Tuesday 21 November 2017

Moving Average Analyse Excel


Gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist einer der flexibelsten und am häufigsten verwendeten technischen Analyseindikatoren. Es ist sehr beliebt bei den Händlern, vor allem wegen seiner Einfachheit. Es funktioniert am besten in einer schwierigen Umgebung. Einleitung In der Statistik ist ein gleitender Durchschnitt einfach ein Mittelwert eines bestimmten Satzes von Daten. Im Falle einer technischen Analyse werden diese Daten in den meisten Fällen durch die Schlusskurse der Bestände für die jeweiligen Tage repräsentiert. Allerdings verwenden einige Händler auch getrennte Mittelwerte für tägliche Minima und Maxima oder sogar einen Durchschnitt der Mittelpunktwerte (die sie berechnen, indem sie das tägliche Minimum und Maximum zusammenfassen und durch sie zwei teilen). Dennoch können Sie einen gleitenden Durchschnitt auch auf einem kürzeren Zeitrahmen konstruieren, zB durch die Verwendung von Tages - oder Minutendaten. Zum Beispiel, wenn du einen 10-tägigen gleitenden Durchschnitt machen willst, addierst du einfach alle Schlusskurse während der letzten 10 Tage und teile es dann um 10 (in diesem Fall ist es ein einfacher gleitender Durchschnitt). Am nächsten Tag machen wir dasselbe, außer dass wir wieder die Preise für die letzten 10 Tage nehmen, was bedeutet, dass der Preis, der der letzte in unserer Berechnung für den Vortag war, nicht mehr in den heutigen Durchschnitt eingeschlossen ist - er wird durch gestern ersetzt Preis. Die Datenverschiebung auf diese Weise mit jedem neuen Handelstag, also der Begriff gleitender Durchschnitt. Der Zweck und die Verwendung von gleitenden Durchschnitten in der technischen Analyse Der Gleitender Durchschnitt ist ein Trendfolger. Sein Ziel ist es, den Beginn eines Trends zu erkennen, seinen Fortschritt zu verfolgen und seine Umkehr zu melden, falls er auftritt. Im Gegensatz zu Charting, bewegte Durchschnitte nicht vorwegnehmen den Start oder das Ende eines Trends. Sie bestätigen es nur, aber nur einige Zeit nach der eigentlichen Umkehrung. Es stammt aus ihrer Konstruktion, da diese Indikatoren ausschließlich auf historischen Daten basieren. Je weniger Tage ein gleitender Durchschnitt enthält, desto eher kann man eine Trends umkehren. Es liegt an der Menge der historischen Daten, die den Durchschnitt stark beeinflusst. Ein 20-Tage-Gleitender Durchschnitt erzeugt das Signal einer Trendumkehr früher als der 50-Tage-Durchschnitt. Allerdings ist es auch wahr, dass die weniger Tage, die wir in den gleitenden Mittelwerten berechnen, die falscheren Signale, die wir bekommen. Daher verwenden die meisten Händler eine Kombination von mehreren gleitenden Durchschnitten, die alle gleichzeitig ein Signal liefern müssen, bevor ein Händler seine Position auf dem Markt öffnet. Dennoch kann ein gleitender Durchschnitt hinter dem Trend nicht vollständig eliminiert werden. Trading-Signale Jede Art von gleitenden Durchschnitt kann verwendet werden, um zu kaufen oder verkaufen Signale und dieser Prozess ist sehr einfach. Die Charting-Software zeichnet den gleitenden Durchschnitt als Linie direkt in die Preisliste auf. Signale werden an Orten erzeugt, an denen die Preise diese Linien überschneiden. Wenn der Preis über die bewegte durchschnittliche Linie kreuzt, bedeutet dies den Beginn eines neuen Aufwärtstrends und damit ein Kaufsignal. Auf der anderen Seite, wenn der Preis kreuzt unter der gleitenden durchschnittlichen Linie und der Markt schließt auch in diesem Bereich, es signalisiert den Beginn eines Abwärtstrends und damit stellt es ein Verkaufssignal. Using mehrere Durchschnitte Wir können auch für die Verwendung von mehreren bewegen Mittelwerte, um den Lärm der Preise und insbesondere die falschen Signale (Whipsaws) zu eliminieren, die die Verwendung eines einzelnen gleitenden Durchschnitts ergibt. Bei Verwendung mehrerer Mittelwerte tritt ein Kaufsignal auf, wenn der kürzere der Mittelwerte über dem längeren Durchschnitt, z. B. Die 50-tägigen durchschnittlichen Kreuze über dem 200-Tage-Durchschnitt. Umgekehrt wird ein Verkaufssignal in diesem Fall erzeugt, wenn der 50-Tage-Durchschnitt sich unter dem 200-Durchschnitt kreuzt. Ähnlich können wir auch eine Kombination von drei Mittelwerten verwenden, z. B. Ein 5-tägiger, 10-tägiger und 20-tägiger Durchschnitt. In diesem Fall wird ein Aufwärtstrend angezeigt, wenn die 5-Tage-Durchschnittslinie über dem 10-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt, während der 10-Tage-Durchschnitt noch über dem 20-Tage-Durchschnitt liegt. Jede Kreuzung der gleitenden Durchschnitte, die zu dieser Situation führt, gilt als Kaufsignal. Umgekehrt wird der Abwärtstrend durch die Situation angezeigt, wenn die 5-tägige Durchschnittslinie niedriger ist als der 10-Tage-Durchschnitt, während der 10-Tage-Durchschnitt niedriger ist als der 20-Tage-Durchschnitt. Mit drei gleitenden Durchschnitten begrenzt gleichzeitig die Menge an falsch Signale, die durch das System erzeugt werden, aber es begrenzt auch das Potential für Profit, da ein solches System erst nach dem Festhalten des Trends auf dem Markt ein Handelssignal erzeugt. Das Eintrittssignal kann sogar nur kurz vor der Trends umgedreht werden. Die Zeitintervalle, die von Händlern für die Berechnung von gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind ganz anders. Zum Beispiel sind die Fibonacci-Zahlen sehr beliebt, wie zum Beispiel mit 5-Tage-, 21-Tage - und 89-Tage-Mittelwerten. Im Futures-Handel ist die Kombination 4-, 9- und 18-Tage auch sehr beliebt. Vor-und Nachteile Der Grund, warum gleitende Durchschnitte wurden so beliebt ist, dass sie mehrere grundlegende Regeln des Handels widerspiegeln. Die Verwendung von gleitenden Durchschnitten hilft Ihnen, Ihre Verluste zu schneiden, während Sie Ihre Gewinne laufen lassen. Bei der Verwendung von gleitenden Durchschnitten, um Handelssignale zu generieren, handeln Sie immer in Richtung des Markttrends, nicht dagegen. Darüber hinaus können im Gegensatz zu Diagrammmusteranalysen oder anderen sehr subjektiven Techniken gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Handelssignale nach klaren Regeln zu generieren - und damit die Subjektivität von Handelsentscheidungen zu beseitigen, die den Händlern Psyche helfen können. Allerdings ist ein großer Nachteil der gleitenden Durchschnitte, dass sie nur gut funktionieren, wenn der Markt tendiert. Daher in Zeiten von abgehackten Märkten, wenn die Preise in einer bestimmten Preisspanne schwanken, funktionieren sie überhaupt nicht. Solche Periode kann leicht mehr als ein Drittel der Zeit, so dass sich auf bewegte Durchschnitte allein ist sehr riskant. Einige Händler, die deshalb empfehlen, kombinieren gleitende Durchschnitte mit einem Indikator Messung der Stärke eines Trends, wie z. B. ADX oder die Verwendung von gleitenden Durchschnitten nur als Bestätigungsindikator für Ihr Trading-System. Arten von sich bewegenden Mittelwerten Die am häufigsten verwendeten Arten von sich bewegenden Mittelwerten sind Simple Moving Average (SMA) und Exponentiell gewichtete Moving Average (EMA, EWMA). Diese Art von gleitenden Durchschnitt ist auch als arithmetisches Mittel bekannt und stellt die einfachste und am häufigsten verwendete Art des gleitenden Durchschnitts dar. Wir berechnen es, indem wir alle Schlusskurse für einen bestimmten Zeitraum zusammenfassen, den wir später durch die Anzahl der Tage in der Periode teilen. Allerdings sind zwei Probleme mit dieser Art von Durchschnitt verbunden: Es berücksichtigt nur die Daten in der ausgewählten Periode (z. B. ein 10-Tage einfacher gleitender Durchschnitt berücksichtigt nur die Daten aus den letzten 10 Tagen und ignoriert einfach alle anderen Daten Vor diesem Zeitraum). Es wird auch oft kritisiert, für alle Daten im Datensatz gleiche Gewichte zuzuordnen (d. H. In einem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt ein Preis von 10 Tagen hat das gleiche Gewicht wie der Preis von gestern - 10). Viele Händler argumentieren, dass die Daten aus den letzten Tagen mehr Gewicht als ältere Daten tragen sollten - was dazu führen würde, dass die Mittelwerte hinter dem Trend liegen. Diese Art von gleitenden Durchschnitt löst beide Probleme mit einfachen gleitenden Durchschnitten verbunden. Erstens gibt es mehr Gewicht in seiner Berechnung auf aktuelle Daten. Es spiegelt in gewissem Maße auch alle historischen Daten für das jeweilige Instrument wider. Diese Art von Durchschnitt wird nach der Tatsache benannt, dass die Gewichte der Daten in die Vergangenheit exponentiell abnehmen. Die Steigung dieser Abnahme kann an die Bedürfnisse des Traders angepasst werden. Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Technische Analyse: Verschieben von Durchschnittswerten Die meisten Diagrammmuster zeigen eine große Veränderung der Preisbewegung. Dies kann es schwierig für Händler, eine Vorstellung von einem Sicherheits-Gesamt-Trend zu bekommen. Eine einfache Methode Händler verwenden, um dies zu bekämpfen ist, um gleitende Durchschnitte anzuwenden. Ein gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen festgelegten Zeitaufwand. Durch das Plotten eines Sicherheits-Durchschnittspreises wird die Preisbewegung geglättet. Sobald die alltäglichen Schwankungen beseitigt sind, sind die Händler besser in der Lage, den wahren Trend zu identifizieren und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass sie zu ihren Gunsten arbeiten wird. (Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Moving Averages Tutorial.) Arten von Moving Averages Es gibt eine Reihe von verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten, die in der Art variieren, wie sie berechnet werden, aber wie jeder Durchschnitt interpretiert wird, bleibt gleich. Die Berechnungen unterscheiden sich nur in Bezug auf die Gewichtung, die sie auf die Preisdaten setzen, wobei sie von der gleichen Gewichtung jedes Preispunktes zu mehr Gewicht auf die jüngsten Daten gelegt werden. Die drei häufigsten Arten von gleitenden Durchschnitten sind einfach. Linear und exponentiell. Simple Moving Average (SMA) Dies ist die häufigste Methode, um den gleitenden Durchschnitt der Preise zu berechnen. Es dauert einfach die Summe aller vergangenen Schlusskurse über den Zeitraum und teilt das Ergebnis durch die Anzahl der bei der Berechnung verwendeten Preise. Zum Beispiel werden in einem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt die letzten 10 Schlusskurse addiert und dann durch 10 geteilt. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, ist ein Händler in der Lage, den Durchschnitt weniger auf die sich ändernden Preise durch die Erhöhung der Zahl zu reagieren Der bei der Berechnung verwendeten Perioden. Die Erhöhung der Anzahl der Zeiträume in der Berechnung ist eine der besten Möglichkeiten, um die Stärke des langfristigen Trends und die Wahrscheinlichkeit, dass es umgekehrt zu messen. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit dieser Art von Durchschnitt begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe den gleichen Einfluss auf das Ergebnis hat, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Die Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten wichtiger sind und daher auch eine höhere Gewichtung haben sollte. Diese Art von Kritik war einer der Hauptfaktoren, die zur Erfindung anderer Formen von sich bewegenden Mitteln führten. Linear gewichteter Durchschnitt Dieser gleitende Durchschnittsindikator ist der am wenigsten verbreitete der drei und wird verwendet, um das Problem der gleichen Gewichtung zu adressieren. Der linear gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Summe aller Schlusskurse über einen bestimmten Zeitraum annimmt und sie durch die Position des Datenpunktes multipliziert und dann durch die Summe der Anzahl der Perioden dividiert. Zum Beispiel wird in einem fünftägigen linear gewichteten Durchschnitt der heutige Schlusskurs mit fünf, gestern um vier und so weiter multipliziert, bis der erste Tag im Periodenbereich erreicht ist. Diese Zahlen werden dann addiert und durch die Summe der Multiplikatoren dividiert. Exponential Moving Average (EMA) Diese gleitende Durchschnittsberechnung verwendet einen Glättungsfaktor, um ein höheres Gewicht auf die jüngsten Datenpunkte zu legen und gilt als wesentlich effizienter als der linear gewichtete Durchschnitt. Ein Verständnis der Berechnung ist nicht generell für die meisten Händler erforderlich, da die meisten Charting-Pakete die Berechnung für Sie tun. Das Wichtigste an den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu erinnern ist, dass es besser auf neue Informationen in Bezug auf den einfachen gleitenden Durchschnitt reagiert. Diese Reaktionsfähigkeit ist einer der Schlüsselfaktoren, warum dies der gleitende Durchschnitt der Wahl unter vielen technischen Händlern ist. Wie Sie in Abbildung 2 sehen können, steigt eine 15-Punkte-EMA und fällt schneller als ein 15-Perioden-SMA. Dieser leichte Unterschied scheint nicht so viel, aber es ist ein wichtiger Faktor zu bewusst sein, da es die Rückkehr beeinflussen kann. Wichtige Verwendungswege von gleitenden Durchschnitten Durchgehende Durchschnitte werden verwendet, um aktuelle Trends und Trendumkehrungen zu identifizieren sowie Unterstützung und Widerstandswerte einzurichten. Durchgehende Mittelwerte können verwendet werden, um schnell zu erkennen, ob sich eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder einem Abwärtstrend bewegt, abhängig von der Richtung des gleitenden Durchschnitts. Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, wenn ein gleitender Durchschnitt aufwärts geht und der Preis darüber liegt, ist die Sicherheit in einem Aufwärtstrend. Umgekehrt kann ein abwärts geneigter gleitender Durchschnitt mit dem unten stehenden Preis verwendet werden, um einen Abwärtstrend zu signalisieren. Eine andere Methode zur Bestimmung des Impulses besteht darin, die Reihenfolge eines Paares von gleitenden Durchschnitten zu betrachten. Wenn ein kurzfristiger Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, steigt der Trend Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Die Verschiebung der durchschnittlichen Trendumkehrungen erfolgt auf zwei Arten: Wenn sich der Preis durch einen gleitenden Durchschnitt bewegt und wenn er sich durch bewegte durchschnittliche Übergänge bewegt. Das erste gemeinsame Signal ist, wenn der Preis durch einen wichtigen gleitenden Durchschnitt geht. Zum Beispiel, wenn der Preis einer Sicherheit, die in einem Aufwärtstrend war, unter einen 50-Perioden-gleitenden Durchschnitt fällt, wie in Abbildung 4, ist es ein Zeichen, dass der Aufwärtstrend umgekehrt werden kann. Das andere Signal einer Trendumkehr ist, wenn ein gleitender Durchschnitt einen anderen durchquert. Zum Beispiel, wie Sie in Abbildung 5 sehen können, wenn der 15-tägige gleitende Durchschnitt über dem 50-Tage-gleitenden Durchschnitt übergeht, ist es ein positives Zeichen dafür, dass der Preis beginnen wird zuzunehmen. Sind die bei der Berechnung verwendeten Perioden relativ kurz, z. B. 15 und 35, so könnte dies eine kurzfristige Trendumkehr signalisieren. Auf der anderen Seite, wenn zwei Durchschnitte mit relativ langen Zeitrahmen überqueren (zB 50 und 200), wird dies verwendet, um eine langfristige Trendverlagerung vorzuschlagen. Ein weiterer wichtiger Weg, um die Durchschnitte zu nutzen, ist die Identifizierung von Unterstützungs - und Widerstandsniveaus. Es ist nicht ungewöhnlich, einen Vorrat zu sehen, der fiel, stoppen seinen Niedergang und umgekehrte Richtung, sobald er die Unterstützung eines großen gleitenden Durchschnittes trifft. Ein Umzug durch einen großen gleitenden Durchschnitt wird oft als Signal von technischen Händlern verwendet, dass der Trend umgekehrt wird. Zum Beispiel, wenn der Preis durch den 200-Tage-gleitenden Durchschnitt in einer Abwärtsrichtung bricht, ist es ein Signal, dass der Aufwärtstrend umgekehrt ist. Durchgehende Durchschnitte sind ein leistungsfähiges Werkzeug, um den Trend in einer Sicherheit zu analysieren. Sie bieten nützliche Unterstützung und Widerstandspunkte und sind sehr einfach zu bedienen. Die häufigsten Zeitrahmen, die bei der Erstellung von gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind die 200-Tage-, 100-Tage-, 50-Tage-, 20-Tage - und 10-Tage-Tage. Der 200-tägige Durchschnitt wird als ein gutes Maß für ein Handelsjahr, ein 100-Tage-Durchschnitt von einem halben Jahr, ein 50-Tage-Durchschnitt von einem Vierteljahr, ein 20-Tage-Durchschnitt von einem Monat und 10 - Tag durchschnittlich zwei Wochen. Durchgehende Mittelwerte helfen technischen Händlern, etwas von dem Lärm zu glätten, das in den täglichen Preisbewegungen gefunden wird, was den Händlern einen klareren Blick auf die Preisentwicklung gibt. Bisher haben wir uns auf die Preisbewegung konzentriert, durch Diagramme und Durchschnitte. Im nächsten Abschnitt, schauen Sie sich einige andere Techniken verwendet, um Preisbewegung und Muster zu bestätigen. Technische Analyse: Indikatoren und Oszillatoren

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