Einfach Beweglich Durchschnittlich Visuell Grundlegend

Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Durchschnitt der Daten, die über einen Zeitraum berechnet werden. Der gleitende Durchschnitt ist der populärste Preisindikator, der in technischen Analysen verwendet wird. Dieser Durchschnitt kann mit jedem Preis einschließlich der Hi, Low, Open oder Close verwendet werden, und kann auch auf andere Indikatoren angewendet werden. Ein gleitender Durchschnitt glättet eine Datenreihe, die in einem volatilen Markt sehr wichtig ist, da sie hilft, wichtige Trends zu identifizieren. Dundas Diagramm für ASP. NET hat vier Arten bewegliche Durchschnitte einschließlich einfach, exponentiell. Dreieckig. Und Gewichtet. Der wichtigste Unterschied zwischen den obigen gleitenden Durchschnitten ist, wie sie ihre Datenpunkte gewichten. Wir empfehlen Ihnen, mit den Finanzformeln zu lesen, bevor Sie fortfahren. Mithilfe von Finanzformeln erhalten Sie eine ausführliche Erläuterung, wie Sie Formeln verwenden können, und erläutert auch die verschiedenen Optionen, die Ihnen beim Anwenden einer Formel zur Verfügung stehen. Ein Liniendiagramm ist eine gute Wahl, wenn ein einfacher gleitender Durchschnitt angezeigt wird. Finanzinterpretation: Der "Moving Average" wird verwendet, um die Sicherheitspreise mit dem gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Das wichtigste Element, das bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wird, ist eine Zeitspanne, die dem beobachteten Marktzyklus entsprechen sollte. Der gleitende Durchschnitt ist ein nachlaufender Indikator und wird immer hinter dem Preis sein. Wenn der Preis folgt einem Trend der gleitende Durchschnitt ist sehr nah an den Wertpapieren Preis. Wenn ein Preis steigt, wird der gleitende Durchschnitt wahrscheinlich aufgrund des Einflusses der historischen Daten bleiben. Berechnung: Der gleitende Mittelwert wird nach folgender Formel berechnet: In der vorhergehenden Formel stellt der n-Wert eine Zeitperiode dar. Die häufigsten Zeiträume sind: 10 Tage, 50 Tage und 200 Tage. Ein gleitender Durchschnitt bewegt sich, da bei jedem neuen Datenpunkt der älteste Datenpunkt gelöscht wird. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunktpreis gleiches Gewicht. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie ein 20-Tage-Moving-Durchschnitt mit der Formel-Methode zu berechnen. Einfache Moving Averages machen Trends Stand Out Moving Averages (MA) sind eine der beliebtesten und häufig verwendeten technischen Indikatoren. Der gleitende Durchschnitt ist einfach zu berechnen und, sobald er in einem Diagramm dargestellt ist, ein leistungsstarkes visuelles Trend-Spotting-Tool. Sie werden oft über drei Arten von gleitenden Durchschnitt zu hören: einfach. Exponentiell und linear. Der beste Ort zum Start ist durch das Verständnis der grundlegendsten: die einfache gleitende Durchschnitt (SMA). Werfen wir einen Blick auf diese Indikator und wie sie helfen können Händler folgen Trends in Richtung größerer Gewinne. (Für mehr über gleitende Durchschnitte sehen Sie unseren Forex Walkthrough.) Trendlinien Es kann kein vollständiges Verständnis der bewegten Durchschnitte ohne ein Verständnis der Tendenzen geben. Ein Trend ist einfach ein Preis, der sich in einer bestimmten Richtung fortsetzt. Es gibt nur drei echte Trends, denen eine Sicherheit folgen kann: Ein Aufwärtstrend. Oder bullish Trend, bedeutet, dass der Preis höher ist. Ein Abwärtstrend. Oder bärische Tendenz, bedeutet, dass der Preis niedriger ist. Seitwärts gerichtet. Wo sich der Preis seitwärts bewegt. Die wichtige Sache, über Trends zu erinnern ist, dass die Preise nur selten in einer geraden Linie bewegen. Daher werden gleitende Durchschnittslinien verwendet, um einem Händler zu helfen, die Richtung des Trends leichter zu identifizieren. (Für weiterführende Literatur zu diesem Thema, siehe Die Grundlagen der Bollinger-Bands und Moving Average Umschläge: Raffinieren ein beliebtes Trading-Tool.) Moving Average Construction Die Lehrbuch-Definition eines gleitenden Durchschnitt ist ein durchschnittlicher Preis für eine Sicherheit mit einem bestimmten Zeitraum. Nehmen wir den sehr populären 50-Tage gleitenden Durchschnitt als Beispiel. Ein gleitender 50-Tage-Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse für die letzten 50 Tage der Sicherheit gezählt und addiert werden. Das Ergebnis aus der Additionskalkulation wird dann durch die Anzahl der Perioden geteilt, in diesem Fall 50. Um weiterhin den gleitenden Durchschnitt auf einer täglichen Basis zu berechnen, ersetzen Sie die älteste Zahl mit dem letzten Schlusskurs und machen die gleiche Mathematik. Unabhängig davon, wie lange oder kurz eines gleitenden Durchschnitts sind Sie auf der Hand, sind die grundlegenden Berechnungen gleich geblieben. Die Änderung erfolgt in der Anzahl der Schlusskurse, die Sie verwenden. So ist z. B. ein 200-Tage-Gleitender Durchschnitt der Schlusskurs für 200 Tage, zusammengefasst und dann durch 200 geteilt. Sie sehen alle Arten von gleitenden Durchschnitten, von zweitägigen gleitenden Durchschnitten bis zu 250-Tage-gleitenden Durchschnittswerten. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Sie eine bestimmte Anzahl von Schlusskursen haben müssen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wenn eine Sicherheit nagelneu oder nur einen Monat alt ist, können Sie einen gleitenden Durchschnitt von 50 Tagen nicht durchführen, da Sie nicht über eine ausreichende Anzahl von Datenpunkten verfügen. Auch ist es wichtig zu beachten, dass weve gewählt, um die Schlusskurse in den Berechnungen verwenden, aber gleitende Durchschnittswerte können mit monatlichen Preisen, Wochenpreise, Eröffnungskurse oder sogar Intraday-Preise berechnet werden. Abbildung 1: Ein einfacher gleitender Durchschnitt in Google Inc. Abbildung 1 ist ein Beispiel für einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf einem Aktienchart von Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Die blaue Linie repräsentiert einen gleitenden 50-Tage-Durchschnitt. Im obigen Beispiel sehen Sie, dass sich der Trend seit Ende 2007 verringert hat. Der Preis für Google-Aktien fiel im Januar 2008 unter den 50-Tage-Gleitenden Durchschnitt und ging weiter nach unten. Wenn der Kurs unter einem gleitenden Durchschnitt liegt, kann er als einfaches Handelssignal verwendet werden. Ein Umzug unter dem gleitenden Durchschnitt (wie oben gezeigt) deutet darauf hin, dass die Bären die Preisaktion kontrollieren und dass sich der Vermögenswert voraussichtlich weiter senken wird. Umgekehrt, ein Kreuz über einem gleitenden Durchschnitt deutet darauf hin, dass die Bullen in der Kontrolle sind und dass der Preis kann immer bereit, einen Schritt höher zu machen. (Lesen Sie mehr in Track-Aktienkurse mit Trendlinien.) Andere Wege zu bewegen Gleitende Durchschnitte Gleitende Durchschnitte werden von vielen Händlern verwendet, um nicht nur einen aktuellen Trend, sondern auch als Ein-und Ausfahrt-Strategie zu identifizieren. Eine der einfachsten Strategien beruht auf der Kreuzung von zwei oder mehr bewegten Durchschnitten. Das Grundsignal wird gegeben, wenn der kurzfristige Mittelwert über oder unter dem längerfristigen gleitenden Durchschnitt liegt. Zwei oder mehr bewegte Durchschnitte erlauben Ihnen, einen längerfristigen Trend zu sehen, verglichen mit einem kürzeren bewegten Durchschnitt, das es auch eine einfache Methode ist, zu bestimmen, ob der Trend an Stärke gewinnt, oder wenn er im Begriff ist, umzukehren. Abbildung 2: Ein langfristiger und kürzerer bewegter Durchschnitt in Google Inc. Abbildung 2 verwendet zwei gleitende Mittelwerte, eine langfristige (50-tägige, die von der MACD gezeigt wird Blaue Linie) und der andere kürzere Term (15-Tage, dargestellt durch die rote Linie). Dies ist das gleiche Google-Diagramm in Abbildung 1 gezeigt, aber mit dem Zusatz der beiden gleitenden Mittelwerte, um den Unterschied zwischen den beiden Längen zu veranschaulichen. Sie bemerken, dass die 50-Tage gleitenden Durchschnitt ist langsamer, um Preisänderungen anzupassen. Weil es mehr Datenpunkte in seiner Berechnung verwendet. Auf der anderen Seite reagiert der 15-tägige gleitende Durchschnitt schnell auf Preisveränderungen, da jeder Wert aufgrund des relativ kurzen Zeithorizonts eine größere Gewichtung bei der Berechnung aufweist. In diesem Fall würden Sie, indem Sie eine Kreuzstrategie verwenden, den 15-Tage-Durchschnitt sehen, um den 50-tägigen gleitenden Durchschnitt als Einstieg für eine kurze Position zu überqueren. Abbildung 3: Ein Dreimonatiges Das Obenstehende ist ein Drei-Monats-Diagramm von United States Oil (AMEX: USO) mit zwei einfachen gleitenden Durchschnitten. Die rote Linie ist der kürzere, 15 Tage gleitende Durchschnitt, während die blaue Linie den längeren, 50-tägigen gleitenden Durchschnitt darstellt. Die meisten Händler werden das Kreuz des kurzfristigen gleitenden Durchschnitts über dem längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, um eine Long-Position einzuleiten und den Beginn eines zinsbullischen Trends zu identifizieren. (Erfahren Sie mehr über die Anwendung dieser Strategie im Handel The MACD Divergence.) Unterstützung wird festgestellt, wenn ein Preis nach unten tendiert. Es gibt einen Punkt, an dem der Verkauf Druck nachlässt und Käufer sind bereit, in Schritt. Mit anderen Worten, eine Etage etabliert ist. Widerstand tritt auf, wenn ein Preis aufwärts tendiert. Es kommt ein Punkt, wenn die Kaufkraft abnimmt und die Verkäufer treten. Das würde eine Obergrenze schaffen. (Weitere Erläuterungen hierzu finden Sie unter Support amp Resistance Basics.) In beiden Fällen kann ein gleitender Durchschnitt in der Lage sein, einen frühen Unterstützungs - oder Widerstandswert zu signalisieren. Wenn zum Beispiel eine Sicherheit in einem etablierten Aufwärtstrend sinkt, dann wäre es nicht überraschend, wenn die Aktie bei einem langfristigen, 200-tägigen gleitenden Durchschnitt gefunden wird. Auf der anderen Seite, wenn der Preis niedriger ist, werden viele Händler für die Aktie beobachten, um den Widerstand von großen gleitenden Durchschnitten (50-Tage, 100-Tage, 200-Tage-SMAs) abzustoßen. (Für mehr über die Unterstützung und Widerstand, um Trends zu identifizieren, lesen Sie Trend-Spotting mit der AccumulationDistribution Linie.) Fazit Moving Averages sind leistungsfähige Werkzeuge. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist einfach zu berechnen, was es erlaubt, ziemlich schnell und einfach eingesetzt zu werden. Eine bewegte Durchschnitte größte Stärke ist seine Fähigkeit, einem Händler zu helfen, einen gegenwärtigen Trend zu identifizieren oder eine mögliche Trendumkehr zu lokalisieren. Bewegungsdurchschnitte können auch ein Maß an Unterstützung oder Widerstand für die Sicherheit identifizieren oder als ein einfaches Eingangs - oder Ausgangssignal wirken. Wie Sie sich entscheiden, gleitende Durchschnitte zu verwenden, ist völlig bis zu Ihnen. Ich möchte Berechnung für Aktienkurs gleitenden Durchschnitt entwickeln. Aber viel komplexe Berechnung wurden später geplant. Mein erster Schritt zu wissen, wie man Moving Average effizient zu berechnen. Ich muss wissen, wie die Input-und Return-Ausgang effizient zu nehmen. Als Eingabe Datum und Preis. Ausgegebenes Datum, Preis und gleitender Durchschnitt. Wenn ich 500 Datensätze haben und ich möchte gleitende Durchschnitt für 5 Tage zu berechnen, was ist der effient Weg anstatt hin und her im Array von Datum und Preis wieder bitte sugest, was ist der beste Weg, um Eingang (ArrayList, Tabelle, Array Etc) und Ausgang zurück. Anmerkung: Der heutige MA von 5 Tagen wird der Durchschnitt der letzten 5 Tage einschließlich heute Preis sein. Gestern ist MA durchschnittlich der letzten 5 Tage von gestern. Ich möchte die Tage halten, um flexibel zu sein anstatt 5 könnte es 9, 14, 20 etc. sein. Wenn Sie einfache Berechnung ohne Ihre Bemühung benötigen, als Sie TA-Lib verwenden können. Aber wenn Sie wollen, dass Ihre Berechnung effizienter ist als TA-Lib, dann können Sie Ihre eigene technische Indikator. TA-Lib ist groß, aber Problem ist, dass diese Bibliothek nur statische Methoden haben. Das bedeutet, wenn Sie SMA-Array-Werte auf Basis von 500 Preisleisten berechnen müssen, dann werden Sie das gesamte Array von Balken senden und es wird Array von SMA-Werten zurückgeben. Aber wenn Sie neue 501-st-Wert erhalten, dann sollten Sie wieder das gesamte Array und TA-Lib wieder berechnen und zurückgeben SMA-Array von Werten. Stellen Sie sich jetzt vor, Sie brauchen einen solchen Indikator für den realen Preis, und für jede Preisänderung benötigen Sie einen neuen Indikatorwert. Wenn Sie einen Indikator nicht ein großes Problem haben, aber wenn Sie Hunderte Indikatoren arbeiten, könnte es ein Leistungsproblem sein. Ich war in einer solchen Situation und beginnen die Entwicklung von Echtzeit-Indikatoren, die effizient sind und zusätzliche Berechnungen für neue Preisleiste oder für geänderte Preisleiste nur. Leider habe ich nie benötigt SMA-Indikator für meine Handelssysteme, aber ich habe solche für EMA, WMA, AD, und andere. Ein solcher Indikator AD ist in meinem Blog veröffentlicht und Sie können von dort sehen, was ist die grundlegende Struktur meiner Echtzeit-Indikator-Klasse. Ich hoffe, Sie benötigen kleine Änderungen, um SMA-Indikator zu implementieren, denn ist einer der einfachsten. Die Logik ist einfach. Zur Berechnung von SMA benötigen Sie nur die letzten Preiswerte. So Klasse Instanz haben Sammlung von Preisen, die Speicherung halten nur letzte n Anzahl der Preise als SMA definiert ist (in Ihrem Fall 5). Also, wenn Sie neue Bar haben, werden Sie älteste entfernen und neue hinzufügen und erstellen Berechnung. Donnerstag, 10. April 2008 16:04 Alle Antworten Es gibt eine Bibliothek namens TA-Lib, die alles für Sie erledigt und es ist Open Source. Es hat etwa 50 Indikatoren denke ich. Weve verwendet es in der Produktionsumgebung, und es ist sehr effizient und realible. Sie können es in C, Java, C, etc. verwenden. Wenn Sie einfache Berechnung ohne Ihren Aufwand benötigen, als Sie TA-Lib verwenden können. Aber wenn Sie wollen, dass Ihre Berechnung effizienter ist als TA-Lib, dann können Sie Ihre eigene technische Indikator. TA-Lib ist groß, aber Problem ist, dass diese Bibliothek nur statische Methoden haben. Das bedeutet, wenn Sie SMA-Array-Werte auf Basis von 500 Preisleisten berechnen müssen, dann werden Sie das gesamte Array von Balken senden und es wird Array von SMA-Werten zurückgeben. Aber wenn Sie neue 501-st-Wert erhalten, dann sollten Sie wieder das gesamte Array und TA-Lib wieder berechnen und zurückgeben SMA-Array von Werten. Stellen Sie sich jetzt vor, Sie brauchen einen solchen Indikator für den realen Preis, und für jede Preisänderung benötigen Sie einen neuen Indikatorwert. Wenn Sie einen Indikator nicht ein großes Problem haben, aber wenn Sie Hunderte Indikatoren arbeiten, könnte es ein Leistungsproblem sein. Ich war in einer solchen Situation und beginnen die Entwicklung von Echtzeit-Indikatoren, die effizient sind und zusätzliche Berechnungen für neue Preisleiste oder für geänderte Preisleiste nur. Leider habe ich nie benötigt SMA-Indikator für meine Handelssysteme, aber ich habe solche für EMA, WMA, AD, und andere. Ein solcher Indikator AD ist in meinem Blog veröffentlicht und Sie können von dort sehen, was ist die grundlegende Struktur meiner Echtzeit-Indikator-Klasse. Ich hoffe, Sie benötigen kleine Änderungen, um SMA-Indikator zu implementieren, denn ist einer der einfachsten. Die Logik ist einfach. Zur Berechnung von SMA benötigen Sie nur die letzten Preiswerte. So Klasse Instanz haben Sammlung von Preisen, die Speicherung halten nur letzte n Anzahl der Preise als SMA definiert ist (in Ihrem Fall 5). Also, wenn Sie neue Bar haben, werden Sie älteste entfernen und neue hinzufügen und erstellen Berechnung. Ich würde den gleitenden Durchschnitt in der Datenbank über eine gespeicherte Prozedur oder in einem Cube berechnen. Haben Sie sich Analysis Services angesehen, hat es die Möglichkeit, gleitende Durchschnitte zu berechnen. Donnerstag, 10. April 2008 16:05 Ja. TA-LIB ist gut, aber vielleicht nicht geeignet für mich. Wenn ich neuen Wert oder aktualisierten Wert für die Geschichte der Datensätze Ich werde die Berechnung in einer separaten Funktion nur für das neue Angebot und speichern Sie es in der Datenbank. Ich plane, das Zitat jede Stunde zu aktualisieren. Ich muss etwa 25 bis 30 technische Indikatoren für 2200 Aktien machen. Die Ausführungszeit eines TA-Lib-Aufrufs auf einem Array von 10000 Elementen beträgt etwa 15 Millisekunden (auf einem Intel Core Duo 2,13 Ghz). Dies ist der Durchschnitt aller Funktionen. Unter den schnellsten, nimmt SMA weniger als 2,5 Millisekunden. Der langsamste HTTRENDMODE benötigt 450 Millisekunden. Mit weniger Elementen ist es schneller. SMA benötigt ca. 0,22 Millisekunden für 1000 Eingangselemente. Die Geschwindigkeitsverstärkung ist fast linear (der Aufwand für die Ausführung des Funktionsaufrufs ist vernachlässigbar). Im Rahmen Ihrer Bewerbung ist TA-Lib höchstwahrscheinlich Ihr Engpass für die Geschwindigkeitsleistung. Auch ich in der Regel nicht empfehlen, solche quotlast nquot Lösung. Lesen Sie unten für Details. Zuerst eine Korrektur zur Boban. s-Anweisung Alle Funktionen in TA-Lib können auch einen einzigen letzten Wert berechnen, indem sie ein Minimum an Quell-nquot-Elementen verwenden. Sie können ein Array der Größe 10000 haben, die Daten nur für die ersten 500 Elemente initialisieren, ein Element hinzufügen und TA-Lib aufrufen, um die SMA nur für das neue Element zu berechnen. TA-Lib schaut nicht mehr als nötig (wenn SMA von 5, dann wird TA-Lib ein einzelnes SMA mit den letzten 5 Werten berechnen). Dies wird mit dem Parameter startIdx und endIdx ermöglicht. Sie können einen zu berechnenden Bereich oder einen einzelnen Wert angeben. In diesem Szenario würden Sie startIdx endIdx 500 machen, um das 501st-Element zu berechnen. Warum ist solch eine Quell-nquot-Lösung für einige gefährlich? Unabhängig von der Auswahl der Boban. s-Lösung oder TA-Lib bedenkt man, dass die Verwendung einer kleinen endlichen Anzahl von vergangenen Daten nicht gut funktioniert mit den meisten TA-Funktionen. Mit SMA, ist es offensichtlich, dass Sie nur n Element benötigen, um einen Durchschnitt über n Element zu berechnen. Es ist nicht so einfach mit EMA (und vielen anderen TA-Funktionen). Der Algo hängt oft vom vorherigen Wert ab, um den neuen Wert zu berechnen. Die Funktion ist rekursiv. Das bedeutet, dass alle vergangenen Werte einen Einfluss auf zukünftige Werte haben. Wenn Sie sich entscheiden, Ihr algo zu verwenden, um nur eine kleine Menge von Vergangenheit n Wert verwenden, erhalten Sie nicht das gleiche Ergebnis wie jemand, der über eine große Anzahl von vergangenen Werten berechnet. Die Lösung ist ein Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Präzision. Ich habe dies oft im Zusammenhang mit TA-Lib diskutiert (ich nenne sie den quotquartierbaren periodquot in der Dokumentation und dem Forum). Um es einfach zu halten, meine allgemeine Empfehlung ist, wenn Sie nicht den Unterschied zwischen einem Algo mit einer endlichen Impulsantwort (FIR) aus einem Algo mit einer unendlichen Impulsantwort (IIR) machen können, sind Sie sicherer zu berechnen, über alle Daten, die Sie haben verfügbar. TA-Lib spezifizieren im Code, welche seiner Funktionen eine instabile Periode (IIR) haben. Bearbeitet von mfortier Freitag, 15. August 2008 04:25 Richtig english sentence Freitag, 15. August 2008 04:20