Saturday 25 November 2017

Moving Average Line Indicator


Moving Average Der Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrumentenpreis für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, berechnet man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt oder fällt sein gleitender Durchschnitt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential. Geglättet und gewichtet. Der gleitende Durchschnitt kann für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Eröffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Durchschnitte verwendet werden. Das Einzige, wo sich verschie - dende Durchschnittswerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Falls wir von Simple Moving Average sprechen. Alle Preise des fraglichen Zeitraums gleich sind. Exponential Moving Average und Linear Weighted Moving Average legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Der gängigste Weg zur Interpretation des gleitenden Durchschnitts ist es, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt ansteigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses handelnde System, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht entworfen, um Eintritt in den Markt direkt in seinem niedrigsten Punkt und seinem Ausgang direkt auf dem Höhepunkt zur Verfügung zu stellen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden zu erreichen, und zu verkaufen, bald nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Bewegungsdurchschnitte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet das, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich fortfährt: wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, dieses Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten gehen wird. Hier sind die Arten von gleitenden Durchschnittswerten im Diagramm: Einfacher Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Glatter Moving Average (SMMA) Linearer Gewichteter Moving Average (LWMA) Sie können die Handelssignale dieses Indikators testen, indem Sie einen Expertenratgeber erstellen Im MQL5-Assistenten. Berechnung Einfacher gleitender Mittelwert (SMA) Ein einfacher, dh arithmetisch gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Preise des Instrumentenschlusses über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammengefasst werden. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl dieser Perioden dividiert. SMA SUM (CLOSE (i), N) / N SUM Summe CLOSE (i) laufende Periode close price N Anzahl der Berechnungsperioden. Exponential Moving Average (EMA) Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt wird durch Addition eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses zum vorherigen Wert des gleitenden Durchschnitts berechnet. Bei exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die letzten engen Preise von mehr Wert. P-Prozentsatz exponentieller gleitender Durchschnitt wird folgendermaßen aussehen: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CLOSE (i) Einer vorherigen Periode P den Prozentsatz der Verwendung des Preiswertes. Gleitender gleitender Mittelwert (SMMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Mittelwertes wird als einfacher gleitender Mittelwert (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Der zweite gleitende Durchschnitt wird gemäß dieser Formel berechnet: SMMA (i) (I - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) SCHLIESSEN (i) Die folgenden Mittelwerte werden nach folgender Formel berechnet: ) / N SUM Summe SUM1 Summe Summe der Schlusskurse für N Perioden wird von der vorherigen Bar gezählt PREVSUM geglättete Summe der vorherigen Bar SMMA (i-1) geglättet gleitender Durchschnitt der vorherigen Bar SMMA (i) geglättet gleitender Durchschnitt der Aktueller Balken (mit Ausnahme des ersten) CLOSE (i) aktueller Schlusskurs N Glättungszeitraum. Nach arithmetischen Konvertierungen kann die Formel vereinfacht werden: SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) / N Linearer gewichteter gleitender Durchschnitt (LWMA) Bei gewichteten gleitenden Mittelwerten die letzten Daten Ist von mehr Wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem jeder der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Reihe mit einem gewissen Gewichtskoeffizienten multipliziert wird: LWMA SUM (NULL (i) i, N) / SUM (i, N) SUM Summe CLOSE (i) Preis SUM (i, N) Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten N Glättungszeitraum. Moving Average (MA) Die MA-Indikator (Moving Average Indikator) ist einer der ältesten technischen modernen Indikatoren und der am häufigsten verwendete Indikator in der technischen Analyse. Ein gleitender Durchschnitt ist ein Durchschnitt eines sich verschiebenden Körpers von Daten, wie von seinem Namen aus gesehen. Zum Beispiel wird ein 10-Tage-Gleitender Durchschnitt durch Hinzufügen von Schlusskursen für die letzten 10 Perioden gemessen und dividiert durch 10 erhalten. Der Begriff Umzug wird verwendet, da nur die letzten 10 Tage bei der Messung verwendet werden. Aus diesem Grund wird der Datenbestand mit jedem nächsten Handelstag gemittelt. Die gleitende Mittellinie wird direkt in das Kursschiebe-Diagramm platziert. Der gleitende Durchschnitt wird mit einer definierten vordefinierten Periode gemessen. Die Empfindlichkeit des gleitenden Durchschnitts ist schwächer, wenn die Periode länger ist. Die Wahrscheinlichkeit von falschen Signalen ist höher, wenn die Zeitspanne kürzer ist. Insgesamt ist der gleitende Durchschnitt ein Glättungswerkzeug. Niedrige und hohe Preise sind verdeckt und die Grundtendenz des Marktes wird präziser durch die Mittelung der Preisinformationen gesehen. Allerdings liegt die gleitende durchschnittliche Grenze hinter der Markteinführung. Eine kürzere Periode gleitenden Durchschnitt (3-5 Tage) würde die Preis-Aktion näher als ein 40-Tage gleitenden Durchschnitt umarmen. Kürzere bewegte Durchschnitte werden stärker durch den Alltag beeinflusst. Moving Average zeigt den durchschnittlichen Wert eines Sicherheitspreises in einem Zeitrahmen. Der durchschnittliche Preis verschiebt sich nach oben oder unten, wenn die Sicherheit Preisverschiebungen. Es gibt 5 beliebte Arten von gleitenden Durchschnitten: einfach (oder arithmetisch), variabel exponentiell, gewichtet und dreieckig. Sie können die gleitenden Mittelwerte auf beliebigen Datenreihen messen, die aus Sicherheits-, Volumen-, High-, Low-, Close - oder anderen Indikatoren bestehen. Die grundlegende Unterscheidung zwischen MA-Varianten ist das Gewicht, das sich auf die neuesten Daten bezieht. Einfache gleitende Durchschnitte liefern das gleiche Gewicht zu allen Preisen. Dreieckige Durchschnittswerte bieten mehr Gewicht auf die Preise in der Mitte des Zeitraums. Exponentielle und gewichtete Durchschnittswerte geben den jüngsten Preisen mehr Gewicht. Um einen gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, sollten Sie in der Regel nur die Links zwischen einem gleitenden Durchschnitt des Sicherheitspreises mit dem Sicherheitspreis selbst vergleichen. Steigt der Sicherheitspreis über seinen gleitenden Durchschnitt, wird ein Kaufsignal generiert. Wenn der Sicherheitspreis sich unter seinen gleitenden Durchschnitt verschiebt, wird ein Verkaufssignal erzeugt. Mit anderen Worten, die Interpretation eines Indikatoren gleitenden Durchschnitt ist die gleiche wie die Interpretation eines sicheren gleitenden Durchschnitt. Sobald sich der Indikator unter seinem gleitenden Durchschnitt bewegt, bedeutet dies eine langanhaltende Abwärtsbewegung durch den Indikator, und wenn sich der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt bewegt, bedeutet dies eine langanhaltende Aufwärtsbewegung durch die Anzeige. Der MACD, Preis ROC, Momentum und Stochastik gehören zu den Indikatoren, die für den Einsatz mit gleitenden mittleren Penetrationssystemen am besten geeignet sind. Einige Indikatoren, wie kurzfristige Stochastik, ändern sich so unregelmäßig, dass es schwierig ist, ihren tatsächlichen Trend zu sehen. Wenn Sie den grundlegenden Trend des Indikators mehr als seine alltäglichen Änderungen sehen möchten, können Sie das Kennzeichen löschen und dann einen gleitenden Durchschnitt des Indikators platzieren. Indem man einen kurzfristigen gleitenden Durchschnitt (2-10 Tage) von oszillierenden Indikatoren wie z. B. Stochatics einsetzt, können die 12-Tage-ROC oder die RSI-Whipsaws auf Kosten von etwas späteren Signalen reduziert werden. Zum Beispiel ist es möglich, nur zu verkaufen, wenn ein 5-Periodenbewegungsdurchschnitt des stochastischen Oszillators unter 80 bewegt, anstatt zu verkaufen, wenn der stochastische Oszillator unter 80 fällt. Addieren Sie einen Trend oder eine gleitende durchschnittliche Linie zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Wort 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Aussicht 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Luftblase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus der Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft wurden.

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