Choisir la meilleure ligne de tendance pour vos données Lorsque vous souhaitez ajouter une ligne de tendance à un graphique dans Microsoft Graph, vous pouvez choisir l'un des six différents types de régression de tendance. Le type de données que vous avez détermine le type de ligne de tendance à utiliser. Fiabilité de la ligne de tendance Une ligne de tendance est la plus fiable lorsque sa valeur R-carré est égale ou proche de 1. Lorsque vous ajustez une ligne de tendance à vos données, Graph calcule automatiquement sa valeur R-carré. Si vous le souhaitez, vous pouvez afficher cette valeur sur votre graphique. Une ligne de tendance linéaire est une ligne droite optimale qui est utilisée avec des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif dans 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. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance linéaire montre clairement que les ventes de réfrigérateurs ont augmenté constamment sur une période de 13 ans. Notez que la valeur R-carré est 0.9036, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Une ligne de tendance logarithmique est une ligne courbe optimale qui est la plus 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 / ou positives. L'exemple suivant utilise une ligne de tendance logarithmique pour illustrer la croissance prédite de la population d'animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en espace pour les animaux. Notez que la valeur R-carré est 0.9407, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Une ligne de tendance polynomiale est une ligne courbe qui est utilisée lorsque les données fluctuent. Il est utile, par exemple, d'analyser 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. Une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a généralement qu'une seule colline ou une seule vallée. L'ordre 3 a généralement une ou deux collines ou vallées. Ordre 4 a généralement jusqu'à trois. L'exemple suivant montre une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) pour illustrer la relation entre la vitesse et la consommation d'essence. Notez que la valeur R-carré est 0.9474, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Une ligne de tendance de puissance est une ligne courbe qui est mieux utilisée avec des ensembles de données qui comparent les mesures qui augmentent à un taux spécifique, par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles d'une seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, les données d'accélération sont représentées en traçant la distance en mètres par secondes. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0,9923, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Une ligne de tendance exponentielle est une ligne courbe qui est plus utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux de plus en plus élevés. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance exponentielle est utilisée pour illustrer la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'il vieillit. Notez que la valeur R-squared est 1, ce qui signifie que la ligne correspond parfaitement aux données. Une ligne de tendance moyenne mobile lisse les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une ligne de tendance 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 point dans la ligne de tendance. Si Période est défini à 2, par exemple, 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, et ainsi de suite. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance moyenne mobile montre un modèle de nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Moyenne mobile exponentielle - EMA BREAKING DOWN Moyenne mobile exponentielle - EMA Les EMA 12 et 26 jours sont les plus courtes à court - Et sont utilisés pour créer des indicateurs tels que la convergence moyenne mobile (MACD) et l'oscillateur de prix (PPO). En général, les EMA de 50 et de 200 jours sont utilisés comme signaux d'évolution à long terme. Les commerçants qui utilisent l'analyse technique trouvent des moyennes mobiles très utiles et perspicaces lorsqu'elles sont appliquées correctement, mais créent des ravages lorsqu'elles sont mal utilisées ou mal interprétées. Toutes les moyennes mobiles couramment utilisées dans l'analyse technique sont, par leur nature même, des indicateurs en retard. Par conséquent, les conclusions tirées de l'application d'une moyenne mobile à un graphique de marché particulier devraient être de confirmer un mouvement de marché ou d'indiquer sa force. Très souvent, au moment où une ligne d'indicateurs de la moyenne mobile a fait un changement pour refléter une évolution significative du marché, le point optimal d'entrée sur le marché a déjà dépassé. Un EMA sert à atténuer ce dilemme dans une certaine mesure. Parce que le calcul EMA place plus de poids sur les dernières données, il étreint l'action de prix un peu plus serré et réagit donc plus rapidement. Ceci est souhaitable lorsqu'un EMA est utilisé pour dériver un signal d'entrée de négociation. Interprétation de l'EMA Comme tous les indicateurs de la moyenne mobile, ils sont beaucoup mieux adaptés aux marchés tendances. Lorsque le marché est dans une tendance forte et soutenue à la hausse. La ligne indicatrice EMA affichera également une tendance haussière et vice-versa pour une tendance à la baisse. Un commerçant vigilant ne sera pas seulement attention à la direction de la ligne EMA, mais aussi la relation du taux de changement d'une barre à l'autre. Par exemple, lorsque l'action de prix d'une forte tendance haussière commence à s'écraser et à inverser, le taux de changement de l'EMA d'une barre à l'autre commencera à diminuer jusqu'à ce que la ligne d'indicateur s'atténue et que la vitesse de changement soit nulle. En raison de l'effet retardé, par ce point, ou même quelques bars avant, l'action de prix aurait déjà inversé. Il s'ensuit donc que l'observation d'une diminution constante du taux de variation de l'EMA pourrait elle-même être utilisée comme un indicateur qui pourrait mieux contrer le dilemme causé par l'effet retardé des moyennes mobiles. Utilisations courantes de l'EMA Les EMA sont couramment utilisés en conjonction avec d'autres indicateurs pour confirmer les mouvements significatifs du marché et pour évaluer leur validité. Pour les commerçants qui négocient des marchés intraday et rapide, l'EMA est plus applicable. Très souvent, les commerçants utilisent les EMA pour déterminer un biais de négociation. Par exemple, si une EMA sur un graphique quotidien montre une forte tendance à la hausse, une stratégie des commerçants intraday peut être de négocier uniquement du côté long sur un graphique intraday. Comment utiliser une moyenne mobile pour acheter Stocks La moyenne mobile (MA) Un simple outil d'analyse technique qui lisse les données sur les 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 que des 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 mobiles courantes sont de 10, 20, 50, 100 et 200. Ces longueurs peuvent être appliquées à n'importe quel intervalle de temps (une minute, quotidienne, hebdomadaire, etc.) en fonction de l'horizon commercial. 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.
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