Tuesday 14 February 2017

Moving Average And Weighted Moving Durchschnitt

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Wegen seiner einzigartigen Berechnung wird WMA den Preisen enger folgen als ein entsprechender Simple Moving Average. Funktionsweise des Indikators Verwenden Sie die WMA, um die Trendrichtung zu bestimmen. Es könnte ein Indiz sein, zu kaufen, wenn die Preise in der Nähe oder knapp unterhalb der WMA fallen. Es könnte ein Indiz sein, um zu verkaufen, wenn die Preise auf oder gerade über der WMA rallye. Bewegungsdurchschnitte können auch Stütz - und Widerstandsbereiche anzeigen. Eine steigende WMA neigt dazu, die Preis-Aktion zu unterstützen, während eine sinkende WMA neigt dazu, Widerstand gegen Preis-Aktion bieten. Diese Strategie verstärkt die Idee des Kaufens, wenn der Preis ist in der Nähe der steigenden WMA oder Verkauf, wenn der Preis in der Nähe der fallenden WMA ist. Alle gleitenden Durchschnitte, einschließlich der WMA, sind nicht dazu bestimmt, einen Handel an der exakten Unterseite oder Oberseite zu kennzeichnen. Gleitende Durchschnitte tendieren zu validieren, dass Ihr Handel in der allgemeinen Richtung des Trends ist, aber mit einer Verzögerung beim Ein - und Ausstieg. Die WMA hat eine kürzere Verzögerung dann die SMA. Verwenden Sie die gleichen Regeln, die für SMA gelten, wenn Sie WMA interpretieren. Denken Sie daran, dass WMA im Allgemeinen empfindlicher für Preisbewegungen ist. Dies kann ein zweischneidiges Schwert sein. Auf der einen Seite kann WMA Trends früher als ein SMA identifizieren. Auf der anderen Seite wird die WMA wahrscheinlich mehr Peitschen haben als eine entsprechende SMA. Berechnung Die aktuellsten Daten sind stärker gewichtet und tragen mehr zum endgültigen WMA-Wert bei. Der für die Berechnung des WMA verwendete Gewichtungsfaktor wird durch die für das Kennzeichen ausgewählte Periode bestimmt. Beispielsweise würde ein WMA mit 5 Perioden wie folgt berechnet: WMA (P1 5) (P2 4) (P3 3) (P4 2) (P5 1) (5 4 3 2 1) Wo: P1 aktueller Preis P2 Preis 1 bar Vor, etcWeight Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnitts (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preis-Aktion. Der Eröffnungs - oder Schlussaktienkurs, reicht nicht aus, um davon abhängen zu können, ob Kauf - oder Verkaufssignale der MAs-Crossover-Aktion richtig vorhergesagt werden. Zur Lösung dieses Problems weisen die Analysten den jüngsten Preisdaten nun mehr Gewicht zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) verwenden. (Erfahren Sie mehr bei der Exploration der exponentiell gewogenen gleitenden Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tag nehmen und multiplizieren Sie diese Zahl mit 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag um acht und so weiter auf die erste der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren dividieren. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieses Kennzeichen wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Themen lesen Sie in Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Viele Techniker sind fest davon überzeugt, in der exponentiell geglättet gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde auf so viele verschiedene Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwirrt. Vielleicht die beste Erklärung kommt von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt behebt beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden. Erstens weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Doch während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in seiner Berechnung alle Daten in der Lebensdauer des Instruments. Zusätzlich ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anzupassen, um ein größeres oder geringeres Gewicht zu dem letzten Tagespreis zu ergeben, der zu einem Prozentsatz des vorherigen Tageswertes addiert wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagespreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, das zum vorherigen Tagegewicht von 90 (.90) addiert wird. Das ergibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem die letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete gleitende Durchschnittswerte Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im Aug. 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über eine Neun-Tage-Zeitraum, hat endgültige Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterbrach. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein anderes Bein, das die Techniker tatsächlich erwartet hatten. Der Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Kleinanlegern erzeugen, um die 3.000 Marke zu brechen. Danach tauchte es wieder zu Boden, um 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index bei 1.961,46, und Techniker begannen zu sehen, institutionelle Fondsmanager ab, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abholen. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Hüllkurven: Raffinieren ein beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce.) What039s der Unterschied zwischen gleitenden Durchschnitt und gewichteten gleitenden Durchschnitt Ein 5-Perioden gleitenden Durchschnitt, basierend auf den Preisen oben, würde mit den folgenden berechnet werden Formel: Basierend auf der obigen Gleichung lag der Durchschnittspreis der oben genannten Periode bei 90,66. Die Verwendung von gleitenden Durchschnitten ist eine wirksame Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung besteht darin, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders gewichtet werden als Datenpunkte nahe dem Anfang des Datensatzes. Hier kommen gewichtete gleitende Mittelwerte ins Spiel. Gewichtete Mittelwerte weisen eine höhere Gewichtung auf aktuellere Datenpunkte zu, da sie relevanter sind als Datenpunkte in der fernen Vergangenheit. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Fall des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs der AAPL


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