Drie Eksponensiële Bewegende Gemiddelde Excel

Voordele van Trix - Drie Eksponensiële Gemiddeld Lang tyd lesers van tegniese ontleding van aandele en kommoditeite tydskrif kan onthou wat was Jack Hutson, 'n redakteur van die tydskrif, wat die eerste keer Trix om die tegniese gemeenskap. Wat is Trix Die trippel eksponensiële gemiddelde (Trix) aanwyser is 'n ossillator wat gebruik word om oorverkoop en oorgekoop markte te identifiseer, en dit kan ook gebruik word as 'n momentum aanwyser. Soos baie ossillators, Trix ossilleer rondom 'n nul lyn. Wanneer dit gebruik word as 'n ossillator, 'n positiewe waarde dui op 'n oorgekoopte mark, terwyl 'n negatiewe waarde dui op 'n oorverkoopte mark. Wanneer Trix word gebruik as 'n momentum aanwyser, 'n positiewe waarde dui momentum is aan die toeneem, terwyl 'n negatiewe waarde dui momentum daal. Baie ontleders glo dat wanneer die Trix kruis bo die lyn nul dit gee 'n koopsein. en wanneer dit sluit onder die lyn nul, dit gee 'n sell sein. Ook, kan verskille tussen prys en Trix dui beduidende draaipunte in die mark. Trix bereken 'n driedubbele eksponensiële bewegende gemiddelde van die log van die prys insette oor die tydperk wat deur die lengte insette vir die huidige bar. Die huidige bars waarde is afgetrek deur die vorige bars waarde. Dit voorkom dat siklusse wat korter as die bepaal deur lengte insette van die aanwyser oorweeg tydperk is. Voordele van Trix Twee belangrikste voordele van Trix oor ander tendens volgende aanwysers is sy uitstekende filtrasie van geraas mark en sy neiging om 'n leidende as sloerende aanwyser wees. Dit filters uit geraas mark met behulp van die driedubbele eksponensiële gemiddelde berekening, dus die uitskakeling van klein kort termyn siklusse wat 'n verandering in die mark rigting aan te dui. Dit het die vermoë om te lei 'n mark, want dit meet die verskil tussen elke stryk weergawe van die prys inligting bars. Wanneer geïnterpreteer word as 'n leidende aanwyser. Trix is ​​die beste gebruik word in samewerking met 'n ander mark-tydsberekening aanwyser - dit verminder valse aanduidings. Interpretasie Op hierdie grafiek van die Dow Jones Industrial Average wat September 2001 tot September 2002, kan jy sien deur die pyle wat die Trix aanwyser, die hoogtepunt van Maart 2002 tot die lae watermerk wat in Julie 2002, is die val van 'n vlak van plus 40,45 'n minus 83,07. Hierdie voorbeeld toon duidelik dat daar geen tydsverloop tussen die DJIA tuning suide en die Trix aanwyser na aanleiding van hierdie prys aksie. (TradeStation 6 kartering sagteware gebruik 'n nege-daagse bewegende gemiddelde as die standaard, wat dramaties help om tydsberekening van die rigting beweeg.) Ons het gesien dat die korter die tyd raam, sal die meer akkurate die aanwyser die gewemel van die saak is ons sein studeer. Met behulp van twee bewegende gemiddeldes bied 'n voordeel: deur te kyk na die vinnig bewegende gemiddelde kruis oor die stadig bewegende gemiddelde, kan die handelaar die verandering in die rigting van die prys aksie erken. (Sien Verstandhouding bewegende gemiddelde Covergence divergensie.) Die gebruik van twee verskillende tyd strek vir die Trix is ​​ook 'n uitstekende tydsberekening tegniek. In die 2001-2002 grafiek van die SampP 500 Indeks bo, die eerste hoogs sigbare skuif was die afswaai van die mark na die rampe van September 11. Daar was 'n daaropvolgende herstel in die derde week van September, met die 15-dae - bewegende gemiddelde draai vinniger as die 30-dae - bewegende gemiddelde. Maar hou in gedagte dat die bevestiging van die 30-dag aanwyser is meer konserwatief, so dit verseker die gemiddelde koop-en-hou belegger wat die tendens werklik geword het. Kyk mooi na hoe goed die draaie in die 15-dae - bewegende gemiddelde lyn met die draaie in die prys aksie. Hierdie idee van 'n tendenslyn skending in prys kan gekyk word van 'n ander hoek. Martin Pring, 'n bekende tegnikus en skrywer, het opgemerk dat dit in sy geskrifte: As 'n reeks soos die stadige verskuiwing van 30 dae Trix is ​​oorgekoop, maar nog steeds tydrenne, dan 'n tendenslyn skending in die prys sal ongetwyfeld lei of aansluit by 'n hoogtepunt in die Trix. Dit is omdat 'n tendenslyn skending dui op 'n onderbreking in onderstebo momentum. Die penetrasie sal gevolg word deur óf 'n afname of 'n tydelike sywaarts beweeg. In beide gevalle impliseer dit dat die bykomende onderstebo momentum wat nodig is vir 'n bevordering Trix is ​​nie meer beskikbaar nie. As ons kyk nou na 'n paar van die ander momentum aanwysers soos 'n Stochastics of 'n prys ROC. Ons sal 'n soortgelyke patroon vind. Trix is ​​een van die beste tendens omkeer en momentum aanwysers wat ons in ons daaglikse arsenaal. Onthou sy jou geld - belê dit oordeelkundig. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal dek die skade wat veroorsaak word deur 'n hurricane. How om EMO in Excel bereken Leer hoe om die eksponensiële bewegende gemiddelde in Excel en VBA bereken, en kry 'n gratis web-verbind sigblad. Die sigblad gekry voorraad data van Yahoo Finansies, bereken EMO (oor jou gekose tyd venster) en intrige van die resultate. Die aflaai skakel is aan die onderkant. Die VBA kan besigtig word en geredigeer it8217s heeltemal gratis. Maar eers disover waarom EMO is belangrik om tegniese handelaars en markanaliste. Historiese aandele prys kaarte is dikwels besoedel met 'n baie hoë frekwensie geraas. Dit bedek dikwels groot tendense. Bewegende gemiddeldes te help gladde uit hierdie geringe fluktuasies, gee jou 'n groter insig in die algehele mark rigting. Die eksponensiële bewegende gemiddelde plekke groter belang op meer onlangse data. Hoe groter die tydperk, hoe laer is die belangrikheid van die mees onlangse data. EMO word gedefinieer deur die vergelyking. today8217s prys (vermenigvuldig met 'n gewig) en yesterday8217s EMO (vermenigvuldig met 1-gewig) Jy moet die EMO berekening met 'n aanvanklike EMO (EMO 0) kickstart. Dit is gewoonlik 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte T. Die grafiek hierbo, byvoorbeeld, gee die EMO van Microsoft tussen 1 Januarie 2013 en 14 Januarie 2014 Tegniese handelaars dikwels die cross-over van twee bewegende gemiddeldes 8211 een gebruik met 'n kort tydskaal en 'n ander met 'n lang tydskaal 8211 tot koop / verkoop seine op te wek. Dikwels 12- en 26-dae - bewegende gemiddeldes gebruik. Wanneer die korter bewegende gemiddelde styg bo die meer bewegende gemiddelde, die mark is trending updwards dit is 'n koopsein. Maar wanneer die korter bewegende gemiddeldes val onder die lang bewegende gemiddelde, die mark val dit 'n sell sein. Let8217s eers leer hoe om EMO bereken met behulp van werkblad funksies. Daarna we8217ll ontdek hoe om VBA gebruik om EMO bereken (en outomaties plot kaarte) Bereken EMO in Excel met Werkkaart Funksies Stap 1. Let8217s sê dat ons wil hê dat die 12-dag EMO van Exxon Mobil8217s aandele prys te bereken. Eerstens moet ons historiese aandele pryse 8211 kry jy dat hierdie grootmaat voorraad kwotasie Downloader doen. Stap 2. Bereken die eenvoudige gemiddelde van die eerste 12 pryse met Excel8217s Gemiddeld () funksie. In die onderstaande Screengrab, in sel C16 het ons die formule GEMIDDELDE (B5: B16) waar B5: B16 bevat die eerste 12 naby pryse Stap 3. Net onder die sel wat in Stap 2, tik die EMO formule hierbo Daar het jy dit You8217ve suksesvol bereken 'n belangrike tegniese aanwyser, EMO, in 'n sigblad. Bereken EMO met VBA Nou let8217s meganiseer die berekeninge met VBA, insluitend die outomatiese skepping van erwe. Ek won8217t jou die volle VBA hier (it8217s beskikbaar in die onderstaande sigblad), maar we8217ll die mees kritieke kode bespreek. Stap 1. Aflaai historiese voorraadkwotasies vir jou ENKELE van Yahoo Finansies (met behulp van CSV lêers), en laai dit in Excel of die VBA gebruik in hierdie sigblad om historiese kwotasies te kry reguit in Excel. Stap 2: Jou data kan soos volg lyk. Dit is hier waar ons nodig het om 'n paar braincells 8211 wat ons nodig het om die EMO vergelyking in VBA implementeer oefen. Ons kan R1C1 styl gebruik om programatically betree formules in individuele selle. Ondersoek die kode hieronder snippet. EMAWindow is 'n veranderlike wat die vereiste tyd venster numRows gelyk is die totale aantal datapunte 1 (die 8220 18221 is omdat we8217re die veronderstelling dat die werklike voorraad data begin ry 2) die EMO word bereken in kolom H veronderstelling dat EMAWindow 5 en numrows 100 (dit wil sê, daar is 99 datapunte) die eerste reël plaas 'n formule in sel H6 dat die rekenkundige gemiddelde van die eerste 5 historiese data punte die tweede reël plaas formules in selle H7 bereken: H100 dat die EMO van bereken die oorblywende 95 datapunte Stap 3 Hierdie VBA funksie skep 'n plot van die beslote prys en EMO. Groot taak op kaarte en verduidelikings. Ek het 'n vraag though. As ek die begindatum tot 'n jaar later verander en kyk na onlangse EMO data, is dit opvallend anders as wanneer ek gebruik dieselfde EMO tydperk met 'n vroeëre aanvang van die datum vir dieselfde onlangse datum verwysing. Is dit wat jy verwag. Dit maak dit moeilik om te kyk na gepubliseerde kaarte met EMA getoon en dieselfde grafiek nie sien nie. Shivashish Sarkar sê: Hi, ek gebruik jou EMO sakrekenaar en ek dit baie waardeer. Ek het egter opgemerk dat die sakrekenaar is nie in staat om die grafieke te plot vir alle maatskappye (dit wys Run tyd fout 1004). Kan jy asseblief skep 'n updated weergawe van jou sakrekenaar waarin nuwe maatskappye sal ingesluit Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Soos die Vrystaat Spreadsheets Meester Knowledge Base Onlangse PostsSmoothing Smoothing en filter is twee van die mees algemeen gebruikte tydreekse tegnieke vir die verwydering van die geraas van die onderliggende data te help openbaar die belangrikste kenmerke en komponente (bv tendens, seisoenaliteit, ens). Ons kan egter ook gebruik glad in ontbrekende waardes te vul en / of uit te voer 'n skatting. In hierdie uitgawe, sal ons bespreek vyf (5) verskillende glad metodes: geweeg bewegende gemiddelde (WBG i), eenvoudige eksponensiële gladstryking, dubbel eksponensiële gladstryking, lineêre eksponensiële gladstryking, en trippel eksponensiële gladstryking. Hoekom moet ons omgee Smoothing is baie dikwels gebruik (en misbruik) in die bedryf om 'n vinnige visuele ondersoek van die data eienskappe (bv tendens, seisoenaliteit, ens), pas in ontbrekende waardes maak, en uit te voer 'n vinnige buite-monster voorspelling. Waarom moet ons so baie glad funksies Soos ons sal sien in hierdie vraestel, elke funksie werk vir 'n ander aanname oor die onderliggende data. Byvoorbeeld, eenvoudige eksponensiële gladstryking aanvaar die data het 'n stabiele gemiddelde (of ten minste 'n stadig bewegende gemiddelde), so eenvoudig eksponensiële gladstryking sal sleg vaar in vooruitskatting data uitstal seisoenaliteit of 'n tendens. In hierdie vraestel, sal ons gaan oor elke smoothing funksie, na vore te bring sy aannames en parameters, en die toepassing daarvan deur voorbeelde te demonstreer. Geweegde bewegende gemiddelde (WBG) 'n bewegende gemiddelde is algemeen gebruik word met tydreeksdata te stryk korttermynskommelings en na vore te bring die langer termyn tendense of siklusse. 'N Geweegde bewegende gemiddelde het faktore vermenigvuldig om verskillende gewigte om data te gee op verskillende posisies in die monster venster. Die geweegde bewegende gemiddelde het 'n vaste venster (bv N) en die faktore is tipies gekies om gegewe meer gewig aan onlangse waarnemings. Die venster grootte (N) bepaal die aantal punte gemiddeld by elke keer, so 'n groter vensters grootte is minder gevoelig vir nuwe veranderinge in die oorspronklike tyd reeks en 'n klein venster grootte kan veroorsaak dat die reëlmatige uitset na lawaaierige wees. Want uit monster vooruitskatting doeleindes: Voorbeeld 1: Kom kyk na maandelikse verkope vir Maatskappy X, met behulp van 'n 4-maande (gelyk-geweegde) bewegende gemiddelde. Let daarop dat die bewegende gemiddelde altyd agter die data en die buite-monster voorspelling konvergeer na 'n konstante waarde. Kom ons probeer om 'n gewig skema (sien onder) wat meer klem op die nuutste waarneming gee gebruik. Ons geplot die gelyke-geweegde bewegende gemiddelde en WBG op dieselfde grafiek. Die WBG lyk meer reageer op onlangse veranderings en die buite-monster voorspelling konvergeer om dieselfde waarde as die bewegende gemiddelde. Voorbeeld 2: Kom ons kyk na die WBG in die teenwoordigheid van die tendens en seisoenaliteit. Vir hierdie voorbeeld, goed gebruik maak van die internasionale data passasier lugredery. Die bewegende gemiddelde venster is 12 maande. Die MA en die WBG tred hou met die tendens, maar die buite-monster voorspelling plat. Verder, hoewel die WBG vertoon 'n aantal seisoenaliteit, dit is altyd agter die oorspronklike data. (Browns) Eenvoudige Eksponensiële Smoothing Eenvoudige eksponensiële gladstryking is soortgelyk aan die WBG, met die uitsondering dat die venster grootte oneindige en die gewig faktore verminder eksponensieel. Soos ons gesien het in die WBG, word die eenvoudige eksponensiële geskik vir tydreekse met 'n stabiele gemiddelde, of ten minste 'n baie stadige bewegende gemiddelde. Voorbeeld 1: Kom ons gebruik die maandelikse verkope data (soos ons gedoen het in die WBG voorbeeld). In die voorbeeld hierbo, het ons besluit die glad faktor te wees 0.8, wat die vraag smeek: Wat is die beste waarde vir die smoothing faktor Beraming van die beste waarde uit die data met behulp van die TSSUB funksie (om die fout te bereken), SUMSQ, en Excel data tafels, bereken ons die som van die gekwadreerde foute (SSE) en geplot die resultate: die SSE sy minimum waarde rondom 0.8 bereik, sodat ons opgetel hierdie waarde vir ons glad. (Holt-Winters) Double Eksponensiële Smoothing Eenvoudige eksponensiële gladstryking nie goed doen in die teenwoordigheid van 'n tendens, so 'n paar metode onder die dubbele eksponensiële sambreel bedink word voorgestel om hierdie tipe van data te hanteer. NumXL ondersteun Holt-Winters dubbele eksponensiële gladstryking, wat die volgende formulering neem: Voorbeeld 1: Kom ons kyk na die internasionale data passasiers lugredery Ons het 'n Alpha waarde van 0,9 en 'n Beta van 0,1. Let asseblief daarop dat hoewel dubbel glad spore van die oorspronklike data goed, die buite-monster voorspelling is minderwaardig teenoor die eenvoudige bewegende gemiddelde. Hoe kan ons die beste glad faktore Ons neem 'n soortgelyke benadering tot ons eenvoudige eksponensiële gladstryking voorbeeld, maar aangepas is vir twee veranderlikes. Ons bereken die som van die gekwadreerde foute op te rig 'n twee-veranderlike data tafel, en pluk die alfa en beta waardes wat die algehele SSE verminder. (Browns) Lineêre Eksponensiële Smoothing Dit is 'n ander metode van dubbele eksponensiële gladstryking funksie, maar dit het een glad faktor: Browns dubbele eksponensiële gladstryking neem een ​​parameter minder as Holt-Winters funksie, maar dit mag nie so 'n goeie passing as daardie funksie. Voorbeeld 1: Kom ons gebruik dieselfde voorbeeld in Holt-Winters dubbele eksponensiële en vergelyk die optimale som van die gekwadreerde foute. Die Browns dubbele eksponensiële pas nie in die voorbeeld van die data asook die Holt-Winters metode, maar die buite-monster (in hierdie geval) is beter. Hoe kan ons die beste glad faktor () Ons gebruik dieselfde metode om die alfa waarde dat die som van die gekwadreerde foute verminder kies. Vir die voorbeeld steekproefdata, is die alfa bevind word 0.8. (Winters) Drie Eksponensiële glad die driedubbele eksponensiële gladstryking in ag neem seisoenale veranderinge sowel as tendense. Hierdie metode vereis 4 parameters: Die formulering vir trippel eksponensiële gladstryking is meer betrokke as enige van die voriges. Maak seker ons online help vir die presiese formulering. Voorbeeld: Gebruik die internasionale passasiers lugredery data, kan ons winters toepassing trippel eksponensiële gladstryking, vind optimale parameters, en uit te voer 'n out-of monster skatting. Dit is duidelik dat, is die winter trippel eksponensiële gladstryking beste toegepas vir hierdie data monster, want dit volg die waardes en en die buite-monster voorspelling vertoon seisoenaliteit (L12). Hoe kan ons die beste glad faktor () Weereens, moet ons die waardes wat die algehele som van die gekwadreerde foute (SSE) verminder haal, maar die data tabelle kan gebruik word vir meer as twee veranderlikes, sodat ons terugval op die Excel oplosser: (1) Stel die minimalisering probleem met die SSE as die nutsfunksie (2) die beperkings vir hierdie probleem Gevolgtrekking ondersteuning FilesMoving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens te vorm volgende aanwyser. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan ​​bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John MurphyDouble (D-EMO) en Triple Eksponensiële bewegende gemiddelde (T-EMO) Die dubbel en trippel Eksponensiële bewegende gemiddelde is geskep deur Patrick Mulloy en die eerste keer gepubliseer in die kwessie van tegniese ontleding Februarie 1994 van Voorrade amp Commodities tydskrif 8211 Smoothing Data Met Minder Lag. Mulloy gesê in sy artikel: 8220Moving gemiddeldes 'n nadelige tydsverloop wat verhoog as die bewegende gemiddelde lengte toeneem. Die oplossing is 'n aangepaste weergawe van eksponensiële gladstryking met minder lag time.8221 Soos 'n EMO. die D-EMO en T-EMO toepassing meer gewig aan die mees onlangse data in 'n poging om uit te stryk geraas terwyl hy nog oorblywende hoogs reaktief om veranderinge in die data. Dit is nie bereik word deur eenvoudig dubbel en trippel glad as 'n mens kan aanneem. Om dit te lei tot gewig wat 'n agteruit log-normaalverdeling lyk, eerder soos 'n driehoekige bewegende gemiddelde, maar glad en verskuif na vore te doen. Hier kan jy sien hoe die gewig toegeken deur 'n enkel, dubbel en trippel stryk eksponensiële bewegende gemiddelde teenoor 'n standaard EMO en SMA: Soos jy kan sien deur te dubbel en trippel glad 'n EMO die gewig nie meer fokus op die jongste data. Die werklike dubbel en trippel Eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing is die gewig van baie swaar om die mees onlangse data soos geïllustreer in die onderstaande grafiek: Hoe om te bereken 'n Double Eksponensiële bewegende gemiddelde en T-EMO Double Eksponensiële MA Formule: D-EMO 2EMA 8211 EMO (EMO ) Drie Eksponensiële MA Formule: T-EMO (3EMA 3EMA (EMA)) EMO (EMO (EMA)) EMO EMO (1) (Close EMO (1)) N Die smoothing tydperk. Hier is 'n voorbeeld van 'n 3 tydperk Double Eksponensiële bewegende gemiddelde en Triple EMO: Drie Eksponensiële bewegende gemiddelde en D-EMO Excel-lêer Ons het 'n sigblad om die D-EMO en T-EMO bereken gebou en het dit beskikbaar vir gratis aflaai gemaak. Vind die lêer op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai 8211 tegniese aanwysers: Double (D-EMO) en Triple Eksponensiële bewegende gemiddelde (T-EMO). Double EMO, Triple EMO en 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde dubbel en trippel Eksponensiële bewegende gemiddelde Tests Ons het hulle deur toetse deur meer as 300 jaar van data oor 16 verskillende internasionale markte. Hier is die resultate: Meer in hierdie reeks: Ons het gedoen en nog steeds uitgebreide toetse op 'n verskeidenheid van tegniese aanwysers. Kyk hoe hulle verrig en wat hulself openbaar as die beste in die Tegniese aanwyser Veg vir Oppergesag.