Stocks Passant Sous La Moyenne Mobile De 200 Jours

Est-ce que la moyenne mobile de 200 jours 8220work8221 C'est une de ces questions techniques qui n'a pas une réponse rapide et simple. La meilleure réponse est 8220no, pas vraiment, et presque certainement pas de la façon dont la plupart des gens think8221, mais il ya quelques nuances à considérer. J'ai fait des travaux quantitatifs sur les moyennes mobiles et les réponses que j'ai trouvées remettent en question beaucoup de nos idées et de nombreuses façons dont les techniciens utilisent les moyennes mobiles. Basé sur mon travail: Il n'y a pas de moyennes mobiles spéciales. (C.-à-d. Le 200 jours n'est pas spécial par rapport à la 193, 204 ou toute autre moyenne.) Prix croisement ou toucher une moyenne mobile n'a pas d'importance pour la direction future du marché. La pente d'une moyenne mobile n'est pas un indicateur significatif de la tendance. Les croisements de moyennes mobiles ne sont pas des indications significatives de tendances. Les indicateurs construits à partir de moyennes mobiles ne sont pas des indicateurs fiables de la tendance. En bref, la plupart des choses que l'analyse technique traditionnelle enseigne sur les moyennes mobiles ne résistent pas à l'examen quantitatif. Je peux peut-être partager tout le travail que j'ai fait dans un billet de blog. Je pense que c'est une mauvaise forme quand quelqu'un essaie de faire un argument quantitatif en disant me faire confiance, (En fait, je viens de lire un blog où le blogueur qui a fait la même chose. Il a dit Ive regardé la moyenne mobile de 200 jours et le marché ne Dessus, et pire en dessous, ça fonctionne. Croyez-moi.), Mais je veux nous amener vers des conclusions plutôt que de nous perdre dans les détails aujourd'hui. Nous pouvons revoir les détails plus tard, s'il ya intérêt. Les 200 jours ont juste cassé. Maintenant, ce que j'écris ce blog, les principales moyennes du marché ont juste franchi la moyenne mobile de 200 jours. Tout le monde parle et écrit sur la strie historique de clôture au-dessus de cette moyenne, et a été à la recherche de la première première importante ci-dessous. Depuis tant d'attention a été concentré ici, il est seulement raisonnable de demander ce qui se passe après un indice boursier majeur traverse la moyenne mobile de 200 jours. Le tableau ci-dessous montre la performance de l'indice de trésorerie SampP 500, qualifié par le marché étant supérieur ou inférieur à la moyenne mobile de 200 jours: SampP 500, 200 SMA statistiques Ce tableau montre que le rendement moyen de SampP a été de 8,2 (annualisé 1). Au-dessus de 200 jours, le rendement moyen annualise à 11,0, mais quand le marché est inférieur à 200 jours, le rendement est seulement 2,1. Ceci semble intéressant (surperformance de 2.8 ci-dessus, et sous-performance de -6.1 ci-dessous) jusqu'à ce que nous considérions le degré de bruit dans les données. 2 Le problème est que la taille de la 8220effect8221 est assez faible l'effet que nous voyons ici est très probablement à cause de la chance du tirage au sort. Vous pouvez vous opposer à ce que cela ne soit pas important après que toutes les données montrent cette surperformance, qu'elle soit statistiquement significative ou non, mais si elle n'est pas statistiquement significative, il est probablement plus difficile de s'en remettre à l'effet à l'avenir. Si elle n'est pas statistiquement significative, il y a une chance décente que nous soyons trompés par le bruit. Pour l'enregistrement, nous voyons des nombres similaires avec le DJIA (4.1 ci-dessus (p 0.16) et -7.7 (p 13) ci-dessous, en utilisant les données de 1925). Quel que soit l'effet qu'il pourrait y avoir semble se faner dans les données plus récentes, comme la dernière décennie montre essentiellement aucune différence au-dessus et en dessous de la 200 jours pour les deux indices. Considérons aussi que nous devrions nous attendre à voir des nombres très semblables puisque ces indices sont étroitement corrélés. Il ya aussi beaucoup de mauvaises statistiques flottant autour. J'ai vu un certain nombre de personnes jeter autour des nombres comme le SampP 500 fait 23,5 au-dessus de la moyenne mobile, et -19,5 ci-dessous, de sorte traverser la moyenne mobile signifie que le marché sera faible. Pouvez-vous deviner où des nombres comme ça viennent de Vous l'avez eu, cette erreur. Compter le jour de la traversée (qui sera presque toujours à la hausse pour ci-dessus et en bas pour ci-dessous) dans la mauvaise catégorie est suffisant pour contourner massivement les stats. Faites attention. Malheureusement, il ne s'agit pas d'une réponse statistique claire pour comprendre que nous devons être capables de penser à la signification, à la stationnarité et à quelques autres concepts. Quelqu'un déterminé à croire en 200 jours pourrait regarder les résultats dans le tableau ci-dessus, ignorer les tests de signification, et dire qu'il ya un effet, même si it8217s un petit. À tout le moins, nous devons reconnaître qu'il n'y a pratiquement aucun effet depuis deux décennies, donc peut-être quelque chose a changé entre la Première Guerre mondiale et aujourd'hui, mais il est difficile de justifier l'attention portée à la moyenne mobile de 200 jours lorsque nous Ont de bien meilleurs outils qui fonctionnent beaucoup mieux. Effet de décoloration au fil du temps Voici une autre illustration qui montre la décoloration de l'effet au cours des dernières décennies. (Ceci est tiré de la partie inédite de mon livre qui avait environ 30 pages sur les moyennes mobiles avec plus de 25 tableaux et chiffres.) J'ai répliqué l'un des tests dans le Brock, Lakonishok, et LeBaron8217s jalon de papier sur les signaux commerciaux techniques ((jstor. orgstable2328994)). Qui était essentiellement le prix traversant une SMA 50 période, et voici les résultats qui correspondent, à peu près, à la période de temps qu'ils ont examiné dans leur papier: Joli système agréable, basé sur cette courbe d'équité. Aussi, pensez aux périodes historiques couvertes: ce système a fonctionné pendant la Grande Dépression, la Seconde Guerre mondiale, plusieurs récessions, les influences macro changeantes et la courbe d'équité ont juste continué à grimper. Toutefois, regardez ce qui s'est passé si you8217d échangé le même système à partir de ce moment: Pas vraiment ce que nous cherchons. Il pourrait y avoir un certain nombre d'explications pour cette différence radicale, mais il nous avertit de ne pas mettre trop d'attention (le cas échéant) sur les croix moyennes mobiles. Quelques réflexions finales Ce post n'a examiné que deux moyennes mobiles sur deux indices boursiers. Bien que les résultats ne sont pas cristallins, il est au moins évident qu'il n'y a pas d'effet fort du prix traversant la moyenne mobile de 200 jours. Il semble bien qu'il n'y ait aucun effet du tout, et je pense qu'il y a ici une dissonance qui demande une résolution: comment un commerçant peut-il être conscient des tendances quantitatives , Comprendre les statistiques, et toujours faire attention au prix traversant une moyenne mobile, je peux vous dire ma solution personnelle, mais vous devrez trouver votre propre: Je ne regarde jamais ou de prêter attention à la période de 50, 100 ou 200 Des moyennes, et j'arrête presque de lire quoi que ce soit dès que je vois quelqu'un parler d'un contact, d'un croisement ou d'une pente d'une de ces moyennes. Mon travail statistique a fortement suggéré que ces outils n'ont pas de pouvoir et nous avons de meilleurs outils. Juste parce que vous entendez tout le monde parler de quelque chose, cela ne signifie pas qu'il est utile, et cela ne signifie pas qu'il fonctionne. Faites vos propres choix, mais faites-les avec une conscience des tendances statistiques au travail sur le marché. Ce qui signifie que le rendement quotidien serait composé à ce nombre si annualisé. Il est un peu plus facile de comprendre ces nombres intuitive que de regarder quelque chose comme 30 bps 8617 J'ai vraiment besoin d'écrire un post sur les tests de signification. Veuillez excuser mes généralisations jusqu'à ce que je le fasse. 8617 Partagez ceci: La plupart des gens pensent que le franchissement de la MA de 200 jours est important pour les rendements à court terme. C'est à dire. Quelques semaines. Donc, jusqu'à ce que vous tester pour les effets à court terme, je wouldn8217t rejeter MAs comme vide de sens pour les commerçants. Oui, la plupart de mes tests mettent l'accent sur les rendements à court terme. Assurez-vous que vous comprenez que les rendements ici sont annualisés8230 ne regardant pas une fenêtre de 12 mois à partir d'un passage à niveau, mais des rendements quotidiens annualisés. Ce test permettra également d'obtenir des effets à court terme8230 imaginez, par exemple, le croisement MA a eu un effet fort, mais il n'a duré qu'un jour. Si vous y réfléchissez, vous verrez que cela apparaîtrait nécessairement dans la catégorisation simple ci-dessus, faite pour les retours. (Si vous doutez, regardez le différent que je montre entre le test de 8216correct8217 et le 8216error8217 dans lequel vous pourriez le jour de croisement dans la mauvaise catégorie.) Ainsi, pour répondre à votre question oui I8217ve fait ce travail, mais le test comme donné sera également Capturer ce que vous cherchez. Vous tester les performances de tous les jours sous 200 DMA vs tous les jours plus de 200 DMA. Comment cela va-t-il révéler ce dont je parle, c'est-à-dire les retours à court terme (par exemple 1 semaine) immédiatement après l'événement (MA cross)? Oui, bien sûr, ces jours sont dans votre jeu de données, mais ils représentent un minuscule Fraction de celui-ci. Compte tenu uniquement des données que vous fournissez, il pourrait facilement y avoir un effet à court terme (qui pourrait être, par exemple, compensé par des performances opposées pour des jours très éloignés des 200 DMA). Donc, non, vos chiffres ne montrent rien de toute façon sur la question de savoir s'il ya un effet à court terme après une croix MA de 200 jours. Si vous don8217t voulez exécuter ce test ou don8217t voulez afficher les résultats, that8217s fine. Mais don8217t montrent des nombres extrêmement généraux et supposons que vous montrent également qu'un effet très spécifique n'existe pas. Comme je l'ai dit: gtYes, la plupart de mes tests se concentre réellement sur les rendements à court terme Il s'agit d'un test I8217ve exécuté de nombreuses façons différentes et ont explicitement regardé 1-20 retours jours à travers une large gamme d'actifs. La plupart de mon travail se concentre sur cela, donc it8217s pas que je don8217t voulez exécuter le test8211it8217s que j'ai, et, comme je l'ai dit, je ne peux pas publier toutes les permutation possible des résultats des tests dans un billet de blog. Cependant, ce que je suis également vrai: si il ya un effet à court terme fort, il faussera suffisamment les statistiques qu'il montre également dans le test comme je l'ai présenté à l'origine. Regardez l'effet de l'inclusion d'un seul jour dans l'erreur (lire près de la fin du post original). Je pense que si vous avez regardé de nombreux résultats comme celui-ci et vu l'impact d'une seule journée forte, vous comprendrez ce que je dis. Bottom line: I8217ve fait le test et there8217s aussi rien là-bas. Ce ne sont pas des chiffres extrêmement généraux. Si vous avez un problème avec cela, les données sont disponibles gratuitement et vous pouvez crunch les chiffres vous-même assez facilement. Donc, vous avez (soi-disant) fait le test pertinent pour prouver votre thèse, mais il est trop d'efforts pour montrer les résultats. Great science8230 Eh bien, it8217s un blog et pas un document de recherche peer-reviewed. En outre, il ya suffisamment d'informations dans ces messages (que je fournis gratuitement comme un cadeau à la communauté commerçante) pour comprendre les concepts et de faire votre propre travail, si vous êtes si enclins. Ce que vous cherchez de plus, je vous suggère de regarder les différents tels que: La tendance est notre ami: la parité de risque, l'élan et la tendance à la suite de Global Asset Allocation (Clare et al., 2014) , 2013) Stratégies de force relative (Faber, 2010) Merci. Je suis familier avec tous ceux (n'ont pas lu le 2014) et a écrit ce sera la pleine conscience d'eux. Je vous remercie. Poste intéressant. Cependant, j'ai du mal à concilier certaines de vos conclusions avec les données présentées. Le tableau montre ce qui semble (à moi) être une différence impressionnante entre 8220above 200MA8221 et 8220below 200MA8221 et Buy and Hold cas, surtout si la méthode de la moyenne était CAGR ou moyenne géométrique sur une période de 53 ans. Vous caractériser la différence de performance que 8220Le problème est que la taille de l'effet est assez faible8221. Quelle est la taille de cette différence doit être considérée comme forte? S'il vous plaît élaborer sur ce que le 8220p8221 chiffres signifient. Puisque les rendements du marché boursier ne correspondent pas à une distribution Normal, je suppose qu'ils ne représentent pas une mesure statistique applicable uniquement à une distribution Normal. Je suis impatient de votre poste à venir sur le test de signification statistique et supposons qu'il implique une certaine forme de Bootstrap. Merci Bien, comme je l'ai dit, si vous êtes déterminé à croire en l'AM vous le ferez. La différence la plus claire est la volatilité ci-dessus en dessous d'une moyenne, mais une chose qui est claire est que le 200 jours n'est pas différent de toute autre moyenne à long terme raisonnable. À tout le moins, il est stupide de se concentrer sur le croisement d'une ligne arbitraire. L'un des plus grands problèmes avec l'effet est la carie ces dernières années. Les valeurs de p sont issues d'un test-t standard, qui est raisonnablement robuste aux violations de l'hypothèse de normalité, en particulier avec les grandes tailles d'échantillon. That8217s plus facile à faire dans Excel, mais j'utilise KS pour d'autres applications et ont également utilisé un bootstrap, mais le problème est que la forme de la distribution est vraiment inconnue. Vous dites qu'il est difficile de justifier l'attention accordée à la moyenne mobile de 200 jours alors que nous avons de bien meilleurs outils qui fonctionnent beaucoup mieux.8217 Je suis d'accord, mais pourriez-vous simplement préciser brièvement quels sont ces meilleurs outils (juste pour confirmer la norme I8217m) page). Merci. Eh bien, à peu près tout le reste je me concentre sur. On m'a posé cette question de différentes façons, donc je travaillerai sur un poste que je pense que j'aurai à faire dans un futur proche. Bonne question. Merci I8217m un commerçant novice et I8217m encore essayer de plier mon esprit autour de l'analyse technique et comment it8217s pas tous un peu aléatoire, clairement si les gens peuvent faire de l'argent cohérent avec un 8220strategy8221 clair it8217s pas que le hasard plus, quels sont you8217re outils préférés pour vérifier Avant d'aller dans un métier, utilisez-vous un système fixe ou une routine Ive lire tout sur les modèles et que le jazz, mais je ne suis pas grand fan de celui-ci parce it8217s si ouvert à l'interprétation l'appliquant sur un marché en mouvement est une douleur, à la recherche À un graphique historique it8217s arachides. J'ai fait plutôt bien (faire un profit au lieu de perdre de l'argent) avec juste l'aile, l'achat de faible vente élevé que ma stratégie, mais je voudrais obtenir une poignée à elle. N'importe quel conseil d'ampères d'avis est bienvenu, I8217m essayant d'aller de J'ai un petit indice sur ce que I8217m faisant à aller yeah je sais what8217s vers le haut. Cordialement, Thomas ps: comme votre blog, bien lit Bien, je pense que vous êtes correct8230 c'est un peu aléatoire (ou plus qu'un peu.) Je dois écrire un post répondant à la plupart de vos questions, mais ce sera probablement un Semaine environ. Bonne question. S'il vous plaît me rappeler si je don8217t écrire ce post en 2 semaines. 200 jours de moyenne mobile ou à long terme MA 8220works8221 si elle fait partie de la stratégie de négociation. Dans mon cas, je vais long ou court (à l'aide de contrats à terme) chaque fois croisé se produit. Les résultats sont irréguliers seulement si je négocie un indice ou deux. Mais si vous faites du commerce en utilisant un grand nombre de stocks, dans différents secteurs, avec des fondamentaux différents, vous obtenez une étonnamment cohérente, les rendements faible volatilité. Si un bouquet de stocks offrent 15 retours par an sur une période de 10 ans, une stratégie de 200 jours SMA croisement trop offriront des rendements similaires, mais avec une volatilité plus faible 8211 parce que vous avez la possibilité d'aller à court. It8217s seulement quand vous vous attendez une surperformance massive ou des retours magiques, vous serez déçu. Eh bien, je dirais que cette ligne de pensée manque le point. Juste parce qu'un facteur fait partie d'une stratégie rentable ne signifie pas que le facteur lui-même est utile. Pour ce it8217s valeur 15 returnsyear est un nombre très élevé pour 8220a bouquet de stocks82218230 semble étrange. Et mon expérience avec des stratégies comme vous suggère contradictoire la vôtre, mais si vous obtenez 15 par année avec une faible volatilité avec des moyennes mobiles, puis continuer à faire ce que vous faites. Permettez-moi de clarifier. 15 n'est pas ce qu'une stratégie particulière donne dans les retours 8211 Je viens de l'utiliser pour illustrer que les retours de longue durée peuvent être reproduits avec une stratégie à long terme trop, avec une volatilité plus faible. Je commerce des stocks indiens, et ici, 15 est considéré comme une estimation des retours conservateurs Et oui, je comprends que juste aller long ou court mécaniquement avec une stratégie de croisement se traduira par whipsaws tuer les retours 8211 évidemment, il faut faire plus. That8217s pourquoi j'ai mentionné qu'une moyenne mobile à long terme est juste une partie importante du système commercial 8211 pas le système commercial complet en lui-même. Je choisis 200 jours SMA parce que je pense que son utilisation répandue agit comme une prophétie auto-réalisatrice Je suis intéressé à évaluer une stratégie de moyenne mobile avec moins de transactions, ce que les 200 jours isn8217t connu pour Les valeurs p serait similaire pour un plus long À-terme comme le SMA de 10 mois préféré par Mebane Faber (Fondamentalement la même que la moyenne mobile de 200 jours, mais évalué juste une fois par mois, le dernier jour du mois.) Quand je faisais le test I A examiné des moyennes très longues et à court terme8230 tant de variations différentes8230 et aussi sur des délais différents. Je m'attends à ce que les données mensuelles hebdomadaires soient encore moins convaincantes parce que ces rendements sont plus proches de la marche aléatoire. Il est probablement logique d'indexer et d'appeler un jour à ce moment-là. Mais vous pourriez certainement avoir une règle pour évaluer seulement les 200 jours à la fin du mois. Je ne pense pas que j'ai regardé les règles comme that8230 je wouldn8217t s'attendre à trouver quelque chose, mais that8217s la beauté de la recherche8230 vous ne savez jamais. Il y a des preuves d'un momentumtrend sur les marchés pour les périodes aussi longtemps qu'un an. Pourquoi diriez-vous que les moyennes mobiles mensuelles ne pouvaient pas capter une partie de cela comme de meilleurs rendements ajustés au risque Faber a testé les moyennes mobiles X-month sur 100 ans de données boursières américaines et différentes classes d'actifs et je pense même secteurs et différents pays. Il montre généralement qu'il réduit la volatilité d'environ 30, mais ne diminue pas les rendements que beaucoup sur de longues périodes. Et la stratégie simple a été excellente pendant votre période d'échantillonnage au-dessus de 1987-2010. Cependant Faber ne montre jamais si elle est statistiquement significative. La plupart des auteurs d'investissement ne touchent pas l'idée de signification statistique. Cependant, il ne ressort pas du papier que vous citez ci-dessus (Brock, Lakonishok et LeBaron, 1992) que les moyennes mobiles ont de bonnes valeurs de p Il semble montrer qu'elles font statistiquement 8220work8221 (au moins historiquement) Description Cette liste montre quels stocks sont les plus susceptibles d'avoir leur 50 jours SMA croiser au-dessus ou au-dessous de leur SMA 200 jours dans la prochaine séance de bourse. Il s'agit d'un signal commercial important pour les commerçants institutionnels. Lorsque la SMA de 50 jours a traversé en dessous de la SMA 200 jours, il est appelé une croix de la mort. Quand les 50 ont franchi au-dessus du 200, on l'appelle une croix d'or. Nous ne faisons pas le suivi de l'événement réel croisé. Nous nous concentrons sur une échelle de temps plus petite. Beaucoup de sélectionneurs de stock se concentrer sur les chandeliers quotidiens, ils seraient le meilleur endroit pour savoir ce que crossovers est arrivé la veille. Pour prédire quels stocks sont les plus susceptibles d'avoir un croisement moyen mobile dans un proche avenir, nous comparons les deux moyennes mobiles, puis utiliser la volatilité des stocks récents pour voir comment il est probable pour les moyennes mobiles de croiser dans un montant fixe de temps. La formule pour cette liste est la valeur absolue (50 jours SMA des cours de clôture - 200 jours SMA des cours de clôture) volatility. nbsp La plus petite valeur est affichée en haut de la liste. GRAS - GREENFIELD FARMS ALIMENTS MDCN - MEDICAN ENTERPRISES INC REVON COMMUNE - VENTURES DE RESSOURCES INC COMMON AAWC - AVANTAGE ALEXANDRIA WTS BLIAQ - BB LIQUIDATING INC APAM - PARTENAIRES ARTISANES GESTIONNAIRE DE BUDGETS CRRSQ - CORP RES SERVICES INC GONCTIONNEL COMMUN GSFVF - GASFRAC ENERGY SERVICES NBRI - NORTH BAY RESOURCES INC COMMON PMCM - PRIMCO MGMT INC NEOM - NEOMEDIA TECHS INC FFFC - FASTFUNDS FINANCIER CORP IFBC - ALIMENTATION ITALIENNE et BEVERAGE CORP C Idée de libre échange dans votre boîte de réception chaque semaine Obtenir le graphique Raison de chaque commerce dans votre boîte de réception chaque semaine Comment nous identifier le commerce De la semaine Pourquoi nous croyons qu'il va effectuer Les conditions techniques du stock Comment vous pouvez utiliser trouver vos propres métiers de la semaine Invitations à des webinaires spéciaux Stock Screener Plus d'informations Comment utiliser une moyenne mobile pour acheter Stocks La moyenne mobile (MA) Simple outil d'analyse technique qui lisse les données de prix en créant un prix moyen constamment mis à jour. La moyenne est prise sur une période spécifique de temps, comme 10 jours, 20 minutes, 30 semaines, ou toute période de temps le commerçant choisit. Il ya des avantages à l'aide d'une moyenne mobile dans votre négociation, ainsi les options sur quel type de moyenne mobile à utiliser. Moyennes de déménagement stratégies sont également populaires et peuvent être adaptés à tout moment, en fonction à la fois les investisseurs à long terme et les commerçants à court terme. (Voir les quatre principaux indicateurs techniques Tendance Traders besoin de savoir.) Pourquoi utiliser une moyenne mobile Une moyenne mobile peut aider à réduire la quantité de bruit sur un tableau des prix. Regardez la direction de la moyenne mobile pour obtenir une idée de base de la façon dont le prix se déplace. Angled up et le prix est en hausse (ou a été récemment) dans l'ensemble, inclinée vers le bas et le prix est en baisse vers le bas dans l'ensemble, se déplaçant de côté et le prix est probable dans une gamme. Une moyenne mobile peut aussi servir de support ou de résistance. Dans une tendance haussière, une moyenne mobile de 50 jours, 100 jours ou 200 jours peut servir de niveau de soutien, comme le montre la figure ci-dessous. C'est parce que la moyenne agit comme un plancher (soutien), de sorte que le prix rebondit hors de lui. Dans une tendance baissière, une moyenne mobile peut agir comme une résistance comme un plafond, le prix frappe et recommence à baisser. Le prix ne sera pas toujours respecter la moyenne mobile de cette façon. Le prix peut courir à travers elle légèrement ou arrêter et inverser avant de l'atteindre. En règle générale, si le prix est supérieur à une moyenne mobile, la tendance est à la hausse. Si le prix est inférieur à une moyenne mobile, la tendance est en baisse. Moyennes mobiles peuvent avoir des longueurs différentes (discuté brièvement), donc on peut indiquer une tendance haussière alors qu'une autre indique une tendance à la baisse. Types de moyennes mobiles Une moyenne mobile peut être calculée de différentes façons. Une moyenne mobile simple de cinq jours (SMA) ajoute simplement les cinq cours de clôture quotidiens les plus récents et les divise par cinq pour créer une nouvelle moyenne chaque jour. Chaque moyenne est reliée à la suivante, en créant la ligne fluide singulière. Un autre type populaire de moyenne mobile est la moyenne mobile exponentielle (EMA). Le calcul est plus complexe mais applique essentiellement une pondération plus importante aux prix les plus récents. Tracez un SMA de 50 jours et un EMA de 50 jours sur le même graphique, et vous remarquerez que l'EMA réagit plus rapidement aux variations de prix que le SMA, en raison de la pondération supplémentaire sur les données récentes des prix. Logiciel de cartographie et les plates-formes de négociation faire les calculs, donc pas de mathématiques manuelles est nécessaire pour utiliser une MA. Un type de MA n'est pas mieux qu'un autre. Un EMA peut travailler mieux dans un marché boursier ou financier pendant un certain temps, et à d'autres moments un SMA peut fonctionner mieux. Le délai choisi pour une moyenne mobile jouera également un rôle important dans la façon dont il est efficace (quel que soit le type). Longueur moyenne mobile Les longueurs moyennes courantes sont de 10, 20, 50, 100 et 200. Ces longueurs peuvent être appliquées à n'importe quelle période de temps (une minute, quotidienne, hebdomadaire, etc.) en fonction de l'horizon commercial des commerçants. Le délai ou la longueur que vous choisissez pour une moyenne mobile, également appelée la période de retour en arrière, peut jouer un grand rôle dans la façon dont il est efficace. Une MA avec un court laps de temps réagira beaucoup plus rapidement aux changements de prix qu'une MA avec une longue période de retour en arrière. Dans la figure ci-dessous, la moyenne mobile de 20 jours suit plus étroitement le prix réel que les 100 jours. Les 20 jours peuvent être avantageux sur le plan analytique pour un opérateur à plus court terme puisqu'ils suivent le cours plus étroitement et produisent donc moins de décalage que la moyenne mobile à plus long terme. Lag est le temps qu'il faut pour qu'une moyenne mobile indique une inversion de potentiel. Rappelons, à titre indicatif, que lorsque le prix est supérieur à une moyenne mobile, la tendance est considérée comme supérieure. Ainsi, lorsque le prix descend en dessous de cette moyenne mobile, il signale un renversement potentiel basé sur cette MA. Une moyenne mobile de 20 jours fournira beaucoup plus de signaux d'inversion qu'une moyenne mobile de 100 jours. Une moyenne mobile peut être n'importe quelle longueur, 15, 28, 89, etc. Ajuster la moyenne mobile pour qu'il fournisse des signaux plus précis sur les données historiques peut aider à créer de meilleurs signaux futurs. Stratégies de négociation - Crossovers Crossovers sont l'une des principales stratégies de moyenne mobile. Le premier type est un crossover de prix. Cela a été discuté plus tôt, et c'est quand le prix croise au-dessus ou au-dessous d'une moyenne mobile pour signaler un changement potentiel dans la tendance. Une autre stratégie consiste à appliquer deux moyennes mobiles à un graphique, un plus long et un plus court. Lorsque la plus courte MA traverse au-dessus du plus long terme MA est un signe d'achat car il indique la tendance est le déplacement up. This est connue comme une croix d'or. Lorsque le MA plus courte traverse sous le MA à plus long terme, c'est un signal de vente car il indique que la tendance est en train de décaler. Les moyennes mobiles sont calculées sur la base de données historiques, et rien sur le calcul n'est de nature prédictive. Par conséquent, les résultats utilisant des moyennes mobiles peuvent être aléatoires - parfois, le marché semble respecter la résistance à l'assistance et les signaux commerciaux. Et d'autres fois il ne montre aucun respect. Un problème majeur est que si l'action de prix devient haché le prix peut swing aller et retour générant plusieurs signaux de tendance reversaltrade. Lorsque cela se produit le mieux de s'écarter ou d'utiliser un autre indicateur pour aider à clarifier la tendance. La même chose peut se produire avec les croisements de MA, où les MA se mettent enchevêtrés pendant une période de temps déclenchant des transactions multiples (aimer perdre). Moyennes mobiles travaillent assez bien dans des conditions de forte tendance, mais souvent mal dans des conditions agitées ou en cours. L'ajustement du délai peut aider temporairement, mais à un certain moment ces problèmes sont susceptibles de se produire quel que soit le délai choisi pour les MA (s). Une moyenne mobile simplifie les données de prix en les lissant et en créant une ligne fluide. Cela peut faciliter l'isolement des tendances. Les moyennes mobiles exponentielles réagissent plus rapidement aux variations de prix qu'une simple moyenne mobile. Dans certains cas, cela peut être bon, et dans d'autres, il peut causer de faux signaux. Les moyennes mobiles avec une période de retour plus courte (20 jours, par exemple) répondront aussi plus rapidement aux variations de prix qu'une moyenne avec une période d'affichage plus longue (200 jours). Les crossovers moyens mobiles sont une stratégie populaire pour les entrées et les sorties. Les AM peuvent également mettre en évidence des zones de soutien potentiel ou de résistance. Bien que cela puisse paraître prédictif, les moyennes mobiles sont toujours basées sur des données historiques et montrent simplement le prix moyen sur une certaine période de temps.