Çift Üstel Hareketli Ortalama -DEMA'nın temel dezavantajları nelerdir?

The Great Gildersleeve: Town Is Talking / Leila's Party for Joanne / Great Tchaikovsky Love Story (Kasım 2024)

The Great Gildersleeve: Town Is Talking / Leila's Party for Joanne / Great Tchaikovsky Love Story (Kasım 2024)
Çift Üstel Hareketli Ortalama -DEMA'nın temel dezavantajları nelerdir?
Anonim
a:

Teknik göstergelerin en popüler şekli hareketli ortalamadır. Tüccarlara ve analistlere "trend arkadaşınızdır" diye öğretilir ve ortalamaları, zaman serilerindeki rastgele değişimleri yumuşatmanın bir yolu olarak görürsünüz. Teorik olarak, hareketli ortalamalar, bir güvenlik veya endeks için karlı giriş ve çıkış noktalarını vurgular. Hareketli ortalamaların bir sakıncası, mutlaka geriye dönük olmaları ve bu nedenle de gecikmeli bir göstergedir. Bu yüzden analist Patrick Mulloy, çift üstel hareketli ortalama olan DEMA'yi geliştirmiştir.

Bazen "çift üstel yumuşatma" olarak anılan DEMA, Mulloy tarafından "orijinal ikisinden daha az gecikmeli başka bir EMA üreten tek ve çift EMA'ların kompozit bir uygulaması" olarak tanımlandı. Bu normal üstel hareketli ortalamalar için gerekli bir adaptasyondu, çünkü zamanla EMA, eğilim hassasiyetini etkili bir şekilde azaltarak giderek artan geçmiş olayların ağırlıklı ortalaması haline geldi.

Gerçek hesaplama ve DEMA'nın uygulanması oldukça karmaşıktır, ancak tek ve çift EMA'ları bir araya getirmenin net etkisi eğilim sinyallerinin daha hızlı alınmasıdır. Aslında, bir DEMA eğilimleri standart hareketli ortalamalara (EMA'lar) kıyasla daha hızlı bir şekilde almaz, aynı zamanda zamanla devam ederken nispeten daha hızlı ve daha hassas olur. Bununla birlikte, duyarlılığındaki bu artış önemli bir dezavantaja sahiptir; DEMA'lar yanlış eğilimler ve hızlı geri dönüşlere aşırı tepki verir ve potansiyel olarak kayıplara maruz kalma olasılığını arttırır.

Tek başına göstergeler olarak DEMA'ya dayanan bir tüccarın bu göstergeyle birlikte aşırı tepki göstermemesi önerilir. Bir DEMA'nın ek göstergelerle, hatta diğer hareketli ortalamalarla tamamlanması genellikle en iyisidir.