Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Termen mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Averages: Was sind sie Unter den gängigsten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnittswerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald dies bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Messwerte siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie ThemIn Handel, warum würden wir den exponentiellen gleitenden Durchschnitt über den einfachen gleitenden Durchschnitt verwenden Sie sollten absolut einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt jedes Mal anstelle eines einfachen gleitenden Durchschnitt verwenden. Lassen Sie uns zuerst erklären, worüber wir sprechen. Oft wollen wir verstehen, ob die Preise anhalten, oder ob es einen nachhaltigen Umstieg auf den Kopf. Es ist schlüssig besser, für einen durchschnittlichen Preis von ein paar Tagen statt nur den aktuellen Preis zu suchen. Einfach gesprochen ist es besser, sich einen Durchschnittspreis der letzten fünf Tage anzusehen, um zu sehen, wo die Aktie wahrscheinlich ist, anstatt auf den aktuellsten Kurs zu schauen. Nun, da wir die Notwendigkeit, Durchschnittswerte zu sehen festgestellt haben, können Sie sehen, wie auch die intuitive Definition, die ich in den Satz oben verwendet, ist ein einfacher gleitender Durchschnitt. Zum Beispiel bin ich grafisch einen einfachen gleitenden Durchschnitt unten. Es dauert den Durchschnitt in den letzten zwanzig Tagen und nicht an jedem Tag danach zu suchen. Die Methode, diesen Durchschnitt zu berechnen, ist: simplemovingaverage (20) (x1 x2 x20) 20.0 Ein anderer Weg, einen Durchschnitt zu berechnen, ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt: exponentialmovingaverage (, 20) Summe von i 1 bis unendlich Ich habe die Gewichtfunktion unten graphisch dargestellt . Während es vielleicht komplexer zu schreiben scheinen, ist es eigentlich einfacher, in einer Online-Einstellung zu berechnen: Wenn Sie die Daten für einen neuen Tag zu erhalten, ist alles, was Sie berechnen müssen: exponentialmovingaverage (20thsep) exponentialmovingaverage (19 sep) 0,97 valueon20thsep 0,03 Dies Ist einer der Fälle, in denen es schwierig ist, es in Englisch auszudrücken, aber es ist leichter, eine EMA in Code auszudrücken, als eine SMA auszudrücken. Die Rechenleistung, die benötigt wird, um sie zu berechnen, ist geringer. Praktisch alle HFT-Firmen verwenden exponentielle Mittelwerte. Es gibt nur eine Variable zu merken. Der vorherige Wert der EMA und im Falle einer SMA muss man sich an die letzten zwanzig Preise erinnern, um die Werte nach vorne zu berechnen. Der größte Grund, eine EMA zu SMA vorzuziehen ist, dass sie sehr intuitiv ist. Die Verwendung eines 20-Tage-SMA schafft eine natürliche Abhängigkeit vom Wert vor zwanzig Tagen. Es gibt natürlich eine Abhängigkeit vom jüngsten Wert, und das ist intuitiv, aber es gibt keinen Grund für einen zwanzig Tage alten Wert, so viel zu reden, dass ich mit Galen sprach, der ein Papier über Impulsstrategien schrieb und er erklärte, dass, wenn sie aussahen Am ersten Differential fanden sie eine seltsame Kurve mit SMAs. Sie bewegten es mit dem Bewegen zu EMAs. Die Grafik unten ist der Beitrag jedes Tages in der Geschichte in einem 20-Tage-SMA. Der jüngste Punkt bekommt ein Gewicht von 1. 20. Der alte Tag erhält ein -1. Jeder zweite Tag bekommt eine 0, d. H. Sie beeinflussen meinen Handel morgen nicht. Dies sieht seltsam rechts Um die Überformatierung zu reduzieren, müssen Sie daran denken, jede Abhängigkeit von Ihrem System zu entfernen, die keinen Sinn ergibt. Wenn jemand Sie fragt, wie Ihre Lieblings-Fußballmannschaft spielt, kann das zwanzigste Spiel nicht und nicht plötzlich eine viel größere Bedeutung in Ihrer Antwort als die einundzwanzigste haben. EMAs kodieren den Grundsatz, dass neue Informationen wichtiger sind und sehr alte Informationen so gut wie irrelevant sind. Ehrlicher Verzicht: Ich versuche nicht, meine Waren zu verkaufen. Ich versuche nur, zur Wissensbasis beizutragen. Wenn Sie nicht einverstanden sind, wenden Sie sich bitte an die Diskussion. Haftungsausschluss: Alle Anlagen tragen ein Risiko. Dies ist nicht eine Aufforderung an buysell Wertpapiere. Dies ist kein Angebot von persönlicher Finanzberatung oder Rechtsberatung. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung.
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