Verringerungsfaktor Gleitender Durchschnitt

8.2 Exponentieller Moving Average Ein N-Day-Exponential-Gleitender Durchschnitt (EMA) ist ein gewichteter Durchschnitt von todayrsquos close und der vorherige EMA-Wert. Das Gewicht für heute ist ein Glättungsfaktor alpha, wobei alpha2 (N1). Die Formel kann auch wie folgt geschrieben werden, um zu zeigen, wie sich der Durchschnitt in Richtung heutigen Minuten in der Nähe eines Alpha-Bruches der Entfernung von der alten EMA zum neuen Ende bewegt. Expanding gibt eine Power-Serie mit sukzessiv abnehmenden Gewicht für jeden dayrsquos Preis. Schreiben f1-alpha und mit p1 heutersquos Schlusskurs, p2 yesterdayrsquos, etc, dann ist dies eine unendliche Summe, aber f ist weniger als 1 so jedes sukzessive Gewicht fk ist kleiner und kleiner, bald vernachlässigbar. Die letzten N Tage machen etwa 86,5 der Gesamtsumme aus. Die folgende Grafik zeigt, wie sich die Gewichte für N10 verringern. Weil die jüngsten Preise eine höhere Gewichtung in den vergangenen Preisen haben, reagiert die EMA schneller und verfolgt die jüngsten Preise genauer als ein einfacher gleitender Durchschnitt (siehe Simple Moving Average). 8.2.1 J. Welles Wilder Bei der Arbeit mit N-Tage-Perioden ist zu beachten, dass J. Welles Wilder eine andere Abrechnung des Abnahmefaktors für EMAs verwendet. Zum Beispiel für eine 14-tägige EMA schreibt er Dies ist die gleiche wie die obige Formel, nur ein anderer f-Faktor. Wenn Wilder ldquoWrdquo Tage gibt, ist das äquivalente ldquoNrdquo oben 2W-1. So sagen wir, dass es sich um 27 handelt. Dies wird auch manchmal als ldquomodifizierter bewegter averagerdquo bezeichnet. In den von Wilder entworfenen Indikatoren verwendet das Diagramm seine Abrechnung, so dass zum Beispiel ein 14-tägiger RSI bei 14 eingegeben wird. Dies gilt für ATR, DMI (und ADX) und RSI (siehe Average True Range, Directional Movement Index und Relative Strength Index). Copyright 2007, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie verteilen können und sie unter den Bedingungen der GNU General Public License ändern können, wie sie von der Free Software Foundation entweder Version 3 oder (Nach Ihrer Wahl) jede spätere Version. Moving Averages: Faktoren, um Daten in der Berechnung zu berücksichtigen13 Die meisten gleitenden Durchschnitte nehmen die Schlusskurse eines bestimmten Vermögenswertes und faktor sie in die Berechnung. Wir dachten, es wäre wichtig zu beachten, dass dies nicht immer der Fall sein muss. Es ist möglich, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, indem man den offenen, nahen, hohen, niedrigen oder sogar den Median verwendet. Auch wenn es zwischen diesen Berechnungen nur wenig Unterschiede gibt, wenn sie auf einem Diagramm aufgezeichnet sind, könnte der leichte Unterschied noch Auswirkungen auf Ihre Analyse haben. 13 Finden Sie eine angemessene Zeitperiode13 Da die meisten MAs den Durchschnitt aller anwendbaren Tagespreise repräsentieren, ist zu beachten, dass der Zeitrahmen nicht immer in Tagen sein muss. Durchgehende Durchschnitte können auch nach Minuten, Stunden, Wochen, Monaten, Quartalen, Jahren etc. berechnet werden. Warum sollte ein Tag Trader sich darum kümmern, wie ein 50-Tage-Gleitender Durchschnitt den Preis über die kommenden Wochen beeinflussen wird. Auf der anderen Seite ein Tageshändler Möchte auf einen 50-minütigen Durchschnitt achten, um eine Vorstellung von den relativen Kosten der Sicherheit im Vergleich zur vergangenen Stunde zu bekommen. Manche Händler können sogar den durchschnittlichen Preis in den letzten drei Minuten nutzen, um eine Aufnahme in kurzfristiger Dynamik abzuschätzen.13 Kein Durchschnitt ist narrensicher13 Wie Sie wissen, ist nichts an den Finanzmärkten sicher - sicher nicht, wenn es um technische Indikatoren geht . Wenn eine Aktie von der Unterstützung eines großen Durchschnitts jedes Mal, wenn es nahe kam, hing, würden wir alle reich sein. Einer der Hauptnachteile bei der Verwendung von gleitenden Durchschnitten ist, dass sie relativ unbrauchbar sind, wenn ein Vermögenswert seitwärts tendiert, im Vergleich zu den Zeiten, in denen ein starker Trend vorhanden ist. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, kann der Preis eines Vermögenswertes durch einen gleitenden Durchschnitt viele Male passieren, wenn der Trend sich seitwärts bewegt, was es schwierig macht, zu entscheiden, wie man handelt. Diese Grafik ist ein gutes Beispiel dafür, wie die Unterstützungs - und Widerstandsmerkmale der bewegten Durchschnitte nicht immer vorhanden sind.13 Ansprechverhalten auf Preisaktion13 Händler, die gleitende Durchschnitte in ihrem Handel verwenden, werden schnell zugeben, dass es einen Kampf zwischen dem Versuch, einen gleitenden Durchschnitt zu erreichen, zu reagieren Zu Trendänderungen, während es nicht so empfindlich ist, dass es einen Händler veranlasst, vorzeitig eine Position einzugeben oder zu verlassen. Kurzfristige bewegte Durchschnitte können nützlich sein, um sich ändernde Trends zu identifizieren, bevor ein großer Schritt auftritt, aber der Nachteil ist, dass diese Technik auch dazu führen kann, dass sie in und aus einer Position peitschen, weil diese Mittel sehr schnell auf wechselnde Preise reagieren. Da die Qualität der Transaktionssignale je nach den bei der Berechnung verwendeten Zeitspannen drastisch variieren kann, empfiehlt es sich, andere technische Indikatoren zur Bestätigung eines durch einen gleitenden Durchschnitt vorhergesagten Umzugs zu betrachten. (Weitere Informationen zu verschiedenen Indikatoren finden Sie unter Einführung in die technische Analyse.) 13 Hüten Sie sich vor der Lag 13 Da sich die gemittelten Mittelwerte nach wie vor belasten, werden Transaktionssignale immer auftreten, nachdem der Preis in einer Richtung genug bewegt wurde, um zu bewirken, dass der gleitende Durchschnitt reagiert. Diese nacheilende Charakteristik kann oft gegen einen Händler arbeiten und dazu führen, dass er oder sie in eine Position zum mindesten Zeitpunkt eintreten wird. Zum Beispiel ist der einzige Weg für einen kurzfristigen gleitenden Durchschnitt, um über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt zu überqueren, dass der Preis vor kurzem höher gewechselt hat - viele Händler werden diese bullish Crossover als Kaufsignal verwenden. Ein großes Problem, das oft auftritt, ist, dass der Preis bereits eine große Zunahme erlebt hat, bevor das Transaktionssignal präsentiert wird. Wie Sie in Abbildung 2 sehen können, schafft die große Preislücke Ende September ein Kaufsignal, aber dieses Signal ist zu spät Denn der Preis ist in den vergangenen 12 Tagen bereits um mehr als 25 gestiegen und wird erschöpft. In diesem Fall würde der nacheilende Aspekt eines gleitenden Durchschnitts gegen den Händler arbeiten und wahrscheinlich zu einem Verlust des Handels führen. Schauen Sie sich den nächsten Abschnitt dieses Tutorials an, um sich über Handelsstrategien mit bewegten Durchschnitten zu informieren. 13 Abbildung 2 13 13A Gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis eines Vertrages über die vorherige n-Periode schließt. Zum Beispiel ist ein 9-Periode gleitender Durchschnitt der Durchschnitt der Schlusskurse für die letzten 9 Perioden, einschließlich der aktuellen Periode. Für Intra-Tage-Daten wird der aktuelle Preis anstelle des Schlusskurses verwendet. Der gleitende Durchschnitt wird verwendet, um Preisänderungen zu beobachten. Die Wirkung des gleitenden Durchschnitts ist es, die Preisbewegung zu verkleinern, so dass der längerfristige Trend weniger volatil wird und daher deutlicher wird. Wenn der Preis über dem gleitenden Durchschnitt steigt, zeigt dies an, dass die Anleger auf der Ware bullisch werden. Wenn die Preise unterschreiten, deutet dies auf eine bärische Ware hin. Auch wenn ein gleitender Durchschnitt einen längerfristigen gleitenden Durchschnitt überschreitet, zeigt die Studie eine Abwärtsbewegung auf dem Markt an. Wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen längerfristigen gleitenden Durchschnitt übergeht, zeigt dies einen Aufschwung auf dem Markt an. Je länger die Periode des gleitenden Durchschnitts ist, desto glatter ist die Preisbewegung. Längere Bewegungsdurchschnitte werden verwendet, um langfristige Trends zu isolieren. Es gibt viele Variationen des gleitenden Durchschnitts, wie der gleitende Durchschnitt der hohen Preise und die niedrigen Preise in einem Kanal namens Moving Average HighLow Kanal dargestellt. Dies ist auch bekannt als der Jake Bernstiens Highlow Kanal. Es gibt auch den Moving Average Percent Channel. Das erste Argument (X) ist der x-Tag gleitende Durchschnitt des Schlusspreises und das zweite Argument (Y) wird als (Y10,000Price) als Kanal um über und unter dem Ergebnis des x-Tag gleitenden Durchschnitts verwendet. Der Exponential Moving Average weist den Preisdaten ein Gewicht zu, wenn der Durchschnitt berechnet wird. Je jünger der Preis desto schwerer die Gewichtung. Die ältesten Preisdaten im exponentiellen gleitenden Durchschnitt werden nie aus der Berechnung entfernt, aber ihre Gewichtung wird verringert, je weiter sie in die Berechnungen kommt. Als Beispiel sind die Berechnungen für einen 10-fach exponentiellen gleitenden Durchschnitt wie folgt. Zuerst gehen Sie zurück zum Anfang des Handels oder zurück 1 Jahr oder etwas konsequent. Je länger die Periode, desto genauer ist das Ergebnis. Fügen Sie die Schlusskurse für die ersten 10 Perioden hinzu und teilen Sie sie mit 10. Dies ist das Ergebnis für den 10. Zeitraum (es gibt keine Ergebnisse für die Perioden 1 bis 9). Dann nehmen Sie 910 der 10. Periode Ergebnis plus 110 der 11. Periode schließen. Dies ist das 11. Tag Ergebnis, etc., etc. Barchart verwendet die klassischen exponentiellen Glättung Formeln von H. Wells Wilder in seinem Buch New Concepts in Technical Analysis beschrieben. Dies definiert den Glättungsfaktor als 1days oder 13 für eine 3 Tage exponentielle gleitende durchschnittliche Studie. Das Ergebnis der Studie wird dann 23 des alten Wertes plus 13 der neuen sein. Andere haben ihre eigenen Formeln entwickelt, die bemerkenswerteste ist die Handelsstation. In der Trade Station und einigen anderen Look-Alike-Formeln ist der Glättungsfaktor definiert als 2 (Tage1), die für die 3-Tages-Studie 24 oder 12 produziert. Dies ergibt ein Ergebnis von 12 der alten plus 12 der neuen. 12 Glättung gibt schnellere Ergebnisse als 13 Glättung. Sie könnten ein gleichwertiges Ergebnis erhalten, wenn Sie einen 2-tägigen Glättungsfaktor für die Barchart-Berechnungen verwendet haben. Alternativ, wenn Sie eine 13 Glättung auf einer Website mit der Trade Station Logik wollen, können Sie versuchen, einen 5-Tage-Faktor, 2 (51) 26 13. Der Offset Moving Average ist ein einfacher gleitender Durchschnitt Offset durch Verschieben der durchschnittlichen x Perioden auf die Rechts, wobei x das zweite Argument ist. Das erste Argument wird verwendet, um den einfachen gleitenden Durchschnitt des Preises zu berechnen, und das zweite Argument bestimmt die Anzahl der Offsets nach rechts und verschiebt somit die gleitenden durchschnittlichen x Perioden nach rechts. Der Exponential Moving Average ist derselbe, außer er nutzt den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in der Berechnung. Der Offset MidPoint Average ist ein einfacher gleitender Durchschnitt, der aus dem Mittelwert des Hoch - und Tiefs für die Periode berechnet wird, indem er die durchschnittlichen x Perioden nach rechts verschiebt, wobei x das zweite Argument ist. Forecasting von Smoothing Techniques Diese Seite ist ein Teil von Die JavaScript-E-Labs Lernobjekte für Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die rechtzeitig bestellt werden. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Aufhebung der Wirkung durch zufällige Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken zeigen, wenn sie richtig angewendet werden, deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge ein, beginnend von der linken oberen Ecke und den Parameter (s), und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Vorhersage zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Datenmatrix zu wechseln, benutzen Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Prüfung ihres Graphen aufgedeckt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Bedingungsprognosemodellierung. Moving Averages: Moving Averages gehören zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentielle Glättung: Dies ist ein sehr beliebtes Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu produzieren. Während bei fortlaufenden Mitteln die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser bei der Handhabung von Trends. Triple Exponential Glättung ist besser bei der Behandlung von Parabel Trends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante a. Entspricht etwa einem einfachen gleitenden Mittelwert der Länge (d. H. Periode) n, wobei a und n verwandt sind durch: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19-tägigen gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40-Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt entsprechen, wobei eine Glättungskonstante gleich 0,04878 ist. Holts Linear Exponential Glättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl den aktuellen Level als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein besonderer Fall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Durchschnitts auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft wirksam. Jedoch kann man eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten Mean Absolute Error (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognose-Technik gibt, ist der am weitesten verbreitete Ansatz bei der Verwendung visueller Vergleich von mehreren Prognosen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen und wählen Sie unter den verschiedenen Vorhersage Methoden. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognosemethoden (unter Verwendung von zB Excel) aufzeichnen, wodurch ein visueller Vergleich erleichtert wird. Sie können die vorherigen Prognosen durch Glättungstechniken JavaScript verwenden, um die vergangenen Prognosewerte zu erhalten, die auf Glättungstechniken basieren, die nur einen einzelnen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden verwenden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuche und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzige exponentielle Glättung unterstreicht die kurzfristige Perspektive, die sie auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die eine kleinste Quadrate zu den historischen Daten passt (oder transformierte historische Daten), repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem grundlegenden Trend bedingt ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den letzten Trend. Die Parameter in Holts-Modell sind Pegel-Parameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist und der Trends-Parameter erhöht werden sollte, wenn die aktuelle Trendrichtung durch die kausalen Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose bietet. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert dem Ende der Zeitreihendaten hinzu und klicken Sie dann auf dieselbe Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für ein paar Mal wiederholen, um die benötigten Kurzzeitprognosen zu erhalten.