Geometrisch Beweglicher Durchschnittlicher Filter

Gleitender Durchschnitt In der Statistik. Ein gleitender Durchschnitt. Auch Rolling Average genannt. Bewegter Mittelwert. Walzmittel. Gleitenden zeitlichen Mittelwert. Oder laufender Durchschnitt. Ist ein Typ eines Finite-Impulse-Response-Filters, der verwendet wird, um einen Satz von Datenpunkten zu analysieren, indem eine Reihe von Mittelwerten von verschiedenen Teilmengen des vollständigen Datensatzes erzeugt wird. Bei einer Reihe von Zahlen und einer festen Teilmengengröße wird das erste Element des gleitenden Mittelwertes erhalten, indem der Durchschnitt der anfänglichen festen Teilmenge der Zahlenreihe genommen wird. Dann wird die Teilmenge durch Vorwärtsschieben modifiziert, dh ohne die erste Zahl der Reihe und schließt die nächste Zahl ein, die der ursprünglichen Teilmenge in der Reihe folgt. Dies erzeugt eine neue Teilmenge von Zahlen, die gemittelt wird. Dieser Vorgang wiederholt sich über die gesamte Datenreihe. Die graphische Linie, die alle (festen) Mittel verbindet, ist der gleitende Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist ein Satz von Zahlen, von denen jeder der Mittelwert der entsprechenden Teilmenge eines größeren Satzes von Bezugspunkten ist. Ein gleitender Durchschnitt kann auch ungleiche Gewichte für jeden Datumswert in der Teilmenge verwenden, um bestimmte Werte in der Teilmenge hervorzuheben. Ein gleitender Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Fluktuationen auszugleichen und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Die Schwelle zwischen Kurzzeit und Langzeit hängt von der Anwendung ab, und die Parameter des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend eingestellt. Zum Beispiel wird es oft in der technischen Analyse von Finanzdaten, wie Aktienkurse verwendet. Renditen oder Handelsvolumina. Es wird auch in der Volkswirtschaft verwendet, um das Bruttoinlandsprodukt, die Beschäftigung oder andere makroökonomische Zeitreihen zu untersuchen. Mathematisch ist ein gleitender Durchschnitt eine Art von Faltung und kann daher als ein Beispiel eines bei der Signalverarbeitung verwendeten Tiefpassfilters betrachtet werden. Bei Verwendung mit Nicht-Zeitreihendaten filtert ein gleitender Durchschnitt höherfrequente Komponenten ohne irgendeine spezifische Verbindung zur Zeit, obwohl typischerweise eine Art von Anordnung impliziert wird. Vereinfacht betrachtet, kann es als eine Glättung der Daten betrachtet werden. Inhalt Einfacher gleitender Durchschnitt Bearbeiten In Finanzanwendungen ist ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) der ungewichtete Mittelwert der vorangegangenen n Datenpunkte. Allerdings wird in der Wissenschaft und Technik der Mittelwert normalerweise aus einer gleichen Anzahl von Daten auf beiden Seiten eines zentralen Wertes genommen. Dies stellt sicher, dass Variationen in dem Mittel mit den Variationen in den Daten ausgerichtet sind, anstatt zeitlich verschoben zu werden. Ein Beispiel für einen einfachen, gleich gewichteten laufenden Mittelwert für eine n-Tage-Stichprobe des Schlusskurses ist der Mittelwert der vorangegangenen n-Tage-Schlusskurse. Wenn diese Preise dann die Formel ist, wird bei der Berechnung aufeinanderfolgender Werte ein neuer Wert in die Summe und ein alter Wert fällt aus, dh eine vollständige Summation jedes Mal ist für diesen einfachen Fall unnötig, Der ausgewählte Zeitraum hängt von der Art der Bewegung von Wie kurz, mittelfristig oder langfristig. Finanziell kann das gleitende Durchschnittsniveau als Unterstützung in einem steigenden Markt oder Widerstand in einem fallenden Markt interpretiert werden. Wenn die verwendeten Daten nicht um den Mittelpunkt zentriert sind, liegt ein einfacher gleitender Durchschnitt hinter dem letzten Datumspunkt um die Hälfte der Probenbreite zurück. Ein Merkmal des SMA ist, dass, wenn die Daten eine periodische Fluktuation haben, dann das Anwenden eines SMA dieser Periode diese Variation beseitigen wird (der Durchschnitt, der immer enthält.) Ein SMA kann auch überproportional beeinflusst werden, wenn alte Datenpunkte wegfallen oder neue Daten hereinkommen Ein vollständiger Zyklus). Aber ein vollkommen regelmäßiger Zyklus kommt selten vor. 1 Für eine Reihe von Anwendungen ist es vorteilhaft, die Verschiebung zu vermeiden, die durch die Verwendung nur vergangener Daten induziert wird. Daher kann ein zentraler gleitender Durchschnitt berechnet werden, wobei Daten verwendet werden, die beiderseits des Punktes in der Reihe gleich beabstandet sind, wo der Mittelwert berechnet wird. Dies erfordert die Verwendung einer ungeraden Anzahl von Bezugspunkten im Probenfenster. Kumulierter gleitender Durchschnitt Bearbeiten In einem kumulativen gleitenden Durchschnitt. Kommen die Daten in einem geordneten Datenstrom an und der Statistiker möchte den Durchschnitt aller Daten bis zum aktuellen Bezugspunkt erhalten. Zum Beispiel kann ein Anleger den durchschnittlichen Preis aller Aktien-Transaktionen für eine bestimmte Aktie bis zur aktuellen Zeit wollen. Bei jeder neuen Transaktion kann der Durchschnittspreis zum Zeitpunkt der Transaktion für alle Transaktionen bis zu diesem Zeitpunkt unter Verwendung des kumulativen Durchschnitts, typischerweise eines gleich gewichteten Durchschnitts der Sequenz von i Werten x 1, berechnet werden. X i bis zur aktuellen Zeit: Die brute-force Methode, um dies zu berechnen, wäre, alle Daten zu speichern und die Summe zu berechnen und durch die Anzahl der Datumspunkte zu dividieren, sobald ein neuer Datumspunkt angekommen ist. Es ist jedoch möglich, einfach den kumulativen Mittelwert zu aktualisieren, wenn ein neuer Wert xi & sub1; verfügbar wird, unter Verwendung der Formel: Somit ist der aktuelle kumulative Durchschnitt für einen neuen Bezugspunkt gleich dem vorherigen kumulativen Durchschnitt plus der Differenz zwischen dem letzten Datumspunkt und dem Wert Vorherigen Durchschnitt geteilt durch die Anzahl der bisher erhaltenen Punkte. Wenn alle Nullpunkte ankommen (i N), wird der kumulative Mittelwert dem Enddurchschnitt entsprechen. Die Ableitung der kumulativen Durchschnittsformel ist unkompliziert. Mit Hilfe dieser Gleichung für CA i 1 ergibt sich: Gewichteter gleitender Durchschnitt Bearbeiten Ein gewichteter Durchschnitt ist ein beliebiger Durchschnitt, der Multiplikationsfaktoren hat, um unterschiedliche Gewichte für Daten an verschiedenen Positionen im Probenfenster zu erhalten. Mathematisch ist der gleitende Durchschnitt die Faltung der Nullpunkte mit einer festen Gewichtungsfunktion. Eine Anwendung entfernt die Pixelisierung aus einem digitalen grafischen Bild. In der technischen Analyse der Finanzdaten hat ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) die spezifische Bedeutung von Gewichten, die in der arithmetischen Progression abnehmen. 2 In einem n-day WMA hat der letzte Tag das Gewicht n. Die zweitletzte n 16087221601, etc. bis zu einem. Datei: Gewichtete gleitende Durchschnittsgewichte N15.png Wenn die WMA über aufeinanderfolgende Werte berechnet wird, ist die Differenz zwischen den Zählern von WMA M 1 und WMA M np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Bezeichnet man die Summe p M 160160160160 p M 8722 n 1 mit der Summe M. Dann zeigt die Grafik rechts, wie die Gewichte vom höchsten Gewicht für die letzten Datumspunkte auf Null abnehmen. Sie kann mit den im folgenden exponentiellen gleitenden Durchschnitt verglichen werden. Exponentieller gleitender Durchschnitt Bearbeiten Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, ist ein Typ eines unendlichen Impulsantwortfilters, der exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren anwendet. Die Gewichtung für jeden älteren Nullpunkt nimmt exponentiell ab und erreicht niemals Null. Die Grafik rechts zeigt ein Beispiel für die Gewichtsabnahme. Die EMA für eine Reihe Y kann rekursiv berechnet werden: Der Koeffizient repräsentiert den Grad der Gewichtungsabnahme, einen konstanten Glättungsfaktor zwischen 0 und 1. Je höher die Anzahl der älteren Beobachtungen, desto schneller. Alternativ kann in Form von N Zeitperioden ausgedrückt werden, wobei 1601602 / (N & sub1;) Script-Fehler Script-Fehler 91 Zitat 93 benötigt. Wenn zum Beispiel N 16016019 zu 1601600.1 äquivalent ist, wird die Halbwertszeit der Gewichte (das Intervall über Die die Gewichte um einen Faktor von zwei abnehmen) beträgt etwa N / 2,8854 (innerhalb von 1, wenn N 160gt1605). Yt ist der Wert zu einer Zeitperiode t. S t ist der Wert der EMA zu einem beliebigen Zeitpunkt t. S 1 ist undefiniert. S 1 kann auf verschiedene Weise initialisiert werden, am häufigsten durch S 1 bis Y 1. Obwohl andere Techniken existieren, wie etwa das Setzen von S 1 auf einen Durchschnitt der ersten 4 oder 5 Beobachtungen. Die Prominenz der S 1 - Initialisierungswirkung auf den resultierenden gleitenden Durchschnitt hängt von kleineren Werten ab, was die Wahl von S 1 relativ wichtiger macht als größere Werte, da eine höhere Diskontierung älterer Beobachtungen schneller erfolgt. Diese Formulierung ist nach Hunter (1986). 4 Durch wiederholte Anwendung dieser Formel für verschiedene Zeiten können wir schließlich S t als gewichtete Summe der Nullpunkte Y t schreiben. Als: Ein alternativer Ansatz von Roberts (1959) verwendet Y t anstelle von Y t 87221. 5 Diese Formel kann auch in den technischen Analysenausdrücken wie folgt ausgedrückt werden und zeigt, wie die EMA auf den letzten Datumspunkt zu, aber nur um einen Anteil der Differenz (jedesmal) geht: Dies ist eine unendliche Summe mit abnehmenden Terme. Die N Perioden in einer N-Day EMA geben nur den Faktor an. N ist kein Stopppunkt für die Berechnung in der Art, wie sie in einem SMA oder WMA ist. Für ausreichend große N. Die ersten N Datenpunkte in einer EMA repräsentieren etwa 86 des Gesamtgewichts bei der Berechnung: 6 Die Leistungsformel oben gibt einen Startwert für einen bestimmten Tag an, wonach die zuerst gezeigte aufeinanderfolgende Tageformel angewendet werden kann. Die Frage, wie weit zurück für einen Anfangswert gehen muss, hängt im schlimmsten Fall von den Daten ab. Große Preiswerte in alten Daten werden sich auf die Gesamtmenge auswirken, selbst wenn ihre Gewichtung sehr gering ist. Wenn die Preise kleine Variationen haben, dann kann nur die Gewichtung berücksichtigt werden. Das Gewicht, das durch Stoppen nach k Termonen weggelassen wird, liegt außerhalb des Gesamtgewichts. Um beispielsweise 99,9 des Gewichts zu haben, setzen Sie das obige Verhältnis auf 0,1 und lösen Sie für k. Für dieses Beispiel (99,9 Gewicht). Geänderter gleitender Durchschnitt Bearbeiten Ein modifizierter gleitender Durchschnitt (MMA), ein laufender gleitender Durchschnitt (RMA) oder ein glatter gleitender Durchschnitt ist definiert als: Anwendung zur Messung der Computerleistung Bearbeiten Einige Computerleistungsmetriken, z. B. Die durchschnittliche Prozesswarteschlangenlänge oder die durchschnittliche CPU-Auslastung eine Form des exponentiellen gleitenden Durchschnitts verwenden. Hier wird als Funktion der Zeit zwischen zwei Messungen definiert. Ein Beispiel für einen Koeffizienten, der dem aktuellen Messwert ein größeres Gewicht verleiht, und ein geringeres Gewicht für die älteren Messungen ist beispielsweise ein 15-Minuten-Durchschnitt L einer Prozesswarteschlangenlänge Q. Gemessen alle 5 Sekunden (Zeitdifferenz beträgt 5 Sekunden), wird berechnet als Andere Gewichtungen Bearbeiten Andere Gewichtungssysteme werden gelegentlich verwendet 8211 zum Beispiel im Aktienhandel mit einem Volumengewicht wird jedes Zeitintervall proportional zum Handelsvolumen gewichtet. Eine weitere Gewichtung, die von Aktuaren verwendet wird, ist Spencers 15-Point Moving Average 11 (ein mittlerer gleitender Durchschnitt). Die symmetrischen Gewichtungskoeffizienten sind -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Außerhalb der Finanzwelt haben gewichtete Laufwege viele Formen und Anwendungen. Jede Gewichtungsfunktion oder Kernel hat seine eigenen Eigenschaften. In der Technik und Wissenschaft ist die Frequenz - und Phasenreaktion des Filters oft von größter Bedeutung für das Verständnis der gewünschten und unerwünschten Verzerrungen, die ein bestimmter Filter auf die Daten anwenden wird. Ein Mittel nicht nur glätten die Daten. Ein Mittelwert ist eine Form des Tiefpaßfilters. Die Auswirkungen des jeweiligen Filters sollten verstanden werden, um eine geeignete Wahl zu treffen. An dieser Stelle diskutiert die französische Version dieses Artikels die spektrale Wirkung von 3 Arten von Mitteln (kumulativ, exponentiell, Gaussian). Moving Median Edit Aus statistischer Sicht ist der gleitende Durchschnitt bei der Schätzung der zugrunde liegenden Tendenz in einer Zeitreihe anfällig für seltene Ereignisse wie schnelle Schocks oder andere Anomalien. Eine robustere Schätzung des Trends ist der einfache sich bewegende Median über n Zeitpunkte: wo der Median gefunden wird, indem man beispielsweise die Werte innerhalb der Klammern sortiert und den Wert in der Mitte findet. Für größere Werte von n. Kann der Median effizient berechnet werden, indem eine indexierbare Skiplist aktualisiert wird. 12 Statistisch gesehen ist der gleitende Durchschnitt optimal, um den zugrunde liegenden Trend der Zeitreihe wiederherzustellen, wenn die Schwankungen um den Trend normal verteilt sind. Die Normalverteilung weist jedoch keine sehr hohe Wahrscheinlichkeit auf sehr große Abweichungen von der Tendenz hin, was erklärt, warum diese Abweichungen einen unverhältnismäßig großen Einfluss auf die Trendschätzung haben werden. Es kann gezeigt werden, dass, wenn die Fluktuationen stattdessen angenommen werden, dass Laplace verteilt ist. Dann ist der bewegliche Median statistisch optimal. 13 Für eine gegebene Varianz stellt die Laplace-Verteilung eine höhere Wahrscheinlichkeit bei seltenen Ereignissen als die normale dar, was erklärt, warum der bewegte Median Stöße besser toleriert als der bewegte Mittelwert. Wenn der einfache sich bewegende Median oben zentriert ist, ist die Glättung identisch mit dem Medianfilter, der Anwendungen zum Beispiel in der Bildsignalverarbeitung aufweist. Siehe auch Bearbeiten Dieser Artikel enthält eine Referenzliste. Aber seine Quellen bleiben unklar, weil es unzureichende Inlinezitationen hat. Bitte helfen Sie, diesen Artikel durch präzisere Zitate zu verbessern. 32 (Februar 2010) Exponentieller gleitender Durchschnitt Exponentielle gleitende Durchschnittswerte werden als der zuverlässigste der gleitenden gleitenden Durchschnittstypen empfohlen. Sie liefern eine Gewichtung, wobei jeder vorangegangene Tag progressiv weniger Gewichtung erhält. Exponentielle Glättung vermeidet das Problem mit einfachen gleitenden Durchschnitten. Wo der Durchschnitt eine Tendenz zum Quotschen zweimal hat: einmal am Anfang der gleitenden Durchschnittsperiode und wieder in die entgegengesetzte Richtung am Ende der Periode. Exponentielle gleitende durchschnittliche Steigung ist auch einfacher zu bestimmen: die Steigung ist immer unten, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt schliesst und immer oben, wenn der Preis höher ist. So berechnen Sie einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA): Nehmen Sie den heutigen Preis mit einer EMA multipliziert. Fügen Sie dies zu gestern EMA multipliziert mit (1 - EMA). Wenn wir die frühere Tabelle neu berechnen, sehen wir, dass der exponentielle gleitende Durchschnitt einen weit glatteren Trend darstellt: EMA ist die Gewichtung, die an den aktuellen Tageswert angehängt ist: 50 würde für einen 3-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet werden 10 wird für einen Zeitraum von 19 Tagen verwendet Exponentiellen gleitenden Durchschnitt und 1 wird für einen 199 Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet. Um eine ausgewählte Zeitspanne in eine EMA umzuwandeln, verwenden Sie diese Formel: EMA 2 / (n 1) wobei n die Anzahl der Tage ist Beispiel: Die EMA für 5 Tage ist 2 / (5 Tage 1) 33.3 Incredible Charts führt diese Berechnung automatisch durch, wenn Wählen Sie einen EMA-Zeitraum. Perfect Your Market Timing Erfahren Sie, wie Sie Ihr Marktrisiko zu verwalten. Geometric Mean Was ist die geometrische Mittel Das geometrische Mittel ist der Durchschnitt einer Reihe von Produkten, deren Berechnung wird häufig verwendet, um die Performance-Ergebnisse einer Investition oder Portfolio zu bestimmen. Es ist technisch definiert als das n-te Stammprodukt von n Zahlen. Das geometrische Mittel muss bei der Arbeit mit Prozenten verwendet werden, die aus Werten abgeleitet werden, während das Standardarithmetikmittel mit den Werten selbst arbeitet. VIDEO Laden des Players. BREAKING DOWN Geometric Mean Der Hauptvorteil für die Verwendung des geometrischen Mittels ist, dass die tatsächlich investierten Beträge nicht bekannt sein müssen. Die Berechnungen konzentrieren sich vollständig auf die Renditezahlen selbst und präsentieren einen Äpfel-zu-Äpfel-Vergleich bei der Betrachtung von zwei Anlageoptionen über mehr als Einen Zeitraum. Geometrische Mittel Wenn Sie 10.000 haben und 10 Zinsen für die 10.000 jedes Jahr für 25 Jahre bezahlt erhalten, beträgt die Höhe der Zinsen 1.000 pro Jahr für 25 Jahre oder 25.000. Dies berücksichtigt jedoch nicht das Interesse. Das heißt, die Berechnung geht davon aus, dass Sie nur erhalten Zinsen auf die ursprüngliche 10.000, nicht die 1.000 hinzugefügt, um es jedes Jahr. Erhält der Anleger Zinsen auf die Zinsen, wird er als Zinseszins bezeichnet, der nach dem geometrischen Mittel berechnet wird. Mit Hilfe des geometrischen Mittels können Analysten die Rendite einer Anlage berechnen, die Zinsen auf Zinsen bezahlt. Dies ist ein Grund Portfoliomanager beraten Kunden zu reinvestieren Dividenden und Erträge. Das geometrische Mittel wird auch für Barwert - und Cashflow-Formeln verwendet. Die geometrische Mittelrendite wird speziell für Investitionen verwendet, die eine zusammengesetzte Rendite bieten. Zurück zu dem Beispiel oben, anstatt nur 25.000 auf einem einfachen Interesse Investition, macht der Investor 108.347,06 auf eine Compoundierung Zins Investitionen. Ein einfaches Interesse oder eine Rückkehr wird durch das arithmetische Mittel repräsentiert, während das Zins - oder Ertragsintervall durch das geometrische Mittel repräsentiert wird. Geometrische Mittlere Berechnungen Um den Zinseszins mit Hilfe des geometrischen Mittels zu berechnen, muss der Anleger zunächst die Zinsen im ersten Jahr berechnen, also 10.000 multipliziert mit 10 oder 1.000. Im zweiten Jahr beträgt der neue Kapitalbetrag 11.000 und 10 von 11.000 1.100. Der neue Kapitalbetrag beträgt jetzt 11.000 plus 1.100 oder 12.100. Im dritten Jahr beträgt der neue Kapitalbetrag 12.100 und 10 von 12.100 1.210. Am Ende der 25 Jahre, die 10.000 geht in 108.347,06, das ist 98.347,05 mehr als die ursprüngliche Investition. Die Verknüpfung ist, um die aktuelle Kapital um ein Plus der Zinssatz zu multiplizieren, und dann erhöhen den Faktor auf die Zahl der Jahre zusammen. Die Berechnung ist 10.000 (10.1) 25 108.347,06 Dies ist ein Handelsposten oder eine Komponente, die mit QuantShare von einem unserer Mitglieder erstellt wurde. Dieser Artikel kann von QuantShare Trading Software heruntergeladen und verwendet werden. Handelspositionen sind von verschiedenen Typen. Es gibt Daten-Downloader, Handels-Indikatoren, Handelssysteme, Watchlisten, Composites / Indizes. Sie können diesen Artikel und Hunderte von anderen kostenlos durch das Herunterladen von QuantShare. Top-Gründe, warum sollten Sie QuantShare verwenden: Arbeitet mit US-und internationalen Märkten (Aktien, Forex, Optionen, Futures, ETF.) Bietet Ihnen die Werkzeuge, die Ihnen helfen, ein profitabler Trader werden Ermöglicht Ihnen, alle Trading-Ideen Exchange-Posten und Ideen mit umzusetzen Andere QuantShare Benutzer Unser Support-Team ist sehr entgegenkommend und wird jede Ihrer Fragen beantworten Wir implementieren alle Features, die Sie empfehlen Sehr niedrigen Preis und vieles mehr Features als die Mehrheit der anderen Handelssoftware Der Geometrische Gleitender Durchschnitt berechnet das geometrische Mittel der vorherigen N Bars Einer Zeitreihe oder eines Handelskennzeichens. Der einfache gleitende Durchschnitt nutzt das arithmetische Mittel, was bedeutet, dass er berechnet wird, indem der Zeitreihenwert der N vorherigen Balken addiert und dann das Ergebnis mit der Rückblickperiode dividiert wird. Das geometrische Mittel wird andererseits durch Multiplizieren der Zeitreihen N vorherigen Werte (Multiplikation wird anstelle der Addition verwendet) berechnet und dann das N-te Wurzelprodukt des letzten Ergebnisses genommen. Der geometrische Mittelwert und damit der geometrische gleitende Durchschnitt werden bei der Arbeit mit Renditen und Prozentsätzen verwendet. Der Hauptvorteil der Verwendung des geometrischen Mittels bei der Arbeit mit Renditen ist, dass es uns erlaubt, verschiedene Investitionen und Strategien zurückzukehren, ohne zu wissen, die ursprüngliche Menge investiert. Hier ist, wie die geometrischen gleitenden Durchschnitt auf die Ein-Bar-Rückgabe der engen Preis einer Aktie oder Sicherheit gelten: ein GMaverage (perf (schließen, 1), 20, 1) Die Funktion teilt automatisch durch 100 und fügt eine zu jedem Bevor Sie die Berechnung durchführen. Der zurückgegebene Wert wird in Prozent ausgedrückt. Das erste Argument der Funktion ermöglicht die Eingabe einer Zeitreihe oder einer Reihe von Renditen, die Sie zur Berechnung des geometrischen Mittelwerts verwenden möchten. Mit dem zweiten Argument können Sie die Rückverfolgungszeit oder die Anzahl vergangener Stäbe eingeben. Das dritte Argument wird verwendet, um die Zeitreihenrückkehr zu filtern. Dies bedeutet, dass die geometrische Mittelberechnung nur auf Balken durchgeführt wird, bei denen der Filterwert TRUE (Wert höher als Null) ist. Beispiel: GMaverage (perf (close, 1), 20, IsNoNaN (perf (close, 1))) Der obige Indikator berechnet den geometrischen gleitenden Durchschnitt der Ein-Bar-Rendite eines Aktienkurses auf Bars, 1) Indikator gibt einen nicht NaN (nicht einen Zahl) Wert zurück. Sie müssen sich zuerst anmelden Melden Sie sich jetzt an und erhalten Sie sofortigen Zugriff kostenlos auf die Handelssoftware, den Sharing-Server und die Social Network-Website. Klicken Sie hier Technische Analyse Fundamentalanalyse Zufällige Blog Beiträge Anzahl der Bewertungen Klicken Sie hier, um eine Rezension hinzuzufügen Durchschnittlicher Preis Klicken Sie hier, um dieses Objekt zu bewerten Anzahl, wie oft dieses Objekt heruntergeladen wurde Anzahl der Preise, die das aktuelle Objekt erhalten Melden Sie ein Objekt, wenn Sie es nicht ausführen können Es enthält Fehler Klicken Sie hier, um dieses Objekt melden zu aktualisieren Der Handel mit Finanzinstrumenten, einschließlich der Devisengeschäfte, hat ein hohes Risiko und ist nicht für alle Anleger geeignet. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Vor der Entscheidung in Finanzinstrumente oder Devisen zu investieren Sie sorgfältig Ihre Anlageziele in Betracht ziehen sollten, Erfahrung und Risikobereitschaft. Die Möglichkeit besteht, dass Sie einen Verlust von einigen oder allen Ihrer anfänglichen Investition zu erhalten und daher sollten Sie nicht investieren Geld, das Sie sich nicht leisten können, zu verlieren. Sie sollten sich bewusst sein, alle Risiken im Zusammenhang mit dem Handel und suchen Beratung durch einen unabhängigen Finanzberater, wenn Sie irgendwelche Zweifel. Moving Averages - Einfache und Exponential Moving Averages - Einfache und exponentielle Einführung Moving-Mittelwerte glatt die Preisdaten zu einem Trend folgendes Indikator zu bilden . Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn 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 nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. 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 dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs 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 führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Ein 20-Perioden-EMA wendet einen 9,52 - Wiegen auf den jüngsten Preis an (2 / (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. 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 zuweisen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird ihr wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende 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 Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen ihrer Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitende Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover 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, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA zu bewegen, über / unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Kreuzungen über einen Zeitraum von 2 1/2 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. 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 schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, 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-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte 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 auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John Murphy