Zeitverschiebung

Gleitender Durchschnitt Der Begriff der technischen Analyse bezeichnet den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum (der üblichste ist 20, 30, 50, 100 und 200 Tage), um Preisschwankungen durch Abflachung großer Schwankungen zu erkennen. Dies ist vielleicht die am häufigsten verwendete Variable in der technischen Analyse. Gleitende Durchschnittsdaten werden verwendet, um Diagramme zu erstellen, die anzeigen, ob ein Aktienkurs aufwärts oder abwärts steigt. Sie können verwendet werden, um tägliche, wöchentliche oder monatliche Muster zu verfolgen. Jedes neue Tage (oder Wochen oder Monate) Zahlen werden zum Durchschnitt addiert und die ältesten Zahlen werden dadurch fallen gelassen, der Durchschnitt bewegt sich über Zeit. Im Algemeinen. Je kürzer der verwendete Zeitrahmen ist, desto volatiler erscheinen die Preise, so dass beispielsweise 20 Tage gleitende Durchschnittslinien dazu neigen, sich mehr als 200 Tage gleitende durchschnittliche Linien nach oben und unten zu bewegen. Multiruläres System Disparitätsindex wahrer Festigkeitsindex forex EA verschoben gleitender Durchschnitt goldenes Kreuz exponentiell gleitender Durchschnitt doppelter exponentieller gleitender Durchschnitt (DEMA) Rohstoffkanalindex median Copyright copy 2016 WebFinance, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Unberechtigte Vervielfältigung, ganz oder teilweise, ist streng verboten. Wenn die Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnitt, die Platzierung der Durchschnitt in der mittleren Zeitspanne macht Sinn Im vorherigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und platziert es neben der Periode 3. Wir konnten den Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse unter Verwendung von M 4.Moving Averages: How To Use Einige der Hauptfunktionen eines gleitenden Durchschnitts sind, Trends und Umkehrungen zu identifizieren. Die Stärke eines Vermögensimpulses zu messen und potenzielle Bereiche zu bestimmen, in denen ein Vermögenswert Unterstützung oder Widerstand findet. In diesem Abschnitt werden wir darauf hinweisen, wie verschiedene Zeitperioden die Dynamik überwachen können und wie sich gleitende Mittelwerte bei der Einstellung von Stopp-Verlusten vorteilhaft auswirken können. Darüber hinaus werden wir einige der Möglichkeiten und Grenzen der gleitenden Durchschnitte, die man beachten sollte, wenn sie als Teil einer Handelsroutine. Trend Trends identifizieren ist eine der Schlüsselfunktionen der gleitenden Durchschnitte, die von den meisten Händlern verwendet werden, die den Trend zu ihrem Freund machen wollen. Gleitende Mittelwerte sind nacheilende Indikatoren. Was bedeutet, dass sie nicht vorhersagen, neue Trends, sondern bestätigen Trends, sobald sie etabliert wurden. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, wird eine Aktie in einem Aufwärtstrend betrachtet, wenn der Kurs über einem gleitenden Durchschnitt liegt und der Durchschnitt nach oben geneigt ist. Umgekehrt wird ein Händler einen Preis unter einem nach unten abfallenden Durchschnitt verwenden, um einen Abwärtstrend zu bestätigen. Viele Händler werden nur in Erwägung ziehen, eine lange Position in einem Vermögenswert zu halten, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt handelt. Diese einfache Regel kann dazu beitragen, dass der Trend funktioniert in den Händlern zugunsten. Momentum Viele Anfänger-Trader fragen, wie es möglich ist, Impulse zu messen und wie bewegte Durchschnitte verwendet werden können, um eine solche Leistung zu bewältigen. Die einfache Antwort ist, genau auf die Zeiträume zu achten, die bei der Erstellung des Durchschnitts verwendet werden, da jeder Zeitraum wertvolle Einblicke in verschiedene Arten von Impuls geben kann. Im allgemeinen kann das kurzzeitige Momentum durch Betrachten von sich bewegenden Durchschnitten gemessen werden, die sich auf Zeitabschnitte von 20 Tagen oder weniger konzentrieren. Betrachtet man bewegte Durchschnitte, die mit einer Periode von 20 bis 100 Tagen erstellt werden, gilt allgemein als ein gutes Maß für das mittelfristige Momentum. Schließlich kann jeder gleitende Durchschnitt, der 100 Tage oder mehr in der Berechnung verwendet, als Maß für das Langzeitmomentum verwendet werden. Der gesunde Menschenverstand sollte Ihnen sagen, dass ein gleitender 15-Tage-Durchschnitt ein geeigneterer Maßstab für kurzfristige Impulse ist als ein 200-Tage-Gleitender Durchschnitt. Eine der besten Methoden, um die Stärke und Richtung eines Vermögensimpulses zu bestimmen, besteht darin, drei gleitende Durchschnittswerte auf ein Diagramm zu legen und dann genau darauf zu achten, wie sie sich in Beziehung zueinander stapeln. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Regel verwendet werden, haben unterschiedliche Zeitrahmen, um kurzfristige, mittelfristige und langfristige Kursbewegungen darzustellen. In Abbildung 2 ist ein starkes Aufwärtsmoment zu beobachten, wenn kürzere Mittelwerte über längerfristigen Durchschnittswerten liegen und die beiden Mittelwerte divergieren. Wenn umgekehrt die kürzeren Mittelwerte sich unterhalb der längeren Mittelwerte befinden, ist der Impuls in der Abwärtsrichtung. Unterstützung Eine weitere häufige Verwendung von gleitenden Durchschnitten ist die Bestimmung potenzieller Preisstützungen. Es braucht nicht viel Erfahrung im Umgang mit gleitenden Durchschnitten zu bemerken, dass der sinkende Preis eines Vermögenswertes oft stoppen und umkehren Richtung auf dem gleichen Niveau wie ein wichtiger Durchschnitt. Zum Beispiel in Abbildung 3 können Sie sehen, dass der 200-Tage gleitenden Durchschnitt war in der Lage, den Preis der Aktie zu stützen, nachdem sie von seiner hohen in der Nähe von 32 fiel. Viele Händler erwarten eine Absprung von großen gleitenden Durchschnitten und wird andere nutzen Technische Indikatoren als Bestätigung der erwarteten Bewegung. Widerstand Sobald der Preis eines Vermögenswertes unter ein einflussreiches Unterstützungsniveau fällt, wie zum Beispiel der gleitende 200-Tage-Durchschnitt, ist es nicht ungewöhnlich, die durchschnittliche Aktie als eine starke Barriere zu sehen, die Investoren daran hindert, den Kurs über diesen Durchschnitt hinaus zu drücken. Wie Sie aus der unten stehenden Tabelle sehen können, wird dieser Widerstand oft von Händlern als Vorzeichen genutzt, um Gewinne zu erzielen oder bestehende Longpositionen zu schließen. Viele Leerverkäufer werden auch diese Mittelwerte als Einstiegspunkte verwenden, da der Preis oftmals vom Widerstand abprallt und seinen Kurs weiter senken wird. Wenn Sie ein Investor sind, der eine Long-Position in einem Vermögenswert hält, der unter den gleitenden Hauptdurchschnitten handelt, kann es in Ihrem besten Interesse sein, diese Niveaus genau zu beobachten, weil sie den Wert Ihrer Investition stark beeinflussen können. Stop-Losses Die Unterstützung und Widerstand Eigenschaften der gleitenden Durchschnitte machen sie ein großes Werkzeug für die Verwaltung von Risiken. Die Fähigkeit, sich zu bewegen, um strategische Plätze zu ermitteln, um Stop-Loss-Aufträge festzulegen, erlaubt es Händlern, Positionen zu verlieren, bevor sie größer werden können. Wie Sie in Abbildung 5 sehen können, können Händler, die eine Long-Position in einer Aktie halten und ihre Stop-Loss-Aufträge unter einflussreichen Durchschnittswerten einstellen, sich eine Menge Geld sparen. Mit bewegten Durchschnitten, um Stop-Loss-Aufträge festzulegen, ist der Schlüssel für jede erfolgreiche Handelsstrategie. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel gilt eine Sicherheit mit folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse ausmachen Für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Der Abwärtsmomentum wird mit einem bärischen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter ein längerfristiges MA geht. In der Praxis liefert der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihe, wenn der Mittelwert konstant ist oder sich langsam ändert . Im Fall eines konstanten Mittelwertes wird der grßte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels liefern. Ein längerer Beobachtungszeitraum wird die Effekte der Variabilität ausmachen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung in dem zugrunde liegenden Prozess zu ermöglichen. Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrundeliegenden Mittel der Zeitreihen enthält. Die Abbildung zeigt die Zeitreihen für die Darstellung zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als eine Konstante bei 10. Ab dem Zeitpunkt 21 erhöht er sich um eine Einheit in jeder Periode, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden simuliert, indem dem Mittelwert ein zufälliges Rauschen aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung 3 hinzugefügt wird. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste ganze Zahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir bedenken, dass zu einem gegebenen Zeitpunkt nur die letzten Daten bekannt sind. Die Schätzwerte des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m, werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung gezeigt. Die Abbildung zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwerts zu jedem Zeitpunkt und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Eine Schlussfolgerung ergibt sich unmittelbar aus der Figur. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, während der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und dem Mittelwert, der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagt wird. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Bei einem abnehmenden Mittelwert ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Bias in der Schätzung eingeführt sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Desto größer ist die Größe der Verzögerung und der Vorspannung. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittelwerts sind in den folgenden Gleichungen gegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, da das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern als Konstante beginnt, sich in einen Trend ändert und dann wieder konstant wird. Auch die Beispielkurven sind vom Rauschen betroffen. Die gleitende Durchschnittsprognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Vorspannung nehmen proportional zu. Die nachstehenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung von Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Diese Formeln sind wiederum für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten dieses Ergebnis nicht überraschen. Der gleitende Durchschnittsschätzer basiert auf der Annahme eines konstanten Mittelwerts, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Studienzeitraums. Da Realzeitreihen den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens den größten Effekt für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widerstrebenden Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu verringern und m zu verringern, um die Prognose besser auf Veränderungen anzupassen Im Mittel. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Wenn die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert ist, ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Term, der eine Funktion von und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes mit einer Stichprobe von m Beobachtungen, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Ein großes m macht die Prognose auf eine Änderung der zugrunde liegenden Zeitreihen unempfänglich. Um die Prognose auf Veränderungen anzupassen, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber dies erhöht die Fehlerabweichung. Praktische Voraussage erfordert einen Zwischenwert. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden Durchschnittsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse des Add-In für die Beispieldaten in Spalte B. Die ersten 10 Beobachtungen sind mit -9 bis 0 indexiert. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die Spalte MA (10) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall ist in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Vorwärts verschoben. Die Err (1) - Spalte (E) zeigt die Differenz zwischen der Beobachtung und der Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6. Der prognostizierte Wert, der aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 gemacht wird, beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet.