3 ruchoma średnia

Modele z ruchomą średnią i wykładniczą wygładzaniem Jako pierwszy krok w wychodzeniu poza modele średnie, modele spacerów losowych i modele trendów liniowych, wzorce i trendy niesezonowe można ekstrapolować za pomocą modelu ruchomego lub wygładzającego. Podstawowym założeniem modeli uśredniania i wygładzania jest to, że szeregi czasowe są lokalnie stacjonarne z wolno zmieniającą się średnią. W związku z tym bierzemy średnią ruchomą (lokalną), aby oszacować aktualną wartość średniej, a następnie wykorzystać ją jako prognozę na najbliższą przyszłość. Można to uznać za kompromis pomiędzy modelem średnim a modelem losowego chodzenia bez dryftu. Ta sama strategia może zostać wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu. Średnia ruchoma jest często nazywana wersją quotsmoothedquot oryginalnej serii, ponieważ krótkoterminowe uśrednianie ma wpływ na wygładzenie nierówności w oryginalnej serii. Dostosowując stopień wygładzenia (szerokość średniej ruchomej) możemy mieć nadzieję na uzyskanie optymalnej równowagi między wydajnością modeli średniej i losowej. Najprostszym rodzajem modelu uśredniającego jest. Prosta (równo ważona) Średnia ruchoma: Prognoza wartości Y w czasie t1, która jest dokonywana w czasie t, jest równa prostej średniej z ostatnich obserwacji: (Tu i gdzie indziej będę używał symbolu 8220Y-hat8221, aby stać dla prognozy szeregu czasowego Y dokonanego najwcześniej jak to możliwe wcześniej przez dany model.) Ta średnia jest wyśrodkowana w okresie t - (m1) 2, co oznacza, że ​​oszacowanie średniej lokalnej będzie opóźniać się w stosunku do rzeczywistej wartości wartość średniej lokalnej o około (m1) 2 okresy. Tak więc, mówimy, że średni wiek danych w prostej średniej kroczącej wynosi (m1) 2 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza: jest to ilość czasu, o którą prognozy będą opóźniać się za punktami zwrotnymi w danych . Na przykład, jeśli uśrednisz 5 ostatnich wartości, prognozy będą o około 3 opóźnienia w odpowiedzi na punkty zwrotne. Zwróć uwagę, że jeśli m1, model prostej średniej ruchomej (SMA) jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli m jest bardzo duże (porównywalne z długością okresu szacowania), model SMA jest równoważny modelowi średniemu. Podobnie jak w przypadku każdego parametru modelu prognostycznego, zwyczajowo koryguje się wartość k, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tj. Średnio najmniejsze błędy prognozy. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać losowe fluktuacje wokół wolno zmieniającej się średniej. Po pierwsze, spróbujmy dopasować go do modelu losowego spaceru, który jest odpowiednikiem prostej średniej kroczącej z 1 słowa: model losowego spaceru bardzo szybko reaguje na zmiany w serii, ale czyniąc to, wybiera dużą część quota w tekście. dane (fluktuacje losowe), a także quotsignalquot (średnia miejscowa). Jeśli zamiast tego spróbujemy prostej średniej kroczącej z 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz: Pięciokrotna prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 3 ((51) 2), więc ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około trzy okresy. (Na przykład, pogorszenie koniunktury zdaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie zmieniają się aż do kilku okresów później.) Zwróć uwagę, że długoterminowe prognozy z modelu SMA są prostą poziomą, tak jak w przypadku losowego spaceru Model. Tak więc model SMA zakłada, że ​​nie ma trendu w danych. Jednakże, podczas gdy prognozy z modelu losowego spaceru są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z modelu SMA są równe średniej ważonej ostatnich wartości. Limity ufności obliczone przez Statgraphics dla długoterminowych prognoz prostej średniej kroczącej nie stają się szersze wraz ze wzrostem horyzontu prognozy. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie istnieje żadna podstawowa teoria statystyczna, która mówi nam, w jaki sposób przedziały ufności powinny poszerzyć się dla tego modelu. Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki limitów zaufania dla prognoz o dłuższym horyzoncie. Można na przykład skonfigurować arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby używany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu itp. W próbie danych historycznych. Następnie można obliczyć standardowe odchylenia standardowe błędów w każdym horyzoncie prognozy, a następnie skonstruować przedziały ufności dla prognoz długoterminowych, dodając i odejmując wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-dniowej prostej średniej kroczącej, otrzymamy jeszcze bardziej wygładzone prognozy i większy efekt opóźniający: Średni wiek to teraz 5 okresów ((91) 2). Jeśli weźmiemy 19-dniową średnią ruchomą, średnia wieku wzrośnie do 10: Należy zauważyć, że faktycznie prognozy są teraz opóźnione o punkty zwrotne o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, która porównuje ich statystyki błędów, w tym również średnią 3-dniową: Model C, 5-punktowa średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE o niewielki margines w porównaniu z 3 - term i 9-term średnich, a ich inne statystyki są prawie identyczne. Tak więc, wśród modeli z bardzo podobnymi statystykami błędów, możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco większą reakcję, czy nieco większą płynność w prognozach. (Powrót do początku strony.) Browns Simple Exponential Smoothing (wykładniczo ważona średnia ruchoma) Opisany powyżej prosty model średniej ruchomej ma niepożądaną właściwość, że traktuje ostatnie k obserwacji równo i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje. Intuicyjnie, przeszłe dane powinny być dyskontowane w bardziej stopniowy sposób - na przykład ostatnia obserwacja powinna mieć nieco większą wagę niż druga ostatnia, a druga ostatnia powinna mieć nieco większą wagę niż trzecia ostatnia; wkrótce. Wykonywany jest prosty model wygładzania wykładniczego (SES). Niech 945 oznacza stałą kwotową (liczbę od 0 do 1). Jednym ze sposobów napisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje aktualny poziom (tj. Miejscową średnią wartość) serii oszacowanej na podstawie danych do chwili obecnej. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie z jego własnej poprzedniej wartości w następujący sposób: Zatem bieżącą wygładzoną wartością jest interpolacja między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie 945 kontroluje bliskość interpolowanej wartości do najnowszej. obserwacja. Prognoza na następny okres jest po prostu bieżącą wygładzoną wartością: Równoważnie, możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do wcześniejszych prognoz i poprzednich obserwacji, w dowolnej z następujących równoważnych wersji. W pierwszej wersji prognozą jest interpolacja między poprzednią prognozą a poprzednią obserwacją: w drugiej wersji następna prognoza jest uzyskiwana przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu o wartość ułamkową 945. jest błąd popełniony przy czas t. W trzeciej wersji prognozą jest ważona ruchoma średnia ważona wykładniczo (tj. Zdyskontowana) ze współczynnikiem dyskontowym 1- 945: Wersja interpolacyjna formuły prognostycznej jest najprostsza do zastosowania, jeśli wdraża się model w arkuszu kalkulacyjnym: pasuje on do pojedyncza komórka i zawiera odwołania do komórek wskazujące poprzednią prognozę, poprzednią obserwację i komórkę, w której przechowywana jest wartość 945. Należy zauważyć, że jeśli model 945 1, model SES jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli 945 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. (Powrót do początku strony.) Średni wiek danych w prognozie wygładzania prostego wykładniczego wynosi 1 945 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza. (To nie powinno być oczywiste, ale można je łatwo wykazać, oceniając nieskończoną serię.) Dlatego prosta prognoza średniej ruchomej ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Na przykład, gdy 945 0,5 opóźnienie wynosi 2 okresy, gdy 945 ± 0,2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 945 ± 0,1 opóźnienie wynosi 10 okresów, i tak dalej. Dla danego średniego wieku (to jest ilości opóźnienia), prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prognozy prostej średniej ruchomej (SMA), ponieważ umieszcza względnie większą wagę w najnowszej obserwacji - ie. jest nieco bardziej obojętny na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości. Na przykład model SMA z 9 terminami i model SES z 945 0.2 mają średnią wieku 5 lat dla danych w swoich prognozach, ale model SES przykłada większą wagę do ostatnich 3 wartości niż model SMA i do w tym samym czasie nie ma w całości 8220forget8222 o wartościach większych niż 9 okresów, jak pokazano na tym wykresie: Kolejną ważną zaletą modelu SES w porównaniu z modelem SMA jest to, że model SES używa parametru wygładzania, który jest nieustannie zmienny, dzięki czemu można go łatwo zoptymalizować za pomocą algorytmu quotsolverquot, aby zminimalizować błąd średniokwadratowy. Optymalna wartość 945 w modelu SES dla tej serii okazuje się być 0,2961, jak pokazano tutaj: Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 10,2961 3,4 okresów, co jest podobne do 6-okresowej prostej średniej kroczącej. Prognozy długoterminowe z modelu SES są prostą poziomą. jak w modelu SMA i modelu chodzenia bez wzrostu. Należy jednak zauważyć, że przedziały ufności obliczone przez Statgraphics teraz rozchodzą się w rozsądny sposób, i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla modelu losowego spaceru. Model SES zakłada, że ​​seria jest w pewnym stopniu przewidywalna, podobnie jak model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem modelu ARIMA. więc teoria statystyczna modeli ARIMA zapewnia solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla modelu SES. W szczególności model SES jest modelem ARIMA z jedną niesezonową różnicą, terminem MA (1) i nie ma stałego okresu. inaczej znany jako model DAIMA (0,1,1) bez stałej wartości. Współczynnik MA (1) w modelu ARIMA odpowiada ilości 1-945 w modelu SES. Na przykład, jeśli dopasujesz model ARIMA (0,1,1) bez stałej do analizowanej tutaj serii, szacowany współczynnik MA (1) okaże się równy 0,7029, czyli prawie dokładnie jeden minus 0,2961. Możliwe jest dodanie do modelu SES założenia niezerowego stałego trendu liniowego. Aby to zrobić, po prostu określ model ARIMA z jedną niesezonową różnicą i terminem MA (1) ze stałą, tj. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą. Prognozy długoterminowe będą miały tendencję równą średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania. Nie można tego zrobić w połączeniu z korektą sezonową, ponieważ opcje korekty sezonowej są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stały, długotrwały trend wykładniczy do prostego modelu wygładzania wykładniczego (z korektą sezonową lub bez niego) za pomocą opcji korekty inflacji w procedurze prognozowania. Odpowiednia stopa inflacji (procent wzrostu) na okres może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w liniowym modelu trendu dopasowany do danych w połączeniu z logarytmem naturalnym, lub może być oparty na innych, niezależnych informacjach dotyczących długoterminowych perspektyw wzrostu . (Powrót do początku strony.) Browns Linear (tzn. Podwójnie) Exponential Smoothing Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma żadnego trendu w danych (co jest zwykle w porządku lub przynajmniej niezbyt dobre dla 1 prognozy wyprzedzające, gdy dane są stosunkowo hałaśliwe) i mogą być modyfikowane w celu włączenia stałego trendu liniowego, jak pokazano powyżej. A co z trendami krótkoterminowymi Jeśli w serii pojawiają się zmienne stopy wzrostu lub cykliczny wzór, który wyraźnie odróżnia się od hałasu, i jeśli istnieje potrzeba przewidywania z wyprzedzeniem dłuższym niż 1 okres, wówczas można również oszacować trend lokalny. problem. Prosty model wygładzania wykładniczego można uogólnić, aby uzyskać liniowy model wygładzania wykładniczego (LES), który oblicza lokalne oszacowania zarówno poziomu, jak i trendu. Najprostszym modelem trendu zmiennym w czasie jest liniowy model wygładzania wykładniczego Browns, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są wyśrodkowane w różnych punktach czasowych. Formuła prognozowania opiera się na ekstrapolacji linii przez dwa ośrodki. (Bardziej wyrafinowana wersja tego modelu, Holt8217s, jest omówiona poniżej.) Algebraiczna postać liniowego modelu wygładzania wykładniczego Brown8217, podobnie jak model prostego wykładniczego wygładzania, może być wyrażana w wielu różnych, ale równoważnych formach. "Norma" w tym modelu jest zwykle wyrażana następująco: Niech S oznacza serie wygładzone pojedynczo, otrzymane przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego dla szeregu Y. Oznacza to, że wartość S w okresie t jest określona przez: (Przypomnijmy, że w prostym wygładzanie wykładnicze, to byłaby prognoza dla Y w okresie t1.) Następnie pozwól oznaczać wygładzoną podwójnie serię uzyskaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego (używając tego samego 945) do serii S: Wreszcie, prognozy dla Y tk. dla każdego kgt1, jest podana przez: To daje e 1 0 (to jest trochę oszukiwać, i niech pierwsza prognoza równa się faktycznej pierwszej obserwacji), i e 2 Y 2 8211 Y 1. po którym prognozy są generowane za pomocą równania powyżej. Daje to takie same dopasowane wartości, jak formuła oparta na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1. Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie ilustrującej połączenie wygładzania wykładniczego z korektą sezonową. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s Model LES oblicza lokalne oszacowania poziomu i trendu, wygładzając najnowsze dane, ale fakt, że robi to za pomocą pojedynczego parametru wygładzania, nakłada ograniczenia na wzorce danych, które może dopasować: poziom i trend nie mogą się różnić w niezależnych stawkach. Model LES Holt8217s rozwiązuje ten problem, włączając dwie stałe wygładzania, jedną dla poziomu i drugą dla trendu. W każdej chwili t, jak w modelu Brown8217s, istnieje oszacowanie Lt poziomu lokalnego i oszacowanie T t trendu lokalnego. Tutaj są one obliczane rekurencyjnie od wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich oszacowań poziomu i trendu za pomocą dwóch równań, które oddzielnie stosują wygładzanie wykładnicze. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 to L t82091 i T t-1. odpowiednio, wówczas prognoza dla Y tshy, która zostałaby dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1. Gdy obserwowana jest wartość rzeczywista, zaktualizowana estymacja poziomu jest obliczana rekurencyjnie poprzez interpolację między Y tshy i jej prognozą L t-1 T t-1, przy użyciu wag o wartości 945 i 1-945. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t 8209 L t82091. można interpretować jako hałaśliwy pomiar trendu w czasie t. Zaktualizowane oszacowanie trendu jest następnie obliczane rekursywnie przez interpolację pomiędzy L t 8209 L t82091 a poprzednim oszacowaniem trendu, T t-1. używając ciężarów 946 i 1-946: Interpretacja stałej wygładzania trendu 946 jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu 945. Modele o małych wartościach 946 przyjmują, że trend zmienia się bardzo powoli w czasie, podczas gdy modele z większe 946 zakłada, że ​​zmienia się szybciej. Model z dużym 946 uważa, że ​​odległe jutro jest bardzo niepewne, ponieważ błędy w oszacowaniu trendów stają się dość ważne przy prognozowaniu z więcej niż jednym okresem. (Powrót do początku strony.) Stałe wygładzania 945 i 946 można oszacować w zwykły sposób, minimalizując średni błąd kwadratowy prognoz 1-krokowych. Po wykonaniu tej czynności w Statgraphics, szacunkowe wartości wynoszą 945 0,3048 i 946 0,008. Bardzo mała wartość wynosząca 946 oznacza, że ​​model przyjmuje bardzo niewielką zmianę trendu z jednego okresu do drugiego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminowy trend. Analogicznie do pojęcia średniego wieku danych, które są używane do oszacowania lokalnego poziomu serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania lokalnego trendu jest proporcjonalny do 1 946, chociaż nie jest dokładnie taki sam jak ten. . W tym przypadku okazuje się, że jest to 10.006 125. Nie jest to bardzo dokładna liczba, ponieważ dokładność oszacowania 946 wynosi 2182 tak naprawdę 3 miejsca po przecinku, ale jest tego samego ogólnego rzędu wielkości co wielkość próby 100, więc model ten uśrednia dość długą historię w szacowaniu trendu. Poniższy wykres prognozy pokazuje, że model LES szacuje nieco większy lokalny trend na końcu serii niż stały trend oszacowany w modelu SEStrend. Szacowana wartość 945 jest prawie identyczna z wartością uzyskaną przez dopasowanie modelu SES z trendem lub bez niego, więc jest to prawie ten sam model. Teraz, czy wyglądają one jak rozsądne prognozy dla modelu, który ma oszacować lokalny trend Jeśli wyobrazisz sobie 8220eyeball8221 ten wykres, wygląda na to, że lokalny trend spadł na końcu serii Co się stało Parametry tego modelu zostały oszacowane poprzez zminimalizowanie błędu kwadratów prognoz 1-krok naprzód, a nie prognoz długoterminowych, w którym to przypadku trend doesn8217t robi dużą różnicę. Jeśli wszystko, na co patrzysz, to błędy 1-etapowe, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu (powiedzmy) 10 lub 20 okresów. Aby uzyskać ten model lepiej dopasowany do ekstrapolacji danych przez gałkę oczną, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu, aby wykorzystała krótszą linię podstawową do oszacowania trendu. Na przykład, jeśli zdecydujemy się ustawić 946 0,1, średnia wieku danych wykorzystywanych do oszacowania trendu lokalnego wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśredniamy trend w ciągu ostatnich 20 okresów. Tutaj wygląda to, jak wygląda prognoza, jeśli ustawimy 946 0,1, zachowując 945 0.3. Jest to intuicyjnie uzasadnione dla tej serii, chociaż prawdopodobnie ekstrapolowanie tego trendu prawdopodobnie nie będzie dłuższe niż 10 okresów w przyszłości. A co ze statystykami błędów? Oto porównanie modeli dla dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES. Optymalna wartość 945. Dla modelu SES wynosi około 0,3, ale podobne wyniki (z odpowiednio mniejszą lub większą reaktywnością) uzyskuje się przy 0,5 i 0,2. (A) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0,3048 i beta 0,008 (B) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0.3 i beta 0.1 (C) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.5 (D) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.3 (E) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.2 Ich statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie błędów prognozy 1-krokowej w ramach próby danych. Musimy odwołać się do innych kwestii. Jeśli mocno wierzymy, że oparcie obecnego szacunku trendu na tym, co wydarzyło się w ciągu ostatnich 20 okresów, ma sens, możemy postawić argumenty za modelem LES z 945 0,3 i 946 0,1. Jeśli chcemy być agnostyczni w kwestii, czy istnieje lokalny trend, to jeden z modeli SES może być łatwiejszy do wyjaśnienia, a także dałby więcej prognoz z centrum drogi na następne 5 lub 10 okresów. (Powrót do początku strony.) Który rodzaj ekstrapolacji trendów jest najlepszy: poziomy lub liniowy Dowody empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane (w razie potrzeby) o inflację, może być nieostrożnością ekstrapolować krótkoterminowe liniowe trendy bardzo daleko w przyszłość. Dzisiejsze trendy mogą się w przyszłości zanikać ze względu na różne przyczyny, takie jak starzenie się produktów, zwiększona konkurencja i cykliczne spadki lub wzrosty w branży. Z tego powodu proste wygładzanie wykładnicze często zapewnia lepszą pozapróbkę, niż można by się tego spodziewać, pomimo cytowania ekwiwalentnej tendencji poziomej. Tłumione modyfikacje trendów liniowego modelu wygładzania wykładniczego są również często stosowane w praktyce, aby wprowadzić nutę konserwatyzmu do swoich projekcji trendów. Model LES z tłumioną tendencją może być zaimplementowany jako specjalny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu ARIMA (1,1,2). Możliwe jest obliczenie przedziałów ufności wokół długoterminowych prognoz generowanych przez modele wygładzania wykładniczego, poprzez uznanie ich za szczególne przypadki modeli ARIMA. (Uwaga: nie wszystkie programy poprawnie obliczają przedziały ufności dla tych modeli). Szerokość przedziałów ufności zależy od (i) błędu RMS modelu, (ii) rodzaju wygładzania (prostego lub liniowego) (iii) wartości (s) stałej (ów) wygładzania (-ych) i (iv) liczbę okresów, które prognozujesz. Ogólnie rzecz biorąc, interwały rozkładają się szybciej, gdy 945 staje się większy w modelu SES i rozkładają się znacznie szybciej, gdy stosuje się liniowe zamiast prostego wygładzania. Ten temat jest omówiony dalej w sekcji modeli ARIMA notatek. (Return to top of page.) 70.548 pudełek przeniesionych 143,567 mil przejechanych 54,256 rolek taśmy 13 027 zadowolonych klientów Rozłożyć, zabezpieczyć, spakować, rozładować, ponownie złożyć, uśmiechnąć. Ułatwiamy to tak łatwo. Wszystko to za niewielką cenę. ApartmentsCondos Przeprowadzka z trzeciego piętra na trzecie piętro Niech najtrudniej pracujący profesjonaliści w branży zrobią to za Ciebie Czy to pierwsze, czy trzecie piętro, schody nie będą pasować do naszych klientów. Nikt nie jest lepszy. Kancelarie prawne. Laboratoria inżynieryjne. Całe skrzydła szpitala. Żadne biuro nie jest zbyt duże, zbyt małe ani zbyt skomplikowane. Nasza efektywność i doświadczenie sprawią, że wrócisz do pracy w swoim nowym miejscu w mgnieniu oka. Poznaj nasz zespół Paul urodził się i wychował w Austin w Teksasie. Ukończył Uniwersytet A038M w Teksasie w 2017 roku ze swoim B. A. w księgowości i M. S. w zarządzaniu z naciskiem na przedsiębiorczość. On jest 8230 Cameron urodził się i wychował w Austin w Teksasie i, z wyjątkiem kilku krótkich przejazdów tu i tam, mieszka tu przez całe życie. Nie ma planów odejścia i kocha okazję każdego dnia przyjmować nowych ludzi do tego cudownego miejsca. Po 8230 roku Jack Brown urodził się i wychował w cudownym mieście Austin TX, gdzie grał w piłkę nożną, brał udział w Lidze Miracle (liga baseballowa dla dzieci ze specjalnymi potrzebami), a także wolontariusz8230. Wychowałem się w rodzinie wojskowej, więc dorastałem w Stanach Zjednoczonych. Mieszkałem w Kalifornii, Utah, Maryland, Waszyngtonie, Georgii, Teksasie i Würzburgu w Niemczech. Zdecydowanie8230 Sprawdź resztę zespołu Smart Austin Moving Services Przeprowadzka to niemałe przedsięwzięcie. Jest to ogromna odpowiedzialność finansowa i emocjonalna. Podobnie jak wszystkie rzeczy, istnieje właściwa droga i zły sposób, aby to zrobić. Einstein Moving Co. przez długi czas uczył się poruszać rzeczy we właściwy sposób. Dzięki naszym czujnym przygotowaniom, dokładnemu szkoleniu i pełnemu współczucia, ciężko pracującemu nastawieniu klienci mogą być pewni, że ich kosztowności znajdują się w bezpiecznych rękach. Oto nasza podstawowa formuła sukcesu: Doskonała obsługa W Einstein poznajemy mądrość w prawdziwej obsłudze klienta. Ludzie muszą wiedzieć, że mogą zaufać zespołowi, który chroni ich rzeczy osobiste i majątek, podczas gdy są przenoszeni z miejsca na miejsce. Dzięki Einsteinowi ludzie mają niepowtarzalną okazję poznać swoich pracowników przed wielkim dniem. Wszystkie nasze firmy przenoszące mają również profil osobisty dostępny dla publiczności na naszej stronie internetowej. Takie opcje zapewniają klientom bardzo potrzebny spokój podczas wielkiego wydarzenia życiowego, takiego jak ruch. Innym sposobem zapewnienia wyjątkowej usługi jest utrzymanie wiarygodnej i godnej zaufania reputacji. Osiągamy to, pozostając konsekwentnym, punktualnym i niezawodnym. Nie tracimy czasu na pracę. Pracownicy najwyższej jakości Einsteins nie są zwykłymi pracownikami. Wymagane są wyższe wykształcenie i muszą przejść intensywne szkolenie przed stworzeniem zespołu. Nasi pracownicy przodują w obsłudze klienta i sprawnym przeprowadzce. Do czasu ukończenia szkolenia są nie tylko wykształceni, terminowi, skoordynowani i doświadczeni. Einstein rozumie, że wysokiej jakości usługi zaczynają się od wysokiej jakości pracowników. Elastyczność Einstein jest dumny z zaspokajania potrzeb każdego klienta w ramach naszego zaangażowania w prawdziwą obsługę klienta. Oto kilka sposobów, w jakie lubimy współpracować z naszymi klientami: Einstein chce, aby przeprowadzka była jak najszybsza i bezproblemowa. Jedna stała stawka pozwala zaoszczędzić mnóstwo czasu i pieniędzy dla naszych klientów. Bez ukrytych opłat klienci nigdy nie są zaskoczeni dodatkowymi opłatami i mogą odpowiednio zaplanować swoje wydatki. Przeboje są opłacane tylko za czas, w którym się poruszają, i tylko tak długo, jak klient potrzebuje i deleguje. Ustalona cena na rozkładzie jazdy klientów zapewnia uczciwość i kwadrat. Rezydencje komercyjne Einstein oferuje usługi domowe, a także komercyjne i biznesowe. Jednym z powodów, dla których tak dużo czasu spędzamy na inwestowaniu w naszych pracowników, jest upewnienie się, że są w stanie poradzić sobie ze stresem i oczekiwaniami dotyczącymi przeprowadzki na dużą skalę. Przy tak dużej stawce podczas ruchu, Einstein przekracza tradycyjne, ruchome oczekiwania, stawiając nas na czele branży przeprowadzek. Dokładamy wszelkich starań, aby każdy ruch był pozytywnym doświadczeniem dla naszych klientów. Dlaczego chcemy, abyś opowiadał o nas swoim przyjaciołom i aby w przyszłości przynosił z powrotem swój biznes. Einstein Firma przeprowadzkowa 9200 Brown Lane, Suite A Austin. TX 78754 Einstein Moving Company została założona przez dwóch chłopaków o nazwisku Paul Morin i Cameron Brown. Przyjaciele od przedszkola (tak naprawdę wyrośli na ulicy od siebie) obaj ukończyli AampM, powiedzieli nie, dziękuję za pracę przy biurku i założyli własną firmę. Adres: 9200 Brown Lane, Suite A Austin. TX 78754 Połącz się z nami Copyright copy 2017 Einstein Moving Company Inc. Wszystkie prawa zastrzeżone TxDMV - (1-888-368-4689) Nasz TxDOTDMV - 006604158C Nasz US DOT - 2193963MACD (Moving Average Convergence-Divergence) Jak korzystać z MACD w handlu na rynku Forex W: MACD Ostatnia aktualizacja: 14 grudnia 2017 MACD jest jednym z najbardziej wiarygodnych wskaźników. Chociaż nie wierzymy w stosowanie jakichkolwiek wskaźników w naszym własnym handlu i zawsze używamy wykresów świecowych i zespołów Bollinger do znalezienia konfiguracji handlu, wciąż uważamy, że MACD jest silnym wskaźnikiem specjalnie dla początkujących handlowców, którzy są wykorzystywani do wchodzenia i wychodzenia rynku zbyt wcześnie. MACD jest wskaźnikiem opóźniającym, a jego opóźnienie powoduje cierpliwość, brak pośpiechu, aby wejść na rynek lub wydostać się z niego zbyt wcześnie. Niedawno opublikowaliśmy kolejny artykuł na temat MACD, aby pokazać naszym obserwatorom, jak mogą korzystać z wolniejszych ustawień MACD, aby mieć lepszy dostęp i utrzymywać pozycje dłużej, aby zmaksymalizować zysk: Jak korzystać z wolniejszych ustawień wskaźnika MACD Jest tak wielu profesjonalnych handlowców ( zarówno inwestorzy giełdowi, jak i forex), którzy polegają na tym wskaźniku. Oczywiście nie powinniśmy przesadzać na temat tego wskaźnika. To nie jest magiczne narzędzie do pokazywania sygnałów kupna. Jednak w porównaniu do innych wskaźników jest świetny. Może być używany wraz z RSI w celu potwierdzenia ustawień handlu. To jest pytanie za milion dolarów. Zanim dowiemy się, dlaczego działa MACD, wolimy wyjaśnić jedną z najważniejszych przyczyn problemów z handlarzami walutami8217 (a także wszystkimi innymi rodzajami handlowców8217). Być może słyszeliście o tym wiele od nas, ale trzeba to również przypomnieć w tym artykule. Brak cierpliwości jest jedną z najważniejszych przyczyn niepowodzenia handlu forex8217. Większość handlowców nie jest wystarczająco cierpliwa, aby czekać na mocną konfigurację handlu. Po kilku minutach, godzinach lub dniach, które czekają na konfigurację transakcji (zależą od ram czasowych lub systemu, z którego korzystają) i nie mogą ich zlokalizować, tracą cierpliwość i zmuszają się do zajęcia stanowiska, gdy nie ma ostrego i wyraźnego konfiguracja handlu. A więc przegrywają. Z drugiej strony, gdy uda im się zająć dobrą pozycję, wychodzą zbyt wcześnie z niewielkim zyskiem, ponieważ obawiają się utraty zysków, które już zarobili. Nie mają dość cierpliwości, aby utrzymać pozycję, dopóki nie trafi w cel. A więc ich zysk jest ograniczony, z powodu braku cierpliwości. MACD jest rozwiązaniem tych problemów, ponieważ jest opóźnione, a to opóźnienie zmusza do czekania więcej, zarówno gdy czekasz na konfigurację handlu, jak i gdy trzymasz pozycję. To jest powód, dla którego MACD jest polecany zarówno przez graczy giełdowych, jak i giełdowych. (Uwaga: Heikin Ashi jest jednym z innych narzędzi, które pomogą Ci poczekać więcej, zarówno przed konfiguracją handlu, jak i na rynku.) Możesz przeczytać o Heikin Ashi tutaj.) Czasami inne wskaźniki, a nawet wykres cenowy pokazują konfiguracja tradera, ale MACD mówi ci, abyś poczekał, a to powstrzyma cię przed pójściem pod prąd i utratą pieniędzy. Istnieje również wiele przypadków, w których chcesz podążać za trendem, ale MACD mówi ci, że jest już za późno, a trend jest wyczerpany i może ulec odwróceniu w dowolnym momencie. W tym artykule zrobimy co w naszej mocy, aby omówić wszystkie te przypadki i pomóc w jak najlepszym korzystaniu z MACD w Twoich transakcjach. Co to jest MACD Definicja MACD oznacza Moving Average Convergence Divergence. MACD jest wskaźnikiem stosowanym w analizie technicznej. Wskaźnik ten został opracowany przez Geralda Appela, który był handlowcem i analitykiem rynku. MACD to różnica pomiędzy 12 a 26 wykładniczą średnią kroczącą. MACD odejmuje 26-okres z 12-okres, a wynik zostanie wyświetlony w jednej linii, która jest główną linią MACD. Typowe wskaźniki MACD mają jedną dodatkową linię, która jest wykładniczą średnią ruchomą linii głównej. Ta średnia ruchoma jest domyślnie ustawiona na 9 i nazywa się ją linią sygnału. W MetaTrader. domyślny MACD nie ma głównej linii MACD. Zamiast tego ma paski (histogram). Na innych platformach można zobaczyć zarówno główną linię MACD, jak i histogram MACD. Histogram MACD to różnica między główną linią MACD a 9 wykładniczą średnią kroczącą: Histogram MACD: linia główna MACD linii 8211 Jak widać, MACD to nic innego jak kombinacja dwóch ruchomych średnich. Mimo to jest to bardzo silny i niezawodny wskaźnik, ponieważ eliminuje hałas na rynku. Jeśli jesteś przedsiębiorcą, prawdopodobnie formuła MACD nie będzie dla ciebie przydatna. Będziesz go potrzebować, jeśli jesteś programistą i chcesz używać MACD w projektowaniu i rozwijaniu EA (eksperta doradcy) lub robota. Jednak formuła pomaga lepiej zrozumieć wskaźnik. Rozmawialiśmy już o obliczeniu tego wskaźnika: Linia główna: 12 EMA 8211 26 Linia sygnałowa EMA: 9 EMA linii głównej Histogram: Linia główna 8211 Linia sygnału Pobierz Kolorowa MACD: MACD, która jest domyślnie dostarczana z MetaTraderem, ma tylko jeden kolor z histogram. Jeśli chcesz mieć ten sam kolorowy MACD, który mamy na naszych wykresach (poniżej screenów), pobierz i zainstaluj go na swojej platformie zanim zaczniemy wyjaśniać o MACD i sposobie, w jaki używamy go w analizie technicznej i handlu forex. Ten wskaźnik działa w MetaTrader. Musisz skopiować i wkleić go do folderu expertsindicators, a następnie ponownie uruchomić platformę i zastosować wskaźnik na wykresie cenowym. Kliknij tutaj, aby pobrać kolorowy MACD. Aby zainstalować kolorowy MACD na platformie MT4, musisz skopiować wskaźnik do folderu Wskaźniki. Kliknij menu Plik w lewym górnym rogu platformy MT4. Kliknij Otwórz folder danych. Otwórz folder MQL4. Otwórz folder Wskaźniki. Skopiuj i wklej wskaźnik do folderu Indicators. Zrestartuj platformę MT4. Otwórz tabelę cen. Naciśnij CtrlN, aby otworzyć nawigator. Otwórz listę Wskaźniki. Przeciągnij LuckScout-MACD. ex4 i upuść go na wykresie. Jak wygląda MACD na wykresie cenowym Poniższy wykres pokazuje, jak wygląda kolor MACD. Ma również średnią ruchomą 9, ale zawsze ustawiamy ją na zero, ponieważ nie używamy jej. Nie pomaga. W powyższym wskaźniku jest on domyślnie ustawiony na zero, ale możesz go zmienić na 9, jeśli chcesz. Widoczne poniżej paski MACD (histogram) odzwierciedlają różnicę linii głównej i sygnału. Na wykresie cenowym widzisz linie główne i sygnałowe. Czerwony jest główną linią, a zielona linią sygnału. Jak widzisz, wszędzie tam, gdzie odległość tych dwóch ruchomych linii jest większa, słupki MACD również się wydłużą, a tam, gdzie te dwie linie przecinają się, długość powiązanego paska MACD wynosi zero (wykonaj czarne strzałki). Jak widzisz, kiedy dochodzi do ruchu w górę i presji (rynek jest zwyżkujący), histogramy MACD rosną i zmieniają kolor na niebieski, a gdy występuje presja i ruch w dół (rynek jest niedźwiedzi), spadają i zmieniają się kolor na czerwony. Paski MACD tworzą wysokie i niskie wartości. Kiedy mamy trend wzrostowy, tworzą one wyższe wartości minimalne, a kiedy mamy trend spadkowy, tworzą niższe poziomy, a kiedy słupki przechodzą pod poziom zerowy, tworzą one niższe poziomy: Jak MACD oszczędza przed walką z trendem Jak wspomnieliśmy, MACD jest opóźniony, a gdy widzisz sygnał odwrócenia ze świeczkami i wstęgami Bollingera i chcesz zająć pozycję przeciwną trendowi, MACD powie Ci 8220No8221. Oczywiście, jeśli wiesz o falach Elliotta i cyklach, nie zajmujesz żadnej pozycji wbrew trendowi, nawet jeśli nie masz MACD na wykresie, ale wiedząc, że cykle i fale Elliotta są bardzo trudne, możesz użyć MACD pozostać na właściwej drodze. Proszę spojrzeć na poniższy sygnał odwrócenia. Świecznik powstaje całkowicie z pasm Bollingera, a następnie są trzy niedźwiedzie świeczniki, które są wszystkimi sygnałami zwrotnymi. Trzy świeczniki przed tym, już miałeś inny sygnał odwrócenia, ale powinieneś był to zignorować, ponieważ był świeży i przyszedł tuż po wielkiej byczy świecznik. Ale drugi sygnał sprzedaży (żółta strefa) zapewnia, że ​​możesz się spóźnić. Let8217s mówią, że nie miałbyś MACD na swoim wykresie, albo miałeś go, ale nie zwracałbyś na to uwagi. Możesz przejść krótko i ustawić stop loss powyżej najwyższego poziomu. I zgadnij, w jaki sposób zostanie uruchomiona Twoja utrata stopu: więc walka z MACD jest niebezpieczna. Oczywiście powyższy sygnał utworzony przez świeczniki nie jest wystarczająco silny. Dlatego cena nie zmieniła się i rosła. Początkujący handlowcy nie są w stanie odróżnić silnych zestawów handlu świecowego. posiadanie MACD może być dużą pomocą, aby nie przeciwdziałać trendowi opartemu na słabych konfiguracjach handlowych. Opieranie się na trendzie opartym na słabych sygnałach świec nie jest jedynym błędem, który możesz popełnić. MACD wskazuje również, czy rynek jest wykupiony, czy wyprzedany. Kiedy jest to wykupienie, bardziej ryzykownie jest iść długo, a gdy jest wyprzedane, bardziej ryzykowne jest krótko. Kiedy rynek jest wykupiony, Bulls (kupujący) może zacząć zbierać zyski (sprzedają) w dowolnym momencie, a więc cena może spadać, a gdy rynek zostanie wyprzedany, niedźwiedzie mogą zacząć kupować w dowolnym momencie, więc cena może pójść w górę. Oczywiście, świece mówią ci również, że rynek jest wykupiony lub wyprzedany, ale MACD jest również dużą pomocą. Spójrzmy na przykład: jesteś traderem trendów. Masz tutaj trend wzrostowy (poniżej). Widzisz jakieś sygnały zwrotne, ale czekasz na sygnał kontynuacji, który będzie trwał długo. Silna, zwyżkowa forma świecznika (ostatnia na poniższym wykresie) i jednocześnie ostatni pasek MACD zmienia kolor i pokazuje nacisk w górę. Na to właśnie czekaliście długo, ale nie należy uważać, że rynek rośnie od dłuższego czasu (wykupienia) i może w każdej chwili ulec odwróceniu. Oczywiście może on pójść znacznie wyżej, ale nigdy nie wiadomo: pozycja ta rośnie tylko o jeden świecznik, a następnie spada i uruchamia twój stop loss: MACD Kupuj i sprzedawaj sygnały Handel MACD jest tak powszechny wśród handlowców rynku forex. Po prostu czekają na nowy ruch MACD przez kilka taktów, a następnie wchodzą. MACD jest naprawdę dobry do handlowania trendami. Jest również dobry do potwierdzania sygnałów odwrócenia. Jednak MACD musi być użyty jako potwierdzenie. Głównym wskaźnikiem jest cena. Jeśli używasz MACD jako potwierdzenia wsparcia i przełamania oporu. to będzie bardzo pomocna. Ci, którzy handlują w oparciu o break opór wsparcia muszą mieć MACD na swoich mapach, w przeciwnym razie ich wskaźnik sukcesu nie będzie rozsądny. Spójrz na poniższy obraz. Istnieje linia trendu z poprawną i widoczną linią wsparcia. Czekasz na krótki okres wsparcia. MACD zaczyna spadać na kilka świeczników przed wyrwaniem, ale ty nie zwlekaj, bo może się odbić, gdy tylko dotknie linii wsparcia. Jeden z lichtarzy zamyka się pod linią wsparcia, a jednocześnie widać, że MACD spada, ALE jest świeży i nie jest wyprzedany. Jest również powyżej poziomu zerowego. W ten sposób tracisz czas na otwarcie następnego świecznika, ustawiasz stop loss powyżej wysokiej ceny ostatniego świecy, a twoim celem będzie następny poziom wsparcia. Opada i trafia w cel bardzo łatwo. Teraz spójrz na poniższy obrazek, który jest taki sam, jak powyższy obrazek, ale pokazuje tylko inny breakout wsparcia, który zdarzył się chwilę po powyższym breakoutu. Oczywiście, jest to nowa szansa na zajęcie innej krótkiej pozycji, ale spójrz na MACD i jego różnicę z poprzednią pozycją. Na poprzedniej pozycji MACD zaczął spadać, podczas gdy był on znacznie powyżej zera. Oznacza to, że w krótkim czasie rynek zostałby wykupiony, co jest dobrą decyzją. W tej pozycji (poniżej) nie tylko MACD nie znajduje się powyżej poziomu zerowego, ale już zaczął się podnosić i osiągać wyższe wartości. Tak więc rynek jest wyprzedany, a sygnał sprzedaży nie jest świeży. Jest to sygnał z drugiej ręki i zgadnij, co by się stało, gdybyś się nie spieszył i nie zastanawiałeś się nad MACD: Tak, twoja pozycja wyzwala stop loss, zanim trafi w cel. MACD Divergence jest jednym z najbardziej znanych i najsilniejszych sygnałów transakcyjnych generowanych przez MACD. MACD Dywergencja powstaje, gdy cena idzie w górę i powoduje wyższe tony, a jednocześnie spadają słupki MACD i obniżają poziomy. Zasada mówi, że cena ostatecznie pójdzie w kierunku MACD i spadnie. Jednak problem polega na tym, że nigdy nie wiadomo, kiedy cena będzie zgodna z kierunkiem MACD. Tak więc, jeśli pośpieszysz i zajmiesz krótką pozycję, gdy zobaczysz Directiongence MACD, może on kontynuować wznoszenie kolejnych świeczników. Powinieneś pójść krótko, gdy po Directiongence MACD następuje dobry sygnał sprzedaży przez świeczniki i wsparcie breakoutu. MACD Divergence widać na końcu trendów wzrostowych. Co to oznacza? Oznacza to, że jeśli jesteś sprzedawcą trendów, nie powinieneś iść długo, gdy zobaczysz, że powstaje Dywergencja MACD. Może się zwinąć w dowolnym momencie. Konwergencja MACD jest również znanym sygnałem, ale ludzie ufają Dywizji MACD bardziej, ponieważ gdy rynek załamie się i upadnie, to idzie szybciej i silniej. Strach jest silniejszy niż chciwość, a gdy rynki słabną, strach jest dominującą emocją. MACD Convergence formuje się, gdy cena spada i tworzy niższą wysokość lub niższy poziom minimalny, ale jednocześnie zwiększają się poprzeczki MACD i tworzą wyższe wzloty lub wyższe wartości minimalne. Zasada mówi, że cena ostatecznie zmieni kierunek i nastąpi po MACD, co oznacza, że ​​pójdzie w górę. Konwergencja MACD widoczna jest na końcu trendów spadkowych. Co to znaczy? Oznacza to, że jeśli jesteś sprzedawcą trendów, nie powinieneś tracić czasu, gdy zobaczysz, że formuje się Konwergencja MACD. Może podskakiwać w każdej chwili. Dołącz do naszych 20 000 lojalnych zwolenników Teraz otrzymasz nasz e-book za darmo 53 myśli na temat ldquo MACD (ruchoma średnia zbieżność-dywergencja) Jak korzystać z MACD w handlu Forex rdquo Wielkie dzięki za dzielenie się swoimi przemyśleniami Jestem na rynkach od ponad 12 lat , ale wciąż twoje szczegółowe podejście bardzo pomaga w dokładnym dostosowaniu mojej strategii z mojego doświadczenia. macd jest jednym z najlepszych wskaźników. Wpadłem na pomysł, żeby studiować macd po tym, jak handlowiec, którego znałem z wielkiego banku kilka lat temu, zarabiał miliony dolarów rocznie, używając fal Elliotta z macd. jednak uważam, że sam macd jest przydatny jako studium teorii EW przez ponad 3 lata i doszedłem do wniosku, że fale Elliotta są zbyt niejednoznaczne8230 Mam 2 pytania: 1) jakie są inne najlepsze wskazówki do użycia z macd (osobiste preferencje) 2) trader trendów (zakładam, że tak), jakie są twoje przemyślenia na temat budowania pozycji upadku, np. Bill Williams naucza przełomu w fraktale lub na reboundsdips, chętnie się z tobą ponownie kontaktuje dzięki twojemu zasobowi sieciowemu. Dzięki Dr Chrisowi koncepcja została szeroko wyjaśniona. Mam pytanie, jak to możliwe, aby użyć skrzyżowania linii głównej i sygnałowej w określaniu ruchu trendu. Czy ma to jakiś skutek zauważam dominującą przewagę w górze czerwonej linii, która jest główną linią w trendzie wzrostowym LuckScout Tak. MACD jest powolnym i opóźniającym się wskaźnikiem, dlatego warto śledzić trendy. Dodatkowo przekroczenie linii głównej i sygnału zwykle odzwierciedla wyczerpanie i odwrócenie trendu. Dzień dobry, dziękuję bardzo za wyjaśnienie tej koncepcji, ale dlaczego nie mogę otworzyć kolorowego wskaźnika MACD DZIĘKUJEMY, ŻE BARDZO DUŻO MARTIN LuckScout Nie musisz go otwierać. Musisz skopiować i wkleić go do folderu wskaźników MT4. Aby dodać, jeśli korzystasz z MT48230 następujące tiki mogą Ci pomóc 1.Plik 8211 gt Otwórz folder 2. Wskaźniki MQL4 8211 gt 3. Skopiuj LuckScout-MACD. ex4 4. Zamknij MT4 i ponownie otwórz 5. Otwórz wykres i kliknij na wskaźniku dodawania. powinien 3. od prawej na górze 6. Wybierz Custom 8211 gt LuckScout - MACD 7. Jako autor, możesz użyć ze schematem HikenAshi bardzo dziękuję za szczegółowe artykuły. to bardzo mi pomogło, a ja jestem nowym handlowcem, mam 1 pytanie. 1) kiedy dodam MACD do wykresu, prosi mnie o wybranie ramek czasu ema, która domyślnie spowalnia 26 fst. 12. Dodaję, ale nie daje histogramu wykresu, tak jak ten, który umieściłeś w tym artykule, raczej wyświetla linia poniżej na wykresie, szczególnie, że i8217m używa innej platfom, a nie MTD4, co i8217m robi źle na moim wykresie Mam BB8217s i świeczniki. LuckScout Nie wiem. Przepraszam. Muszę wiedzieć, jak skonfigurować linię sygnału MACD. używam MACD podanego przez meta trader, ale jest tylko linia MACD, linia sygnału jest tutaj nieobecna. jak mogę ustawić linię sygnału8230 LuckScout MT4 doesn8217t mają MACD, który chcesz. Musisz pobrać 8220tradycyjny MACD8221 i zainstalować go na swojej platformie MT4. hi. Chris8230. dobre wyjaśnienie8230. Mimo że MACD jest opóźniony. możemy go użyć, aby zapewnić właściwy czas, aby wejść i pozostać z dala8230 Czy możemy ustawić linię główną i linię sygnału ręcznie. Chodzi mi o to, że bez MACD używaj tylko EMA. Proszę podać mi wartości. Główna linia: 82308230 .. Linia sygnału: 8230823082308230. LuckScout Ustawienie linii to 12, 26. A linia sygnału to 9.