Fórmula De Desvio Padrão Médio Em Movimento

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Você só precisa entender a teoria de como o desvio padrão define o alcance para uma dispersão de taxas quando comparado com a média móvel e como essa informação é usada para determinar os canais de compra e venda no gráfico. Comprar e vender canais A área entre a linha média móvel e cada banda produz um intervalo ou canal. A área acima da média móvel é referida como o canal de compra, uma vez que as taxas de localização exibidas nesta região permanecem superiores à média móvel e sugerem impulso ascendente. Por outro lado, as taxas pontuais abaixo da média móvel estão no canal de venda, uma vez que a taxa spot está a diminuir mais rapidamente do que a média móvel, o que sugere que a taxa de câmbio tenha um impulso descendente. No exemplo a seguir, a taxa continuou a tendência para cima através do canal de compra até a semana de 1º de março, onde começou a recuar, aproximando-se da linha da taxa média. Esta é uma indicação clara de que a taxa média e a taxa spot são convergentes, o que significa que o impulso da tendência está diminuindo e uma inversão pode resultar. Quando as taxas pontuais caem acima ou abaixo das bandas, é referido como quebrar as bandas e este evento tem seu próprio significado, que bem discute mais tarde. Amostra Bollinger Band chart 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. A família de marcas OANDA, fxTrade e OANDAs fx são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são propriedade de seus respectivos proprietários. A negociação com alavancagem em contratos de moeda estrangeira ou outros produtos off-exchange na margem traz um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos. Recomendamos que você considere cuidadosamente se o comércio é apropriado para você à luz de suas circunstâncias pessoais. Você pode perder mais do que você investir. 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Desvio Padrão Padrão Desvio valor da medida da volatilidade do mercado. Este indicador descreve a variação das flutuações de preços em relação à média móvel. Portanto, se o valor desse indicador for alto, o mercado é volátil e os preços das barras são bastante difundidos em relação à média móvel. Se o valor do indicador for baixo, o mercado pode descrever-se como tendo baixa volatilidade, e os preços dos bares são bastante próximos da média móvel. Normalmente, esse indicador é usado como constituinte de outros indicadores. Assim, ao calcular Bollinger Bandsreg, é necessário adicionar o valor do desvio padrão do símbolo à sua média móvel. O comportamento do mercado representa o intercâmbio de alta atividade comercial e mercado lânguido. Assim, o indicador pode ser interpretado facilmente: se o seu valor é muito baixo, ou seja, o mercado é absolutamente inativo, faz sentido esperar um pico, caso contrário, se for extremamente alto, provavelmente significa que a atividade irá diminuir em breve. Cálculo StdDev (i) SQRT (AMOUNT (ji - N, i) N) AMOUNT (ji - N, i) SUM ((Apressamento (j) - MA (Ap. N., I)) 2) StdDev (i) Desvio Padrão Da barra atual SQRT raiz quadrada AMOUNT (ji - N, i) soma de quadrados de ji - N para i N período de suavização ApPRICE (j) preço aplicado do j bar MA (Apagar. N, i) valor médio móvel com o N na barra atual. APPRICE (i) preço aplicado da barra atual. Desvio padrão de rolamento eficiente e preciso Os algoritmos usuais para variação de computação e desvio padrão funcionam no conjunto de dados completo. E se você tiver uma série de tempo e quiser o desvio padrão para uma janela em movimento Você poderia fazer a computação de fresco sempre que a janela for avançada, mas certamente há uma maneira melhor. Let8217s denotam os dados por (x0, x1, ldots) e veja como as estatísticas mudam quando deslocamos uma janela de tamanho N por uma posição, de ((x0, ldots, x)) para ((x1, ldots, xN)) . A média é fácil: o desvio padrão é um pouco mais difícil. A variância, que o desvio padrão ao quadrado, é mais agradável para manipulações algébricas. Uma vez que a variância tem um termo N-1 no denominador let8217s, veja o que acontece quando computa ((N-1) s2). Começar 038 (N-1) s12 8211 (N-1) s02 038 esquerda (soma N xi2-N bar 12right) - left (soma xi2-Nbar 02right) 038 xN2 8211 x02 8211 N (barra 12 8211 bar 02) 038 xN2 8211 x02 8211 N (barra 1 8211 barra 0) (barra 1 barra 0) 038 (xN 8211 x0) (xN x0) 8211 (xN 8211 x0) (barra 1 barra 0) 038 (xN 8211 x0) (xN 8211 barra 1 X0 8211 barra 0) fim A regra de atualização acaba por ser notavelmente simples. Aqui, uma implementação possível dessas estatísticas de janela em movimento em Python: Por que não usar a fórmula para a variação diretamente Começando com esta definição de variância equivalente, vemos que a soma dos quadrados faz parte da fórmula de variância. Poderíamos fazer uma atualização contínua da soma dos quadrados e da média separadamente. O problema com esta abordagem é que, quando a variância é pequena em comparação com a média, a subtração sofre de cancelamento catastrófico, o mesmo problema que nos leva a usar o método Welford8217s para a computação de variância de uma passagem.