Les 7 pièges des moyennes mobiles Une moyenne mobile est le prix moyen d'un titre sur une période de temps spécifiée. Les analystes utilisent fréquemment les moyennes mobiles comme outil analytique pour faciliter le suivi des tendances du marché, à mesure que les titres se déplacent de haut en bas. Les moyennes mobiles peuvent établir des tendances et mesurer l'élan. Par conséquent, ils peuvent être utilisés pour indiquer quand un investisseur doit acheter ou vendre un titre spécifique. Les investisseurs peuvent également utiliser des moyennes mobiles pour identifier des points de soutien ou de résistance afin de mesurer quand les prix sont susceptibles de changer de direction. En étudiant les gammes historiques de négociation, des points de soutien et de résistance sont établis lorsque le prix d'un titre a inversé sa tendance à la hausse ou à la baisse, par le passé. Ces points sont ensuite utilisés pour faire, acheter ou vendre des décisions. Malheureusement, les moyennes mobiles ne sont pas des outils parfaits pour établir des tendances et présentent de nombreux risques subtils mais importants pour les investisseurs. En outre, les moyennes mobiles ne s'appliquent pas à tous les types d'entreprises et d'industries. Voici quelques-uns des principaux inconvénients des moyennes mobiles: 1. Les moyennes mobiles tirent les tendances des informations passées. Ils ne tiennent pas compte des changements qui peuvent affecter les performances futures des titres, comme les nouveaux concurrents, la demande plus ou moins forte de produits dans l'industrie et les changements dans la structure de gestion de l'entreprise. 2. Idéalement, une moyenne mobile montrera un changement constant dans le prix d'un titre, au fil du temps. Malheureusement, les moyennes mobiles ne fonctionnent pas pour toutes les entreprises, en particulier pour ceux dans les industries très volatiles ou ceux qui sont fortement influencés par les événements actuels. Cela est particulièrement vrai pour l'industrie pétrolière et les industries hautement spéculatives, en général. 3. Moyennes mobiles peuvent être étalées sur toute période de temps. Cependant, cela peut être problématique car la tendance générale peut changer considérablement selon la période de temps utilisée. Les délais plus courts ont plus de volatilité, alors que les délais plus longs ont moins de volatilité, mais ne tiennent pas compte des nouveaux changements sur le marché. Les investisseurs doivent être prudents dans le temps qu'ils choisissent, afin de s'assurer que la tendance est claire et pertinente. 4. Un débat en cours est de savoir s'il convient ou non de mettre davantage l'accent sur les derniers jours de la période. Beaucoup estiment que les données récentes reflètent mieux l'orientation de la sécurité, tandis que d'autres estiment que donner quelques jours plus de poids que d'autres, fausse de façon incorrecte la tendance. Les investisseurs qui utilisent différentes méthodes pour calculer des moyennes peuvent tirer des tendances complètement différentes. (En savoir plus sur les moyennes mobiles simples et exponentielles.) 5. Beaucoup d'investisseurs soutiennent que l'analyse technique est une façon dénuée de sens de prédire le comportement du marché. Ils disent que le marché n'a pas de mémoire et que le passé n'est pas un indicateur de l'avenir. De plus, il y a des recherches substantielles pour étayer cela. Par exemple, Roy Nersesian a mené une étude avec cinq stratégies différentes en utilisant des moyennes mobiles. Le taux de réussite de chaque stratégie variait entre 37 et 66. Cette recherche suggère que les moyennes mobiles ne donnent des résultats que sur la moitié du temps, ce qui pourrait faire de leur utilisation une proposition risquée pour un timing efficace du marché boursier. 6. Les titres présentent souvent un comportement cyclique. Cela vaut également pour les entreprises de services publics, qui ont une demande constante pour leur produit d'une année à l'autre, mais connaissent de fortes variations saisonnières. Bien que les moyennes mobiles peuvent aider à lisser ces tendances, ils peuvent également cacher le fait que la sécurité est tendue dans un modèle oscillatoire. (Pour en savoir plus, consultez Gardez un œil sur l'élan.) 7. L'objectif de toute tendance est de prédire où le prix d'un titre sera à l'avenir. Si un titre n'est pas tendance dans l'une ou l'autre direction, il ne fournit pas une occasion de tirer profit de l'achat ou de la vente à découvert. La seule façon dont un investisseur peut être en mesure de réaliser des bénéfices serait de mettre en œuvre une stratégie sophistiquée basée sur les options qui repose sur le prix restant stable. Le fond Les moyennes mobiles ont été jugées un outil analytique précieux par beaucoup, mais pour n'importe quel outil pour être efficace vous devez d'abord comprendre sa fonction, quand l'employer et quand ne pas l'employer. Les risques décrits ici indiquent que les moyennes mobiles n'ont peut-être pas été un outil efficace, par exemple lorsqu'ils sont utilisés avec des titres volatils, et comment ils peuvent négliger certaines informations statistiques importantes, comme les modèles cycliques. On peut également se demander comment les moyennes mobiles sont efficaces pour indiquer avec exactitude les tendances des prix. Compte tenu des inconvénients, les moyennes mobiles peuvent être un outil mieux utilisé en conjonction avec d'autres. En fin de compte, l'expérience personnelle sera l'indicateur ultime de l'efficacité qu'ils sont vraiment pour votre portefeuille. Le ratio de Sharpe est une mesure permettant de calculer le rendement ajusté en fonction du risque, et ce ratio est devenu la norme de l'industrie pour de tels résultats. Le fonds de roulement est une mesure à la fois de l'efficacité d'une entreprise et de sa santé financière à court terme. Le fonds de roulement est calculé. L'Environmental Protection Agency (EPA) a été créée en décembre 1970 sous la présidence du président américain Richard Nixon. Le. Un règlement mis en œuvre le 1er janvier 1994, qui a diminué et a finalement éliminé les tarifs douaniers pour encourager l'activité économique. Une norme permettant de mesurer la performance d'un titre, d'un fonds commun de placement ou d'un gestionnaire de placements. Portefeuille mobile est un portefeuille virtuel qui stocke les informations de carte de paiement sur un dispositif mobile. net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Un modèle de moyenne mobile pondérée est basé sur une série temporelle artificiellement construite dans laquelle la valeur pour une période donnée est remplacée Par la moyenne pondérée de cette valeur et les valeurs pour un certain nombre de périodes de temps précédentes. Comme vous l'avez peut-être deviné à partir de la description, ce modèle convient le mieux aux données de séries temporelles, c'est-à-dire aux données qui changent au fil du temps. Puisque la valeur de prévision pour une période donnée est une moyenne pondérée des périodes précédentes, alors la prévision apparaîtra toujours à la traîne derrière des augmentations ou des diminutions dans les valeurs observées (dépendantes). Par exemple, si une série de données a une tendance à la hausse notable, une prévision moyenne mobile pondérée fournira généralement une sous-estimation des valeurs de la variable dépendante. Le modèle de moyenne mobile pondérée, comme le modèle de la moyenne mobile, présente un avantage par rapport aux autres modèles de prévision en ce sens qu'il lisse les pics et les creux (ou les vallées) dans un ensemble d'observations. Cependant, comme le modèle de la moyenne mobile, il a aussi plusieurs inconvénients. En particulier, ce modèle ne produit pas d'équation réelle. Par conséquent, il n'est pas tout ce qui est utile comme moyen de prévision à moyen terme. Il ne peut être utilisé de manière fiable que pour prévoir quelques périodes dans le futur. Depuis: 0.4 Auteur: Steven R. Gould Champs hérités de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Construit un nouveau modèle de prévision de moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel (double poids) Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant les poids spécifiés. Forecast (double timeValue) Renvoie la valeur de prévision de la variable dépendante pour la valeur donnée de la variable temporelle indépendante. GetForecastType () Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. GetNumberOfPeriods () Renvoie le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. GetNumberOfPredictors () Renvoie le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. SetWeights (double poids) Définit les pondérations utilisées par ce modèle de prévision moyenne mobile pondérée pour les poids donnés. ToString () Cela doit être remplacé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Méthodes héritées de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant les pondérations spécifiées. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. La taille du tableau des poids est utilisée pour déterminer le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile pondérée. De plus, la période la plus récente recevra le poids défini par le premier élément du tableau, c'est-à-dire poids. La taille du tableau de pondération est également utilisée pour déterminer la quantité de périodes futures qui peuvent être effectivement prévues. Avec une moyenne mobile pondérée de 50 jours, nous ne pouvons raisonnablement - avec un degré de précision - prévoir plus de 50 jours au-delà de la dernière période pour laquelle des données sont disponibles. Même les prévisions à la fin de cette fourchette ne sont probablement pas fiables. Note sur les poids En général, les poids passés à ce constructeur doivent s'ajouter à 1,0. Cependant, pour des raisons de commodité, si la somme des poids ne s'élève pas à 1,0, cette mise en œuvre calcule tous les poids proportionnellement de sorte qu'ils ne somme à 1,0. Paramètres: poids - tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant la variable nommée comme variable indépendante et les pondérations spécifiées. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. Poids - un tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée. Ce constructeur est destiné à être utilisé uniquement par des sous-classes (donc il est protégé). Toute sous-classe utilisant ce constructeur doit ensuite invoquer la méthode setWeights (protected) pour initialiser les poids à utiliser par ce modèle. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée utilisant la variable indépendante donnée. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. SetWeights Définit les pondérations utilisées par ce modèle de prévision moyenne mobile pondérée pour les poids donnés. Cette méthode est destinée à être utilisée uniquement par des sous-classes (donc elle est protégée), et seulement en conjonction avec le constructeur (protégé) d'un argument. Toute sous-classe utilisant le constructeur d'un argument doit ensuite appeler setWeights avant d'invoquer la méthode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) pour initialiser le modèle. Note sur les poids En général, les poids passés à cette méthode devraient s'ajouter à 1,0. Cependant, pour des raisons de commodité, si la somme des poids ne s'élève pas à 1,0, cette mise en œuvre calcule tous les poids proportionnellement de sorte qu'ils ne somme à 1,0. Paramètres: poids - tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. Renvoie la valeur de prévision de la variable dépendante pour la valeur donnée de la variable temporelle indépendante. Les sous-classes doivent implémenter cette méthode de manière cohérente avec le modèle de prévision qu'ils mettent en œuvre. Les sous-classes peuvent utiliser les méthodes getForecastValue et getObservedValue pour obtenir respectivement des prévisions et des observations antérieures. Spécifié par: prévision en classe AbstractTimeBasedModel Paramètres: timeValue - la valeur de la variable time pour laquelle une valeur de prévision est requise. Renvoie: la valeur de prévision de la variable dépendante pour le temps donné. Throws: IllegalArgumentException - si les données historiques sont insuffisantes - les observations sont passées à init - pour générer une prévision pour la valeur de temps donnée. GetNumberOfPredictors Renvoie le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. Renvoie: le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. GetNumberOfPeriods Renvoie le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. Spécifié par: getNumberOfPeriods dans la classe AbstractTimeBasedModel Renvoie: le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. GetForecastType Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Gardez ce court. Une description plus longue doit être implémentée dans la méthode toString. Cela devrait être annulé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Spécifié par: toString dans l'interface ForecastingModel Overrides: toString dans la classe AbstractTimeBasedModel Renvoie: une représentation en chaîne du modèle de prévision actuel et ses paramètres. OANDA utilise des cookies pour rendre nos sites Web faciles à utiliser et personnalisés pour nos visiteurs. Les cookies ne peuvent pas être utilisés pour vous identifier personnellement. En visitant notre site Web, vous consentez à l'utilisation des cookies par OANDA8217 conformément à notre politique de confidentialité. Pour bloquer, supprimer ou gérer les cookies, veuillez visiter le site aboutcookies. org. La restriction des cookies vous empêchera de profiter de certaines fonctionnalités de notre site Web. 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Comparaison de la moyenne mobile de 20 périodes avec les taux du marché en temps réel Plus le degré de volatilité des prix est élevé, plus le risque de faux signal est élevé. Un faux signal se produit quand il apparaît que la tendance actuelle est sur le point d'inverser, mais la prochaine période de rapport prouve que ce qui semblait initialement être un renversement était en fait une fluctuation du marché. Comment le nombre de périodes de déclaration affecte la moyenne mobile Le nombre de périodes de déclaration incluses dans le calcul de la moyenne mobile affecte la ligne de la moyenne mobile affichée dans un tableau de prix. Plus le nombre de points de données (c'est-à-dire les périodes de déclaration) incluses dans la moyenne est faible, plus la moyenne mobile se rapproche du taux au comptant, réduisant ainsi sa valeur et offrant peu d'informations sur la tendance globale. D'autre part, une moyenne mobile qui comprend trop de points égalise les fluctuations de prix à un degré tel que vous ne pouvez pas détecter une tendance de taux discernable. L'une ou l'autre situation peut rendre difficile de reconnaître les points d'inversion en temps suffisant pour tirer parti d'un renversement de tendance de taux. Tableau de prix du chandelier montrant trois lignes de moyennes mobiles différentes Période de rapport - référence générique utilisée pour décrire la fréquence de mise à jour des données de taux de change. Aussi appelé granularité. Cela pourrait aller d'un mois, un jour, une heure - même aussi souvent que toutes les quelques secondes. La règle empirique est que plus le temps que vous détenez les opérations ouvertes, plus souvent vous devriez récupérer des données d'échange de taux. 169 1996 - 2017 Société OANDA. Tous les droits sont réservés. OANDA, fxTrade et OANDAs fx famille de marques appartiennent à OANDA Corporation. 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