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Téléchargez notre compte Mobile Apps Sélectionner: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 Hauteur1 frameborder0 styledisplay: aucun mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Leçon 1: moyennes mobiles Types de moyennes mobiles Il existe plusieurs types de moyennes mobiles disponibles pour répondre Différents besoins d'analyse de marché. Les plus couramment utilisés par les commerçants sont les suivants: Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile exponentielle Moyenne mobile simple (SMA) Une moyenne mobile simple est le type le plus basique de la moyenne mobile. Elle est calculée en prenant une série de prix (ou périodes de déclaration), en ajoutant ces prix ensemble, puis en divisant le total par le nombre de points de données. Cette formule détermine la moyenne des prix et est calculée de manière à ajuster (ou déplacer) en réponse aux données les plus récentes utilisées pour calculer la moyenne. Par exemple, si vous incluez uniquement les taux de change les plus récents dans le calcul moyen, le taux le plus ancien est automatiquement abandonné chaque fois qu'un nouveau prix devient disponible. En effet, la moyenne se déplace comme chaque nouveau prix est inclus dans le calcul et assure que la moyenne est basée uniquement sur les 15 derniers prix. Avec un peu d'essai et d'erreur, vous pouvez déterminer une moyenne mobile qui correspond à votre stratégie commerciale. Un bon point de départ est une moyenne mobile simple basée sur les 20 derniers prix. Moyenne mobile pondérée (WMA) Une moyenne mobile pondérée est calculée de la même manière qu'une moyenne mobile simple, mais utilise des valeurs qui sont pondérées linéairement pour s'assurer que les taux les plus récents ont un impact plus important sur la moyenne. Cela signifie que le taux le plus ancien inclus dans le calcul reçoit une pondération de 1, la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 2 et la valeur la plus ancienne suivante reçoit une pondération de 3, jusqu'au taux le plus récent. Certains commerçants trouvent cette méthode plus pertinente pour la détermination des tendances, en particulier dans un marché en pleine évolution. L'inconvénient de l'utilisation d'une moyenne mobile pondérée est que la ligne moyenne résultante peut être choppier qu'une simple moyenne mobile. Cela pourrait rendre plus difficile de discerner une tendance du marché à partir d'une fluctuation. Pour cette raison, certains commerçants préfèrent placer à la fois une moyenne mobile simple et une moyenne mobile pondérée sur le même tableau de prix. Une moyenne mobile exponentielle est similaire à une moyenne mobile simple, mais alors qu'une moyenne mobile simple supprime les prix les plus anciens à mesure que de nouveaux prix deviennent disponibles, une moyenne mobile exponentielle calcule la moyenne mobile exponentielle La moyenne de toutes les plages historiques, à partir du point que vous spécifiez. Par exemple, lorsque vous ajoutez une superposition de moyenne mobile exponentielle à un tableau de prix, vous affectez le nombre de périodes de rapport à inclure dans le calcul. Supposons que vous spécifiez pour les 10 derniers prix à inclure. Ce premier calcul sera exactement le même que celui d'une moyenne mobile simple également basée sur 10 périodes de reporting, mais quand le prochain prix deviendra disponible, le nouveau calcul conservera les 10 prix originaux, plus le nouveau prix, pour arriver à la moyenne. Cela signifie qu'il ya maintenant 11 périodes de rapport dans le calcul de la moyenne mobile exponentielle tandis que la moyenne mobile simple sera toujours basée sur les 10 derniers taux. Décider de la moyenne mobile à utiliser Pour déterminer quelle moyenne mobile est la meilleure pour vous, vous devez d'abord comprendre vos besoins. Si votre objectif principal est de réduire le bruit de fluctuation constante des prix afin de déterminer une orientation globale du marché, alors une simple moyenne mobile des derniers 20 ou si les taux peuvent fournir le niveau de détail dont vous avez besoin. Si vous voulez que votre moyenne mobile mette davantage l'accent sur les taux les plus récents, une moyenne pondérée est plus appropriée. Gardez à l'esprit cependant que, comme les moyennes mobiles pondérées sont davantage influencées par les prix les plus récents, la forme de la ligne moyenne pourrait être faussée, ce qui pourrait entraîner la génération de faux signaux. Lorsque vous travaillez avec des moyennes mobiles pondérées, vous devez être préparé à une plus grande volatilité. Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. Toutes les autres marques figurant sur ce site Web sont la propriété de leurs propriétaires respectifs. La négociation à effet de levier des contrats de devises ou d'autres produits hors bourse sur la marge comporte un niveau de risque élevé et peut ne pas convenir à tout le monde. 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Ces documents peuvent être consultés ici. OANDA Japan Co. Ltd. Première société de services financiers d'instruments financiers de type I du Kanto-N ° 2137, numéro d'abonné 1571. Le Trading FX et / ou les CFD sur marge est à haut risque et ne conviennent pas à tout le monde. Les pertes peuvent dépasser l'investissement. Moyenne de la mobilité Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Un avearge mobile est utilisé pour lisser les irrégularités (pics et vallées) pour reconnaître facilement les tendances. 1. Tout d'abord, jetez un oeil à notre série chronologique. 2. Sous l'onglet Données, cliquez sur Analyse des données. Remarque: ne trouve pas le bouton Analyse des données Cliquez ici pour charger le complément Analysis ToolPak. 3. Sélectionnez Moyenne mobile et cliquez sur OK. 4. Cliquez dans la zone Plage d'entrée et sélectionnez la plage B2: M2. 5. Cliquez dans la zone Intervalle et tapez 6. 6. Cliquez dans la zone Plage de sortie et sélectionnez la cellule B3. 8. Tracez un graphique de ces valeurs. Explication: parce que nous définissons l'intervalle sur 6, la moyenne mobile est la moyenne des 5 points de données précédents et le point de données actuel. En conséquence, les crêtes et les vallées sont lissées. Le graphique montre une tendance à la hausse. Excel ne peut pas calculer la moyenne mobile pour les 5 premiers points de données car il n'y a pas assez de points de données antérieurs. 9. Répétez les étapes 2 à 8 pour l'intervalle 2 et l'intervalle 4. Conclusion: Plus l'intervalle est grand, plus les sommets et les vallées sont lissés. Plus l'intervalle est faible, plus les moyennes mobiles sont rapprochées des points de données réels. Moyennes de déplacement Si cette information est tracée sur un graphique, cela ressemble à ceci: Cela montre qu'il existe une grande variation dans le nombre de visiteurs selon la saison . Il ya beaucoup moins en automne et en hiver que le printemps et l'été. Cependant, si nous voulions voir une tendance dans le nombre de visiteurs, nous pourrions calculer une moyenne mobile de 4 points. Pour ce faire, nous avons trouvé le nombre moyen de visiteurs au cours des quatre trimestres de 2005: Ensuite, nous trouvons le nombre moyen de visiteurs au cours des trois derniers trimestres de 2005 et du premier trimestre de 2006: Puis les deux derniers trimestres de 2005 et les deux premiers trimestres De 2006: Notez que la dernière moyenne que nous pouvons trouver est pour les deux derniers trimestres de 2006 et les deux premiers trimestres de 2007. Nous traçons les moyennes mobiles sur un graphique, en veillant à ce que chaque moyenne est tracée au centre des quatre trimestres Il couvre: Nous pouvons maintenant voir qu'il ya une très légère tendance à la baisse dans les visiteurs.
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