Henderson Gleitende Durchschnittliche Formel

Weighted Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnitts (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preis-Aktion. Der Eröffnungs - oder Schlussaktienkurs, reicht nicht aus, um davon abhängen zu können, ob Kauf - oder Verkaufssignale der MAs-Crossover-Aktion richtig vorhergesagt werden. Zur Lösung dieses Problems weisen die Analysten den jüngsten Preisdaten nun mehr Gewicht zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) verwenden. (Erfahren Sie mehr bei der Exploration der exponentiell gewogenen gleitenden Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tag nehmen und multiplizieren Sie diese Zahl mit 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag um acht und so weiter auf die erste der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren dividieren. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieses Kennzeichen wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Themen lesen Sie in Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Viele Techniker sind fest davon überzeugt, in der exponentiell geglättet gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde auf so viele verschiedene Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwirrt. Vielleicht die beste Erklärung kommt von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt behebt beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden. Erstens weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Doch während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in seiner Berechnung alle Daten in der Lebensdauer des Instruments. Zusätzlich ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anzupassen, um ein größeres oder geringeres Gewicht zu dem letzten Tagespreis zu ergeben, der zu einem Prozentsatz des vorherigen Tageswertes addiert wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagespreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, das zum vorherigen Tagegewicht von 90 (.90) addiert wird. Das ergibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem die letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete gleitende Durchschnittswerte Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im Aug. 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über eine Neun-Tage-Zeitraum, hat endgültige Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterbrach. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein anderes Bein, das die Techniker tatsächlich erwartet hatten. Der Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Kleinanlegern erzeugen, um die 3.000 Marke zu brechen. Danach tauchte es wieder zu Boden, um 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index bei 1.961,46, und Techniker begannen zu sehen, institutionelle Fondsmanager ab, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abholen. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Umschläge: Raffinieren ein beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Buchhaltung Methoden, die auf Steuern und nicht auf das Auftreten von öffentlichen Finanzen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Märkten hat. Ein Anstieg der Preise für Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklärungen. Ein Begriff verwendet von John Maynard Keynes verwendet in einem seiner Wirtschaftsbücher. In seiner 1936 Veröffentlichung, quotThe Allgemeine Theorie der Beschäftigung. Ein Gesetz der Gesetzgebung, die eine große Anzahl von Reformen in U. S. Pensionspläne Gesetze und Verordnungen. Dieses Gesetz machte mehrere. Ein Maß für den aktiven Teil eines economy039s Arbeitskräfte. Die Erwerbsquote bezieht sich auf die Anzahl der Personen, die sind. Technische Analyse: Moving Averages Die meisten Chart-Muster zeigen eine Menge von Veränderungen in der Preisbewegung. Dies kann es schwierig für Händler, eine Vorstellung von einem Sicherheiten insgesamt Trend zu bekommen. Eine einfache Methode Trader verwenden, um dies zu bekämpfen ist, gelten gleitende Durchschnitte. Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnittspreis eines Wertpapiers über einen festgelegten Zeitraum. Durch die Plotierung eines durchschnittlichen Sicherheitspreises wird die Kursbewegung geglättet. Sobald die täglichen Schwankungen entfernt sind, sind Händler besser in der Lage, den wahren Trend zu identifizieren und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass es zu ihren Gunsten zu arbeiten. (Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Moving Averages Tutorial.) Arten von Moving Averages Es gibt eine Reihe von verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten, die in der Art, wie sie berechnet werden, variieren, aber wie jeder Durchschnitt interpretiert wird, bleibt der gleiche. Die Berechnungen unterscheiden sich nur hinsichtlich der Gewichtung, die sie auf die Preisdaten setzen, wobei sie sich von der gleichen Gewichtung jedes Preispunktes zu mehr Gewicht auf die jüngsten Daten setzen. Die drei häufigsten Arten von gleitenden Durchschnitten sind einfach. Linear und exponentiell. Simple Moving Average (SMA) Dies ist die häufigste Methode, um den gleitenden Durchschnitt der Preise zu berechnen. Es nimmt einfach die Summe aller vergangenen Schlusskurse über den Zeitraum und teilt das Ergebnis durch die Anzahl der Preise, die in der Berechnung verwendet werden. Zum Beispiel werden in einem 10-Tage gleitenden Durchschnitt die letzten 10 Schlusskurse addiert und dann durch 10 geteilt. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, ist ein Händler in der Lage, den Durchschnitt weniger auf wechselnde Preise durch Erhöhung der Zahl zu reagieren Der in der Berechnung verwendeten Fristen. Die Erhöhung der Anzahl der Zeiträume in der Berechnung ist eine der besten Möglichkeiten, um die Stärke des langfristigen Trends und die Wahrscheinlichkeit, dass es umgekehrt zu messen. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit dieser Art von Durchschnitt begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe die gleiche Auswirkung auf das Ergebnis hat, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Die Kritiker argumentieren, dass die jüngsten Daten wichtiger sind und deshalb auch eine höhere Gewichtung haben sollte. Diese Art der Kritik war einer der Hauptfaktoren, die zur Erfindung anderer Formen von gleitenden Durchschnitten führten. Linearer gewichteter Mittelwert Dieser gleitende Durchschnittsindikator ist der kleinste der drei Fälle und wird verwendet, um das Problem der gleichen Gewichtung zu lösen. Der lineare gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem die Summe aller Schlusskurse über einen bestimmten Zeitraum genommen und mit der Position des Datenpunkts multipliziert wird und dann durch die Summe der Anzahl von Perioden dividiert wird. Beispielsweise wird in einem fünftägigen linear gewichteten Durchschnitt der heutige Schlusskurs mit fünf, yesterdays um vier multipliziert und so weiter, bis der erste Tag im Periodenbereich erreicht ist. Diese Zahlen werden dann addiert und durch die Summe der Multiplikatoren dividiert. Exponential Moving Average (EMA) Diese gleitende Durchschnittsberechnung verwendet einen Glättungsfaktor, um ein höheres Gewicht auf die letzten Datenpunkte zu legen und gilt als viel effizienter als der linear gewichtete Durchschnitt. Ein Verständnis der Berechnung ist in der Regel nicht für die meisten Händler erforderlich, da die meisten Charting-Pakete die Berechnung für Sie. Das Wichtigste, um sich über den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu erinnern, ist, dass er mehr auf neue Informationen bezogen auf den einfachen gleitenden Durchschnitt reagiert. Diese Reaktionsfähigkeit ist einer der Schlüsselfaktoren, warum dies der gleitende Durchschnitt der Wahl unter vielen technischen Händlern ist. Wie Sie in Abbildung 2 sehen können, steigt und fällt ein 15-Perioden-EMA schneller als ein 15-stündiges SMA. Diese leichte Differenz scheint nicht so viel, aber es ist ein wichtiger Faktor, um bewusst zu sein, da sie die Rückkehr beeinflussen können. Hauptanwendungsgebiete der gleitenden Durchschnitte Die gleitenden Durchschnitte werden verwendet, um aktuelle Trends und Trendumkehrungen zu identifizieren sowie Unterstützungs - und Widerstandsebenen einzurichten. Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um schnell zu identifizieren, ob sich ein Sicherheitsgut in einem Aufwärtstrend oder einem Abwärtstrend bewegt, abhängig von der Richtung des gleitenden Durchschnitts. Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, wenn ein gleitender Durchschnitt aufwärts geht und der Preis über ihm liegt, ist die Sicherheit in einem Aufwärtstrend. Umgekehrt kann ein abwärts gerichteter gleitender Durchschnitt mit dem Preis unten verwendet werden, um einen Abwärtstrend zu signalisieren. Ein anderes Verfahren zur Bestimmung des Impulses besteht darin, die Reihenfolge eines Paares von sich bewegenden Mittelwerten zu betrachten. Wenn ein kurzfristiger Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, ist der Trend vorbei. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Gleitende durchschnittliche Trendumkehrungen werden in zwei Hauptformen gebildet: wenn der Preis sich durch einen gleitenden Durchschnitt bewegt und wenn er sich durch gleitende Durchschnittsübergänge bewegt. Das erste gemeinsame Signal ist, wenn der Preis bewegt sich durch einen wichtigen gleitenden Durchschnitt. Wenn beispielsweise der Preis eines Wertpapiers, der sich in einem Aufwärtstrend befand, unter einen 50-Perioden-Bewegungsdurchschnitt fällt, wie in 4, ist dies ein Zeichen, dass der Aufwärtstrend umgekehrt werden kann. Das andere Signal einer Trendumkehr ist, wenn ein gleitender Durchschnitt einen anderen kreuzt. Zum Beispiel, wie Sie in Abbildung 5 sehen können, wenn der 15-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 50-Tage-Gleitenden Durchschnitt überschreitet, ist es ein positives Zeichen, dass der Preis zu steigen beginnt. Wenn die in der Berechnung verwendeten Zeiträume relativ kurz sind, beispielsweise 15 und 35, könnte dies eine kurzfristige Trendumkehr signalisieren. Auf der anderen Seite, wenn zwei Mittelwerte mit relativ langen Zeitrahmen überqueren (50 und 200, zum Beispiel), wird dies verwendet, um eine langfristige Trendverschiebung vorzuschlagen. Ein weiterer wichtiger Weg gleitende Durchschnitte werden verwendet, um Unterstützung und Widerstand Ebenen zu identifizieren. Es ist nicht ungewöhnlich zu sehen, eine Aktie, die fallen hat seinen Rückgang stoppen und umgekehrte Richtung, sobald es die Unterstützung eines großen gleitenden Durchschnitt trifft. Ein Umzug durch einen großen gleitenden Durchschnitt wird oft als Signal von technischen Händlern verwendet, dass der Trend rückgängig gemacht wird. Wenn beispielsweise der Kurs den 200-Tage-Bewegungsdurchschnitt in einer Abwärtsrichtung durchbricht, ist dies ein Signal, dass der Aufwärtstrend umgekehrt wird. Gleitende Durchschnitte sind ein leistungsfähiges Werkzeug für die Analyse der Trend in einer Sicherheit. Sie bieten nützliche Unterstützung und Widerstand Punkte und sind sehr einfach zu bedienen. Die häufigsten Zeitrahmen, die bei der Erstellung von Bewegungsdurchschnitten verwendet werden, sind die 200-Tage, 100-Tage, 50-Tage, 20 Tage und 10 Tage. Der 200-Tage-Durchschnitt ist ein gutes Maß für ein Handelsjahr, ein 100-Tage-Durchschnitt von einem halben Jahr, ein 50-Tage-Durchschnitt von einem Vierteljahr, ein 20-Tage-Durchschnitt von einem Monat und 10 - Durchschnitt von zwei Wochen. Die gleitenden Durchschnitte helfen technischen Händlern, einige der Geräusche, die in den täglichen Preisbewegungen gefunden werden, zu glätten und geben den Händlern einen klareren Überblick über die Preisentwicklung. Bisher konzentrieren wir uns auf die Preisentwicklung, durch Diagramme und Durchschnitte. Im nächsten Abschnitt, betrachten auch einige andere Techniken, die benutzt werden, um Preisbewegung und - muster zu bestätigen. Technische Analyse: Indikatoren Und Oszillatoren