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 jetzt 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 Anhänger 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 einen 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.) Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnitte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Händler zu ermöglichen, bei geglätteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. 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 resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn für den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. 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 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 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 Them Subscribe to News Für die neuesten Erkenntnisse und Analysen verwenden Dank für die Anmeldung zu Investopedia Insights - News to Use. Home gtgt Inventory Accounting Themen Gleitende durchschnittliche Inventurmethode Gleitende durchschnittliche Inventory-Methode Überblick Unter der gleitenden durchschnittlichen Bestandsmethode Werden die durchschnittlichen Kosten der einzelnen Lagerbestandteile nach jedem Inventurkauf neu berechnet. Dieses Verfahren tendiert dazu, Inventarwerte und die Kosten der verkauften Waren zu erbringen, die zwischen denjenigen liegen, die unter der ersten In-First-Out-Methode (FIFO-Methode) und der LIFO-Methode (LIFO-Methode) abgewickelt werden. Dieser Mittelungsansatz wird als ein sicherer und konservativer Ansatz für die Berichterstattung der finanziellen Ergebnisse betrachtet. Die Berechnung ist die Gesamtkosten der gekauften Artikel geteilt durch die Anzahl der Artikel auf Lager. Die Kosten für die Beendigung des Inventars und die Kosten der verkauften Waren sind dann auf diese Durchschnittskosten festgelegt. Es werden keine Kostenschichten benötigt, wie es für die FIFO - und LIFO-Methoden erforderlich ist. Da sich die gleitenden Durchschnittskosten bei jedem Neukauf ändern, kann die Methode nur mit einem Perpetual-Inventory-Tracking-System verwendet werden, so dass ein solches System die aktuellen Bestände von Bestandsguthaben aufbewahrt. Sie können die gleitende durchschnittliche Bestandsmethode nicht verwenden, wenn Sie nur ein periodisches Inventarsystem verwenden. Da ein solches System nur am Ende jedes Abrechnungszeitraums Informationen sammelt und keine Aufzeichnungen auf der Ebene der einzelnen Einheiten verwaltet. Auch wenn Inventarbewertungen mit Hilfe eines Computersystems abgeleitet werden, ist es durch den Computer relativ einfach, Bestandsbewertungen mit dieser Methode kontinuierlich anzupassen. Umgekehrt kann es sehr schwierig sein, die gleitende Durchschnittsmethode zu verwenden, wenn Inventurdatensätze manuell beibehalten werden, da das klerikale Personal durch das Volumen der erforderlichen Berechnungen überwältigt würde. Moving Average Inventory Methode Beispiel Beispiel 1. ABC International hat 1.000 grüne Widgets auf Lager am Anfang des April, zu einem Preis pro Einheit von 5. Damit ist die Anfangsbestände-Balance der grünen Widgets im April 5.000. ABC kauft dann 250 zusätzliche greeen Widgets am 10. April für 6 jeder (insgesamt Kauf von 1.500), und weitere 750 grüne Widgets am 20. April für 7 jeweils (insgesamt Kauf von 5.250). In Abwesenheit von Verkäufen bedeutet dies, dass die gleitenden Durchschnittskosten pro Einheit Ende April 5,88 betragen würden, was als Gesamtkosten von 11.750 (5.000 beginnend 1.500 Anschaffungen 5.250 Anschaffungen) berechnet wird, Hand-Einheit zählen 2.000 grüne Widgets (1.000 Anfang Gleichgewicht 250 Einheiten gekauft 750 Einheiten gekauft). Somit waren die gleitenden Durchschnittskosten der grünen Widgets 5 pro Einheit zu Beginn des Monats und 5,88 am Ende des Monats. Wir werden das Beispiel wiederholen, aber jetzt mehrere Verkäufe. Denken Sie daran, dass wir den gleitenden Durchschnitt nach jeder Transaktion neu berechnen. Beispiel 2. ABC International hat ab Anfang April 1.000 grüne Widgets auf Lager, zu einem Preis von 5 Stück. Sie verkauft am 5. April 250 dieser Einheiten und erhebt eine Gebühr für die Kosten der verkauften Waren von 1.250 Wird als 250 Einheiten x 5 pro Einheit berechnet. Dies bedeutet, dass es jetzt 750 Einheiten auf Lager, zu einem Kosten pro Einheit von 5 und einem Gesamtbetrag von 3.750 Einheiten. ABC kauft dann 250 zusätzliche grüne Widgets am 10. April für jeweils 6 (insgesamt Kauf von 1.500). Die gleitenden Durchschnittskosten liegen nun bei 5,25, was als Gesamtkosten von 5.250 geteilt durch die noch vorhandenen 1.000 Einheiten berechnet wird. ABC verkauft dann 200 Einheiten am 12. April und zeichnet eine Gebühr auf die Kosten der verkauften Waren von 1.050, die als 200 Einheiten x 5,25 pro Einheit berechnet wird. Dies bedeutet, dass es jetzt 800 Einheiten auf Lager, zu einem Kosten pro Einheit von 5,25 und einer Gesamtkosten von 4.200. Schließlich kauft ABC weitere 750 grüne Widgets am 20. April für je 7 (insgesamt Kauf von 5.250). Am Ende des Monats betragen die gleitenden Durchschnittskosten pro Einheit 6,10, die als Gesamtkosten von 4 200 5 250 berechnet werden, geteilt durch die insgesamt verbleibenden Einheiten von 800 750. Im zweiten Beispiel beginnt ABC International den Monat mit einer 5.000 Beginnend Balance der grünen Widgets zu einem Preis von 5 jeder verkauft 250 Einheiten zu einem Preis von 5 am 5. April, revidiert seine Stückkosten auf 5,25 nach einem Kauf am 10. April verkauft 200 Einheiten zu einem Preis von 5,25 am 12. April und Schließlich korrigiert seine Einheit Kosten auf 6,10 nach einem Kauf am 20. April. Sie können sehen, dass die Kosten pro Einheit ändert sich nach einem Inventar zu kaufen, aber nicht nach einem Inventar zu verkaufen. TRADINGSIM DAY TRADING BLOG Wie man mit dem Simple Moving Average 156 Flares Twitter handeln 0 Facebook 153 Google 3 156 Flares 215 Also, was ist der einfache gleitende Durchschnitt Sobald Sie beginnen, schälen die Zwiebel, ist der einfache gleitende Durchschnitt alles andere als einfach. Dieser Artikel behandelt eine Vielzahl von Themen, um nur einige zu nennen, wir werden die einfache gleitende Durchschnittsformel, die gängigen gleitenden Durchschnittswerte (5, 10, 200), einige reale, gleitende Durchschnittsbeispiele und wie einige Crossover-Strategien diskutieren. Es gibt ein paar zusätzliche Ressourcen möchte ich darauf hinweisen, bevor Sie mit dem Artikel (1) Trading Simulator (Sie müssen praktizieren, was Sie gelernt haben) und (2) zusätzliche gleitende durchschnittliche Artikel, um ein breiteres Verständnis der Mittelwerte zu erhalten (Exponential Moving Average, dreifach exponentiell gleitender Durchschnitt). Einfache gleitende Durchschnittsformel Der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) ist der grundlegendste der gleitenden Durchschnittswerte für den Handel. Die einfache gleitende Durchschnittsformel wird berechnet, indem der durchschnittliche Schlusskurs einer Aktie über die letzten x Perioden genommen wird. Werfen wir einen Blick auf eine einfache gleitende durchschnittliche Beispiel mit MSFT. Die letzten fünf Schlusskurse für MSFT sind: Um die einfache gleitende Durchschnittsformel zu berechnen, teilen Sie die Summe der Schlusskurse und dividieren sie durch die Anzahl der Perioden. 5-Tage SMA 143.24 / 5 28.65 Beliebte Einfache Moving Averages In der Theorie gibt es eine unendliche Anzahl von einfachen gleitenden Durchschnitten. Wenn Sie denken, Sie werden kommen mit einigen seltsamen 46 SMA auf dem Markt zu schlagen, lassen Sie mich aufhören Sie jetzt. Es ist wichtig, die gebräuchlichsten SMAs zu verwenden, da diese die Mehrheit der Händler auf einer täglichen Basis verwenden werden. Während ich nicht befürworte, Sie folgen alle anderen, ist es wichtig zu wissen, was andere Händler sind auf der Suche nach Hinweisen. Im Folgenden sind die häufigsten SMAs auf dem Markt: 5 - SMA - Für den Hyper-Händler. Diese kurze von einem SMA wird Ihnen ständig Signale geben. Der beste Einsatz eines 5-SMA ist als Handelsauslöser in Verbindung mit einer längeren SMA-Periode. 10-SMA - beliebt bei den kurzfristigen Händlern. Große Schwunghändler und Tageshändler. 20-SMA - die letzte Station auf dem Bus für kurzfristige Händler. Über 20-SMA Sie sind im Grunde auf der Suche nach primären Trends. 50-SMA - nutzen Sie den Trader zu mittelfristigen Trends zu messen. 50 Periode einfach gleitenden Durchschnitt 200-SMA - Willkommen in der Welt der langfristigen Trendfolger. Die meisten Anleger werden für eine Kreuzung über oder unter diesem Durchschnitt zu repräsentieren, wenn die Aktie in einem zinsbullischen oder bärischen Trend ist zu suchen. 200 Perioden einfachen gleitenden Durchschnitt Grundregeln für den Handel mit der SMA Die meisten Händler werden Ihnen sagen, einfach zu handelnden durchschnittlichen Crossover von und die Gewinne fallen vom Himmel fallen. Nun, leider ist das nicht richtig. Oft werden die Bestände über oder unter gleitenden Durchschnittswerten ticken, um nur in der Primärrichtung fortzufahren. Dies wird Sie auf der falschen Seite des Marktes verlassen und auf Ihre Positionen. Im Folgenden sind ein paar Möglichkeiten, um Geld zu handeln, die SMA. Gehen mit dem primären Trend Suchen Sie nach Beständen, die nach oben oder unten stark brechen Übernehmen Sie die folgenden SMAs 5,10,20,40,200, um zu sehen, welche Einstellung den Preis am besten enthält Wenn Sie die richtige SMA identifiziert haben, warten Sie, bis der Preis getestet wird Die SMA erfolgreich und suchen Sie nach Preis-Bestätigung, dass die Aktie wieder in die Richtung der primären Trend Geben Sie den Handel auf der nächsten bar Fade den primären Trend mit zwei einfachen Moving Averages Suchen Sie Aktien, die brechen aus nach oben oder unten stark Wählen Sie zwei einfache gleitende Durchschnitte (ZB 5 und 10) Vergewissern Sie sich, dass der Preis die 5 SMA oder 10 SMA nicht übermäßig in den letzten 10 Takten berührt hat. Warten Sie, bis der Preis über oder unter beiden gleitenden Durchschn Primären Trend auf der gleichen Bar Geben Sie den Handel auf der nächsten bar Real-Life-Beispiel gehen mit dem primären Trend mit dem SMA Der einfache gleitende Durchschnitt ist wahrscheinlich eine der grundlegendsten Formen der technischen Analyse. Auch harte Kern grundlegenden Jungs haben ein oder zwei Dinge über den Indikator zu sagen. Ein Trader muss vorsichtig sein, da es unbegrenzte Anzahl von Mitteln, die Sie verwenden können und dann werfen Sie die mehrere Zeitrahmen in der Mischung und Sie haben wirklich eine chaotische Karte. Unten ist ein Play-by-Play für die Verwendung eines gleitenden Durchschnitt auf einer Intraday-Chart. Im nachfolgenden Beispiel werden wir uns nach dem Anlegen einer Long-Position auf die rechte Seite des Trends halten. Die folgende Tabelle ist von TIBCO (TIBX) am 24. Juni 2011. Simple Moving Average Beispiel Beachten Sie, wie die Aktie hatte einen Ausbruch auf der offenen und geschlossen in der Nähe der Höhe des Leuchters. Ein Breakout Trader würde dies als Gelegenheit nutzen, um auf den Zug zu springen und ihre Haltestelle unter dem Tiefpunkt der Eröffnungskerze zu stellen. An diesem Punkt können Sie den gleitenden Durchschnitt verwenden, um die Stärke des aktuellen Trends zu messen. In diesem Diagramm Beispiel verwenden wir die 10-Periode einfachen gleitenden Durchschnitt. Einfache Moving Average - Wann zu verkaufen Jetzt mit Blick auf die Tabelle oben, wie Sie denken, Sie hätten wissen müssen, um auf der 26,40-Ebene mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt Lassen Sie mich Ihnen helfen, hier zu verkaufen. Du hättest keine Ahnung gehabt. Weit zu viele Händler haben versucht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, um die genauen Verkaufs - und Kaufpunkte auf einem Diagramm vorherzusagen. Ein Trader könnte in der Lage, diese aus mit mehreren Durchschnitten für Trigger zu ziehen, aber ein Durchschnitt allein wird nicht genug sein. So sparen Sie sich die Zeit und Kopfschmerzen und verwenden Sie die Mittelwerte, um die Stärke der Bewegung zu bestimmen. Sehen Sie sich nun das Diagramm an. Siehst du, wie das Diagramm beginnt, um zu rollen, während der Durchschnitt beginnt, sich zu verflachen. Ein Breakout Trader möchte sich von dieser Art von Aktivität fernhalten, da das Geld in diesem Beispiel wächst, wenn die Aktie im Preis steigt. Jetzt wieder, wenn Sie auf dem Kreuz nach unten durch den Durchschnitt zu verkaufen waren, kann dies einige der Zeit arbeiten, aber im Laufe der Zeit werden Sie am Ende verlieren Geld, nachdem Sie Faktor in Provisionen. Wenn Sie nicht glauben mir, versuchen Sie einfach kaufen und verkaufen auf, wie die Preis-Chart kreuzt oder unter einem einfachen gleitenden Durchschnitt basiert. Denken Sie daran, wenn es so einfach war, würde jeder Händler in der Welt Geld zu machen Hand über Faust. Flat Simple Moving Average Ermöglicht einen weiteren Blick auf den einfachen gleitenden Durchschnitt und den primären Trend. Das nenne ich das heilige Gralsetup. Dies ist das Setup, das Sie in Büchern und Seminaren sehen werden. Kaufen Sie einfach auf dem Breakout und verkaufen, wenn die Aktie kreuzt unter dem Preis Aktion. Die unten stehende ist eine Intraday-Chart der Sina Corporation (SINA) vom 24. Juni 2011. Schauen Sie, wie die Preis-Chart bleibt sauber über dem 20-Periode einfach gleitenden Durchschnitt. Einfache Moving Average - perfektes Beispiel Isnt, dass ein schönes Diagramm Sie kaufen auf dem offenen bei 80 und verkaufen auf der Nähe bei 92. Eine schnelle 15 Gewinn an einem Tag und Sie didnt haben, um einen Finger zu heben. Das Gehirn ist eine komische Sache. Ich erinnere mich, ein Diagramm wie dieses zu sehen, als ich zuerst im Handel begann und dann würde ich die Einrichtung kaufen, die die Morgenaktivität zusammenbrachte. Ich würde für die gleiche Art von Volumen und Preis-Aktion zu suchen, nur um später im Gesicht von der Realität geschmettert werden, wenn mein Spiel nicht Trend auch. Dies ist die wahre Herausforderung mit dem Handel, was gut funktioniert auf einem Diagramm, wird nicht gut auf der anderen Seite. Denken Sie daran, die 20-SMA funktionierte gut in diesem Beispiel, aber Sie können nicht ein Geld machen System aus einem Spiel. Real-Life-Beispiel geht gegen den primären Trend mit dem SMA Eine andere Möglichkeit, mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt zu handeln, ist, dem Trend entgegenzuwirken. Eines der Spiele mit höherer Wahrscheinlichkeit ist, Lückenbewegungen entgegenzuwirken. Es gab eine Reihe von Studien über Lücken. Abhängig von der Periode an der Börse (60s flache Linie, späte 90er Boom oder Volatilität der 2000er Jahre) ist es eine sichere Annahme, dass Lücken füllen 50 der Zeit. Eine weitere Validierung ein Händler verwenden können, wenn gehen Zähler ist eine enge unter oder über den einfachen gleitenden Durchschnitt. Im Beispiel unten hatte FSLR eine solide Lücke von 4. Nach der Lücke entwickelte sich die Aktie stark. Sie müssen sehr vorsichtig sein mit Zähler Ansätze. Wenn Sie auf der falschen Seite des Handels sind, werden Sie und andere mit Ihrer Position der Treibstoff für das nächste Bein sein. Lässt schneller Vorlauf ein paar Stunden auf der Karte. FSLR Short Trend Wann immer Sie kurz gehen und die Aktien wenig zu erholen und / oder die Volatilität trocknet, sind Sie an einem guten Ort. Beachten Sie, wie FSLR senken unteren den ganzen Tag nicht in der Lage, einen Kampf. Jetzt können wir vorspringen einen Tag bis zum 1. Juli 2011 und erraten, was passiert Sie haben es, die Lücke gefüllt. FSLR Gap gefüllt Einfache Moving Average Crossover-Strategie Die gleitenden Durchschnitte von selbst geben Ihnen eine große Roadmap für den Handel der Märkte. Aber was ist mit gleitenden durchschnittlichen Crossover als Auslöser für die Eingabe und Schließung von Geschäften. Lassen Sie mich eine klare Haltung zu diesem und sagen Im nicht ein Fan für diese Strategie. Zuerst der gleitende Durchschnitt für sich selbst ist ein nachlaufender Indikator, jetzt Sie Schicht in der Idee, dass Sie für eine nachlaufende Indikator warten müssen, um einen anderen Nachlaufindikator zu überschreiten ist einfach zu viel Verzögerung für mich. Wenn Sie sich im Web eine der beliebtesten einfachen gleitenden Durchschnitte, um mit einem Crossover-Strategie verwenden, ist die 50 und 200 Tag. Wenn der 50 einfache gleitende Durchschnitt über dem 200 einfachen gleitenden Durchschnitt kreuzt, erzeugt er ein goldenes Kreuz. Umgekehrt, wenn die 50 einfachen gleitenden Durchschnitt kreuzt unter dem 200 einfachen gleitenden Durchschnitt kreiert es ein Todeskreuz. Ich erwähne nur, so dass Sie wissen, die Einrichtung, die möglicherweise für langfristige Investitionen. Da Tradingsim konzentriert sich auf den täglichen Handel lassen Sie mich zumindest durch einige grundlegende Crossover-Strategien laufen. Moving Durchschnittliche Crossovers und Day Trading Zwei einfache Moving Average Crossover Frühe in meiner Trading-Karriere und wenn ich früh sagen, ich meine die ersten paar Monate, hatte ich die helle Idee der Verwendung einer gleitenden durchschnittlichen Strategie, um mir neue gefunden Reichtum. Ich setzte mich auf die 5 und 10 Periode SMAs und einfach gekauft, wie die 5 überquerte die 10 und verkauft kurz, wenn die 5 überquerte unter dem 10. Ich dachte, ich war wirklich fortgeschritten, wenn ich beschlossen, nicht nur dieses System blind verwenden, sondern zu laufen Diese Analyse auf Bestände, die die besten Ergebnisse hatten. Wie Sie sich vorstellen können, über die Langstrecke begann ich, Geld zu verlieren. Ich bin aus Thema, ich glaube, ich habe schon klar, ich bin kein Fan von gleitenden durchschnittlichen Crossover. Also, reden wir mit zwei einfachen Mitteln. Das erste, was zu wissen ist, dass Sie zwei gleitende Durchschnitte auswählen wollen, sind irgendwie miteinander verwandt. Zum Beispiel ist 10 die Hälfte von 20. Oder die 50 und 200 sind die beliebtesten gleitenden Durchschnitte für längerfristige Investoren. Die zweite Sache kommt, um den Auslöser für den Handel mit gleitenden durchschnittlichen Crossover zu verstehen. Ein Kauf - oder Verkaufssignal wird ausgelöst, sobald der kleinere gleitende Durchschnitt über oder unter dem größeren gleitenden Durchschnitt liegt. Kaufen Sie auf einem Kreuz oben Im untengenannten Diagrammbeispiel von Apple vom 4/9/2013 Apple das 10 Periode SMA kreuzte über dem 20 Periode SMA. Sie werden feststellen, dass die Aktie hatte eine schöne Intraday-Lauf von 424 bis 428,50 Isnt, dass nur ein schönes Diagramm Die 10 Periode SMA ist die rote Linie und die blaue ist die 20-Periode. In diesem Beispiel würden Sie gekauft haben, sobald die rote Linie über dem Blau geschlossen, die Ihnen einen Einstiegspunkt etwas über 424 gegeben hätte. Verkaufen ein Cross Down Lets werfen einen Blick, wenn ein Verkauf Aktion ausgelöst wird. In diesem Beispiel wurde eine Verkaufsaktion ausgelöst, wenn die Aktie am 15.4.2013 aufgelöst wurde. Jetzt in beiden diesen Beispielen werden Sie feststellen, wie das Lager bequem in die gewünschte Richtung mit sehr wenig Reibung ging. Nun, dies ist die weiteste Sache aus der Realität. Wenn Sie sich die gleitenden durchschnittlichen Crossover auf einem beliebigen Symbol betrachten, werden Sie mehr falsche und seitliche Signale als High Returns feststellen. Dies liegt daran, die meisten der Zeit Aktien auf der Oberfläche bewegen sich in einem zufälligen Muster. Denken Sie daran, Menschen, ist es die Aufgabe der großen Geld-Spieler zu fälschen Sie bei jeder Runde, um Sie von Ihrem Geld zu trennen. Mit dem Aufstieg von Hedgefonds und automatisierten Handelssystemen. Für jedes saubere Crossover-Spiel finde ich, kann ich wahrscheinlich zeigen Sie ein weiteres Dutzend oder mehr, die nicht gut spielen. Dies ist auch der Grund, warum ich nicht empfehlen, die Crossover-Strategie als ein echtes Mittel, um Geld zu machen Tag den Handel der Märkte. Zusammenfassung Wenn Sie havent bereits es herausgefunden haben, ist der einfache gleitende Durchschnitt kein Indikator, den Sie als eigenständiger Auslöser verwenden können. Nun, das bedeutet nicht, dass die Indikator kann nicht ein großes Werkzeug für die Überwachung der Richtung eines Trends oder helfen Sie bestimmen, wenn der Markt wird müde, nachdem eine impulsive bewegen. Denken Sie, wenn die SMA als ein sehr einfacher Kompass. Wenn Sie detaillierte Koordinaten benötigen, benötigen Sie andere Werkzeuge, aber Sie haben zumindest eine Vorstellung davon, wo Sie sich befinden. Ich bin Mitbegründer von Tradingsim und ein IT-Spezialist, der sich auf Großsyste - me-Integrationsprojekte spezialisiert hat. Ich habe die Märkte seit 2000 aktiv gehandelt und glaube, dass echte handelnde Beherrschung von der Praxis kommt. Wenn ich nicht an einer neuen Handelsstrategie arbeite, genieße ich, Zeit mit meiner Frau und kids. OR-Anmerkungen zu verbringen. ODER-Anmerkungen sind eine Reihe einleitende Anmerkungen über Themen, die unter die breite Überschrift des Feldes der Operationsforschung (ODER) fallen. Sie wurden ursprünglich von mir in einer einleitenden ODER-Kurs Ich gebe am Imperial College verwendet. Sie stehen nun für alle Studenten und Lehrer zur Verfügung, die an den folgenden Bedingungen interessiert sind. Eine vollständige Liste der Themen in OR-Notes finden Sie hier. Prognosebeispiel Prognosebeispiel 1996 UG-Prüfung Die Nachfrage nach einem Produkt in den letzten fünf Monaten ist nachfolgend dargestellt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Verwenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,9, um eine Prognose für die Nachfrage nach Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Welche dieser beiden Prognosen bevorzugen Sie und warumSolution Die zwei Monate Gleitender Durchschnitt für die Monate zwei bis fünf ist gegeben durch: Die Prognose für Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 5 m 5 2350. Bei Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,9 erhalten wir: Bevor die Prognose für Monat 6 nur der Durchschnitt für Monat 5 ist M 5 2386 Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir für den gleitenden Durchschnitt MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup2 / 3 16,67 und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,9 MSD (13 - 17 ) Sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup2 / 4 10.44 Insgesamt sehen wir, dass die exponentielle Glättung die besten Prognosen für einen Monat liefert, da sie eine niedrigere MSD aufweist. Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung erzeugt wurde. Prognosebeispiel 1994 UG-Prüfung Die folgende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Geschäft für die letzten 7 Monate. Berechnen Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben. Was würden Sie Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat acht Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,1, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat acht abzuleiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat acht bevorzugen Sie und warum Der Ladenbesitzer glaubt, dass Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken umschalten. Erläutern Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und die Daten anzeigen können, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung stattfindet oder nicht. Lösung Der zweimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben ist gegeben durch: Die Prognose für Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 7 m 7 46. Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,1 Erhalten wir: Wie vorher ist die Prognose für Monat acht nur der Durchschnitt für Monat 7 M 7 31.11 31 (da wir nicht fraktionierte Nachfrage haben können). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt und für die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,1 Insgesamt sehen wir, dass die zwei Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat prognostiziert, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch die zwei Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Switching zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozeßmodell verwenden, bei dem die Zustandsmarken verwendet werden, und wir müssten anfängliche Zustandsinformationen und Kundenvermittlungswahrscheinlichkeiten (von Umfragen) benötigen. Wir müssten das Modell auf historischen Daten laufen lassen, um zu sehen, ob wir zwischen dem Modell und dem historischen Verhalten passen. Prognosebeispiel 1992 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Rasierklinge in einem Geschäft für die letzten neun Monate. Berechnen Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate drei bis neun. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 10 Verwenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie und warum Lösung Der dreimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vorher, dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 M 9 20,33. Die Prognose für den Monat 10 ist daher 20. Die Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,3 ergibt sich wie folgt: Nach wie vor ist die Prognose für Monat 10 nur der Durchschnitt für Monat 9 M 9 18,57 19 (wie wir Kann nicht gebrochene Nachfrage). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt und für die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,3 Insgesamt sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, wie es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die durch die drei Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Prognosebeispiel 1991 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgeräten in einem Kaufhaus in den letzten zwölf Monaten. Berechnen Sie die vier Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate 4 bis 12. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 13 Wenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat 13 ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat 13 lieber und warum Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt werden, können die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen Lösung Der viermonatige Gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch: m 4 (23 19 15 12) / 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) / 4 21 m 6 (30 27 23 19) / 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) / 4 28 m 8 (33 32 30 27) / 4 30,5 m 9 37 33 32 30) / 4 33 m 10 (41 37 33 32) / 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) / 4 40 m 12 (58 49 41 37) / 4 46,25 Die Prognose für den 13. Monat ist nur der Umzug Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 46,25. Die Prognose für den Monat 13 ist also 46. Wenn wir eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2 anwenden, erhalten wir: Wie vorher ist die Prognose für den Monat 13 nur der Durchschnitt für den Monat 12 M 12 38,618 39 (wie wir Kann nicht gebrochene Nachfrage). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt und für die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,2 Insgesamt sehen wir, dass die vier Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, wie es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch die vier Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Saisonale Nachfrage Werbung Preisänderungen, sowohl diese Marke und andere Marken allgemeine wirtschaftliche Situation neue Technologie Prognosebeispiel 1989 UG-Prüfung Die folgende Tabelle zeigt die Nachfrage für eine bestimmte Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Berechnen Sie für jeden Monat einen Sechsmonatsdurchschnitt. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 13 Verwenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,7, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat 13 ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum Solution Jetzt können wir nicht berechnen Sechsmonatsdurchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab Monat 6 berechnen. Daher haben wir: m 6 (34 32 30 29 31 27) / 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) / 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) / 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) / 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) / 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) / 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) / 6 38.17 Die Vorhersage für den Monat 13 Ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 38,17. Daher ist die Prognose für den 13. Monat 38. Wenn wir eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstanten von 0,7 anwenden, erhalten wir:
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