Exponentieller Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponentieller Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator zu erzeugen (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von Langzeittrends verwendet. Händler, die technische Analysen verwenden, finden bewegte Durchschnitte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach hintere Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Marktkarte gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, ist der optimale Markteintritt bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umarmt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert daher schneller. Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseingangssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie für die Trends in den Märkten besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Die EMA-Indikatorlinie zeigt auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einem Bar zum nächsten. Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die EMAs-Änderungsrate von einem Bar zum nächsten zu verkleinern, bis zu diesem Zeitpunkt die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt sein. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung der sich bewegenden Mittelwerte verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Gemeinsame Verwendungen der EMA EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig verwenden Händler EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tageskarte einen starken Aufwärtstrend zeigt, kann eine Intraday-Trader-Strategie nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart handeln. Die Bearbeitungsdaten entfernen zufällige Variation und zeigen Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist irgendeine Form von zufälliger Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Aufhebung der Wirkung durch zufällige Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik, wenn sie richtig angewendet wird, zeigt deutlich die zugrunde liegenden Tendenz, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mit den Mittelwerten ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten. Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, wie zB den einfachen Durchschnitt aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers will wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000 Dollar Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, zufällig, erhalten die folgenden Ergebnisse: Die berechneten Mittelwert oder Durchschnitt der Daten 10. Der Manager beschließt, dies als die Schätzung für den Aufwand eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist das eine gute oder schlechte Schätzung Mittlerer quadratischer Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist. Wir werden den mittleren quadratischen Fehler berechnen. Der fehlerhafte Betrag verbrachte abzüglich des geschätzten Betrags. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittlich wiegt alle vergangenen Beobachtungen gleich Zusammenfassend heißt es, dass der einfache Durchschnitt oder Mittel aller vergangenen Beobachtungen nur eine nützliche Schätzung für die Prognose ist, wenn es keine Trends gibt. Wenn es Trends gibt, verwenden Sie unterschiedliche Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle vergangenen Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Mittelwert der Werte 3, 4, 5 gleich 4. Wir wissen natürlich, daß ein Mittelwert durch Addition aller Werte berechnet und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Eine weitere Möglichkeit, den Mittelwert zu berechnen, besteht darin, jeden Wert durch die Anzahl der Werte zu addieren, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 heißt das Gewicht. Im Allgemeinen: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. , Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und natürlich summieren sie auf 1.Fügen Sie einen Trend oder gleitende durchschnittliche Linie zu einem Diagramm Gilt für: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Um Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm anzuzeigen. Du kannst eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Zum Beispiel prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D-Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Balken, Spalte, Zeile, Lager, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D, Radar, Kuchen, Oberfläche oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Auf Ihrem Diagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten. Die Trendlinie startet am ersten Datenpunkt der gewünschten Datenreihe. Überprüfe die Trendline-Box. Um eine andere Art von Trendlinie zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Prognose Oder zwei Period Moving Average. Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie weitere Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendline-Optionen auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie im Feld Auftrag die höchste Leistung für die unabhängige Variable ein. Wenn Sie Moving Average auswählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Periode zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) bei oder nahe 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-squared-Wert. Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-quadratischen Wert auf dem Diagramm anzeigen (Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen). In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Zeile aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate für eine Zeile zu berechnen: wobei m die Steigung ist und b der Zwischenpunkt ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Zeigt eine best-fit gekrümmte Linie, ist diese Trendlinie nützlich, wenn die Rate der Veränderung in den Daten steigt oder sinkt schnell und dann Ebenen aus. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächengebiet, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Typischerweise hat eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 nur einen Hügel oder ein Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Eine Polynom - oder Curvilinear-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom Trendline (ein Hügel) zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Zeilen gut an die Daten angepasst sind. Bei der Darstellung einer gekrümmten Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine Power-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Abstandsmessung zeigt die Entfernung in Metern nach Sekunden an. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Wenn man eine gekrümmte Linie anzeigt, ist diese Trendlinie sinnvoll, wenn Datenwerte steigen oder sinken. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average Trendline Diese Trendlinie zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert des zweiten und dritten Datenpunktes wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie nutzt diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende bewegte durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Moving Averages - Einfache und exponentielle Moving Averages - Einfache und exponentielle Einleitung Bewegliche Mittelwerte glatt die Preisdaten zu einem Trend nach Indikator. Sie prognostizieren nicht die Preisrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Umzugsdurchschnitte verzögern, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen glatte Preis-Aktion und filtern die Lärm. Sie bilden auch die Bausteine für viele andere technische Indikatoren und Overlays wie Bollinger Bands. MACD und der McClellan Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind der Simple Moving Average (SMA) und der Exponential Moving Average (EMA). Diese gleitenden Durchschnitte können genutzt werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder mögliche Unterstützungs - und Widerstandsniveaus zu definieren. Hier ist ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA darauf: Einfache bewegliche Durchschnittsberechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird durch die Berechnung des Durchschnittspreises einer Sicherheit über eine bestimmte Anzahl von Perioden gebildet. Die meisten gleitenden Durchschnitte basieren auf Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die Fünf-Tage-Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, da neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt einfach die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Durchschnitts sinkt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Mittels setzt sich fort, indem er den ersten Datenpunkt (12) fällt und den neuen Datenpunkt (17) addiert. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen Zeitraum von drei Tagen steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Mittelwert knapp unter dem letzten Preis liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies bewirkt, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle Verschiebung Durchschnittliche Berechnung Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Die Gewichtung, die auf den jüngsten Preis angewendet wird, hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Zuerst berechnen Sie den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwann anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als vorhergehende Periode verwendet wird039s EMA in der ersten Berechnung. Zweitens berechnen Sie den Gewichtungsmultiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel gilt für eine 10-tägige EMA. Ein 10-stelliger exponentieller gleitender Durchschnitt gilt eine 18,18 Gewichtung auf den letzten Preis. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Punkte-EMA wendet ein 9,52-Gewicht auf den letzten Preis an (2 (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr als die Gewichtung für den längeren Zeitraum ist. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA wünschen, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume umzuwandeln und diesen Wert als den EMA039s-Parameter einzugeben: Unten ist ein Tabellenkalkulationsbeispiel für einen 10-tägigen, einfachen gleitenden Durchschnitt und einen 10- Tag exponentieller gleitender Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind einfach und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, wenn neue Preise verfügbar sind und die alten Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) in der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die normale Formel. Weil eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt anfängt, wird ihr wahrer Wert erst 20 Jahre später realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund der kurzen Rückblickzeit von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss des einfachen gleitenden Durchschnittes 20 Perioden hat, um zu zerstreuen. StockCharts geht zurück mindestens 250-Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig zerstreut sind. Der Lag-Faktor Je länger der gleitende Durchschnitt, desto mehr die Lag. Ein 10-tägiger, exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise ganz genau verkleinern und kurz nach dem Preis drehen. Kurze bewegte Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozean-Tanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Preisbewegung für einen 100-tägigen gleitenden Durchschnitt, um den Kurs zu wechseln. Die obige Grafik zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA genau nach den Preisen und einem 100-Tage-SMA-Schleifen höher. Sogar mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-Tage-SMA den Kurs und ging nicht ab. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Lagfaktor geht. Einfache vs exponentielle Verschiebungsdurchschnitte Auch wenn es deutliche Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten gibt, ist man nicht unbedingt besser als die andere. Exponentielle gleitende Durchschnitte haben weniger Verzögerung und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und die jüngsten Preisänderungen. Exponentielle gleitende Durchschnitte werden sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten drehen. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solche können einfache gleitende Durchschnitte besser geeignet sein, um Unterstützung oder Widerstand Ebenen zu identifizieren. Die Verschiebung der durchschnittlichen Präferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die folgende Grafik zeigt IBM mit dem 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in grün. Beide erreichten Ende Januar, aber der Rückgang der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA tauchte Mitte Februar auf, aber die SMA setzte sich bis Ende März fort. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA auftauchte. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Durchschnitts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze bewegte Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere gleitende Durchschnitte entscheiden, die sich über 20-60 Perioden erstrecken könnten. Langfristige Investoren bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt ist vielleicht der beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt für den mittelfristigen Trend sehr beliebt. Viele Chartisten verwenden die 50-Tage - und 200-Tage-Gruppendurchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10-tägiger gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit sehr beliebt, weil es leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen hinzugefügt und den Dezimalpunkt verschoben. Trend Identifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Durchschnitten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem einzelnen ab. In diesen Beispielen werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Durchschnitte verwendet. Der Begriff Gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender gleitender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen zunehmen. Ein fallender gleitender Durchschnitt zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt fallen. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein fallender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Die obige Grafik zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Mittelwerte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-tägige EMA hat sich im November 2007 und wieder im Januar 2008 abgelehnt. Beachten Sie, dass es einen Rückgang der Rückkehr in die Richtung dieses gleitenden Durchschnittes gab. Diese nacheilenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nachdem sie auftreten (im schlimmsten Fall). MMM setzte sich im März 2009 fort und stieg dann 40-50 an. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA erst nach diesem Anstieg auftauchte. Sobald es so war, fuhr MMM in den nächsten zwölf Monaten weiter an. Durchgehende Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Double Crossovers Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Crossover-Signale zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Übergänge beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System mit einer 5-tägigen EMA und 35-Tage-EMA wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-Tage-SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Ein bullish crossover tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies ist auch als goldenes Kreuz bekannt. Eine bärige Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies ist bekannt als ein totes Kreuz. Durchgehende durchschnittliche Crossover produzieren relativ späte Signale. Schließlich verwendet das System zwei nacheilende Indikatoren. Je länger die gleitenden Mittelperioden sind, desto größer ist die Verzögerung der Signale. Diese Signale funktionieren gut, wenn ein guter Trend greift. Allerdings wird ein gleitendes durchschnittliches Crossover-System in der Abwesenheit eines starken Trends viele Peitschen produzieren. Es gibt auch eine Triple-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte umfasst. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Durchschnitte überschreitet. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-tägige, 10-tägige und 20-tägige gleitende Durchschnitte beinhalten. Die Grafik oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-Tage EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden durchschnittlichen Crossover hätte drei Whipsaws zu einem guten Handel geführt. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber das dauerte nicht lange, als die 10-Tage nach oben Mitte (2) zurückblieben. Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste Baisse Crossover im Januar (3) trat in der Nähe Ende November Preisniveau, was zu einer anderen Whipsaw. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-tägige EMA über die 50-Tage ein paar Tage später (4) zurückging. Nach drei schlechten Signalen zeigte das vierte Signal einen starken Zug, als die Aktie über 20 vorrückte. Es gibt zwei Takeaways hier. Zuerst sind Crossover anfällig für peitschen. Ein Preis - oder Zeitfilter kann angewendet werden, um Whipsaw zu verhindern. Trader könnten verlangen, dass die Crossover bis 3 Tage vor dem Handeln oder verlangen die 10-Tage-EMA, um über die 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor dem Handeln zu bewegen. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Crossover zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD dreht sich positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Preis-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um prozentuale Unterschiede zu zeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten übereinstimmen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit der 50-Tage-EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.2001). Es gab vier gleitende durchschnittliche Übergänge über einen Zeitraum von 2 12 Jahren. Die ersten drei führten zu Whipsaws oder schlechten Trades. Eine anhaltende Tendenz begann mit dem vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Noch einmal, gleitende durchschnittliche Übergänge funktionieren gut, wenn der Trend stark ist, aber produzieren Verluste in der Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossovers Moving-Mittelwerte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn sich die Preise über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Ein bärisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preisübergänge können kombiniert werden, um im größeren Trend zu handeln. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise bereits über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde im Einklang mit dem größeren Trend handeln. Zum Beispiel, wenn der Preis über dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Preis über den 50-Tage-Gleitender Durchschnitt geht. Offensichtlich würde ein Umzug unter dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt einem solchen Signal vorausgehen, aber solche bärigen Kreuze würden ignoriert werden, weil der größere Trend auf ist. Ein bärisches Kreuz würde einfach einen Pullback in einem größeren Aufwärtstrend vorschlagen. Eine Kreuzung über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Aufschwung der Preise und die Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Grafik zeigt Emerson Electric (EMR) mit der 50-Tage-EMA und 200-Tage-EMA. Die Aktie bewegte sich oben und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unter der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise sind schnell über die 50-Tage-EMA zurückgekehrt, um bullische Signale (grüne Pfeile) im Einklang mit dem größeren Aufwärtstrend zu liefern. MACD (1,50,1) wird im Indikatorfenster angezeigt, um Preiskreuze über oder unter der 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen über dem 50-Tage-EMA liegt und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Bewegliche Mittelwerte können auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung in der Nähe des 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts finden, der auch in Bollinger Bands verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung in der Nähe der 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt, die die beliebtesten langfristigen gleitenden Durchschnitt ist. Wenn die Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt kann Unterstützung oder Widerstand bieten, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Unterstützung unterstützt mehrmals während des Vormarsches. Sobald der Trend mit einer doppelten Top-Support-Pause umgekehrt, fuhr der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt als Widerstand um 9500. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von bewegten Durchschnitten, vor allem längere gleitende Durchschnitte. Die Märkte werden von Emotionen angetrieben, was sie zu Überschwemmungen macht. Anstelle von exakten Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Stütz - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von gleitenden Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Durchgehende Durchschnitte sind Trendfolgen oder Nachlauf, Indikatoren, die immer ein Schritt dahinter sein werden. Das ist aber nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend dein Freund und es ist am besten, in Richtung des Trends zu handeln. Durchgehende Durchschnitte versichern, dass ein Händler mit dem aktuellen Trend übereinstimmt. Auch wenn der Trend Ihr Freund ist, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsbereichen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, aber auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und an der Unterseite zu kaufen, indem bewegte Durchschnitte. Wie bei den meisten technischen Analysewerkzeugen sollten gleitende Durchschnitte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Werkzeugen. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Ebenen zu definieren. Hinzufügen von Moving Averages zu StockCharts Charts Verschieben von Durchschnittswerten sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt wählen. Mit dem ersten Parameter wird die Anzahl der Zeiträume eingestellt. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für das Open, H für das Hoch, L für das Niedrige und C für das Schließen. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vergangene) oder rechts (Zukunft) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt nach links verschieben 10 Perioden. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die richtigen 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können das Preisplot überlagert werden, indem man einfach eine weitere Overlay-Linie zur Workbench hinzufügt. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nach Auswahl eines Indikators öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende durchschnittliche Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volume hinzuzufügen. Klicken Sie hier für eine Live-Chart mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Mit Moving Averages mit StockCharts Scans Hier sind einige Beispiel-Scans, die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um für verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 - Tag EMA und 35-Tage-EMA. Der 150-Tage-Gleitender Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen gehandelt wird. Ein bullisches Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA über die 35-Tage-EMA auf überdurchschnittliche Lautstärke bewegt. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-tägigen EMA und 35-Tage-EMA. Der 150-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen gehandelt wird. Ein bärisches Kreuz tritt auf, wenn die 5-tägige EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet, um die Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen gewidmet. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Mittelwerte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen arbeiten. Technische Analyse der Finanzmärkte John Murphy
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