Exponential Gewichtet Gleitender Durchschnitt Beispiel

Erforschung der exponentiell gewichteten beweglichen durchschnittlichen Volatilität ist die häufigste Maßnahme des Risikos, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen. In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität berechnet. (Um diesen Artikel zu lesen, siehe Volatilität verwenden, um zukünftiges Risiko zu beurteilen.) Wir haben Googles aktuelle Aktienkursdaten verwendet, um die tägliche Volatilität auf der Grundlage von 30 Tagen Lagerbestand zu berechnen. In diesem Artikel werden wir die einfache Volatilität verbessern und den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA) diskutieren. Historische Vs. Implizite Volatilität Zuerst können wir diese Metrik in ein bisschen Perspektive bringen. Es gibt zwei breite Ansätze: historische und implizite (oder implizite) Volatilität. Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit Prolog ist, messen wir die Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktiv ist. Implizite Volatilität hingegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält. (Für verwandte Lesung siehe die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Wenn wir uns nur auf die drei historischen Ansätze konzentrieren (links oben), haben sie zwei Schritte gemeinsam: Berechnen Sie die Reihe der periodischen Renditen Bewerben Sie ein Gewichtungsschema Zuerst haben wir Berechnen Sie die periodische Rückkehr. Das ist typischerweise eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rückkehr in kontinuierlich zusammengesetzten Begriffen ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. h. Preis heute geteilt durch den Preis gestern und so weiter). Dies führt zu einer Reihe von täglichen Renditen, von u i zu u i-m. Je nachdem wie viele Tage (m Tage) wir messen. Das bringt uns zum zweiten Schritt: Hier unterscheiden sich die drei Ansätze. In dem vorherigen Artikel (mit Volatility To Gauge Future Risk), haben wir gezeigt, dass unter ein paar akzeptablen Vereinfachungen, die einfache Varianz ist der Durchschnitt der quadrierten Renditen: Beachten Sie, dass dies summiert jede der periodischen Renditen, dann teilt diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen (m). Also, es ist wirklich nur ein Durchschnitt der quadratischen periodischen Rückkehr. Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben. Wenn also Alpha (a) ein Gewichtungsfaktor ist (speziell 1 m), dann sieht eine einfache Varianz so aus: Die EWMA verbessert sich auf einfache Abweichung Die Schwäche dieses Ansatzes ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht verdienen. Gestern (sehr neuere) Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als die letzten Monate zurück. Dieses Problem wird durch die Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts (EWMA) behoben, bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz haben. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein. Der als Glättungsparameter bezeichnet wird. Lambda muss kleiner als eins sein. Unter dieser Bedingung wird anstelle von gleichen Gewichten jede quadrierte Rendite mit einem Multiplikator wie folgt gewichtet: Zum Beispiel neigt RiskMetrics TM, ein Finanzrisikomanagement-Unternehmen, dazu, ein Lambda von 0,94 oder 94 zu verwenden. In diesem Fall ist das erste ( (1 - 0,94) (94) 0 6. Die nächste quadratische Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5,64. Und das dritte vorherige Tagegewicht ist gleich (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Das ist die Bedeutung von Exponential in EWMA: jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator (d. h. Lambda, der kleiner als eins sein muss) des vorherigen Tagegewichts. Dies stellt eine Varianz sicher, die gewichtet oder voreingenommen auf neuere Daten ist. (Um mehr zu erfahren, schau dir das Excel-Arbeitsblatt für Googles-Volatilität an.) Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google ist unten dargestellt. Die einfache Volatilität wirkt effektiv jede periodische Rendite um 0,196, wie in Spalte O gezeigt (wir hatten zwei Jahre täglich Kursdaten, das sind 509 tägliche Renditen und 1509 0,196). Aber beachten Sie, dass Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5.64, dann 5.3 und so weiter zuteilt. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Denken Sie daran: Nachdem wir die ganze Serie (in Spalte Q) zusammengefasst haben, haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist. Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und EWMA im Googles-Fall Sein signifikant: Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2,4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1,4 (siehe die Kalkulationstabelle für Details). Anscheinend hat sich die Googles-Volatilität in jüngster Zeit niedergelassen, eine einfache Varianz könnte künstlich hoch sein. Heutige Varianz ist eine Funktion von Pior Days Variance Youll bemerken wir brauchten, um eine lange Reihe von exponentiell abnehmenden Gewichten zu berechnen. Wir werden die Mathematik hier nicht machen, aber eines der besten Features der EWMA ist, dass die ganze Serie bequem auf eine rekursive Formel reduziert: Rekursive bedeutet, dass heutige Varianzreferenzen (d. h. eine Funktion der vorherigen Tagesabweichung) ist. Sie finden diese Formel auch in der Kalkulationstabelle, und sie erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung Es heißt: Die heutige Varianz (unter EWMA) ist gleichbedeutend mit der vulkanischen Varianz (gewichtet durch Lambda) plus gestern quadrierte Rückkehr (gewogen von einem Minus Lambda). Beachten Sie, wie wir nur zwei Begriffe zusammenfügen: gestern gewichtete Varianz und gestern gewichtet, quadratische Rückkehr. Dennoch ist Lambda unser Glättungsparameter. Ein höheres Lambda (z. B. RiskMetrics 94) zeigt einen langsamen Abfall in der Serie an - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Serie haben und sie werden langsamer abfallen. Auf der anderen Seite, wenn wir das Lambda reduzieren, zeigen wir einen höheren Zerfall an: die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. (In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, also kannst du mit seiner Empfindlichkeit experimentieren). Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung eines Bestandes und die häufigste Risikometrität. Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz. Wir können die Abweichung historisch oder implizit (implizite Volatilität) messen. Wenn man historisch misst, ist die einfachste Methode eine einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Abweichung ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht bekommen. So stehen wir vor einem klassischen Kompromiss: Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch entfernte (weniger relevante) Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) verbessert die einfache Varianz durch die Zuordnung von Gewichten zu den periodischen Renditen. Auf diese Weise können wir beide eine große Stichprobengröße verwenden, aber auch ein größeres Gewicht auf neuere Renditen geben. (Um ein Film-Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionic Turtle.) Gewichtete 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 Mittelwertes (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion. Der Eröffnungs - oder Schlussbestandspreis, ist nicht genug, auf die für die ordnungsgemäße Vorhersage des Kaufs oder der Verkaufssignale der MAs Crossover-Aktion abzusehen ist. Um dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten nunmehr die aktuellsten Preisdaten mit dem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) zu. (Erfahren Sie mehr bei der Erforschung der exponentiell gewogenen bewegten Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages und multiplizieren diese Zahl um 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag für acht und so weiter zum ersten der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand out.) Viele Techniker sind festgläubig in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt. Vielleicht kommt die beste Erklärung von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht vom New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt adressiert beide Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anpassen, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tage Preis, die zu einem Prozentsatz der vorherigen Tage Wert hinzugefügt wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagepreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, der zu den vorherigen Tagen Gewicht von 90 (.90) hinzugefügt wird. Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem man den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete Moving Average Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im August 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Periode, hat definitive 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 unterging. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres heruntergekommenes Bein, das die Techniker eigentlich erwarten. Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte es wieder auf den Boden bei 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index um 1.961.46, und Techniker begannen, institutionelle Fondsmanager zu sehen, die anfangen, einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen aufzuheben. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Envelopes: Verfeinern eines beliebten Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Moving Averages - Einfache und exponentielle Moving Averages - Einfache und exponentielle Einführung Moving Mittelwerte glatt die Preisdaten zu einem Trend folgen Indikator. Sie prognostizieren nicht die Preisrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Umzugsdurchschnitte verzögern, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen glatte Preis-Aktion und filtern die Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays wie Bollinger Bands. MACD und der McClellan Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind der Simple Moving Average (SMA) und der Exponential Moving Average (EMA). Diese gleitenden Durchschnitte können genutzt werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder mögliche Unterstützungs - und Widerstandsniveaus zu definieren. Hier ist ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA darauf: Einfache bewegliche Durchschnittsberechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird durch die Berechnung des Durchschnittspreises einer Sicherheit über eine bestimmte Anzahl von Perioden gebildet. Die meisten gleitenden Durchschnitte basieren auf Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die Fünf-Tage-Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, da neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt einfach die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Durchschnitts sinkt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Mittels setzt sich fort, indem er den ersten Datenpunkt (12) fällt und den neuen Datenpunkt (17) addiert. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen Zeitraum von drei Tagen steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Mittelwert knapp unter dem letzten Preis liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies bewirkt, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle Verschiebung Durchschnittliche Berechnung Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Die Gewichtung, die auf den jüngsten Preis angewendet wird, hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Zuerst berechnen Sie den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwann anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als vorhergehende Periode verwendet wird039s EMA in der ersten Berechnung. Zweitens berechnen Sie den Gewichtungsmultiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel gilt für eine 10-tägige EMA. Ein 10-stelliger exponentieller gleitender Durchschnitt gilt eine 18,18 Gewichtung auf den letzten Preis. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Punkte-EMA wendet ein 9,52-Gewicht auf den letzten Preis an (2 (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr als die Gewichtung für den längeren Zeitraum ist. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA wünschen, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume umzuwandeln und diesen Wert als den EMA039s-Parameter einzugeben: Unten ist ein Tabellenkalkulationsbeispiel für einen 10-tägigen, einfachen gleitenden Durchschnitt und einen 10- Tag exponentieller gleitender Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind einfach und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, wenn neue Preise verfügbar sind und die alten Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) in der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die normale Formel. Weil eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird ihr wahrer Wert erst 20 Jahre später realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund der kurzen Rückblickzeit von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss des einfachen gleitenden Durchschnittes 20 Perioden hat, um zu zerstreuen. StockCharts geht zurück mindestens 250-Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig zerstreut sind. Der Lag-Faktor Je länger der gleitende Durchschnitt, desto mehr die Lag. Ein 10-tägiger, exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise ganz genau verkleinern und kurz nach dem Preis drehen. Kurze bewegte Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozean-Tanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Preisbewegung für einen 100-tägigen gleitenden Durchschnitt, um den Kurs zu wechseln. Die obige Grafik zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA genau nach den Preisen und einem 100-Tage-SMA-Schleifen höher. Sogar mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-Tage-SMA den Kurs und ging nicht ab. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Lagfaktor geht. Einfache vs exponentielle Verschiebungsdurchschnitte Auch wenn es deutliche Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten gibt, ist man nicht unbedingt besser als die andere. Exponentielle gleitende Durchschnitte haben weniger Verzögerung und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und die jüngsten Preisänderungen. Exponentielle gleitende Durchschnitte werden sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten drehen. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solche können einfache gleitende Durchschnitte besser geeignet sein, um Unterstützung oder Widerstand Ebenen zu identifizieren. Die Verschiebung der durchschnittlichen Präferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die folgende Grafik zeigt IBM mit dem 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in grün. Beide erreichten Ende Januar, aber der Rückgang der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA tauchte Mitte Februar auf, aber die SMA setzte sich bis Ende März fort. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA auftauchte. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Durchschnitts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze bewegte Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere gleitende Durchschnitte entscheiden, die sich über 20-60 Perioden erstrecken könnten. Langfristige Investoren bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt ist vielleicht der beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt für den mittelfristigen Trend sehr beliebt. Viele Chartisten verwenden die 50-Tage - und 200-Tage-Gruppendurchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10-tägiger gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit sehr beliebt, weil es leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen hinzugefügt und den Dezimalpunkt verschoben. Trend Identifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Durchschnitten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem einzelnen ab. In diesen Beispielen werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Durchschnitte verwendet. Der Begriff Gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender gleitender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen zunehmen. Ein fallender gleitender Durchschnitt zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt fallen. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein fallender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Die obige Grafik zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Mittelwerte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-tägige EMA hat sich im November 2007 und wieder im Januar 2008 abgelehnt. Beachten Sie, dass es einen Rückgang der Rückkehr in die Richtung dieses gleitenden Durchschnittes gab. Diese nacheilenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nachdem sie auftreten (im schlimmsten Fall). MMM setzte sich im März 2009 fort und stieg dann 40-50 an. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA erst nach diesem Anstieg auftauchte. Sobald es so war, fuhr MMM in den nächsten zwölf Monaten weiter an. Durchgehende Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Double Crossovers Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Crossover-Signale zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Übergänge beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System mit einer 5-tägigen EMA und 35-Tage-EMA wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-Tage-SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Ein bullish crossover tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies ist auch als goldenes Kreuz bekannt. Eine bärige Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies ist bekannt als ein totes Kreuz. Durchgehende durchschnittliche Crossover produzieren relativ späte Signale. Schließlich verwendet das System zwei nacheilende Indikatoren. Je länger die gleitenden Mittelperioden sind, desto größer ist die Verzögerung der Signale. Diese Signale funktionieren gut, wenn ein guter Trend greift. Allerdings wird ein gleitendes durchschnittliches Crossover-System in der Abwesenheit eines starken Trends viele Peitschen produzieren. Es gibt auch eine Triple-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte umfasst. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Durchschnitte überschreitet. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-tägige, 10-tägige und 20-tägige gleitende Durchschnitte beinhalten. Die Grafik oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-Tage EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden durchschnittlichen Crossover hätte drei Whipsaws zu einem guten Handel geführt. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber das dauerte nicht lange, als die 10-Tage nach oben Mitte (2) zurückblieben. Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste Baisse Crossover im Januar (3) trat in der Nähe Ende November Preisniveau, was zu einer anderen Whipsaw. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-tägige EMA über die 50-Tage ein paar Tage später (4) zurückging. Nach drei schlechten Signalen zeigte das vierte Signal einen starken Zug, als die Aktie über 20 vorrückte. Es gibt zwei Takeaways hier. Zuerst sind Crossover anfällig für peitschen. Ein Preis - oder Zeitfilter kann angewendet werden, um Whipsaw zu verhindern. Trader könnten verlangen, dass die Crossover bis 3 Tage vor dem Handeln oder verlangen die 10-Tage-EMA, um über die 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor dem Handeln zu bewegen. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Crossover zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD dreht sich positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Preis-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um prozentuale Unterschiede zu zeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten übereinstimmen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit der 50-Tage-EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.2001). Es gab vier gleitende durchschnittliche Übergänge über einen Zeitraum von 2 12 Jahren. Die ersten drei führten zu Whipsaws oder schlechten Trades. Eine anhaltende Tendenz begann mit dem vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Noch einmal, gleitende durchschnittliche Übergänge funktionieren gut, wenn der Trend stark ist, aber produzieren Verluste in der Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossovers Moving-Mittelwerte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn sich die Preise über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Ein bärisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preisübergänge können kombiniert werden, um im größeren Trend zu handeln. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise bereits über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde im Einklang mit dem größeren Trend handeln. Zum Beispiel, wenn der Preis über dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Preis über den 50-Tage-Gleitender Durchschnitt geht. Offensichtlich würde ein Umzug unter dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt einem solchen Signal vorausgehen, aber solche bärigen Kreuze würden ignoriert werden, weil der größere Trend auf ist. Ein bärisches Kreuz würde einfach einen Pullback in einem größeren Aufwärtstrend vorschlagen. Eine Kreuzung über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Aufschwung der Preise und die Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Grafik zeigt Emerson Electric (EMR) mit der 50-Tage-EMA und 200-Tage-EMA. Die Aktie bewegte sich oben und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unter der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise sind schnell über die 50-Tage-EMA zurückgekehrt, um bullische Signale (grüne Pfeile) im Einklang mit dem größeren Aufwärtstrend zu liefern. MACD (1,50,1) wird im Indikatorfenster angezeigt, um Preiskreuze über oder unter der 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen über dem 50-Tage-EMA liegt und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Bewegliche Mittelwerte können auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung in der Nähe des 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts finden, der auch in Bollinger Bands verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung in der Nähe der 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt, die die beliebtesten langfristigen gleitenden Durchschnitt ist. Wenn die Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt kann Unterstützung oder Widerstand bieten, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Unterstützung unterstützt mehrmals während des Vormarsches. Sobald der Trend mit einer doppelten Top-Support-Pause umgekehrt, fuhr der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt als Widerstand um 9500. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von bewegten Durchschnitten, vor allem längere gleitende Durchschnitte. Die Märkte werden von Emotionen angetrieben, was sie zu Überschwemmungen macht. Anstelle von exakten Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Stütz - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von gleitenden Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Durchgehende Durchschnitte sind Trendfolgen oder Nachlauf, Indikatoren, die immer ein Schritt dahinter sein werden. Das ist aber nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend dein Freund und es ist am besten, in Richtung des Trends zu handeln. Durchgehende Durchschnitte versichern, dass ein Händler mit dem aktuellen Trend übereinstimmt. Auch wenn der Trend Ihr Freund ist, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsbereichen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, aber auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und an der Unterseite zu kaufen, indem bewegte Durchschnitte. Wie bei den meisten technischen Analysewerkzeugen sollten gleitende Durchschnitte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Werkzeugen. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Ebenen zu definieren. Hinzufügen von Moving Averages zu StockCharts Charts Verschieben von Durchschnittswerten sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt wählen. Mit dem ersten Parameter wird die Anzahl der Zeiträume eingestellt. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für das Open, H für das Hoch, L für das Niedrige und C für das Schließen. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vergangene) oder rechts (Zukunft) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt nach links verschieben 10 Perioden. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die richtigen 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können das Preisplot überlagert werden, indem man einfach eine weitere Overlay-Linie zur Workbench hinzufügt. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nach Auswahl eines Indikators öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende durchschnittliche Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volume hinzuzufügen. Klicken Sie hier für eine Live-Chart mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Mit Moving Averages mit StockCharts Scans Hier sind einige Beispiel-Scans, die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um für verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 - Tag EMA und 35-Tage-EMA. Der 150-Tage-Gleitender Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen gehandelt wird. Ein bullisches Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA über die 35-Tage-EMA auf überdurchschnittliche Lautstärke bewegt. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-tägigen EMA und 35-Tage-EMA. Der 150-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen gehandelt wird. Ein bärisches Kreuz tritt auf, wenn die 5-tägige EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet, um die Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen gewidmet. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Mittelwerte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen arbeiten. Technische Analyse der Finanzmärkte John Murphy