Bewegen der durchschnittlichen Konvergenzdivergenz - MACD BREAKING DOWN Moving Average Convergence Divergence - MACD Es gibt drei gängige Methoden, um die MACD zu interpretieren: 1. Crossovers - Wie in der obigen Tabelle gezeigt, wenn der MACD unter die Signalleitung fällt, ist es ein bearish Signal , Was darauf hinweist, dass es Zeit zum Verkauf sein kann. Umgekehrt, wenn der MACD über die Signalleitung steigt, gibt der Indikator ein zinsbullisches Signal, was darauf hindeutet, dass der Preis des Vermögenswertes wahrscheinlich eine Aufwärtsbewegung erfahren wird. Viele Händler warten auf ein bestätigtes Kreuz über der Signalleitung, bevor sie in eine Position eintreten, um zu vermeiden, dass sie sich zu früh auskommt oder in eine Position eintritt, wie es der erste Pfeil zeigt. 2. Divergenz - Wenn der Sicherheitspreis vom MACD abweicht. Es signalisiert das Ende des aktuellen Trends. 3. Dramatischer Aufstieg - Wenn der MACD drastisch ansteigt - das heißt, der kürzere gleitende Durchschnitt zieht sich von dem längerfristigen gleitenden Durchschnitt ab - es ist ein Signal, dass die Sicherheit überkauft ist und bald wieder auf normales Niveau zurückkehren wird. Händler sehen auch auf eine Bewegung über oder unter der Nulllinie, weil dies die Position des kurzfristigen Durchschnitts relativ zum langfristigen Durchschnitt signalisiert. Wenn der MACD über Null liegt, liegt der kurzfristige Durchschnitt über dem Langzeitdurchschnitt, der nach oben zeigt. Das Gegenteil ist wahr, wenn der MACD unter Null liegt. Wie Sie aus der obigen Grafik sehen können, fungiert die Nulllinie oft als ein Bereich der Unterstützung und des Widerstandes für den Indikator. Interessieren Sie sich für die Verwendung der MACD für Ihre Trades Überprüfen Sie unsere eigenen Primer auf der MACD und Spotting Trend Reversals mit MACD für weitere InformationenEinführung in ARIMA: Nicht-Seasonal-Modelle ARIMA (p, d, q) Prognose Gleichung: ARIMA Modelle sind in der Theorie, Die allgemeinste Klasse von Modellen zur Prognose einer Zeitreihe, die durch Differenzierung (falls nötig), vielleicht in Verbindung mit nichtlinearen Transformationen, wie z. B. Protokollierung oder Entleerung (falls erforderlich), hergestellt werden kann220stationary8221. Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle über die Zeit konstant sind. Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihre Mittel haben eine konstante Amplitude, und es wackelt in einer konsistenten Weise. D. h. seine kurzzeitigen zufälligen Zeitmuster sehen immer in einem statistischen Sinn gleich aus. Die letztere Bedingung bedeutet, daß ihre Autokorrelationen (Korrelationen mit ihren eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert) über die Zeit konstant bleiben oder äquivalent, daß sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt. Eine zufällige Variable dieses Formulars kann (wie üblich) als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal (wenn man offensichtlich ist) könnte ein Muster der schnellen oder langsamen mittleren Reversion oder sinusförmigen Oszillation oder eines schnellen Wechsels im Zeichen sein , Und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als 8220filter8221 betrachtet werden, das versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare (d. h. regressionstypische) Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und Verzögerungen der Prognosefehler bestehen. Das heißt: vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeiner gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es ein reines autoregressives Modell (8220 selbst-regressed8221), das nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells ist und mit Standardregressionssoftware ausgestattet werden kann. Zum Beispiel ist ein autoregressives (8220AR (1) 8221) Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y um eine Periode (LAG (Y, 1) in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt hinterlässt). Wenn einige der Prädiktoren die Fehler der Fehler sind, ist es ein ARIMA-Modell, es ist kein lineares Regressionsmodell, denn es gibt keine Möglichkeit, 828last period8217s error8221 als unabhängige Variable anzugeben: Die Fehler müssen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells8217 nicht lineare Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl sie lineare Funktionen der vergangenen Daten sind. So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden (8220hill-climbing8221) geschätzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average. Die Verzögerungen der stationärisierten Serien in der Prognosegleichung werden als quartalspezifische Begriffe bezeichnet, die Verzögerungen der Prognosefehler werden als quadratische Begrenzungsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, wird als eine quotintegrierte Quotversion einer stationären Serie bezeichnet. Random-Walk - und Random-Trend-Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein Nicht-Seasonal-ARIMA-Modell wird als ein Quoten-Modell von quaremA (p, d, q) klassifiziert, wobei p die Anzahl der autoregressiven Terme ist, d die Anzahl der für die Stationarität benötigten Nichtseasondifferenzen und q die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in Die Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichne y die d-te Differenz von Y. Das bedeutet: Beachten Sie, dass die zweite Differenz von Y (der Fall d2) nicht der Unterschied von 2 Perioden ist. Vielmehr ist es der erste Unterschied zwischen dem ersten Unterschied. Welches das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, d. h. die lokale Beschleunigung der Reihe und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y. Die allgemeine Prognosegleichung lautet: Hier werden die gleitenden Durchschnittsparameter (9528217s) so definiert, dass ihre Zeichen in der Gleichung nach der von Box und Jenkins eingeführten Konventionen negativ sind. Einige Autoren und Software (einschließlich der R-Programmiersprache) definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben. Wenn tatsächliche Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Mehrdeutigkeit, aber it8217s wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR (1), AR (2), 8230 und MA (1), MA (2), 8230 usw. bezeichnet. Um das entsprechende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung (D) die Serie zu stationieren und die Brutto-Merkmale der Saisonalität zu entfernen, vielleicht in Verbindung mit einer abweichungsstabilisierenden Transformation wie Protokollierung oder Entleerung. Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell ausgestattet. Allerdings können die stationärisierten Serien immer noch autokorrelierte Fehler aufweisen, was darauf hindeutet, dass in der Prognosegleichung auch eine Anzahl von AR-Terme (p 8805 1) und einigen einigen MA-Terme (q 8805 1) benötigt werden. Der Prozess der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten (deren Links oben auf dieser Seite), aber eine Vorschau auf einige der Typen diskutiert werden Von nicht-seasonalen ARIMA-Modellen, die häufig angetroffen werden, ist unten angegeben. ARIMA (1,0,0) Autoregressives Modell erster Ordnung: Wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, kann man sie vielleicht als Vielfaches ihres eigenen vorherigen Wertes und einer Konstante voraussagen. Die prognostizierte Gleichung in diesem Fall ist 8230which ist Y regressed auf sich selbst verzögerte um einen Zeitraum. Dies ist ein 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 Modell. Wenn der Mittelwert von Y Null ist, dann wäre der konstante Term nicht enthalten. Wenn der Steigungskoeffizient 981 & sub1; positiv und kleiner als 1 in der Grße ist (er muß kleiner als 1 in der Grße sein, wenn Y stationär ist), beschreibt das Modell das Mittelwiederkehrungsverhalten, bei dem der nächste Periode8217s-Wert 981 mal als vorher vorausgesagt werden sollte Weit weg von dem Mittelwert als dieser Zeitraum8217s Wert. Wenn 981 & sub1; negativ ist, prognostiziert es ein Mittelrückkehrverhalten mit einem Wechsel von Zeichen, d. h. es sagt auch, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt. In einem autoregressiven Modell zweiter Ordnung (ARIMA (2,0,0)) wäre auch ein Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Abhängig von den Zeichen und Größen der Koeffizienten könnte ein ARIMA (2,0,0) Modell ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist . ARIMA (0,1,0) zufälliger Spaziergang: Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist das einfachste Modell für sie ein zufälliges Spaziergangmodell, das als Begrenzungsfall eines AR (1) - Modells betrachtet werden kann, in dem das autoregressive Koeffizient ist gleich 1, dh eine Serie mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann wie folgt geschrieben werden: wobei der konstante Term die mittlere Periodenänderung (dh die Langzeitdrift) in Y ist. Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, in dem die Die erste Differenz von Y ist die abhängige Variable. Da es (nur) eine nicht-seasonale Differenz und einen konstanten Term enthält, wird es als ein quotARIMA (0,1,0) Modell mit constant. quot eingestuft. Das random-walk-without - drift-Modell wäre ein ARIMA (0,1, 0) Modell ohne Konstante ARIMA (1,1,0) differenzierte Autoregressive Modell erster Ordnung: Wenn die Fehler eines zufälligen Walk-Modells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - - ie Durch den Rücktritt der ersten Differenz von Y auf sich selbst um eine Periode verzögert. Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben: die umgewandelt werden kann Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nicht-Seasonal-Differenzen und einem konstanten Term - d. h. Ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) ohne konstante, einfache exponentielle Glättung: Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen (z. B. diejenigen, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen), das zufällige Wandermodell nicht so gut wie ein gleitender Durchschnitt von vergangenen Werten ausführt. Mit anderen Worten, anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um das Rauschen herauszufiltern und das lokale Mittel genauer zu schätzen. Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden. Eine davon ist die so genannte 8220error Korrektur8221 Form, in der die vorherige Prognose in Richtung des Fehlers eingestellt wird, die es gemacht hat: Weil e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per Definition, kann dies wie folgt umgeschrieben werden : Das ist eine ARIMA (0,1,1) - ohne Konstante Prognose Gleichung mit 952 1 1 - 945. Dies bedeutet, dass Sie eine einfache exponentielle Glättung passen können, indem Sie es als ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstant und der geschätzte MA (1) - Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in der SES-Formel. Erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen 1 945 beträgt. Dies bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen eines ARIMA (0,1,1) - without-constant-Modells 1 (1 - 952 1) beträgt. So, zum Beispiel, wenn 952 1 0.8, ist das Durchschnittsalter 5. Wenn 952 1 sich nähert, wird das ARIMA (0,1,1) - without-konstantes Modell zu einem sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt und als 952 1 Nähert sich 0 wird es zu einem zufälligen Walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu korrigieren: Hinzufügen von AR-Terme oder Hinzufügen von MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt: durch Hinzufügen eines verzögerten Wertes der differenzierten Serie Zur Gleichung oder Hinzufügen eines verzögerten Wertes des Prognosefehlers. Welcher Ansatz ist am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird meist am besten durch Hinzufügen eines MA Begriff. In geschäftlichen und ökonomischen Zeitreihen entsteht oftmals eine negative Autokorrelation als Artefakt der Differenzierung. (Im Allgemeinen verringert die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen.) So wird das ARIMA (0,1,1) - Modell, in dem die Differenzierung von einem MA-Term begleitet wird, häufiger als ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) mit konstanter, einfacher, exponentieller Glättung mit Wachstum: Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell erhalten Sie gewisse Flexibilität. Zunächst darf der geschätzte MA (1) - Koeffizient negativ sein. Dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Begriff im ARIMA-Modell einzubeziehen, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Trend ungleich Null abzuschätzen. Das ARIMA (0,1,1) - Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung: Die Prognosen von einem Periodenvorhersage aus diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise ein Schräge Linie (deren Steigung gleich mu ist) anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) ohne konstante lineare exponentielle Glättung: Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA-Modelle, die zwei Nichtseason-Differenzen in Verbindung mit MA-Terme verwenden. Der zweite Unterschied einer Reihe Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der um zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - i. e. Die Änderung der Änderung von Y in der Periode t. Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich (Y t - Y t - 1) - (Y t - 1 - Y t - 2) Y t - 2Y t - 1 Y t - 2. Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion: sie misst die quotaccelerationquot oder quotcurvaturequot in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das ARIMA (0,2,2) - Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie gleich einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler ist: die umgeordnet werden kann: wobei 952 1 und 952 2 die MA (1) und MA (2) Koeffizienten Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell. Im Wesentlichen das gleiche wie Holt8217s Modell, und Brown8217s Modell ist ein Sonderfall. Es verwendet exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die langfristigen Prognosen von diesem Modell konvergieren zu einer geraden Linie, deren Hang hängt von der durchschnittlichen Tendenz, die gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA (1,1,2) ohne konstante gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell wird in den beiliegenden Folien auf ARIMA-Modellen dargestellt. Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, aber erhebt es bei längeren Prognosehorizonten, um eine Note des Konservatismus einzuführen, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat. Sehen Sie den Artikel auf quotWhy der Damped Trend Workquot von Gardner und McKenzie und die quotGolden Rulequot Artikel von Armstrong et al. für Details. Es ist grundsätzlich ratsam, an Modellen zu bleiben, bei denen mindestens eines von p und q nicht größer als 1 ist, dh nicht versuchen, ein Modell wie ARIMA (2,1,2) zu passen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung führen wird Und quotcommon-factorquot-Themen, die ausführlicher in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur von ARIMA-Modellen diskutiert werden. Spreadsheet-Implementierung: ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Kalkulationstabelle zu implementieren. Die Vorhersagegleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die sich auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler bezieht. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle einrichten, indem Sie die Daten in Spalte A, die Prognoseformel in Spalte B und die Fehler (Daten minus Prognosen) in Spalte C speichern. Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach Ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorangehenden Zeilen der Spalten A und C bezieht, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in Zellen anderswo auf der Kalkulationstabelle gespeichert sind. Wie man einen bewegten Durchschnitt benutzt, um Aktien zu kaufen Der gleitende Durchschnitt (MA) ist ein einfacher technischer Analyse-Tool, das Preisdaten durch die Schaffung eines ständig aktualisierten Durchschnittspreises glättet. Der Durchschnitt wird über einen bestimmten Zeitraum, wie 10 Tage, 20 Minuten, 30 Wochen oder eine beliebige Zeit, die der Händler wählt, übernommen. Es gibt Vorteile, um einen gleitenden Durchschnitt in Ihrem Handel, sowie Optionen auf welche Art von gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Der Umzug von durchschnittlichen Strategien ist ebenfalls beliebt und kann auf jeden Zeitrahmen zugeschnitten werden, der sowohl langfristigen Investoren als auch kurzfristigen Händlern entspricht. (Siehe Die Top vier Technische Indikatoren Trend Trader müssen wissen.) Warum ein Moving Average Ein gleitender Durchschnitt kann dazu beitragen, reduzieren die Menge an Lärm auf einem Preis Diagramm. Schauen Sie sich die Richtung des gleitenden Durchschnitts an, um eine Grundidee zu bekommen, auf welche Weise sich der Preis bewegt. Abgewinkelt und der Preis geht nach oben (oder war vor kurzem) insgesamt, abgewinkelt und der Preis verschiebt sich insgesamt, bewegte sich seitwärts und der Preis ist wahrscheinlich in einer Reichweite. Ein gleitender Durchschnitt kann auch als Unterstützung oder Widerstand dienen. In einem Aufwärtstrend kann ein 50-Tage-, 100-Tage - oder 200-Tage-Gleitender Durchschnitt als Stützniveau wirken, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Dies ist, weil der Durchschnitt fungiert wie ein Boden (Unterstützung), so dass der Preis hüpft davon ab. In einem Abwärtstrend kann ein gleitender Durchschnitt als Widerstand wie eine Decke wirken, der Preis trifft ihn und fängt dann wieder an zu fallen. Der Preis wird nicht immer den gleitenden Durchschnitt auf diese Weise respektieren. Der Preis kann durch sie leicht laufen oder stoppen und umgekehrt vor dem Erreichen. Als allgemeine Richtlinie, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt, ist der Trend hoch. Wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt liegt, ist der Trend nach unten Bewegliche Durchschnitte können unterschiedliche Längen haben (in Kürze besprochen), so kann man einen Aufwärtstrend anzeigen, während ein anderer einen Abwärtstrend anzeigt. Arten von Moving Averages Ein gleitender Durchschnitt kann auf unterschiedliche Weise berechnet werden. Ein Fünf-Tage-einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) fügt einfach die fünf letzten täglichen Schlusskurse hinzu und teilt sie mit fünf, um jeden Tag einen neuen Durchschnitt zu schaffen. Jeder Durchschnitt ist mit dem nächsten verbunden, wodurch die singuläre fließende Linie erzeugt wird. Eine weitere beliebte Art von gleitenden Durchschnitt ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Die Berechnung ist komplexer, aber grundsätzlich gilt mehr Gewichtung auf die neuesten Preise. Plot eine 50-Tage-SMA und eine 50-Tage-EMA auf dem gleichen Diagramm, und youll bemerken die EMA reagiert schneller auf Preisänderungen als die SMA tut, aufgrund der zusätzlichen Gewichtung auf aktuelle Preisdaten. Charting-Software und Handelsplattformen machen die Berechnungen, so dass keine manuelle Mathematik erforderlich ist, um eine MA zu verwenden. Eine Art von MA ist nicht besser als eine andere. Eine EMA kann für eine Zeit besser in einem Aktien - oder Finanzmarkt arbeiten, und zu anderen Zeiten kann eine SMA besser funktionieren. Der Zeitrahmen, der für einen gleitenden Durchschnitt gewählt wird, spielt auch eine wichtige Rolle, wie effektiv es ist (unabhängig vom Typ). Bewegliche durchschnittliche Länge Gemeinsame gleitende durchschnittliche Längen sind 10, 20, 50, 100 und 200. Diese Längen können auf jeden Chart Zeitrahmen (eine Minute, täglich, wöchentlich, etc.) angewendet werden, je nach Händler Handel Horizont. Der Zeitrahmen oder die Länge, die Sie für einen gleitenden Durchschnitt wählen, auch als Rückblickzeit bezeichnet, kann eine große Rolle spielen, wie effektiv es ist. Ein MA mit einem kurzen Zeitrahmen reagiert viel schneller auf Preisänderungen als ein MA mit einer langen Rückblickzeit. In der Abbildung unten der 20-Tage gleitenden Durchschnitt mehr genau verfolgt den tatsächlichen Preis als die 100-Tage tut. Der 20-Tage-Tag kann für einen kürzeren Trader von analytischem Nutzen sein, da er dem Preis näher folgt und daher weniger Verzögerung ergibt als der längerfristige gleitende Durchschnitt. Lag ist die Zeit, die ein gleitender Durchschnitt benötigt, um eine mögliche Umkehrung zu signalisieren. Rückruf, als allgemeine Richtlinie, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt der Trend als oben betrachtet. Also, wenn der Preis unter diesen gleitenden Durchschnitt sinkt, signalisiert es eine mögliche Umkehrung, die auf diesem MA basiert. Ein 20-Tage-Gleitender Durchschnitt liefert viele weitere Umkehrsignale als ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt kann eine beliebige Länge, 15, 28, 89, etc. sein. Anpassen der gleitenden Durchschnitt, so dass es liefert genauere Signale auf historische Daten können dazu beitragen, bessere Zukunft Signale. Trading Strategies - Crossovers Crossovers sind eine der wichtigsten gleitenden Mittelstrategien. Der erste Typ ist ein Preisübergang. Dies wurde früher besprochen und ist, wenn der Preis über oder unter einem gleitenden Durchschnitt kreuzt, um eine mögliche Trendänderung zu signalisieren. Eine andere Strategie ist, zwei gleitende Durchschnitte auf ein Diagramm anzuwenden, eine längere und eine kürzere. Wenn die kürzere MA über die längerfristige MA kreuzt, ist ein Kaufsignal, wie es anzeigt, dass der Trend sich verlagert. Dies ist ein goldenes Kreuz. Wenn die kürzere MA unterhalb der längerfristigen MA kreuzt, ist ein Verkaufssignal, wie es anzeigt, dass der Trend nach unten geht. Dies wird als Totgangkreuz bezeichnet. Durchgehende Durchschnittswerte werden auf der Grundlage historischer Daten berechnet, und nichts über die Berechnung ist prädiktiv in der Natur. Daher können Ergebnisse mit bewegten Durchschnitten zufällig sein - manchmal scheint der Markt MA-Unterstützungsresistenz und Handelssignale zu respektieren. Und andere mal zeigt es keinen Respekt. Ein großes Problem ist, dass, wenn die Preisaktion wird abgehackt der Preis schwingen hin und her generieren mehrere Trend reversaltrade Signale. Wenn dies geschieht, ist es am besten, beiseite zu treten oder einen anderen Indikator zu verwenden, um den Trend zu klären. Dasselbe kann bei MA-Crossovers auftreten, wo sich die MAs für einen gewissen Zeitraum verwickeln, indem sie mehrere (Lustige) Trades auslösen. Durchgehende Mittelwerte funktionieren sehr gut in starken Trends, aber oft schlecht in abgehackten oder reichen Bedingungen. Das Einstellen des Zeitrahmens kann dies vorübergehend unterstützen, obwohl irgendwann diese Probleme wahrscheinlich auftreten werden, unabhängig von dem Zeitrahmen, der für die MA (s) gewählt wurde. Ein gleitender Durchschnitt vereinfacht die Preisdaten, indem er sie glättet und eine fließende Linie erzeugt. Dies kann isolierende Trends erleichtern. Exponentielle gleitende Mittelwerte reagieren schneller auf Preisänderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. In einigen Fällen kann dies gut sein, und in anderen kann es falsche Signale verursachen. Durchgehende Durchschnitte mit einer kürzeren Rückblickperiode (z. B. 20 Tage) werden auch schneller auf Preisänderungen reagieren als im Durchschnitt mit einem längeren Blickzeitraum (200 Tage). Bewegliche durchschnittliche Crossover sind eine beliebte Strategie für beide Einträge und Exits. MAs können auch Bereiche der potenziellen Unterstützung oder Widerstand hervorheben. Während dies prädiktiv erscheinen mag, sind die gleitenden Durchschnitte immer auf historischen Daten basiert und zeigen einfach den Durchschnittspreis über einen bestimmten Zeitraum an. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Eine Finanzierungsrunde, in der Anleger eine Aktie von einer Gesellschaft mit einer niedrigeren Bewertung erwerben als die Bewertung, Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Ein Bestand eines Vermögenswerts in einem Portfolio. Eine Portfolioinvestition erfolgt mit der Erwartung, eine Rendite zu erzielen. Dies.
No comments:
Post a Comment