Moving Average Doc

Moving Average Indicator Die gleitenden Mittelwerte liefern ein objektives Maß für die Trendrichtung, indem die Preisdaten geglättet werden. In der Regel berechnet mit Schlusskursen, kann der gleitende Durchschnitt auch mit Median verwendet werden. typisch. Gewichteten Abschluss. Und hohe, niedrige oder offene Preise sowie andere Indikatoren. Kürzere bewegliche Durchschnitte sind empfindlicher und identifizieren neue Trends früher, geben aber auch mehr falsche Alarme. Längere bewegte Durchschnitte sind zuverlässiger, aber weniger reagierend, nur Abholung der großen Trends. Verwenden Sie einen gleitenden Durchschnitt, der die Hälfte der Länge des Zyklus, den Sie verfolgen. Wenn die Peak-to-Peak-Zykluslänge ungefähr 30 Tage beträgt, dann ist ein 15 Tage gleitender Durchschnitt geeignet. Wenn 20 Tage, dann ein 10 Tage gleitender Durchschnitt geeignet ist. Einige Händler werden jedoch 14 und 9 Tage gleitende Durchschnitte für die oben genannten Zyklen in der Hoffnung der Erzeugung von Signalen etwas vor dem Markt verwenden. Andere favorisieren die Fibonacci-Zahlen von 5, 8, 13 und 21. 100 bis 200 Tage (20 bis 40 Wochen) gleitende Durchschnittswerte sind für längere Zyklen 20 bis 65 Tage (4 bis 13 Wochen) gleitende Mittelwerte sind für Zwischenzyklen und 5 beliebt Bis 20 Tage für kurze Zyklen. Das einfachste gleitende Mittelsystem erzeugt Signale, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überquert: Gehen Sie lange, wenn der Kurs über dem gleitenden Durchschnitt von unten über den Kurs geht. Gehen Sie kurz, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt von oben geht. Das System ist anfällig für whipsaws in ranging-Märkte, mit Preis-Kreuzung hin und her über den gleitenden Durchschnitt, wodurch eine große Anzahl von falschen Signalen. Aus diesem Grund verwenden gleitende Durchschnittssysteme normalerweise Filter zur Verringerung von Peitschenhieben. Komplexere Systeme verwenden mehr als einen gleitenden Durchschnitt. Zwei Moving Averages verwendet einen schnelleren gleitenden Durchschnitt als Ersatz für Schlusskurs. Drei Moving Averages beschäftigen einen dritten gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, wann der Preis reicht. Multiple Moving Averages verwenden eine Serie von sechs schnell bewegten Durchschnitten und sechs langsam bewegten Durchschnitten, um einander zu bestätigen. Displaced Moving Averages sind nützlich für Trendfolgen, wodurch die Anzahl der Whipsaws reduziert wird. Keltner-Kanäle verwenden Banden, die in einem Vielfachen des durchschnittlichen wahren Bereichs gezeichnet sind, um gleitende Durchschnittsübergänge zu filtern. Die populäre MACD (Moving Average Convergence Divergence) - Anzeige ist eine Variation der beiden Moving Average System, aufgetragen als ein Oszillator, der den langsamen gleitenden Durchschnitt von dem schnell bewegten Durchschnitt subtrahiert. Es gibt mehrere verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, jeweils mit ihren eigenen Besonderheiten. Einfache gleitende Mittelwerte sind am einfachsten zu konstruieren, aber auch am anfälligsten für Verzerrungen. Gewichtete gleitende Durchschnitte sind schwer zu konstruieren, aber zuverlässig. Exponentielle gleitende Durchschnitte erreichen die Vorteile der Gewichtung kombiniert mit der Leichtigkeit der Konstruktion. Wilder bewegte Durchschnitte werden hauptsächlich in Indikatoren verwendet, die von J. Welles Wilder entwickelt wurden. Im Wesentlichen die gleiche Formel wie exponentielle gleitende Durchschnitte, verwenden sie unterschiedliche Gewichtungen mdash, für die Benutzer zu berücksichtigen müssen. Indikatorbedienfeld zeigt, wie Sie Bewegungsdurchschnitte einrichten. Die Standardeinstellung ist ein 21-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt. Moving Averages Double Exponential Moving Average Nachfolgend ist die Formel zur Berechnung des Double Exponential Moving Average (DEMA) in jeder Diagrammleiste aufgeführt. Wenn (X1, X2.) Eine Zeitreihe (in Diagrammbalken) von Eingabedaten ist. Dann wird der DEMA-Wert bei bar (t) durch die beiden exponentiellen Bewegungsdurchschnitte (Et) und (Et) bestimmt. (C) eine Konstante zwischen (0) und (1) ist. Es ist gegeben durch (cfrac), wobei (L) die Länge genannt wird. Die DEMA zur Zeit (t) ist wie folgt gegeben. Moving Average Crossover Diese Studie akzeptiert als Eingabe zwei Moving Average Typen. Für jeden Typ akzeptiert er auch als Eingaben einen Eingabetyp und eine Länge. Immer wenn Moving Average 1 kreuzt Moving Average 2. Die Studie zeigt dies mit einem Pfeil nach oben. Wenn Moving Average 2 über Moving Average 1 kreuzt. Die Studie zeigt dies mit einem Abwärtspfeil an. Moving Average Difference Berechnet die Differenz zwischen zwei einfachen gleitenden Durchschnitten. Die gleitenden Mittelwerte sind von den Mittelpunkten eines Balkens ((High Low) / 2). Formel: Gleitender Durchschnitt 2 - Gleitender Durchschnitt 1. Steigende Werte sind eine andere Farbe als fallende Werte gezeichnet. Moving Average Envelope Die Moving Average Envelope-Studie zeichnet ein oberes und unteres Band oder einen Umschlag über und unter dem gleitenden Durchschnitt. Jeder der Banden ist der angegebene feste Wert aus dem gleitenden Durchschnitt oder dem angegebenen Prozentsatz aus dem gleitenden Durchschnitt. Eingabedaten Prozentsatz oder Festwert. Wählen Sie entweder Prozent oder Festwert aus. Im Fall von Prozentsatz. Stellen Sie den Prozentsatz mit dem Prozentsatz ein. Bei Festwert. Setzen Sie den Festwert mit dem Fixed Value Input. Prozentsatz. Wenn Prozentsatz oder fester Wert auf Prozent gesetzt ist. Geben Sie den Prozentsatz mit diesem Eingang ein, um den gleitenden Durchschnitt mit zu multiplizieren. Dieses Ergebnis wird addiert und zu / von dem gleitenden Durchschnitt subtrahiert. 0,01 1. Festwert. Wenn Prozentsatz oder Festwert auf Festwert festgelegt ist. Geben Sie den festen Wert mit diesem Eingang ein, um diesen festen Wert zum / vom gleitenden Durchschnitt hinzuzufügen und zu subtrahieren. Moving Average Typ Moving Durchschnittliche Länge Moving Average - Adaptive Diese Studie berechnet die Perry Kaufman adaptive gleitenden Durchschnitt. Referenz: Stocks amp Rohstoffe V13: 6: (267): Seitenleiste: Adaptive Moving Average. Länge Schnelle Glättung Konstante. Derzeit liegen keine Informationen vor. Langsame Glättungskonstante: Es liegen keine Informationen vor. Moving Average - Exponential Diese Studie berechnet einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch den Eingangsdateneingang spezifiziert wurden. Wenn (X1, X2.) Eine Zeitreihe (in Diagrammbalken) von Eingabedaten ist. Dann ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (Et) der Reihe zum Zeitindex (t) durch die folgende Rekursionsrelation gegeben. Der exponentielle gleitende Durchschnitt hat die Wirkung, den älteren Werten der Serie weniger Gewicht zu verleihen. (C) ein Multiplikator zwischen (0) und (1) ist. Es wird mit (cfrac) angegeben, wobei (L) die Länge genannt wird. Je höher die Einstellung für den Längeneingang, desto höher die Empfindlichkeit mit der exponentiellen gleitenden Durchschnittsberechnung auf vergangene Werte, wenn sich die Menge der historischen Daten im Diagramm ändert. Auch Balkenwerte, die vor der Längeneingabeeinstellung liegen, wirken sich auch auf die exponentiellen gleitenden Mittelwerte aus. Die exponentielle gleitende Mittelwertberechnung verwendet den vorherigen exponentiellen Wert in ihrer Berechnung, und dies ist der Grund für die Empfindlichkeit, da frühere Werte einen kontinuierlichen Effekt haben, der zurück bis zum ersten Balken des Diagramms zurückkehrt. Daher nur durch Ändern der Chart gtgt Diagramm Einstellungen gtgt Verwenden Sie die Anzahl der Tage zu laden gtgt Tage zu laden. Für eine lange Länge exponentiellen gleitenden Durchschnitt wird das Ergebnis an einer bestimmten Diagrammspalte ändern, obwohl die Tage entfernt oder in das Diagramm geladen ist vor dem exponentiellen gleitenden Mittelwert an einer bestimmten Diagrammspalte zurück durch die Anzahl der Balken, die durch die angegeben werden Länge Eingabe. Dies ist etwas wichtiges zu verstehen, über die Art der exponentiellen Berechnung und Sie sollten fragen, ob es auch eine geeignete Berechnungsmethode für Ihre Methode der Analyse. Der exponentielle gleitende Durchschnitt sollte nicht mit langen Längen verwendet werden. Verwenden Sie stattdessen Moving Average - Simple. Moving Average - Hull Berechnet und zeigt den Hull Moving Average an. Moving Average - Rolling Hohe Genauigkeit Der Moving Average - Rolling High Accuracy berechnet bei jeder Chartleiste einen Durchschnitt aller Preise, die die Chart-Balken über den angegebenen Zeitraum bilden. Diese Studie stützt sich auf die zugrunde liegenden Volume at Price Daten in der Tabelle, um ihre hohe Genauigkeit zu erreichen. Es ist notwendig, für Sierra Chart für ein Häkchen durch Tick-Daten-Konfiguration für die Studie, um es zu erreichen seine hohe Genauigkeit konfiguriert werden. Um wöchentliche und monatliche Zeiträume mit dieser Studie zu tun, macht keinen Sinn mit einer rollenden Berechnung, da diese Studie nicht auf bestimmte Zeitabschnitte wie den Beginn der Woche oder den Beginn des Monats verweist. Stattdessen verweist sie zurück auf Daten in jeder Diagrammleiste um den angegebenen Zeitraum. Deshalb einfach die Zeitperiodenlänge und Zeitperiodenart Eingänge mit der Studie auf 7 Tage oder 30 Tage festlegen, um dies effektiv zu erreichen. Wenn Sie die Einstellungen für die Zeitperiodenart und die Zeitperiodenlänge so eingestellt haben, dass die gleitende Durchschnittsberechnung über eine große Anzahl von Balken im Diagramm erfolgt und es eine große Anzahl von Balken gibt, die aufgrund der aktuellen Diagrammeinstellungen in das Diagramm geladen werden, Kann die Studie eine längere Zeit in Anspruch nehmen, um die Anfangsberechnungen durchzuführen, und die Programmbenutzerschnittstelle wird während dieser Zeit eingefroren. Daher ist es notwendig, mit diesen Input-Einstellungen vorsichtig zu sein, um nicht zu viel Bearbeitungsaufwand auf das Programm zu legen. Zeitraum. Dieser Eingang gibt den Zeitraum an. Es kann entweder Tage sein. Protokoll . Oder Bars. Bei Einstellung auf Balken. Dann bedeutet dies, dass die Anzahl der Balken, die durch die Zeitperiodenlänge eingestellt wurden, bei der Berechnung verwendet wird. Wenn dieser Eingang auf Tage gesetzt ist. Gibt die Zeitperiodenlänge die Anzahl der Handelstage an, zu denen die Berechnung durchgeführt wird. Die Handelstage werden anhand der Session Times ermittelt. Wenn z. B. die Zeitperiodenlänge auf 2 gesetzt ist, wird der vorherige Handelstag, wie durch die Sitzungszeiten bestimmt, und der gesamte aktuelle Handelstag in die Berechnung einbezogen. Daher ist es in diesem Fall nicht eine 2-Tage-Nachlaufberechnung, die 48 Stunden nach dem aktuellen Datum zurückkehrt. Zeitdauer Länge. Diese Eingabe gibt die Anzahl der Tage, Minuten oder Balken an, je nachdem, ob Zeitperiodenart auf Tage eingestellt ist. Minuten oder Bars. Wochenenden in Tageszählung ausschließen. Wenn dieser Eingang auf Ja gesetzt ist. Samstag und Sonntag werden übersprungen, wenn Sie bestimmen, wie viele Tage zurück in die Berechnung nach der Zeitperiodenlänge Input enthalten. Verwenden Sie festen Offset anstelle von Std. Abweichung. Band 1 Std. Abweichungsmultiplikator / fester Offset. Band 2 Std. Abweichungsmultiplikator / fester Offset. Band 3 Std. Abweichungsmultiplikator / fester Offset. Band 4 Std. Abweichungsmultiplikator / fester Offset. Moving Average - Einfach Diese Studie berechnet einen einfachen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch den Eingangsdateneingang angegeben werden. Die einfache gleitende Durchschnittsberechnung ist sehr einfach. An jedem Balken / Spalte im Diagramm ist es die Summe der Eingabedatenwerte aus der Anzahl der Spalten, die durch den Längeneingang angegeben werden, dividiert durch den Längenwert. Moving Linear Regression / Moving Average - Least Squares Die Moving Linear Regression und die Moving Average - Least Squares Studien berechnen und zeigen den Wert einer linearen Regressionslinie der gewählten Eingangsdaten (Open, High, Low, Close) über die angegebene Länge. Daher ist jeder Punkt entlang der Linear Regression Studie Linie gleich dem Endwert einer Linearen Regression Linie. Beispielsweise wird der Endwert einer linearen Regressionslinie, die 10 Schlusskurse abdeckt, den gleichen Wert wie eine lineare Bewegungsregressionslinie mit einer Länge von 10 an der gleichen Leiste haben. Informationen zur Berechnungsmethode finden Sie in der Datei LinearRegressionIndicatorS in der Datei /ACSSource/SCStudyFunctions. cpp im Ordner, in dem Sierra Chart installiert ist. Wenn Sie eine lineare Regression Chart Zeichnung über die gleiche Länge, die Sie in der Studie Eingaben für diese Studie festgelegt haben, dann wo diese Zeichnung endet, hat es den gleichen Wert wie die Moving Average - Least Squares Studie. Als nächstes beschreiben wir die Berechnung der linearen Regression Indicator. Im Regressionsmodell ist die unabhängige Variable (xii) und die abhängige Variable (yi), die an die Funktion übergeben wird. Der Index (i) läuft von (1) bis (n). Das Regressionsmodell hat die Form (yabx), wobei (a) der (y-) Schnittpunkt und (b) die Steigung ist. Die Funktion "Lineare Regression Indicator" berechnet die folgenden Summen, von denen einige im Regressionsmodell benötigt werden. Diese Summen werden verwendet, um die Regressionsstatistik zu berechnen, wie unten gezeigt. Linear Regression Indicator: Der Linear Regression Indicator oder LRI ist die (y-) Koordinate des rechten Endpunkts der linearen Regression Trendlinie. Sie wird wie folgt berechnet. Dies ist in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Datenpunkte werden blau dargestellt, die Regressionslinie ist schwarz dargestellt und das LRI wird rot dargestellt. Sinus-gewichteter gleitender Durchschnitt