Comment les commerçants identifient-ils les signaux clés de la moyenne mobile autorégressive?

Stop! Rodando el Cambio - sub english / français / italiano / castellano (Février 2025)

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Comment les commerçants identifient-ils les signaux clés de la moyenne mobile autorégressive?
Anonim
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Une moyenne mobile autorégressive, ou ARMA, est utilisée dans l'étude du tracé des séries temporelles. Les modèles basés sur ARMA reposent sur des régressions linéaires d'un ensemble de données actuel par rapport à un ou plusieurs ensembles de données antérieurs, créant des tendances qui peuvent "lisser" les fluctuations aléatoires qui pourraient déformer un modèle. Les analystes techniques et les traders utilisent les ARMA comme un moyen de faire des prédictions futures à partir de séries chronologiques passées pour un titre ou un indice donné.

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Dans le jargon statistique, les signaux de trading générés par les modèles de moyenne mobile autorégressive sont basés sur des prix logarithmiques. Une ligne de tendance est établie qui peut être tracée dans les mouvements de prix sur une carte; chaque fois qu'une tendance de prix s'écarte trop de la ligne de tendance, les traders peuvent réagir en conséquence.

La fenêtre temporelle mobile des ARMA donne une valeur prévisionnelle, souvent utilisée par les traders pour les prédictions d'une journée sur les tendances du marché. Si la valeur de prévision est élevée, le modèle indique une forte probabilité que la session du jour suivant réagisse de la même manière que sa projection.

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Prenons un exemple où un indicateur autorégressif est créé en utilisant les tendances passées et actuelles de l'indice S & P 500. Les deux poids dans le modèle s'ajustent en fonction de la moyenne mobile choisie, des intervalles de trading courts ou longs, et génèrent des bandes de confiance. Si le prix d'un titre, ou le prix d'échange d'une paire de devises, franchit les bandes de confiance, il peut indiquer une position de surachat ou de survente.

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Lorsqu'il est utilisé en conjonction avec d'autres indicateurs de tendance techniques, un modèle ARMA peut être utilisé pour aider à confirmer les tendances, les modèles de continuité et les inversions.