Mit MATLAB, wie kann ich den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix finden und den gleitenden Durchschnitt an diese Matrix anschließen Ich versuche, den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix zu berechnen, die ich mir zur Verfügung gestellt habe Code. Geben Sie die folgende Matrix a und mask. Ich habe versucht, die Umsetzung der Conv-Befehl, aber ich bin ein Fehler Hier ist der Conv-Befehl habe ich versucht, auf der 2. Spalte der Matrix a verwenden. Die Ausgabe, die ich wünsche, ist in der Folgende Matrix. Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr dankbar sein Danke. Für Spalte 2 der Matrix a, ich berechnen die 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und Platzierung des Ergebnisses in Spalte 4 der Matrix ein Ich benannte Matrix a als WantedOutput nur zur Veranschaulichung Der 3-Tages-Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der 3-Tages-Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-Tages-Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5 Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt beginnt Die untere Die gültige Ausgabe wird nicht angezeigt, bis mindestens 17, 14 und 11 Hoffentlich macht dies Sinn Aaron Jun 12 13 bei 1 28. Im Allgemeinen würde es helfen, wenn Sie den Fehler zeigen In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch. Erste Ihre Faltung muss durch drei oder die Länge des gleitenden Durchschnittes geteilt werden. Zweitens, bemerken Sie die Größe von c Sie können nicht einfach passen c in a Die typische Art, einen gleitenden Durchschnitt zu bekommen wäre, dasselbe zu verwenden. Aber das tut nicht Schauen Sie wie das, was Sie wollen. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden. Download movAv m siehe auch movAv2 - eine aktualisierte Version, die Gewichtung erlaubt. Description Matlab enthält Funktionen namens movavg und tsmovavg Zeitreihe gleitenden Durchschnitt in der Financial Toolbox, movAv ist Entworfen, um die grundlegende Funktionalität dieser zu replizieren Der Code hier bietet ein schönes Beispiel für die Verwaltung von Indizes innerhalb Schleifen, die verwirrend sein können, um mit I ve bewusst den Code kurz und einfach gehalten, um diesen Prozess klar. movAv führt eine einfache bewegte avera Ge, die verwendet werden können, um geräuschvolle Daten in einigen Situationen wiederherzustellen. Es funktioniert, indem man den Mittelwert der Eingabe y über ein gleitendes Zeitfenster, dessen Größe durch n angegeben wird. Je größer n ist, desto größer ist die Glättung des Effekts Von n ist relativ zu der Länge des Eingangsvektors y und effektiv gut, Art von schafft ein Tiefpass-Frequenz-Filter - siehe die Beispiele und Überlegungen Abschnitt. Weil die Menge der Glättung von jedem Wert von n ist relativ zu der Länge der Eingabe Vektor, es ist immer wert testen verschiedene Werte zu sehen, was s geeignet Denken Sie auch daran, dass n Punkte in jedem Durchschnitt verloren gehen, wenn n ist 100, die ersten 99 Punkte des Eingangsvektors don t enthalten genug Daten für ein 100pt Durchschnitt Dies kann vermieden werden Etwas durch Stapeln von Mittelwerten, zum Beispiel der Code und das Diagramm unten vergleichen eine Anzahl von verschiedenen Länge Fenster-Mitteln Hinweis, wie glatte 10 10pt mit einem einzigen 20pt Durchschnitt verglichen wird In beiden Fällen sind 20 Punkte von Daten insgesamt verloren. Erstellen Sie xaxis x 1 0 01 5 erzeugen Rauschen Rauschen 4 Rauschen repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 Rauschen Reshape Rauschen, 1, Lärm Lärm Raps erzeugen ydata Rauschen y exp x 10 Rauschen 1 Länge x Perfrom Mittelwerte y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plot Abbildung Plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 Legende Raw Daten, 10pt gleitender Durchschnitt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Vergleich der bewegten Durchschnitte. movAv m Code Durchlauffunktion Ausgang movAv y, n Die erste Zeile definiert die Funktion s Name, Ein - und Ausgänge Die Eingabe X sollte ein Vektor von Daten sein, um den Durchschnitt einzutragen, n sollte die Anzahl der Punkte sein, um den Durchschnitt über die Ausgabe auszuführen, wird die gemittelten Daten enthalten, die von der Funktion zurückgegeben werden. Vorausgabe der Ausgabeausgabe NaN 1, numel y Find mid point of n midPoint round N 2 Die Hauptarbeit der Funktion ist in der for-Schleife durchgeführt, aber vor dem Start zwei Dinge sind vorbereitet Fir Stly die Ausgabe ist vorab zugewiesen als NaNs, dies diente zwei Zwecken Erstens Vorbereitung ist in der Regel gute Praxis, da es reduziert das Gedächtnis jongliert Matlab zu tun hat, zweitens macht es es sehr einfach, die gemittelten Daten in eine Ausgabe die gleiche Größe wie Der Eingangsvektor Dies bedeutet, dass die gleiche Xaxis später für beide verwendet werden kann, was für das Plotten bequem ist, alternativ können die NaNs später in einer Zeile der Codeausgabeausgabe entfernt werden. Der variable MidPoint wird verwendet, um die Daten im Ausgangsvektor auszurichten Wenn n 10, 10 Punkte verloren gehen, weil für die ersten 9 Punkte des Eingangsvektors gibt es nicht genug Daten, um einen 10-Punkt-Durchschnitt zu nehmen Da die Ausgabe kürzer als die Eingabe ist, muss sie richtig ausgerichtet werden Verwendet werden, so dass eine gleiche Menge an Daten am Anfang und Ende verloren geht, und die Eingabe wird mit dem Ausgang durch die NaN-Puffer, die bei der Vorverteilung der Ausgabe erstellt werden, ausgerichtet. Für eine 1-Länge y - n Find-Indexbereich, um den Durchschnitt über den Urban zu berechnen Mittlere Ausgabe a MidPoint bedeutet yab end In der for-Schleife selbst wird ein Mittelwert über jedes aufeinanderfolgende Segment des Eingangs übernommen. Die Schleife läuft für eine, die als 1 bis zur Länge des Eingangs y definiert ist, abzüglich der Daten, die verloren werden sollen Die Eingabe ist 100 Punkte lang und n ist 10, die Schleife läuft von einem 1 bis 90. Dies bedeutet, dass a liefert den ersten Index des Segmentes gemittelt werden Der zweite Index b ist einfach ein n-1 Also bei der ersten Iteration, A 1 n 10 so b 11-1 10 Der erste Durchschnitt wird über yab oder x 1 10 übernommen. Der Durchschnitt dieses Segments, das ein einzelner Wert ist, wird in der Ausgabe bei Index a midPoint oder 1 5 6 gespeichert. Bei der zweiten Iteration , A 2 b 2 10-1 11 so wird der Mittelwert über x 2 11 übernommen und im Ausgang 7 gespeichert. Bei der letzten Iteration der Schleife für einen Eingang der Länge 100 wird ein 91 b 90 10-1 100, so dass der Mittelwert genommen wird Über x 91 100 und im Ausgang 95 gespeichert Diese verlässt die Ausgabe mit insgesamt n 10 NaN-Werten bei Index 1 5 und 96 100.Beispiele und Überlegungen Verschieben von Durchschnittswerten sind in einigen Situationen nützlich, aber sie Nicht immer die beste Wahl Hier sind zwei Beispiele, wo sie nicht unbedingt optimal sind. Mikrofonkalibrierung Dieser Satz von Daten repräsentiert die Pegel jeder Frequenz, die von einem Lautsprecher erzeugt und von einem Mikrofon mit einer bekannten linearen Antwort aufgezeichnet wird. Der Ausgang des Lautsprechers variiert mit Frequenz, aber wir können diese Variation mit den Kalibrierdaten korrigieren - die Ausgabe kann in der Höhe angepasst werden, um die Schwankungen in der Kalibrierung zu berücksichtigen. Nichts, dass die Rohdaten verrauscht sind - das bedeutet, dass eine kleine Frequenzänderung ein Erfordernis erfordert Groß, unregelmäßig, Veränderung in der Ebene zu berücksichtigen Ist dies realistisch Oder ist dies ein Produkt der Aufzeichnungsumgebung Es ist in diesem Fall sinnvoll, einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden, der die Pegelfrequenzkurve glättet, um eine Eichkurve zu liefern, die etwas weniger unregelmäßig ist Aber warum ist das nicht optimal in diesem Beispiel. Mehrere Daten wären besser - Mehrere Kalibrierungen laufen gemittelt zusammen würden das Rauschen im System zerstören, solange es lief Dom und geben eine Kurve mit weniger subtilen Detail verloren Der gleitende Durchschnitt kann nur annähernd dies, und kann einige höhere Frequenz Dips und Peaks aus der Kurve, die wirklich existieren zu entfernen. Sine Wellen Mit einem gleitenden Durchschnitt auf Sinus Wellen hebt zwei Punkte. Der General Problem der Auswahl einer vernünftigen Anzahl von Punkten, um den Durchschnitt über. It s einfach, aber es gibt effektivere Methoden der Signalanalyse als Mittelung oszillierende Signale im Zeitbereich. In diesem Diagramm ist die ursprüngliche Sinuswelle in blau aufgezeichnet Lärm ist Hinzugefügt und geplottet als die orange Kurve Ein gleitender Durchschnitt wird bei verschiedenen Punkten durchgeführt, um zu sehen, ob die ursprüngliche Welle wiederhergestellt werden kann 5 und 10 Punkte liefern vernünftige Ergebnisse, aber don t entfernen das Lärm ganz, wo eine größere Anzahl von Punkten beginnen Verlieren Amplitude Detail, wie der Durchschnitt erstreckt sich über verschiedene Phasen erinnern die Welle oscilates um Null, und bedeuten -1 1 0.Ander alternativen Ansatz wäre, um ein Tiefpass-Filter zu konstruieren, als es sein kann Angewendet auf das Signal im Frequenzbereich Ich werde nicht ins Detail gehen, da es über den Rahmen dieses Artikels hinausgeht, aber da das Rauschen ist deutlich höhere Frequenz als die Wellen Grundfrequenz, wäre es ziemlich einfach in diesem Fall zu konstruieren Ein Tiefpass-Filter als das Hochfrequenz-Rauschen zu entfernen. Moving Averages - Simple und Exponential. Moving Mittelwerte - Einfache und exponentiell. Moving Mittelwerte glatt die Preisdaten zu einem Trend folgen Indikator Sie nicht vorhersagen Preisrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung Mit einer Lag Moving Mittelwerte Verzögerung, weil sie auf vergangene Preise basieren Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen glatte Preis-Aktion und filtern Sie den Lärm Sie bilden auch die Bausteine für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands MACD und McClellan Oszillator Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average SMA und die Exponential Moving Average EMA Diese gleitenden Durchschnitte können uns sein Um die Richtung des Trends zu identifizieren oder definieren potenzielle Unterstützung und Widerstand Ebenen. Hier sa Diagramm mit sowohl ein SMA und ein EMA auf it. Klicken Sie auf das Diagramm für eine Live-Version. Simple Moving Average Calculation. A einfach gleitenden Durchschnitt wird durch Computing gebildet Der durchschnittliche Preis eines Wertpapiers über eine bestimmte Anzahl von Perioden Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf Schlusskursen Ein 5-Tage einfacher gleitender Durchschnitt ist die Fünf-Tage-Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, dass Verschiebt Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt einfach die letzten fünf Tage ab Der zweite Tag des gleitenden Durchschnitts fällt den ersten Datenpunkt 11 ab und fügt den neuen Datenpunkt 16 hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Mittels setzt sich fort, indem er den ersten Datenpunkt 12 fällt und den neuen Datenpunkt 17 addiert. Im obigen Beispiel ist der Preis S allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage zu erhöhen Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Mittelwert knapp unter dem letzten Preis liegt Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15 Preise die vorherigen vier Tage waren niedriger und dies bewirkt, dass der gleitende Durchschnitt zu lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch die Anwendung mehr Gewicht auf die jüngsten Preise Die Gewichtung auf die meisten angewendet Der aktuelle Preis hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab Es gibt drei Schritte zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts Zuerst berechnen Sie den einfachen gleitenden Durchschnitt Ein exponentieller gleitender Durchschnitt EMA muss irgendwo beginnen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als vorhergehende Periode verwendet wird EMA in der ersten Berechnung Zweitens berechnen die Gewichtung Multiplikator Drittens berechnen die exponentielle gleitenden Durchschnitt Die folgende Formel ist für eine 10-Tage-EMA. A 10- Periode exponentieller gleitender Durchschnitt gilt 18 18 Gewichtung auf den jüngsten Preis Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18 18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Punkte-EMA wendet eine 9 52 Abwägung auf den letzten Preis an 2 20 1 0952 Beachten Sie, dass die Gewichtung Für die kürzere Zeit ist mehr als die Gewichtung für den längeren Zeitraum In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA wollen, können Sie diese Formel zu konvertieren Es auf Zeitperioden und dann geben Sie diesen Wert als die EMA s Parameter. Below ist ein Tabellenblatt Beispiel für einen 10-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10-Tage-exponentiell gleitenden Durchschnitt für Intel Einfache Umzugsdurchschnitte sind einfach und erfordern wenig Erklärung Die 10 - Tag-Durchschnitt bewegt sich einfach, wenn neue Preise verfügbar sind und die alten Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert 22 22 in der ersten Berechnung Nach der ersten Berechnung übernimmt die normale Formel B Ecause ein EMA beginnt mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, sein wahrer Wert wird erst 20 oder so spätere Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von diesem Diagramm unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle nur Geht zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hat 20 Perioden zu zerstreuen StockCharts geht zurück mindestens 250-Perioden in der Regel viel weiter für seine Berechnungen, so dass die Auswirkungen der einfachen gleitenden Durchschnitt in der ersten Berechnung vollständig zerstreut haben. Der Lag-Faktor. Je länger der gleitende Durchschnitt, desto mehr wird der Verzögerung Ein 10-tägiger, exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise ganz genau verkleinern und kurz nach den Kursen drehen. Kurze bewegte Durchschnitte sind wie Geschwindigkeitsboote - flink und schnell zu ändern Im Gegensatz dazu ist ein 100 - Tag gleitenden Durchschnitt enthält viele vergangene Daten, die es verlangsamt werden Längere Bewegungsdurchschnitte sind wie Ozean-Tanker - lethargisch und langsam zu ändern Es dauert eine größere und längere Preisbewegung für eine 100-Tage-Mo Ving-Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Klicken Sie auf die Tabelle für eine Live-Version. Die Grafik oben zeigt die SP 500 ETF mit einer 10-Tage-EMA eng nach Preisen und ein 100-Tage-SMA-Schleifen höher Auch mit dem Januar-Februar Rückgang, die 100 - Tag SMA hielt den Kurs und drehte sich nicht ab Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Lag-Faktor geht. Simple vs Exponential Moving Averages. Even obwohl es deutliche Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten gibt Und exponentielle gleitende Durchschnitte ist man nicht unbedingt besser als die anderen exponentiellen gleitenden Durchschnitte haben weniger Verzögerung und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und die jüngsten Preisänderungen Exponentielle Bewegungsdurchschnitte werden sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten drehen Einfache gleitende Durchschnitte auf der anderen Seite, Stellen einen wahren Durchschnitt der Preise für den gesamten Zeitraum dar. So können einfache Bewegungsdurchschnitte besser geeignet sein, um Unterstützung oder Widerstandsebenen zu identifizieren. Die durchschnittliche Präferenz hängt von objektiv ab Es, analytischer Stil und Zeithorizont Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedenen Zeitrahmen experimentieren, um die beste Passform zu finden Die folgende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in rot und die 50-Tage-EMA in grün Beide gipfelten in Ende Januar, aber der Rückgang der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA Die EMA tauchte Mitte Februar auf, aber die SMA setzte sich bis Ende März fort. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Lengths und Zeitrahmen. Die Länge des gleitenden Durchschnitts hängt von den analytischen Zielen ab Kurzer Durchfluss von 5-20 Perioden eignet sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere gleitende Durchschnitte entscheiden, die sich über 20-60 Perioden erstrecken könnten Langfristige Investoren bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere Der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt ist vielleicht der beliebteste wegen seiner Länge, das ist eindeutig eine langfristige Gleitender Durchschnitt Als nächstes ist der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt für den mittelfristigen Trend sehr beliebt. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage - und 200-Tage-Gruppendurchschnitte zusammen Kurzfristig war ein 10-tägiger gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit sehr beliebt Es war einfach zu berechnen Einer fügte einfach die Zahlen hinzu und bewegte den Dezimalpunkt. Trend Identifizierung. Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Durchschnitten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem einzelnen ab. Diese Beispiele werden sowohl einfach als auch exponentiell verwendet Gleitende Mittelwerte Der Begriff Gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle Bewegungsdurchschnitte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise Ein steigender gleitender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein fallender gleitender Durchschnitt zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt fallen Steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend Ein fallender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M MMM w Mit einem 150-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte funktionieren, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA hat sich im November 2007 und im Januar 2008 wieder abgelehnt. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 Jahren gab Gleitender Durchschnitt Diese nacheilenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie am besten auftreten oder nachdem sie im schlimmsten auftreten, MMM setzte sich im März 2009 weiter fort und stieg dann 40-50, dass die 150-Tage-EMA erst nach diesem Anstieg auftauchte. Allerdings fuhr MMM in den nächsten zwölf Monaten weiter fort. Durchgehende Durchschnitte arbeiten in starken Trends brillant. Doppelte Crossover. Two bewegte Durchschnitte können zusammen verwendet werden, um Crossover-Signale zu generieren In der technischen Analyse der Finanzmärkte nennt John Murphy dies die doppelte Crossover-Methode Double Crossover beinhalten eine Relativ kurzer gleitender Durchschnitt und ein relativ langer gleitender Durchschnitt Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das sy Stamm Ein System, das eine 5-tägige EMA und eine 35-tägige EMA verwendet, würde als kurzfristig betrachtet werden. Ein System, das eine 50-Tage-SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Ein bullischer Crossover tritt auf Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über den längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies ist auch bekannt als ein goldenes Kreuz Eine bärige Kreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies ist bekannt als ein totes Kreuz. Moving durchschnittliche Übergänge produzieren relativ späte Signale Nach Alle, das System verwendet zwei nacheilende Indikatoren Je länger die gleitenden durchschnittlichen Perioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen Diese Signale funktionieren gut, wenn ein guter Trend nimmt aber ein gleitendes durchschnittliches Crossover-System wird viele Peitschen in der Abwesenheit eines starken produzieren Trend. There ist auch eine Triple-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte umfasst Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Durchflussquerungen überschreitet. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte invo sein Mit 5-tägigen, 10-tägigen und 20-tägigen gleitenden Durchschnitten. Das obige Diagramm zeigt Home Depot HD mit einer 10-tägigen EMA-grünen, gepunkteten Linie und einer 50-tägigen EMA-roten Linie. Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung Mit einem gleitenden durchschnittlichen Crossover Hätte in drei Whipsaws geholt, bevor man einen guten Handel fing Die 10-Tage-EMA brach unter der 50-Tage-EMA Ende Oktober 1, aber das dauerte nicht lange, als die 10-Tage nach oben zurückgekehrt Mitte November 2 Dieses Kreuz dauerte länger , Aber die nächste Baisse Crossover im Januar 3 trat in der Nähe Ende November Preisniveaus, was in einer anderen Whipsaw Diese Baisse Kreuz dauerte nicht lange als die 10-Tage-EMA zog zurück über die 50-Tage ein paar Tage später 4 Nach drei schlechte Signale, Das vierte Signal sah eine starke Bewegung vor, während die Aktie über 20 vorkam. Es gibt zwei Takeaways hier Zuerst sind Crossover anfällig für Whipsaw Ein Preis - oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu verhindern, dass Whipsaws Trader verlangen, dass die Crossover 3 Tage vor dem Handeln oder Verlange die 10-Tage-EMA, um über d E 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor dem Handeln Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Crossover zu identifizieren und zu quantifizieren MACD 10,50,1 zeigt eine Linie, die den Unterschied zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Durchschnitten darstellt MACD dreht sich positiv während eines goldenen Kreuzes und Negativ während eines toten Kreuzes Der Prozentsatz-Preis-Oszillator PPO kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um prozentuale Unterschiede zu zeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten übereinstimmen. Dieses Diagramm zeigt Oracle ORCL mit dem 50 - Tag EMA, 200-Tage-EMA und MACD 50.2001 Es gab vier gleitende durchschnittliche Übergänge über einen Zeitraum von 2 1 2 Jahren Die ersten drei führten zu Whipsaws oder schlechten Trades Eine anhaltende Tendenz begann mit dem vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre Noch einmal, gleitende durchschnittliche Übergänge funktionieren gut, wenn der Trend stark ist, aber produzieren Verluste in Abwesenheit eines trend. Price Crossovers. Moving Mittelwerte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preisübergänge zu generieren Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn sich die Preise über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Ein bärisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preisübergänge können kombiniert werden, um im größeren Trend zu handeln. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und die kürzere Bewegung Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu generieren Man würde für bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise bereits über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde im Einklang mit dem größeren Trend handeln. Zum Beispiel, wenn der Preis über dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt, würden die Chartisten Konzentriere sich nur auf Signale, wenn der Preis über den 50-Tage-Gleitender Durchschnitt geht. Offensichtlich würde ein Umzug unter dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt einem solchen Signal vorausgehen, aber solche bärigen Kreuze würden ignoriert werden, weil der größere Trend aufgestiegen ist Ein bärisches Kreuz würde einfach vorschlagen Ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Aufschwung der Preise und die Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Grafik zeigt E Merson Electric EMR mit der 50-tägigen EMA und 200-Tage-EMA Die Aktie bewegte sich oben und hielt über dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar Die Preise sind schnell zurückgekehrt Über dem 50-Tage-EMA, um bullish Signale grüne Pfeile in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend MACD 1,50,1 ist im Indikatorfenster angezeigt, um Preiskreuze über oder unter der 50-Tage-EMA zu bestätigen Die 1-Tage-EMA entspricht dem Schließen Preis MACD 1,50,1 ist positiv, wenn die Schließung über der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn die Schließung unterhalb der 50-Tage-EMA. Support und Resistance. Moving Mittelwerte können auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung in der Nähe des 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts finden, der auch in Bollinger Bands verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung in der Nähe des 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts finden, der am beliebtesten ist Gleitender Durchschnitt Wenn Faktor der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt Unterstützung bieten kann oder Widerstand einfach, weil es so weit verbreitet ist Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008 Die 200-Tage-Unterstützung unterstützt mehrmals während Der Fortschritt Sobald der Trend mit einer doppelten Top-Support-Pause umgekehrt wurde, fungierte der 200-Tage-Gleitender Durchschnitt als Widerstand um 9500.Do erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstandswerte von bewegten Durchschnitten, vor allem längere gleitende Durchschnitte Märkte werden durch Emotionen getrieben, was sie macht Anfällig für Überschwinge Anstelle von exakten Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Stütz - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Bewegliche Mittelwerte sind Trendfolgen oder Nachlaufindikatoren, die immer ein Schritt dahinter sein werden Das ist nicht unbedingt eine schlechte Sache, denn schließlich ist der Trend dein Freund und es ist am besten, in Richtung des Trends zu handeln Moving averages versichern, dass ein Trader Steht im Einklang mit dem aktuellen Trend Auch wenn der Trend ist Ihr Freund, Wertpapiere verbringen viel Zeit in Trading-Bereiche, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen Einmal in einem Trend, gleitende Durchschnitte halten Sie in, sondern auch späte Signale Don t Erwarten, an der Spitze zu verkaufen und an der Unterseite zu kaufen, mit gleitenden Durchschnitten Wie bei den meisten technischen Analyse-Tools, gleitende Mittelwerte sollten nicht auf ihre eigene verwendet werden, aber in Verbindung mit anderen komplementären Tools Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann Verwenden Sie RSI, um überkaufte oder überverkaufte Levels zu definieren. Hinzufügen von Moving Averages zu StockCharts Charts. Moving-Mittelwerte sind als Preis-Overlay-Funktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Overlays-Dropdown-Menü können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt wählen Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden festzulegen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für th E Open, H für den High, L für die Low und C für die Close Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links oder rechts zu verschieben Eine negative Zahl -10 würde Verschieben Sie den gleitenden Durchschnitt nach links 10 Perioden Eine positive Zahl 10 würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können das Preisplot überlagert werden, indem Sie einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzufügen. StockCharts Mitglieder können die Farben und den Stil ändern Um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden Nach dem Auswählen eines Indikators öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende durchschnittliche Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volume. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Using Moving Averages mit StockCharts Scans. Here sind einige Beispiel-Scans, die StockCharts Mitglieder können verwenden, um für verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen. Bullish Moving Average Cross Diese Scans sucht nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5-Tage-EMA und 35-Tage-EMA Die 150-Tage gleitenden Durchschnitt Steigt, solange es über seinem Niveau vor fünf Tagen gehandelt wird Ein bullisches Kreuz tritt auf, wenn die 5-tägige EMA über die 35-Tage-EMA auf überdurchschnittliche Lautstärke bewegt. Bearish Moving Average Cross Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150- Tag einfacher gleitender Durchschnitt und ein bärisches Kreuz der 5-tägigen EMA und 35-Tage-EMA Der 150-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt so lange, wie es unter seinem Niveau fährt vor fünf Tagen Ein bärisches Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt Unterhalb der 35-tägigen EMA auf abo Durchschnittliche Volumen. Weitere Studie. John Murphy s Buch hat ein Kapitel gewidmet, um die Durchschnitte und ihre verschiedenen Anwendungen Murphy deckt die Vor-und Nachteile der bewegten Durchschnitte Darüber hinaus zeigt Murphy, wie gleitende Mittelwerte mit Bollinger Bands und Kanal basierte Handelssysteme. Technical Analyse der Finanzmärkte John Murphy.
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