میانگین قیمت روزانه

پیش بینی و تحلیل تکنیکال قیمت بیت کوین (BTC) امروز

بیت‌کوین (Bitcoin) یک رمزارز و یک نظام پرداخت جهانی مجازی است. از نظر فنی بیت‌کوین نخستین پول دیجیتال نامتمرکز است، چرا که بدون بانک مرکزی یا مسئول مرکزی کار می‌کند. این رمز ارز پس از رشد فزاینده خود در انتهای سال میلادی پیشین و اوایل امسال افت حدود ۵۰ درصدی را تجربه کرد. در این مقاله بر اساس تحلیل تکنیکال به پیش بینی و تحلیل قیمت بیت کوین و وضعیت امروز و فردای آن پرداخته شده است.

تحلیل امروز بیت کوین ارائه شده در زیر جنبه اطلاعاتی دارد و نباید مبنایی برای خرید یا فروش قرار گیرد. این تحلیل در تاریخ ۲۳ آبان بروزرسانی شده است.

تحلیل امروز بیت کوین

بیت‌کوین برای دومین روز متوالی و در روز جاری در منطقه صعودی معامله می‌شود. محبوب‌ترین دارایی دیجیتال جهان در هفته گذشته در بحبوحه تلاطم ها و بیرون کشیده شدن سرمایه ها و ورود آنها توسط سرمایه‌گذاران به آلت‌کوین‌های کم‌ارزش‌، از بالاترین سطح تاریخی جدید خود بر روی ۶۸۹۹۸ دلار عقب‌نشینی شدیدی میانگین قیمت روزانه انجام داد.

علاوه بر این، کمیسیون بورس اوراق بهادار آمریکا (SEC) هم معاملات اسپات را در صندوق های ETF ممنوع کرد که این موضوع هم به کاهش قیمت بیت کوین کمک نمود.

با این حال، روند صعودی مجددا از منطقه نزدیک به ۶۲۵۰۰ دلار شروع شد، زیرا خریداران بیت‌کوین در انتظار آپگرید Taproot بودند که امروز انجام شد. این آپگرید بر روی گسترش قابلیت‌های قراردادهای هوشمند شبکه بیت‌کوین تمرکز داشته و حریم خصوصی را در شبکه بهبود می‌بخشد.

در زمان انتشار این مقاله، قیمت بیت کوین نزدیک به سطح ۶۴۸۰۰ دلار معامله می شود و این قیمت تا کنون ۰/۵۵ درصد افزایش نسبت به دیروز را نشان می دهد. ۵ درصد سود هفتگی چیزی است که نمودارها راجع به بیت کوین می گویند.

تحلیل قیمت بیت کوین: مسیری با کمترین مقاومت به سمت بالا

نمودار روزانه بیت کوین

همانطور که در نمودار روزانه مشاهده می شود، قیمت بیت کوین توانسته تا در تلاقی گوه صعودی تشکیل شده پنج هفته ای و میانگین متحرک ۲۱ در نمودار روزانه یک حمایت بیابد که اکنون میانگین قیمت روزانه روی حدود قیمت ۶۳۰۰۰ دلار است.

با این اوصاف، خریداران بیت کوین در حال حاضر در حال ورود به بازار بوده و اکنون به دنبال بازپس گیری قیمت‌های اخیر در حدود ۶۵۵۰۰ دلار هستند.

حرکت به بالای این منطقه عرضه باعث می شود خریداران بیت کوین مسیری آرام را برای آزمایش مجدد بالاترین سطح تاریخ آغاز کنند.

مقاومت مهم بعدی بر روی قیمت ۶۹۲۵۷ دلار مشاهده می شود که مانع حرکت خط روند است. بسته شدن کندل روزانه بالاتر از کندل دیروز باعث شکست گوه صعودی شده و قیمت را به سطح ۷۰۰۰۰ دلار و فراتر از آن می رساند.

شاخص قدرت نسبی ۱۴ روزه در حالی که بالاتر از خط وسط قرار دارد اندکی به سمت بالا متمایل شده و افزایش قیمت بیت کوین را توجیه می کند.

از طرف دیگر، با تحریک احساسات بازار فروشندگان بیت کوین می‌توانند کریپتو دوباره وار شوند و این می تواند که حمایت حیاتی فوق‌الذکر را که در نزدیکی ۶۳۰۰۰ دلار است، در معرض تهدید قرار دهد. یک شکست متقاعد کننده در زیر این حمایت، شکست گوه را تأیید می کند.

این موضوع باعث بروز حرکت اصلاحی از بالاترین سطح شده و کف قیمتی ۶۰۱۲۳ دلار را نشانه می رود. حمایت قیمتی قوی بعدی با قیمت ۵۷۷۹۶ دلار هم در صورت افت بیشتر وارد بازی خواهد شد.

برای خرید بیت کوین میتوانید در صرافی رمزینکس ثبت نام کنید. رمزینکس یک بازار معاملاتی همتا به همتا است که در آن کاربران به طور مستقیم با یکدیگر وارد معامله می شوند و دیگر خبری از واسطه نیست.

قیمت میانگین موزون به حجم (VWAP)

قیمت میانگین موزون به حجم یا میانگین قیمت حجمی وزنی (به انگلیسی volume-weighted average price) که به طور خلاصه با VWAP نشان داده می‌شود، یک اندیکاتور تحلیل تکنیکال است که در نمودارهای روزانه به کار می‌رود و در زمان آغاز هر جلسه معاملاتی (trading session) ریست می‌شود.

این ابزار یکی از معیارهای سنجش معاملات است که قیمت میانگین اوراق بهادار را که در طول روز معامله شده‌اند، بر اساس حجم و قیمت نشان می‌دهد.

VWAP به این دلیل اهمیت دارد که به معامله‌گرانی که بینش قیمتی دارند، اطلاعاتی درباره روند و ارزش یک ورقه بهادار می‌دهد.

مروری بر نکات مهم

• قیمت میانگین موزون به حجم (VWAP) به شکل یک خط میانگین قیمت روزانه روی چارت‌های روزانه ظاهر می‌شود.
• میانگین قیمت حجمی وزنی به خط میانگین متحرک (moving average) شباهت دارد اما ملایم‌تر و هموارتر از آن است.
• VWAP نگاهی به حرکات قیمت در جلسه معاملاتی یک روز را فراهم می‌کند.
• معامله‌گران خرد و حرفه‌ای از VWAP استفاده می‌کنند تا در تشخیص روندهای قیمتی روزانه کمک‌شان کند.
• بیشتر از همه، VWAP برای معامله‌گران کوتاه‌مدت مفید و کارآمد است.

درک میانگین قیمت حجمی وزنی

برای محاسبه VWAP، ابتدا همه مبلغ معامله‌شده در همه تراکنش‌ها (قیمت ضرب در حجم) حساب شده و سپس بر کل سهام معامله‌شده تقسیم می‌شود.

نحوه محاسبه VWAP

وقتی اندیکاتور VWAP را به چارت خود اضافه کنید، محاسبات آن به طور خودکار انجام می‌شود. با این حال، اگر بخواهید خودتان VWAP را محاسبه کنید، باید طبق مراحل زیر پیش بروید.

یک چارت 5 دقیقه را در نظر بگیرید. اهمیتی ندارد که از کدام یک از بازه‌های زمانی روزانه استفاده شود؛ محاسبات یکسان است.

1. قیمت میانگینی که سهام در بازه 5 دقیقه‌ای ابتدایی معامله شده است را پیدا کنید. برای این کار، بالاترین قیمت، پایین‌ترین قیمت و قیمت پایانی را جمع بزنید و آن را بر 3 تقسیم کنید. عدد حاصل را در حجم معاملات آن بازه زمانی ضرب کنید. نتیجه را زیر ستون PV در یک صفحه گسترده (مثل اکسل) ثبت کنید.
2. PV را بر حجم آن بازه تقسیم کنید. نتیجه این کار، VWAP خواهد بود.
3. برای این که حساب VWAP را در طول روز به طور مرتب نگه دارید، به صورت مداوم ارزش PV هر دوره را با ارزش‌های محاسبه‌شده قبلی جمع بزنید. مجموع آن را بر مجموع حجم تا آن لحظه تقسیم کنید.

برای انجام راحت‌تر این سه مرحله در اکسل، برای مجموع PV و مجموع حجم، ستون‌هایی ایجاد کنید و فرمول مورد نظر را به آن بدهید.

چگونه از VWAP استفاده می‌شود؟

تریدرها به روش‌های مختلفی از VWAP استفاده می‌کنند. ممکن است تریدرها از VWAP به عنوان ابزاری برای تایید روند استفاده کنند و قوانین معامله‌گری خود را حول آن بچینند.

بعضا تریدرها سهامی که قیمت‌شان پایین‌تر از VWAP است را زیر قیمت و ارزان تلقی کنند و آن‌ها را که بالای VWAP هستند، بالای قیمت یا گران در نظر بگیرند.

اگر قیمت‌ها از زیر VWAP به بالای آن برسند، ممکن است تریدرها وارد موقعیت خرید (long) شوند. اگر قیمت از بالای VWAP به پایین آن کاهش یابد، تریدرها می‌توانند وارد از موقعیت خرید خارج شده یا وارد موقعیت فروش (short) شوند.

خریداران حقوقی مثل صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک (mutual fund)، از VWAP برای این استفاده می‌کنند که بتوانند با کمترین اثرگذاری ممکن روی بازار، وارد موقعیت خرید شده یا از آن خارج شوند.

بنابراین موسسات هر موقع که بتوانند سعی می‌کنند زیر VWAP بخرند و بالای آن بفروشند. با این کار، معامله آن‌ها باعث می‌شود قیمت به سمت میانگین قیمت روزانه میانگین برگردد و از آن منحرف نشود.

نکته: حضور عامل حجم در VWAP برای تریدرها ارزشمند است؛ چرا که می‌تواند میزان فعالیت‌های معاملاتی را در طول بازه‌های کوتاه زمانی نشان دهد و روشن کند که بر سر ورود به آن موقعیت معاملاتی رقابت وجود دارد یا همه در حال خروج از آن هستند.

نکات پراهمیت

در این بخش به موارد مهم درباره VWAP اشاره خواهیم کرد:

تفاوت بین VWAP و میانگین متحرک ساده

ممکن است روی چارت، VWAP و میانگین متحرک ساده (simple moving average) یا SMA، شبیه هم باشند. اما با این وجود، این دو اندیکاتور به روش‌های متفاوتی محاسبه می‌شوند و نتایج متفاوتی هم دارند.

قیمت میانگین حجمی وزنی با ضرب قیمت نمونه در حجم و سپس تقسیم آن بر کل حجم به دست می‌آید.

میانگین متحرک ساده از قیمت استفاده می‌کند اما عامل حجم در آن جایی ندارد. برای محاسبه SMA، قیمت‌های پایانی (closing prices) در یک دوره مشخص (مثلاً ده روز) با هم جمع شده و سپس بر کل تعداد دوره‌ها (که در اینجا برابر با 10 است) تقسیم می‌شود.

محدودیت‌های VWAP

قیمت میانگین موزون به حجم، یک اندیکاتور یک‌روزه است و در آغاز هر روز جدید معاملاتی، از ابتدا شروع می‌کند. اگر کسی بخواهد از میانگین قیمت روزانه نتیجه این اندیکاتور در روزهای زیادی میانگین بگیرد، می‌تواند آن را منحرف کرده و در نتیجه به یک اندیکاتور ناصحیح برسد.

درست است که بسیاری از خریداران حقوقی ترجیح می‌دهند وقتی قیمت سهام زیر VWAP بود بخرند یا وقتی بالاتر از آن بود بفروشند، اما VWAP تنها عامل برای در نظر گرفتن نیست.

در روندهای صعودی قوی، میانگین قیمت روزانه ممکن است قیمت روزهای بسیاری به حرکت صعودی خود ادامه دهد و اصلاً زیر VWAP قرار نگیرد یا فقط گاهی این اتفاق بیفتد. بنابراین اگر در زمانی که قیمت به‌سرعت در حال افزایش است بخواهید منتظر بمانید تا قیمت به زیر VWAP برسد، فرصت را از دست خواهید داد.

قیمت میانگین موزون به حجم بر اساس ارزش‌های تاریخی و گذشته است و ذاتاً دارای خصوصیت پیش‌بینی یا محاسبات مربوط به آن نیست. VWAP به محدوده قیمت آغازی هر روز لنگر شده است. بنابراین این اندیکاتور در طول روز عقب‌ماندگی خود را افزایش می‌دهد.

این مسئله وقتی دیده می‌شود که محاسبات VWAP بازه 1 دقیقه‌ای، پس از 330 دقیقه (که طول یک جلسه معاملاتی معمولی است) اغلب شبیه میانگین متحرک 390 دقیقه‌ای در پایان روز معاملاتی می‌شود.

این اصطلاح در واژه‌نامه جامع بورسینس منتشر شده است.

قصد شروع سرمایه‌گذاری در بورس را دارید؟ اولین قدم این است که افتتاح حساب رایگان را در یکی از کارگزاری‌ها انجام دهید:

برای سرمایه‌گذاری و معامله موفق، نیاز به آموزش دارید. خدمات آموزشی زیر از طریق کارگزاری آگاه ارائه می‌شود:

ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه عصبی فازی برای پیش بینی روزانه قیمت طلا

اولین همایش بین المللی اقتصاد سنجی، روشها و کاربردها

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 20 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.

مشخصات نویسندگان مقاله ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه عصبی فازی برای پیش بینی روزانه قیمت طلا

چکیده مقاله :

از آنجایی که فلزات گرانبها مانند طلا از جمله متغیرهای تأثیر گذار در سیستم های مالی می باشند، پیش بینی قیمت آنها از اهمیت خاصی برای تصمیم گیران برخوردار است. به دلیل قدرت نقد شوندگی طلا، این دارایی می تواند جایگزین مناسبی برای سرمایه گذاران نسبت به سایر اقلام دارایی باشد. در میان روش های پیش بینی، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و منطق فاز در بسیاری از زمینه کاربردی استفاده شده است که هر کدام دارای معایب و محاسنی هستند. بدین منظور ما در این مطالعه از یک شبکه عصبی فازی ANFIS بر مبنای مدل تاکاگی- سوگنو و همچنین الگوریتم یادگیری ترکیبی پس انتشار و حداقل مربعات خطا در جهت بهبود دقت پی بینی و افزایش سرعت همگرایی استفاده کرده ایم. بازه زمانی به کار گرفته شده برای پیش بینی قیمت روزانه طلا از 2010/7/12 تا 2012/5/18 و شبکه عصبی فازی ANFIS در پیش بینی قیمت روزانه طلا است. با توجه به معیارهای متداول ارزیابی خطای پیش بینی، مدل ANFIS نسبت به مدل ARIMA پیش بینی دقیق تری ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

کد مقاله /لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا ECONOMETRICS01_146 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

نحوه استناد به مقاله :

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:

زراء نژاد، منصور و رئوفی، علی و کیانی، پویان،1391،ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه عصبی فازی برای پیش بینی روزانه قیمت طلا،اولین همایش بین المللی اقتصاد سنجی، روشها و کاربردها،سنندج،https://civilica.com/doc/176279

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: ( 1391، زراء نژاد، منصور؛ علی رئوفی و پویان کیانی )
برای بار دوم به بعد: ( 1391، زراء نژاد؛ رئوفی و کیانی )
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله :

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :

• سرافراز، لیلا؛ افسر، امیر.(1384). بررسی عوامل موثر بر قیمت طلا . [ مقاله ژورنالی ]
• سوری، علی. (1390). اقتصادسنجی همراه با، Eviews7کاربرد چاپ دوم. تهران: .
• فهیمی فرد، سید محمد؛ سالار پر، ماشا..؛ صبوحی، محمود. (1390). .
• گنجی زهرایی، هادی؛ موسوی، میرحسین. (1388). پیش‌بینی هزینه‌های اجتماعی ناشی .
• منجمی، امیر حسین؛ ابزری، مهدی؛ شوازی، علی‌رضا. (1388). پیش‌بینی قیمت .
• Fahimifard, S. M., M. Salarpour, M. Sabouhi and 5 Shirzady .
• Haykin, S. (1994), Neural Networks: a Comprehensive Foundation. Macmillan, New .
• J.-S. Roger Jang, C.-T. Sun and E. Mizutani, 'Neuro-Fuzzy and .
• Parisi, Antonino & Parisi, Franco & Diaz, David, 2001. "Forecasting .
• Prtugal, N. S. (1995), Neural networks versus time series Methods: .
• Racine, J. S. (2001), On The Nonlinear Predictability of Stock .
• Yayar, M; Hekim, M; Yelmaz, V; Bakirci, F. (2011). A .
• Zhang, G. and M.Y. Hu (1998), Neural Network Forecasting of .
• forecast accuracy and increase the speed of convergence we have .

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

قیمت روز خودرو

با توجه به معاملات واقعی انجام شده در هر روز، قیمت خودروهای دست دوم مختلف باتوجه به ویژگی‌های آن‌ها، از سطح بازار جمع‌آوری می‌شود.

این ابزار قیمت، با بررسی مهم‌ترین فاکتورهای موثر در افت قیمت خودرو کارکرده از جمله نقاط رنگ‌شده، قطعات تعویض‌شده، میزان کارکرد خودرو، بیمه و. قیمت لحظه‌ای خودرو را برای تمام مدل‌های موجود در ایران در اختیار شما قرار می‌دهد.

از طریق صفحه قیمت خودرو داخلی و قیمت خودرو خارجی می‌توانید به قیمت روز خودروهای داخلی و وارداتی دسترسی داشته باشید.

قیمت روز خودرو 1401 را در همراه مکانیک ببینید

قیمت روز خودرو یکی از مهم‌‎ترین مواردی است که تعداد زیادی از افراد آن را رصد می‌کنند. همان‌طور که همه می‌دانیم، وجود نوسانات شدید قیمتی در بازار که مدت‌ها است شاهد آن هستیم، دلیل جستجوهای هرروز مردم پیرامون قیمت خودرو است. افزایش‌های ناگهانی قیمت‌ ماشین ، باعث ایجاد تغییر در رفتار خریداران خودرو نیز شده است. بسیاری از افراد با بالارفتن قیمت خودرو، به‌سمت خریداری خودروهای دست‌دوم و کارکرده می‌روند؛ و این یعنی نیاز بازار برای آگاهی دقیق از قیمت خودرو کارکرده .

به نظر می‌رسد که بازهم با چالشی جدید روبه‌رو هستیم. آگاهی از قیمت خودرو دست دوم و کارکرده، یک چالش جدی برای بازار پرتلاطم خودروی ایران است؛ چراکه دیگر یک قیمت اعلامی و سراسری وجود ندارد تا خریداران و فروشندگان بتوانند با استناد به آن قیمت گذاری خودرو ، ماشین خود را معامله کنند. اینجا است که وجود راهی برای کارشناسی قیمت خودرو لازم و ضروری است. ابزار قیمت روز خودرو همراه مکانیک با بیش از 10 میلیون کاربر ماهانه در سایت و اپلیکیشن، هر لحظه در خدمت شما است، تا علاوه‌بر محاسبه قیمت خودرو مورد نظر، اطلاعات متنوع دیگری را نیز در اختیارتان قرار دهد.

میانگین قیمت مسکن شهر تهران از مرز ۴۱ میلیون تومان عبور کرد

در خرداد ماه امسال میانگین قیمت مسکن آپارتمان‌های مسکونی شهر تهران به بیش از ۴۱ میلیون و ۴۰۸ هزار تومان رسید که نسبت به ماه مشابه سال گذشته افزایش ۳۵.۵ درصدی و نسبت به اردیبشهت ماه افزایش ۷.۱ درصدی را نشان می‌دهد.

اقتصاد آنلاین، بر اساس گزارش مرکز آمار، میانگین قیمت مسکن شهر تهران در خرداد ماه امسال با افزایش ۷.۱ واحد درصدی نسبت به اردیبهشت ماه به بیش از ۴۱ و ۴۰۸ هزار تومان رسیده است. این در حالی است که چند روز گذشته بانک مرکزی میانگین قیمت مسکن شهر تهران را برابر با ۳۹ میلیون و ۴۱۰ هزار تومان گزارش کرده بود.

همچنین مقایسه قیمت ها در خرداد ماه امسال نسبت به ماه مشابه سال گذشته حاکی از افزایش ۳۵.۵ درصدی قیمت مسکن در شهر تهران است. به بیان دیگر خریداران بایستی برای خرید یک واحد مسکونی مشخص نسبت به خرداد ماه سال گذشته به طور متوسط ۳۵.۵ درصد بیشتر پرداخت کنند.

همچنین تورم نقطه به نقطه در خرداد میانگین قیمت روزانه ماه در مقایسه با اردیبهشت (۲۹.۶ درصد) افزایش ۵.۹ واحد درصدی را نشان می دهد.

در خرداد ماه امسال منطقه یک با میانگین قیمت بیش از ۷۸ میلیون و۴۴۷ هزار تومان، گرانترین و منطقه ۱۷ با میانگین قیمت ۲۰ میلیون و ۷۸۸ هزار تومان به ازای هر متر مربع ارزان‌ترین منطقه تهران بودند.

تعداد معاملات صورت گرفته در خرداد ماه برابر با چهارده هزار و ۸۳ واحد مسکونی بوده است که نسبت به ماه مشابه سال گذشته افزایش حدود ۴۸ درصدی را نشان می‌دهد.