Exponential Gewichtet Gleitend Durchschnitt Formel 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 in der Regel eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzten Begriffen ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. h. der 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 Filmtutorium zu diesem Thema zu sehen, besichtige die Bionische Schildkröte.) Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften erhoben wird. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Eine Art von Vergütungsstruktur, die Fondsmanager in der Regel beschäftigen, in welchem ​​Teil der Vergütung Performance basiert. Wie berechnen gewichtete Moving Averages in Excel mit Exponential Glättung Excel Datenanalyse für Dummies, 2nd Edition Das Exponential Glättung Tool in Excel berechnet den gleitenden Durchschnitt. Die exponentielle Glättung gewichtet jedoch die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen enthaltenen Werte, so dass neuere Werte einen größeren Einfluss auf die Durchschnittsberechnung haben und alte Werte einen geringeren Effekt haben. Diese Gewichtung wird durch eine Glättungskonstante erreicht. Um zu veranschaulichen, wie das Exponential-Glättungswerkzeug funktioniert, nehmen wir an, dass Sie die durchschnittliche tägliche Temperaturinformation noch einmal betrachten. Um die gewichteten Bewegungsdurchschnitte mit einer exponentiellen Glättung zu berechnen, gehen Sie wie folgt vor: Um einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Daten tab8217s Datenanalyse. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste die Option Exponentielle Glättung aus und klicken dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Exponentielle Glättung an. Identifizieren Sie die Daten. Um die Daten zu identifizieren, für die Sie einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, klicken Sie in das Textfeld Eingabebereich. Dann identifizieren Sie den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder den Arbeitsblattbereich auswählen. Wenn Ihr Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten. Geben Sie die Glättung konstant. Geben Sie den Glättungs-Konstantenwert im Textfeld Dämpfungsfaktor ein. Die Excel-Hilfedatei schlägt vor, dass Sie eine Glättungskonstante zwischen 0,2 und 0,3 verwenden. Vermutlich aber, wenn du dieses Tool benutzt hast, hast du deine eigenen Vorstellungen darüber, was die richtige Glättungskonstante ist. (Wenn Sie sich über die Glättungskonstante ahnungslos machen, dann sollten Sie dieses Tool nicht benutzen.) Sagen Sie Excel, wo die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblattes platzieren Sie beispielsweise die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10. (Optional) Diagramm die exponentiell geglätteten Daten. Um die exponentiell geglätteten Daten darzustellen, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. (Optional) Geben Sie an, dass Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Um Standardfehler zu berechnen, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel setzt Standardfehlerwerte neben den exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten. Nachdem Sie festgelegt haben, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen möchten und wo Sie es platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen. Wie berechnen Sie EMA in Excel Erfahren Sie, wie Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Excel und VBA berechnen und erhalten Sie eine kostenlose Web-verbundenen Kalkulationstabelle. Die Kalkulationstabelle ruft die Bestandsdaten von Yahoo Finance ab, berechnet EMA (über das gewählte Zeitfenster) und zeichnet die Ergebnisse auf. Der Download-Link befindet sich am unteren Rand. Die VBA kann it8217s komplett bearbeitet und bearbeitet werden. Aber erstmal, warum EMA für technische Händler und Marktanalysten wichtig ist. Historische Aktienkurse werden oft mit vielen Hochfrequenzgeräuschen verschmutzt. Das verdeckt oft große Trends. Durchgehende Durchschnitte helfen, diese kleinen Schwankungen zu glätten, was Ihnen einen besseren Einblick in die gesamte Marktrichtung gibt. Der exponentielle gleitende Durchschnitt legt großen Wert auf neuere Daten. Je größer der Zeitraum, desto geringer die Bedeutung der aktuellsten Daten. EMA ist durch diese Gleichung definiert. Today8217s Preis (multipliziert mit einem Gewicht) und gestern8217s EMA (multipliziert mit 1-Gewicht) Du musst die EMA-Berechnung mit einer ersten EMA (EMA 0) kickstartieren. Dies ist in der Regel ein einfacher gleitender Durchschnitt der Länge T. Die Grafik oben, zum Beispiel, gibt die EMA von Microsoft zwischen 1. Januar 2013 und 14. Januar 2014. Technische Händler verwenden oft die Überkreuzung von zwei gleitenden Durchschnitten 8211 eins mit einer kurzen Zeitskala Und eine andere mit einer langen Zeitskala 8211, um Buysellsignale zu erzeugen. Oft werden 12- und 26-Tage-Gleitdurchschnitte verwendet. Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt steigt, ist der Markt Trend voran, das ist ein Kaufsignal. Allerdings, wenn die kürzeren gleitenden Durchschnitte unter den langen gleitenden Durchschnitt fällt, fällt der Markt, das ist ein Verkaufssignal. Let8217s lernen zuerst, wie man EMA mit Arbeitsblattfunktionen berechnet. Danach entdecken wir, wie man VBA verwendet, um EMA zu berechnen (und automatisch Diagramme zu sortieren) Berechnen Sie EMA in Excel mit Worksheet-Funktionen Schritt 1. Let8217s sagen, dass wir die 12-Tage-EMA von Exxon Mobil8217s Aktienkurs berechnen wollen. Wir müssen zuerst historische Aktienkurse bekommen 8211 können Sie das mit diesem Bulk-Aktienzitat-Downloader machen. Schritt 2 . Berechnen Sie den einfachen Durchschnitt der ersten 12 Preise mit Excel8217s Average () Funktion. In der Schnecke unten, in Zelle C16 haben wir die Formel AVERAGE (B5: B16) wobei B5: B16 die ersten 12 engen Preise enthält Schritt 3. Gerade unterhalb der Zelle, die in Schritt 2 verwendet wird, geben Sie die EMA Formel oben Dort haben Sie es You8217ve erfolgreich einen wichtigen technischen Indikator, EMA, in einer Kalkulationstabelle berechnet. Berechnen Sie EMA mit VBA Jetzt let8217s mechanisieren die Berechnungen mit VBA, einschließlich der automatischen Erstellung von Plots. Ich habe euch die volle VBA hier (it8217s in der Kalkulationstabelle unten) gezeigt, aber wir werden den kritischsten Code besprechen. Schritt 1. Laden Sie historische Aktienkurse für Ihren Ticker von Yahoo Finance (mit CSV-Dateien) und laden Sie sie in Excel oder verwenden Sie die VBA in dieser Kalkulationstabelle, um historische Zitate direkt in Excel zu erhalten. Ihre Daten können so aussehen: Schritt 2. Hier müssen wir ein paar braincells ausüben 8211 müssen wir die EMA-Gleichung in VBA implementieren. Wir können R1C1 Stil verwenden, um programmatisch Einblendungen in einzelne Zellen einzugeben. Untersuche das Code-Snippet unten. Blätter (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 1) quotaverage (R-quot amp EMAWindow - 1 amp quotC-3: RC-3) quot Sheets (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 2 amp quot: hquot amp numRows). Formel-1C0 (2 (EMAWindow1)) R-1C0 (1- (2 (EMAWindow1))) EMAWindow ist eine Variable, die dem gewünschten Zeitfenster entspricht numRows ist die Gesamtzahl der Datenpunkte 1 (die 8220 18221 ist da Wenn wir davon ausgehen, dass die tatsächlichen Bestandsdaten in Zeile 2 beginnen, wird die EMA in Spalte h berechnet. Unter der Annahme, dass EMAWindow 5 und numrows 100 (dh 99 Datenpunkte) die erste Zeile eine Formel in Zelle h6 platziert, die das arithmetische Mittel berechnet Der ersten 5 historischen Datenpunkte Die zweite Zeile stellt Formeln in Zellen dar h7: h100, die die EMA der verbleibenden 95 Datenpunkte berechnet Schritt 3 Diese VBA-Funktion erzeugt eine Handlung des engen Preises und der EMA. Setzen Sie EMAChart ActiveSheet. ChartObjects. Add (Left: Range (quota12quot).Left, Breite: 500, Top: Range (quota12quot).Top, Höhe: 300) Mit EMAChart. Chart. Parent. Name quotEMA Chartquot Mit. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quote2: equot amp numRows).XValues ​​Sheets (quotdataquot).Range (quota2: aquot amp numRows).Format. Line. Weight 1.Name quotPricequot End With With. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. AxisGroup xlPrimary. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quoth2: hquot amp numRows).Name quotemAquot. Border. ColorIndex 1.Format. Line. Weight 1 End mit. Axes (xlValue, xlPrimary).HasTitle True. Axes ( XlValue, xlPrimary).AxisTitle. Characters. Text quotPricequot. Axes (xlValue, xlPrimary).MaximumScale WorksheetFunction. Max (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows)).Axes (xlValue, xlPrimary).MinimumScale Int (WorksheetFunction. Min (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows))).Legend. Position xlLegendPositionRight. SetElement (msoElementChartTitleAboveChart).ChartTitle. Text quotClose Preis amp quot amp EMAWindow amp quot-Day EMAquot End Mit Holen Sie diese Kalkulationstabelle für die Vollständige Arbeit Umsetzung der EMA-Rechner mit automatischen Download von historischen Daten. 14 Gedanken auf ldquo Wie man EMA in Excel rdquo berechnet Letztes Mal, das ich eines Ihrer Excel-Specsheets herunterlud, verursachte es mein Antivirusprogramm, um es als ein PUP (mögliches unerwünschtes Programm) zu kennzeichnen, in dem anscheinend gab es Code, der in den Download eingebettet wurde, der Adware war, Spyware oder zumindest potentielle Malware. Es dauerte buchstäblich Tage, um meinen PC aufzuräumen. Wie kann ich sicherstellen, dass ich nur das Excel herunterlade. Leider gibt es unglaubliche Mengen an Malware. Adware und Spywar, und du kannst es auch vorsichtig sein. Wenn es eine Frage der Kosten wäre, wäre ich nicht unwillig, eine angemessene Summe zu zahlen, aber der Code muss PUP frei sein. Danke, es gibt keine Viren, Malware oder Adware in meinen Kalkulationstabellen. I8217ve programmierte sie selbst und ich weiß genau was in ihnen. There8217s ein direkter Download-Link zu einer Zip-Datei am unteren Rand jedes Punktes (in dunkelblau, fett und unterstrichen). That8217s was du herunterladen solltest. Hover über den Link, und du solltest einen direkten Link zur Zip-Datei sehen. Ich möchte meinen Zugang zu Live-Preisen nutzen, um Live-Tech-Indikatoren (zB RSI, MACD usw.) zu erstellen. Ich habe gerade in der Reihenfolge für die vollständige Genauigkeit Ich brauche 250 Tage im Wert von Daten für jede Aktie im Gegensatz zu den 40 Ich habe jetzt realisiert. Gibt es irgendwo auf historische Daten von Dingen wie EMA, Avg Gain, Avg Loss auf diese Weise konnte ich nur verwenden, dass genauere Daten in meinem Modell Anstatt mit 252 Tage Daten, um die richtige 14 Tage RSI Ich könnte nur ein extern bekommen Sourced Wert für Avg Gain und Avg Loss und gehen von dort Ich möchte mein Modell zu zeigen, Ergebnisse von 200 Aktien im Gegensatz zu ein paar. Ich möchte mehrere EMAs BB RSI auf dem gleichen Diagramm und auf Bedingungen basieren möchten, um den Handel auszulösen. Das würde für mich als Beispiel Excel Backtester arbeiten. Können Sie mir helfen, mehrere Zeitschriften auf einem gleichen Diagramm mit dem gleichen Datensatz zu plotten. Ich weiß, wie man die Rohdaten auf eine Excel-Kalkulation anwenden kann, aber wie wendet man die ema-Ergebnisse an. Die Ema in Excel-Charts können auf bestimmte Perioden angepasst werden. Danke kliff mendes sagt: Hi there Samir, Erstens dank einer Million für all deine harte Arbeit..outstanding job GOD BLESS. Ich wollte nur wissen, ob ich zwei Ema auf dem Diagramm gezeichnet habe, sagen wir 20ema und 50ema, wenn sie entweder nach oben oder unten kreuzen, kann das Wort KAUFEN oder VERKAUFEN am Kreuz über Punkt wird mir sehr helfen. Kliff mendes texas I8217m arbeiten an einer einfachen Backtesting-Kalkulationstabelle that8217ll generieren Kauf-Verkauf Signale. Gib mir etwas Zeit8230 Großer Job auf Diagrammen und Erklärungen. Ich habe aber eine Frage. Wenn ich das Startdatum auf ein Jahr später ändere und die aktuellen EMA-Daten anschaue, ist es merklich anders als wenn ich die gleiche EMA-Periode mit einem früheren Startdatum für die gleiche aktuelle Datumsreferenz benutze. Ist das, was Sie erwarten Es macht es schwierig, auf veröffentlichte Charts mit EMAs angezeigt zu sehen und nicht das gleiche Diagramm zu sehen. Shivashish Sarkar sagt: Hallo, ich benutze deinen EMA Taschenrechner und ich schätze wirklich. Allerdings habe ich bemerkt, dass der Rechner nicht in der Lage ist, die Graphen für alle Firmen zu zeichnen (es zeigt Laufzeitfehler 1004). Können Sie bitte eine aktualisierte Ausgabe Ihres Rechners erstellen, in der neue Firmen eingeschlossen werden. Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Wie die Free Spreadsheets Master Wissensbasis Aktuelle BeiträgeMoving Averages Moving Average ist ein sehr beliebter Indikator für technische Analyse. Es ist weitgehend verwendet wegen seiner Einfachheit und Möglichkeit, mehrere gleitende Durchschnitte zusammen zu kombinieren. Die Basis ist die Auswahl von n - Anzahl der Tage, in denen die Preise gemittelt werden. Der nächste Schritt unterscheidet sich je nach Art des gleitenden Durchschnitts, den wir berechnen wollen. Es gibt 3 Grundtypen von gleitenden Durchschnitten - Einfacher gleitender Durchschnitt, Exponentieller gleitender Durchschnitt und gewichteter gleitender Durchschnitt. SMA - Einfache bewegliche Durchschnitt Einfache gleitende durchschnittliche Formel: (Preis n Preis n-1 ndash. Preis n-x) x1 x1 Anzahl der Tage, in denen der gleitende Durchschnitt berechnet wird. Es ist identisch mit der Anzahl der bei der SMA-Konstruktion berücksichtigten Preise. Beispiel: Wenn der heutige Preis 11, gestern 10 und der Tag vor gestern 10 ist, dann wird ein 3-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt wie folgt berechnet: (111010) 3, d. h. 10.33. Der heutige Preis ist 11, 3-tägig gleitender Durchschnitt 10,33, so können wir sofort sehen, dass der Preis steigen würde, weil seine über seinem gleitenden Durchschnitt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt alle Tage, die der Berechnung angehören, die gleiche Bedeutung. Es ist der Hauptnachteil des einfachen gleitenden Durchschnitts. Wenn der am weitesten entfernte Tag der Berechnung sehr hoch oder niedrig ist, kann sich der gleitende Durchschnitt morgen schnell ändern. Mit anderen Worten, wenn der Einfache gleitende Durchschnitt sich schnell ändert, muss es nicht bedeuten, dass es eine steile Erhöhung des Preises derzeit gab. Es kann auch bedeuten, dass der am weitesten entfernte Tag gerade aus der Berechnung herauskommt. Es kommt vor, wenn der Wert extrem hoch oder niedrig war und plötzlich nicht im Durchschnitt impliziert. Diese unangenehme Begrenzung wird durch den exponentiellen gleitenden Durchschnitt gelöst. EMA - Exponentieller Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt, im Gegensatz zum einfachen gleitenden Durchschnitt, gibt den aktuellen Daten höhere Priorität. Die aktuellen Werte erhalten bei der EMA-Berechnung im Vergleich zu den am weitesten Die EMA-Formel sieht folgendermaßen aus: Berechnen Sie den Parameter x (a. k.a. Alpha - oder SC-Glättungskonstante): n ndash gewählter Zeitraum für die EMA-Berechnung. Beispiel: Wenn wir eine 3-Tage-EMA berechnen, dann gilt x 2 (31), d. h. 0,5. EMA (Ema n-1) x (Preis n ndash Ema n-1) Ema n-1 EMA Wert des vorherigen Tages Preis n Aktueller Preis (heutiger Preis) Beispiel: Sollte ein 3-tägiger EMA 10 gestern und heute Preis 11 sein , Dann sieht die Berechnung wie folgt aus: 10 0,5 (11ndash10), was entspricht 10,5. Also der Preis stieg auf 11 und EMA rief auf 10,5 von den gestern 10. Wie Sie aus dem Beispiel sehen können, gibt es eine höhere Bedeutung für die tatsächlichen Daten. WMA - Weighted Moving Average Der letzte häufig verwendete gleitende Durchschnitt ist ein WMA - Weighted Moving Average. WMA gibt jeden Tag, impliziert auf die Berechnung, verschiedene Gewichte. Es ist üblich, den tatsächlichen Tagen eine höhere Bedeutung zu verleihen und für die schönsten Tage eine geringere Bedeutung zu haben. Aber es liegt an Ihnen und Ihre Entscheidung, welcher Tag mehr oder weniger bedeutsam sein sollte. WMA-Formel sieht wie folgt aus: (Preis nx) Preis n-1 (y) hellipPrice n-2 (z) (xyz) Preis n Aktueller Preis Preis n-1 Preis des vorherigen Tages Preis n-2 Preis des Vortages vorgestern Etc. x, y, z Bedeutung, die jedem einzelnen Tag gegeben wird. Beispiel: Der heutige Preis ist 11, gestern 10 und der Tag vor gestern auch 10. Wir müssen 3 Tage WMA berechnen. Die höchste Bedeutung ist der aktuellste Tag. Je weiter die anderen Tage sind, desto geringer ist das Gewicht. Die Berechnung sieht wie folgt aus: (113) (102) (101) 6 10.5. Das Ergebnis zeigt, dass bei einem Preisaufstieg auf 11 WMA auf 10,5 gestiegen ist. Am Ende: Wir konnten sehen, wie sich die Moving Average Berechnungen voneinander unterscheiden. Mit den gleichen Eintragsdaten haben wir diese Ergebnisse erhalten: SMA 10.33 EMA 10.50 WMA 10.50. EMA und WMA erreichten höhere Werte, weil sie den tatsächlichen Daten eine höhere Bedeutung verleihen und die vorherrschenden Bedingungen auf dem Markt besser verfolgen. Anmerkung: Es gibt auch andere Arten von Moving-Mittelwerten, die in der technischen Analyse verwendet werden, natürlich. Sie sind nicht so berühmt und ihre Konstruktion ist in der Regel so kompliziert, dass wir sie in separaten Artikeln beschreiben werden. Jetzt nennen wir nur einige der anderen wie KAMA. HMA FRAMA DEMA Vidya T3 etc. Nun werden wir beschreiben, wie man die Moving-Mittelwerte für den Handel verwendet, um einige Gewinne zu machen. Wie benutzt man Moving Averages für den Handel Moving Averages werden oft als Trendindikator verwendet, so dass es uns einige Hinweise geben kann, wann man Long oder Short geht. Die Hauptidee ist ganz einfach - wenn der Schlosspreis über dem gleitenden Durchschnitt liegt, kaufen wir, wenn es den gleitenden Durchschnitt brennt, wir verkaufen. Wir ändern unsere Positionen jedes Mal, wenn der Schliesspreis seinen MA überschreitet. Weil die PriceMA-Kreuzungen sehr häufig sein können, können wir ihm nur die Moving Average-Kurve folgen. Wenn es steigt, kaufen wir, weil es einen Aufwärtstrend auf dem Markt gibt. Wenn der Moving-Durchschnitt abnimmt, verkaufen wir, weil es einen Abwärtstrend gibt. Copyright-Kopie Bild von Incredible Charts Es gibt eine blaue 10-Tage EMA, weiße 21-Tage EMA und eine violette Kurve für 42 Tage EMA in der Abbildung oben angezeigt. Es ist wichtig zu erkennen, dass die kürzere Zeitspanne, die wir für die Moving Average Berechnung verwenden, je näher der Moving Average auf die Preisgrafik umschaltet. Es bedeutet, je häufiger die PriceAverage Kreuzungen sind und desto mehr Signale zum Handel gegeben sind. Da sie sehr oft kommen, gibt es viele falsche Signale, die zu einem Verlusthandel führen würden (sehen Sie sich die blaue Kurve an). Im Gegenteil, die längere Zeit für die gleitende Durchschnittsberechnung, die wir wählen, desto weiter geht es aus dem Preisdiagramm und später gehen wir in den Handel. Es bedeutet, dass die Signale nicht so häufig sind, aber auch unsere Gewinne sind niedriger (Blick auf die violette Kurve). Es gibt auch einen anderen Weg, wie man die Moving-Mittelwerte benutzt. Trader muss nicht den PriceMA Crossings folgen. Er kann 2 bewegte durchschnittliche Kreuzungen folgen. (Werfen Sie einen Blick auf die weißen und blauen Kurvenkreuzungen. Sie würden uns sehr nette und profitable Signale geben). Einer der EMA ist kürzer, der andere ist länger - z. B. EMA3 und EMA21 Kombination. Mit anderen Worten, wenn wir zwei EMA-Kreuzungen befolgen wollen, gibt es nicht so viele Signale und wir müssen unsere Positionen nicht so oft ändern. Schliessender Preis kann auch sein MA sein, aber der kürzere Moving-Durchschnitt liegt noch über dem längeren gleitenden Durchschnitt, so dass er uns im Handel hält. 2 Gleitende durchschnittliche Kreuzungen folgen nicht jedem kleinen Preisschwung, also können sie ziemlich robust sein. Es ist besonders vorteilhaft, wenn der Trend länger bleibt und sich nicht sehr oft ändert. So können wir weniger falsche Signale über Trendumkehrungen bekommen. Es bedeutet auch, dass, wenn sich der Trend wirklich ändert, wir das Signal ein bisschen später bekommen. Umzugsdurchschnitte sind bei gut entwickelten Märkten sehr nützlich. Sie halten uns im Handel und erlauben nicht, früher zu beenden, als der Trend sich wirklich ändert. Es ist auch wahr, dass der Handel mit Moving Durchschnitten erfordert ziemlich viel Geld. Der Drawdown kann ziemlich hoch sein, also brauchen wir einige Backup-Fonds. Es ist, weil die Moving-Mittelwerte viele Signale während des abgehackten Marktes erzeugen - d. h. wenn der Markt sich seitwärts bewegt. Wenn es keinen Trend gibt, sind die gleitenden durchschnittlichen Kreuzungen ziemlich häufig und es gibt eine Menge Verlust Trades gemacht. Wenn Sie sich für ein tieferes Studium dieses technischen Indikators interessieren und es vorziehen, Lösungen zu bedienen, kann dieser Abschnitt für Sie von Interesse sein. Dort finden Sie alle verfügbaren Indikatoren in der Excel-Datei zum Download.