Móvil Exponencial Métricas De Riesgo Medio

Vs. sencilla Las medias móviles exponenciales Las medias móviles son más que el estudio de una secuencia de números en orden sucesivo. Los primeros practicantes de análisis de series temporales eran en realidad más preocupados por los números de series temporales individuales de lo que estaban con la interpolación de los datos. Interpolación. en forma de teorías y análisis de probabilidad, llegó mucho más tarde, como patrones y correlaciones fueron desarrollados descubrieron. Una vez entendida, diversas curvas y líneas formadas se elaboraron a lo largo de la serie temporal en un intento de predecir dónde los puntos de datos podrían ir. Estos ahora se consideran métodos básicos utilizados actualmente por los comerciantes de análisis técnico. Trazando el análisis se remonta al siglo 18 de Japón, sin embargo, cómo y cuando las medias móviles se aplicó por primera vez a los precios de mercado sigue siendo un misterio. En general, se entiende que las medias móviles simples (SMA) se utilizaron mucho antes de que las medias móviles exponenciales (EMA), porque EMA se construyen en el marco de SMA SMA y el continuo fue más fácil de entender para el trazado y con fines de seguimiento. (¿Le gusta un poco la lectura de fondo Confirmar Medias Móviles: ¿Cuáles son ellos) de media móvil simple (SMA) simples promedios móviles se convirtieron en el método preferido para el seguimiento de los precios de mercado porque son rápidos para calcular y fácil de entender. los profesionales del mercado primeras funcionar sin el uso de la tabla de las métricas sofisticadas en uso hoy en día, por lo que se basó principalmente en los precios de mercado como su única guía. Se calculan los precios de mercado con la mano, y se representan los precios para denotar tendencias y la dirección del mercado. Este proceso fue bastante tedioso, pero resultó ser bastante rentable con la confirmación de estudios adicionales. Para calcular una media móvil simple de 10 días, sólo tiene que añadir los precios de cierre de los últimos 10 días y se divide por 10. El promedio móvil de 20 días se calcula sumando los precios de cierre durante un período de 20 días y se divide por 20, y pronto. Esta fórmula no es sólo sobre la base de los precios de cierre, pero el producto es una media de los precios - un subconjunto. Las medias móviles se denominan en movimiento debido a que el grupo de precios utilizados en el cálculo se mueven de acuerdo con el punto de la carta. Esto significa viejos tiempos se dejan caer a favor de nuevos días de cierre de los precios, por lo que un nuevo cálculo es siempre necesaria correspondiente al período de tiempo del medio empleado. Por lo tanto, un promedio de 10 días se vuelve a calcular mediante la adición del nuevo día y dejar caer el día 10, y el noveno día se deja caer en el segundo día. (Para más información sobre cómo se usan las listas de éxitos en el comercio de divisas, echa un vistazo a nuestra carta de Fundamentos Tutorial.) De media móvil exponencial (EMA) La media móvil exponencial ha ser refinado y más comúnmente utilizado desde la década de 1960, gracias a los anteriores practicantes experimentos con el equipo. El nuevo EMA se centraría más en la mayoría de los precios recientes en lugar de en una larga serie de puntos de datos, como la media móvil simple requerida. EMA actual ((Precio (actual) - EMA anterior)) multiplicador X) EMA anterior. El factor más importante es la constante de alisamiento que 2 / (1 N), donde N el número de días. Un EMA de 10 días a 2 / (101) 18,8 Esto significa un peso de 10 periodos EMA el precio más reciente 18.8, a 20 días EMA 9,52 y 50 días EMA 3,92 peso en el día más reciente. La EMA trabaja mediante la ponderación de la diferencia entre el precio de ejercicio corriente y el anterior EMA, y añadiendo el resultado a la EMA anterior. Cuanto más corto sea el período, más peso aplicado al precio más reciente. Líneas de montaje por estos cálculos, hay puntos marcados, revelando una línea de montaje. líneas de montaje encima o por debajo del precio de mercado significan que todas las medias móviles son indicadores rezagados. y se utilizan principalmente para el seguimiento de las tendencias. Ellos no funciona bien con los mercados de rango y los períodos de congestión porque las líneas de montaje fallan para denotar una tendencia debido a la falta de máximos más altos evidentes o mínimos más bajos. Además, las líneas ajustadas tienden a permanecer constantes y sin atisbo de dirección. Una línea de montaje ascendente por debajo del mercado significa mucho, mientras que una línea de montaje de caer por encima del mercado significa un corto. (Para una guía completa, lea nuestra media móvil Tutorial.) El propósito de emplear una media móvil simple es detectar y medir las tendencias al suavizar los datos utilizando los medios de varios grupos de precios. Una tendencia se detecta y se extrapoló a un pronóstico. La suposición es que los movimientos de tendencias anteriores continuarán. Para la media móvil simple, una tendencia a largo plazo se puede encontrar y siguió mucho más fácil que un EMA, con la suposición razonable de que la línea de montaje sostendrá más fuerte que una línea EMA debido al enfoque ya en los precios medios. Un EMA se utiliza para capturar más cortos de tendencia se mueve, debido a la concentración en la mayoría de los precios recientes. Por este método, un EMA supone para reducir los retardos en la media móvil simple por lo que la línea de montaje abrazará precios más cerca que una media móvil simple. El problema con la EMA es la siguiente: Su propenso a roturas del precio, especialmente durante los mercados rápidos y períodos de volatilidad. La EMA funciona bien hasta que los precios rompen la línea de montaje. Durante los mercados de mayor volatilidad, se podría considerar un aumento de la duración del plazo de media móvil. Incluso se puede cambiar de un EMA a un SMA, ya que el SMA suaviza los datos mucho mejor que un EMA, debido a su enfoque en el medio-largo plazo. De seguimiento de tendencias como indicadores indicadores rezagados, los promedios móviles sirven así como de soporte y resistencia. Si los precios rompen por debajo de una línea de montaje de 10 días en una tendencia al alza, es muy probable que la tendencia al alza podría estar disminuyendo, o al menos el mercado puede estar consolidando. Si los precios rompen por encima de un promedio móvil de 10 días en una tendencia a la baja. la tendencia podría estar disminuyendo o consolidación. En estos casos, emplear una media móvil de 10 y 20 días juntos, y esperar a que la línea de 10 días para cruzar por encima o por debajo de la línea de 20 días. Esto determina la siguiente dirección a corto plazo para los precios. Para los períodos de más largo plazo, ver el 100 y 200 días de medias móviles de dirección más largo plazo. Por ejemplo, utilizando los promedios de 100 y 200 días, si el móvil de 100 días cruza por debajo de la media de 200 días, se llama la cruz la muerte. y es muy bajista para los precios. Un promedio móvil de 100 días que cruza por encima de la media móvil de 200 días se llama la cruz de oro. y es muy alcista para los precios. No importa si se utiliza un SMA o un EMA, porque ambos son indicadores de seguimiento de tendencias. Su sólo en el corto plazo que el SMA tiene ligeras desviaciones con respecto a su contraparte, la EMA. Conclusión Los promedios en movimiento son la base del análisis de una serie de gráficas y el tiempo. medias móviles simples y las más complejas medias móviles exponenciales ayudan a visualizar la tendencia al suavizar los movimientos de precios. El análisis técnico se refiere a veces como un arte que una ciencia, los cuales tardan años en dominar. (Más información en nuestra Técnica Tutorial de Analysis.) QuotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tiene un registro de funcionamiento establecido. Una cantidad que un propietario debe pagar antes de que el seguro cubrirá los daños causados ​​por un hurricane. Exploring La ponderado exponencialmente en movimiento volatilidad media es la medida más común de riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica sencilla. (Para leer este artículo, consulte Uso de volatilidad para medir el riesgo futuro.) Se utilizó datos reales Googles precio de las acciones con el fin de calcular la volatilidad diaria en relación a los 30 días de datos de saldos. En este artículo, vamos a mejorar en la volatilidad simple y discutir el promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA). Vs. histórica La volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos grandes enfoques: histórico e implícitas (o implícitos) de volatilidad. El enfoque histórico asume que el pasado es prólogo medimos la historia con la esperanza de que es predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia se resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Se espera que el mercado sabe mejor y que el precio de mercado contiene, aunque implícitamente, una estimación de consenso de la volatilidad. (Para leer relacionados, consulte los usos y límites de volatilidad.) Si nos centramos únicamente en los tres enfoques históricos (arriba a la izquierda), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de declaraciones periódicas Aplicar un sistema de ponderación En primer lugar, calcular el retorno periódico. Eso es por lo general una serie de retornos diarios en cada declaración se expresa en términos continuamente compuestas. Para cada día, se toma el logaritmo natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio actual dividido por el precio de ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, desde u i de u i-m. dependiendo del número de días (días m) estamos midiendo. Eso nos lleva a la segunda etapa: Aquí es donde los tres enfoques diferentes. En el artículo anterior (Uso de Volatilidad Para medir el riesgo futuro), puso de manifiesto que, en un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los rendimientos al cuadrado: Observe que esto resume cada una de las declaraciones periódicas, a continuación, divide el total por el número de días u observaciones (m). Por lo tanto, es realmente sólo un promedio de los cuadrados de las declaraciones periódicas. Dicho de otra manera, cada retorno al cuadrado se le da un peso igual. Así que si alfa (a) es un factor de ponderación (en concreto, un 1 / m), a continuación, una variación sencilla es como la siguiente: El EWMA Mejora de varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las devoluciones ganan el mismo peso. Ayer (muy reciente) de retorno no tiene más influencia en la variación de la última declaración de meses. Este problema se resuelve mediante el uso de la media ponderada exponencialmente en movimiento (EWMA), en la que los rendimientos más recientes tienen mayor peso en la varianza. El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) introduce lambda. que se llama el parámetro de suavizado. Lambda debe ser menor que uno. Bajo esa condición, en lugar de pesos iguales, cada retorno al cuadrado es ponderado por un coeficiente multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión del riesgo financiero, tiende a utilizar una lambda de 0,94 o 94. En este caso, la primera ( más reciente) al cuadrado retorno periódico se pondera por (1-0,94) (. 94) 0 6. el siguiente volver al cuadrado es simplemente un lambda-múltiplo del peso antes en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y la tercera es igual peso días anteriores (1-0.94) (0,94) 2 5,30. Eso es el significado de exponencial de EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir lambda, que debe ser menor que uno) del peso día anterior. Esto asegura una variación que se pondera o sesgada hacia los datos más recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la hoja de cálculo Excel para Googles volatilidad.) La diferencia entre la volatilidad y simplemente EWMA para Google se muestra a continuación. volatilidad simple pesa efectivamente todos y cada declaración periódica por 0.196 como se muestra en la Columna O (que tenía dos años de datos diarios de precios de acciones. Eso es 509 retornos diarios y 1/509 0,196). Sin embargo, observe que la columna P asigna un peso de 6, a continuación, 5,64, a continuación, 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después sumamos toda la serie (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos que la volatilidad, tenemos que recordar tomar la raíz cuadrada de la varianza que. ¿Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles Su significativa: La varianza simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero el EWMA dio una volatilidad diaria de sólo el 1,4 (véase la hoja de cálculo para más detalles). Al parecer, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una variación simple podría ser artificialmente alta. Varianza del día de hoy es una función de la varianza pior Días Youll aviso que necesitamos para calcular una larga serie de pesos que disminuye exponencialmente. No vamos a hacer los cálculos aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie reduce convenientemente a una fórmula recursiva: recursivo significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la varianza días antes). Usted puede encontrar esta fórmula en la hoja de cálculo también, y se produce exactamente el mismo resultado que el cálculo longhand Dice: varianza de hoy (bajo EWMA) es igual a la varianza de ayer (ponderado por lambda) más la rentabilidad de ayer al cuadrado (ponderado por One Lambda menos). Nótese cómo estamos simplemente añadiendo dos términos juntos: ayeres varianza ponderada y ayer ponderados, al cuadrado de retorno. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda superior (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica descomposición más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y que vamos a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos decaimiento superior: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida desintegración, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, por lo que puede experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantáneo de una acción y la métrica de riesgo más común. También es la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la variación histórica o implícita (volatilidad implícita). Cuando se mide históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con varianza simple es todas las devoluciones reciben el mismo peso. Así que nos enfrentamos a un clásico disyuntiva: siempre queremos más datos, pero cuantos más datos tenemos más nuestro cálculo se diluye por los datos distantes (menos relevantes). El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) mejora de varianza simple mediante la asignación de pesos a las declaraciones periódicas. Al hacer esto, podemos utilizar tanto una muestra de gran tamaño, sino también dar un mayor peso a los rendimientos más recientes. (Para ver un tutorial película sobre este tema, visite la tortuga biónica.) QuotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tiene un registro de funcionamiento establecido. Una cantidad que un propietario debe pagar antes de que el seguro cubrirá los daños causados ​​por un hurricane. SQL no viene con una gran cantidad de funciones analíticas, y si un usuario desea realizar cálculos analíticos en la base de datos uno tiene que escribir un gran número de procedimientos almacenados o funciones. Esta es una manera simple de crear una media móvil exponencial, que puede ser utilizado para un número de propósitos. Esta aplicación se centra en los datos del mercado. Las medias móviles exponenciales - ¿Qué es una exponencial Medias Móviles, comúnmente conocidos como EMA o, a veces la EWMA, ponderado exponencialmente media móvil, es una media móvil donde los pesos del punto de datos más reciente son más importantes que el punto de datos distante. En una media móvil simple, todas las observaciones tienen el mismo peso. EMA son populares en aplicaciones financieras, donde se puede observar que las métricas de riesgo es el uso de un conjunto de EMA con el fin de calcular el valor en riesgo. También es bastante común en las aplicaciones de análisis técnico, ya que se percibe como menos retrasado que los promedios móviles ordinarios. En comparación con la media móvil simple (SMA), un EMA también tiene un parámetro. Mientras que el SMA tiene la ventana al pasado como parámetro único, un EMA tiene un factor de suavizado como el parámetro principal. El factor de suavizado se puede convertir fácilmente en un factor de vida media que se refiere al número de días Fórmulas La fórmula para EMA es especialmente eficaz para los cálculos de cálculo, ya que se puede completar utilizando el valor EMA previa y la nueva información. Aquí es el marco de datos financieros, en el que se calcula el EMA en una serie que consta de los precios de cierre. ¿Dónde está el precio del día de hoy, es tiempo y es el factor de disminución. es inferior o igual a 1 y el EMA no se define generalmente para el período de menos de 2. En la mayoría de los casos, el valor inicial se establece en el precio actual en. La aplicación de ejemplo utilizando los cursores A continuación se muestra un ejemplo de código utilizado para la aplicación de la EMA en T-SQL, utilizando SQL Server 2008, pero debe ser compatible con versiones anteriores de SQL Server también. Tenga en cuenta que la función depende del parámetro de longitud que es igual a la vida media. Este se convierte en el factor de alisamiento en la primera línea. Mientras que la aplicación utiliza cursores, también se podría poner en práctica esta es una forma más limpia usando combinaciones internas. Sin embargo, para grandes conjuntos de datos, son propensos a consumir tiempo y mucha memoria. suavizado (2 / (longitud 1)) SET signalname signalname convert (varchar (15), convertir (int. de longitud)) Cursor Cursor CONJUNTO PARA SELECCIONAR A la fecha. A. cerrar Desde DBO. Mercado-A, donde los datos de la fecha el mercado A. mercado y A. Fecha de inicio y entre ORDEN enddate por A. fecha cursor abierto FETCH NEXT de cursor a la fecha. CLOSE mientras FETCHSTATUS 0 BEGIN IF expaverage es nulo SET expaverage cerca ELSE SET suavizado expaverage expaverage (cerca - expaverage) INSERT INTO Resultado (señal de la fecha de cierre promedio...) Fecha SELECT. cerca. expaverage. signalname FETCH NEXT de cursor a la fecha. cerrar ENDWITH la creciente importancia de las fluctuaciones financieras a las empresas que ganan y los balances, JP Morgan está ofreciendo un sistema y los datos para ayudar a controlar la volatilidad resultante. Según sus previsiones, el riesgo de mercado en más de 300 series de tiempo financieras. Actualmente, esto incluye artículos en los mercados de bonos, los mercados de dinero, swaps, divisas e índices de acciones en 1995, incluirá las materias primas, productos de cálculo, y nuevos mercados. Su pronóstico del riesgo de mercado se basa en un promedio móvil exponencial de la volatilidad de captar rápidamente los períodos de mayor volatilidad. No sólo incluye la volatilidad de una serie, sino que también incluye las correlaciones cruzadas de la toda la serie. Sin embargo, subrayan aún con estos datos, todavía se requiere un juicio sofisticada para acceder correctamente a los riesgos. Para ello, estos datos se puede integrar con un número de productos de gestión de riesgos de terceros. Cada día, todos los días de lectura mecánica volatilidad y las correlaciones son liberados, al igual que las cifras mensuales. Para acceder a la versión web, se debe utilizar un navegador gráfico. www. jpmorgan/RiskMetrics/RiskMetrics información ftp://ftp. jpmorgan/pub/RiskMetrics: Jacques Longerstaey ltlongerstaeyjjpmorgangtTechnical Los indicadores y los indicadores técnicos superposiciones y los indicadores técnicos superposiciones son la frecuencia líneas onduladas encuentra por encima, por debajo y en la parte superior de la información de precios en un gráfico técnico. Indicadores que utilizan la misma escala que los precios son típicamente representan en la parte superior de las barras de precios y por lo tanto se les conoce como superposiciones. Si usted es nuevo en gráficos de archivo y el uso de indicadores técnicos, el siguiente artículo le ayudará a ponerse en marcha: Introducción a los indicadores técnicos y osciladores Una introducción en profundidad a los distintos tipos de indicadores técnicos y osciladores por ahí. Una lectura obligatoria para los usuarios artículo stockcharts. Superposiciones Técnica Bandas de Bollinger Una superposición gráfica que muestra los límites superior e inferior de 039normal039 movimientos de precios basado en la desviación estándar de los precios de la lámpara de salir de un indicador que puede ser usado para fijar el trailing stop-pérdidas por tanto la posición larga y corta la nube de Ichimoku Un indicador global que define soporte y resistencia, identifica dirección de la tendencia, medidores de impulso y proporciona señales de comercio Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) Una media móvil única que da cuenta de la volatilidad y de forma automática se ajusta al comportamiento de los precios de Keltner Canales Una superposición gráfica que muestra los límites superior e inferior para el precio movimientos basados ​​en la gama verdadera media de los precios promedios en movimiento superposiciones de gráfico que muestran el valor 039average039 lo largo del tiempo. Los dos promedios móviles simples (SMAS) y las medias móviles exponenciales (EMA) se presentan de media móvil Sobres Una superposición gráfica que consiste en un canal formado a partir de medias móviles simples Parabólico SAR Una superposición gráfica que muestra puntos de inversión por debajo de los precios en una tendencia alcista y por encima de los precios en una tendencia a la baja puntos de pivote una superposición gráfica que muestra puntos de inversión por debajo de los precios en una tendencia alcista y por encima de los precios en una tendencia a la baja de precios canales una superposición gráfica que muestra un canal hecho desde el más bajo más alto de alta y baja para un período determinado de volumen vez por Precio una superposición de gráfico con un histograma horizontal que muestra la cantidad de actividad en los diferentes niveles de precios ponderado por volumen Precio medio (VWAP) un indicador intradía basado en el valor total en dólares de todos los oficios para el día actual dividido por el volumen total negociado para el día actual en zig-zag una superposición de gráfico que muestra los movimientos de precios filtrados que son mayores que un determinado porcentaje indicadores técnicos Acumulación de Línea / de distribución combina precio y volumen para mostrar cómo el dinero puede fluir dentro o fuera de una acción Aroon Usos Aroon arriba y Aroon abajo para determinar si una acción es una tendencia o no oscilador Aroon mide la diferencia entre Aroon arriba y Aroon abajo Ancho de banda muestra la diferencia porcentual entre la banda de Bollinger Indicador superior e inferior B muestra la relación entre el precio y las bandas de desviación estándar Coppock Curve un oscilador que utiliza por tasa de cambio y un móvil ponderado medio para medir Coeficiente impulso de correlación muestra el grado de correlación entre dos valores durante un período de tiempo determinado Chaikin Money Flow (CMF) precio y el volumen se combina para mostrar cómo el dinero puede fluir dentro o fuera de una alternativa social a la acumulación de Línea / Distribución oscilador Chaikin combina precio y volumen para mostrar cómo el dinero puede fluir dentro o fuera de una acción. Sobre la base de acumulación de Línea / Distribución Detrended Oscilador de Precios (DPO) Un oscilador de precios que utiliza una media móvil desplazada para identificar ciclos de la facilidad del movimiento (EMV) Un indicador que compara el volumen y el precio de identificar importantes movimientos del índice de masa Un indicador que identifica reversiones cuando las rango de precios se ensancha histograma MACD Un oscilador de momento que muestra la diferencia entre el MACD y su línea de señal Money Flow Index (MFI) Una versión ponderado por volumen de RSI que muestra los cambios que se compra y venta de Índice de volumen presión negativa (NVI) Un volumen acumulado basado en indicador que se utiliza para identificar las inversiones de tendencia On balance Volume (OBV) combina precio y el volumen de una manera muy simple para mostrar cómo el dinero puede fluir dentro o fuera de una existencia Precio Fuerza / relativa indicador técnico relativo que compara el rendimiento de dos poblaciones de cada uno otra dividiendo sus datos de precios Pring039s Saber Sure Thing (KST) Un oscilador de momento de Martin Pring basado en el indicador de momento Pring039s KA especial suavizada por tasa de cambio de cuatro tiempo diferentes marcos de Martin Pring que combina a corto plazo, a medio y largo velocidad - term índice de fuerza relativa (RSI) Muestra la fuerza con una acción se está moviendo en su dirección actual RRG fuerza relativa Usos RS-ratio para medir el rendimiento relativo y RS-momentum para medir el impulso de stockcharts de rendimiento relativo Rango técnica (SCTR) Nuestro pariente sistema basado en una pendiente fuerza técnica stock039s ranking mide el aumento del exceso de funcionamiento para una regresión lineal oscilador estocástico (rápido, lento, y Full) Muestra cómo un precio stock039s está haciendo en relación con los movimientos pasados. Rápido, lento y lleno Estocástico se explican StochRSI Combina estocástico con el indicador RSI para ayudarle a ver RSI cambia más Trix claramente un promedio triple móvil suavizada de los movimientos de precios verdadera fuerza Índice Un indicador que mide la dirección de la tendencia e identifica sobrecompra / sobreventa índice de úlcera un indicador diseñado para medir el riesgo de mercado o la volatilidad Ultimate Oscillator Combina los promedios a largo plazo, a mediano plazo y de corto plazo que se mueven en un solo número Vortex indicador un indicador diseñado para identificar el inicio de una nueva tendencia y definir la tendencia actual Williams R Usos Estocástico para determinar los niveles de sobrecompra y sobreventa Nosotros también tenemos una gran colección de indicadores del mercado documentados en esta página