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. 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 Avantages de l'utilisation de moyennes mobiles moyennes mobiles lisser les fluctuations des taux de marché qui souvent Chaque période de déclaration dans un tableau de prix. Plus les mises à jour des tarifs sont fréquentes - c'est-à-dire plus souvent le graphique de prix affiche un taux mis à jour - plus le potentiel de bruit du marché est élevé. Pour les commerçants qui travaillent dans un marché en évolution rapide qui est en hausse ou whipsawing haut et en bas, le potentiel de faux signaux est une préoccupation constante. 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 une inversion 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. 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. Nous vous conseillons de bien examiner si le négoce est approprié pour vous en fonction de votre situation personnelle. Vous pouvez perdre plus que vous investissez. L'information sur ce site est de nature générale. Nous vous recommandons de rechercher des conseils financiers indépendants et de vous assurer de bien comprendre les risques encourus avant la négociation. Le commerce par le biais d'une plate-forme en ligne comporte des risques supplémentaires. Reportez-vous à notre section juridique ici. Les paris de spread financier ne sont disponibles que pour les clients d'OANDA Europe Ltd qui résident au Royaume-Uni ou en République d'Irlande. 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La société OANDA (Canada) Corporation ULC est réglementée par l'Organisme canadien de réglementation du commerce des valeurs mobilières (OCRCVM), qui comprend la base de données des vérificateurs en ligne de l'OCRCVM (rapport de l'OCRCVM) et les comptes des clients sont protégés par le Fonds canadien de protection des épargnants. Une brochure décrivant la nature et les limites de la couverture est disponible sur demande ou à cipf. ca. OANDA Europe Limited est une société enregistrée en Angleterre sous le numéro 7110087, et a son siège social à l'étage 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. Il est autorisé et réglementé par l'Autorité de la Conduite Financière. N °: 542574. OANDA Asie Pacifique Pte Ltd (Co. No 200704926K) est titulaire d'une licence de services de marchés de capitaux délivrée par l'Autorité monétaire de Singapour et est également sous licence par l'International Enterprise Singapore. 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Les pertes peuvent dépasser investment. net. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Un modèle de prévision de moyenne mobile est basé sur une série chronologique artificiellement construite dans laquelle la valeur pour une période donnée est remplacée par la moyenne de cette valeur et les valeurs pour un certain nombre Des périodes de temps précédentes et suivantes. Comme vous l'avez peut-être deviné à partir de la description, ce modèle convient le mieux aux données de séries chronologiques, c'est-à-dire aux données qui changent au fil du temps. Par exemple, de nombreux graphiques de stocks individuels sur le marché boursier montrent des moyennes mobiles de 20, 50, 100 ou 200 jours comme un moyen de montrer les tendances. Puisque la valeur de prévision pour une période donnée est la moyenne des périodes précédentes, alors la prévision apparaîtra toujours à la traîne derrière les augmentations ou les diminutions des valeurs observées (dépendantes). Par exemple, si une série de données a une tendance à la hausse notable, alors une prévision moyenne mobile fournira généralement une sous-estimation des valeurs de la variable dépendante. La méthode de la moyenne mobile a un avantage par rapport aux autres modèles de prévision en ce qu'elle permet de lisser les pics et les creux (ou les vallées) dans un ensemble d'observations. Cependant, il présente également 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 une ou deux périodes dans le futur. Le modèle de la moyenne mobile est un cas particulier de la moyenne mobile pondérée plus générale. Dans la moyenne mobile simple, tous les poids sont égaux. Depuis: 0.3 Auteur: Steven R. Gould Champs hérités de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile. MovingAverageModel (période int) Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant la période spécifiée. GetForecastType () Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Init (DataSet dataSet) Utilisé pour initialiser le modèle de moyenne mobile. 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. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile. 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. MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, utilisant le nom donné comme variable indépendante. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. MovingAverageModel Crée un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant la période spécifiée. 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 valeur de la période est utilisée pour déterminer le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. Par exemple, pour une moyenne mobile de 50 jours où les points de données sont des observations quotidiennes, la période devrait être fixée à 50. Cette période sert également à déterminer le nombre de périodes futures qui peuvent être effectivement prévues. Avec une moyenne mobile 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 les données sont disponibles. Cela peut être plus avantageux que, par exemple, une période de 10 jours, où nous ne pouvions raisonnablement prévoir 10 jours au-delà de la dernière période. Paramètres: période - le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant le nom donné comme variable indépendante et la période spécifiée. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. Période - le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. Utilisé pour initialiser le modèle de moyenne mobile. Cette méthode doit être appelée avant toute autre méthode de la classe. Puisque le modèle de moyenne mobile ne dérive aucune équation de prévision, cette méthode utilise le DataSet d'entrée pour calculer les valeurs de prévision pour toutes les valeurs valides de la variable de temps indépendante. Spécifié par: init dans l'interface ForecastingModel Overrides: init dans la classe AbstractTimeBasedModel Paramètres: dataSet - ensemble de données d'observations pouvant être utilisées pour initialiser les paramètres de prévision du modèle de prévision. 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 WeightedMovingAverageModel Renvoie: une représentation en chaîne du modèle de prévision actuel et de ses paramètres. 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 souvent des moyennes mobiles comme un outil d'analyse 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. (Pour en savoir plus, voir Les moyennes mobiles adaptées conduisent à de meilleurs résultats)
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