ACI Promedio móvil Cansado de ajustar los ajustes del indicador perdiendo el tiempo precioso Cansado de la incertidumbre con respecto a su eficacia Miedo de la incertidumbre en su rentabilidad Entonces el indicador ACI (indicador calibrable automáticamente) se diseña exactamente para usted. Al ejecutarlo, puede resolver fácilmente estos tres problemas simplemente realizando la acción más simple: haciendo clic en un único botón Calibrar. Para lograr la máxima eficiencia, debe realizar otra acción adicional: mueva el deslizador de potencia al máximo. ACI le ahorrará mucho tiempo que se puede gastar en cosas más útiles, por ejemplo, vacaciones, pero la eficiencia aumentará muchas veces. Además, gracias a la interfaz gráfica independiente, no sólo puede ver, sino también cambiar fácilmente la configuración del indicador sobre la marcha, con la capacidad de seleccionar visualmente las áreas de calibración en el gráfico. Indicador para la calibración La media móvil estándar incorporada se utiliza como calibrado. Las propiedades calibradas se utilizan: Período promedio para el cálculo de la media móvil. Cambio del indicador en relación con el gráfico de precios. Tipo de suavizado: promedio simple. Promedio exponencial. Promedio suavizado. Promedio ponderado lineal. El precio utilizado: Precio de cierre. Precio de apertura. El precio máximo del período. El precio mínimo del período. Precio medio. Precio típico. Precio promedio. Se utilizan señales de entrada / salida estándar para calcular la calidad (rentabilidad): Si el precio de cierre de la barra anterior es mayor o igual al valor del indicador en la misma barra, la señal se considera como compra. De lo contrario, la señal será considerada como una venta. ACI Calibrador automático y el indicador calibrado pueden ser controlados por la interfaz gráfica ACI que reduce la cantidad de acciones que debe realizar a un mínimo. Para iniciar el proceso de calibración, haga clic en el botón Calibrar. Cuando la potencia de calibración alcanza la marca especificada, la calibración se detiene, o bien puede ser detenida por otro clic. Además de la calibración, ACI también calcula y muestra rápidamente la calidad (rentabilidad) de los parámetros seleccionados del indicador calibrado en un intervalo de tiempo especificado de un gráfico. El cálculo se realiza por el método especificado en los ajustes (Criterio para parámetro de calibración). El intervalo de tiempo en el gráfico se puede cambiar usando los niveles. Para ello, mueva el cursor a la parte superior o inferior del nivel, resáltelo con un clic y comience a cambiar. Si es necesario, puede aumentar o disminuir el calibrador de potencia (Potencia) moviendo el deslizador en sentido horario o antihorario, respectivamente. El área transparente de los diales le permite ajustar de 0 a 20 de la potencia total, la verde - de 20 a 50 y la roja - de 50 a 100. Si es necesario, puede trabajar con varias copias de este indicador en la misma gráfico. Ajustes El indicador tiene varias configuraciones que van desde los parámetros del indicador calibrado hasta los de interfaz gráfica ACI. Criterio para Calibración Criterio de Calibración. Método de cálculo de la calidad (rentabilidad). Si selecciona TotalNetProfit, entonces el beneficio neto total de calidad (en pips) - la pérdida neta total (en pips). Si selecciona TotalNetProfitTotalDrawdown, el beneficio neto total de calidad (en pips) - la pérdida neta total (en pips) - total para todas las señales de reducción máxima (en pips). Sólo barra Se utilizan precios de cierre. Intervalo seleccionado del gráfico La barra para especificar el intervalo de tiempo que comienza. La barra para especificar el final del intervalo de tiempo. Ajustes del regulador de media móvil Período MA mínimo Período promedio para el cálculo de la media móvil, mínimo. Mínimo MA Desplazamiento del indicador en relación con el cuadro de precios, mínimo. Método MA mínimo Tipo de suavizado, mínimo. Precio Mínimo de MA El precio utilizado, mínimo. Período máximo de MA Período promedio para el cálculo de la media móvil, máximo. Máximo MA Desplazamiento del indicador en relación con el cuadro de precios, máximo. Cómo calcular la incertidumbre Cada vez que realiza una medición mientras recopila datos, puede suponer que existe un valor real que cae dentro del rango de las mediciones realizadas. Para calcular la incertidumbre de sus mediciones, necesitará encontrar la mejor estimación de su medida y considerar los resultados cuando agrega o resta la medición de la incertidumbre. Si desea saber cómo calcular la incertidumbre, simplemente siga estos pasos. Pasos Editar Método Uno de Tres: Aprender los fundamentos Editar Estado incertidumbre en su forma adecuada. Digamos que usted está midiendo un palo que cae cerca de 4,2 cm, dar o tomar un milímetro. Esto significa que usted sabe que el palo se cae casi en 4,2 cm, pero que en realidad podría ser sólo un poco más pequeño o más grande que esa medida, con el error de un milímetro. Indicar la incertidumbre de este modo: 4,2 cm 0,1 cm. También puede volver a escribir esto como 4,2 cm 1 mm, ya que 0,1 cm 1 mm. ¿Puedes poner wikiHow en la lista blanca para tu bloqueador de anuncios? WikiHow depende del dinero del anuncio para ofrecerte nuestras guías gratuitas de cómo hacerlo. Aprender cómo . Siempre redondee la medición experimental al mismo lugar decimal que la incertidumbre. Las mediciones que implican un cálculo de la incertidumbre son típicamente redondeadas a uno o dos dígitos significativos. El punto más importante es que debe redondear su medición experimental al mismo lugar decimal que la incertidumbre para mantener sus medidas consistentes. Si su medida experimental es de 60 cm, su cálculo de incertidumbre debe redondearse a un número entero también. Por ejemplo, la incertidumbre para esta medición puede ser de 60 cm 2 cm, pero no de 60 cm 2,2 cm. Si su medida experimental es de 3,4 cm, su cálculo de incertidumbre debe redondearse a 0,1 cm. Por ejemplo, la incertidumbre para esta medida puede ser de 3,4 cm .1 cm, pero no de 3,4 cm 1 cm. Calcular la incertidumbre de una sola medición. Digamos que usted está midiendo el diámetro de una bola redonda con una regla. Esto es complicado porque itll ser difícil decir exactamente donde los bordes exteriores de la línea de la bola con la regla, ya que son curvas, no es recta. Digamos que la regla puede encontrar la medida a la más cercana .1 cm - esto no significa que usted puede medir el diámetro a este nivel de precisión. 1 Estudio de los bordes de la bola y la regla para tener una idea de cómo confiablemente se puede medir su diámetro. En una regla estándar, las marcas a 0,5 cm aparecen claramente, pero digamos que puedes acercarte un poco más. Si parece que puede obtener alrededor de 0,3 cm de una medida exacta, entonces su incertidumbre es 0,3 cm. Ahora, mide el diámetro de la bola. Digamos que se obtiene unos 7,6 cm. Simplemente indique la medida estimada junto con la incertidumbre. El diámetro de la bola es de 7,6 cm .3 cm. Calcular la incertidumbre de una sola medición de objetos múltiples. Digamos que usted está midiendo una pila de 10 cajas de CD que son todos de la misma longitud. Digamos que desea encontrar la medida del grosor de una sola caja de CD. Esta medida será tan pequeña que su porcentaje de incertidumbre será un poco alto. Pero cuando se miden 10 cajas de CD apiladas juntas, sólo puede dividir el resultado y su incertidumbre por el número de cajas de CD para encontrar el grosor de una caja de CD. 2 Digamos que usted no puede conseguir mucho más cercano que .2 cm de medidas usando una regla. Por lo tanto, su incertidumbre es .2 cm. Digamos que usted midió que todas las cajas de CD apiladas juntas son de un grosor de 22 cm. Ahora, sólo divida la medición y la incertidumbre por 10, el número de casos de CD. 22 cm / 10 2,2 cm y 0,2 cm / 10,02 cm. Esto significa que el grosor de una caja de CD es de 2,20 cm .02 cm. Tome sus medidas varias veces. Para aumentar la certeza de sus mediciones, ya sea que esté midiendo la longitud de un objeto o la cantidad de tiempo que tarda un objeto en cruzar una cierta distancia, aumentará sus posibilidades de obtener una medición precisa si toma varias medidas. Encontrar el promedio de sus múltiples mediciones le ayudará a obtener una imagen más precisa de la medición mientras se calcula la incertidumbre. Cómo calcular el crecimiento anual del PIB Cómo encontrar el área de un cuadrado Utilizando la longitud de su diagonal Cómo calcular los porcentajes Cómo encontrar el dominio de una función Cómo calcular las proporciones Cómo calcular el diámetro de un círculo Cómo calcular la pendiente y Intercepciones de una línea Cómo resolver una dificultad media Problemas de operaciones neutrales con Excel Cómo hacer una tasa simple Tiempo de distancia Problema con operaciones neutrales Cómo llegar a 1 y 1 desde espacios o cerosMúltiples medias móviles El indicador Múltiple de media móvil fue ideado por Daryl Guppy Y consta de seis promedios móviles exponenciales de corto plazo y seis de largo plazo. Las MA a corto plazo son 3, 5, 7, 10, 12 y 15 días y las MA a largo plazo son 30, 35, 40, 45, 50 y 60 días, pero éstas pueden variar de acuerdo con el marco de tiempo que se negocia. El grupo de corto plazo representa la opinión de los operadores del mercado y el grupo de largo plazo representan a los inversores. Convergencia y Divergencia: Cuando los promedios móviles dentro de un grupo son paralelos y cercanos, el grupo está en gran medida de acuerdo Cuando las medias móviles se ensanchan, esto señala puntos de vista divergentes dentro del grupo Cuando los valores medios móviles convergen, esto es un signo de que la vista de grupo está cambiando . Paralelamente a largo plazo MAs señal de apoyo a largo plazo a los inversores y una fuerte tendencia y de corto plazo MAs tienden a rebotar en el largo plazo grupo de media móvil. Ambos grupos de MAs convergen y fluctúan más de lo habitual. Un cambio en la dirección de los precios acompañado por MA en expansión en ambos grupos. El grupo de corto plazo diverge después de cruzar antes de volver a converger. Los cruces no son tan importantes como el espaciamiento entre las MA de cada grupo. Ejemplo Apple AAPL se muestra con múltiples promedios móviles. Mueva el ratón sobre los subtítulos gráficos para mostrar las señales comerciales. Los promedios móviles a largo plazo, ampliamente espaciados, de pendiente descendente a largo plazo D, indican una fuerte tendencia descendente Los promedios móviles a largo plazo convergentes C indican incertidumbre Largo L cuando los promedios móviles a largo plazo se cruzan, con los más largos en la parte inferior Retracciones R que no Perturbar las medias móviles a largo plazo espaciando las oportunidades presentes para aumentar su posición larga Ampliamente espaciados hacia arriba en pendiente a largo plazo medias móviles U señal de una fuerte tendencia al alza. Seleccione Múltiples promedios móviles en la columna izquierda del panel de indicadores. Ajuste los ajustes según sea necesario y guárdelos usando el botón gtgt. Ejemplos de cálculos de Incertidumbre Bob se pesa en su báscula de baño. Las divisiones más pequeñas en la escala son marcas de 1 libra, así que la cuenta más baja del instrumento es 1 libra. Bob lee su peso como el más cercano a la marca de 142 libras. Sabe que su peso debe ser mayor que 141.5 libras (o estaría más cerca de la marca de 141 libras), pero más pequeño que 142.5 libras (o sería más cercano a la marca de 143 libras). Así que el peso de Bob debe ser En general, la incertidumbre en una sola medición de un solo instrumento es la mitad de la menor cuenta del instrumento. ¿Cuál es la incertidumbre fraccional en el peso de Bobs? ¿Cuál es la incertidumbre en el peso de Bobs, expresado como un porcentaje de su peso? Cuando uno añade o resta varias mediciones juntas, simplemente agrega las incertidumbres para encontrar la incertidumbre en la suma. Dick y Jane son acróbatas. Dick tiene 186 / - 2 cm de alto, y Jane tiene 147 / - 3 cm de alto. Ahora, si todas las cantidades tienen aproximadamente la misma magnitud e incertidumbre - como en el ejemplo anterior - el resultado tiene perfecto sentido. Pero si uno trata de sumar cantidades muy diferentes, uno termina con una incertidumbre divertida. Por ejemplo, supongamos que Dick equilibra en su cabeza una pulga (ick) en lugar de Jane. Usando un par de pinzas, Dick mide la pulga para tener una altura de 0.020 cm / - 0.003 cm. Si seguimos las reglas, encontramos Pero espere un minuto Esto no tiene sentido Si no podemos decir exactamente dónde está la parte superior de la cabeza de Dicks dentro de un par de cm, ¿qué diferencia hace si la pulga es 0.020 cm o 0.021 cm En términos técnicos, el número de cifras significativas requeridas para expresar la suma de las dos alturas es mucho más de lo que justifica la medición. En llano el inglés, la incertidumbre en la altura de los Dicks mide la incertidumbre en la altura de las pulgas de hecho, swamps la propia altura de las pulgas por completo. Un buen científico diría porque cualquier otra cosa es injustificada. Cuando uno multiplica o divide varias mediciones juntas, a menudo se puede determinar la incertidumbre fraccional (o porcentaje) en el resultado final simplemente agregando las incertidumbres en las varias cantidades. Jane necesita calcular el volumen de su piscina, para que ella sepa cuánta cáscara de agua necesita para llenarla. Mide la longitud, el ancho y la altura: Para calcular el volumen, multiplica la longitud, el ancho y la profundidad: En esta situación, ya que cada medida entra en el cálculo como un múltiplo a la primera potencia (no cuadrada o en cubos), una Puede encontrar el porcentaje de incertidumbre en el resultado, sumando el porcentaje de incertidumbre en cada medición individual: Por lo tanto, la incertidumbre en el volumen (expresado en metros cúbicos, en lugar de un porcentaje) es Si una cantidad aparece en un cálculo elevado a una potencia p . Es lo mismo que multiplicar la cantidad p veces se puede usar la misma regla, así: piscina Freds es un cubo perfecto. El volumen de la piscina cúbica de Fred es simplemente igual que antes, se puede calcular la incertidumbre en el volumen añadiendo el porcentaje de incertidumbre en cada cantidad: Pero otra forma de escribir esto es usar la potencia p 3 Veces la incertidumbre en la longitud: Cuando la potencia no es un entero, debes utilizar esta técnica de multiplicar el porcentaje de incertidumbre en una cantidad por la potencia a la que se eleva. Si la potencia es negativa, descarte el signo negativo sólo para los cálculos de incertidumbre. Las medidas de Janes de su volumen de las piscinas dan el resultado Cuando ella le pregunta a su vecino adivinar el volumen, él contesta 54 metros cúbicos. ¿Son las dos estimaciones consistentes entre sí? Para que dos valores sean consistentes dentro de las incertidumbres, uno debe estar dentro del rango del otro. Las medidas de Janes producen un rango El valor de vecinos de 54 metros cúbicos se encuentra dentro de este rango, por lo que Janes estima y sus vecinos son consistentes dentro de la incertidumbre estimada. Joe está haciendo pastel de crema de plátano. La receta requiere exactamente 16 onzas de puré de plátano. Joe mezcla tres plátanos, luego pone el tazón de pulpa en una escala. Después de restar el peso del tazón, encuentra un valor de 15.5 onzas. No satisified con esta respuesta, él hace varias medidas más, quitando el tazón de fuente de la escala y substituyéndolo entre cada medida. Curiosamente, los valores que lee desde la escala son ligeramente diferentes cada vez: Joe puede calcular el peso promedio de los plátanos: Ahora, Joe quiere saber lo escamosa que es su escala. Hay dos maneras de describir la dispersión en sus mediciones. La desviación media de la media es la suma de los valores absolutos de las diferencias entre cada medición y el promedio, dividido por el número de mediciones: La desviación estándar de la media es la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las diferencias entre Cada medida y la media, dividida por una menos que el número de mediciones: La desviación media de la media, o la desviación estándar de la media, da una descripción razonable de la dispersión de datos alrededor de su valor medio. ¿Puede Joe usar su puré de plátano para hacer el pastel Bueno, basándose en sus mediciones, estima que el verdadero peso de su bowlful es (utilizando desviación media de la media) El requisito de recetas de 16.0 onzas cae dentro de este rango, por lo que Joe está justificado En usar su bowlful para hacer la receta. Si uno tiene más de unos pocos puntos en un gráfico, se debe calcular la incertidumbre en la pendiente de la siguiente manera. En la imagen de abajo, los puntos de datos se muestran mediante pequeños círculos negros rellenos, cada dato tiene barras de error para indicar la incertidumbre en cada medición. Parece que la corriente se mide a / - 2,5 miliamperios, y la tensión a aproximadamente / - 0,1 voltios. Los triángulos huecos representan puntos utilizados para calcular pendientes. Observe cómo escogí puntos cerca de los extremos de las líneas para calcular las pendientes. Dibuje la mejor línea a través de todos los puntos, teniendo en cuenta las barras de error. Mida la pendiente de esta línea. Dibuja la línea min - la que tiene una pendiente tan pequeña como creas razonable (teniendo en cuenta las barras de error), mientras sigue haciendo un trabajo justo de representar todos los datos. Mida la pendiente de esta línea. Dibuja la línea máxima - la que tenga una pendiente tan grande como creas razonable (teniendo en cuenta las barras de error), mientras sigue haciendo un trabajo justo de representar todos los datos. Mida la pendiente de esta línea. Calcular la incertidumbre en la pendiente como la mitad de la diferencia entre las pendientes máximas y mínimas. En el ejemplo anterior, encuentro Hay al menos dos dígitos significativos en la pendiente, basados en la incertidumbre. El papel de la incertidumbre de la información en el promedio móvil de análisis técnico: Un estudio de la emisión de acciones individuales en Taiwán Chen Chien-Hua Su Xuan-Qi Lin junio - Biao. Departamento de Dinero y Banca, 2 Jhuoyue Rd. Nanzih, Ciudad de Kaohsiung, Taiwán Recibido el 23 de febrero de 2017. Revisado el 12 de abril de 2017. Aceptado el 29 de abril de 2017. Disponible en línea 30 de abril de 2017. Destacados Las existencias sin emisión de opciones se describen por mayor incertidumbre en la información. El promedio móvil (MA) supera la estrategia de compra y retención de acciones sin emisión de opciones. MA parece no superar la estrategia de compra y retención en acciones con emisión de opciones. Este artículo investiga el papel de la incertidumbre de la información en la rentabilidad del análisis técnico mediante la aplicación de una estrategia de media móvil (MA) a las carteras agrupadas de acuerdo con Si las empresas emiten opciones sobre acciones. Los resultados indican que, a pesar de considerar los costos de transacción, la estrategia de MA supera significativamente a la estrategia de compra y retención de la cartera sin emisión de opciones, pero no sobre la cartera con emisión de opciones. Los resultados apoyan la hipótesis de que las acciones que no emiten opciones muestran mayor incertidumbre en la información y, por lo tanto, una mayor continuidad de los precios, lo que a su vez implica un desempeño superior de la estrategia de MA. Palabras clave Incertidumbre de la información Análisis técnico Media móvil Opción de compra Continuación de precios Clasificación JEL
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