Simple Moving Average Ansatz

Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA BREAKING DOWN Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, indem er für eine unterschiedliche Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, einfach indem man den Schlusskurs des Wertpapiers für eine Anzahl von Zeitperioden addiert und dann dividiert Diese insgesamt durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Die gleitenden Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind in store. Lets sagen, ich habe ein Beispiel Daten (hier nur 10 Zahlen, in Real habe ich etwa 10000 Messergebnisse). Dann möchte ich überprüfen, ob die Daten stationär sind oder nicht mit Simple Average Method. Zum Beispiel, mein Datensatz der Größe N 10: I berechnete Mittelwerte (Fenster 3): mit dieser Formel: und legte sie in SAM-Tabelle oben. Dann berechnet die Unterschiede zwischen meinen Mittelwerten, SAMi1 SAMi. Und ich habe eine Unterschiede Tabelle: 1 1 1 1 1 1 1 1 von denen ich sehe, dass der Unterschied zwischen Mitteln (Mittelwerte) konstant ist (es ist immer 1). Kann ich davon ausgehen, dass mit diesem einfachen Test meine Daten Xis stationär fragte Dec 16 13 at 18:01 Wenn Ihre ersten Unterschiede konstant sind, dann sind Ihre Daten nicht stationär, da der Mittelwert im Laufe der Zeit zunimmt. Ihre ersten Unterschiede sind in der Tat stationär mit Mittelwert 1 Varianz 0. Mit Zeitreihendaten ist eine der kritischsten Fragen, wie die Daten stationär gemacht werden (man könnte argumentieren, dies ist der gesamte Punkt der Zeitreihenanalyse). In der Praxis umfasst dies die Ermittlung von Trend, Saisonalitätstyclizität, stochastischer Drift und Autokorrelation. Dies erfordert mehr als die gleitenden Durchschnitt kann für sich allein bieten. Allerdings können Sie wahrscheinlich den gleitenden Durchschnitt profitabel verwenden, wenn Sie eine grobe Bestätigung erhalten möchten, dass es keinen Trend oder Periodizität gibt. In diesem Fall verwenden Sie den gleitenden Durchschnitt als Glättungsgerät. Sie können einfach regress Ihre Daten vs Zeit und sehen, ob die am besten passen Linie hat eine große Steigung, wenn nicht, dann haben Sie nicht einen starken linearen Trend. Auch wenn Sie keine Zunahmen im Spead über die Linie oder irgendeine Periodität (ocillating Werte oder dichte Klumpen der Daten gefolgt von den dispergierenden Wolken der Daten) bemerken, dann haben Sie bestätigt, dass der Trend der ersten Periode und Periodizität nicht zu einem großen Grad vorhanden sind. Sie benötigen mehr anspruchsvolle Werkzeuge, um mehr quantitative. Dies ist im Wesentlichen eine Zeitreihe-Analyse, die ein ganzes Feld der Statistik ist. Ein großer Teil dieses Feldes widmet sich der Etablierung und Erprobung der Stationarität, so kann ich es nicht Gerechtigkeit in diesem kurzen Raum genügt es zu sagen, dass yoru Frage wurde stark Studien von Forschern in der Zeitreihe Analyse gewidmet. Sehen Sie dies für einige grundlegende Hintergrund. Antwortete am 16. Dezember um 18:41 Vielen Dank für die Antwort. Ich vermute, ich verstand es falsch Ich werde nicht einen Blick auf die Unterschiede, aber nur auf die errechneten Mittel theyre nicht konstant, wie Sie bemerkt haben, theryre erhöhen, damit meine Daten ist nicht stationär, rechts Es hat nichts mit den Unterschieden ndash nullpointer Dec 16 13 am 18:45 nullpointer korrektes ndash user31668 Dec 16 13 am 18:46 Gerade eine andere Frage, wenn Sie dont mind. Also für meine Daten stationär zu sein, sollte meine SAM-Tabelle so aussehen: SAM (oder so ähnlich) - der Punkt ist, die gleitenden Mittelwerte sollten konstant sein, nicht ihre Unterschiede (Und ich sollte das gleiche für die Varianz Or Nur Mittel sind genug) ndash nullpointer Der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und gewichtetem gleitendem Durchschnitt Ein 5-Perioden-gleitender Durchschnitt, basierend auf den obigen Preisen, würde nach folgender Formel berechnet werden: Basierend auf der obigen Gleichung, Der durchschnittliche Preis über dem oben genannten Zeitraum lag bei 90,66. Die Verwendung von gleitenden Durchschnitten ist eine wirksame Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung besteht darin, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders gewichtet werden als Datenpunkte nahe dem Anfang des Datensatzes. Hier kommen gewichtete gleitende Mittelwerte ins Spiel. Gewichtete Mittelwerte weisen eine höhere Gewichtung auf aktuellere Datenpunkte zu, da sie relevanter sind als Datenpunkte in der fernen Vergangenheit. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Fall des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs der AAPL