Gleitender Durchschnitt 120

Auswählen eines langfristigen gleitenden Durchschnitts Wenn Sie den primären Trend verfolgen, stehen Sie mit einer großen Auswahl an gleitenden Durchschnittswerten gegenüber. Sie können entweder kopieren jemand elses, und hoffen, dass sie eine fundierte Wahl getroffen haben, oder Sie können Ihre Auswahl auf die unten stehenden Kriterien. Verwenden Sie einen gleitenden Durchschnitt, der etwa die Hälfte der Länge des Zyklus, den Sie verfolgen. Wenn die Peak-to-Peak-Zykluslänge ungefähr 250 Tage (1 Jahr) beträgt, dann ist ein 125 Tage gleitender Durchschnitt geeignet. Zykluslängen variieren, so dass Sie wahrscheinlich mit einer Auswahl von mehreren verschiedenen Zeiträumen verlassen werden. Plot eine Reihe von MAs gegen die Preisentwicklung der Tabelle und vergleichen Sie die Ergebnisse dann für die beste Passform entscheiden. Sie haben die Wahl zwischen drei Arten von gleitenden Durchschnitt auf unglaublichen Charts. Was sind die Unterschiede Jede Art von gleitenden Durchschnitt hat unterschiedliche Eigenschaften: Einfache gleitende Durchschnitte haben eine Tendenz, zweimal bellen. Wobei ein Signal gegeben wird, wenn Daten außerhalb des normalen Bereichs hinzugefügt werden und das entgegengesetzte Signal, wenn dieselben Daten aus der gleitenden Durchschnittsberechnung (am Ende des Zeitraums) fallengelassen werden. Sie sollten aus diesem Grund vermieden werden. Sie können auf dem obigen Diagramm auch sehen, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt besser reagiert als der exponentielle gleitende Durchschnitt. Klettern höher und schneller als die EMA während starken up-Trends fallen schneller und weiter während Down-Trends und retracing schneller auf Umkehrungen. Auf dem Diagramm unten sehen Sie, dass es eine signifikante Diskrepanz zwischen dem 120-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt gibt. Der 80-Tage-exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine engere Passung als die 120-Tage-EMA Kurz gesagt, sollte die SMA vermieden werden und die gewichtete gleitende durchschnittliche Zeitperiode erhöhte sich (um etwa 50) im Vergleich zum exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Was ist der Unterschied zwischen, sagen wir, eine 30-wöchige gewogenen gleitenden Durchschnitt und seine tägliche Äquivalent Sehr wenig, wenn man sich das Diagramm unten. Wöchentliche MAs sind ein Erbe der Tage vor Personalcomputern, wenn Händler MAs mit ihrem Texas Instruments-Rechner oder sogar einer Burroughs-Addiermaschine berechnet haben. Die Eingangsdaten wurden auf einem Minimum gehalten. Sie können Ihren Kuchen nicht haben und ihn essen: whatever gleitender Durchschnitt, den Sie wählen, entweder: halten Sie im Trend, aber erhalten Sie heraus spät am Ausgang oder erhalten Sie heraus früher, aber geben Sie vorzeitigere Ausgangssignale (das Kosten des Geldes und das Anheben Ihres Blutdruck). Sie müssen entscheiden, was Ihr primäres Ziel ist: den Trend bis zum Ende zu fahren oder einen schnellen Ausstieg zu machen, wenn sich der Trend umkehrt. In einem schnell bewegten Trend oder Abblasen wollen Sie einen schnelleren gleitenden Durchschnitt verwenden. Wie die 100-Tage EMA oben. In einem langsam laufenden Trend, der langsamere Gleitender Durchschnitt manchmal besser, aber Sie können häufig mit beiden von ihnen gestoppt werden. MAs eignen sich nicht zum Traden von sich langsam bewegenden Trends: Es gibt einfach zu viele falsche Ausgangssignale, egal ob Sie mit einem schnelleren gleitenden Durchschnitt oder einem langsameren handeln. Verwenden Sie einen Filter, um langsam bewegte Trends auszuschließen und einen schnelleren gleitenden Durchschnitt für die verbleibenden (stärkeren) Trends zu verwenden. Keine Überschneidung (oder ein Leerzeichen) zwischen dem vorherigen Sekundärhoch und dem Sekundärniedrigstand (oder umgekehrt im Abwärtstrend). Für mehr auf Räumen, sehen Sie blind freddy Tendenzen. Eine sekundäre Korrektur (oder ein Diagrammmuster), die den langfristigen gleitenden Durchschnitt berücksichtigt. Kürzere Korrekturen können verwendet werden, aber je kürzer die Korrektur ist, desto größer ist das Risiko. Directional Movement System 11 Wochen ADX gt 25 (oder 30) und DI über DI - (oder unten, für einen Abwärtstrend) Detrended Preis Oszillator (20 Wochen) größer als Null Wenn Sie einen schnelleren gleitenden Durchschnitt für verwenden möchten Tracking primäre Trends, dann empfehle ich, dass Sie eine der folgenden versuchen: 100-Tage-EMA oder 150-Tage-WMA (wenn Sie ein Geschöpf der Gewohnheit sind, wird eine 30-Wochen-WMA nicht viel Unterschied machen). Wenn Sie feststellen, dass sie zu reagieren, dann erhöhen Sie die Zeitspanne, bis Sie das gewünschte Ergebnis erzielen. Vermeiden Sie es mit einfachen gleitenden Durchschnitten. Achten Sie darauf, dass die gewichteten gleitenden Mittelwerte viel besser als exponentielle MAs sind. Vermeiden Sie die Verwendung langfristiger MAs in einem langsamen Trend - verwenden Sie einen Filter, um sie zu identifizieren. Versuchen Sie es mit einem schnelleren gleitenden Durchschnitt (100-Tage-EMA oder 150-Tage-gewichtete MA) auf starke Trends. Verbinden Sie unsere Mailing List Lesen Sie Colin Twiggsrsquo Trading Diary Newsletter und bietet fundamentale Analyse der Wirtschaft und technische Analyse der wichtigsten Marktindizes, Gold, Rohöl und forex. Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren, bewegte Durchschnitte verwendet werden Messen Sie die Richtung des aktuellen Trends. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald dies bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig, um neue Daten, wie er verfügbar wird, zu berücksichtigen. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Messwerte siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Verschieben von Durchschnitten: So verwenden Sie ThemChapter 11 - Demand Management amp Forecasting 1. Perfekte Prognose ist praktisch unmöglich 2. Anstatt auf der Suche nach der perfekten Prognose, ist es viel wichtiger, die Praxis der kontinuierlichen Überprüfung der Prognose zu etablieren und zu lernen, mit zu leben Ungenaue Prognose 3. Bei der Prognose ist eine gute Strategie, 2 oder 3 Methoden zu verwenden und sie für die gesunde Sicht zu betrachten. 2. Grundquellen der Nachfrage 1. Abhängige Nachfrage - Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen aufgrund der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen. Nicht viel das Unternehmen tun kann, muss es erfüllt werden. 2. Unabhängige Nachfrage - Nachfrage, die nicht direkt von der Nachfrage nach anderen Produkten abgeleitet werden kann. Unternehmen können: a) eine aktive Rolle übernehmen, um die Nachfrage zu beeinflussen - Druck auf Ihre Vertriebsmitarbeiter ausüben b) Nehmen Sie eine passive Rolle, um die Nachfrage zu beeinflussen - wenn ein Unternehmen auf einer vollen Kapazität läuft, kann es nichts über die Nachfrage tun. Andere Gründe sind wettbewerbsfähig, legal, ökologisch, ethisch und moralisch. Versuchen Sie, die Zukunft anhand vergangener Daten vorherzusagen. 1. Kurzfristig - unter 3 Monaten - taktische Entscheidungen wie Nachschub des Inventars oder Terminierung von EEs kurzfristig 2. Mittelfristig - 3 M-2Y - Erfassung saisonaler Effekte wie Kunden reagieren auf ein neues Produkt 3. Langfristig - mehr als 2 Jahre. Um die wichtigsten Wendepunkte zu identifizieren und allgemeine Trends zu erkennen. Lineare Regression ist eine spezielle Regression, bei der die Beziehungen zwischen Variablen eine Gerade Y abX bilden. Y - abhängige Variable a - Y Abzweigung b - Steigung X - unabhängige Variable Sie dient der langfristigen Prognose von Großereignissen und der Gesamtplanung. Es wird sowohl für die Zeitreihenprognose als auch für die Gelegenheitsprognose verwendet. Ist die am häufigsten verwendete Prognosetechnik. Die jüngsten Ereignisse sind für die Zukunft (höchster vorhersehbarer Wert) mehr indikativ als die in der fernen Vergangenheit. Wir sollten den Erz in den letzten Zeiträumen mehr Gewicht verleihen als die Prognose. Jedes Inkrement in der Vergangenheit wird durch (1 - alpha) verringert. Je höher die Alpha, desto genauer folgt die Prognose der tatsächlichen. Die aktuelle Gewichtung alpha (1-alpha) na 0 Daten eine Zeitperiode ältere alpha (1-alpha) na 1 Daten zwei Zeitalter ältere alpha (1-alpha) na 2 Welche der folgenden Prognosemethoden ist sehr abhängig von der Auswahl der Richtige Personen, die urteilsmäßig verwendet werden, um tatsächlich den prognostizierten Wert zu erzeugen, muss zwischen 0 und 1 liegen. 2 oder mehr vorbestimmte Werte von Alpha - abhängig vom Fehlergrad werden unterschiedliche Werte von Alpha verwendet. Wenn der Fehler groß ist, ist Alpha 0,8, wenn der Fehler klein ist, ist Alpha 0,2 2. Berechnete Werte von Alpha - exponentiell geglätteten tatsächlichen Fehler geteilt durch den exponentiell erstickten absoluten Fehler. Qualitative Techniken in der Prognose Expertenwissen und viel Urteilsvermögen (neue Produkte oder Regionen) 1. Marktforschung - Suche nach neuen Produkten und Ideen, Vorlieben und Abneigungen gegen bestehende Produkte. In erster Linie SURVEYS amp INTERVIEWS 2. Panel Consensus - die Idee, dass 2 Köpfe besser als eins sind. Panel von Menschen aus einer Vielzahl von Positionen kann eine zuverlässigere Prognose als eine schmalere Gruppe zu entwickeln. Problem ist, dass niedrigere EE-Ebenen von höheren Ebenen der Verwaltung eingeschüchtert werden. Exekutives Urteil wird verwendet (ein höheres Management ist beteiligt). 3. Historische Analogie - eine Firma, die bereits Toaster produziert und Kaffeekannen herstellen möchte, könnte die Toastergeschichte als wahrscheinliches Wachstumsmodell nutzen. 4. Delphi-Methode - sehr abhängig von der Auswahl der richtigen Personen, die urteilsmäßig verwendet werden, um tatsächlich die Prognose zu generieren. Jeder hat das gleiche Gewicht (fairer). Zufriedenstellende Ergebnisse werden in der Regel in 3 Runden erreicht. OBJECTIVE - Gemeinsame Planung, Prognose und Nachschub (CPFR) Um ausgetauschte interne Informationen auf einem gemeinsamen Webserver auszutauschen, um zuverlässige und langfristige Zukunftsperspektiven in der Supply Chain zu gewährleisten.