Weighted Moving Average vs Exponential Moving Average von Trader am 3. März 2014 Let8217s analysieren diese beiden folgenden Arten von gleitenden Durchschnitten: Gewichtet Moving Average vs Exponential Moving Average (auch als WMA und EMA bekannt). Diese beiden Moving Averages wurden erstellt, um eine Beschränkung des Simple Moving Average zu lösen: alle Werte des Simple Moving Average haben die gleiche 8220weight8221 für die Berechnung des Durchschnitts selbst. Während im gewichteten gleitenden Durchschnitt und im exponentiellen gleitenden Durchschnitt die jedem Wert zugewiesene 8220weight8221: für die aktuellsten Werte, die berücksichtigt werden, größer ist, während sie für die ältesten Werte niedriger ist. Diese beiden gleitenden Durchschnitte werden als einfacher gleitender Durchschnitt über einen Zeitraum berechnet, den Sie wählen (es kann ein Zeitraum von 5 Tagen oder 10, 15, 20, 50, 100, usw. 8230 sein), und sie folgen der Bewegung der Preise mit einem Bit 8220 von delay8221. Diese gleitenden Mittelwerte helfen, die Bewegungen der Preise zu glätten und die 8220noise8221 (alle Schwankungen der Preise, die falsche Signale erzeugen) herauszufiltern. Darüber hinaus sollten Sie sich erinnern, dass, je länger die Periode des Moving Average ist, desto mehr wird auf die Bewegungen der Preise verzögert werden, je länger die Periode des Moving Average ist, desto falscher werden Signale vermieden werden. Wegen der besonderen Berechnungen, mit denen diese Durchschnittswerte erzeugt werden, liegt der gewichtete oder exponentielle gleitende Durchschnitt, wenn wir den einfachen gleitenden Durchschnitt und einen dieser Durchschnittswerte in demselben Diagramm setzen, immer über dem einfachen gleitenden Durchschnitt während eines Aufwärtstrends, während während eines Abwärtstrend liegt der gewichtete oder exponentielle gleitende Durchschnitt immer unter dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Gewichteter gleitender Durchschnitt Bei Verwendung dieser Art von gleitendem Durchschnitt haben die jüngsten Werte der berücksichtigten Preise einen größeren Wert von 8220 Gewicht8221 als die ältesten Werte. Es funktioniert genauso wie ein einfacher gleitender Durchschnitt. So wird der gewichtete gleitende Durchschnitt während eines Aufwärtstrends als Unterstützung für die Bewegungen der Preise dienen, während während eines Abwärtstrends, als ein Widerstand für die Bewegungen der Preise fungieren wird. Darüber hinaus sollten Sie beachten, wenn die Preise über den gewichteten gleitenden Durchschnitt. Wenn die Preise unterhalb (Gehen Sie von oben nach unten) den gewichteten gleitenden Durchschnitt, es8217s ein Signal des Rückgangs der Preise. Wenn die Preise über den gewogenen gleitenden Durchschnitt brechen (von unten nach oben), ist es ein Signal des Anstiegs der Preise. Der schwierige Teil der Anwendung des Moving Average ist dieser: um zu erkennen, an welchem Punkt die Kurse den Moving Average überschreiten und ob dieser Punkt für die Kursbewegung wichtig ist oder nicht. (Aus diesem Grund empfiehlt es sich, weitere Oszillator-Indikatoren, Candlestick Patterns von Patterns aus der Technischen Analyse zu verwenden, um eine weitere Bestätigung der Signale zu erhalten, die aus dem gleitenden Durchschnitt erhalten werden). Exponentieller gleitender Durchschnitt Bei dieser Art von gleitendem Durchschnitt haben die zuletzt berücksichtigten Preise einen größeren 8220Gewicht8221 als die ältesten Werte. Die exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) verwendet eine komplexere Berechnung, dank der es scheint genauer zu sein als die anderen Moving Averages (Aber das bedeutet nicht, dass die 8220best8221 gleitenden Durchschnitt zu verwenden, sollten Sie alle Moving Averages mit verschiedenen Perioden zu versuchen , Um das zu finden, das besser für Sie zu funktionieren scheint). Es funktioniert genauso wie ein einfacher gleitender Durchschnitt. So wird der exponentielle gleitende Durchschnitt während eines Aufwärtstrends als Unterstützung für die Bewegungen der Preise dienen, während während eines Abwärtstrends, als ein Widerstand für die Bewegungen der Preise fungieren wird. Darüber hinaus sollten Sie beachten, wenn die Preise über die Exponential Moving Average. Wenn die Preise unterhalb (gehen Sie von oben nach unten) der Exponential Moving Average, it8217s ein Signal der Rückgang der Preise. Wenn die Preise über oben (gehen von unten nach oben) den exponentiellen gleitenden Durchschnitt überschreiten, ist es ein Signal des Anstiegs der Preise. Der schwierige Teil der Anwendung des Moving Average ist dieser: um zu erkennen, an welchem Punkt die Kurse den Moving Average überschreiten und ob dieser Punkt für die Kursbewegung wichtig ist oder nicht. (Aus diesem Grund empfiehlt es sich, weitere Oszillator-Indikatoren, Candlestick Patterns von Patterns aus der Technischen Analyse zu verwenden, um eine weitere Bestätigung der Signale zu erhalten, die aus dem gleitenden Durchschnitt erhalten werden). Der Trading Online Guide, Strategie, um mit Binär-Option und Forex Trading online zu verdienen. Sie können auch mögen: Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1.
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