidade, etc) . No entanto, também podemos usar suavização para preencher valores ausentes e / ou realizar uma previsão. Nesta edição, discutiremos cinco (5) diferentes métodos de alisamento: média móvel ponderada (WMA i), suavização exponencial simples, suavização exponencial dupla, suavização exponencial linear e suavização exponencial tripla. Por que devemos nos importar? A suavização é muito freqüentemente usada (e abusada) na indústria para fazer um exame visual rápido das propriedades dos dados (por exemplo, tendência, sazonalidade, etc.), se encaixar em valores faltantes e conduzir uma amostra rápida fora da amostra previsão. Por que temos tantas funções de suavização Como veremos neste artigo, cada função funciona para uma suposição diferente sobre os dados subjacentes. Por exemplo, a suavização exponencial simples assume que os dados têm uma média estável (ou pelo menos uma média de movimento lento), de modo que a suavização exponencial simples fará mal na previsão de dados que exibem sazonalidade ou uma tendência. Neste artigo, examinaremos cada função de suavização, destacaremos seus pressupostos e parâmetros e demonstraremos sua aplicação por meio de exemplos. Média Móvel Ponderada (WMA) Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. Uma média móvel ponderada tem fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em posições diferentes na janela da amostra. A média móvel ponderada tem uma janela fixa (i. e. N) e os factores são tipicamente escolhidos para dar mais peso a observações recentes. O tamanho da janela (N) determina o número de pontos em média de cada vez, então um tamanho de janela maior é menos responsivo a novas alterações na série de tempo original e um tamanho de janela pequena pode causar a saída suavizada ser barulhento. Para fora da previsão da amostra propósitos: Exemplo 1: Vamos considerar as vendas mensais para a Empresa X, usando uma média móvel de 4 meses (igual ponderada). Observe que a média móvel está sempre atrasada em relação aos dados ea previsão fora da amostra converge para um valor constante. Vamos tentar usar um esquema de ponderação (veja abaixo) que dá mais ênfase à observação mais recente. Nós plotamos a média móvel ponderada igual e WMA no mesmo gráfico. O WMA parece mais sensível às mudanças recentes e a previsão de saída de amostra converge para o mesmo valor que a média móvel. Exemplo 2: Vamos examinar o WMA na presença de tendência e sazonalidade. Para este exemplo, utilize bem os dados da companhia aérea internacional de passageiros. A janela da média móvel é de 12 meses. O MA e o WMA acompanham o ritmo da tendência, mas a previsão fora da amostra é plana. Além disso, embora a WMA exibe alguma sazonalidade, ela está sempre atrasada em relação aos dados originais. (Browns) Suavização Exponencial Simples A suavização exponencial simples é semelhante à WMA com a exceção de que o tamanho da janela é infinito e os fatores de ponderação diminuem exponencialmente. Como vimos na WMA, a exponencial simples é adequada para séries temporais com uma média estável, ou pelo menos uma média móvel muito lenta. Exemplo 1: Permite usar os dados de vendas mensais (como fizemos no exemplo do WMA). No exemplo acima, escolhemos o fator de suavização para ser 0.8, o que leva à pergunta: Qual é o melhor valor para o fator de alisamento Estimar o melhor valor a partir dos dados Usando a função TSSUB (para calcular o erro), SUMSQ e Excel Tabelas de dados, calculamos a soma dos erros quadrados (SSE) e traçamos os resultados: O SSE atinge seu valor mínimo em torno de 0,8, então escolhemos esse valor para nosso alisamento. (Holt-Winters) Suavização Exponencial Dupla A suavização exponencial simples não funciona bem na presença de uma tendência, pelo que vários métodos concebidos sob o duplo guarda-vento exponencial são propostos para tratar este tipo de dados. O NumXL suporta a suavização exponencial dupla de Holt-Winters, que tem a seguinte formulação: Exemplo 1: Examinemos os dados de passageiros internacionais de passageiros Escolhemos um valor Alpha de 0,9 e um Beta de 0,1. Observe que, embora a suavização dupla traça bem os dados originais, a previsão fora da amostra é inferior à média móvel simples. Como encontrar os melhores fatores de suavização Tomamos uma abordagem semelhante ao nosso exemplo de suavização exponencial simples, mas modificada para duas variáveis. Calculamos a soma dos erros quadrados construindo uma tabela de dados de duas variáveis ​​e selecionando os valores alfa e beta que minimizam o SSE global. (Browns) Suavização Exponencial Linear Este é outro método de função de suavização exponencial dupla, mas tem um fator de suavização: O duplo alinhamento exponencial Browns leva um parâmetro menor que a função Holt-Winters, mas pode não oferecer um ajuste tão bom quanto essa função. Exemplo 1: Vamos usar o mesmo exemplo em Holt-Winters duplo exponencial e comparar a soma ideal do erro quadrado. A exponencial dupla de Browns não se ajusta aos dados da amostra, assim como ao método de Holt-Winters, mas a amostra fora da amostra (neste caso particular) é melhor. Como encontrar o melhor fator de suavização () Usamos o mesmo método para selecionar o valor alfa que minimiza a soma do erro quadrado. Para os exemplos de dados de amostra, o alfa é encontrado para ser 0,8. (Winters) Triple suavização exponencial A tripla exponencial suavização leva em conta as mudanças sazonais, bem como as tendências. Este método requer 4 parâmetros: A formulação para triplo exponencial alisamento é mais envolvido do que qualquer um dos anteriores. Por favor, consulte o nosso manual de referência on-line para a formulação exata. Exemplo: Usando os dados da companhia aérea de passageiros internacionais, podemos aplicar o triplo de suavização exponencial do inverno, encontrar parâmetros ótimos e realizar uma previsão de fora da amostra. Obviamente, a suavização exponencial tripla de Winters é melhor aplicada para esta amostra de dados, uma vez que rastreia bem os valores e a previsão de amostra fora da amostra apresenta sazonalidade (L12). Como encontrar o melhor fator de alisamento () Mais uma vez, precisamos escolher os valores que minimizam a soma total dos erros quadrados (SSE), mas as tabelas de dados podem ser usadas para mais de duas variáveis, então recorremos ao Excel Solver: (1) Configurar o problema de minimização, com o SSE como a função de utilidade (2) As restrições para este problema Conclusão suporte FilesTriple Exponential Média móvel: O Indicador TEMA Atualizado: 25 de abril de 2016 em 2:55 Triple Exponential Moving Average . Ou TEMA. É um tipo de média móvel exponencial desenvolvido por Patrick Mulloy em 1994. Um dos problemas comuns de negociação com EMAs ou osciladores sempre foi a inevitável questão de atraso encontrado em decisões comerciais. O TEMA foi desenvolvido para lidar com esse problema. Tomando a média móvel do preço suaviza as flutuações de curto prazo. Mas o que acontece se tomarmos a EMA da EMA para duplamente suave a ação de mercado Não é difícil ver que a nova MA criaria uma imagem ainda mais suave da ação de preço, tornando possível identificar tendências e mudanças com um Maior clareza. O gênio do TEMA, no entanto, não é nesta idéia de tomar EMAs sucessivas de EMAs, mas no prazo de atraso adicionado à fórmula para lidar com a questão dos sinais atrasados. O gráfico acima dos movimentos de preços mensais no par EURUSD mostra claramente o grande poder da TEMA (linha fina azul). Nas quatro reversões entre agosto de 2005 e abril de 2010, o indicador TEMA emite sinais que sofrem de muito pouco atraso. Por exemplo, o desdobramento do padrão de variação existente nos poucos meses após agosto de 2005 é sinalizado quase que imediatamente por uma reversão coincidente do indicador, com o forte impulso do movimento de preços acompanhado pela clara tendência estabelecida no indicador. O mesmo padrão é observado nas reversões subseqüentes em junho de 2008 e março de 2009, embora os dois últimos coincidam com volatilidade severa que reduzem a significância dos alertas emitidos pelo indicador. No entanto, há oportunidades claras onde o preço cruza acima ou abaixo do TEMA, ou quando uma linha se transforma em curva. Cálculo A média móvel exponencial tripla é calculada de acordo com a seguinte fórmula: Tudo o que o comerciante precisa fazer para calcular o valor TEMA é decidir o período do indicador. Por exemplo, quando determinamos que o período será de 5 dias, o indicador calculará o EMA sobre os dados de preços brutos. Depois disso, ele vai considerar o novo EMA como se fosse o novo gráfico da ação de preço, e tomar um segundo EMA do mesmo. Este segundo valor é também designado por EMA duplo ou DEMA. Finalmente, um terceiro EMA do DEMA será calculado e os valores serão conectados na fórmula acima para alcançar o valor do indicador. Nos parágrafos anteriores, mencionamos que o TEMA lida com a questão do atraso da maioria das médias móveis exponenciais pela adição de um novo termo ao cálculo. Este novo termo é o EMA duplo (que é o EMA da EMA) com o sinal de menos na fórmula. Subtraindo este termo da soma do EMA e do EMA triplo multiplicado por três, o indicador é deslocado para a direita, ao mesmo tempo que a volatilidade é reduzida também. Estratégia TEMA é uma ferramenta poderosa e pode ser utilizada de forma tão eficiente em uma abordagem simples e monolítica para perseguir a tendência em um contexto de longo prazo, pois pode ser usado para trocar movimentos de curto prazo em um esquema de negociação complexa. O indicador é um indicador de tendência. À luz de sua tendência para suavizar quaisquer distorções de curto prazo, será difícil de usar em um mercado variável, onde flutuações de curto prazo dentro dos limites do padrão de intervalo criar as maiores oportunidades comerciais. Em geral, quanto mais a tendência durar, mais fácil é trocá-lo com TEMA. Em uma tendência mais duradoura podemos ignorar períodos de volatilidade, e os sinais do indicador são mais fáceis de usar. Por outro lado, quanto mais volátil for a tendência, menos utilizável será esse indicador. Você pode combiná-lo com vários osciladores para explorar períodos de fortes flutuações como fases de entrada / saída para o comércio, e você também pode usar ferramentas adicionais para avaliar separadamente a volatilidade. Uma combinação do MACD modificado com este indicador (onde substitui o EMAs comum usado para suavizar o preço) é especialmente popular entre alguns comerciantes. Resumo As vantagens de incorporar o Triple Exponential Moving Average em sua estratégia são numerosas. É muito mais fácil identificar as tendências com ele, não há nenhum problema de atraso, eo uso do indicador não é diferente do que usar qualquer média móvel simples ou exponencial. As desvantagens do TEMA, por outro lado, são que é muito rápido sugerir uma mudança no momento, e que os sinais claros e fortes que ele dá sobre a ação de preço nem sempre podem coincidir com um simples e fácil - To-trade configuração do mercado. O objetivo principal do uso do indicador TEMA é filtrar a volatilidade. Quando o comerciante deseja se concentrar em uma tendência duradoura, forte e credível com uma tendência simples após a estratégia TEMA é uma ferramenta inestimável, e é freqüentemente possível depender dele sozinho para a geração de sinais de comércio acionáveis. Mas nos casos em que a volatilidade é um problema significativo, a TEMA pode não ser uma ótima escolha, especialmente se não for usada em conjunto com as Bandas de Bollinger ou a ferramenta Desvio Padrão para analisar o risco apresentado por um mercado altamente volátil. Declaração de Risco: Trading Foreign Exchange sobre margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Existe a possibilidade de você perder mais do que seu depósito inicial. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para you. Exponential Moving Average - EMA Carregando o jogador. Os EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usados ​​para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preços percentuais (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Traders que empregam análise técnica encontrar médias móveis muito útil e perspicaz quando aplicado corretamente, mas criar havoc quando usado de forma inadequada ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente utilizadas na análise técnica são, pela sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, quando uma linha de indicadores de média móvel fez uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida. Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isto é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando a EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha de indicador EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência de queda. Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a se nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplana ea taxa de mudança seja zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou mesmo alguns bares antes, a ação de preço já deve ter invertido. Por conseguinte, segue-se que a observação de uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser utilizada como um indicador que poderia contrariar o dilema causado pelo efeito retardado das médias móveis. Usos comuns do EMA EMAs são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade. Para os comerciantes que negociam intraday e mercados em rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência de alta, uma estratégia de comerciantes intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday. Você está aqui: Technical Analytics gt Gráfico Indicadores gt Triplo Exponential Moving Average (TEMA ) Aplicar um Indicador de Média Móvel Exponencial Tripla (TEMA) Um indicador técnico usado para alisar preços e outros dados. É um composto de uma única média móvel exponencial, uma média móvel exponencial dupla e uma média móvel exponencial tripla. O TEMA suaviza as flutuações de preços e filtra a volatilidade, facilitando assim a identificação de tendências com pouco atraso. É uma ferramenta útil na identificação de tendências fortes e duradouras, mas pode ser de uso limitado em mercados de gama limitada com flutuações de curto prazo. Para aplicar um Indicador de Média Mínima Exponencial Tripla Dentro de um gráfico, a partir do menu Editar, selecione Estudos. Escolha Média Móvel Tripla Exponencial e clique em Adicionar para adicionar o estudo ao grupo Estudos Aplicados. Complete os parâmetros conforme necessário. Uma vez que o estudo é definido, você pode optar por desmarcar / verificar para remover e adicionar o estudo ao seu gráfico.