Trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính là gì?
Trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính (LWMA) là một phép tính trung bình di động có trọng số nặng hơn dữ liệu giá gần đây. Giá gần đây nhất có trọng số cao nhất và mỗi mức giá trước đó dần dần có trọng lượng ít hơn. Các trọng lượng giảm trong một thời trang tuyến tính. Các LWMA phản ứng nhanh hơn với thay đổi giá so với các đường trung bình di chuyển đơn giản (SMA) và đường trung bình di chuyển theo hàm mũ (EMA).
Chìa khóa chính
- Sử dụng đường trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính giống như SMA hoặc EMA. Sử dụng LWMA để xác định rõ hơn xu hướng giá và đảo chiều, cung cấp tín hiệu thương mại dựa trên giao thoa và chỉ ra các khu vực hỗ trợ hoặc kháng cự tiềm năng. trung bình với độ trễ ít hơn SMA có thể muốn sử dụng LWMA.
Công thức cho đường trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính (LWMA) là:
Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một tài khác, qua giữ, qua một tài khác LWMA = W (Pn W1) + (Pn − 1 W2) + (Pn − 2 W3)… trong đó: P = Giá trong khoảng thời gian = Thời gian gần đây nhất, n-1 là giai đoạn trước và n-2 là hai giai đoạn trướcW = Trọng số được chỉ định cho từng thời kỳ, với trọng số cao nhất đi trước và sau đó giảm dần theo tuyến tính theo số lượng thời gian được sử dụng
Cách tính trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính (LWMA)
- Chọn một khoảng thời gian nhìn lại. Đây là số lượng giá trị n sẽ được tính vào LWMA. Tính toán các trọng số tuyến tính cho từng thời kỳ. Điều này có thể được thực hiện theo một vài cách. Đơn giản nhất là gán n làm trọng số cho giá trị đầu tiên. Ví dụ: nếu sử dụng chế độ xem lại 100 kỳ, thì giá trị đầu tiên được nhân với trọng số 100, giá trị tiếp theo được nhân với trọng số 99. Cách phức tạp hơn là chọn trọng số khác cho giá trị gần đây nhất, chẳng hạn như 30. Bây giờ, mỗi giá trị sẽ cần giảm 30/100 để khi đạt đến n-99 (giai đoạn thứ 100), trọng số của mỗi giai đoạn theo trọng số tương ứng của chúng, sau đó lấy tổng cộng. ở trên bằng tổng của tất cả các trọng số.
Giả sử chúng ta quan tâm đến việc tính trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính của giá đóng cửa của một cổ phiếu trong năm ngày qua.
Bắt đầu bằng cách nhân giá hôm nay với 5, ngày hôm qua với 4 và giá của ngày trước đó bằng 3. Tiếp tục nhân giá mỗi ngày với vị trí của nó trong chuỗi dữ liệu cho đến khi đạt giá đầu tiên trong chuỗi dữ liệu, được nhân với 1. Cộng các kết quả này lại với nhau, chia cho tổng các trọng số và bạn sẽ có trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính trong giai đoạn này.
((P5 * 5) + (P4 * 4) + (P3 * 3) + (P2 * 2) + (P1 * 1)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)
Hãy nói rằng giá của cổ phiếu này dao động như vậy:
Ngày 5: $ 90, 90
Ngày 4: $ 90, 36
Ngày 3: $ 90, 28
Ngày 2: $ 90, 83
Ngày 1: $ 90, 91
((90, 90 * 5) + (90, 36 * 4) + (90, 28 * 3) + (90, 83 * 2) + (90, 91 * 1)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1) = 90, 62
Chỉ số LWMA của cổ phiếu này trong khoảng thời gian này là 90, 62 đô la.
Trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính (LWMA) cho bạn biết điều gì?
Trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính là một phương pháp tính giá trung bình của một tài sản trong một khoảng thời gian nhất định. Phương pháp này cân dữ liệu gần đây nhiều hơn dữ liệu cũ và được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường.
Nói chung, khi giá nằm trên LWMA và LWMA đang tăng, giá cao hơn mức trung bình có trọng số giúp xác nhận xu hướng tăng. Nếu giá nằm dưới LWMA và LWMA được chỉ xuống, điều này giúp xác nhận xu hướng giảm giá.
Khi giá vượt qua LWMA có thể báo hiệu sự thay đổi xu hướng. Ví dụ: nếu giá nằm trên LWMA và sau đó giảm xuống dưới mức đó, điều đó có thể cho thấy sự thay đổi từ xu hướng tăng sang xu hướng giảm.
Khi đánh giá xu hướng, các nhà giao dịch nên lưu ý về thời gian xem lại. Thời gian xem lại là có bao nhiêu giai đoạn đang được tính toán trong LWMA. Một LWMA năm kỳ sẽ theo dõi giá rất chặt chẽ và rất hữu ích để theo dõi các xu hướng nhỏ vì đường này sẽ dễ dàng bị phá vỡ bởi các dao động giá nhỏ. Một LWMA 100 kỳ sẽ không theo dõi giá chặt chẽ, có nghĩa là thường sẽ có khoảng trống giữa LWMA và giá. Điều này cho phép xác định xu hướng dài hạn và đảo ngược.
Giống như các loại đường trung bình di động khác, đôi khi có thể sử dụng LWMA để biểu thị các vùng hỗ trợ và kháng cự. Ví dụ, trong quá khứ, giá đã bật ra khỏi LWMA nhiều lần và sau đó tăng lên. Điều này cho thấy dòng đang hoạt động như hỗ trợ. Đường dây có thể tiếp tục hoạt động như hỗ trợ trong tương lai. Không làm như vậy có thể cho thấy xu hướng giá đã trải qua một sự thay đổi. Nó có thể đảo ngược về nhược điểm hoặc có thể bắt đầu một giai đoạn mà nó di chuyển nhiều hơn.
Sự khác biệt giữa Trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính (LWMA) và Trung bình di chuyển theo hàm mũ đôi (Dema) là gì?
Cả hai đường trung bình động này được thiết kế để giảm độ trễ vốn có trong SMA. LWMA thực hiện điều này bằng cách áp dụng trọng lượng lớn hơn cho giá gần đây. Trung bình di chuyển theo cấp số nhân (Dema) nhân đôi thực hiện điều này thông qua việc nhân EMA trong một khoảng thời gian nhất định với hai, và sau đó trừ đi một EMA đã được làm mịn. Bởi vì các MA được tính toán khác nhau, chúng sẽ cung cấp các giá trị khác nhau trên biểu đồ giá.
Những hạn chế của việc sử dụng đường trung bình di chuyển có trọng số tuyến tính (LWMA)
Tất cả các đường trung bình động giúp xác định xu hướng khi chúng có mặt, nhưng cung cấp ít thông tin khi hành động giá bị biến dạng hoặc di chuyển chủ yếu sang một bên. Trong những thời điểm như vậy, giá sẽ dao động xung quanh MA. MA sẽ không cung cấp tín hiệu chéo hoặc hỗ trợ / kháng cự tốt trong những khoảng thời gian như vậy.
Một LWMA có thể không cung cấp hỗ trợ hoặc kháng cự. Điều này đặc biệt có khả năng nếu nó đã không được thực hiện trong quá khứ.
Nhiều tín hiệu sai cũng có thể xảy ra trước khi một xu hướng đáng kể phát triển. Một tín hiệu sai là khi giá vượt qua LWMA nhưng sau đó không di chuyển theo hướng mong đợi, dẫn đến giao dịch kém.
