Moving Average Filter Example Matlab

Criado em quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20 04 Atualizado em Quinta-feira, 14 de Março de 2013 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41587.Moving Average Em Matlab. Often Eu me encontro na necessidade de calcular a média dos dados que tenho para reduzir o ruído um pouco Eu escrevi funções de casal para fazer exatamente o que eu quero, mas matlab s construído em função de filtro funciona muito bem também Aqui eu vou escrever sobre 1D e 2D média de dados.1D filtro pode ser realizado usando a função de filtro A função de filtro requer pelo menos Três parâmetros de entrada o coeficiente de numerador para o filtro b, o coeficiente de denominador para o filtro a, e os dados X naturalmente. Um filtro de média de corrida pode ser definido simplesmente por. Para dados 2D podemos usar a função filter2 de Matlab s Para mais informações Sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de 16 por 16 média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Uma vez que todos nós queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar os ones diversão Ction Nós dividimos tudo com 256 16 16 uma vez que don t quer alterar a amplitude de nível geral do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte. Below são os resultados para a fase de um interferograma SAR Neste caso Range está em O eixo Y e Azimuth é mapeado no eixo X O filtro foi 4 pixels de largura em Gama e 16 pixels de largura em Azimuth. Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg tempo série de média móvel Na caixa de ferramentas financeira, movAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo claro. MovAv executa uma média móvel simples que pode ser usada para recuperar dados ruidosos em algumas situações. Trabalha tomando a média da entrada y sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria um filtro de freqüência de passagem baixa - ver os exemplos e seção de considerações. Porque a quantidade de suavização fornecida Por cada valor de n é relativo ao comprimento do vetor de entrada, é sempre vale a pena testar diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada Não pode conter dados suficientes para uma média de 100pt Isso pode ser evitado um pouco empilhando médias, por exemplo, o código eo gráfico abaixo comparar um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como 10 10pt liso é comparado a uma única 20pt média Em ambos os casos 20 Pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelar ruído, 1, comprimento ruído noiseReps gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média dos dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 assim a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, a mudança no nível a ser considerado isto é realista Ou é isto um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que alisa a curva de freqüência de nível para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errática Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é realizada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperado 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como maior número de pontos começam a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência. Médias de Moto - Simple e Exponential. Moving Médias - Simple e Exponential. Moving médias suavizar os dados de preços para formar uma tendência seguinte indicador Eles não prever a direção do preço, mas sim definir a direção atual Com um lag As médias móveis atrasam porque são baseadas em preços passados ​​Apesar deste lag, as médias móveis ajudam a ação lisa do preço e filtram para fora o ruído Também formam os blocos de apartamentos para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, tais como Bollinger Bands MACD e McClellan Oscilador Os dois tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples SMA e a média móvel exponencial EMA Estas médias móveis podem ser nós Ed para identificar a direção da tendência ou definir suporte potencial e níveis de resistência. Here um gráfico com um SMA e um EMA nele. Clique no gráfico para uma versão ao vivo. Simple Moving Average Calculation. Uma média móvel simples é formada por computação O preço médio de um título sobre um determinado número de períodos A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que Movimentos Dados antigos são descartados como novos dados disponíveis Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre simplesmente os últimos cinco dias. Segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados 11 e adiciona o novo ponto de dados 16 O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados 12 e adicionando o novo ponto de dados 17 No exemplo acima, o preço Notar que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias Note também que cada valor médio móvel é apenas abaixo do último preço Por exemplo, a média móvel para Dia um é igual a 13 eo último preço é 15 preços os quatro dias anteriores foram mais baixos e isso faz com que a média móvel a lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential médias móveis reduzem o atraso, aplicando mais peso aos preços recentes A ponderação aplicada ao mais O preço recente depende do número de períodos na média móvel Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial Primeiro, calcule a média móvel simples Uma média móvel exponencial EMA tem de começar em algum lugar assim uma média móvel simples é usada como o período anterior s EMA no primeiro cálculo Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderação Terceiro, calcular a média móvel exponencial A fórmula abaixo é para um 10-dia EMA. A 10- A média móvel exponencial aplica-se a 18 18 ponderação para o preço mais recente Um EMA de 10 períodos pode também ser chamado de 18 18 EMA Um período de 20 EMA aplica um 9 52 pesando ao preço mais recente 2 20 1 0952 Note que a ponderação Para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você quiser nos uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar esta fórmula para converter Ele para os períodos de tempo e, em seguida, digite esse valor como o EMA s parameter. Below é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e uma média móvel exponencial de 10 dias para Intel médias simples móveis são simples e exigem pouca explicação A 10 A média diária simplesmente se move à medida que novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples 22 22 no primeiro cálculo Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume B Uma vez que um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno Esta folha de cálculo apenas Vai para trás 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para dissipar StockCharts volta pelo menos 250 períodos tipicamente muito mais para seus cálculos para os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo dissiparam totalmente. O Lag Fator. Quanto mais tempo a média móvel, mais o lag A média móvel exponencial de 10 dias vai abraçar os preços muito próximo e virar logo após os preços virar curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápido para mudar Em contraste, um 100 Dia média móvel contém muitos dados do passado que o torna mais lento Médias móveis são como petroleiros oceânicos - letárgico e lento para mudar É preciso um movimento de preços maiores e mais longo para um mo de 100 dias A tabela acima mostra o ETF SP 500 com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e uma moagem SMA de 100 dias mais elevada Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, os 100 Dia SMA realizou o curso e não desistir A SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre os 10 e 100 dias movendo médias quando se trata do fator de atraso. Simple vs Exponencial Moving Averages. Even embora existam diferenças claras entre as médias móveis simples E as médias móveis exponenciais, um não é necessariamente melhor do que o outro As médias móveis exponenciais têm menos lag e são conseqüentemente mais sensíveis aos preços recentes - e mudanças de preço recentes As médias moventes exponenciais girarão antes das médias móveis simples As médias móveis simples, por outro lado, Representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. Es, estilo analítico e horizonte de tempo Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste O gráfico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde Ambos atingiu o pico No final de janeiro, mas o declínio na EMA foi mais nítida do que o declínio na SMA A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou menor até o final de março Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Lengths e Timeframes. The comprimento da média móvel depende dos objectivos analíticos Médias móveis curtos 5-20 períodos são mais adequados para tendências de curto prazo e comerciantes Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo optariam por mais médias móveis que podem estender 20-60 períodos Os investidores de longo prazo preferirão médias móveis com 100 ou mais períodos. Algumas médias móveis são mais populares do que outras. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Por causa de seu comprimento, isso é claramente um longo prazo Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo Muitos cartistas usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos A curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque Foi fácil de calcular Um simplesmente adicionado os números e moveu o ponto decimal. Trend Identification. The mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo Estes exemplos abaixo usará tanto simples e exponencial Médias móveis O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre preços Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão geralmente aumentando Uma média móvel decrescente indica que os preços estão em queda A O aumento da média móvel de longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo A queda da média móvel de longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra 3M MMM w Ith uma média móvel exponencial de 150 dias Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte A EMA de 150 dias recusou em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008 Observe que tomou um declínio de 15 para inverter a direção deste Média móvel Estes indicadores atrasados ​​identificam inversões de tendência, na medida em que ocorrem na melhor das hipóteses ou depois de ocorrerem na pior das hipóteses MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50 Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até após este aumento Uma vez que fez, No entanto, MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses Média móvel trabalhar brilhantemente em tendências fortes. Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais de cruzamento Em Análise Técnica dos Mercados Financeiros John Murphy chama isso de cruzamento duplo cruzamentos Média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o período de tempo para o sy Stem Um sistema usando um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo Um sistema usando um SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um cruzamento otimista ocorre Quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa Isto é sabido também como uma cruz dourada Um cruzamento bearish ocorre quando a média movente mais curta cruza abaixo da média movente mais longa Isto é sabido como um cross. Moving crossovers médios produzem sinais relativamente atrasados ​​Após O sistema emprega dois indicadores de atraso Quanto mais tempo os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apóia No entanto, um sistema de crossover de média móvel produzirá lotes de whipsaws na ausência de um forte Há também um método de crossover triplo que envolve três médias móveis. Mais uma vez, um sinal é gerado quando a menor média móvel atravessa as duas médias móveis mais longas Um sistema triplo de triplo simples pode fact O gráfico acima mostra o Home Depot HD com uma linha pontilhada verde EMA de 10 dias ea linha vermelha EMA de 50 dias A linha preta é o fechamento diário Usando um crossover de média móvel Teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de 01 de outubro, mas isso não durou enquanto os 10 dias se moveu para trás acima em meados de novembro 2 Este cruzamento durou mais , Mas o próximo cruzamento de baixa em 3 de janeiro ocorreu perto de fins de novembro níveis de preços, resultando em outro whipsaw Esta cruz bearish não durou muito tempo como o EMA de 10 dias se moveu para trás acima dos 50 dias alguns dias mais tarde 4 Depois de três sinais ruins, O quarto sinal foreshadowed um movimento forte como o estoque avançado sobre 20.There são dois takeaways aqui Primeiro, crossovers são propensos a whipsaw Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar Whipsaws Traders pode exigir o crossover para durar 3 dias antes de agir ou Exigem que a EMA de 10 dias se mova acima E EMD de 50 dias por uma certa quantidade antes de atuar Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos MACD 10,50,1 mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias móveis exponenciais MACD torna-se positivo durante uma cruz dourada e Negativo durante uma cruz morta O oscilador de preço percentual PPO pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais Observe que MACD eo PPO são baseadas em médias móveis exponenciais e não irá corresponder com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle ORCL com o 50 Dia EMA, 200 dias EMA e MACD 50,200,1 Houve quatro cruzamentos de média móvel em um período de 2 1 2 anos Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negociações Uma tendência sustentada começou com o quarto cruzamento como ORCL avançado para meados dos anos 20 Mais uma vez, crossovers média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Preço Crossovers. Moving médias também pode ser usado para gerar sinais com simples cruzamentos de preços Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel Os crossovers de preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior eo movimento mais curto A média é usada para gerar os sinais Um olharia para o preço de alta se cruza apenas quando os preços já estão acima da média móvel mais longa Esta seria a negociação em harmonia com a maior tendência Por exemplo, se o preço está acima da média móvel de 200 dias, Apenas se concentrar em sinais quando o preço se move acima da média móvel de 50 dias Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas tais cruzes de baixa seriam ignoradas porque a maior tendência é alta Uma retração dentro de uma maior tendência de alta Um cruzamento de volta acima da média móvel de 50 dias seria sinalizar uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra E Merson EMR elétrico com a EMA de 50 dias e EMA de 200 dias A ação se movimentou acima e manteve acima da média móvel de 200 dias em agosto Houve mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro Os preços rapidamente voltaram Acima da EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta seta verde em harmonia com a maior tendência de alta MACD 1,50,1 é mostrado na janela de indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo da EMA de 50 dias A EMA de 1 dia é igual ao fechamento Preço MACD 1,50,1 é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e resistência. As médias de movimento também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em um Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 200 dias, que é a mais popular a longo prazo Média móvel Se o fato for, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou Resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composto com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008 Os 200 dias de suporte fornecido várias vezes durante O avanço Uma vez que a tendência invertida com uma quebra de apoio dupla superior, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500.Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente as médias móveis mais longas Os mercados são impulsionados pela emoção, Propenso a overshoots Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar apoio ou zonas de resistência. As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens As médias móveis são tendência de seguir, ou atraso, os indicadores que será sempre um passo atrás Isso não é necessariamente uma coisa ruim apesar Depois de tudo, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência Mover médias asseguram que um comerciante Está em linha com a tendência atual Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos passam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo em, mas também dar sinais tardios Don t Esperam vender no topo e comprar na parte inferior usando médias móveis Como com a maioria das ferramentas de análise técnica, médias móveis não devem ser usados ​​por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares Chartists pode usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, Use RSI para definir níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando Médias Móveis para StockCharts Charts. Moving médias estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preço no Workbench SharpCharts Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para th E Open para o Alto, L para o Baixo e C para o Fim. Uma vírgula é usada para separar parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para o passado esquerdo ou para o futuro certo. Um número negativo -10 seria Mudar a média móvel para a esquerda 10 períodos Um número positivo 10 mudaria a média móvel para a direita 10 períodos. Médias móveis múltiplas podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando uma outra linha de superposição para a bancada StockCharts membros podem mudar as cores e estilo Para diferenciar entre várias médias móveis Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição de média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com StockCharts Scans. Here são alguns exemplos de varreduras que StockCharts Os membros podem usar para varrer para várias situações de média móvel. Bullish Moving Average Cross Este exames procura ações com uma média móvel de 150 dias de crescimento simples e um cruzamento de alta da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias A média móvel de 150 dias Está subindo, desde que ele está negociando acima de seu nível há cinco dias Uma cruz de alta ocorre quando a EMA de 5 dias se move acima da EMA de 35 dias acima da média de volume. Bearish Moving Average Cross Esta pesquisa procura ações com uma queda de 150- Dia média simples e uma baixa de 5 dias EMA e 35 dias EMA A média móvel de 150 dias está caindo, enquanto ele está negociando abaixo do seu nível cinco dias atrás Um cruzamento de baixa ocorre quando os movimentos de 5 dias EMA Abaixo da EMA de 35 dias em abo Murphy mostra como as médias móveis trabalham com Bandas de Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Técnico Análise dos Mercados Financeiros John Murphy.