Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt kein JavaScript. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems, z. B. die Suche, nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Positionierung von Moving Average-Ergebnissen - Trailing - und Centered-Averages Beachten Sie, dass in der Tabelle "Einfache Moving Average" der Mittelwert der Zahlen n, n1 und n2 in der Spalte "Ogroiginal Valuesquot" (wobei quotnquot auf die Zeilenposition verweist) in der Zeilenposition n2 des quot3 platziert wird - Month Simple Moving Averagequot Spalte. Diese Moving Average Anzeigetechnik wird als "Tetrailing Averagesquot" bezeichnet. Eine alternative Anzeigetechnik wird als quotCentered Averagesquot bezeichnet, die stattdessen den Moving Average in der mittleren Zeile des Fensters positioniert. Die folgende Tabelle veranschaulicht den Unterschied in diesen Anzeigetechniken unter Verwendung der ersten drei Werte von oben: Zentrierte und nachgestellte Mittelwerte Die Funktion "Mittelzentrierte Mittelwerte" erfordert weitere Berechnungen, wenn das Fenster eine gerade Zahl ist, und es ist für einfache Bewegungsdurchschnitte und andere Bewegungsfunktionen nicht verfügbar Zeit. Alle quotMoving Functionsquot in dieser bestimmten Implementierung werden Daten nach dem quotTrailing Averagesquot Prinzip anzeigen. Beachten Sie, dass aus den obigen zwei Tabellen die anfängliche n-1 (mit n Fenstergröße) Zeilen der Ergebnisdaten keinen Wert haben (die Zeilen 1 und 2 sind in den obigen Beispielen leer). Dies ist der allgemein akzeptierte Standard für die anfänglichen quot-1quot-Terme und ist der Standard, der für die Implementierung der meisten Moving Functions verwendet wird. Die folgende Tabelle veranschaulicht die obigen monatlichen Verkaufsdaten Simple Moving Average Berechnung unter Verwendung der QuoteTrailing Averagesquot-Anzeige: Die Simple Moving Averages des ursprünglichen Wertebereichs für ein Fenster von 3 (dh in diesem Fall ein 3-Monats-Simple Moving Average) können ausgewertet werden Zu sein: 3-Monats-Simple Moving AverageWhat ist der Unterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden Arten von gleitenden Durchschnitt ist die Empfindlichkeit jeder zeigt, Änderungen in den Daten in seiner Berechnung verwendet. Genauer gesagt liefert der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) eine höhere Gewichtung der jüngsten Preise als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), während der SMA alle Werte gleich gewichtet hat. Die beiden Durchschnitte sind ähnlich, weil sie in der gleichen Weise interpretiert werden und werden beide häufig von technischen Händlern verwendet, um Preisschwankungen zu glätten. Die SMA ist die häufigste Art von Durchschnitt von technischen Analysten verwendet und es wird berechnet, indem die Summe aus einer Reihe von Preisen durch die Gesamtzahl der Preise in der Serie gefunden. Beispielsweise kann ein siebenperiodischer gleitender Durchschnitt berechnet werden, indem die folgenden sieben Preise addiert werden und dann das Ergebnis durch sieben dividiert wird (das Ergebnis wird auch als arithmetischer Mittelwert bezeichnet). Beispiel: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Die SMA-Berechnung würde so aussehen: 10111216171920 105 7-Periode SMA 1057 15 Da EMA eine höhere Gewichtung auf die jüngsten Daten legen als auf ältere Daten , Reagieren sie eher auf die jüngsten Preisveränderungen als SMAs, was die Ergebnisse von EMAs rechtzeitiger macht und erklärt, warum die EMA der bevorzugte Durchschnitt bei vielen Händlern ist. Wie aus der unten stehenden Tabelle ersichtlich, interessieren Händler mit kurzfristiger Perspektive nicht, welcher Mittelwert verwendet wird, da der Unterschied zwischen den beiden Durchschnittswerten üblicherweise nur Cents beträgt. Auf der anderen Seite sollten Händler mit einer längerfristigen Perspektive mehr Rücksicht auf den Durchschnittswert nehmen, den sie verwenden, weil die Werte um ein paar Dollar variieren können, was aus einer Preisdifferenz resultiert, die sich letztendlich auf realisierte Erträge - vor allem dann, wenn Sie es sind - als einflussreich erweisen Handel eine große Menge von Aktien. Wie bei allen technischen Indikatoren. Gibt es keine Art von Durchschnitt, dass ein Händler nutzen können, um Erfolg zu garantieren, aber durch die Verwendung von Test-und Fehler können Sie zweifellos verbessern Sie Ihre Bequemlichkeit mit allen Arten von Indikatoren und infolgedessen erhöhen Sie Ihre Chancen, kluge Entscheidungen zu treffen. Um mehr über gleitende Durchschnitte zu erfahren, lesen Sie Grundlagen der gleitenden Durchschnitte und Grundlagen der gewichteten Bewegungsdurchschnitte. Bewegen von Durchschnitten: Was sind sie Unter den populärsten technischen Indikatoren werden bewegliche Durchschnitte benutzt, um die Richtung des gegenwärtigen Tendenzes 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 es bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert dann auf ein Diagramm gezeichnet, 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, um neue Daten, wie er verfügbar wird, zu berücksichtigen. 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 Informationen 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 von dort fortsetzt. 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 bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. 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: Wie Sie sie verwenden
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