Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir konnten den Mittelwert in der Mitte des Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Termen mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Average - MA BREAKING DOWN Gleitender Durchschnitt - MA Als SMA-Beispiel gilt eine Sicherheit mit folgenden Schlusskursen 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 die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausrechnen. 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 des 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. Abwärts-Momentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA-Kreuz unter einer längerfristigen MA. Moving Average Forecasting Einführung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine über (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt, in dem sie die following. Moving Durchschnitt gefallen sollte: Was sind sie Zu den beliebtesten technischen Indikatoren sind gleitende Durchschnitte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Händler zu ermöglichen, bei geglätteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. 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 resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn für den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. 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 darauf werfen, wie sich 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 wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. 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 Unterzeichnung bis zu Investopedia Insights - News to Use. Moving Durchschnittliche Periode Moving Average Period Bedeutung Die Länge einer gleitenden durchschnittlichen Periode oder einfach gleitende durchschnittliche Periode . Bedeutet, wie viele Balken für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden. Wenn Sie eine gleitende durchschnittliche Periodenlänge auswählen, entscheiden Sie, wie weit zurück zu dem Verlauf, den Sie aussehen möchten. Zum Beispiel wird ein einfacher gleitender Durchschnitt mit einer Periode von 10 berechnet, indem die Schlusskurse der letzten 10 Balken addiert und die Summe durch 10 dividiert wird. Das Ergebnis, der Wert des gleitenden Durchschnitts. Repräsentiert den durchschnittlichen Schlusskurs der letzten 10 Bar. Wenn Ihr Zeitrahmen 5 Minuten beträgt, repräsentiert dieser gleitende Durchschnitt den Durchschnittspreis in den letzten 50 Minuten. Wenn Sie Tageskarten verwenden, ist dies der durchschnittliche Schlusskurs der letzten 10 Tage (2 Wochen). Periodenlänge ist der wichtigste Moving Average-Parameter Es gibt drei grundlegende Parameter, die Sie mit gleitenden Durchschnittswerten festlegen können. Neben der Periodenlänge sind die beiden anderen: der Preis, der für die Berechnung verwendet wird (zB Schließen oder Mittelwert von Hoch und Tief), die Art des gleitenden Durchschnitts (zB einfach oder exponentiell) Von diesen drei Parametern wird die Länge der gleitenden Durchschnittsperiode In den meisten Fällen die wichtigsten. Wenn Sie neue bewegliche Durchschnitte haben, versuchen Sie, zwei einfache gleitende Durchschnitte auf Ihrem Diagramm zu setzen (nicht wichtig, welche Sicherheit es ist). Setzen Sie den Zeitraum von einem gleitenden Durchschnitt auf 10 und die Periode des anderen gleitenden Durchschnitt auf 200. Der Unterschied ist riesig. Moving Averages Lag hinter dem Preis Ein kurzer Zeitraum gleitenden Durchschnitt (z. B. 10) wird den Preis verfolgen fast die ganze Zeit. Im Gegensatz dazu wird ein langsamer gleitender Durchschnitt (z. B. 200) oft weit von dem Preis abweichen und für längere Zeit fernbleiben. Sie werden feststellen, dass der lange gleitende Durchschnitt hinter dem Preis zurückgeht, den es immer in die gleiche Richtung wie der Preis geht, aber ein bisschen mehr Zeit braucht, um sich zu bewegen. In der Tat sind alle gleitenden Durchschnitte hinter dem Preis zurück. Je länger die Periodenlänge, desto größer die Verzögerung. Best Moving Durchschnittliche Periode So ist es besser, kurze bewegte Durchschnitte zu verwenden, weil sie schneller sind oder gibt es irgendwelche Vorteile der Verwendung von langen Zeitraum gleitende Durchschnitte Wie gibt es keine 8220right8221 Weise, viele Dinge in Finanzen und Handel zu tun, gibt es auch keine 8220right8221 bewegen Durchschnittliche Periode. Vorteile der schnelleren gleitenden Durchschnitte Die meisten Leute, die Handel mögen, werden natürlich zu den Werkzeugen angezogen, die scheinen, schneller zu arbeiten und mehr Tätigkeit zu zeigen. Das ist der Grund, warum wir neigen dazu, mit wahnsinnig kurzen Zeitrahmen für Daytrading spielen (haben Sie bereits versucht, eine 10 Sekunden oder 10 Tick Bar Periode auf dem SampP500 Sehr spannend, aber ganz nutzlos, zumindest in meinem Fall.) Mit gleitenden Durchschnitt Periodenauswahl ist es ähnlich Mit Stabperioden. Vor allem, wenn Sie ein kurzfristiger Händler sind. Fühlen Sie sich wahrscheinlich den Drang, dass Sie so schnell wie möglich reagieren müssen, um vor den Märkten zu bleiben. Sie wollen wahrscheinlich alle neuen Trend in seinem Anfang zu fangen. Nachteile der schnelleren Mittelwerte Das Problem mit sehr schnell ist, dass Sie auch oft falsch sein. Je schneller Sie sich entscheiden über die Eingabe eines potenziellen Handels. Desto weniger Zeit haben Sie für die Entscheidung, und die weniger Informationen, die Sie zur Zeit haben, es zu machen. Wenn der Trend erweist sich als ein guter, werden Sie wahrscheinlich mehr Geld verdienen, wenn Sie bald eintreten. Aber auf Preisbewegungen, die zuerst aussehen wie etwas Großes passieren wird, während ein Moment später die Bewegung verblasst, ein wenig länger warten mit Ihrer Entscheidung könnte Sie von der Eingabe eines verlierenden Handel gespeichert haben. Lange oder kurze Periode8230 Das ist die Frage. Das Beste, was Sie tun können, ist, im Voraus zu entscheiden, wenn Sie die schnell-aber-oft-falschen Händler oder die gründliche-Analysten-who-misses-einige-gute-Trades werden wollen. Es gibt einen Trade-off und es gibt keine Möglichkeit, um es können Sie der gute Teil von beiden (und wenn Sie versuchen, beides zu sein, sind Sie eher am Ende als der schlechte Teil beider). Ein Ansatz ist nicht standardmäßig besser als der andere. Ein guter Weg, um es zu betrachten ist: Wie oft pro Tag (Monat, Jahr hängt von Ihrem Zeithorizont) möchte ich eine sinnvolle Informationen aus dem gleitenden Durchschnitt. Oder in anderen Worten, wie oft möchte ich ein Trading-Signal zu bekommen, wie die beste gleitende durchschnittliche Periode für mich wählen Im Idealfall werden Sie Forschung Ihre market8217s Geschichte und finden Sie heraus, den üblichen Rhythmus des Marktes und die typische Länge der Trends und Auf dem Markt. Zum Beispiel sind Sie Daytrading der SampP500 Futures und durch das Studium der Vergangenheit (Blick auf die Charts der Intraday-Preisentwicklung in den vergangenen Tagen) Sie schließen, dass ein typischer Intraday-Trend auf dem SampP500 dauert etwa 25 Minuten. So entscheiden Sie, dass Sie 25 Minuten Geschichte für die Berechnung der gleitenden Durchschnitt auf jeder Bar verwenden möchten. Trennen Sie einfach 25 durch die Länge jedes Stabes (den Zeitrahmen, den Sie auf Ihrem Diagramm anzeigen) und Sie erhalten die Anzahl der Stäbe, die Sie für die Berechnung der gleitenden Durchschnitte verwenden werden (die gleitende durchschnittliche Periode). Beispiele: Sie arbeiten mit 5 Minuten Balken, die Sie den Zeitraum Ihres gleitenden Durchschnitts bei 5 bar einstellen. Sie arbeiten mit 1 Minute-Balken, die Sie die Periode Ihres gleitenden Durchschnitts bei 25 bar einstellen. Sie arbeiten mit 3 Minuten Balken, die Sie die Periode des gleitenden Durchschnitts bei 8 bar einstellen. Ich weiß, dass 3 mal 8 ist 24, aber dieser Unterschied spielt hier eigentlich keine Rolle. In der Realität und vor allem auf einem Markt wie SampP500 ändert sich die ideale gleitende durchschnittliche Periodenlänge oder der Rhythmus des Marktes von Tag zu Tag und sogar von Stunde zu Stunde. Im Idealfall werden Sie immer die ideale Länge des gleitenden Durchschnitts verwenden und Sie werden immer nur gut fangen jeden Trend und bleiben weg von jeder Falle, wie Ihr Wunder gleitenden Durchschnitt würde Ihnen zeigen. Das Problem ist, dass man nie im Voraus wissen, was der Rhythmus des Marktes sein wird. Wenn wir die Zukunft sehen könnten, wäre der Handel so einfach. Wählen Sie eine Periode und lassen Sie es zeigen, wenn It8217s Gut Also das Beste, was Sie tun können, wenn Sie gleitende Durchschnitte verwenden möchten, ist eine Zeit, die oft funktioniert. Da es keine Periode gibt, die immer funktionieren würde. Darüber hinaus, was für eine Person arbeitet, kann nicht für andere arbeiten. So schlage ich Ihnen jetzt don8217t Start googeln für die beste gleitende durchschnittliche Periode, wie dies zu tun wird eine Verschwendung von Zeit sein. Setzen Sie auf einige Länge. Verwenden Sie es für einige Zeit, und Sie werden bald von selbst wissen, wenn diese Zeit ist zu langsam, zu schnell, oder eine gute für Sie. Eine letzte Anmerkung: die 25-Minuten-Periode auf SampP500 war nur ein Beispiel (erste Nummer, die mir in den Sinn kam beim Schreiben). Es kann oder auch nicht für Sie geeignet sein. Indem Sie auf dieser Website verbleiben und / oder den Inhalt von Macroption verwenden, bestätigen Sie, dass Sie die Nutzungsbedingungen-Vereinbarung gelesen haben und damit einverstanden sind, als ob Sie sie signiert haben. Das Abkommen enthält auch Datenschutzrichtlinien und Cookies. Wenn Sie mit irgendeinem Teil dieser Vereinbarung nicht einverstanden sind, verlassen Sie bitte die Website und beenden Sie die Verwendung von Macroption-Inhalten. 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