Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Mögen Sie diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleMoving Durchschnitte: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnitte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald es bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert dann auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick auf, wie diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie Them Subscribe to News Für die neuesten Erkenntnisse und Analysen verwenden Dank für die Anmeldung zu Investopedia Insights - News to Use. Moving Average Calculator Angesichts einer Liste von sequentiellen Daten können Sie konstruieren die n - point gleitenden Durchschnitt ( Oder Rollendurchschnitt), indem der Mittelwert jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten ermittelt wird. Wenn Sie beispielsweise den geordneten Datensatz 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 haben, wird der 4-Punkt-Verschiebungsdurchschnitt 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75, Bewegungsdurchschnitte verwendet Um sequentielle Daten zu glätten, bilden sie scharfe Spitzen und Tauchgänge, die weniger ausgeprägt sind, da jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchgewicht im gleitenden Durchschnitt gegeben wird. Je größer der Wert von n ist. Desto glatter ist der Graph des gleitenden Mittelwertes im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Aktienanalysten betrachten häufig bewegte Durchschnitte der Aktienpreisdaten, um Trends vorherzusagen und Muster besser zu sehen. Sie können den folgenden Taschenrechner verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n-Punkt gleitenden Durchschnitt Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Begriffe n ist. Dann wird die Anzahl der Begriffe in der gleitenden Durchschnittssequenz sein. Wenn Sie beispielsweise eine Sequenz von 90 Aktienkursen haben und den 14-tägigen Rollendurchschnitt der Kurse einnehmen, wird die rollende durchschnittliche Sequenz 90-14-177 Punkte haben. Dieser Rechner berechnet Bewegungsdurchschnitte, bei denen alle Begriffe gleich gewichtet werden. Sie können auch gewichtete gleitende Durchschnitte erstellen, in denen einige Begriffe stärker gewichtet werden als andere. Zum Beispiel geben mehr Gewicht zu jüngeren Daten, oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittelwert, wo die mittleren Begriffe werden mehr gezählt. Siehe die gewichteten gleitenden Durchschnitte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen. Zusammen mit bewegenden arithmetischen Mitteln betrachten einige Analytiker auch den bewegten Median der geordneten Daten, da der Median nicht von seltsamen Ausreißern betroffen ist. Der SampP 500 schloss September mit einem monatlichen Verlust von 0,12, zufälligerweise seinen zweiten aufeinander folgenden Verlust von 0,12. Alle drei SampP 500 MAs sind signalisiert investiert und alle fünf Ivy Portfolio ETF MAs signalisiert investiert. In der Tabelle werden die monatlichen Schließungen, die innerhalb eines Signals von 2 liegen, gelb hervorgehoben. Die obige Tabelle zeigt das aktuelle 10-Monats-Simple Moving Average (SMA) - Signal für jede der fünf ETFs, die im Ivy Portfolio vorgestellt werden. Weve enthielt auch eine Tabelle von 12-monatigen SMAs für die gleichen ETFs für diese populäre alternative Strategie. Für eine auffällige Analyse der Ivy-Portfolio-Strategie, siehe diesen Artikel von Adam Butler, Mike Philbrick und Rodrigo Gordillo: Backtesting Moving Averages In den letzten Jahren haben wir mit Excel die Performance der verschiedenen gleitenden durchschnittlichen Timing-Strategien verfolgen. Aber jetzt nutzen wir die Backtesting-Tools auf der ETFReplay-Website. Wer sich für den Börsengang mit ETFs interessiert, sollte sich diese Website anschauen. Hier sind die beiden Werkzeuge, die wir am häufigsten verwenden: Hintergrund auf den gleitenden Durchschnitten Kauf und Verkauf auf der Grundlage einer gleitenden Durchschnitt der monatlichen Schließungen kann eine wirksame Strategie für das Management der Gefahr des schweren Verlustes von großen Bärenmärkten sein. Im Wesentlichen, wenn das monatliche Schließen des Index über dem gleitenden Durchschnittswert liegt, halten Sie den Index. Wenn der Index unten schließt, bewegen Sie sich zu Bargeld. Der Nachteil ist, dass es Sie nie raus an der Spitze oder zurück in an der Unterseite. Auch kann es die gelegentliche whipsaw (kurzfristige Kauf oder Verkauf Signal), wie weve gelegentlich erlebt im vergangenen Jahr produzieren. Dennoch zeigt ein Chart der SampP 500 monatlich schließt seit 1995 zeigt, dass eine 10- oder 12-monatige einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Strategie die Teilnahme an den meisten der oberen Kursbewegung versichert haben, während drastisch reduziert Verluste. Hier ist die 12-Monats-Variante: Der 10-monatige exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist eine leichte Variante des einfachen gleitenden Durchschnitts. Diese Version erhöht mathematisch die Gewichtung neuerer Daten in der 10-monatigen Sequenz. Seit 1995 hat es weniger Peitschen als der gleichwertige einfache gleitende Durchschnitt produziert, obwohl es einen Monat langsamer war, um einen Verkauf nach diesen beiden Marktspitzen zu signalisieren. Ein Blick zurück auf die 10- und 12-monatigen gleitenden Durchschnitte im Dow während des Crash von 1929 und der Großen Depression zeigt die Wirksamkeit dieser Strategien während dieser gefährlichen Zeiten. Die Psychologie der Momentumsignale Das Timing funktioniert aufgrund eines grundlegenden menschlichen Merkmals. Menschen imitieren erfolgreiches Verhalten. Wenn sie von anderen hören, die Geld auf dem Markt verdienen, kaufen sie ein. Irgendwann kehrt sich der Trend um. Es können nur die normalen Erweiterungen und Kontraktionen des Konjunkturzyklus sein. Manchmal ist die Ursache dramatischer mdash eine Vermögensblase, ein großer Krieg, eine Pandemie oder ein unerwarteter finanzieller Schock. Wenn der Trend rückläufig ist, verkaufen erfolgreiche Investoren frühzeitig. Die Nachahmung des Erfolges macht den bisherigen Kaufimpuls allmählich zum Verkaufsmomentum. Umsetzung der Strategie Unsere Illustrationen aus dem SampP 500 sind nur diese Mdash-Illustrationen. Wir verwenden die SampP wegen der umfangreichen historischen Daten, die leicht verfügbar sind. Jedoch sollten Anhänger einer gleitenden Durchschnittsstrategie Kauf - / Verkaufsentscheidungen über die Signale für jede einzelne Investition und nicht über einen breiten Index treffen. Selbst wenn Sie in einem Fonds investieren, der den SampP 500 verfolgt (z. B. Vanguards VFINX oder SPY ETF), werden sich die gleitenden Durchschnittssignale der Fonds gelegentlich von dem zugrunde liegenden Index unterscheiden, da Dividenden reinvestiert werden. Die SampP 500 Zahlen in unseren Abbildungen schließen Dividenden aus. Die Strategie ist am effektivsten in einem steuerbegünstigten Konto mit einem Low-Cost-Brokerage-Service. Sie wollen die Gewinne für sich selbst, nicht für Ihren Broker oder Ihren Uncle Sam. Hinweis . Für alle, die die zehn - und zwölfmonatigen einfachen gleitenden Durchschnitte im SampP 500 und den Equity-versus-cash Positionen seit 1950 sehen möchten, gibt es eine Excel-Datei (xls-Format) der Daten. Unsere Quelle für die monatlichen Schließungen (Spalte B) ist Yahoo Finance. Die Spalten D und F zeigen die Positionen, die vom Monatsende für die beiden SMA-Strategien signalisiert werden. In der Vergangenheit empfehlen wir Mebane Fabers nachdenklich Artikel Eine quantitative Ansatz für die taktische Asset Allocation. Der Artikel wurde jetzt aktualisiert und erweitert als Dritter Teil: Active Management sein Buch The Ivy Portfolio. Co-Autor mit Eric Richardson. Dies ist ein Muss für jeden, der die Verwendung eines Timing-Signal für Investitionsentscheidungen zu lesen. Das Buch analysiert die Anwendung von gleitenden Durchschnitten des SampP 500 und vier zusätzliche Assetklassen: den Morgan Stanley Capital International EAFE Index (MSCI EAFE), den Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), den Nationalen Verein für Immobilieninvestmentfonds (NAREIT) und die Regierung 10-jährige Staatsanleihen. Als regelmäßiges Feature dieser Website versuchen wir, die Signale am Ende eines jeden Monats zu aktualisieren. Für weitere Einblicke von Mebane Faber, besuchen Sie bitte seine Website, Mebane Faber Research. Fußnote zur Berechnung der monatlichen gleitenden Durchschnitte: Wenn Sie eigene Berechnungen von gleitenden Durchschnittswerten für dividendenbezahlende Aktien oder ETFs vornehmen, erhalten Sie gelegentlich unterschiedliche Ergebnisse, wenn Sie sich nicht für Dividenden anpassen. Zum Beispiel blieb VNQ im Jahr 2012, basierend auf den bereinigten monatlichen Schließungen, Ende November investiert, doch gab es ein Verkaufssignal, wenn Sie Dividendenanpassungen ignorierten. Da die Daten für frühere Monate sich ändern, wenn Dividenden gezahlt werden, müssen Sie die Daten für alle Monate in der Berechnung aktualisieren, wenn seit dem vorherigen Monatsabschluss eine Dividende gezahlt wurde. Dies ist der Fall für alle Dividenden zahlenden Aktien oder Fonds. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22 , 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für den ersten Durchschnitt ausmachen 10 Tage als ersten Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Die Abwärtsmomentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn eine kurzfristige MA unter einem längerfristigen MA liegt.
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