Moyenne Pondérée Moyenne Mobile

Ajouter une tendance ou une ligne de moyenne mobile à un graphique S'applique à: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Plus. Moins Pour afficher les tendances des données ou les moyennes mobiles dans un graphique que vous avez créé. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance. Vous pouvez également étendre une ligne de tendance au-delà de vos données réelles pour vous aider à prédire les valeurs futures. Par exemple, la ligne de tendance linéaire suivante prévoit deux trimestres à venir et montre clairement une tendance à la hausse qui semble prometteuse pour les ventes futures. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance à un graphique 2-D qui n'est pas empilé, y compris la zone, la barre, la colonne, la ligne, le stock, la dispersion et la bulle. Vous ne pouvez pas ajouter une ligne de tendance à un diagramme 3D, empilé, de radar, de tarte, de surface ou de beignet. Ajouter une ligne de tendance Sur votre graphique, cliquez sur la série de données à laquelle vous souhaitez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile. La ligne de tendance commencera sur le premier point de données de la série de données que vous choisissez. Cochez la case Trendline. Pour choisir un autre type de ligne de tendance, cliquez sur la flèche à côté de Trendline. Puis cliquez sur Exponentiel. Prévision linéaire. Ou moyenne mobile à deux périodes. Pour des lignes de tendance supplémentaires, cliquez sur Plus d'options. Si vous choisissez Plus d'options. Cliquez sur l'option souhaitée dans le volet Format Trendline sous Trendline Options. Si vous sélectionnez Polynomial. Entrez la puissance la plus élevée pour la variable indépendante dans la case Ordre. Si vous sélectionnez Moyenne mobile. Entrez le nombre de périodes à utiliser pour calculer la moyenne mobile dans la zone Période. Astuce: Une ligne de tendance est la plus précise lorsque sa valeur R-carré (un nombre de 0 à 1 qui révèle à quel point les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est à ou près de 1. Lorsque vous ajoutez une ligne de tendance à vos données , Excel calcule automatiquement sa valeur R-squared. Vous pouvez afficher cette valeur sur votre organigramme en cochant la case Afficher le R-carré sur la zone de graphique (fenêtre Format Trendline, Trendline Options). Vous pouvez en apprendre plus sur toutes les options de ligne de tendance dans les sections ci-dessous. Ligne de tendance linéaire Utilisez ce type de ligne de tendance pour créer une ligne droite optimale pour des jeux de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif de ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Une ligne de tendance linéaire utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés pour une ligne: où m est la pente et b l'intercepte. La ligne de tendance linéaire suivante montre que les ventes de réfrigérateurs ont constamment augmenté au cours d'une période de 8 ans. Notez que la valeur R-squared (un nombre de 0 à 1 qui révèle comment étroitement les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est 0.9792, qui est un bon ajustement de la ligne aux données. En affichant une ligne courbe optimale, cette ligne de tendance est utile lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et positives. Une ligne de tendance logarithmique utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et ln est la fonction logarithmique naturelle. La courbe de tendance logarithmique suivante montre la croissance démographique prédite des animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espace pour les animaux a diminué. Notez que la valeur R-carré est 0.933, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Cette tendance est utile lorsque vos données fluctuent. Par exemple, lorsque vous analysez les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Typiquement, une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a qu'une seule colline ou une seule vallée, un Ordre 3 a une ou deux collines ou vallées, et un Ordre 4 a jusqu'à trois collines ou vallées. Une ligne de tendance polynomiale ou curviligne utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où b et sont des constantes. La ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) montre la relation entre la vitesse de conduite et la consommation de carburant. Notez que la valeur R-squared est 0.979, ce qui est proche de 1 donc les lignes un bon ajustement aux données. En montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile pour les ensembles de données qui comparent des mesures qui augmentent à un taux spécifique. Par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles de 1 seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une ligne de tendance de puissance utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes. Remarque: Cette option n'est pas disponible lorsque vos données incluent des valeurs négatives ou nulles. Le diagramme de mesure de distance suivant montre la distance en mètres par seconde. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0.986, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux constamment croissants. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une courbe de tendance exponentielle utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et e est la base du logarithme naturel. La ligne de tendance exponentielle suivante montre la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'elle vieillit. Notez que la valeur R-squared est 0,990, ce qui signifie que la ligne s'adapte parfaitement aux données. Moyenne mobile Cette ligne de tendance corrige les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne. Par exemple, si Période est défini sur 2, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, etc. Une ligne de tendance moyenne mobile utilise cette équation: Le nombre de points dans une ligne de tendance moyenne mobile est égal au nombre total de points de la série, Numéro que vous spécifiez pour la période. Dans un diagramme de dispersion, la ligne de tendance est basée sur l'ordre des valeurs x dans le graphique. Pour obtenir un meilleur résultat, triez les valeurs x avant d'ajouter une moyenne mobile. La tendance suivante ligne de tendance moyenne montre un modèle dans le nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Le moyen étrange une moyenne mobile furets la tendance d'une masse de mesures de confusion peut être vu en traçant la moyenne mobile de 10 jours avec l'original Poids quotidiens, indiqués comme petits diamants. Les moyennes mobiles que nous utilisons jusqu'à présent donnent une signification égale à tous les jours dans la moyenne. Ce n'est pas nécessaire. Si vous pensez à ce sujet, il ne fait pas beaucoup de sens, surtout si vous êtes intéressé à utiliser une moyenne mobile à plus long terme pour lisser les bosses aléatoires dans la tendance. Supposons que vous utilisez une moyenne mobile de 20 jours. Pourquoi votre poids, il y a près de trois semaines, devrait-il être considéré comme pertinent pour la tendance actuelle, puisque votre poids de ce matin? Plusieurs formes de moyennes mobiles pondérées ont été développées pour répondre à cette objection. Au lieu de simplement additionner les mesures pour une séquence de jours et diviser par le nombre de jours, dans une moyenne mobile pondérée chaque mesure est d'abord multiplié par un facteur de poids qui diffère de jour en jour. La somme finale est divisée, non par le nombre de jours, mais par la somme de tous les facteurs de pondération. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour les jours plus récents et des facteurs plus petits pour les mesures plus loin dans le temps, la tendance sera plus sensible aux changements récents sans sacrifier le lissage qu'une moyenne mobile fournit. Une moyenne mobile non pondérée est simplement une moyenne mobile pondérée avec tous les facteurs de poids égaux à 1. Vous pouvez utiliser tous les facteurs de poids que vous aimez, mais un ensemble particulier avec le monother jawbreaking Exponentially Smoothed Moyenne mobile a prouvé utile dans des applications allant de radar de défense aérienne À la négociation du marché du ventre de porc de Chicago. Permet de mettre à travailler sur nos ventres ainsi. Ce graphique compare les facteurs de pondération pour une moyenne mobile exponentiellement lissée de 20 jours avec une moyenne mobile simple qui pèse tous les jours de façon égale. Le lissage exponentiel donne la mesure d'aujourd'hui deux fois la signification que la moyenne simple lui assignerait, la mesure du passé d'un peu moins que cela et chaque jour successif moins que son prédécesseur au jour 20 contribuant seulement 20 autant au résultat qu'à une moyenne mobile simple. Les facteurs de pondération dans une moyenne mobile exponentiellement lissée sont des puissances successives d'un nombre appelé constante de lissage. Une moyenne mobile exponentiellement lissée avec une constante de lissage de 1 est identique à une moyenne mobile simple, puisque 1 à toute puissance est 1. Les constantes de lissage inférieures à 1 pèsent plus fortement les données récentes, le biais vers les mesures les plus récentes augmentant lorsque le lissage Constante diminue vers zéro. Si la constante de lissage dépasse 1, les données plus anciennes sont pondérées plus fortement que les mesures récentes. Cette courbe montre les facteurs de pondération résultant des différentes valeurs de la constante de lissage. Notez que les facteurs de pondération sont tous 1 lorsque la constante de lissage est 1. Lorsque la constante de lissage est comprise entre 0,5 et 0,9, le poids donné aux anciennes données diminue si rapidement par rapport à des mesures plus récentes qu'il n'est pas nécessaire de restreindre la moyenne mobile à Un nombre spécifique de jours, nous pouvons moyenne toutes les données que nous avons, dès le début, et laisser les facteurs de poids calculés à partir de la constante de lissage automatiquement jeter les anciennes données car il devient hors de pertinence à la tendance actuelle. Moving Average The Moving Average L'indicateur technique indique la valeur moyenne du prix de l'instrument pour une certaine période de temps. Quand on calcule la moyenne mobile, on fait la moyenne du prix de l'instrument pour cette période. À mesure que le prix change, sa moyenne mobile augmente ou diminue. Il existe quatre types de moyennes mobiles: Simple (également appelé Arithmétique), Exponentiel. Lissé et pondéré. La moyenne mobile peut être calculée pour tout ensemble de données séquentiel, y compris les prix d'ouverture et de clôture, les prix les plus élevés et les plus bas, le volume des transactions ou tout autre indicateur. C'est souvent le cas lorsque l'on utilise des moyennes mobiles doubles. La seule chose où les moyennes mobiles de différents types divergent considérablement l'une de l'autre, est quand les coefficients de poids, qui sont affectés aux dernières données, sont différents. Dans le cas où nous parlons de moyenne mobile simple. Tous les prix de la période considérée sont égaux en valeur. La moyenne mobile exponentielle et la moyenne mobile pondérée linéaire attachent plus de valeur aux derniers prix. La façon la plus courante d'interpréter la moyenne mobile des prix est de comparer sa dynamique à celle du prix. Lorsque le prix de l'instrument s'élève au-dessus de sa moyenne mobile, un signal d'achat apparaît, si le prix tombe en dessous de sa moyenne mobile, ce que nous avons est un signal de vente. Ce système de négociation, basé sur la moyenne mobile, n'est pas conçu pour fournir une entrée sur le marché juste à son point le plus bas, et sa sortie à droite sur le pic. Il permet d'agir selon la tendance suivante: acheter peu après que les prix atteignent le fond, et vendre peu de temps après que les prix aient atteint leur sommet. Les moyennes mobiles peuvent également être appliquées aux indicateurs. C'est là que l'interprétation des moyennes mobiles des indicateurs est semblable à celle des moyennes mobiles de prix: si l'indicateur dépasse la moyenne mobile, cela signifie que le mouvement ascendant des indicateurs devrait se poursuivre: si l'indicateur tombe en dessous de sa moyenne mobile, Signifie qu'il est susceptible de continuer à aller vers le bas. Voici les types de moyennes mobiles sur le graphique: Moyenne mobile simple (SMA) Moyenne mobile exponentielle (EMA) Moyenne mobile lissée (SMMA) Moyenne mobile pondérée linéaire (LWMA) Vous pouvez tester les signaux commerciaux de cet indicateur en créant un expert Dans MQL5 Assistant. Calcul Simple moyenne mobile (SMA) Simple, en d'autres termes, la moyenne mobile arithmétique est calculée en résumant les prix de la fermeture de l'instrument sur un certain nombre de périodes simples (par exemple, 12 heures). Cette valeur est ensuite divisée par le nombre de ces périodes. SMA SOMME (FERMER (i), N) N SOMME somme CLOSE (i) période courante prix de clôture N nombre de périodes de calcul. Moyenne mobile exponentielle (EMA) La moyenne mobile exponentiellement lissée est calculée en ajoutant une certaine part du cours de clôture actuel à la valeur précédente de la moyenne mobile. Avec des moyennes mobiles exponentiellement lissées, les derniers prix de clôture ont plus de valeur. La moyenne mobile exponentielle de P-pourcentage ressemblera à: EMA (FERMER (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P) D'une période précédente P le pourcentage d'utilisation de la valeur du prix. Moyenne mobile lissée (SMMA) La première valeur de cette moyenne mobile lissée est calculée comme étant la moyenne mobile simple (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) La seconde moyenne mobile est calculée selon cette formule: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FERMER (i)) N Les moyennes mobiles successives sont calculées selon la formule ci-dessous: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) N SUM somme SUM1 somme totale des prix de clôture pour N périodes elle est comptée de la barre précédente PREVSUM somme lissée de la barre précédente SMMA (i-1) moyenne mobile lissée de la barre précédente SMMA (i) moyenne mobile lissée de la barre courante (Sauf pour le premier) FERMER (i) cours de clôture courant N période de lissage. Après conversion arithmétique, la formule peut être simplifiée: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) FERMER (i)) N Moyenne mobile pondérée linéaire (LWMA) Dans le cas de la moyenne mobile pondérée, De plus de valeur que les premières données. La moyenne mobile pondérée est calculée en multipliant chacun des cours de clôture dans la série considérée, par un certain coefficient de pondération: LWMA SUM (FERMER i) i, N) SOMME (i, N) SOMME (i, N) somme totale des coefficients de pondération N période de lissage.