Moving Durchschnitt Cran R

Quantmod Quantitative Finanzmodellierung amp Trading Framework für R Wenn es einen Bereich von R, der ein wenig fehlte, war es die Fähigkeit, Finanzdaten mit Standard-Charting-Tools zu visualisieren. Durch kein anderes Paket, das dieses umsetzt, nahm quantmod den Anruf auf und machte einen Schuss auf die Bereitstellung einer Lösung. Was mit einer einzigen OHLC-Charting-Lösung begonnen hat, ist seit Version 0.3-4 zu einer hochkonfigurierbaren und dynamischen Chartieranlage geworden, mit mehr Coolness für 0,4-0 und darüber hinaus. Für jetzt, werfen wir einen Blick auf, was seine derzeit in Kraft: Financial Charts in quantmod: Die meisten der Charting-Funktionalität ist so konzipiert, interaktiv verwendet werden. Die folgenden Beispiele sollten sehr einfach von der Befehlszeile oder Ihrer persönlichen GUI-Option zu replizieren. Das Ausführen von einem Skript erfordert ein wenig Aufmerksamkeit, ist aber jetzt auch möglich. Lets get charting Einführung von chartSeries chartSeries ist die Hauptfunktion, die die ganze Arbeit in quantmod macht. Mit freundlicher Genehmigung von as. xts kann es jedes Objekt behandeln, das Zeitreihen ist, dh R-Objekte der Klasse xts. Zoo Zeitfolgen . Seine. Ts Irts. Und mehr Standardmäßig ist jede Serie, die. OHLC ist, als OHLC-Reihe abgebildet. Es gibt ein Typargument, das es dem Benutzer erlaubt, den zu gerenderierenden Stil zu bestimmen: traditionelle Balken-Diagramme, Kerzen-Charts und Streichholz-Diagramme - dünne Kerzen. Get it :) - ebenso wie Liniendiagramme. Die Standard-Wahl Auto lässt die Software entscheiden, Kerzen, wo theyd deutlich sichtbar, Streichhölzer, wenn viele Punkte werden, und Linien, wenn die Serie ist nicht von einer OHLC Natur. Wenn Sie nicht immer den Typ angeben möchten, um dieses Verhalten zu überschreiben, können Sie die Wrapper-Funktionen im nächsten Abschnitt verwenden oder setDefaults aus dem wickedly coolen und nützlichen Defaults-Paket (verfügbar auf CRAN) verwenden. Die Tatsache, dass ich schrieb es hat nichts mit meinem Endorsement zu tun :) gt getSymbols (GS) Goldman OHLC von yahoo 1 GS gt chartSeries (GS) gt bemerken den automatischen Streichholz-Stil gt gut ändern dies im nächsten Abschnitt gt aber für jetzt es ist gut. Gt Die grundlegende Diagrammfunktionalität versucht nicht zu weit von den Standardnutzungsmustern in R abzuweichen. Obwohl Sie nicht in der Lage, eines der Standard-Grafik-Tools für die Anzeige von Diagrammen verwenden. Quantmods oh-so-weiser Autor hat versucht, diese Notwendigkeit mit speziellen Funktionen zu antizipieren, um diesen Mangel auszugleichen. Ein schneller Schritt zurück, um zu erklären, was genau hinter den Kulissen innerhalb von chartSeries geschieht, kann in Ordnung sein. Das Charting wird durch einen zweistufigen Prozess verwaltet. Zunächst werden die Daten untersucht und grundlegende Entscheidungen darüber, wie die beste Zeichnung der Serie berechnet wird. Das Ergebnis ist ein interner Gegenstand, der als Chob bezeichnet wird. Dieses Objekt wird dann an die Hauptzeichnungsfunktion übergeben, die nicht direkt aufgerufen werden soll, um auf den Bildschirm gezeichnet zu werden. Der Zweck der Trennung ist es, für mehr beeindruckende dynamische Stil Chart Ergänzungen, sowie Modifikationen, so natürlich wie möglich zu erreichen ermöglichen. Wenn Änderungen an dem aktuellen Diagramm vorgenommen werden - sei es durch Hinzufügen von technischen Indikatoren oder Ändern von Originalparametern, wie dem Diagrammtyp, wird das gespeicherte Chobobjekt einfach ohne viel mühsame Benutzermanipulation verändert und dann neu gezogen. Das Ziel war, es ohne zusätzlichen Benutzeraufwand zu machen - und dann beenden es einfach. Charting-Verknüpfungen - barChart, lineChart und candleChart. Während chartSeries die primäre Funktion ist, die beim Zeichnen eines Diagramms in quantmod aufgerufen wird, ist es keineswegs der einzige Weg, etwas zu erledigen. Es gibt Wrapper-Funktionen für jede der wichtigsten Arten von Diagrammen derzeit in quantmod verfügbar. Wrapper-Funktionen existieren, um das Leben ein wenig einfacher. Stabdiagramme, beide hlc und ohlc Sorten sind direkt mit barChart vorhanden. Leuchter Charting kommt natürlich durch die CandleChart Wrapper-Funktion und Linien über die kryptisch benannt - Sie ahnen es - lineChart. Es gibt nicht viel Besonderes über diese Funktionen jenseits der offensichtlichen. In der Tat sind sie eine Liner, die einfach ChartSeries mit entsprechend veränderten Standard-Args aufrufen. Aber sie machen eine schöne Ergänzung zum Stall. Gt zuerst einige High-Low-Close-Stil Bars, monochromatische Thema gt barChart (GS, themewhite. mono, bar. typehlc) gt wie etwa einige Kerzen, diesmal mit Farbe gt candleChart (GS, multi. colTRUE, themewhite) gt gt und Jetzt eine Zeile, mit dem Standard-Farbschema gt lineChart (GS, line. typeh, TANULL) Wie Sie sehen können, gibt es eine gewisse Flexibilität hinsichtlich der Anzeige Ihrer Informationen. Was Sie auch bemerkt haben können, sind die verschiedenen Argumente für jeden der Anrufe. Nun, werfen Sie einen Blick darauf, was einige von ihnen tun. Formale Argumente: Farben, Subsetting, Tick-Marks. Der beste Platz für vollständige Informationen über die Argumente der Funktionen ist in der Dokumentation. Aber für jetzt gut einen Blick auf einige der gemeinsamen Optionen, die Sie ändern könnten. Wahrscheinlich das wichtigste von einem Usability-Standpunkt ist die Argumentuntermenge. Dies erfordert eine Zeit-basierte Zeichenkette des Typs xts ISO8601 und beschränkt den Plot auf den angegebenen Datumszeitbereich. Dies beschränkt nicht die Daten, die den techinischen Analysefunktionen zur Verfügung stehen, sondern schränkt nur den auf den Bildschirm gezeichneten Inhalt ein. Aus diesem Grund ist es am vorteilhaftesten, so viele Daten wie verfügbar zur Verfügung zu stellen, und geben Sie dann die Funktion chartSeries mit der Teilmenge an, die Sie anzeigen möchten. Diese Teilmenge ist auch über einen Aufruf von zoomChart verfügbar. Ein Beispiel oder drei, sollte helfen, ihre Verwendung zu klären. Gt die ganze Serie gt chartSeries (GS) gt jetzt - ein wenig, aber von Teilmenge gt (Dezember 07 bis zur letzten Beobachtung in 08) gt etwas unterschiedliche Syntax - nach der Tatsache. Gt auch Ändern der x-Achsenbeschriftung gt candleChart (GS, themewhite, typecandles) gt reChart (major. ticksmonths, subsetfirst 16 weeks) Drei Anmerkungen auf dem letzten Diagramm. Zuerst war die Verwendung von reChart, um das ursprüngliche Diagramm zu ändern. Dies erfordert die meisten Argumente der ursprünglichen Charting-Anrufe und ermöglicht schnelle Änderungen an Ihren Diagrammen. Seien Sie es wechselnde Farbe Themen oder subsetting - es kommt ganz praktisch. Der zweite bemerkenswerte Punkt ist die Verwendung der ersten Syntax innerhalb der Teilmenge. Dies ermöglicht eine etwas mehr natürliche Ausdruck dessen, was Sie möglicherweise nach, und nicht erfordern Sie nichts über die Serie Termine oder Zeiten wissen. Das letzte Element in diesem letzten Bild ist das Argument tick. marks. Dies ist Teil der ursprünglichen chartSeries-Funktion Formals Liste, und es wird verwendet, um die Platzierung von Etiketten innerhalb des Diagramms zu ändern. Häufig macht der automatisch gewählte Abstand - angetrieben durch die xts-Funktion axTicksByTime - eine gute Arbeit - Sie können es wünschen, die Ausgabe weiter anzupassen. In diesem Fall markierten wir die wichtigsten Zecken mit den Anfängen der Monate. Technische Analyse und chartSeries Aktualisiert und bereit zu gehen sind einige fantastische Werkzeuge aus dem TTR-Paket von Josh Ulrich. Verfügbar auf CRAN. Es ist jetzt möglich, einfach Dutzende von technischen Analyse-Tools, um Diagramm mit nichts mehr als ein einfaches Kommando. Die aktuellen Indikatoren aus dem TTR-Paket sowie einige mit dem Ursprung des quantmod-Pakets sind: Alle oben genannten arbeiten sehr ähnlich wie die TTR-Basisfunktionen, auf die sie aufrufen. Der primäre Unterschied besteht darin, dass die Add-Familie von Anrufen das Datenargument nicht enthält, da dieses aus dem aktuellen Diagramm abgeleitet wird. Einige Beispiele zeigen, wie die Diagramme mit den integrierten Indikatoren erstellt werden. Gt getSymbols (GS) Goldman OHLC von yahoo 1 GS gt Das TA-Argument zu chartSeries ist eine Möglichkeit, die gt-Anzeiger-Aufrufe anzugeben, die auf das Diagramm angewendet werden sollen. Gt NULL Mittel ziehen keine. Gt gt chartSeries (GS, TANULL) gt Jetzt mit einigen Indikatoren angewendet gt gt chartSeries (GS, themewhite, TAaddVo () addBBands () addCCI ()) gt Das gleiche Ergebnis könnte ein gt-Bit interaktiver durchgeführt werden: gt gt chartSeries (GS , Thewehite) zeichnen Sie das Diagramm gt addVo () addieren Sie Volumen gt addBBands () add Bollinger Banden gt addCCI () add Commodity Channel Index Einer der neuesten und aufregendsten Ergänzungen der letzten quantmod Version enthält zwei neue Charting-Tools entwickelt, um das Hinzufügen von benutzerdefinierten Deutlich schneller als bisher möglich. Das erste davon ist addTA. Dies ist eine wesentliche Erweiterung der bisherigen addTA-Funktion, da es nun die Möglichkeit gibt, beliebige Daten auf den Diagrammen zu zeichnen. Als im Wesentlichen eine Wrapper auf Ihre Daten, die einzige Voraussetzung ist, dass die Daten haben die gleiche Anzahl von Beobachtungen wie das Original, oder von der Klasse xts und die Daten innerhalb der ursprünglichen Daten Zeitbereich und Skala. Es ist möglich, diese neuen Daten in ihrem eigenen TA-Subchart (die Standardeinstellung) oder in der Hauptserie überlagert zu haben. Die zweite und möglicherweise interessantere Funktion ist newTA. Dies ist die lang erwartete Skelett-Funktion, um benutzerdefinierte TA-Indikatoren zu erstellen, um an jedes Diagramm angehängt zu werden. Es nimmt das Skelettkonzept einen Schritt weiter und erzeugt dynamisch den Funktionscode, der für einen neuen Indikator benötigt wird, basierend auf der Funktion, die Sie an ihn weitergegeben haben. Im Wesentlichen ein wenig selbstbewusste Programmierung macht das Hinzufügen neuer Indikatoren ganz intuitiv und praktisch schmerzlos. Angesichts seiner eher schneidenden Fähigkeiten, ist es an der Spitze der experimentellen. Zum Glück, wenn alles andere scheitert, und was Sie bekommen, ist nicht das, was Sie erwartet haben, können Sie immer ändern Sie den Code erstellt, um besser auf Ihre Bedürfnisse. Ein kurzer Blick auf das Hinzufügen von benutzerdefinierten Indikatordaten und die Erstellung eines neuen Indikators von Grund auf neu. Gt getSymbols (YHOO) Yahoo OHLC von yahoo 1 YHOO gt addTA erlaubt Ihnen, grundlegende Indikatoren gt zu Ihren Diagrammen hinzuzufügen - auch wenn sie arent Teil gt von quantmod. Gt gt chartSeries (YHOO, TANULL) gt Dann fügen Sie die Open to Close Preisänderung gt mit der quantmod OpCl-Funktion gt gt addTA (OpCl (YHOO), colblue, typeh) gt Mit newTA ist es möglich, Ihre eigene gt generische TA-Funktion zu erstellen --- lass es nennen es addOpCl gt gt addOpCl lt-newTA (OpCl, colgreen, typeh) gt gt addOpCl () Mehr zu kommen. Es gibt viel mehr zu ChartSeries und quantmods aktuelle und zukünftige Visualisierungs-Tools zu sagen, aber jetzt ist es Zeit, nennen Sie es einen Tag (oder 30) und schließen Sie diese Einführung in die Charting in quantmod. Zukünftige Ergänzungen zu dieser Seite und die Dokumentation werden weitere Details über die Interaktion mit den Charts - jetzt und in kommenden Releases, neue Layout-Optionen und einen möglichen Vorstoß in völlig neue Visualisierungswerkzeuge und - techniken enthalten. Aber jetzt ist das alles, was ich habe. Diese Software wird von Jeffrey A. Ryan geschrieben und gepflegt. Siehe Lizenz für Einzelheiten zum Kopieren und Verwenden. Copyright 2008.Moving-Mittelwerte - Einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte - Einfache und exponentielle Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Preisdaten zu einem Trend folgendes Indikator. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. 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 nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Periode EMA wendet eine 9,52 wiegt auf den jüngsten Preis (2 (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist 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 zuordnen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und einen 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da ein EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird sein wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor der Handlung zu bewegen. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Frequenzweichen über einen Zeitraum von 2 1 2 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur 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-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullishen Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John Murphy