(FWMA) (v16) Berechnung eines vorderen gewichteten gleitenden Mittelwerts Die vorgewichteten gleitenden Durchschnittswerte werden nicht in der Personal Criteria Formula Language erstellt, der Aufbau eines FWMA in einem PCF ist jedoch relativ einfach. Ein vorgewichteter gleitender Durchschnitt wird unter Verwendung von Periodenbalken von Daten berechnet. Ein 2-Perioden-vorgewichteter gleitender Durchschnitt erfordert daher 2 Balken Daten und ein 30-stelliger vorgewichteter gleitender Durchschnitt erfordert 30 Balken Daten zu berechnen. Der gleitende Durchschnitt wird als frontgewichtet bezeichnet, weil neuere Daten größeres Gewicht als ältere Daten in den Berechnungen erhalten werden. Jeder ältere Strich verringert den Faktor, der für die Berechnungen verwendet wird, um 1, wenn Sie nicht den Nenner zählen, der für die Berechnung als Ganzes verwendet wird. Der neueste Balken wird mit der Periode multipliziert, und jeder ältere Balken reduziert dies um eins, bis die ältesten Daten, die bei der Berechnung verwendet werden, mit 1 multipliziert werden. Das Ergebnis wird dann durch die Summe der Faktoren dividiert, die für jeden Balken verwendet werden. Somit kann ein 2-Perioden-vorgewichteter gleitender Durchschnitt wie folgt berechnet werden. (2 C 1 C1) / (2 1), die nachstehend vereinfacht werden kann. Ein 3-Perioden-vorgewichteter gleitender Durchschnitt kann wie folgt berechnet werden. (3 C 2 C1 1 C2) / (3 2 1), die nachstehend vereinfacht werden kann. (3 C 2 C1 C2) / 6 Dieses Muster fährt fort, während die Periode sich erhöht. Gewichtete Bewegungsdurchschnitte: 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 zu dem 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 Umschläge: Verfeinern eines beliebten Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Gleitender Durchschnitt Gleitende Durchschnitte werden verwendet, um Trends zu glätten. TC2000 bietet vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunkt für die Periode gleiches Gewicht. Wenn der Zeitraum 3 ist und die letzten drei Datenpunkte 3, 4 und 5 sind, wäre der jüngste Durchschnittswert (345) / 34 (durch drei dividieren, da drei Datenpunkte vorhanden sind). Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der manchmal auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, wendet exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den neueren Beobachtungen viel mehr Bedeutung beimessen wird, während ältere Beobachtungen immer noch nicht vernachlässigt werden. Ein frontgewichteter Durchschnitt, wie ein exponentieller Durchschnitt, ermöglicht es, dass die jüngsten Daten gemittelt werden, um den Durchschnittswert mehr als älter zu beeinflussen Daten. Es ist anders berechnet als exponentielle Durchschnitte, aber es gibt auch jüngere Daten mehr Gewicht. Ein vorwärts gewichteter Durchschnitt von 5 Perioden wird wie folgt berechnet (C ist der jüngste Balken, C4 ist vor 4 Stunden): Vorgewichteter Durchschnitt (C5) (C14) (C23) (C32) C4) / 15 Hull Moving Average - The Hull Moving Average löst das altersbedingte Dilemma, einen gleitenden Durchschnitt schneller auf aktuelle Preisaktivität zu reagieren, während die Kurvenglätte beibehalten wird. Tatsächlich eliminiert das HMA die Verzögerung ganz und schafft es, gleichzeitig die Glättung zu verbessern. Lesen Sie mehr darüber, wie die verschiedenen Mittelungsarten unterschiedliche Ergebnisse liefern. Alle vier Mittelwerte werden mit einer Periode von 21: einfach (rot), exponentiell (cyan), vorgewichtet (gelb) und Hull gleitendem Durchschnitt (orange) aufgetragen. Außerdem können Sie wählen, welches Element des Preises bei der Berechnung des Durchschnitts verwendet werden soll: 160Last, Open, High, Low oder Typical Price. Gleitende Mittelwerte haben einen Offset-Parameter, mit dem Sie das durchschnittliche Diagramm vorwärts oder rückwärts verschieben können (negativer Offsetwert). Dies ermöglicht Ihnen, zu skizzieren, was gemeinhin als verschoben werden160moving Mittelwerte bezeichnet. Lesen Sie mehr über verschobene bewegte Durchschnitte auf Investopedia.
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