Exponentiell Gleitender Durchschnitt Methode

Exponentieller Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz MACD und den prozentualen Preis Oszillator zu schaffen PPO Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Die Verfolger, die technische Analysen einsetzen, finden in der Lage, im Durchschnitt sehr nützlich und aufschlussreich zu sein, aber wenn sie falsch eingesetzt werden, wenn sie falsch eingesetzt oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte Die in der technischen Analyse üblicherweise verwendet werden, sind ihrer Natur nach rückläufige Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Markttabelle gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu einem gleitenden Durchschnitt Indikatorlinie hat sich geändert, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, der optimale Punkt des Markteintritts ist bereits vergangen Eine EMA dient dazu, diesen Dile zu lindern Mma zu einem gewissen Grad Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten, es umarmt die Preis-Aktion ein bisschen fester und reagiert daher schneller Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Trading-Eingangssignal ableiten. Interpreting der EMA. Like alle bewegen Durchschnittliche Indikatoren, sie sind viel besser geeignet für Trending-Märkte Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist, zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung achten Die EMA-Linie, aber auch die Beziehung der Änderungsrate von einer Bar zur nächsten Zum Beispiel, wenn die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die Änderungsrate der EMA von einem Bar zum nächsten Bis zu diesem Zeitpunkt abnehmen, dass die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt werden Eine konsequente Verringerung der Änderungsrate der EMA könnte selbst als Indikator verwendet werden, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung von bewegten Durchschnitten verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Verwendung der EMA. EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante zu bestätigen Marktbewegungen und ihre Gültigkeit zu beurteilen Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar Sehr häufig Händler verwenden EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen Wenn zum Beispiel ein EMA auf einer Tageskarte einen starken Aufwärtstrend zeigt, Intraday-Trader-Strategie kann es sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Exponentielle Glättung Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für die Wiederveröffentlichung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponentielle Glättung begegnen, können sie denken, dass klingt wie Eine Hölle von einer Menge Glättung, was Glättung ist Sie dann beginnen, eine komplizierte mathematische Berechnung, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik t O verstehen und hoffen, dass es eine eingebaute Excel-Funktion gibt, wenn sie es jemals tun müssen. Die Realität der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, exponentielle Glättung ist eine sehr einfache Berechnung, die eine eher durchführt Einfache Aufgabe Es hat nur einen komplizierten Namen, denn was technisch passiert als Ergebnis dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um eine exponentielle Glättung zu verstehen, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar anderen gängigen Methoden zu erreichen, um zu erreichen Glättung. Was ist Glättung. Smoothing ist ein sehr häufiger statistischer Prozess In der Tat, wir regelmäßig begegnen geglätteten Daten in verschiedenen Formen in unserem täglichen Leben Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl Wenn Sie Denken Sie darüber nach, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung Zum Beispiel haben wir nur den wärmsten Winter auf Rekord erlebt Wie sind wir ab Le, um dieses zu quantifizieren Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen Hoch - und Tieftemperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einer Reihe von Zahlen, die um ein bisschen herumspringen, ist es nicht wie jeden Tag das Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen vergangenen Jahren Wir brauchen eine Nummer, die all das aus den Daten herausbringt, so dass wir einfach einen Winter zum nächsten vergleichen können. Das Entfernen des Springs in den Daten wird als Glättung bezeichnet und in diesem Fall Wir können einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Bedarfsprognose verwenden wir Glättung, um zufälliges Variation Lärm von unserer historischen Nachfrage zu entfernen Dies ermöglicht es uns, besser zu identifizieren Nachfrage Muster in erster Linie Trend und Saisonalität und Nachfrage Ebenen, die verwendet werden können, um Zukunft zu schätzen Nachfrage Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen um die Temperatur Daten Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Lärm aus der Nachfrage Geschichte ist zu Verwenden Sie einen einfachen Durchschnitt oder genauer gesagt, ein gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich, wie die Zeit vergeht Wenn ich also einen 4-Monats-Gleitender Durchschnitt verwende und heute ist 1. Mai, ich bin mit einem durchschnittlichen Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten ist. Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai. Weighted gleitenden Durchschnitt. Wenn mit einem Durchschnitt sind wir Wobei das gleiche Wichtigkeitsgewicht auf jeden Wert in der Datenmenge angewendet wird. Im 4-Monats-Gleitender Durchschnitt repräsentiert jeder Monat 25 des gleitenden Durchschnitts. Wenn der Bedarfsverlauf verwendet wird, um die zukünftige Nachfrage und vor allem den zukünftigen Trend zu projizieren, ist es logisch, zu dem Schluss zu kommen, dass Sie Möchte, dass die jüngste Geschichte einen größeren Einfluss auf Ihre Prognose hat. Wir können unsere gleitende Durchschnittsberechnung anpassen, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um unsere gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Wir geben diese Gewichte als Prozentsätze aus und die Summe aller Gewichte für al L Perioden müssen bis zu 100 hinzufügen Wenn wir also entscheiden, dass wir 35 als das Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-Monats-gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden wollen, können wir 35 von 100 abziehen, um zu finden, dass wir noch 65 übrig haben, um über den anderen zu spalten 3 Perioden Zum Beispiel können wir am Ende mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate 15 20 30 35 100.Exponential Glättung. Wenn wir zurück zu dem Konzept der Anwendung eines Gewichts auf die jüngsten gehen Periode wie etwa 35 im vorigen Beispiel und Ausbreiten des verbleibenden Gewichts, berechnet durch Subtraktion des letzten Periodengewichts von 35 von 100 bis 65, haben wir die Grundbausteine ​​für unsere exponentielle Glättungsberechnung. Der steuernde Eingang der exponentiellen Glättungsberechnung ist bekannt Als der Glättungsfaktor auch die Glättungskonstante genannt Im Wesentlichen repräsentiert er die Gewichtung, die auf die jüngste Periode angefordert wird. So, wo wir 35 als Gewichtung für die letzte Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsrechnung verwendet haben Wir konnten auch wählen, um 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung zu verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zur exponentiellen Glättungsrechnung ist, dass anstelle von uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht für jede vorherige Periode gilt, Der Glättungsfaktor wird verwendet, um das automatisch zu tun. So kommt hier der exponentielle Teil Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, wird die Gewichtung der letzten Periode s Nachfrage 35 Die Gewichtung der nächsten letzten Periode s verlangt den Zeitraum vorher Die jüngsten werden 65 von 35 65 kommt von subtrahieren 35 von 100 Dies entspricht 22 75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste jüngste Periode s Nachfrage wird 65 von 65 von 35, was entspricht 14 79 Die Periode davor wird als 65 von 65 von 65 von 35 gewichtet, was entspricht 9 61, und so weiter Und das geht zurück durch alle Ihre vorherigen Perioden den ganzen Weg zurück zu Beginn der Zeit oder der Punkt, an dem Sie Hat begonnen G exponentielle Glättung für das jeweilige Item. Sie vermutlich denken, dass s aussieht wie eine ganze Menge von Mathematik Aber die Schönheit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass anstatt zu rechnen, um jede vorherige Periode jedes Mal, wenn Sie eine neue Periode s Nachfrage, Sie verwenden einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden zu repräsentieren. Sind Sie verwirrt noch Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten. Typisch verweisen wir auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die Nächste Periode Prognose In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose ein wenig mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir es als die Prognose verweisen. Die exponentielle Glättung Berechnung ist wie folgt. Die jüngste Periode s Nachfrage multipliziert mit der Glättungsfaktor PLUS Die jüngste Periode s Prognose multipliziert mit einem Minus der Glättungsfaktor. Die jüngste Periode s verlangt S der Glättungsfaktor Dargestellt in dezimaler Form, so dass 35 als 0 35 F dargestellt werden würde, die letzte Periode s prognostiziert die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode. OR unter der Annahme eines Glättungsfaktors von 0 35. Es wird nicht viel einfacher als das Kann sehen, alles was wir brauchen für Dateneingaben hier sind die jüngste Periode s Nachfrage und die jüngste Periode s Prognose Wir wenden die Glättung Faktor Gewichtung auf die jüngste Periode s Nachfrage die gleiche Weise würden wir in der gewichteten gleitenden durchschnittlichen Berechnung Wir dann Wenden Sie die verbleibende Gewichtung 1 minus der Glättungsfaktor auf die jüngste Periode s prognostizieren. Da die jüngste Periode s Prognose wurde auf der Grundlage der vorherigen Periode s Nachfrage und der vorherigen Periode s Prognose, die auf der Nachfrage für den Zeitraum zuvor basiert erstellt wurde Dass und die Prognose für den Zeitraum vor dem, der auf der Nachfrage nach dem Zeitraum vor diesem und der Prognose für die Zeit vor dem, die auf der Zeit vor diesem basiert basiert W alle vorherigen Periode s Nachfrage sind in der Berechnung dargestellt, ohne tatsächlich zurückzukehren und alles neu zu berechnen. Und das s, was die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung fuhr Es war nicht, weil es eine bessere Arbeit der Glättung als gewichteten gleitenden Durchschnitt, es war, weil es war War einfacher zu berechnen in einem Computer-Programm Und weil Sie didn t müssen darüber nachzudenken, welche Gewichtung, um vorherige Perioden zu geben oder wie viele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt Und, weil es nur kühler klang als gewichtet gleitenden Durchschnitt. In der Tat könnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt eine größere Flexibilität bietet, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung der vorherigen Perioden haben. Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen. Exponential Glättung in Excel. Let s sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit echten Daten aussehen würde. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für repu Blication. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose berechnet aus dieser Nachfrage Ich habe einen Glättungsfaktor von 25 0 25 in Zelle C1 verwendet Die aktuelle aktive Zelle ist Cell M4, die die Prognose enthält Für die Woche 12 Sie können in der Formel bar sehen, die Formel ist L3 C1 L4 1- C1 Also die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherige Periode s Nachfrage Zelle L3, die vorherige Periode s Prognose Zelle L4 und die Glättung Faktor Zelle C1, als absolute Zellenreferenz C1 dargestellt. Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung starten, müssen wir manuell den Wert für die 1. Prognose So in Zelle B4 anstatt einer Formel stecken, haben wir nur die Nachfrage aus der gleichen Periode eingegeben wie die Prognose In Zelle C4 haben wir unsere 1. exponentielle Glättungsberechnung B3 C1 B4 1- C1 Wir können dann Cell C4 kopieren und in die Zellen D4 bis M4 einfügen, um den Rest unserer Prognosezellen zu füllen. Sie können nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken Zu sehen, es basiert auf dem vorherigen S Periode s Prognosezelle und die vorherige Periode s fordern Zelle Also jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung erbt die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periode s Nachfrage in der letzten Periode s Berechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht Direkt auf diese vorherigen Perioden verweisen Wenn du Lust haben willst, kannst du Excel s Trace-Präzedenz-Funktion verwenden. Dazu klicke auf Cell M4, dann auf die Multifunktionsleiste Excel 2007 oder 2010 klicken Sie auf die Registerkarte Formeln und klicken Sie dann auf Trace Precedents Ziehen Sie Verbindungslinien auf die 1. Ebene der Präzedenzfälle, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, wird es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden zeichnen, um Ihnen die ererbten Beziehungen zu zeigen. Jetzt sehen Sie, was exponentielle Glättung für uns tat. Abbildung 1B zeigt ein Liniendiagramm Von unserer Nachfrage und Prognose Sie Fall sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose entfernt die meisten der Zacke das Springen um von der wöchentlichen Nachfrage, aber st Krank verwaltet zu folgen, was scheint ein Aufwärtstrend in der Nachfrage Sie werden auch feststellen, dass die geglättete Prognose Linie neigt dazu, niedriger als die Nachfrage Linie Dies ist bekannt als Trend Verzögerung und ist eine Nebenwirkung des Glättungsprozesses Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden Wenn ein Trend vorliegt, wird Ihre Prognose hinter dem Trend zurückbleiben. Dies gilt für jede Glättungstechnik. Wenn wir diese Kalkulationstabelle fortsetzen und mit der Eingabe von niedrigeren Nachfragezahlen einen Abwärtstrend einführen würden, würden Sie die Nachfragelinie fallen und den Trend sehen Linie bewegen sich über ihm, bevor sie anfangen, dem Abwärtstrend zu folgen. Das ist der Grund, warum ich vorher die Ausgabe von der exponentiellen Glättungsrechnung erwähnt habe, die wir eine Prognose nennen, noch etwas mehr Arbeit braucht. Es gibt viel mehr zu prognostizieren, als nur die Beute auszuschlagen Nachfrage Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend Verzögerung, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alles, was über den Umfang dieses Artikels ist. Sie ​​werden wahrscheinlich auch r Unbegriffen wie doppel-exponentielle Glättung und dreifach-exponentielle Glättung Diese Begriffe sind ein bisschen irreführend, da Sie die Nachfrage nicht mehrmals neu beherrschen, wenn Sie es wünschen, aber das ist nicht der Punkt hier. Diese Begriffe stellen sich mit exponentieller Glättung dar Zusätzliche Elemente der Prognose So mit einfacher exponentieller Glättung glätten Sie die Basisanforderung, aber mit doppelter Exponentialglättung glätten Sie die Basisanforderung und den Trend und mit der dreifach exponentiellen Glättung glätten Sie die Basisanforderung plus den Trend plus Die saisonalität. Die andere am häufigsten gestellte Frage über exponentielle Glättung ist, wo bekomme ich meine Glättung Faktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie testen verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Nachfrage Daten zu sehen, was bekommt man die besten Ergebnisse Es gibt Berechnungen, die Kann automatisch einstellen und ändern die Glättung Faktor Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber Sie müssen vorsichtig mit ihnen Es einfach Y ist keine perfekte Antwort, und du solltest keine Berechnungen ohne gründliche Prüfung durchführen und ein gründliches Verständnis dafür entwickeln, was diese Berechnung ist. Du solltest auch was-wenn-Szenarien ausführen, um zu sehen, wie diese Berechnungen auf Änderungsänderungen reagieren, die derzeit nicht vorhanden sind Die Daten, die Sie für die Prüfung verwenden. Das Datenbeispiel, das ich früher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen. Das besondere Datenbeispiel zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend Viele große Unternehmen mit sehr teurer Prognosesoftware bekamen In großen Schwierigkeiten in der nicht so weit entfernten Vergangenheit, als ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden, nicht gut reagierten, als die Wirtschaft begann zu stagnieren oder zu schrumpfen Dinge wie dies geschehen, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungssoftware tatsächlich tut Wenn Sie verstanden ihre Prognosesysteme, sie hätten wissen müssen, dass sie in sie hineinspringen und etwas ändern mussten E plötzliche dramatische Änderungen an ihrem business. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt Wollen Sie mehr über die Verwendung von exponentiellen Glättung in einer tatsächlichen Prognose wissen, schauen Sie sich mein Buch Inventory Management Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht Verfügbar für republication. Dave Piasecki ist Eigentümer Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC ein Beratungsunternehmen Dienstleistungen in Bezug auf Bestandsführung, Material Handling und Lager-Operationen hat er über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung und kann über seine Website erreicht werden, wo er unterhält Weitere relevante Informationen. Meine Business. Simple Vs Exponential Moving Averages. Moving Durchschnitte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgenden Reihenfolge Frühe Praktiker der Zeitreihe Analyse waren eigentlich mehr mit individuellen Zeitreihen Zahlen als sie waren mit der Interpolation von Diese Daten Interpolation in Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und Analyse, kam viel später, als Muster wurden entwickelt und Korrelationen entdeckt. Once verstanden, wurden verschiedene geformte Kurven und Linien wurden entlang der Zeitreihe in einem Versuch, vorherzusagen, wo die Datenpunkte gehen könnte gezogen werden Diese sind jetzt als grundlegende Methoden derzeit von der technischen Analyse verwendet Trader Charting-Analyse kann bis ins 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wenn bewegte Mittelwerte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis Es wird allgemein verstanden, dass einfache gleitende Mittelwerte SMA verwendet wurden, lange bevor exponentielle gleitende Durchschnitte EMA, weil EMAs gebaut werden SMA-Framework und das SMA-Kontinuum wurde für die Plotten - und Verfolgungszwecke leichter verständlich Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen Auschecken Bewegliche Durchschnittswerte Was sind sie. Simple Moving Average SMA Einfache Umzugsdurchschnitte wurden die bevorzugte Methode zur Verfolgung von Marktpreisen, weil sie schnell sind Berechnen und leicht zu verstehen Frühe Marktpraktiker betrieben ohne den Einsatz der Soph Die sich heute auf die Marktpreise stützten. Sie haben die Marktpreise von Hand berechnet und die Preise für Trends und Marktrichtung gezeichnet. Dieser Prozeß war sehr langwierig, erwies sich aber mit der Bestätigung weiterer Studien als sehr rentabel . Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, fügen Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage hinzu und teilen sich um 10 Der 20-Tage-Gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert und mit 20 geteilt werden So on. This Formel ist nicht nur auf Schlusskurse basiert, aber das Produkt ist ein Mittel der Preise - eine Teilmenge Moving Mittelwerte werden als verschoben, weil die Gruppe von Preisen, die in der Berechnung verwendet werden, nach dem Punkt auf dem Diagramm Dies bedeutet alte Tage Werden zugunsten neuer Schlusskurstage fallen gelassen, so dass eine neue Berechnung immer entsprechend dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten benötigt wird. So wird ein 10-tägiger Durchschnitt durch Hinzufügen des neuen Tages und Ablegen des 10. Tages neu berechnet , Und der neunte Tag ist am zweiten Tag fallen gelassen, um mehr auf, wie Charts im Devisenhandel verwendet werden, schauen Sie sich unsere Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist verfeinert und häufiger seit den 1960er Jahren, danke verwendet Frühere Praktizierende experimentieren mit dem Computer Die neue EMA würde sich eher auf die jüngsten Preise als auf eine lange Reihe von Datenpunkten konzentrieren, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich ist. Current EMA Preis aktuell - vorherige EMA X Multiplikator vorherige EMA. Der wichtigste Faktor ist Die Glättungskonstante, die 2 1 N, wo N die Anzahl der Tage ist. 10-Tage-EMA 2 10 1 18 8.Dies bedeutet eine 10-Periode EMA gewichtet den jüngsten Preis 18 8, ein 20-Tage-EMA 9 52 und 50- Tag EMA 3 92 Gewicht am letzten Tag Die EMA arbeitet, indem sie den Unterschied zwischen dem aktuellen Preis und dem vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis der vorherigen EMA hinzugefügt hat. Je kürzer der Zeitraum, desto mehr Gewicht gilt für den letzten Preis. Fitting-Linien von t Diese Berechnungen, Punkte sind aufgetragen, zeigen eine passende Linie Anpassungslinien oberhalb oder unterhalb des Marktpreises bedeuten, dass alle gleitenden Mittelwerte nachlaufende Indikatoren sind und in erster Linie für folgende Trends verwendet werden. Sie arbeiten nicht gut mit den Streckenmärkten und Stauzeiten, da die passenden Linien Nicht zu einem Trend wegen eines Mangels an offensichtlich höheren Höhen oder tieferen Tiefen bezeichnen Plus, passende Linien neigen dazu, konstant bleiben ohne Hinweis von Richtung Eine steigende Montagelinie unter dem Markt bedeutet eine lange, während eine fallende Montagelinie über dem Markt bedeutet eine kurze Für einen kompletten Führer, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial. Der Zweck der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt ist zu erkennen und zu messen Trends durch Glättung der Daten mit den Mitteln von mehreren Gruppen von Preisen Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose extrapoliert Die Annahme ist, dass Vorherige Trendbewegungen werden fortgesetzt Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und gefolgt werden, viel einfacher als eine EMA, mit vernünftigem Annahme Dass die passende Linie stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokussierung auf die durchschnittlichen Preise ist. Eine EMA wird verwendet, um kürzere Trendbewegungen zu erfassen, aufgrund der Fokus auf die jüngsten Preise Durch diese Methode sollte eine EMA angeblich irgendwelche Verzögerungen reduzieren In der einfachen gleitenden Durchschnitt so die passende Linie wird die Preise näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt Umarmung Das Problem mit der EMA ist dies ist anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem in schnellen Märkten und Zeiten der Volatilität Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen Höhere Volatilitätsmärkte, könnte man erwägen, die Länge der bewegten durchschnittlichen Laufzeit zu erhöhen Man kann sogar von einer EMA zu einer SMA wechseln, da die SMA die Daten viel besser als eine EMA aufgrund ihrer Fokussierung auf längerfristige Mittel glättet. Trend - Folgende Indikatoren Als Nachlaufindikatoren dienen bewegliche Durchschnitte als Unterstützungs - und Widerstandslinien. Wenn die Preise unter einem 10-tägigen Anpassungsbereich in einem Aufwärtstrend liegen, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend abnehmen kann, oder zumindest der m Arket kann sich konsolidieren Wenn die Preise über einen 10-tägigen gleitenden Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen, kann der Trend abnehmen oder konsolidieren. In diesen Fällen verwenden Sie einen 10- und 20-Tage-Gleitender Durchschnitt zusammen und warten auf die 10-Tage-Linie zu überqueren Oberhalb oder unterhalb der 20-Tage-Linie Hiermit bestimmen Sie die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längere Zeiträume beobachten Sie die 100- und 200-Tage-Gleitdurchschnitte für längerfristige Richtung. Zum Beispiel mit dem 100- und 200-Tage-Umzug Im Durchschnitt, wenn der 100-tägige gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Durchschnitt liegt, heißt es das Todeskreuz und ist sehr bärisch für die Preise Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt, der über einen 200-Tage-Gleitender Durchschnitt kreuzt, heißt das goldene Kreuz und Ist sehr bullisch für die Preise Es spielt keine Rolle, ob ein SMA oder ein EMA verwendet wird, denn beide sind Trendfolgende Indikatoren Es ist nur kurzfristig, dass die SMA leichte Abweichungen von ihrem Gegenstück hat, die EMA. Conclusion Moving averages sind Die Grundlagen der Chart - und Zeitreihenanalyse Einfache Bewegung Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie die Preisbewegungen glätten. Die technische Analyse wird manchmal als Kunst und nicht als Wissenschaft bezeichnet, die beide Jahre in Anspruch nehmen. Erfahren Sie mehr in unserem Technischen Analysetutorium.