Exponentielle Gleitende Durchschnittstheorie

Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average unterscheidet sich von einem Simple Moving Average sowohl nach Berechnungsmethode als auch in der gewichteten Preisgestaltung. Der Exponential Moving Average (verkürzt auf die Initialen EMA) ist effektiv ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Mit der EMA ist die Gewichtung so, dass die letzten Tage Preise mehr Gewicht als ältere Preise gegeben werden. Die Theorie dahinter ist, dass jüngere Preise als wichtiger als ältere Preise angesehen werden, zumal ein langfristiger einfacher Durchschnitt (zum Beispiel ein 200-tägiger Tag) gleiches Gewicht auf Preisdaten hat, die über 6 Monate alt sind und gedacht werden könnten Von so wenig veraltet. Die Berechnung der EMA ist ein wenig komplexer als die Simple Moving Average, hat aber den Vorteil, dass eine große Aufzeichnung von Daten, die jeden Schlusskurs der letzten 200 Tage abdeckt (oder aber viele Tage betrachtet werden) nicht beibehalten werden muss . Alles was Sie brauchen sind die EMA für den Vortag und den heutigen Schlusskurs, um den neuen Exponential Moving Average zu berechnen. Berechnen des Exponenten Anfänglich muss für die EMA ein Exponent berechnet werden. Um zu beginnen, nehmen Sie die Anzahl der Tage EMA, die Sie berechnen möchten und fügen Sie eine auf die Anzahl der Tage, die Sie in Erwägung ziehen (zum Beispiel für einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt, fügen Sie einen zu 201 als Teil der Berechnung zu erhalten). Nennen Sie diese Tage1. Dann, um den Exponenten zu erhalten, nehmen Sie einfach die Zahl 2 und teilen sie durch Days1. Zum Beispiel wäre der Exponent für einen 200 Tage gleitenden Durchschnitt: 2 201. Das entspricht 0,01 Vollberechnung, wenn der exponentielle gleitende Durchschnitt Nachdem wir den Exponenten erhalten haben, brauchen wir nur noch zwei weitere Informationen, um die vollständige Berechnung durchführen zu können . Die erste ist gestern Exponential Moving Average. Wir gehen davon aus, dass wir das schon wissen, wie wir es gestern berechnet haben. Allerdings, wenn Sie arent bereits Kenntnis von gestern EMA, können Sie durch die Berechnung der Simple Moving Average für gestern starten, und verwenden Sie diese anstelle der EMA für die erste Berechnung (dh heute Berechnung) der EMA. Dann können Sie morgen die EMA verwenden, die Sie heute berechnet haben, und so weiter. Die zweite Information, die wir brauchen, ist der heutige Schlusskurs. Wir gehen davon aus, dass wir die heutigen 200 Tage Exponential Moving Average für eine Aktie oder Aktie, die eine vorhergehende Tage EMA von 120 Pence (oder Cent) und einem aktuellen Tag Schlusskurs von 136 Pence hat zu berechnen. Die vollständige Berechnung ist immer wie folgt: Heutige Exponential Moving Average (aktuelle Tage Schlusskurs x Exponent) (vorherige Tage EMA x (1- Exponent)) Also, mit unserem Beispiel Zahlen oben, heute 200 Tage EMA wäre: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) Dies entspricht einer EMA für heute von 120.16.A Zeitreihen ist eine Folge von Beobachtungen einer periodischen Zufallsvariable. Beispiele dafür sind die monatliche Nachfrage nach einem Produkt, die jährliche Neueinreichung in einer Abteilung der Universität und die täglichen Flüsse in einem Fluss. Zeitreihen sind wichtig für Operations Research, weil sie oft die Treiber von Entscheidungsmodellen sind. Ein Inventarmodell erfordert Schätzungen zukünftiger Anforderungen, ein Kursterminierungs - und Personalmodell für eine Universitätsabteilung erfordert Schätzungen des zukünftigen Zuflusses von Schülern und ein Modell für die Bereitstellung von Warnungen für die Bevölkerung in einem Flusseinzugsgebiet erfordert Schätzungen der Flussströme für die unmittelbare Zukunft. Die Zeitreihenanalyse liefert Werkzeuge zur Auswahl eines Modells, das die Zeitreihen beschreibt und das Modell zur Prognose zukünftiger Ereignisse verwendet. Das Modellieren der Zeitreihen ist ein statistisches Problem, da beobachtete Daten in Berechnungsverfahren verwendet werden, um die Koeffizienten eines vermeintlichen Modells abzuschätzen. Modelle gehen davon aus, dass Beobachtungen zufällig über einen zugrunde liegenden Mittelwert, der eine Funktion der Zeit ist, variieren. Auf diesen Seiten beschränken wir die Aufmerksamkeit auf die Verwendung von historischen Zeitreihendaten, um ein zeitabhängiges Modell abzuschätzen. Die Methoden eignen sich zur automatischen, kurzfristigen Prognose häufig verwendeter Informationen, bei denen sich die zugrunde liegenden Ursachen der zeitlichen Variation nicht rechtzeitig ändern. In der Praxis werden die von diesen Methoden abgeleiteten Prognosen anschließend von menschlichen Analytikern modifiziert, die Informationen enthalten, die aus den historischen Daten nicht verfügbar sind. Unser Hauptziel in diesem Abschnitt ist es, die Gleichungen für die vier Prognosemethoden zu präsentieren, die im Prognose-Add-In verwendet werden: gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, Regression und doppelte exponentielle Glättung. Diese werden als Glättungsmethoden bezeichnet. Zu den nicht berücksichtigten Methoden gehören qualitative Prognose, multiple Regression und autoregressive Methoden (ARIMA). Die, die an der umfangreicheren Abdeckung interessiert sind, sollten die Prognoseprinzipien Aufstellungsort besuchen oder ein der ausgezeichneten Bücher auf dem Thema lesen. Wir verwendeten das Buch Prognose. Von Makridakis, Wheelwright und McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Um die Excel-Beispiele-Arbeitsmappe zu verwenden, muss das Prognose-Add-In installiert sein. Wählen Sie den Relink-Befehl, um die Links zum Add-In zu erstellen. Diese Seite beschreibt die Modelle für die einfache Prognose und die Notation für die Analyse verwendet. Diese einfachste Prognosemethode ist die gleitende Durchschnittsprognose. Die Methode ist einfach Mittelwerte der letzten m Beobachtungen. Es ist nützlich für Zeitreihen mit einem sich langsam ändernden Mittelwert. Diese Methode berücksichtigt die gesamte Vergangenheit in ihrer Prognose, aber wiegt jüngste Erfahrungen stärker als weniger jüngste. Die Berechnungen sind einfach, da nur die Schätzung der vorherigen Periode und die aktuellen Daten die neue Schätzung bestimmen. Das Verfahren eignet sich für Zeitreihen mit einem sich langsam ändernden Mittelwert. Die Methode des gleitenden Mittels reagiert nicht gut auf eine Zeitreihe, die mit der Zeit zunimmt oder abnimmt. Hierbei handelt es sich um einen linearen Trendbegriff im Modell. Das Regressionsverfahren nähert sich dem Modell an, indem es eine lineare Gleichung entwickelt, die die kleinsten Quadrate an die letzten m Beobachtungen anpasst. Was ein geglättetes gleitendes Mittel ist Ein geglättetes gleitender Durchschnitt ist eine Art Kreuzung zwischen einem einfachen beweglichen Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Nur mit einem längeren Zeitraum. Die Smoothed Moving Average gibt die jüngsten Preise ein gleiches Gewicht auf die historischen. Die Berechnung bezieht sich nicht auf einen festen Zeitraum, sondern berücksichtigt alle verfügbaren Datenreihen. Dies wird durch Subtrahieren gestern Smoothed Moving Average von heutigen Preis erreicht. Hinzufügen dieses Ergebnisses zu gestern Smoothed Moving Average, Ergebnisse in der heutigen Moving Average. In einem einfachen beweglichen Durchschnitt. Die Preisdaten haben ein gleiches Gewicht bei der Berechnung des Durchschnitts. Auch in einem Simple Moving Average. Werden die ältesten Preisdaten aus dem Moving Average entfernt, da ein neuer Preis zur Berechnung hinzugefügt wird. Der geglättete gleitende Durchschnitt verwendet einen längeren Zeitraum, um den Durchschnitt zu bestimmen, wobei den Preisdaten ein Gewicht zugewiesen wird, wenn der Durchschnitt berechnet wird. Daher werden die ältesten Preisdatenpunkte im Smoothed Moving Average nie entfernt, aber sie haben nur eine minimale Auswirkung auf den Moving Average, was ähnlich ist, wie ein Exponential Moving Average mehr Gewicht auf die neueren Daten legt. Man erkennt, wie ein Smoothed Moving Average berechnet wird: Der erste Wert für einen Smoothed Moving Average wird als Simple Moving Average (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE, N) SMMA1 SUM1N Der zweite und nachfolgende gleitende Mittelwert wird nach dieser Formel berechnet : Wobei: SUM1 die Summe der Schlusskurse für N Perioden ist SMMA1 der geglättete gleitende Durchschnitt des ersten Balkens SMMA (i) der geglättete gleitende Durchschnitt des aktuellen Balkens (mit Ausnahme des ersten) CLOSE (i) ist Aktueller Schlusskurs N ist die Glättungsperiode. Für das folgende Beispiel werden wir den PERIOD gleich 3 setzen. Wir gehen davon aus, dass der Preis für jeden Tag derselbe ist wie die Tageszahl für den Preis, also Preis 1 1, Preis 2 2 und so weiter. In diesem Fall ist es für den ersten Datenpunkt dieselbe wie eine Simple Moving Price Berechnung. Sie wird in der Tabelle am dritten Balken der ersten Tafel, die bei der Berechnung verwendet wird, aufgetragen. SMMA (PREIS 1 PREIS 2 PREIS 3) PERIOD SMMA (1 2 3) 3 Der nächste Wert wird am vierten Takt der ersten Tafel, die bei der Berechnung verwendet wird, aufgetragen. SMMA (PREVIOUS SUM - PREVIOUS AVG PREIS 4) PERIOD Für die zweite Berechnung von SMMA ist PREVIOUS SUM die Summe von PREIS 1 PREIS 2 PREIS 3 und PREVIOUS AVG ist der Anfangswert von SMMA. SMMA (6 - 2 4) 3 Der nächste Wert wird am fünften Takt der ersten Tafel, die bei der Berechnung verwendet wird, aufgetragen. SMMA (PREVIOUS SUM - PREVIOUS AVG PREIS 5) PERIOD Für die dritte und die nachfolgenden Berechnungen von SMMA würden die Werte durch Subtrahieren des PREVIOUS AVG aus dem PREVIOUS SUM, Hinzufügen des nächsten neueren PREIS und anschließendes Aufteilen durch den PERIOD bestimmt. SMMA (8 - 2.67 5) 3 SMMA (10.33 - 3.44 6) 3 Die Hauptfunktion dieser Anzeige ist ihre Glättungsfunktion. So entfernt der Moving Average kurzfristige Schwankungen und ermöglicht es uns, die vorherrschende Tendenz zu sehen. Moving Averages arbeiten am besten in Trends Märkte. Ein Kaufsignal tritt auf, wenn die kurz - und mittelfristigen Durchschnittswerte sich von unterhalb zu über dem längerfristigen Durchschnitt kreuzen. Umgekehrt wird ein Verkaufssignal ausgegeben, wenn die kurz - und mittelfristigen Durchschnittswerte sich von oben nach unterhalb des längerfristigen Durchschnitts kreuzen. Sie können die gleichen Signale mit zwei Moving Averages verwenden, aber die meisten Markttechniker schlagen vor, längerfristige Durchschnitte zu verwenden, wenn nur zwei geglättete Moving Averages in einem Crossover-System gehandelt werden. Ein weiterer Handel Ansatz ist es, das aktuelle Preis-Konzept verwenden. Wenn der aktuelle Kurs über dem Smoothed Moving Averages liegt, kaufen Sie. Schließen Sie diese Position, wenn der aktuelle Kurs unter dem Moving Average liegt. Für eine Short-Position verkaufen, wenn der aktuelle Kurs unter dem Smoothed Moving Average liegt. Schließen Sie diese Position, wenn der aktuelle Kurs über die geglätteten Bewegungsdurchschnitte steigt. Verwenden Sie Smoothed Moving Averages, verwirren Sie sie nicht mit Simple Moving Average. Ein Smoothed Moving Average verhält sich ganz anders als ein Simple Moving Average. Sie ist eine Funktion des Gewichtungsfaktors oder der Länge des Mittelwerts. Wir können einen SMA mit einem SMMA auf einem Diagramm vergleichen: Wie wir sehen, ist die SMMA eher reaktiv gegenüber Trendveränderungen als die SMA, die eine Grafik ähnlich einem EMA erzeugt. Wir zeigen Ihnen den Unterschied zwischen einem EMA und einem SMMA-Diagramm ein wenig später. Aktuelle Nachrichten (Links öffnen in neuem Tab) Lernen Sie, Lücken in Aktiendiagrammen zu interpretieren Die Candlestick-Analyse enthält gesunde Menschenverstandstrategien für Lücken oder Windows. Candlestick Engulfing Patterns - Bullish Engulfing Muster und Bearish Engulfing Muster. Was bedeuten diese japanischen Candlesticks bedeuten schnell lernen, diese profitablen Börsenhandel zu identifizieren. Japanischer Kerzenständerhandel beseitigt emotionale Investition. Die Candlestick-Signale sind einfach zu erlernen und gelten für Day-Trading, Swing-Trading oder Langfristige Investitionen. Copyright 2008 WHDCo, Inc. Alle Rechte vorbehalten.