Tuesday 17 October 2017

Prosentvis Bevegelig Gjennomsnitt Metode


Slik beregner du Flytte Gjennomsnitt i Excel Excel Data Analyse For Dummies, 2. utgave Kommandoen Data Analyse gir et verktøy for å beregne flytende og eksponentielt glatte gjennomsnitt i Excel. Anta, for illustrasjons skyld, at du har samlet inn daglig temperaturinformasjon. Du vil beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt 8212 gjennomsnittet for de siste tre dagene 8212 som en del av noen enkle værprognoser. For å beregne bevegelige gjennomsnitt for dette datasettet, gjør du følgende trinn. For å beregne et bevegelige gjennomsnittsnivå, klikker du først på kommandoknappen Data tab8217s Data Analyse. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du elementet Flytende gjennomsnitt fra listen, og klikker deretter OK. Excel viser dialogboksen Moving Average. Identifiser dataene du vil bruke til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Klikk i tekstboksen Inngangsområde i dialogboksen Moving Average. Deretter identifiserer du innspillingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å bruke musen til å velge regnearkområdet. Ditt referanseområde bør bruke absolutte celleadresser. En absolutt celleadresse går foran kolonnebrevet og radnummeret med tegn, som i A1: A10. Hvis den første cellen i innspillingsområdet inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velger du avmerkingsboksen Etiketter i første rad. I tekstboksen Intervall, fortell Excel hvor mange verdier som skal inkluderes i gjennomsnittlig beregning i glidende retning. Du kan beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke et hvilket som helst antall verdier. Som standard bruker Excel de siste tre verdiene til å beregne glidende gjennomsnitt. For å angi at et annet antall verdier skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet, skriv inn verdien i Intervall-tekstboksen. Fortell Excel hvor du skal plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene i. I regnearkseksemplet er de bevegelige gjennomsnittsdataene plassert i regnearkområdet B2: B10. (Valgfritt) Angi om du vil ha et diagram. Hvis du vil ha et diagram som viser den bevegelige gjennomsnittlige informasjonen, markerer du avkrysningsboksen Kartutgang. (Valgfritt) Angi om du vil beregne standard feilinformasjon. Hvis du vil beregne standardfeil for dataene, merker du av for Standard feil. Excel plasserer standard feilverdier ved siden av de bevegelige gjennomsnittsverdiene. (Standardfeilinformasjonen går inn i C2: C10.) Når du er ferdig med å angi hvilken flytende gjennomsnittsinformasjon du vil beregne, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Excel beregner flytende gjennomsnittsinformasjon. Merk: Hvis Excel doesn8217t har nok informasjon til å beregne et glidende gjennomsnitt for en standardfeil, plasserer den feilmeldingen i cellen. Du kan se flere celler som viser denne feilmeldingen som en verdi. Gjennomsnittlig gjennomsnitt: Hva er de Blant de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt (vanligvis skrevet i denne opplæringen som MA) er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data, i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, riktig kjent som et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA), beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett av verdier. For eksempel, for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttkursene fra de siste 10 dagene, og deretter dele resultatet med 10. I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene (110) dividert med antall dager (10) for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en forhandler ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under (11) tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som det blir tilgjengelig. Denne beregningsmetoden sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2 flyttes den røde boksen (som representerer de siste 10 datapunktene) til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen når den nye verdien av 5 er lagt til settet. Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10. Hva ser Moving Averages Like Når verdiene til MA har blitt beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk (mer om dette senere). Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende i begynnelsen, men du vil bli vant til dem når tiden går videre. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, kan du godt presentere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det er forskjellig fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserien vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene, og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. Som svar på denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA). (For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva som er forskjellen mellom en SMA og en EMA) Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. Å lære den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen: Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan det hende du merker at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som den forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med den ovennevnte formelen derfra. Vi har gitt deg et eksempelkart som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, kan vi se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA, vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk (15), men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Legg merke til hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker. Denne responsen er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva betyr de forskjellige dagene Gjennomsnittlig flytteverdi er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsrammen som brukes til å skape gjennomsnittet, jo mer følsomt blir det for prisendringer. Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt, eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - Enkle og eksponentielle flytende gjennomsnitt - Enkel og eksponentiell introduksjon Flytte gjennomsnitt øker prisdataene for å danne en trend-indikator. De forutsier ikke prisretning, men definerer snarere den nåværende retningen med et lag. Flytte gjennomsnittlig forsinkelse fordi de er basert på tidligere priser. Til tross for denne tøysen, beveger bevegelige gjennomsnitt en jevn prishandling og filtrerer ut støyen. De danner også byggesteinene for mange andre tekniske indikatorer og overlegg, for eksempel Bollinger Bands. MACD og McClellan Oscillator. De to mest populære typene av bevegelige gjennomsnittsverdier er Simple Moving Average (SMA) og Exponentential Moving Average (EMA). Disse bevegelige gjennomsnittsverdiene kan brukes til å identifisere retningen til trenden eller definere potensielle støtte - og motstandsnivåer. Here039s et diagram med både en SMA og en EMA på den: Simple Moving Average Calculation Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er dannet ved å beregne gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder. De fleste bevegelige gjennomsnitt er basert på sluttkurs. Et 5-dagers enkelt glidende gjennomsnitt er den fem dagers summen av sluttkurs dividert med fem. Som navnet antyder, er et glidende gjennomsnitt et gjennomsnitt som beveger seg. Gamle data blir droppet da nye data kommer til rådighet. Dette får gjennomsnittet til å bevege seg langs tidsskalaen. Nedenfor er et eksempel på et 5-dagers glidende gjennomsnitt som utvikler seg over tre dager. Den første dagen i det bevegelige gjennomsnittet dekker de siste fem dagene. Den andre dagen i glidende gjennomsnitt dråper det første datapunktet (11) og legger til det nye datapunktet (16). Den tredje dagen i det bevegelige gjennomsnittet fortsetter ved å slippe det første datapunktet (12) og legge til det nye datapunktet (17). I eksemplet ovenfor øker prisene gradvis fra 11 til 17 over totalt syv dager. Legg merke til at det bevegelige gjennomsnittet også stiger fra 13 til 15 over en tre-dagers beregningsperiode. Legg også merke til at hver glidende gjennomsnittsverdi ligger like under siste pris. For eksempel er det bevegelige gjennomsnittet for første dag 13 og siste pris 15. Prisene de foregående fire dagene var lavere, og dette medfører at det bevegelige gjennomsnittet går til lag. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig Beregning Eksponentielle glidende gjennomsnitt reduserer forsinkelsen ved å bruke mer vekt til de siste prisene. Vektingen som brukes på den siste prisen, avhenger av antall perioder i glidende gjennomsnitt. Det er tre trinn for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Først beregner du det enkle glidende gjennomsnittet. Et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) må starte et sted slik at et enkelt glidende gjennomsnitt blir brukt som forrige periode039s EMA i den første beregningen. For det andre, beregne vektingsmultiplikatoren. Tredje, beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt. Formelen nedenfor er for en 10-dagers EMA. Et 10-års eksponentielt glidende gjennomsnitt bruker en 18,18 vekting til den siste prisen. En 10-årig EMA kan også kalles en 18.18 EMA. En 20-årig EMA gjelder en vei på 9,52 til den siste prisen (2 (201) .0952). Legg merke til at vektingen for kortere tidsperiode er mer enn vektingen for lengre tidsperiode. Faktisk faller vekten halvparten hver gang den bevegelige gjennomsnittlige perioden fordobles. Hvis du vil ha en bestemt prosentandel for en EMA, kan du bruke denne formelen til å konvertere den til tidsperioder, og deretter angi verdien som EMA039-parameteren: Nedenfor er et regneark eksempel på et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og en 10- dag eksponentiell glidende gjennomsnitt for Intel. Enkle bevegelige gjennomsnitt er rett frem og krever liten forklaring. 10-dagers gjennomsnittet beveger seg ganske enkelt som nye priser blir tilgjengelige og gamle priser faller av. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet begynner med den enkle glidende gjennomsnittsverdien (22,22) i den første beregningen. Etter den første beregningen tar den normale formelen over. Fordi en EMA begynner med et enkelt bevegelig gjennomsnittsmål, blir dens virkelige verdi ikke realisert før 20 eller så perioder senere. Med andre ord kan verdien på Excel-regnearket avvike fra diagramverdien på grunn av den korte tilbakekallingsperioden. Dette regnearket går bare tilbake 30 perioder, noe som betyr at påvirkning av det enkle glidende gjennomsnittet har hatt 20 perioder å forsvinne. StockCharts går tilbake minst 250 perioder (vanligvis mye lenger) for beregningene, slik at effektene av det enkle glidende gjennomsnittet i den første beregningen er fullstendig forsvunnet. Lagfaktoren Jo lengre det bevegelige gjennomsnittet, desto mer lagret. Et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt vil krame prisene ganske tett og ta kort tid etter at prisene svinger. Kortflytende gjennomsnitt er som fartbåter - skumle og raske å forandre seg. I motsetning til dette, inneholder et 100-dagers glidende gjennomsnitt mange tidligere data som reduserer det. Lengre bevegelige gjennomsnitt er som havskipskip - sløv og sakte å forandre. Det tar en større og lengre prisbevegelse for et 100-dagers glidende gjennomsnitt for å bytte kurs. Tabellen over viser SampP 500 ETF med en 10-dagers EMA tett følgende priser og en 100-dagers SMA-sliping høyere. Selv med januar-februar-tilbakegangen holdt 100-dagers SMA kurset og gikk ikke ned. 50-dagers SMA passer et sted mellom 10 og 100 dagers glidende gjennomsnitt når det gjelder lagfaktoren. Enkel vs eksponentiell flytende gjennomsnitt Selv om det er klare forskjeller mellom enkle glidende gjennomsnitt og eksponentielle glidende gjennomsnitt, er det ikke nødvendigvis bedre enn det andre. Eksponentielle glidende gjennomsnitt har mindre forsinkelse og er derfor mer følsomme overfor de siste prisene - og de siste prisendringene. Eksponentielle glidende gjennomsnitt vil slå før enkle glidende gjennomsnitt. Enkle bevegelige gjennomsnitt, derimot, representerer et sant gjennomsnitt av priser for hele tidsperioden. Som sådan kan enkle bevegelige gjennomsnitt være bedre egnet til å identifisere støtte - eller motstandsnivåer. Flytte gjennomsnittlig preferanse avhenger av mål, analytisk stil og tidshorisont. Chartister bør eksperimentere med begge typer bevegelige gjennomsnitt samt forskjellige tidsrammer for å finne den beste passformen. Tabellen nedenfor viser IBM med 50-dagers SMA i rødt og 50-dagers EMA i grønt. Begge toppet i slutten av januar, men nedgangen i EMA var skarpere enn nedgangen i SMA. EMA dukket opp i midten av februar, men SMA fortsatte å bli lavere til slutten av mars. Legg merke til at SMA dukket opp over en måned etter EMA. Lengder og tidsrammer Lengden på det bevegelige gjennomsnittet avhenger av de analytiske målene. Kortvarige gjennomsnitt (5-20 perioder) passer best for kortsiktige trender og handel. Chartister interessert i langsiktige trender ville velge lengre bevegelige gjennomsnitt som kan utvide 20-60 perioder. Langsiktig investorer vil foretrekke å flytte gjennomsnitt med 100 eller flere perioder. Noen bevegelige gjennomsnittlige lengder er mer populære enn andre. 200-dagers glidende gjennomsnitt er kanskje den mest populære. På grunn av lengden er dette klart et langsiktig glidende gjennomsnitt. Deretter er det 50-dagers glidende gjennomsnittet ganske populært for den langsiktige trenden. Mange diagrammer bruker de 50-dagers og 200-dagers glidende gjennomsnittene sammen. Kortsiktig, et 10-dagers glidende gjennomsnitt var ganske populært tidligere, fordi det var lett å beregne. Man lagde bare tallene og flyttet desimaltegnet. Trend Identification De samme signalene kan genereres ved hjelp av enkle eller eksponentielle glidende gjennomsnitt. Som nevnt ovenfor er preferansen avhengig av hver enkelt person. Disse eksemplene nedenfor vil bruke både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Begrepet glidende gjennomsnitt gjelder både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Retningen av det bevegelige gjennomsnittet gir viktig informasjon om priser. Et stigende glidende gjennomsnitt viser at prisene generelt øker. Et fallende glidende gjennomsnitt indikerer at prisene i gjennomsnitt faller. Et stigende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig opptrend. Et fallende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig nedtrend. Tabellen over viser 3M (MMM) med et 150-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt. Dette eksempelet viser hvor godt bevegelige gjennomsnittsverdier fungerer når trenden er sterk. Den 150-dagers EMA avslått i november 2007 og igjen i januar 2008. Legg merke til at det tok 15 tilbakegang å reversere retningen av dette bevegelige gjennomsnittet. Disse forsinkende indikatorene identifiserer trendendringer som de oppstår (i beste fall) eller etter at de oppstår (i verste fall). MMM fortsatte ned til mars 2009 og økte deretter 40-50. Legg merke til at 150-dagers EMA ikke viste seg før etter denne bølgen. Når det gjorde det, fortsatte MMM høyere de neste 12 månedene. Flytte gjennomsnitt arbeider briljant i sterke trender. Double Crossovers To bevegelige gjennomsnitt kan brukes sammen for å generere crossover-signaler. I teknisk analyse av finansmarkedene. John Murphy kaller dette den dobbelte crossover-metoden. Dobbeltoverganger innebærer et relativt kort glidende gjennomsnitt og et relativt langt bevegelige gjennomsnitt. Som med alle bevegelige gjennomsnitt, definerer den generelle lengden på det bevegelige gjennomsnittet tidsrammen for systemet. Et system som bruker en 5-dagers EMA og 35-dagers EMA, vil bli ansett som kortsiktige. Et system som bruker en 50-dagers SMA og 200-dagers SMA, vil bli ansett på mellomlang sikt, kanskje til og med på lang sikt. Et kystovergang skjer når kortere bevegelige gjennomsnittsværdier krysser over lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette er også kjent som et gyldent kors. Et bearish crossover oppstår når kortere bevegelige gjennomsnitt krysser under lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette er kjent som et dødt kryss. Flytte gjennomsnittsoverganger gir relativt sent signaler. Tross alt har systemet to forsinkende indikatorer. Jo lengre bevegelige gjennomsnittsperioder, desto større er lagringen i signalene. Disse signalene fungerer bra når en god trend tar tak. Imidlertid vil et glidende gjennombruddssystem produsere mange whipsaws i fravær av en sterk trend. Det er også en trippel crossover metode som involverer tre bevegelige gjennomsnitt. Igjen genereres et signal når det korteste bevegelige gjennomsnittet krysser de to lengre bevegelige gjennomsnittene. Et enkelt tredelt crossover-system kan innebære 5-dagers, 10-dagers og 20-dagers glidende gjennomsnitt. Tabellen over viser Home Depot (HD) med en 10-dagers EMA (grønn prikket linje) og 50-dagers EMA (rød linje). Den svarte linjen er den daglige lukkingen. Å bruke en glidende gjennomsnittsovergang ville ha resultert i tre whipsaws før du fikk en god handel. Den 10-dagers EMA brøt under 50-dagers EMA i slutten av oktober (1), men dette var ikke lenge da 10-dagene flyttet tilbake over midten av november (2). Dette krysset varet lengre, men neste bearish crossover i januar (3) skjedde nær prisnivået i slutten av november, noe som resulterte i en annen whipsaw. Dette bearish krysset varede ikke lenge da 10-dagers EMA flyttet tilbake over 50-dagen noen dager senere (4). Etter tre dårlige signaler forløste det fjerde signalet et sterkt trekk når aksjene økte over 20. Det er to takeaways her. For det første er crossovers utsatt for whipsaw. Et pris - eller tidsfilter kan brukes for å forhindre whipsaws. Traders kan kreve crossover til siste 3 dager før du handler eller krever at 10-dagers EMA skal flytte over 50-dagers EMA med en viss mengde før du handler. For det andre kan MACD brukes til å identifisere og kvantifisere disse kryssene. MACD (10,50,1) viser en linje som representerer forskjellen mellom de to eksponentielle glidende gjennomsnittene. MACD blir positiv under et gyldent kors og negativt under et dødt kryss. Prosentpris Oscillatoren (PPO) kan brukes på samme måte som prosentandeler. Vær oppmerksom på at MACD og PPO er basert på eksponentielle glidende gjennomsnitt og stemmer ikke overens med enkle glidende gjennomsnitt. Dette diagrammet viser Oracle (ORCL) med 50-dagers EMA, 200-dagers EMA og MACD (50,200,1). Det var fire bevegelige gjennomsnittsoverskridelser over en 12-årig periode. De første tre resulterte i whipsaws eller dårlige handler. En vedvarende trend begynte med fjerde crossover som ORCL avansert til midten av 20-tallet. Nok en gang jobber glidende gjennomsnittsoverganger godt når trenden er sterk, men produserer tap i fravær av en trend. Prisoverskridelser Flytte gjennomsnitt kan også brukes til å generere signaler med enkle prisoverskridelser. Et bullish signal genereres når prisene går over det bevegelige gjennomsnittet. Et bearish signal genereres når prisene flytter under det bevegelige gjennomsnittet. Prisoverskridelser kan kombineres for å handle innenfor den større trenden. Det lengre bevegelige gjennomsnittet setter tonen for den større trenden, og det kortere glidende gjennomsnittet brukes til å generere signalene. Man vil se etter bullish prisoverganger bare når prisene allerede er over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette ville være handel i harmoni med den større trenden. For eksempel, hvis prisen ligger over 200-dagers glidende gjennomsnitt, vil kartleggere bare fokusere på signaler når prisen beveger seg over 50-dagers glidende gjennomsnitt. Åpenbart vil et trekk under 50-dagers glidende gjennomsnitt forutse et slikt signal, men slike bearish kryss vil bli ignorert fordi den større trenden er oppe. Et bearish kryss ville bare foreslå en tilbaketrekking i en større opptrinn. Et kryss tilbake over 50-dagers glidende gjennomsnitt ville signalere en oppgang i prisene og fortsettelsen av den store opptrenden. Neste diagram viser Emerson Electric (EMR) med 50-dagers EMA og 200-dagers EMA. Aksjen flyttet over og holdt over 200-dagers glidende gjennomsnitt i august. Det var dips under 50-dagers EMA tidlig i november og igjen tidlig i februar. Prisene flyttet raskt over 50-dagers EMA for å gi bullish signaler (grønne piler) i harmoni med større opptrinn. MACD (1,50,1) vises i indikatorvinduet for å bekrefte priskryss over eller under 50-dagers EMA. Den 1-dagers EMA er lik sluttkurs. MACD (1,50,1) er positiv når lukkingen er over 50-dagers EMA og negativ når lukkingen er under 50-dagers EMA. Støtte og motstand Flytte gjennomsnitt kan også fungere som støtte i en uptrend og motstand i en downtrend. En kortsiktig opptrend kan finne støtte nær 20-dagers enkeltflytende gjennomsnitt, som også brukes i Bollinger Bands. Et langsiktig opptrend kan finne støtte nær det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som er det mest populære langsiktige glidende gjennomsnittet. Faktisk kan 200-dagers glidende gjennomsnitt gi støtte eller motstand bare fordi den er så mye brukt. Det er nesten som en selvoppfyllende profeti. Figuren over viser NY Composite med det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet fra midten av 2004 til slutten av 2008. 200-dagene ga støtte mange ganger under forskudd. Når trenden reverserte med en dobbel toppstøt, virket det 200-dagers glidende gjennomsnittet som motstand rundt 9500. Forvent ikke eksakte støtte - og motstandsnivåer fra bevegelige gjennomsnitt, spesielt lengre bevegelige gjennomsnitt. Markeder er drevet av følelser, noe som gjør dem utsatt for overskudd. I stedet for eksakte nivåer kan bevegelige gjennomsnittsverdier brukes til å identifisere støtte - eller motstandssoner. Konklusjoner Fordelene ved å bruke bevegelige gjennomsnitt må veies mot ulempene. Flytte gjennomsnitt er trenden som følger eller forsinker, indikatorer som alltid vil være et skritt bakover. Dette er ikke nødvendigvis en dårlig ting skjønt. Tross alt er trenden din venn, og det er best å handle i retning av trenden. Flytte gjennomsnitt sikrer at en næringsdrivende er i tråd med den nåværende trenden. Selv om trenden er din venn, legger verdipapirer mye tid i handelsområder, noe som gjør flytteverdier ineffektive. En gang i en trend vil glidende gjennomsnitt holde deg i, men også gi sent signal. Don039t forventer å selge på toppen og kjøpe på bunnen ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Som med de fleste tekniske analyseverktøy, bør bevegelige gjennomsnitt ikke brukes alene, men i forbindelse med andre komplementære verktøy. Chartister kan bruke bevegelige gjennomsnitt for å definere den overordnede trenden og deretter bruke RSI til å definere overkjøpte eller oversolgte nivåer. Legge til bevegelige gjennomsnitt til StockCharts-diagrammer Flytte gjennomsnitt er tilgjengelig som en prisoverleggsfunksjon på SharpCharts arbeidsbenk. Med rullegardinmenyen Overlays kan brukerne velge enten et enkelt glidende gjennomsnitt eller et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Den første parameteren brukes til å angi antall tidsperioder. En valgfri parameter kan legges til for å spesifisere hvilket prisfelt som skal brukes i beregningene - O for Åpen, H for Høy, L for Lav og C for Lukk. Et komma brukes til å skille mellom parametere. En annen valgfri parameter kan legges til for å skifte de bevegelige gjennomsnittene til venstre (tidligere) eller høyre (fremtidige). Et negativt tall (-10) ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til venstre 10 perioder. Et positivt tall (10) ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til høyre 10 perioder. Flere bevegelige gjennomsnitt kan overlappes prisplottet ved ganske enkelt å legge til en annen overleggslinje til arbeidsbenken. StockCharts medlemmer kan endre farger og stil for å skille mellom flere bevegelige gjennomsnitt. Når du har valgt en indikator, åpner du Avanserte alternativer ved å klikke på den lille grønne trekant. Avanserte alternativer kan også brukes til å legge til et glidende gjennomsnittlig overlegg til andre tekniske indikatorer som RSI, CCI og Volume. Klikk her for et live diagram med flere forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Bruke Flytte Gjennomsnitt med StockCharts-skanninger Her er noen prøve-skanninger som StockCharts-medlemmer kan bruke til å skanne etter ulike bevegelige gjennomsnittlige situasjoner: Bullish Moving Average Cross: Denne skanningen ser etter aksjer med et stigende 150-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bullish kryss av 5 - dag EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet stiger så lenge det handler over nivået for fem dager siden. Et bullish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg over 35-dagers EMA på over gjennomsnittet. Bearish Moving Average Cross: Denne skanningen ser etter aksjer med et fallende 150-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bearish kryss av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet faller så lenge det handler under nivået for fem dager siden. Et bearish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg under 35-dagers EMA på over gjennomsnittet. Videre studie John Murphy039s bok har et kapittel viet til bevegelige gjennomsnitt og deres ulike bruksområder. Murphy dekker fordeler og ulemper ved å flytte gjennomsnitt. I tillegg viser Murphy hvordan bevegelige gjennomsnitt arbeider med Bollinger Bands og kanalbaserte handelssystemer. Teknisk analyse av finansmarkedene John MurphyCHARTING PERCENTAGE ABOVEBELOW EN FLYTENDE GJENNOMGANG Hello Fellow ChartWatchers (Heres en artikkel jeg skrev tilbake i 2007. Vi har fått flere spørsmål om dette emnet nylig, så jeg trodde Id re-skrive dette nå. Nyt - Chip) Mary W. skriver som å se hvor mye over eller under 200-dagers glidende gjennomsnitt en aksje i dag er. Viser kartleggingssystemet ditt det? Selv om vi ikke har en bestemt indikator for quotPercentage overbelow Moving Averagequot, er klare diagrammer som forstår hvordan quotPrice Oscillator (PPO) citerer, kan skape en slik indikator enkelt. PPO-en er veldig lik den velkjente MACD-indikatoren. Begge er basert på forskjellen mellom to eksponensielle glidende gjennomsnitt. PPO-en er forskjellig fra MACD ved at dens verdier omdannes til en kvoteringsforskjell i stedet for den kvotosolutte differansen som brukes av MACD. I hovedsak, PPO (1, 2) Prosentandel forskjell fra EMA 1 fra EMA 2. Husk hva Mary ba om å kartlegge, er prosentandel forskjell på sluttverdien fra 200-dagers Moving Average. quot Se likheten i de to uttalelsene Hvis Mary er villig til å bruke forskjellen mellom tett og et 200-dagers eksponentielt flytende gjennomsnitt, så kan vi imøtekomme henne. Det siste stykket av puslespillet er å gjenkjenne at kvotering av valuequot er lik kvote (1).quot Gitt det, så PPO (1, 200) Prosentandeler av EMA (1) (dvs. Lukk) til EMA (200). Så alt vi trenger å gjøre er å plotte PPO (1, 200) for å se linjen som Mary ber om. Viola Med et par innstillingsendringer kan vi overlappe denne indikatoren på prisplottet vårt: Klikk på et diagram for å se hvordan de ble konstruert. Sist vi hørte, Mary var lykkelig å kartlegge prosentforskjeller venstre og høyre. Forhåpentligvis kan dette trikset hjelpe diagramanalysen din også om denne bloggen: ChartWatchers er vårt gratis nyhetsbrev for enkeltpersoner interessert i teknisk handel og kartanalyse. Det sendes ut to ganger i måneden via e-post. Denne bloggen inneholder forhåndsvisning, forhåndsvisning av artikler som senere vises i det offisielle nyhetsbrevet. For å abonnere på ChartWatchers nyhetsbrev, klikk her. Abonner på ChartWatchers å bli varslet når et nytt innlegg legges til denne bloggen

No comments:

Post a Comment