Bewegliches Buch

Bewegte Durchschnitte 13 Von Casey Murphy. Senior Analyst ChartAdvisor Technische Analyse gibt es seit Jahrzehnten und im Laufe der Jahre haben die Händler die Erfindung der Hunderte von Indikatoren gesehen. Während einige technische Indikatoren populärer sind als andere, haben sich wenige als objektiv, zuverlässig und nützlich wie der gleitende Durchschnitt erwiesen. Gleitende Durchschnitte kommen in verschiedenen Formen, aber ihre zugrunde liegende Zweck bleibt die gleiche: zu helfen, technische Händler verfolgen die Tendenzen der finanziellen Vermögenswerte durch Glättung der Tag-zu-Tag-Preisschwankungen oder Lärm. Indem Trends identifiziert werden, erlauben die gleitenden Durchschnittswerte den Händlern, diese Trends zu ihren Gunsten zu nutzen und die Anzahl der Gewinne zu steigern. Wir hoffen, dass Sie am Ende dieses Tutorials ein klares Verständnis davon haben, warum bewegte Durchschnitte wichtig sind, wie sie berechnet werden und wie Sie sie in Ihre Handelsstrategien einbinden können. Nichts in dieser Publikation soll Rechts-, Steuer-, Wertpapier - oder Anlageberatung darstellen, weder eine Stellungnahme zur Angemessenheit einer Anlage noch eine Aufforderung jeglicher Art. Die in dieser Publikation enthaltenen allgemeinen Informationen dürfen ohne vorherige schriftliche Genehmigung durch einen lizenzierten Fachmann nicht bearbeitet werden. Leider gibt es keine perfekte Anlagestrategie, die Erfolg garantieren wird, aber Sie finden die Indikatoren und Strategien, die am besten für Ihre Position arbeiten wird. Finden Sie heraus, wie diese technischen Analyse-Bausteine ​​zu verwenden. Der Moving Average-Indikator ist eines der nützlichsten Instrumente für den Handel und die Analyse der Finanzmärkte. Während gleitende Durchschnitte ein wertvolles Werkzeug sein können, sind sie nicht ohne Risiko. Entdecken Sie die Pitalls und wie sie zu vermeiden. Investopedia stellt ein paar gemeinsame Mythen über die technische Analyse. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Händler und erkunden Sie detaillierter den breiteren Ansatz, der in die Vergangenheit schaut, um die Zukunft vorauszusagen. Erfahren Sie, wie Sie mit gleitenden Durchschnitten die Trades in ETFs betreten und beenden und einige gängige technische Setups mit gleitenden Durchschnitten verstehen. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. Erfahren Sie mehr über durchschnittliche Börsenanalyse Gehälter in den USA und verschiedene Faktoren, die Gehälter und Gesamtniveau beeinflussen. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. Erfahren Sie mehr über durchschnittliche Börsenanalyse Gehälter in den USA und verschiedene Faktoren, die die Gehälter und Gesamtniveaus beeinflussen. Thomas Bulkowski8217s erfolgreiche Investitionstätigkeiten erlaubte ihm, mit 36 ​​Jahren in Rente zu gehen. Er ist ein international bekannter Autor und Trader mit 30 Jahren Börsenerfahrung und weit Betrachtet als ein führender Experte auf Diagrammmustern. Er kann erreicht werden Unterstützen Sie diese Seite Klicken Sie auf die Links (unten) führt Sie zu Amazon. Wenn Sie irgendwelche kaufen, zahlen sie für die Überweisung. Bulkowskis Moving Average Study In allen Fällen steigt die Belohnung, selbst wenn das Risiko eines Fehlers abnimmt, aber die Unterschiede sind im Vergleich zur Benchmark-Bewegung gering. Moving Average Study Methodology Ich maß den Umzug von 36 verschiedenen Chart-Muster-Typen (wie Doppel-Tops und Kopf-und Schulterböden) mit dem Schlusskurs am Tag vor dem Breakout zum ultimativen hoch oder niedrig. Der höchste Höchstwert ist der höchste Höchstwert, bevor der Preis um mindestens 20 zurückgeht oder unterhalb des Bodens des Chartmusters schließt. Das ultimative Tief ist das niedrigste Tal, bevor der Preis um mindestens 20 steigt oder über die Oberseite des Chartmusters steigt. Mit anderen Worten, das sind perfekte Trades, und man sollte nicht erwarten, ähnliche Ergebnisse zu erzielen, aber sie genügen zu Vergleichszwecken. Ich verwendete 21.696 Muster-Trades für den Zeitraum von April 1989 bis Januar 2009. Dies umfasst zwei Bärenmärkte, wie zum Beispiel die SampP 500 fallen mindestens 20 vom 24. März 2000 bis 10. Oktober 2002 und einem anderen Zeitraum vom 11. Oktober 2007 auf Das Ende der Studie (Januar 2009). Termine außerhalb dieser Bereiche werden als Hausse klassifiziert. Für jeden Trade loggte ich den Wert von mehreren einfachen gleitenden Durchschnitten (9, 20, 50 und 200 Tag) und verglich es mit dem Schlusskurs am Tag vor dem Breakout. Für Ausfälle zählte ich die Anzahl der Preise nach dem Ausbruch nicht zu bewegen mindestens 5 und 15 vor Erreichen der ultimativen hoch oder niedrig. Ich verglich auch die Tendenz des gleitenden Mittels, entweder oben oder unten und verglich es mit der Post-Ausbruchbewegung und Ausfallrate. Gleitende durchschnittliche Studienergebnisse Die folgende Tabelle zeigt die Ausfallraten auf der Grundlage des Preises, der sich nicht mehr als 15 Minuten vom Ausbruchpreis entfernt hat. Ich entschied mich, dies anstelle der 5 Ausfallrate anzuzeigen, weil die Anzahl der Proben höher ist und die Ergebnisse konsistenter sind. Wenn der Kurs um mindestens 15 nach einem Breakout verschoben wird, besteht die Chance, dass ein Trader zumindest einen Teil des Gewinns erfassen kann. Die obige Tabelle zeigt Rot an, wenn der gleitende Durchschnitt den Benchmarkanstieg oder - abfall übersteigt und eine niedrigere Fehlerquote aufweist. Zum Beispiel, mit der dritten Zeile nach unten, die Verschiebung aller Aktien nach einem Abwärts-Breakout von einem Chart-Muster in einem Bullenmarkt war 21,5, und 41 von ihnen nicht sehen Preisnachlass mindestens 15. Wenn der Preis über dem 9 Tage einfach ist Gleitenden Durchschnitt am Tag vor dem Breakout, steigt der durchschnittliche Rückgang auf 22,9 und die Fehlerquote sinkt auf 40,1. Beide sind Verbesserungen, aber nicht dramatisch. Setzt man den Trend (entweder steigend oder fallend) des gleitenden Durchschnitts für die Position entweder oberhalb oder unterhalb des Schlusskurses vor dem Breakout, fand ich, dass die Ergebnisse ähnlich sind. Der einzige Unterschied ist, dass die Ausfallrate in einem Bullenmarkt nach einem Abwärtstrend steigt, wenn der 9-tägige einfache gleitende Durchschnitt steigt (die Ausfallrate wird 42,8, von 40,1 an und der Benchmark 41. Die Zelle ist grün hervorgehoben). Die Performance-Ergebnisse mit dem gleitenden Durchschnitt Trend sind ähnlich den Zahlen in der oben genannten Tabelle. Die nachstehende Tabelle zeigt die durchschnittlichen Gewinne oder Verluste, die unter Berücksichtigung einer Investition von 10.000 je Gewerbe abzüglich 10 für Provisionen (10 für den Kauf und 10 für den Vertrieb) mit der Anzahl der gehandelten Aktien auf die nächsten 100 zugrunde gelegt werden (Wie Google) nicht gehandelt werden. Wieder ist jeder Handel ein vollkommener und kauft am Ende des Tages vor dem Breakout und hält bis zum höchsten oder niedrigsten Stand vor einem Trendwechsel. Erwarten Sie nicht, diese Beträge zu duplizieren, aber sie markieren, welche Technik am besten funktioniert. Werte in Klammern sind negativ, und diejenigen, die rot hervorgehoben werden, sind das beste Ergebnis (höchster Gewinn oder Verlust) pro Zeile. Beachten Sie, wie die besten Ergebnisse in der 9 Tage gleitenden durchschnittlichen Spalte Cluster. Dies verstärkt die in der vorstehenden Tabelle gezeigten Ergebnisse. Der höchste Gewinn ist, wenn der Schlusskurs unter dem 9 Tage gleitenden Durchschnitt der Tag vor einem Aufwärtsausbruch in einem Bullenmarkt ist. Die 1.210 Trades machten durchschnittlich 4.651. Für Abwärtsausbrüche kam der größte Verlust, als der Schlusskurs unter dem 200-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt in einem Bärenmarkt lag. Die 1.792 Trades verloren durchschnittlich 2.185. Beachten Sie, dass die obige Tabelle die besten Ergebnisse zeigt, wenn ein 200-Tage-SMA verwendet wird und die vorherige Tabelle nicht. Die vorherige Tabelle ist die genauere der beiden, da die Tabelle mit den Dollarbeträgen keine hochpreisigen Aktien (Preise über 100) enthält. Moving Average Risk Ein Wort über Risiko. Risiko ist in der Regel eine Funktion der Absenkung, die die maximale Abnahme von einem Peak zu einem Trog ist. Da das von mir verwendete Verfahren den höchsten oder niedrigsten Wert vor einer 20 Trendänderung bestimmt, würde der Abzug definitionsgemäß 20 oder höher sein. Stattdessen entschied ich mich, um das Risiko zu messen, indem ich die Anzahl der Trades, die nicht mehr als 15 aus dem Schlusskurs am Tag vor dem Ausbruch zu bewegen. Das Risiko liegt zwischen einem Tiefstand von 25,1 (Baisse, Preis unter dem 9-Tage-SMA und einem Abwärtsausbruch) bis zu einem Hoch von 44,9 (Bullenmarkt, Preis über dem 50-tägigen SMA und einem Abwärtsausbruch). Mit anderen Worten, zwischen einem Viertel bis die Hälfte aller Chart-Muster werden nicht zeigen, Bewegungen von mindestens 15. Moving Durchschnittliche Studie Trading Tactics Basierend auf den oben genannten Ergebnissen, komme ich zu den folgenden Schlussfolgerungen. Vergleichen Sie die 9 oder 50 Tage gleitenden Durchschnitt mit dem Schlusskurs am Tag vor einem Breakout dann mit der folgenden Tabelle. Der Tag vor dem Ausbruch schließt unterhalb der 50-Tage-SMA. Zum Beispiel, wenn dies ein Hausse-Markt ist und Sie erwarten einen Aufwärtstrend aus einem Chart-Muster am nächsten Tag, dann sollte der Schlusskurs unter dem 9-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt. Wenn dies ein Bärenmarkt ist und Sie einen Abwärtsausbruch erwarten, dann sollte das Schließen unterhalb der 50 Tage SMA. Wenn Ihre Situation nicht mit der in der Tabelle gezeigten Kombination übereinstimmt, suchen Sie sich woanders nach einem vielversprechenderen Handelsaufbau aus. Ich lief meine tatsächlichen Trades gegen die 9 Tage SMA für Aufwärtspausen und festgestellt, dass meine Gewinn / Verlust-Verhältnis von 16 verbessert und Gewinne von 340 mit dieser Methode gestiegen. Nicht alle dieser Trades verwendet Chart-Muster und ich verglichen den gleitenden Durchschnitt auf den Schlusskurs am Tag, bevor ich anstelle eines Chart-Muster-Ausbruch gekauft. Moving Average Beispiel Die nebenstehende Abbildung zeigt ein Beispiel eines absteigenden Dreiecks auf der täglichen Skala. Die rote Linie ist ein 50 Tage einfacher gleitender Durchschnitt, der gewählt wird, weil der Markt bärisch ist und absteigende Dreiecke unten 64 der Zeit brechen. Betrachtet man die Einfügung, die auf den Ausschnitt zoomt, schließt der Preis unter dem unteren Ende des absteigenden Dreiecks am Punkt A. Am Tag vor dem Ausbruch, bei B. Der Schlusskurs liegt unter dem 50 Tage einfachen gleitenden Durchschnitt. Diese Kombination identifiziert eine niedrigere Risiko, höhere Wahrscheinlichkeit Handel. Sie würden den Bestand kurzschließen, indem Sie einen Auftrag einen Penny oder zwei unter die Unterseite des Dreiecks setzen. Preisstufen. Hat Stan Weinsteins vier Stufen Arbeit Ja 12 Monate gleitenden Durchschnitt. Verwenden Sie einen gleitenden Durchschnitt, um Zeit auf dem Markt. Oszillator-Mythen. Erklärt die Schwierigkeiten mit Oszillatoren. Schwenkregel. Eine zuverlässige Möglichkeit, Preisziele vorherzusagen. Trendline Spiegel. Verwenden Sie Trendlinien, um Preisbewegungen vorherzusagen. Markt Richtung. 7 Tipps zur Bestimmung. Geschrieben von und Copyright-Kopie 2005-2016 von Thomas N. Bulkowski. Alle Rechte vorbehalten. Disclaimer: Sie allein sind für Ihre Anlageentscheidungen verantwortlich. Siehe Datenschutz / Haftungsausschluss für weitere Informationen. Sie haben ein Trinkproblem, wenn Sie vom Boden fallen.6.2 Gleitende Mittelwerte ma 40 elecsales, order 5 41 In der zweiten Spalte dieser Tabelle wird ein gleitender Durchschnitt der Ordnung 5 angezeigt, der eine Schätzung des Trendzyklus liefert. Der erste Wert in dieser Spalte ist der Durchschnitt der ersten fünf Beobachtungen (1989-1993) der zweite Wert in der 5-MA-Spalte ist der Durchschnitt der Werte 1990-1994 und so weiter. Jeder Wert in der Spalte 5-MA ist der Mittelwert der Beobachtungen in den fünf Jahren, die auf das entsprechende Jahr zentriert sind. Es gibt keine Werte für die ersten zwei Jahre oder die letzten zwei Jahre, weil wir nicht zwei Beobachtungen auf beiden Seiten haben. In der obigen Formel enthält Spalte 5-MA die Werte von Hut mit k2. Um zu sehen, wie die Trend-Schätzung aussieht, stellen wir sie zusammen mit den Originaldaten in Abbildung 6.7 dar. Grundstück 40 elecsales, HauptsacheResidential Elektrizität salesquot, ylab quotGWhquot. Xlab quotYearquot 41 Zeilen 40 ma 40 elecales, 5 41. col quotredquot 41 Beachten Sie, wie der Trend (in rot) glatter als die ursprünglichen Daten ist und erfasst die Hauptbewegung der Zeitreihe ohne alle geringfügigen Schwankungen. Die gleitende Mittelmethode erlaubt keine Abschätzungen von T, wobei t nahe den Enden der Reihe ist, so daß sich die rote Linie nicht zu den Kanten des Graphen beiderseits erstreckt. Später werden wir anspruchsvollere Methoden der Trend-Zyklus-Schätzung verwenden, die Schätzungen nahe den Endpunkten erlauben. Die Reihenfolge des gleitenden Mittelwerts bestimmt die Glätte der Tendenzschätzung. Im Allgemeinen bedeutet eine größere Ordnung eine glattere Kurve. Die folgende Grafik zeigt die Auswirkung der Veränderung der Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts für die privaten Stromverkaufsdaten. Einfache gleitende Mittelwerte wie diese sind meist ungerade (z. B. 3, 5, 7 usw.). Das ist also symmetrisch: In einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung m2k1 gibt es k frühere Beobachtungen, k spätere Beobachtungen und die mittlere Beobachtung Die gemittelt werden. Aber wenn m gerade war, wäre es nicht mehr symmetrisch. Gleitende Mittelwerte der gleitenden Mittelwerte Es ist möglich, einen gleitenden Durchschnitt auf einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden. Ein Grund hierfür besteht darin, einen gleitenden Durchschnitt gleichmäßig symmetrisch zu machen. Zum Beispiel könnten wir einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 4 nehmen und dann einen anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 auf die Ergebnisse anwenden. In Tabelle 6.2 wurde dies für die ersten Jahre der australischen vierteljährlichen Bierproduktionsdaten durchgeführt. Beer2 lt - fenster 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lt - ma 40 beer2, bestellen 4. center FALSE 41 ma2x4 lt - ma 40 beer2, bestellen 4. center TRUE 41 Die Notation 2times4-MA in der letzten Spalte bedeutet ein 4-MA Gefolgt von einem 2-MA. Die Werte in der letzten Spalte werden durch einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 der Werte in der vorhergehenden Spalte erhalten. Beispielsweise sind die ersten beiden Werte in der 4-MA-Säule 451,2 (443410420532) / 4 und 448,8 (410420532433) / 4. Der erste Wert in der 2 × 4-MA-Säule ist der Durchschnitt dieser beiden: 450,0 (451,2448,8) / 2. Wenn ein 2-MA einem gleitenden Durchschnitt gleicher Ordnung folgt (wie z. B. 4), wird er als zentrierter gleitender Durchschnitt der Ordnung 4 bezeichnet. Dies liegt daran, dass die Ergebnisse nun symmetrisch sind. Um zu sehen, dass dies der Fall ist, können wir die 2times4-MA wie folgt schreiben: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Ende Es ist jetzt ein gewichteter Durchschnitt der Beobachtungen, aber er ist symmetrisch. Andere Kombinationen von gleitenden Durchschnitten sind ebenfalls möglich. Beispielsweise wird häufig ein 3times3-MA verwendet und besteht aus einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3, gefolgt von einem anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3. Im allgemeinen sollte bei einer gleichmäßigen Ordnung MA eine gerade Ordnung MA folgen, um sie symmetrisch zu machen. Ähnlich sollte eine ungerade Ordnung MA eine ungerade Ordnung MA folgen. Schätzung des Trendzyklus mit saisonalen Daten Die häufigste Verwendung von zentrierten Bewegungsdurchschnitten ist die Schätzung des Trendzyklus aus saisonalen Daten. Betrachten Sie die 2times4-MA: hat frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Bei der Anwendung auf vierteljährliche Daten wird jedes Quartal des Jahres gleiches Gewicht gegeben, wie die ersten und letzten Bedingungen für das gleiche Quartal in aufeinander folgenden Jahren gelten. Infolgedessen wird die saisonale Veränderung ausgemittelt und die resultierenden Werte von Hut t haben wenig oder keine saisonale Veränderung übrig. Ein ähnlicher Effekt würde mit einem 2 × 8-MA oder einem 2 × 12-MA erhalten werden. Im Allgemeinen ist ein 2-mal m-MA äquivalent zu einem gewichteten gleitenden Durchschnitt der Ordnung m1, wobei alle Beobachtungen das Gewicht 1 / m mit Ausnahme des ersten und des letzten Terms, die die Gewichte 1 / (2m) nehmen, nehmen. Also, wenn die saisonale Zeit ist gleichmäßig und der Ordnung m, verwenden Sie eine 2times m-MA, um den Trend-Zyklus zu schätzen. Wenn die saisonale Periode ungerade und der Ordnung m ist, verwenden Sie eine m-MA, um den Trendzyklus abzuschätzen. Insbesondere kann ein 2 × 12-MA verwendet werden, um den Trendzyklus der monatlichen Daten abzuschätzen, und ein 7-MA kann verwendet werden, um den Trendzyklus der Tagesdaten abzuschätzen. Andere Optionen für die Reihenfolge der MA wird in der Regel in Trend-Zyklus Schätzungen durch die Saisonalität in den Daten kontaminiert werden. Beispiel 6.2 Herstellung elektrischer Geräte Abbildung 6.9 zeigt ein 2times12-MA, das auf den Index der elektrischen Ausrüstung angewendet wird. Beachten Sie, dass die glatte Linie keine Saisonalität zeigt, ist sie nahezu identisch mit dem in Abbildung 6.2 gezeigten Trendzyklus, der mit einer viel anspruchsvolleren Methode geschätzt wurde als die gleitenden Durchschnittswerte. Jede andere Wahl für die Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts (mit Ausnahme von 24, 36 usw.) hätte zu einer glatten Linie geführt, die einige saisonale Schwankungen zeigt. Plot 40 elecequip, ylab quotNew Aufträge indexquot. (Euroregion) 41 Zeilen 40 ma 40 elecequip, bestellen 12 41. col quotredquot 41 Gewichtete gleitende Mittelwerte Kombinationen gleitender Mittelwerte ergeben gewichtete gleitende Mittelwerte. Zum Beispiel ist das oben diskutierte 2x4-MA äquivalent zu einem gewichteten 5-MA mit Gewichten, die durch frac, frac, frac, frac, frac gegeben werden. Im allgemeinen kann ein gewichtetes m-MA als Hut t sum k aj y geschrieben werden, wobei k (m-1) / 2 und die Gewichte durch a, dots, ak gegeben sind. Es ist wichtig, daß die Gewichte alle zu eins zusammenfallen und daß sie symmetrisch sind, so daß aj a. Der einfache m-MA ist ein Spezialfall, bei dem alle Gewichte gleich 1 / m sind. Ein großer Vorteil von gewichteten gleitenden Durchschnitten ist, dass sie eine glattere Schätzung des Trendzyklus ergeben. Anstelle von Beobachtungen, die die Berechnung bei Vollgewicht verlassen und verlassen, werden ihre Gewichte langsam erhöht und dann langsam verringert, was zu einer glatteren Kurve führt. Einige spezifische Sätze von Gewichten sind weit verbreitet. Einige davon sind in Tabelle 6.3 aufgeführt.