Moving Average Exponential Ribbon Die Moving Average Exponential Ribbon technische Indikator ist einfach zahlreiche exponentielle gleitende Durchschnitte der zunehmenden Zeitspanne auf dem gleichen Diagramm gezeichnet. Die Anzahl der exponentiellen gleitenden Durchschnitte (EMA), um zu zeichnen, variiert immens unter den Benutzern dieses Indikators auch, einige Benutzer zeichnen den einfachen gleitenden Durchschnitt anstelle der EMA. Ebenso variieren die Längen der sich bewegenden Mittelwerte auch wild. Man muss den Zeithorizont fokussieren und Ziele bei der Auswahl der Längen für die gleitenden Mittelwerte investieren. In der Tabelle unten des E-Mini SampP 500 Futures-Kontrakts wurden acht EMAs ausgewählt, beginnend mit der 10-tägigen EMA und enden mit dem 80-Tage-EMA: Moving Average Exponential Ribbon Potential Buy Signal Ein Trader kann ein Kaufsignal als interpretieren Heshe würde mit anderen gleitenden durchschnittlichen Crossover. Der schnellere gleitende durchschnittliche Übergang über den langsameren gleitenden Durchschnitt aber der Unterschied ist, dass es zahlreiche Crossover gibt. Entscheidungen müssen getroffen werden, wie viele Crossover auftreten müssen, bevor ein Kaufsignal offiziell ausgelöst wird. Eine Nahaufnahme der potenziellen Kaufsignalübergänge ist nachfolgend dargestellt: Bewegliches mittleres exponentielles Farbpotenzial-Signal, Ähnlich wird ein mögliches Verkaufssignal für die exponentiellen bewegten durchschnittlichen Bänder gegeben, wenn die gleitenden Mittelwerte anfangen zu kreuzen, jedoch zu bestimmen, wie viele Übergänge auftreten müssen Bevor ein Verkaufssignal offiziell ausgelöst wird, ist bis zu dem Aktien-, Futures - oder Währungspaar-Händler. Die oben genannten Informationen dienen nur zu Informationszwecken und Unterhaltungszwecken und stellen keine Handelsberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien-, Options-, Zukunfts-, Rohstoff - oder Forex-Produkten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Der Handel ist inhärent riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für irgendwelche besonderen oder Folgeschäden, die durch die Nutzung oder die Nichtbenutzung, die Materialien und Informationen auf dieser Website entstehen. Siehe vollständiger Haftungsausschluss. Exponential Moving Average (EMA) Der Exponential Moving Average (EMA) wiegt die aktuellen Preise stärker als die vergangenen Preise. Dies verleiht dem Exponential Moving Average den Vorteil, dass er schneller auf Preisschwankungen reagieren wird als ein Simple Moving Average, der aber auch als Nachteil angesehen werden kann, weil die EMA anfälliger für Whipsaws ist (d. h. falsche Signale). Die Tabelle unten von eBay (EBAY) Aktie zeigt den Unterschied zwischen einem 10-tägigen Exponential Moving Average (EMA) und dem 10-Tage-regulären Simple Moving Average (SMA): Die wichtigste Sache zu bemerken ist, wie viel schneller die EMA auf Preis reagiert Umkehrungen, während die SMA in Zeiten der Umkehrung verzögert ist. Die Tabelle unten des Nasdaq 100 Exchange Traded Fund (QQQQ) zeigt den Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen Crossover (siehe: Moving Average Crossovers) möglich kaufen und verkaufen Signale mit einem EMA und einem SMA: Wie die Grafik oben der QQQQs veranschaulicht, obwohl EMAs sind schneller auf Preisbewegungen zu reagieren, EMAs sind nicht unbedingt schneller, um mögliche kaufen und verkaufen Signale bei der Verwendung von gleitenden durchschnittlichen Crossovers. Beachten Sie auch, dass das Konzept, das in der obigen Tabelle mit Exponential Moving Average Crossover dargestellt ist, das Konzept hinter dem populären Moving Average Convergence Divergence (MACD) Indikator ist (siehe: MACD). Da Exponential Moving Averages die aktuellen Preise stärker als die vergangenen Preise belasten, wird die EMA von vielen Händlern als überlegen gegenüber dem Simple Moving Average betrachtet, aber jeder Trader sollte die Profis und die Nachteile der EMA abwägen und entscheiden, in welcher Art und Weise sie verwenden werden Gleitende Mittelwerte Trotzdem bleiben die Moving Averages nach wie vor der populärste technische Analyseindikator auf dem Markt. Die oben genannten Informationen dienen nur zu Informationszwecken und Unterhaltungszwecken und stellen keine Handelsberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien-, Options-, Zukunfts-, Rohstoff - oder Forex-Produkten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Der Handel ist inhärent riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für irgendwelche besonderen oder Folgeschäden, die durch die Nutzung oder die Nichtbenutzung, die Materialien und Informationen auf dieser Website entstehen. Vollständiger Haftungsausschluss. Exponentielle Glättung gewichtet nach Beobachtungen mit exponentiell abnehmenden Gewichten zur Prognose zukünftiger Werte Dieses Glättungsschema beginnt mit der Einstellung (S2) bis (y1), wobei (Si) für geglättete Beobachtung oder EWMA steht und (y) für das Original steht Überwachung. Die Indizes beziehen sich auf die Zeiträume (1,, 2,, ldots,, n). Für die dritte Periode (S3 alpha y2 (1-alpha) S2) und so weiter. Es gibt keine (S1) die geglättete Serie beginnt mit der geglätteten Version der zweiten Beobachtung. Für jede Zeitperiode (t) wird der geglättete Wert (St) durch Berechnen von St alpha y (1-alpha) S ,,,,,,,,0 ausgedehnte Gleichung für (S5) gefunden. Beispielsweise ist die erweiterte Gleichung für die geglättete Wert (S5) ist: S5 alpha links (1-alpha) 0 y (1-alpha) 1 y (1-alpha) 2 y rechts (1-alpha) 3 S2. Veranschaulicht exponentielles Verhalten Dies veranschaulicht das exponentielle Verhalten. Die Gewichte, (alpha (1-alpha) t) nehmen geometrisch ab, und ihre Summe ist eine Einheit wie unten gezeigt, wobei eine Eigenschaft der geometrischen Reihe verwendet wird: alpha sum (1-alpha) i alpha left frac right 1 - (1-alpha) T Aus der letzten Formel können wir sehen, dass der Summationsausdruck zeigt, dass der Beitrag zum geglätteten Wert (St) bei jedem aufeinanderfolgenden Zeitraum weniger wird. Beispiel für (alpha 0,3) Sei (alpha 0,3). Beachten Sie, dass die Gewichte (alpha (1-alpha) t) exponentiell (geometrisch) mit der Zeit abnehmen. Die Summe der quadratischen Fehler (SSE) 208.94. Der Mittelwert der quadratischen Fehler (MSE) ist der SSE 11 19.0. Berechnen Sie für verschiedene Werte von (alpha) Die MSE wurde wieder für (alpha 0,5) berechnet und erwies sich als 16,29, so dass wir in diesem Fall ein (alpha) von 0,5 bevorzugen würden. Können wir es besser machen Wir könnten die bewährte Trial-and-Error-Methode anwenden. Dies ist eine iterative Prozedur, die mit einem Bereich von (alpha) zwischen 0,1 und 0,9 beginnt. Wir bestimmen die beste erste Wahl für (alpha) und suchen dann zwischen (alpha - Delta) und (alpha Delta). Wir könnten dies noch einmal wiederholen, um die besten (Alpha) bis 3 Dezimalstellen zu finden. Nichtlineare Optimierer können verwendet werden. Aber es gibt bessere Suchmethoden wie das Marquardt-Verfahren. Dies ist ein nichtlinearer Optimierer, der die Summe der Quadrate von Resten minimiert. Im Allgemeinen sollten die meisten gut entworfenen statistischen Softwareprogramme in der Lage sein, den Wert von (Alpha) zu finden, der das MSE minimiert. Beispiel-Diagramm zeigt geglättete Daten für 2 Werte von (alpha)
No comments:
Post a Comment