32 Daagse Bewegende Gemiddelde

Bewegende gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Sommige van die primêre funksies van 'n bewegende gemiddelde is om tendense en terugskrywings identifiseer. meet die sterkte van 'n bate momentum en bepaal potensiaal gebiede waar 'n bate ondersteuning of weerstand sal vind. In hierdie afdeling sal ons wys hoe verskillende tydperke momentum kan monitor en hoe bewegende gemiddeldes voordelig in die opstel van stop-verlies kan wees. Verder sal ons 'n paar van die vermoëns en beperkinge van bewegende gemiddeldes dat 'n mens in ag moet neem wanneer jy dit gebruik as deel van 'n verhandeling roetine aan te spreek. Tendens te identifiseer tendense is een van die belangrikste funksies van bewegende gemiddeldes, wat gebruik word deur die meeste handelaars wat probeer om die tendens hul vriend te maak. Bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. wat beteken dat hulle nie nuwe tendense te voorspel, maar bevestig tendense wanneer hulle ingestel is. Soos jy kan sien in Figuur 1, is 'n voorraad geag word in 'n uptrend wanneer die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde en die gemiddelde is opwaartse helling. Aan die ander kant, sal 'n handelaar gebruik 'n prys laer as 'n afwaartse gemiddelde tot 'n verslechtering neiging bevestig. Baie handelaars sal net oorweeg wat 'n lang posisie in 'n bate wanneer die prys handel bo 'n bewegende gemiddelde. Hierdie eenvoudige reël kan help om te verseker dat die tendens werk in die handelaars guns. Momentum Baie beginner handelaars vra hoe dit moontlik is om momentum en hoe bewegende gemiddeldes te meet kan word om so 'n ding aan te pak. Die eenvoudige antwoord is om aandag te skenk aan die tydperke wat in die skep van die gemiddelde, soos elke tydperk waardevolle insig kan bied in verskillende tipes momentum. In die algemeen, kan kort termyn momentum kan meet deur te kyk na bewegende gemiddeldes wat fokus op tydperke van 20 dae of minder. As ons kyk na bewegende gemiddeldes wat gemaak is met 'n tydperk van 20 tot 100 dae word algemeen beskou as 'n goeie maatstaf van medium termyn momentum. Ten slotte, kan enige bewegende gemiddelde wat 100 dae of meer gebruik in die berekening gebruik word as 'n maatstaf van 'n lang termyn momentum. Gesonde verstand moet jou vertel dat 'n 15-dae bewegende gemiddelde is 'n meer gepaste maatstaf van kort termyn momentum as 'n 200-daagse bewegende gemiddelde. Een van die beste metodes om die krag en rigting van 'n bate momentum te bepaal is om drie bewegende gemiddeldes te plaas op 'n grafiek en dan aandag skenk aan hoe hulle stapel in verhouding tot mekaar. Die drie bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik het verskillende tydraamwerke in 'n poging om kort termyn, medium termyn en langtermyn-prysbewegings verteenwoordig. In Figuur 2 word sterk opwaartse momentum gesien toe korter termyn gemiddeldes bo langer termyn gemiddeldes geleë en die twee gemiddeldes uiteenlopende. Aan die ander kant, wanneer die korter termyn gemiddeldes geleë onder die langer termyn gemiddeldes, die momentum is in die afwaartse rigting. Ondersteun Nog 'n algemene gebruik van bewegende gemiddeldes is in die bepaling van moontlike prys ondersteun. Dit maak nie veel ervaring in die hantering van bewegende gemiddeldes te neem om te sien dat die dalende prys van 'n bate dikwels sal ophou en agteruit op dieselfde vlak as 'n belangrike gemiddelde. Byvoorbeeld, in figuur 3 kan jy sien dat die 200-daagse bewegende gemiddelde kon stut van die prys van die voorraad nadat dit het van sy hoë nabye 32. Baie handelaars sal vooruitloop nie 'n weerkaats van groot bewegende gemiddeldes en sal ander gebruik tegniese aanwysers as bevestiging van die verwagte beweeg. Weerstand Sodra die prys van 'n bate onder 'n invloedryke vlak van ondersteuning val, soos die 200-daagse bewegende gemiddelde, is dit nie ongewoon om die gemiddelde te tree as 'n sterk versperring wat beleggers verhoed stoot die prys terug bo die gemiddelde sien. Soos jy kan sien uit die onderstaande grafiek, is hierdie weerstand dikwels gebruik deur handelaars as 'n teken om wins te neem of om enige bestaande lang posisies te sluit uit. Klomp kort verkopers sal ook hierdie gemiddeldes as toegangspunte te gebruik, want die prys hop dikwels af van die weerstand en gaan voort met sy skuif laer. As jy 'n belegger wat hou van 'n lang posisie in 'n bate wat handel onder groot bewegende gemiddeldes, kan dit wees in jou beste belang om hierdie vlakke fyn dop te hou omdat hulle die waarde van jou belegging grootliks beïnvloed. Stop-Verliese Die ondersteuning en weerstand eienskappe van bewegende gemiddeldes maak hulle 'n groot hulpmiddel vir die bestuur van risiko. Die vermoë van bewegende gemiddeldes strategiese plekke te identifiseer om keerverliesopdragte stel toelaat handelaars om uit te roei posisies verloor voordat hulle enige groter kan groei. Soos jy kan sien in Figuur 5, kan handelaars wat 'n lang posisie te hou in 'n voorraad en stel hul keerverliesopdragte hieronder invloedryke gemiddeldes hulself 'n klomp geld te spaar. Die gebruik van bewegende gemiddeldes te keerverliesopdragte stel is die sleutel tot 'n suksesvolle handel strategy. moving gemiddelde A tegniese ontleding termyn beteken dat die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n bepaalde tydperk (die mees algemene is 20, 30, 50, 100 en 200 dae ), wat gebruik word om tendense pryse sien deur plat te slaan uit 'n groot skommelinge. Dit is miskien die mees gebruikte veranderlike in tegniese ontleding. Bewegende gemiddelde data word gebruik om kaarte wat wys of 'n aandele prys is trending op of af te skep. Hulle kan gebruik word om die daaglikse, weeklikse, of maandelikse patrone op te spoor. Elke nuwe dae (of weke of maande) getalle bymekaar getel om die gemiddelde en die oudste getalle word dus gedaal, die gemiddelde beweeg met verloop van tyd. Oor die algemeen. hoe korter die tyd gebruik, hoe meer vlugtige die pryse sal verskyn, so byvoorbeeld 20 dae bewegende gemiddelde lyne is geneig om te beweeg op en af ​​meer as 200 dae - bewegende gemiddelde lyne. dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema) goue kruis eksponensiële bewegende gemiddelde gemiddelde verskil indeks sneller lyn prys ossillators (PPO) verplaas bewegende gemiddelde Kairi Relatiewe indeks (KRI) forex EA Kopiereg kopieer 2016 WebFinance, Inc. Alle regte voorbehou. Ongemagtigde duplisering, in die geheel of gedeeltelik, is streng prohibited. How te Gebruik Bewegende Gemiddeldes bewegende gemiddeldes ons help om die tendens eerste definieer en tweedens om veranderinge in die tendens erken. Dis dit. Daar is niks anders wat hulle is goed vir. Enige iets anders is net 'n vermorsing van tyd. Ek sal nie wees om in die bloedige besonderhede oor hoe hulle gebou. Daar is ongeveer 'n zillion webwerwe wat die wiskundige samestelling van hulle sal verduidelik. Siek laat jy dit doen op jou eie eendag wanneer jy baie verveeld uit jou gedagtes maar al wat jy regtig hoef te weet, is dat 'n bewegende gemiddelde lyn is net die gemiddelde prys van 'n voorraad met verloop van tyd. Dis dit. Die twee bewegende gemiddeldes Ek gebruik twee bewegende gemiddeldes: die 10 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die tydperk 30 eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Ek hou daarvan om 'n stadiger een en 'n vinniger een gebruik. Hoekom Want wanneer die vinniger een (10) kruise oor die stadiger een (30), sal dit dikwels dui op 'n tendens verandering. Kom ons kyk na 'n voorbeeld: Jy kan sien in die grafiek hierbo hoe hierdie lyne kan jou help om tendense te definieer. Aan die linkerkant van die grafiek die 10 SMA is bo die 30 EMO en die neiging is up. Die 10 SMA kruise af onder die 30 EMO in die middel van Augustus en die neiging is af. Dan, die 10 SMA kruisies back-up deur die 30 EMO in September en die neiging is weer - en dit bly vir 'n paar maande daarna. Hier is die reëls: Fokus op lang posisies net vir die 10 SMA is bo die 30 EMO. Fokus op kort posisies net vir die 10 SMA is onder die 30 EMO. Dit nie die geval nie eenvoudiger as wat kry en dit sal altyd hou jou aan die regterkant van die tendens Let daarop dat bewegende gemiddeldes net werk goed wanneer 'n voorraad is trending - nie wanneer hulle in 'n handels-reeks. Wanneer 'n voorraad (of die mark self) word slordige dan kan jy ignoreer bewegende gemiddeldes - hulle sal nie hier werk is die belangrike dinge om te onthou (vir lang posisies - reverse vir kort posisies.): Die 10 SMA moet wees bo die 30 EMO. Daar moet genoeg ruimte tussen die bewegende gemiddeldes wees. Beide bewegende gemiddeldes moet opwaartse word skuins. Die 200 tydperk bewegende gemiddelde die 200 SMA word gebruik om afsonderlike bul grondgebied van beer grondgebied. Studies het getoon dat deur te fokus op lang posisies bo die lyn en kort posisies onder hierdie lyn kan jy 'n effense voorsprong gee. Jy moet hierdie bewegende gemiddeldes te voeg aan al jou kaarte in alle tydraamwerke. Ja. weeklikse kaarte, daaglikse kaarte, en intra-dag (15 min, 60 min) kaarte. Die 200 SMA is die belangrikste bewegende gemiddelde op 'n grafiek om te hê. Jy sal verbaas wees oor hoeveel keer 'n voorraad sal omkeer in hierdie gebied. Gebruik dit tot jou voordeel Ook, wanneer die skryf van skanderings vir voorrade, jy kan dit gebruik as 'n bykomende filter om potensiële lang Opstellings wat bo hierdie reël en potensiaal kort Opstellings wat onder hierdie lyn vind. Ondersteuning en weerstand In teenstelling met die algemene opvatting, nie aandele nie ondersteuning kry of loop in weerstand op bewegende gemiddeldes. Baie keer sal jy handelaars hoor sê: Haai, kyk na hierdie voorraad Dit wip van die 50 dae bewegende gemiddelde Waarom sou 'n voorraad skielik weerkaats van 'n lyn wat sommige handelaar sit op 'n grafiek Dit wouldnt. 'N voorraad sal slegs weiering (as jy wil om dit wat noem) af van beduidende prysvlakke wat plaasgevind het in die verlede - nie 'n lyn op 'n grafiek. Voorrade sal omkeer (op of af) by prysvlakke wat in die nabyheid van die gewilde bewegende gemiddeldes, maar hulle het dit nie keer op die lyn self. So, dink jy is op soek na 'n grafiek en sien jy die voorraad terug te trek om, kan sê, die 200 tydperk bewegende gemiddelde. Kyk na die prysvlakke op die grafiek wat bewys dat beduidende ondersteuning of weerstand gebied in die verlede wees. Dit is die gebiede waar die voorraad sal waarskynlik reverse. DAX sluit 'n paar statistiese samevoeging funksies, soos gemiddelde, variansie en standaardafwyking. Ander tipiese statistiese berekeninge vereis dat jy meer DAX uitdrukkings skryf. Excel, uit hierdie oogpunt, het 'n veel ryker taal. Die statistiek Patrone is 'n versameling van algemene statistiese berekeninge: mediaan, modus, bewegende gemiddelde, persentiel, en kwartiel. Ons wil graag dankie sê Colin Banfield, Gerard Brueckl, en Javier Guilln, wie se blogs geïnspireer sommige van die volgende patrone. Basiese Patroon Voorbeeld Die formules in hierdie patroon is die oplossings vir spesifieke statistiese berekeninge. Gemiddeld Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die gemiddelde (rekenkundige gemiddelde) van 'n stel waardes te bereken. GEMIDDELDE. gee die gemiddeld van al die getalle in 'n numeriese kolom. AVERAGEA. gee die gemiddeld van al die nommers in 'n kolom, die hantering van beide teks en nie-numeriese waardes (nie-numeriese en leë teks waardes tel as 0). AVERAGEX. bereken die gemiddelde op 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel. Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde is 'n berekening om datapunte te analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Jy kan baie DAX tegnieke te gebruik om hierdie berekening te implementeer. Die eenvoudigste tegniek gebruik AVERAGEX, iterating 'n tafel van die gewenste korrelig en berekening vir elke iterasie die uitdrukking dat die enkele datapunt om te gebruik in die gemiddelde genereer. Byvoorbeeld, die volgende formule bereken die bewegende gemiddelde van die afgelope 7 dae, in die veronderstelling dat jy 'n tafel Datum in jou data model. Die gebruik van AVERAGEX, jy outomaties die maatstaf te bereken by elke korrelig vlak. By die gebruik van 'n maatstaf wat gebruik kan word saamgevoeg (soos som), en dan die ander approachbased op CALCULATEmay vinniger wees. Jy kan hierdie alternatiewe benadering in die volledige patroon van bewegende gemiddelde vind. Variansie Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die variansie van 'n stel waardes te bereken. VAR. S. terug die variansie van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. VAR. P. terug die variansie van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. VARX. S. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. VARX. P. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Standaardafwyking Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die standaard afwyking van 'n stel waardes te bereken. STDEV. S. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. STDEV. S. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Mediaan Die mediaan is die numeriese waarde skei die hoër helfte van 'n bevolking van die onderste helfte. As daar 'n onewe aantal rye, die mediaan is die middelste waarde (sorteer die rye van die laagste waarde van die hoogste waarde). As daar 'n ewe aantal rye, dit is die gemiddeld van die twee middelste waardes. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die mediaan funksie in Excel. Figuur 1 toon 'n vergelyking tussen die resultate teruggestuur deur Excel en die ooreenstemmende DAX formule vir die mediaan berekening. Figuur 1 Voorbeeld van mediaan berekening in Excel en DAX. Modus Die modus is die waarde wat die meeste voorkom in 'n stel data. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die modus en MODE. SNGL funksies in Excel, wat net die minimum waarde wanneer daar is verskeie vorme in die stel waardes beskou terugkeer. Die Excel-funksie MODE. MULT sal al die modes terugkeer, maar jy kan dit nie implementeer as 'n maatstaf in DAX. Figuur 2 vergelyk die resultaat teruggekeer deur Excel met die ooreenstemmende DAX formule vir die modus berekening. Figuur 2 Voorbeeld van af berekening in Excel en DAX. Persentiel Die persentiel is die waarde hieronder wat 'n gegewe persentasie van waardes in 'n groep val. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die berekening in DAX vereis 'n paar stappe, in die volledige Patroon artikel, wat wys hoe om dieselfde resultate van die Excel funksies PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC verkry beskryf. Kwartiel Die kwartiele is drie punte wat 'n stel waardes verdeel in vier gelyke groepe, elke groep wat bestaan ​​uit 'n kwart van die data. Jy kan die kwartiele met behulp van die Percentile patroon bereken, na aanleiding van hierdie ooreenkomste: Eerste kwartiel onderste kwartiel 25 ste persentiel tweede kwartiel mediaan 50 ste persentiel derde kwartiel boonste kwartiel 75 ste persentiel Volledige Patroon n Paar statistiese berekeninge het 'n langer beskrywing van die volledige patroon, omdat jy dalk verskillende implementering het na gelang van data modelle en ander vereistes. Bewegende gemiddelde Gewoonlik jy die bewegende gemiddelde evalueer deur die verwysing na die dag korrelig vlak. Die algemene sjabloon van die volgende formule het hierdie merkers: ltnumberofdaysgt is die aantal dae vir die bewegende gemiddelde. ltdatecolumngt is die datum kolom van die datum tafel as jy een het, of die datum kolom van die tabel met waardes indien daar geen afsonderlike datum tafel. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken as die bewegende gemiddelde. Die eenvoudigste patroon gebruik die AVERAGEX funksie in DAX, wat outomaties oorweeg slegs die dae waarvoor daar nie 'n waarde. As 'n alternatief, kan jy die volgende sjabloon in datamodelle gebruik sonder 'n datum tafel en met 'n mate dat kan saamgevoeg word (soos som) oor die hele tydperk beskou. Die vorige formule van mening 'n dag met geen ooreenstemmende data as 'n maatstaf wat 0 waarde het. Dit kan net gebeur wanneer jy 'n aparte datum tafel, wat dae waarvoor daar geen ooreenstemmende transaksies kan bevat. Jy kan die deler vir die gemiddelde gebruik van slegs die aantal dae op te los waarvoor daar transaksies met behulp van die volgende patroon, waar: ltfacttablegt is die tafel wat verband hou met die datum tafel en met waardes bereken deur die maatstaf. Jy kan gebruik maak van die DATESBETWEEN of DATESINPERIOD funksies in plaas van FILTER, maar dit werk net in 'n gereelde datum tafel, terwyl jy die bogenoemde ook beskryf om nie-gereelde datum tafels en modelle wat nie 'n datum tafel patroon kan toepas. Byvoorbeeld, kyk na die verskillende resultate wat deur die volgende twee mate. In Figuur 3, kan jy sien dat daar geen verkope op 11 September 2005 is egter hierdie datum ingesluit in die tabel Datum dus is daar 7 dae (vanaf September 11-17 September) dat slegs 6 dae met data het. Figuur 3 Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde berekening oorweeg en ignoreer datums met geen verkope. Die maatreël Moving Gemiddelde 7 Dae het 'n laer getal tussen 11 September en 17 September, want dit is van mening 11 September as 'n dag saam met 0 verkope. As jy wil dae ignoreer sonder verkope, gebruik dan die maatstaf Moving Gemiddelde 7 dae Geen Zero. Dit kan die regte benadering wees wanneer jy 'n volledige datum tafel, maar jy wil dae met geen transaksies ignoreer. Die gebruik van die bewegende gemiddelde 7 Dae formule, die resultaat is korrek, want AVERAGEX mening outomaties enigste nie-leeg waardes. Hou in gedagte dat jy die prestasie van 'n bewegende gemiddelde kan verbeter deur volgehoue ​​waarde in 'n berekende kolom van 'n tafel met die gewenste korrelig, soos datum, of 'n datum en produk. Maar die dinamiese berekening benadering met 'n mate bied die vermoë om 'n parameter gebruik vir die aantal dae van die bewegende gemiddelde (bv vervang ltnumberofdaysgt met 'n mate die implementering van die Parameters Table patroon). Mediaan Die mediaan ooreenstem met die 50 ste persentiel, wat jy kan bereken met behulp van die Percentile patroon. Maar die Mediaan patroon kan jy optimaliseer en vereenvoudig die mediaan berekening met behulp van 'n enkele maatstaf, in plaas van die verskeie maatreëls wat deur die Percentile patroon. Jy kan hierdie benadering gebruik wanneer jy die mediaan te bereken vir waardes in ltvaluecolumngt, soos hieronder getoon: Om prestasie te verbeter, wil jy dalk die waarde van 'n maatstaf volhard in 'n berekende kolom, as jy wil hê dat die mediaan vir die resultate van verkry 'n maatstaf in die data model. Maar, voordat dit te doen optimalisering, jy moet die MedianX berekening gebaseer op die volgende sjabloon te implementeer, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die dag te bereken, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die maand vlak te bereken. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir die mediaan berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date8217, dan is die ltmeasuretablegt sal wees 8216Internet Sales8217 met die Internet verkope Bedrag kolom opgesom deur die Internet Totaal Verkope meet. Byvoorbeeld, kan jy die mediaan van Internet Totaal Verkope skryf vir al die kliënte in Avontuur Werke soos volg: Wenk Die volgende patroon: word gebruik om rye van ltgranularitytablegt dat geen ooreenstemmende data in die huidige seleksie het verwyder. Dit is 'n vinniger manier as die gebruik van die volgende uitdrukking: Maar kan jy die hele CALCULATETABLE uitdrukking te vervang met net ltgranularitytablegt as jy wil leeg waardes van die ltmeasuregt beskou as 0. Die prestasie van die MedianX formule hang af van die aantal rye in die tafel herhaal en op die kompleksiteit van die maatstaf. As prestasie is sleg, kan jy die ltmeasuregt gevolg volhard in 'n berekende kolom van die lttablegt, maar dit sal die vermoë van die toepassing van filters om die mediaan berekening by navraag tyd verwyder. Persentiel Excel het twee verskillende implementering van persentiel berekening met drie funksies: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC. Hulle het almal die standaard van die K-ste persentiel van waardes, waar K is in die reeks 0 tot 1. Die verskil is dat PERCENTILE en PERCENTILE. INC oorweeg K as 'n inklusiewe reeks, terwyl PERCENTILE. EXC van mening dat die K-reeks 0-1 as eksklusiewe . Al hierdie funksies en hul DAX implementering ontvang 'n persentiel waarde as parameter, wat ons noem K. ltKgt persentiel waarde is in die reeks 0 tot 1. Die twee DAX implementering van persentiel vereis dat 'n paar maatreëls wat soortgelyk is, maar verskillende genoeg om te vereis twee ander stel formules. Die gedefinieer in elke patroon maatreëls is: KPerc. Die persentiel waarde dit ooreenstem met ltKgt. PercPos. Die posisie van die persentiel in die gesorteerde stel waardes. ValueLow. Die waarde onder die persentiel posisie. ValueHigh. Die waarde bo die persentiel posisie. Persentiel. Die finale berekening van die persentiel. Jy moet die ValueLow en ValueHigh maatreëls in geval die PercPos bevat 'n desimale deel, want dan moet jy interpoleer tussen ValueLow en ValueHigh ten einde die korrekte persentiel waarde terugkeer. Figuur 4 toon 'n voorbeeld van die berekeninge gemaak met Excel en DAX formules, met behulp van beide algoritmes van persentiel (inklusiewe en eksklusiewe). Figuur 4 Percentile berekeninge met behulp van Excel formules en die ekwivalent DAX berekening. In die volgende afdelings, die Percentile formules uit te voer die berekening van waardes gestoor word in 'n tabel kolom, DataValue, terwyl die PercentileX formules uit te voer die berekening van waardes teruggekeer met 'n mate bereken op 'n gegewe korrelig. Persentiel Inklusiewe Die persentiel Inklusiewe implementering is die volgende. Persentiel Exclusive Die persentiel Exclusive implementering is die volgende. PercentileX Inklusiewe Die PercentileX Inklusiewe implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die dag vlak, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die maand vlak. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir persentiel berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date, 8217 dan die ltmeasuretablegt sal wees 8216Sales8217 met die bedrag kolom opgesom deur die totale bedrag meet. Byvoorbeeld, kan jy die PercentileXInc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: PercentileX Exclusive Die PercentileX Exclusive implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van dieselfde merkers gebruik word in PercentileX Inklusiewe: Byvoorbeeld, jy kan die PercentileXExc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: Populariteit Hou my op die hoogte oor die komende patrone (nuusbrief). Ontmerk om die lêer vrylik te laai. Gepubliseer op 17 Maart 2014 deur Ander patrone wat jy kan hou Basket Ontleding die mandjie Ontleding patroon in staat stel ontleding van mede-voorkoms verhoudings tussen transaksies wat verband hou met 'n sekere entiteit, soos produkte gekoop in dieselfde volgorde, of deur dieselfde kliënt in verskillende aankope . Hierdie patroon is 'n spesialisasie van die Survey hellip Survey Die Survey patroon gebruik van 'n datamodel en 'n DAX uitdrukking korrelasie tussen verskillende transaksies wat verband hou met dieselfde entiteit, ontleed soos 'n kliënte antwoorde op vrae te ondersoek. Dax Patrone is vervaardig deur SQLBI. Kopiereg kopie Loader. Alle regte voorbehou. Microsoft Excel Reg en alle ander handelsmerke en kopieregte is die eiendom van hulle onderskeie owners. Moving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan ​​bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John Murphy