Cómo Utilizar La Media Móvil Exponencial Triple

Triple exponencial media móvil Promedio triple exponencial media móvil Indicador técnico (TEMA) fue desarrollado por Patrick Mulloy y publicado en el quotTechnical Analysis of Stocks amp Commoditiesquot revista. El principio de su cálculo es similar al DEMA (Doble Promedio Móvil Exponencial). El nombre quotTriple Exponential Moving Averagequot no refleja correctamente su algoritmo. Esta es una mezcla única de la media móvil exponencial simple, doble y triple proporcionando el retraso menor que cada uno de ellos por separado. TEMA se puede usar en lugar de los promedios móviles tradicionales. Se puede utilizar para alisar los datos de precios, así como para suavizar otros indicadores. Puede probar las señales comerciales de este indicador creando un Asesor experto en MQL5 Wizard. Cálculo Primero se calcula el DEMA, entonces se calcula el error de desviación de precio de DEMA: (i) Precio (i) DEMA (Precio, N, ii) err (i) N, i) valor DEMA actual de series de precios con periodo N. A continuación, agregue el valor del promedio exponencial del error y obtenga un valor de TEMA: TEMA (i) DEMA (Precio, N, i) EMA (Precio, N, i) N, i) 3 EMA (Precio, N, i) EMA (Precio, N, i) , I) Valor actual EMA3 (Precio, N, i) EMA3 (Precio, N, i) valor actual de la media exponencial del error err EMA3 (Precio, N, i) , I) el valor actual de la suavización secuencial triple de los precios. Suavizado El suavizado y el filtrado son dos de las técnicas de series temporales más utilizadas para eliminar el ruido de los datos subyacentes para ayudar a revelar las características y componentes importantes (por ejemplo, tendencia, estacionalidad, etc.) . Sin embargo, también podemos usar el suavizado para rellenar los valores perdidos y / o realizar un pronóstico. En este número, discutiremos cinco (5) diferentes métodos de suavizado: promedio móvil ponderado (WMA i), suavizado exponencial simple, suavizado exponencial doble, suavizado exponencial lineal y suavizado exponencial triple. Por qué debemos preocuparnos? El suavizado es muy frecuentemente usado (y abusado) en la industria para hacer un examen visual rápido de las propiedades de los datos (por ejemplo, tendencia, estacionalidad, etc.), ajustarse a los valores perdidos y conducir un rápido fuera de la muestra pronóstico. Por qué tenemos tantas funciones de suavizado Como veremos en este documento, cada función funciona para una suposición diferente sobre los datos subyacentes. Por ejemplo, el suavizado exponencial simple asume que los datos tienen una media estable (o por lo menos una media de movimiento lento), por lo que el suavizado exponencial simple no funcionará bien en la previsión de datos que muestran estacionalidad o una tendencia. En este artículo repasaremos cada función de suavizado, resaltaremos sus supuestos y parámetros y demostraremos su aplicación a través de ejemplos. Promedio móvil ponderado (WMA) Un promedio móvil se utiliza comúnmente con datos de series de tiempo para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar tendencias o ciclos a más largo plazo. Un promedio móvil ponderado tiene factores multiplicadores para dar pesos diferentes a los datos en diferentes posiciones en la ventana de muestra. El promedio móvil ponderado tiene una ventana fija (es decir, N) y los factores se eligen típicamente para dar más peso a las observaciones recientes. El tamaño de ventana (N) determina el número de puntos promediados en cada momento, por lo que un tamaño de ventanas más grande responde menos a los nuevos cambios en la serie temporal original y un tamaño de ventana pequeño puede hacer que la salida suavizada sea ruidosa. Para fuera de propósitos de la previsión de la muestra: Ejemplo 1: Consideremos las ventas mensuales para la Compañía X, usando una media móvil de 4 meses (igual ponderada). Tenga en cuenta que el promedio móvil está siempre rezagado detrás de los datos y el pronóstico fuera de la muestra converge a un valor constante. Vamos a tratar de usar un esquema de ponderación (véase más adelante) que da más énfasis a la última observación. Se representó el promedio móvil ponderado igual y WMA en el mismo gráfico. El WMA parece más sensible a los cambios recientes y el pronóstico de fuera de la muestra converge al mismo valor que el promedio móvil. Ejemplo 2: Examine la WMA en presencia de tendencia y estacionalidad. Para este ejemplo, utilice bien los datos de la aerolínea internacional de pasajeros. La ventana del promedio móvil es de 12 meses. El MA y el WMA siguen el ritmo de la tendencia, pero el pronóstico fuera de la muestra se aplana. Además, aunque la WMA exhibe alguna estacionalidad, siempre se queda atrás de los datos originales. (Browns) Suavizado exponencial simple El suavizado exponencial simple es similar al WMA con la excepción de que el tamaño de la ventana es infinito y los factores de ponderación disminuyen exponencialmente. Como hemos visto en el WMA, la exponencial simple es adecuada para series temporales con una media estable, o al menos una media móvil muy lenta. Ejemplo 1: Utilizamos los datos de ventas mensuales (como hicimos en el ejemplo de WMA). En el ejemplo anterior, elegimos el factor de suavizado para que sea 0.8, lo cual plantea la pregunta: Cuál es el mejor valor para el factor de suavizado? Estimar el mejor valor de los datos Utilizando la función TSSUB (para calcular el error), SUMSQ y Excel Las tablas de datos, calculamos la suma de los errores al cuadrado (SSE) y trazamos los resultados: El SSE alcanza su valor mínimo alrededor de 0,8, por lo que escogimos este valor para nuestro suavizado. (Holt-Winters) Suavizado exponencial doble El suavizado exponencial simple no funciona bien en presencia de una tendencia, por lo que se proponen varios métodos concebidos bajo el doble paraguas exponencial para manejar este tipo de datos. NumXL admite el doble suavizado exponencial de Holt-Winters, que toma la siguiente formulación: Ejemplo 1: Examinemos los datos de la aerolínea internacional de pasajeros Elegimos un valor Alpha de 0,9 y un Beta de 0,1. Tenga en cuenta que aunque el suavizado doble traza bien los datos originales, el pronóstico fuera de la muestra es inferior al promedio móvil simple. Cómo encontramos los mejores factores de suavizado Tomamos un enfoque similar a nuestro ejemplo de suavizado exponencial simple, pero modificado para dos variables. Calculamos la suma de los errores cuadrados construimos una tabla de datos de dos variables, y seleccionamos los valores alfa y beta que minimizan el SSE general. (Browns) Suavizado exponencial lineal Este es otro método de función de suavizado exponencial doble, pero tiene un factor de suavizado: El suavizado exponencial doble Browns toma un parámetro menor que la función Holt-Winters, pero puede no ofrecer un ajuste tan bueno como esa función. Ejemplo 1: Utilice el mismo ejemplo en el exponencial doble de Holt-Winters y compare la suma óptima del error al cuadrado. La exponencial doble de Browns no se ajusta a los datos de la muestra, así como al método Holt-Winters, pero la muestra fuera de la muestra (en este caso en particular) es mejor. Cómo encontramos el mejor factor de suavizado () Utilizamos el mismo método para seleccionar el valor de alfa que minimiza la suma del error al cuadrado. Para los ejemplos de datos de ejemplo, se encuentra que el alpha es 0.8. (Winters) Triple Exponential Smoothing El triple suavizado exponencial tiene en cuenta los cambios estacionales así como las tendencias. Este método requiere 4 parámetros: La formulación para el suavizado exponencial triple es más complicada que cualquiera de las anteriores. Por favor, consulte nuestro manual de referencia en línea para la formulación exacta. Ejemplo: Utilizando los datos de la aerolínea internacional de pasajeros, podemos aplicar el triple de suavización exponencial de los inviernos, encontrar parámetros óptimos y realizar una previsión fuera de la muestra. Obviamente, el mejoramiento exponencial triple de Winters se aplica mejor a esta muestra de datos, ya que rastrea bien los valores y el pronóstico de la muestra fuera de la muestra muestra la estacionalidad (L12). Cómo encontrar el mejor factor de suavizado () Una vez más, tenemos que elegir los valores que minimizar la suma global de los errores cuadrados (SSE), pero las tablas de datos se puede utilizar para más de dos variables, por lo que recurrir a la Excel (2) Las limitaciones para este problema Conclusión de apoyo FilesTriple Promedio móvil exponencial: El indicador TEMA Actualizado: 25 de abril de 2016 a las 2:55 AM Promedio móvil exponencial triple . O TEMA. Es un tipo de media móvil exponencial desarrollado por Patrick Mulloy en 1994. Uno de los problemas comunes del comercio con EMAs o osciladores ha sido siempre el inevitable problema de retraso encontrado en las decisiones comerciales. El TEMA se desarrolló para hacer frente a este problema. Tomando la media móvil del precio suaviza las fluctuaciones a corto plazo. Pero, qué sucede si tomamos la EMA de la EMA para doblar la acción del mercado? No es difícil ver que la nueva MA crearía una imagen aún más suave de la acción de precios, haciendo posible identificar las tendencias y los cambios con una Mayor claridad. El genio de la TEMA, sin embargo, no está en esta idea de tomar EMAs sucesivas de EMAs, pero en el término rezagado añadido a la fórmula para tratar la cuestión de las señales retardadas. El gráfico anterior de movimientos de precios mensuales en el par EURUSD muestra claramente la gran potencia de TEMA (línea delgada azul). En las cuatro reversiones entre agosto de 2005 y abril de 2010, el indicador TEMA emite señales que sufren muy poco retraso. Por ejemplo, el desglose del patrón de distribución existente en los pocos meses posteriores a agosto de 2005 se señala casi inmediatamente por una reversión coincidente del indicador, con el fuerte empuje del movimiento de precios acompañado por la clara tendencia establecida en el indicador. El mismo patrón se observa en las reversiones posteriores en junio de 2008 y marzo de 2009, aunque las dos últimas coinciden con una volatilidad severa que reduce la importancia de las alertas emitidas por el indicador. Sin embargo, hay oportunidades claras donde el precio cruza por encima o por debajo del TEMA, o cuando una línea cambia en una curva. Cálculo La media móvil exponencial triple se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: Todo lo que el comerciante necesita hacer para calcular el valor de TEMA es decidir el período del indicador. Por ejemplo, cuando determinamos que el período será de 5 días, el indicador calculará la EMA sobre los datos de precio bruto. Después de eso, considerará a la nueva EMA como si fuera el nuevo gráfico de la acción del precio, y tomar una segunda EMA de la misma. Este segundo valor también se denomina EMA doble o DEMA. Finalmente, se calculará una tercera EMA del DEMA y los valores se taparán en la fórmula anterior para alcanzar el valor del indicador. En los párrafos anteriores mencionamos que el TEMA aborda la cuestión del rezago de la mayoría de las medias móviles exponenciales mediante la adición de un nuevo término al cálculo. Este nuevo término es el EMA doble (que es el EMA de la EMA) con el signo menos en la fórmula. Al sustraer este término de la suma de la EMA y la EMA triple multiplicada por tres, el indicador se desplaza hacia la derecha, mientras que al mismo tiempo la volatilidad se reduce también. Estrategia TEMA es una herramienta poderosa y puede utilizarse de la misma manera en un enfoque simple y monolítico para perseguir la tendencia en un contexto de largo plazo, ya que puede ser utilizado para intercambiar movimientos a corto plazo en un esquema de comercio complejo. El indicador es un indicador de tendencia. A la luz de su tendencia a suavizar cualquier distorsión a corto plazo, será difícil de usar en un mercado en el que las fluctuaciones a corto plazo dentro de los límites del patrón de gama crear las mayores oportunidades comerciales. En general, cuanto más dura la tendencia, más fácil es intercambiarla con TEMA. En una tendencia más duradera podemos ignorar períodos de volatilidad, y las señales del indicador son más fáciles de usar. A la inversa, cuanto más volátil sea la tendencia, menos utilizable será este indicador. Puede combinarlo con varios osciladores para explotar periodos de fluctuaciones bruscas como fases de entrada / salida para el comercio, y también puede usar herramientas adicionales para evaluar por separado la volatilidad. Una combinación del MACD modificado con este indicador (donde reemplaza a los EMAs comunes usados ​​para alisar el precio) es especialmente popular entre algunos comerciantes. Resumen Las ventajas de incorporar el Triple Movimiento Exponencial en su estrategia son numerosas. Es mucho más fácil identificar las tendencias con él, no hay problema de retraso, y el uso del indicador no es diferente de usar cualquier promedio móvil simple o exponencial. Las desventajas de la TEMA, por otra parte, son que es demasiado rápido para sugerir un cambio en el impulso, y que las señales claras y fuertes que da sobre la acción del precio no siempre pueden coincidir con una forma igualmente simple y fácil, A-mercado. El objetivo principal del uso del indicador TEMA es filtrar la volatilidad. Cuando el comerciante desea centrarse en una tendencia duradera, fuerte y creíble con una tendencia simple que sigue a la estrategia TEMA es una herramienta invaluable, y con frecuencia es posible depender de ella solo para la generación de señales comerciales factibles. Pero en los casos en que la volatilidad es un problema significativo, TEMA puede no ser una gran opción, especialmente si no se utiliza junto con Bollinger Bands o la herramienta de desviación estándar para analizar el riesgo que plantea un mercado altamente volátil. Declaración de riesgo: La negociación de divisas en margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. Existe la posibilidad de que usted pierda más que su depósito inicial. El alto grado de apalancamiento puede trabajar en su contra, así como para you. Exponential Moving Average - EMA Cargando el reproductor. Los EMA de 12 y 26 días son los promedios a corto plazo más populares, y se utilizan para crear indicadores como la divergencia de convergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de precios porcentuales (PPO, por sus siglas en inglés). En general, los EMA de 50 y 200 días se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico encuentran que las medias móviles son muy útiles y perspicaces cuando se aplican correctamente, pero crean estragos cuando se usan incorrectamente o se malinterpretan. Todos los promedios móviles utilizados comúnmente en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores rezagados. En consecuencia, las conclusiones derivadas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular debe ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fortaleza. Muy a menudo, en el momento en que una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un movimiento significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada al mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo EMA pone más peso en los datos más recientes, abraza la acción del precio un poco más estricta y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando se usa un EMA para derivar una señal de entrada de negociación. Interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una fuerte y sostenida tendencia alcista. La línea de indicadores EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia descendente. Un comerciante vigilante no sólo prestará atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la tasa de cambio de una barra a la siguiente. Por ejemplo, a medida que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplastarse y retroceder, la tasa de cambio de una barra a la siguiente empezará a disminuir hasta que la línea del indicador se aplaste y la tasa de cambio sea cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso algunas barras antes, la acción del precio debería ya haber invertido. Por lo tanto, se sigue que la observación de una disminución consistente en la tasa de cambio de la EMA podría utilizarse como un indicador que podría contrarrestar el dilema causado por el efecto rezagado de las medias móviles. Usos comunes de la EMA Los EMAs se usan comúnmente junto con otros indicadores para confirmar movimientos significativos del mercado y para calibrar su validez. Para los comerciantes que comercian los mercados intradía y de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMAs para determinar un sesgo de negociación. Por ejemplo, si una EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia de comerciantes intradía puede ser el comercio sólo desde el lado largo en un gráfico intraday. You está aquí: Analítica Técnica gt Indicadores Gráfico gt Triple Exponential Moving Average (TEMA ) Aplicar un indicador de promedio móvil triple exponencial (TEMA) Un indicador técnico utilizado para suavizar los precios y otros datos. Es un compuesto de una media móvil exponencial simple, una media móvil exponencial doble y una media móvil exponencial triple. El TEMA suaviza las fluctuaciones de precios y filtra la volatilidad, facilitando así la identificación de tendencias con poco retraso. Es una herramienta útil para identificar tendencias fuertes y duraderas, pero puede ser de uso limitado en mercados de alcance limitado con fluctuaciones a corto plazo. Para aplicar un Indicador de Promedio Mínimo Exponencial Triplicado Desde dentro de un gráfico, en el menú Editar 160 seleccione Estudios. Seleccione Promedio móvil triple exponencial y haga clic en Agregar para agregar el estudio al grupo Estudios aplicados. Complete los parámetros según sea necesario. Una vez que el estudio se define, usted puede optar por desmarcar / verificar para eliminar y agregar el estudio a su gráfico.