Moving Average Gewichtet Vs Exponentiell

Technische Analyse: Moving Averages Die meisten Chartmuster zeigen eine große Variation der Preisbewegung. Dies kann es schwierig für Händler, eine Vorstellung von einem Sicherheits-Gesamt-Trend zu bekommen. Eine einfache Methode Händler verwenden, um dies zu bekämpfen ist, um gleitende Durchschnitte anzuwenden. Ein gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen festgelegten Zeitaufwand. Durch das Plotten eines Sicherheits-Durchschnittspreises wird die Preisbewegung geglättet. Sobald die alltäglichen Schwankungen beseitigt sind, sind die Händler besser in der Lage, den wahren Trend zu identifizieren und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass sie zu ihren Gunsten arbeiten wird. (Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Moving Averages Tutorial.) Arten von Moving Averages Es gibt eine Reihe von verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten, die in der Art variieren, wie sie berechnet werden, aber wie jeder Durchschnitt interpretiert wird, bleibt gleich. Die Berechnungen unterscheiden sich nur in Bezug auf die Gewichtung, die sie auf die Preisdaten setzen, wobei sie von der gleichen Gewichtung jedes Preispunktes zu mehr Gewicht auf die jüngsten Daten gelegt werden. Die drei häufigsten Arten von gleitenden Durchschnitten sind einfach. Linear und exponentiell. Simple Moving Average (SMA) Dies ist die häufigste Methode, um den gleitenden Durchschnitt der Preise zu berechnen. Es dauert einfach die Summe aller vergangenen Schlusskurse über den Zeitraum und teilt das Ergebnis durch die Anzahl der bei der Berechnung verwendeten Preise. Zum Beispiel werden in einem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt die letzten 10 Schlusskurse addiert und dann durch 10 geteilt. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, ist ein Händler in der Lage, den Durchschnitt weniger auf die sich ändernden Preise durch die Erhöhung der Zahl zu reagieren Der bei der Berechnung verwendeten Perioden. Die Erhöhung der Anzahl der Zeiträume in der Berechnung ist eine der besten Möglichkeiten, um die Stärke des langfristigen Trends und die Wahrscheinlichkeit, dass es umgekehrt zu messen. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit dieser Art von Durchschnitt begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe den gleichen Einfluss auf das Ergebnis hat, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Die Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten wichtiger sind und daher auch eine höhere Gewichtung haben sollte. Diese Art von Kritik war einer der Hauptfaktoren, die zur Erfindung anderer Formen von sich bewegenden Mitteln führten. Linear gewichteter Durchschnitt Dieser gleitende Durchschnittsindikator ist der am wenigsten verbreitete der drei und wird verwendet, um das Problem der gleichen Gewichtung zu adressieren. Der linear gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Summe aller Schlusskurse über einen bestimmten Zeitraum annimmt und sie durch die Position des Datenpunktes multipliziert und dann durch die Summe der Anzahl der Perioden dividiert. Zum Beispiel wird in einem fünftägigen linear gewichteten Durchschnitt der heutige Schlusskurs mit fünf, gestern um vier und so weiter multipliziert, bis der erste Tag im Periodenbereich erreicht ist. Diese Zahlen werden dann addiert und durch die Summe der Multiplikatoren dividiert. Exponential Moving Average (EMA) Diese gleitende Durchschnittsberechnung verwendet einen Glättungsfaktor, um ein höheres Gewicht auf die jüngsten Datenpunkte zu legen und gilt als wesentlich effizienter als der linear gewichtete Durchschnitt. Ein Verständnis der Berechnung ist nicht generell für die meisten Händler erforderlich, da die meisten Charting-Pakete die Berechnung für Sie tun. Das Wichtigste an den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu erinnern ist, dass es besser auf neue Informationen in Bezug auf den einfachen gleitenden Durchschnitt reagiert. Diese Reaktionsfähigkeit ist einer der Schlüsselfaktoren, warum dies der gleitende Durchschnitt der Wahl unter vielen technischen Händlern ist. Wie Sie in Abbildung 2 sehen können, steigt eine 15-Punkte-EMA und fällt schneller als ein 15-Perioden-SMA. Dieser leichte Unterschied scheint nicht so viel, aber es ist ein wichtiger Faktor zu bewusst sein, da es die Rückkehr beeinflussen kann. Wichtige Verwendungswege von gleitenden Durchschnitten Durchgehende Durchschnitte werden verwendet, um aktuelle Trends und Trendumkehrungen zu identifizieren sowie Unterstützung und Widerstandswerte einzurichten. Durchgehende Mittelwerte können verwendet werden, um schnell zu erkennen, ob sich eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder einem Abwärtstrend bewegt, abhängig von der Richtung des gleitenden Durchschnitts. Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, wenn ein gleitender Durchschnitt aufwärts geht und der Preis darüber liegt, ist die Sicherheit in einem Aufwärtstrend. Umgekehrt kann ein abwärts geneigter gleitender Durchschnitt mit dem unten stehenden Preis verwendet werden, um einen Abwärtstrend zu signalisieren. Eine andere Methode zur Bestimmung des Impulses besteht darin, die Reihenfolge eines Paares von gleitenden Durchschnitten zu betrachten. Wenn ein kurzfristiger Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, steigt der Trend Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Die Verschiebung der durchschnittlichen Trendumkehrungen erfolgt auf zwei Arten: Wenn sich der Preis durch einen gleitenden Durchschnitt bewegt und wenn er sich durch bewegte durchschnittliche Übergänge bewegt. Das erste gemeinsame Signal ist, wenn der Preis durch einen wichtigen gleitenden Durchschnitt geht. Zum Beispiel, wenn der Preis einer Sicherheit, die in einem Aufwärtstrend war, unter einen 50-Perioden-gleitenden Durchschnitt fällt, wie in Abbildung 4, ist es ein Zeichen, dass der Aufwärtstrend umgekehrt werden kann. Das andere Signal einer Trendumkehr ist, wenn ein gleitender Durchschnitt einen anderen durchquert. Zum Beispiel, wie Sie in Abbildung 5 sehen können, wenn der 15-tägige gleitende Durchschnitt über dem 50-Tage-gleitenden Durchschnitt übergeht, ist es ein positives Zeichen dafür, dass der Preis beginnen wird zuzunehmen. Sind die bei der Berechnung verwendeten Perioden relativ kurz, z. B. 15 und 35, so könnte dies eine kurzfristige Trendumkehr signalisieren. Auf der anderen Seite, wenn zwei Durchschnitte mit relativ langen Zeitrahmen überqueren (zB 50 und 200), wird dies verwendet, um eine langfristige Trendverlagerung vorzuschlagen. Ein weiterer wichtiger Weg, um die Durchschnitte zu nutzen, ist die Identifizierung von Unterstützungs - und Widerstandsniveaus. Es ist nicht ungewöhnlich, einen Vorrat zu sehen, der fiel, stoppen seinen Niedergang und umgekehrte Richtung, sobald er die Unterstützung eines großen gleitenden Durchschnittes trifft. Ein Umzug durch einen großen gleitenden Durchschnitt wird oft als Signal von technischen Händlern verwendet, dass der Trend umgekehrt wird. Zum Beispiel, wenn der Preis durch den 200-Tage-gleitenden Durchschnitt in einer Abwärtsrichtung bricht, ist es ein Signal, dass der Aufwärtstrend umgekehrt ist. Durchgehende Durchschnitte sind ein leistungsfähiges Werkzeug, um den Trend in einer Sicherheit zu analysieren. Sie bieten nützliche Unterstützung und Widerstandspunkte und sind sehr einfach zu bedienen. Die häufigsten Zeitrahmen, die bei der Erstellung von gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind die 200-Tage-, 100-Tage-, 50-Tage-, 20-Tage - und 10-Tage-Tage. Der 200-tägige Durchschnitt wird als ein gutes Maß für ein Handelsjahr, ein 100-Tage-Durchschnitt von einem halben Jahr, ein 50-Tage-Durchschnitt von einem Vierteljahr, ein 20-Tage-Durchschnitt von einem Monat und 10 - Tag durchschnittlich zwei Wochen. Durchgehende Mittelwerte helfen technischen Händlern, etwas von dem Lärm zu glätten, das in den täglichen Preisbewegungen gefunden wird, was den Händlern einen klareren Blick auf die Preisentwicklung gibt. Bisher haben wir uns auf die Preisbewegung konzentriert, durch Diagramme und Durchschnitte. Im nächsten Abschnitt, schauen Sie sich einige andere Techniken verwendet, um Preisbewegung und Muster zu bestätigen. Technische Analyse: Indikatoren und OszillatorenWährend der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und gewichtetem gleitendem Durchschnitt Ein 5-Perioden-gleitender Durchschnitt, basierend auf den oben genannten Preisen, würde nach folgender Formel berechnet: Basierend auf der obigen Gleichung ist der Durchschnittspreis über den oben genannten Zeitraum War 90,66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden. Hier kommen gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel. Gewichtete Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie in der fernen Vergangenheit relevanter sind als Datenpunkte. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs des AAPLExponential Moving Average (EMA) Explained Wie wir in der vorherigen Lektion gesagt haben, können einfache gleitende Durchschnitte durch Spikes verzerrt werden. Wir beginnen mit einem Beispiel. Let8217s sagen, wir zeichnen eine 5-Periode SMA auf der Tages-Chart von EURUSD. Die Schlusskurse für die letzten 5 Tage sind wie folgt: Der einfache gleitende Durchschnitt würde wie folgt berechnet: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 Einfach genug, richtig Nun, was wäre, wenn es einen Nachrichtenreport am Tag 2 gab, der den Euro verursacht Auf die Bühne fallen. Das verursacht EURUSD, um bei 1.3000 zu stürzen und zu schließen. Let8217s sehen, welche Wirkung dies auf die 5 Periode SMA haben würde. Der einfache gleitende Durchschnitt würde wie folgt berechnet: Das Ergebnis des einfachen gleitenden Durchschnitts wäre viel niedriger und es würde Ihnen die Vorstellung geben, dass der Preis tatsächlich abging, als in Wirklichkeit Tag 2 war nur ein einmaliges Ereignis Verursacht durch die schlechten Ergebnisse eines Wirtschaftsberichts. Der Punkt, den wir machen wollen, ist, dass manchmal der einfache gleitende Durchschnitt zu einfach sein könnte. Wenn es nur so war, dass du diese Spikes herausfiltern kannst, damit du die falsche Idee bekommst. Hmm8230 Warten Sie eine Minute8230 Yep, gibt es einen Weg It8217s genannt Exponential Moving Average Exponential gleitende Durchschnitte (EMA) geben mehr Gewicht auf die jüngsten Perioden. In unserem obigen Beispiel würde die EMA mehr Gewicht auf die Preise der letzten Tage legen, was die Tage 3, 4 und 5 sein würde. Dies würde bedeuten, dass die Spitze am Tag 2 von geringerem Wert wäre und es nicht so groß wäre Ein Effekt auf den gleitenden Durchschnitt, wie es wäre, wenn wir für einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet hätten. Wenn du darüber nachdenkst, das macht viel Sinn, denn was das tut, ist, dass es mehr Wert darauf legt, was Händler vor kurzem tun. Exponential Moving Average (EMA) und Simple Moving Average (SMA) Seite an Seite Let8217s werfen einen Blick auf die 4-Stunden-Chart von USDJPY, um zu markieren, wie ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) und exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) nebeneinander aussehen würde Auf einem Diagramm. Beachten Sie, wie die rote Linie (die 30 EMA) scheint näher zu sein als die blaue Linie (die 30 SMA). Dies bedeutet, dass es genauer die aktuelle Preisaktion darstellt. Sie können wohl erraten, warum dies geschieht. It8217s weil der exponentielle gleitende Durchschnitt mehr Wert auf das, was in letzter Zeit geschehen ist, legt. Beim Handel ist es viel wichtiger zu sehen, was Händler tun JETZT eher was sie tun letzte Woche oder letzten Monat. Speichern Sie Ihre Fortschritte durch Unterzeichnen und Markieren der Lektion abgeschlossen