75 Wochen Durchschnitt

Moving Average Indicator Die gleitenden Mittelwerte liefern ein objektives Maß für die Trendrichtung, indem die Preisdaten geglättet werden. In der Regel berechnet mit Schlusskursen, kann der gleitende Durchschnitt auch mit Median verwendet werden. typisch. Gewichteten Abschluss. Und hohe, niedrige oder offene Preise sowie andere Indikatoren. Kürzere bewegliche Durchschnitte sind empfindlicher und identifizieren neue Trends früher, geben aber auch mehr falsche Alarme. Längere bewegte Durchschnitte sind zuverlässiger, aber weniger reagierend, nur Abholung der großen Trends. Verwenden Sie einen gleitenden Durchschnitt, der die Hälfte der Länge des Zyklus, den Sie verfolgen. Wenn die Peak-to-Peak-Zykluslänge ungefähr 30 Tage beträgt, dann ist ein 15 Tage gleitender Durchschnitt geeignet. Wenn 20 Tage, dann ein 10 Tage gleitender Durchschnitt geeignet ist. Einige Händler werden jedoch 14 und 9 Tage gleitende Durchschnitte für die oben genannten Zyklen in der Hoffnung der Erzeugung von Signalen etwas vor dem Markt verwenden. Andere favorisieren die Fibonacci-Zahlen von 5, 8, 13 und 21. 100 bis 200 Tage (20 bis 40 Wochen) gleitende Durchschnittswerte sind für längere Zyklen 20 bis 65 Tage (4 bis 13 Wochen) gleitende Mittelwerte sind für Zwischenzyklen und 5 beliebt Bis 20 Tage für kurze Zyklen. Das einfachste gleitende Mittelsystem erzeugt Signale, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überquert: Gehen Sie lange, wenn der Kurs über dem gleitenden Durchschnitt von unten über den Kurs geht. Gehen Sie kurz, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt von oben geht. Das System ist anfällig für whipsaws in ranging-Märkte, mit Preis-Kreuzung hin und her über den gleitenden Durchschnitt, wodurch eine große Anzahl von falschen Signalen. Aus diesem Grund verwenden gleitende Durchschnittssysteme normalerweise Filter zur Verringerung von Peitschenhieben. Komplexere Systeme verwenden mehr als einen gleitenden Durchschnitt. Zwei Moving Averages verwendet einen schnelleren gleitenden Durchschnitt als Ersatz für Schlusskurs. Drei Moving Averages beschäftigen einen dritten gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, wann der Preis reicht. Multiple Moving Averages verwenden eine Serie von sechs schnell bewegten Durchschnitten und sechs langsam bewegten Durchschnitten, um einander zu bestätigen. Displaced Moving Averages sind nützlich für Trendfolgen, wodurch die Anzahl der Whipsaws reduziert wird. Keltner-Kanäle verwenden Banden, die in einem Vielfachen des durchschnittlichen wahren Bereichs gezeichnet sind, um gleitende Durchschnittsübergänge zu filtern. Die populäre MACD (Moving Average Convergence Divergence) - Anzeige ist eine Variation der beiden Moving Average System, aufgetragen als ein Oszillator, der den langsamen gleitenden Durchschnitt von dem schnell bewegten Durchschnitt subtrahiert. Es gibt mehrere verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, jeweils mit ihren eigenen Besonderheiten. Einfache gleitende Mittelwerte sind am einfachsten zu konstruieren, aber auch am anfälligsten für Verzerrungen. Gewichtete gleitende Durchschnitte sind schwer zu konstruieren, aber zuverlässig. Exponentielle gleitende Durchschnitte erreichen die Vorteile der Gewichtung kombiniert mit der Leichtigkeit der Konstruktion. Wilder gleitende Durchschnitte werden hauptsächlich in Indikatoren verwendet, die von J. Welles Wilder entwickelt wurden. Im Wesentlichen die gleiche Formel wie exponentielle gleitende Durchschnitte, verwenden sie unterschiedliche Gewichtungen mdash, für die Benutzer zu berücksichtigen müssen. Indikatorbedienfeld zeigt, wie Sie Bewegungsdurchschnitte einrichten. Die Standardeinstellung ist ein 21 Tage exponentieller gleitender Durchschnitt. Warum gleitende durchschnittliche Strategien sind riskant Dies ist die zweite in einer dreiteiligen Serie. Lesen Sie hier Teil 1. CHAPEL HILL, N. C. (MarketWatch) Gleitende durchschnittliche Strategien sind riskant. Das ist die sakrilegische Behauptung, die ich in meiner Kolumne vorgestellt habe, die Anfang dieser Woche erschien, basierend auf eingehender Forschung, die ich in den letzten Monaten in die Rückkehr verschiedener gleitender Durchschnittsstrategien führte. Wie in dieser ersten Spalte dieser dreiteiligen Reihe versprochen, wird hier eine eingehendere Erörterung der vier allgemeinen Schlussfolgerungen, die ich erreicht habe, erörtert. Finden Sie 1: Selbst die besten gleitenden durchschnittlichen Strategien dont immer arbeiten Um zu verstehen, warum gleitende durchschnittliche Strategien riskant sind, ist es wichtig zu verstehen, dass theres mehr als ein Weg, um das Risiko zu definieren. Nach der traditionellen akademischen Definition von Risiko als Volatilität sind gleitende durchschnittliche Strategien in der Tat weniger riskant als der Markt. Aber theres eine andere Art des Risikos sowie, mit zu tun, wie lang die Strategie unter Wasser sein kann. Und wenn man es so betrachtet, sind gleitende Durchschnittsstrategien ziemlich riskant: Selbst bei idealen Bedingungen halten die besten gleitenden Durchschnittsstrategien den Markt für lange Zeiträume, die manchmal einige Jahrzehnte dauern, noch unterdurchschnittlich. Betrachten Sie die 200-Tage gleitenden Durchschnitt, vielleicht die am weitesten verbreitete Version. Bei der Anwendung auf den SampP 500 Index SPX, -0,09 und bei der Verwendung in Verbindung mit einem 5 Handelsumschlag war diese Strategie einer der wenigen, die seit den späten 1920er Jahren auch nach Provisionen mehr Geld verdienten als der Markt. (Ich werde die Handelsumschläge in einem Moment ausführlicher erörtern.) Diese besondere Strategie verbrachte dennoch mehr als die Hälfte der Zeit in den letzten 80 Jahren hinter dem Buy-and-Hold, wie in der folgenden Tabelle zusammengefasst. Beachten Sie sorgfältig, dass diese deprimierenden Ergebnisse gelten für eine der profitabelsten einer der unzähligen gleitenden durchschnittlichen Strategien, die ich studierte. Von Perioden dieser Länge untersucht (auf einer rollierenden Kalenderjahr Basis), in denen gleitende durchschnittliche Strategie weniger Geld als der Markt selbst, in denen gleitende durchschnittliche Strategien Sharpe Ratio war weniger als Märkte Die Frage, sich zu fragen, wie Sie diese Ergebnisse durchlesen: Wie wahrscheinlich Sind Sie mit einer Markt-Timing-Strategie, die 20, 10 oder sogar fünf Jahre geht, ohne den Markt zu haften Meine Ergebnisse zeigen auf einen potenziell noch ernsteren Einwand gegen gleitende durchschnittliche Strategien: Die meisten der verschiedenen gleitenden durchschnittlichen Strategien habe ich getestet, dass Schlagen den Markt im Laufe des letzten Jahrhunderts haben sie seit 1990 unterentwickelt, und dies kann mehr als nur eine jener periodischen Perioden, in denen gleitende durchschnittliche Strategien kämpfen, um mitzuhalten. Blake LeBaron, ein Finanzprofessor an der Brandies University, vermutet, dass billigere Wege zum Handel in und aus dem Markt dazu geführt haben, dass die Anzahl der Anleger, die gleitende durchschnittliche Strategien verfolgen, gestiegen ist und das wiederum dazu geführt hat, dass ihre Gewinne abnehmen oder sogar verschwinden letzte Jahrzehnte. Hinzufügen von Glaubwürdigkeit zu LeBarons Hypothese ist, dass auch Anfang in den frühen 1990er Jahren, gleitende durchschnittliche Strategien gestoppt, auf dem Devisenmarkt zu arbeiten. Finding 2: Commissions sabotieren sogar die besten Strategien, so dass die Transaktionshäufigkeit entscheidend ist Die meisten vorherigen Studien der gleitenden Durchschnitte gingen davon aus, dass ein Investor ohne Provisionen oder andere Transaktionskosten handeln konnte. Sobald Sie diese unrealistische Annahme loswerden, die meisten gleitenden durchschnittlichen Strategien lag ein Buy-and-Hold durch signifikante Mengen. Das gilt vor allem in volatilen Märkten, wo viele der gleitenden Durchschnittsstrategien, vor allem jene, die auf eine kurze Durchschnittslänge angewiesen sind, nicht selten viele Signale pro Jahr erzeugen. Bestimmen, was eine faire Kommission ist nicht einfach, natürlich. Es lohnt sich, daran zu erinnern, dass für die meisten des letzten Jahrhunderts keine Exchange Traded Funds zur Verfügung standen, die es dem Anleger ermöglichten, die 30 Dow-Aktien auf einen Schlag zu kaufen, viel weniger die mehreren hundert Aktien, die damals Teil des SampP Composite Index waren. Auch gab es keine Geldmarktfonds, in denen Sie sofort und einfach parken konnte die Cash-Erlöse von Verkäufen. Darüber hinaus war es nicht bis 1. Mai 1975 (der Urknall), dass Maklerprovisionen wurden vorreguliert, dass diese Provisionen wurden fixiert und erheblich. Bei der Berechnung, wie groß ein Hit, den die gleitenden Durchschnittsstrategien aufgrund von Provisionen annahmen, ging ich davon aus, dass für jeden Kauf oder Verkauf vor dem Big Bang 0,5 jeweils bis Ende 1999 und 0,1 pro Weg seither bezahlt werden musste . Twitter: Wie 1.000 investiert in Tech zahlen können Mit Twitter39s gangbusters IPO am Donnerstag, wie viel Geld könnten Sie mit 1.000 gemacht haben, wenn Sie in den Startpreis bekommen haben Was andere tech IPO39s haben ausbezahlt hübsch Wie hübsch WSJ39s Jason Bellini TheShortAnswer hat. Image: Assoziierte Presse Eine Möglichkeit, zu schätzen, wie entscheidend die Transaktionskosten auf die Bewertung dieser Effekte sind, ist folgende: Wenn wir keine Transaktionskosten annehmen, schlagen viele der unzähligen gleitenden durchschnittlichen Strategien, die ich überwacht habe, den Markt über den gesamten Zeitraum, Zur Verfügung. Allerdings, nach Einbeziehung Transaktionskosten, praktisch alle von ihnen lag. Daher ist die Verringerung der Transaktionsfrequenz absolut entscheidend für jede gleitende durchschnittliche Strategie. Zwar gibt es mehr als eine Möglichkeit, dies zu tun, vielleicht die einfachste und am häufigsten ist es, eine so genannte Hülle zu verwenden. Diese Methode ermöglicht es dem Anleger, einen beliebigen Betrag zu wählen, den der Marktindex über oder unter dem gleitenden Durchschnitt bewegen muss, um eine Transaktion zu generieren. Wenn Sie beispielsweise einen 1-Umschlag verwenden und bereits auf dem Markt sind, muss der Index mehr als 1 unter den gleitenden Durchschnitt fallen, um einen Wechsel in Bargeld zu generieren. Umgekehrt, wenn Sie in bar sind, dann werden Sie nur auf den Markt zurückkehren, nur wenn der Index steigt auf mindestens 1 über seinem gleitenden Durchschnitt. Ich habe zahlreiche verschiedene Umschlaggrößen getestet. In fast allen Fällen stellte sich heraus, dass die optimal dimensionierte Hüllkurve 5 ist. Bei der Verwendung des 200-tägigen gleitenden Durchschnitts für den Dow beispielsweise sank die Transaktionsfrequenz von durchschnittlich sechs pro Jahr (oder durchschnittlich einmal alle zwei Monate) ) Auf nur einmal pro Jahr, was zu einer deutlich höheren Rendite aus Provisionen führte. Ermitteln von 3: Sans-Provisionen, kürzerfristige MAs schlagen längerfristige MAs Wenn Provisionen nicht ein Faktor waren, würden kürzerfristige gleitende Durchschnittswerte im Allgemeinen vorzuziehen sein: Meine Studien zeigten, dass in der Regel die Pre-Transaction-Cost-Performance sinkt, wenn Sie steigen Die Länge des gleitenden Durchschnitts. Allerdings, nach der Aufnahme einer realistischen Provision Annahme, die längerfristige gleitende Durchschnitte kam voraus. Auch bei der Verwendung von Umschlägen zur Verringerung der Transaktionsfrequenz bei kurzfristigen gleitenden Durchschnitten gingen die längerfristigen gleitenden Durchschnittsstrategien im Allgemeinen voran. Beachten Sie jedoch sorgfältig, dass es keine optimale Länge der gleitenden Durchschnitt, dass Sie verwenden sollten. Norman Fosback, Herausgeber von Fosbacks Fund Forecaster, und ehemaliger Leiter des Instituts für ökonometrische Forschung, legte es so in seinem Lehrbuch Stock Market Logic: Es gibt keine magischen Zahlen im Trend folgend. Einige gleitende durchschnittliche Längen konnten in der Vergangenheit am besten gearbeitet haben, aber schließlich musste etwas in der Vergangenheit am besten funktionieren und alles mögliche testen, wie konnte man helfen, es zu finden. Es sollte eine Grundvoraussetzung für eine gleitende durchschnittliche Tendenz nach dem System sein, die praktisch alle gleitenden mittleren Längen erfolgreich in größerem oder geringerem Ausmaß voraussagen. Wenn nur ein oder zwei Längen arbeiten, sind die Chancen hoch, als erfolgreiche Ergebnisse durch Zufall erzielt wurden. Finding 4: Nicht alle Indizes sind gleich, wenn es um gleitende durchschnittliche Strategien Sie wahrscheinlich denken, dass es nicht viel, welche Markt-Index Sie verwenden, wenn die Berechnung der gleitenden Durchschnitt. Aber Sie würden falsch sein: Es gibt deutliche Diskrepanzen in der Rendite der gleitenden durchschnittlichen Strategien je nachdem, ob Sie den Dow, SampP 500 oder die Nasdaq verwenden, um die Kauf-und Verkaufssignale zu generieren. Betrachten Sie die 200-Tage gleitenden Durchschnitt mit einem 1 Umschlag gekoppelt. Wenn diese Strategie auf die Dow Industrials basiert, hat sie seit 1990 zu 100 separaten Transaktionen für durchschnittlich vier pro Jahr geführt. Doch bei der Anwendung auf den SampP 500 hat diese ansonsten identische Strategie zu 68 Transaktionen für durchschnittlich weniger als drei pro Jahr geführt. Auf risikoadjustierter Basis hat diese Strategie ein Buy-and-Hold im Fall der SampP 500 aber nicht des Dow geschlagen. Große Diskrepanzen wie diese traten oft in meiner Forschung auf. Fosbacks Warnhinweis, dass ich oben erwähnt ist sehr viel relevant hier auch. Nate Vernon ist ein Senior an der Universität von Rochester mit Schwerpunkt Finanzökonomie. Im vergangenen Sommer war er Praktikant beim Hulbert Financial Digest. Er ist auch Mitglied der Basketballmannschaft an der Universität von Rochester. Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Intraday Daten von SIX Financial Information bereitgestellt und unterliegen den Nutzungsbedingungen. Historische und aktuelle Tagesenddaten von SIX Financial Information. Intraday-Daten verzögert pro Umtauschbedarf. SampPDow Jones Indizes (SM) von Dow Jones amp Company, Inc. Alle Angebote sind in lokaler Zeit. Echtzeit letzte Verkaufsdaten von NASDAQ zur Verfügung gestellt. Mehr Informationen über NASDAQ gehandelte Symbole und ihre aktuelle finanzielle Situation. Intraday-Daten verzögert 15 Minuten für Nasdaq, und 20 Minuten für andere Börsen. SampPDow Jones Indizes (SM) von Dow Jones amp Company, Inc. SEHK Intraday-Daten werden von SIX Financial Information zur Verfügung gestellt und sind mindestens 60-Minuten verzögert. Alle Anführungszeichen sind in der lokalen Austauschzeit. Keine Ergebnisse gefunden Latest NewsPercent Above Moving Durchschnittlicher Prozentsatz Überdurchschnittlich Durchschnittliche Einleitung Der Prozentsatz des Aktienhandels über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt ist ein Breitenindikator, der die interne Stärke oder Schwäche des zugrunde liegenden Index misst. Der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt wird für den kurz-mittelfristigen Zeitrahmen verwendet, während der 150-Tage - und 200-Tage-Gleitdurchschnitt für den mittelfristigen Zeitrahmen verwendet wird. Signale können von überfälligen Unterbrechungsniveaus, Kreuzen über 50 und bullishbearish Divergenzen abgeleitet werden. Der Indikator ist für den Dow, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SampP 100, SampP 500 und SampPTSX Composite verfügbar. Sharpcharts Benutzer können den Prozentsatz der Aktien über ihren 50-Tage gleitenden Durchschnitt, 150-Tage gleitenden Durchschnitt oder 200-Tage gleitenden Durchschnitt. Eine vollständige Symbolliste wird am Ende dieses Artikels bereitgestellt. Berechnung Berechnung ist einfach. Vereinzeln Sie einfach die Anzahl der Aktien über ihrem XX-Tage-Gleitendurchschnitt durch die Gesamtzahl der Aktien im zugrunde liegenden Index. Die Nasdaq 100 Beispiel zeigt 60 Aktien über ihren 50-Tage gleitenden Durchschnitt und 100 Aktien im Index. Der Prozentsatz, der über dem 50-Tage-Durchschnitt liegt, beträgt 60. Wie die nachstehende Tabelle zeigt, schwanken diese Indikatoren zwischen 0 Prozent und hundert Prozent mit 50 als Mittellinie. Interpretation Dieser Indikator misst den Grad der Beteiligung. Breadth ist stark, wenn die Majorität der Aktien in einem Index über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt handelt. Umgekehrt ist die Breite schwach, wenn die Minderheit der Aktien über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt liegt. Es gibt mindestens drei Möglichkeiten, diese Indikatoren zu verwenden. Erstens können Chartisten eine allgemeine Voreingenommenheit mit dem Gesamtniveau zu erhalten. Eine bullische Vorspannung liegt vor, wenn der Indikator über 50 liegt. Dies bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Aktien im Index über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt liegt. Eine bärische Bias ist vorhanden, wenn unter 50. Zweitens können Chartisten nach überkauften oder überverkauft Ebenen suchen. Diese Indikatoren sind Oszillatoren, die zwischen null und hundert schwanken. Mit einem definierten Bereich können Chartisten nach überkauften Ebenen in der Nähe der Spitze des Bereichs und Oversold Ebenen in der Nähe der Unterseite des Bereichs zu suchen. Drittens können bullische und bärische Divergenzen eine Trendänderung vorhersehen. Eine bullische Divergenz tritt auf, wenn der zugrunde liegende Index sich zu einem neuen Tief bewegt und der Indikator über seinem vorherigen Tiefstand bleibt. Relative Stärke im Indikator kann manchmal eine bullische Umkehrung im Index vorhersehen. Umgekehrt bildet sich eine bärische Divergenz aus, wenn der zugrundeliegende Index einen höheren Wert aufnimmt und der Indikator unter seinem vorherigen High bleibt. Dies zeigt eine relative Schwäche des Indikators, die manchmal eine bärische Umkehrung im Index vorherzusagen vermag. 50 Threshold Die 50-Schwelle funktioniert am besten mit dem Prozentsatz der Bestände über ihren längeren gleitenden Durchschnitten, wie dem 150-Tage - und 200-Tage-Kurs. Der Prozentsatz der Vorräte über ihrem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt ist volatiler und überschreitet die 50-Schwelle öfter. Diese Volatilität macht es anfälliger für whipsaws. Die folgende Tabelle zeigt das SampP 100 über 200-Tage-MA (OEXA200R). Die horizontale blaue Linie markiert die 50-Schwelle. Beachten Sie, wie dieses Niveau als Unterstützung fungierte, als das SampP 100 in 2007 höher war (grüner Pfeil). Der Indikator brach unterhalb von 50 am Ende des Jahres 2007 und die 50-Ebene verwandelte sich in Widerstand im Jahr 2008, das ist, wenn die SampP 100 in einem Abwärtstrend war. Der Indikator bewegte sich im Juni bis Juli 2009 über die Schwelle von 50. Obwohl der Prozentsatz der Bestände oberhalb ihrer 200-tägigen SMA nicht so volatil ist wie der Prozentsatz der Bestände oberhalb ihrer 50-tägigen SMA, ist der Indikator nicht immun gegen Whipsaws. In der obigen Grafik gab es im August / September 2007, November-Dezember 2007, Mai-Juni 2008 und Juni-Juli 2009 mehrere Kreuze. Diese Kreuze können durch einen gleitenden Durchschnitt reduziert werden, um den Indikator zu glätten. Die rosa Linie zeigt die 20-Tage-SMA der Indikator. Beachten Sie, dass diese geglättete Version die 50-Schwelle weniger oft überschritten hat. OverboughtOversold Der Prozentsatz der Aktien über ihrem 50-Tage-SMA eignet sich am besten für überkaufte und überverkaufte Werte. Wegen seiner Volatilität bewegt sich dieser Indikator öfter als die Indikatoren, die auf längeren Durchschnitten (150-Tage und 200-Tage) basieren. Genau wie Momentum-Oszillatoren kann dieser Indikator mehrmals in einem starken Aufwärtstrend oder Überverkauf viele Male überbissen, während eines starken Abwärtstrends. Daher ist es wichtig, die Richtung der größeren Tendenz zu identifizieren, eine Bias und Handel in Harmonie mit dem großen Trend zu etablieren. Kurzfristige Überverkaufsbedingungen werden bevorzugt, wenn der langfristige Trend anhält und kurzfristige überkaufte Bedingungen bevorzugt sind, wenn der langfristige Trend nachlässt. Grundlegende Trendanalyse kann verwendet werden, um den Trend des zugrunde liegenden Index zu bestimmen. Die folgende Tabelle zeigt den SampP 500 über 50 Tage MA (SPXA50R) mit dem SampP 500 im unteren Fenster. Ein gleitender Durchschnitt von 150 Tagen wird verwendet, um den größeren Trend für den SampP 500 zu bestimmen. Beachten Sie, dass der Index im Mai über dem 150-tägigen SMA gekreuzt und in den nächsten 12 Monaten höher gegangen ist. Bei einem allgemeinen Aufwärtstrend wurden überkaufte Bedingungen ignoriert und überverkaufte Bedingungen als Kaufgelegenheiten genutzt. Im Allgemeinen werden Werte über 70 als überkauft betrachtet und Messwerte unter 30 werden als überverkauft betrachtet. Diese Ebenen können für andere Indizes variieren. Zuerst bemerken Sie, wie der Indikator mehrmals von Mai 2009 bis Mai 2010 überkauft wurde. Mehrfache überkaufte Messwerte sind ein Zeichen der Stärke, nicht Schwäche. Zweitens bemerken Sie, dass der Indikator nur zwei Mal über einen Zeitraum von 12 Monaten überverkauft wurde. Darüber hinaus dauerten diese überverkauften Lesungen nicht lange. Dies ist auch ein Beweis für die zugrunde liegende Kraft. Einfach immer überverkauft ist nicht immer ein Kaufsignal. Oft ist es klug, auf einen Aufschwung von überverkauften Niveaus zu warten. Im obigen Beispiel zeigen die grünen gestrichelten Linien an, wenn der Indikator über die 50-Schwelle zurückgekreuzt ist. Es ist auch möglich, dass ein anderes Signal ausgelöst, wenn die Anzeige im November unter 35 fiel. Das nächste Diagramm zeigt den SampP 100 über 50 Tage MA (OEXA50R) mit dem SampP 100 im unteren Fenster. Dies ist ein Beispiel für ein Bärenmarkt, weil OEX unter seinem 150-Tage-SMA handelte. Mit der größeren Tendenz unten wurden übersperrte Bedingungen ignoriert und überkaufte Bedingungen wurden als Verkaufsalarm verwendet. Ein Verkaufssignal besteht aus zwei Teilen. Erstens muss die Anzeige überkauft werden. Zweitens muss sich der Indikator unterhalb der 50-Schwelle bewegen. Dies stellt sicher, dass der Indikator begonnen hat, zu schwächen, bevor er einen Zug macht. Trotz dieses Filters gibt es immer noch Peitschen und schlechte Signale. In der nachstehenden Tabelle sind drei Signale sichtbar. Der rote Pfeil zeigt den überkauften Zustand und die rote gestrichelte Linie zeigt die nachfolgende Bewegung unter 50. Das erste Signal funktionierte nicht gut, aber die anderen beiden erwiesen sich als rechtzeitig. BullishBearish Divergenzen Bullische und bearish Divergenzen können große Signale zu produzieren, aber sie sind auch anfällig für viele falsche Signale. Der Schlüssel, wie immer, ist es, robuste Signale von ineffektiven Signalen zu trennen. Kleine Divergenzen können vermuten. Diese bilden sich typischerweise über einen relativ kurzen Zeitraum mit einem kleinen Unterschied zwischen den Spitzen oder Vertiefungen. Kleine bärische Divergenzen in einem starken Aufwärtstrend dürften keine signifikanten Schwächen vorhersehen. Dies gilt insbesondere, wenn die divergierenden Peaks 70 überschreiten. Denken Sie darüber nach. Breadth bevorzugt immer noch die Bullen, wenn mehr als 70 von Aktien über einem bezeichneten gleitenden Durchschnitt handeln. In ähnlicher Weise ist es unwahrscheinlich, dass kleine zinsbullische Divergenzen in starken Abwärtstrends eine starke bullische Umkehrung vorherzusagen. Dies trifft besonders dann zu, wenn die divergierenden Mulden unterhalb 30 liegen. Breadth bevorzugt die Bären, wenn weniger als 30 der Aktien über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt handeln. Größere Divergenzen haben eine größere Chance auf Erfolg. Größer bezieht sich auf die verstrichene Zeit und die Differenz zwischen den beiden Spitzen oder Mulden. Eine scharfe Divergenz für zwei Monate oder länger ist eher als eine flache Divergenz für 1-2 Wochen zu arbeiten. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nasdaq über 50 Tage MA (NAA50R) mit dem Nasdaq Composite im unteren Fenster. Eine große bullische Divergenz bildete sich von November 2009 bis März 2010. Obwohl die Tröge unter 30 waren, erstreckte sich die Divergenz über drei Monate und der zweite Trog war weit über dem ersten Trog (grüne Pfeile). Der darauf folgende Schritt über 50 bestätigte die Divergenz und schätzte die Rallye von Ende Mai bis Anfang Juni ein. Eine kleine Baisse-Divergenz im Mai-Juni und der Indikator bewegt unter 50 Anfang Juli, aber dieses Signal nicht vorhersehen einen erweiterten Rückgang. Der Nasdaq-Aufwärtstrend war zu stark und der Indikator fuhr über 50 in kurzer Zeit zurück. Das nächste Diagramm zeigt den SampPTSX über 50 Tage MA (TSXA50R) mit dem TSX Composite (TSX). Eine kleine bärische Divergenz bildete sich von der zweiten Maiwoche bis zur dritten Juniwoche (4-5 Wochen). Obwohl dies zeitlich relativ kurz war, schuf die Distanz zwischen dem frühen Mai-Hoch - und dem Mitte Juni-Hoch eine ziemlich steile Divergenz. Das TSX Composite schaffte es, sein Mai hoch zu überschreiten, aber der Indikator machte es nicht über 60 Mitte Juni zurück. Eine scharf niedrigere Höhe bildete sich, um die Divergenz zu schaffen, die dann mit einer Pause unter 50 bestätigt wurde. Schlussfolgerungen Der Prozentsatz der Bestände über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt ist ein Breitenindikator, der den Grad der Teilnahme misst. Die Teilnahme würde als relativ schwach angesehen, wenn der SampP 500 über seinen 50-Tage-Gleitdurchschnitt hinausging und nur 40 der Bestände über ihrem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt lagen. Umgekehrt würde die Beteiligung als stark angesehen, wenn der SampP 500 über seinen 50-Tage-Gleitdurchschnitt und 60 oder mehr seiner Komponenten hinaus über ihren 50-Tage-Gleitdurchschnitt hinausging. Zusätzlich zu den absoluten Werten können die Chartisten die Richtungsbewegung des Indikators analysieren. Breite schwächt, wenn der Indikator fällt und verstärkt, wenn der Indikator steigt. Ein steigender Markt und ein sinkender Indikator würden Verdacht auf die zugrunde liegende Schwäche aufkommen lassen. Ebenso würde ein sinkender Markt und ein steigender Indikator die zugrunde liegende Stärke vorschlagen, die eine zinsbullische Umkehrung vorhersehen könnte. Wie bei allen Indikatoren ist es wichtig, die Ergebnisse mit anderen Indikatoren und Analysen zu bestätigen oder zu widerlegen. SharpCharts SharpCharts-Benutzer können diese Indikatoren im Hauptdiagrammfenster oder als Indikator, der über oder unter dem Hauptfenster sitzt, aufzeichnen. Das folgende Beispiel zeigt die SampP 500-Lagerbestände über 50-Tage-MA (SPXA50R) im Hauptdiagrammfenster mit dem SampP 500 im Indikatorfenster unten. Eine 10-tägige SMA (rosa) und eine 50 Linie (blau) wurden dem Hauptfenster hinzugefügt. Das Bild unter dem Diagramm zeigt, wie diese als Overlays hinzugefügt werden. Der SampP 500 wurde als Indikator hinzugefügt, indem der Preis ausgewählt und dann SPX für Parameter eingegeben wurde. Klicken Sie auf erweiterte Optionen, um einen gleitenden Durchschnitt als Overlay hinzuzufügen. Klicken Sie auf das Diagramm unten, um ein Live-Beispiel zu sehen. Symbolliste Sharpcharts Benutzer können den Prozentsatz oder die Anzahl der Bestände über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt für die Dow Industries, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SampP 100, SampP 500 und SampPTSX Composite darstellen. Spezifische Bewegungsdurchschnitte umfassen die 50-Tage, 150-Tage und 200-Tage. Die erste Tabelle zeigt die verfügbaren Symbole für die PERCENT von Aktien über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt. Beachten Sie, dass diese Symbole alle ein R am Ende haben. Die zweite Tabelle zeigt die verfügbaren Symbole für die NUMBER von Aktien über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt. Dies ist eine absolute Zahl. Zum Beispiel kann das Dow 20 Aktien über ihrem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt haben oder der Nasdaq kann 1230 Aktien über ihrem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt haben. Die Indikatorplots auf Basis von PERCENT und NUMBER sehen genauso aus. Allerdings können absolute Zahlen, wie 20 und 1230, nicht verglichen werden. Prozentsätze auf der anderen Seite ermöglichen es Benutzern, Ebenen über ein Array von Indizes zu vergleichen. In dieser Testrunde haben wir die Simple (SMA), Exponential - (EMA) und Double Exponential (D-EMA) Moving Averages in ihrem Tempo aufgestellt Identifizieren, welche die beste ist und welche Eigenschaften zu erwarten sind, wie die Länge jedes Durchschnitts angepasst wird. Wir testeten Long - und Short-Trades mit täglichen und wöchentlichen Daten, wobei End Of Day (EOD) und End Of Week (EOW) Signale mit Moving Average-Längen von 5 8211 300 Tagen oder 60 Wochen abweichen. Diese Tests wurden über insgesamt 300 Jahre Daten über 16 verschiedene globale Indizes durchgeführt (Details hier). Simple vs. Exponential 8211 Testergebnisse: Oben sehen Sie, wie sich die annualisierte Rendite mit der Länge eines jeden täglichen EOD Moving Average für die Long - und Short-Seite des Marktes ändert. Die relative Leistung jedes MA ist ähnlich, wenn man Long und Short, aber die Renditen auf der Short-Seite waren viel niedriger. Sowohl die SMA-und EMAs spike im Gegenzug bei 25 Tagen und kehrt dann stetig zurückgegangen, wie die Länge der Durchschnittswerte erhöht, obwohl die SMA sah etwas verbesserte Leistung zwischen 190 und 250 Tage. Die D-EMA auf der anderen Seite ist viel schneller und kehrt stetig verbessert als die Moving Average Länge von 20 bis 300 Tage erhöht. (Siehe Tests auf dem Triple Exponential Moving Average und D-EMA über längere Zeiträume 8211 HERE.) Ich war überrascht zu sehen, dass jeder einzelne tägliche, EOD Moving Average auf der Long-Seite die Kauf-und halten jährliche Rendite von 6,32 während der Testperiode übertraf (Vor Transaktionskosten und Schlupf). Auf der Short-Seite konnte jedoch nicht ein einziger Durchschnitt in der Testperiode den Markt schlagen. 5 8211 75 Tage scheint die effektivste Zone zu sein, wobei die EMA dem SMA und D-EMA durch eine jährliche Rendite überlegen ist. Oben sehen Sie die Leistung der einzelnen Durchschnitt nur während der Zeiten, dass es tatsächlich eine offene Position hatte. Für die SMA und EMA sinkt die annualisierte Rendite während der Exposition, wenn die Länge des gleitenden Durchschnitts erhöht wird, während die D-EMA das entgegengesetzte Verhalten bis zu der längsten Zeit, die wir getestet haben, von 300 Tagen aufweist. Die 5 8211 75 Tageszone und die EMA produzieren auch die besten Ergebnisse mit einer jährlichen Rückkehr während der Exposition. Wie zu erwarten wäre, kommt es bei einer Zunahme der Länge eines gleitenden Durchschnitts zu einer Erhöhung der Dauer der erzeugten Geschäfte. Für alle drei Klassen der Moving Average getestet, war die Dauer der Trades auf der Short-Seite weit weniger als die auf der Long-Seite. Dies ist wahrscheinlich eine Funktion von zwei Dingen 8211 1. Die Tatsache, dass die globalen Märkte durchschnittlich 6,32 pro Jahr während der Testperiode gewonnen haben, 2. Die Bullenmärkte neigen dazu, durch langsame und stetige Gewinne personifiziert zu werden, und Bärenmärkte neigen dazu, schneller zu sein Und heftiger. Aus dem obigen Diagramm erhalten Sie auch eine Vorstellung davon, wie viel schneller ein D-EMA ist. Beachten Sie, wie auf der Long-Seite, die durchschnittliche Dauer für einen 300 Tag, EOD D-EMA ist ähnlich wie bei einem 110 Tage, EOD EMA oder ein 85 Tag, EOD SMA. Die Exposition gegenüber dem Markt nimmt auf der Long-Seite zu und nimmt auf der Short-Seite ab, wenn die Länge eines gleitenden Durchschnitts erhöht wird. Allerdings die Höhe der Exposition, die von der D-EMA Ebenen aus mit jedem Durchschnitt über 140 Tage lang. Es gibt keine eindeutige Korrelation zwischen der Größe des größten Einzelhandels und der Länge eines gleitenden Durchschnitts. Allerdings leidet die D-EMA konsequenterweise größere Verluste als die SMA und EMA auf der Long-Seite, aber nach 90 Tagen neigt dazu, leichter zu verlieren, verliert auf der Short-Seite. Die Wahrscheinlichkeit eines Gewinns verringert sich, wenn die durchschnittliche Duration ansteigt, aber die D-EMA identifiziert profitable Geschäfte konsequenter als die SMA oder EMA sowohl auf der Long - als auch auf der Short-Seite des Marktes. Tägliche vs wöchentliche Daten 8211 EOD vs EOW-Signale Wegen der überlegenen Leistung der EMA in den vorherigen Tests, können wir einen genaueren Blick auf, wie es verhält sich mit täglichen und wöchentlichen Daten, wobei EOD und EOW-Signale zu sehen, welche Kombination ist die effektivste : Wie Sie sehen können, gibt es einen großen Unterschied zwischen der Verwendung von EOD - und EOW-Signalen auf den kürzeren Durchschnitten, aber die Ergebnisse der täglichen und wöchentlichen Daten sind sehr ähnlich (Anmerkung 8211 Jeder Tagesdurchschnitt wird mit seinem wöchentlichen Äquivalent zB einem 10-Tage-Durchschnitt verglichen Wird mit einem 2-Wochen-Durchschnitt verglichen). Sobald die Länge jedes Mittels über 45 Tage ansteigt, werden die Ergebnisse für jede Daten - und Signalkombination ziemlich ähnlich und über 100 Tage in der Länge gibt es keinen spürbaren Unterschied im Gegenzug. Die Ergebnisse sind auch auf der Kursseite ähnlich. 8211 EMA Annualisierte Rückkehrkurve Durch die Verwendung von EOW-Signalen anstelle von EOD-Signalen geht wenig verloren in der Art der Rückkehr, aber eine große Menge an Rauschen wird aus den Daten eliminiert. Infolgedessen gibt es bei den EOW-Signalen einen Sprung in der Gewinnswahrscheinlichkeit für jeden Handel von fast 50 und die durchschnittliche Handelsdauer verdoppelt sich. Dies zeigt deutlich, dass die EOW-Signale weit mehr nützliche Geschäfte im Durchschnitt von über 45 Tagen erzeugen. Die Ergebnisse sind ähnlich auf der Short-Seite 8211 EMA Probability of Profit and Trade Duration Short. Der einzige wirkliche Nachteil der Verwendung von EOW-Signale kommt mit einem kleinen Sprung in der Größe der größten Verluste entstanden. Simple vs Exponential 8211 Schlussfolgerung Als allgemeine Regel können wir schließen, dass der Exponential Moving Average sowohl dem Simple Moving Average als auch dem Double Exponential Moving Average überlegen ist. Es ist jedoch anzumerken, dass der D-EMA einige vorteilhafte Merkmale aufweist, wie eine höhere Gewinnwahrscheinlichkeit und höhere Renditen während des Marktrisikos auf der langen Seite des Marktes. Es kann auch gesagt werden, dass es sehr wenig Unterschied zwischen der Verwendung von täglichen oder wöchentlichen Daten, sondern mit End-of-Day-Signale produzieren bessere Ergebnisse auf kürzere Mittelwerte, während Ende der Woche Signale sind ebenso wirksam auf längere Durchschnittswerte mit dem zusätzlichen Vorteil eines 50-Sprung In der Wahrscheinlichkeit des Gewinns und der doppelten Handelsdauer. Best Moving Average 8211 Long Anstatt einfach den Durchschnitt mit den besten Renditen auszuwählen, suchen wir auf der Suche nach dem Besten, was wir gesucht haben: Annualisierte Rendite gt 9 Durchschnittliche Handelsdauer gt 29 Tage Annualisierte Rendite während Exposure gt 15 Annualisierte Rendite auf Nikkei 225 gt 3 Annualisiert Rückkehr auf NASDAQ gt 12.5 9474 Durchschnitte machten den abschließenden Schnitt (sehen Sie Kalkulationstabelle) und jeder von ihnen würde ein wirkungsvolles handelnwerkzeug bilden, aber wir wählten den 75 Tage exponentiellen beweglichen Durchschnitt mit Ende der Woche Signale als den entscheidenden Sieger aus, weil es auch gute Rückkehr produzierte Die kurze Seite des Marktes:. Die 75 Tage EMA, EOW Long hat Sie dem Markt 62 der Zeit ausgesetzt und produziert einen durchschnittlichen Handel von 74 Tagen in der Dauer mit einer vergleichsweise hohen 41 Gewinnwahrscheinlichkeit. Es auch gut auf den beiden NASDAQ und tragen verwüsteten Nikkei 225. Auf der Short-Seite führte es respektabel als gut zu verwalten, um die zinsbullischen Perioden zu leiden, indem sie nur begrenzte Verluste und gute Renditen, wenn der Markt fiel. I t wird immer schwierig sein, für einen Indikator als grundlegende als Moving Average zu identifizieren Trades auf der Short-Seite während eines Zeitraums, wo der durchschnittliche Markt 6,32 pro Jahr fortgeschritten. Allerdings kombiniert, die Attribute dieser bestimmten Moving Average machen es gut geeignet für den Einsatz in Verbindung mit anderen Indikatoren als Teil eines kompletten Handelssystems. Sehen Sie die Ergebnisse für die 75 Tage EMA, EOW Long und Short auf jedem der 16 Märkte getestet. Best Moving Average 8211 Short Die Short-Seite des Marktes ist sehr unterschiedlich zu den langen Zyklen sind schneller und volatiler, so dass die gleitenden Durchschnitt am besten geeignet für eine Baisse ist nicht unbedingt das gleiche wie das am besten für einen Bullenmarkt geeignet. Von den 474 Durchschnitten, die wir auf der Short-Seite getestet haben, auf der Suche nach dem Besten, das wir gesucht haben: Annualisierte Rendite gt 0,5 Durchschnittliche Handelsdauer gt 10 Tage Annualisierte Rendite während der Exposure gt 1,8 Annualisierte Rendite auf Nikkei 225 gt 1,5 Annualisierte Rendite auf NASDAQ gt 0,5 Wahrscheinlichkeit des Profits gt 25 6474 Durchschnitte machten den abschließenden Schnitt (sehen Sie Kalkulationstabelle) und jeder von ihnen würde ein wirkungsvolles handelnwerkzeug bilden, aber wir wählten den 25 Tagesexponentialen bewegenden Durchschnitt mit Ende des Tagesignals als der ultimative Sieger für kurze Handel aus, weil er das produzierte Besten Renditen aus den Finalisten: Die 25-Tage-EMA, EOD Short hat Sie dem Markt 40 der Zeit ausgesetzt und produziert einen durchschnittlichen Handel von 12 Tagen in der Dauer mit einer vergleichsweise hohen 25 Gewinnwahrscheinlichkeit. Indem sie mit einem viel schnelleren Durchschnitt auf der kurzen Seite des Marktes gehen, werden bearish Gewinne verbessert, aber dieses kommt auf Kosten des aktiveren Handels. Im realen Markt, je öfter Sie handeln desto größer Ihre Transaktionskosten, Schlupf und Zeit benötigt, um die Signale auszuführen. Es ist erwähnenswert, dass dieser Durchschnitt O. K auf dem Nikkei 225 durchgeführt, aber didn8217t hervorragende Ergebnisse trotz der Nikkei leiden eine längere Baisse während der Testperiode zu produzieren. Überraschenderweise verlief die deutlich längere 75-Tage-EMA, EOW Short (und mehrere andere Mittelwerte über 45 Tage) besser als die 25-Tage-EMA, EOD Short auf dem Nikkei 225. Dies deutet darauf hin, dass ein schnellerer Durchschnitt eine bessere Chance hat, Geld zu verdienen Auf der kurzen Seite während eines Bullenmarktes aber ein langsamer Durchschnitt produzieren bessere Renditen durch einen verlängerten Bärenmarkt. (Stats für bullish Trades 8211 25 Tage EMA, EOD Long) Sehen Sie die Ergebnisse für die 25 Day EMA, EOD Long und Short auf jedem der 16 Märkte getestet. Mehr in dieser Serie: Wir haben umfangreiche Tests an verschiedenen technischen Indikatoren durchgeführt und durchgeführt. Sehen Sie, wie sie führen und welche sich als die besten in der technischen Indikator Kampf für die Vorherrschaft zu offenbaren. Ein Eingangssignal, um lang zu gehen (oder Ausgangssignal, um einen Kurzschluß zu decken) für jeden gemittelten Durchschnitt wurde mit einer Grenze oberhalb dieses Durchschnitts erzeugt und ein Ausgangssignal (oder ein Eingangssignal, um kurz zu werden) wurde bei jedem Schließen unterhalb dieses gleitenden Durchschnitts erzeugt. Es wurden keine Zinsen in bar erworben und es wurden keine Vergütungen für Transaktionskosten oder Rutschgeld gewährt. Trades wurden getestet mit End Of Day (EOD) und End Of Week (EOW) Signale für die täglichen und wöchentlichen Daten. Z. B. Tägliche Daten mit einem EOW-Signal benötigen die Woche, um oberhalb eines Daily Moving Average zu beenden, um eine lange Zeit zu schließen oder eine kurze Weile zu schließen. Wöchentliche Daten mit EOD-Signalen erfordern, dass der Tagespreis über einem wöchentlichen Moving Average sinkt, um eine lange Zeit zu schließen oder zu schließen Kurz und umgekehrt. Dies war die durchschnittliche jährliche Rendite der 16 Märkte während der Testperiode. Die für diese Tests verwendeten Daten sind in der Ergebniskalkulation enthalten und weitere Details zu unserer Methodik finden Sie hier. Die 8216best Durchschnitte8217, die auf dieser Tabelle hervorgehoben wurden, wurden vorgewählt, indem sie die Spitzenperformer auswählten, nachdem sie die Rückkehr aller vier Tests auf jeder beweglichen durchschnittlichen Länge Tägliches EOD, tägliches EOW, wöchentliches EOD und wöchentliches EOW gemittelt hatten. Z. B. Die Ergebnisse für einen 100-Tag und den entsprechenden 20-Wochen-Moving-Average mit EOD - und EOW-Signalen wurden gemittelt. 50 Tage EMA, EOW Kurzschluss