Die Arten von Handelstabelle Moving Averages
Sie können den gleitenden Durchschnitt an einem Handels Diagramm anpassen, um es genauer aktuellen Preise machen verfolgen, ohne all die Vorteile der Mittelungsprozess zu opfern. Gleitende Durchschnitte kommen in einer Vielzahl von Formen, die jeweils ihre eigenen Vorteile und Nachteile:
Die gewichteten gleitenden Durchschnitt (WMA): Sie können der gleitende Durchschnitt machen besser auf die aktuellen Preise von die aktuellen Preise stark mehr gewichtet wird. Sie erhalten die gewichteten gleitenden Durchschnitt um jeden Preis in Ihrer Serie Multiplikation nach wie frisch es ist. In einer 5-tägigen gleitenden Durchschnitts, beispielsweise Tag 5 (heute) würden von 5, Tag 4 von 4, Tag 3 von 3, und so weiter zu multiplizieren. Denken Sie daran, die Summe durch die Summe der Gewichte, nicht die Summe der Tage zu teilen (5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15).
Exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA): Dieser gleitende Durchschnitt ist schwer zu berechnen, und zum Glück alle Charting-Software-Pakete kann es für Sie tun. Das Prinzip ist dem heutigen Schlusskurs von gestern exponentiell gleitenden Durchschnitt zu subtrahieren.
Beginnen Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Multiplizieren Sie die Differenz zwischen dem Preis von heute und den gleitenden Durchschnitt von a Konstante Glättungsfaktor (Exponent). Der Faktor, um die Anzahl der Tage bestimmt wird, die Sie in dem gleitenden Durchschnitt - etwa 10 Tage. Der Exponent wird berechnet, indem 2 durch 10 dividiert, 0,2 als Faktor ergibt. Wenn Sie 20 Tage verwenden, teilen Sie 2 von 20 und 0,1 als Faktor erhalten. Hier ist der Grund:
Der Faktor minimiert die Änderung zwischen dem bestehenden gleitenden Durchschnitt und die neuesten Preis, eine kleinere Brücke als in einem einfachen gleitenden Durchschnitt zu schaffen, die die gesamte Strecke zwischen dem heutigen Preis und gestern zu überbrücken hat. Dieser Faktor gibt den gleitenden Durchschnitt einen numerischen Wert, der näher zu dem letzten Preis und somit macht es repräsentativ für den letzten Preisen.
Je geringer die Anzahl der Tage im Durchschnitt, desto größer ist der Faktor. Dieses Prinzip schließt die Lücke zwischen dem gleitenden Durchschnitt und dem aktuellen Preis noch mehr.
Adaptive Moving Average: Funktioniert wie eine langfristige gleitende Durchschnitt, dass sie die Wirkung von Ausreißern verringert, aber ohne zu tendierten die Preise zu opfern Empfindlichkeit. Sie möchten immer ein gleitender Durchschnitt so kurz wie möglich sein, den Beginn einer Entwicklung schnell zu identifizieren, sondern so lange wie nötig whipsaw Verluste zu vermeiden.
Effiziente Preise folgen eine gerade Linie. Sie erhalten einen Wirkungsgrad von 1. Die Preise, die die mäandernden Pfad eines betrunkenen ineffizient ähneln sind. Sie bekommen einen Wirkungsgrad von Null. Die meisten Preise sind irgendwo dazwischen. Die Bewertung wird dann in eine umgewandelt Glättungskonstante (Was verwirrend ist, weil in dieser Anwendung, ist es nicht konstant ist, sondern je nach Änderungen an der Zahlen- Konstante ist ein Begriff, der von Mathematiker für einen Zeitraum in einer Formel verwendet, weil es immer wieder da ist, unabhängig von der Form numerischer Wert). Da die Glättungskonstante näher an 1 wird, verfolgt der gleitende Durchschnitt stärker die Preise. Wenn die Glättungskonstante gleich Null ist, wird der gleitende Mittelwert nicht ändern und wird unverändert von gestern durch - mit anderen Worten, eine stachelige Ausreißer wird einfach ignoriert.