Moving Average - MA Was ist ein Moving Average - MA Eine weit verbreitete Indikator in der technischen Analyse, die glätten Preisaktion durch Ausfiltern des Lärms aus zufälligen Preisschwankungen hilft. Ein gleitender Durchschnitt (MA) ist ein Trend - oder Nachlaufindikator, da er auf vergangenen Preisen basiert. Die zwei grundlegenden und allgemein verwendeten MAs sind der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), der der einfache Durchschnitt einer Sicherheit über eine definierte Anzahl von Zeitperioden ist, und der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA), der den jüngeren Preisen ein größeres Gewicht verleiht. Die häufigsten Anwendungen von MAs sind, die Trendrichtung zu identifizieren und zu bestimmen, Unterstützung und Widerstand Ebenen. Während MAs von sich aus nützlich genug sind, bilden sie auch die Basis für andere Indikatoren wie die Moving Average Convergence Divergence (MACD). Laden des Players. BREAKING DOWN Moving Average - 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 der 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 von Investoren und Händlern gefolgt, 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 eine längerfristige MA kreuzt. Abwärts-Momentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn eine kurzfristige MA unter einem längerfristigen MA läuft. Vor einigen Monaten hatte ich einen Beitrag über das Momentum-Echo (hier klicken um den Beitrag zu lesen). Ich lief über eine andere relative Stärke (oder Impuls, wenn Sie es vorziehen) Papier, das noch einen anderen Faktor testet. In Seung-Chan Parks Papier, dem Moving Average Ratio und Momentum, betrachtet er das Verhältnis zwischen einem kurzfristigen und einem langfristigen gleitenden Durchschnitt des Preises, um Wertpapiere durch Stärke zu rangieren. Dies unterscheidet sich von den meisten anderen akademischen Literatur. Die meisten anderen Studien verwenden einfache Punkt-zu-Punkt-Preisrenditen, um die Wertpapiere zu ordnen. Techniker haben gleitende Durchschnitte seit Jahren verwendet, um die Preisbewegung zu glätten. Die meiste Zeit sehen wir Menschen mit der Überquerung eines gleitenden Durchschnitts als Signal für den Handel. Park verwendet eine andere Methode für seine Signale. Anstatt einfache Kreuze zu betrachten, vergleicht er das Verhältnis eines gleitenden Durchschnitts mit dem anderen. Eine Aktie mit dem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt deutlich über (unter) dem gleitenden Durchschnitt von 200 Tagen wird ein hohes (niedriges) Ranking aufweisen. Wertpapiere mit dem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt in der Nähe des 200-Tage-Gleitenden Durchschnitts werden in der Mitte der Packung aufwickeln. In der Papier-Park ist teilweise bis zu den 200-Tage gleitenden Durchschnitt als längerfristig gleitenden Durchschnitt, und er testet eine Vielzahl von kurzfristigen Durchschnitten von 1 bis 50 Tage. Es sollte nicht überraschen, dass sie alle arbeiten In der Tat, sie neigen dazu, besser zu funktionieren als einfache Preis-Rendite-Faktoren. Das kam nicht als eine große Überraschung für uns, aber nur, weil wir einen ähnlichen Faktor für mehrere Jahre verfolgt haben, die zwei gleitende Durchschnitte verwendet. Was mich immer überrascht hat, ist, wie gut dieser Faktor im Vergleich zu anderen Berechnungsmethoden im Laufe der Zeit ist. Der Faktor, den wir verfolgt haben, ist das gleitende Durchschnittsverhältnis eines 65 Tage gleitenden Durchschnitts zum gleitenden Durchschnitt von 150 Tagen. Nicht genau das gleiche, was Park getestet, aber ähnlich genug. Ich zog die Daten, die wir über diesen Faktor zu sehen, wie es im Vergleich zu den Standard-6-und 12-Monats-Preisrückgabe Faktoren. Für diesen Test wird das obere Dezil der Reihen verwendet. Die Portfolios werden monatlich erstellt und jeden Monat neu ausgeglichen / rekonstituiert. Alles läuft auf unserer Datenbank, die ein Universum ist, das dem SP 500 SP 400 sehr ähnlich ist. (Zum Vergrößern klicken) Unsere Daten zeigen dasselbe wie Parks-Tests. Die Verwendung eines Verhältnisses von gleitenden Durchschnitten ist wesentlich besser als die Verwendung einfacher Preis-Rendite-Faktoren. Unsere Tests zeigen das gleitende durchschnittliche Verhältnis, das ungefähr 200 bps pro Jahr addiert, das keine kleine Leistung ist. Es ist auch interessant, zu merken, dass wir zur exakten gleichen Zusammenfassung mit verschiedenen Parametern für den gleitenden Durchschnitt und zu einem völlig anderen Datensatz gekommen sind. Es geht nur darum zu zeigen, wie robust das Konzept der relativen Stärke ist. Für diejenigen Leser, die unsere White Papers (hier und hier) gelesen haben, können Sie sich fragen, wie dieser Faktor mit unserem Monte Carlo Testverfahren durchführt. Im nicht gehend, diese Resultate in diesem Pfosten zu veröffentlichen, aber ich kann Ihnen sagen, dass dieser gleitende Durchschnitt Faktor ist konsequent nahe der Oberseite der Faktoren, die wir verfolgen und hat sehr angemessenen Umsatz für die Rückkehr, die es erzeugt. Mit einem gleitenden Durchschnitt ist ein sehr guter Weg, um Wertpapiere für eine relative Stärke-Strategie Rang. Historische Daten zeigen, dass es besser funktioniert als einfache Preisrückkehrfaktoren über Zeit. Es ist auch ein sehr robuster Faktor, weil mehrere Formulierungen funktionieren, und es funktioniert auf mehreren Datensätzen. Dieser Eintrag wurde am Donnerstag, 26. August 2010 um 13:39 veröffentlicht und ist unter Relative Strength Research abgelegt. Sie können alle Antworten auf diesen Eintrag durch den RSS 2.0 Feed verfolgen. Sie können eine Antwort hinterlassen. Oder trackback von Ihrer eigenen Seite. 9 Responses to Moving Durchschnittliche Verhältnis und Momentum Eine andere gleitende Durchschnitt-basierte Alternative zur Verwendung von Punkt-zu-Punkt-Momentum nimmt den gleitenden Durchschnitt des Impulses 8230 Zum Beispiel, wenn Sie einfache Impulszahlen täglich überprüfen, ist es sehr primitiv , 8220don8217t überprüfen täglich, 8221 dh monatlich oder vierteljährlich überprüfen und Rerank und neu ausbalancieren Betriebe. Allerdings können Sie täglich testen, und potenziell neu ausbalancieren täglich, mit viel weniger Lärm, wenn, anstatt mit 12 Monate Momentum verwenden Sie den 21-Tage gleitenden Durchschnitt von 252-Tage-Dynamik. Dies ist auch gleichbedeutend, BTW, auf das Verhältnis von heute8217s 21-Tage gleitenden Durchschnitt auf den 21-Tage gleitenden Durchschnitt. Der Vorteil der Verwendung der Impuls Durchschnitt ist, dass Sie mehr Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen im Momentum, als Sie tun, wenn Sie das Universum einmal / Monat oder einmal / Viertel überprüfen. Sicherlich ist es viel mehr handhabbar, die MA Technik zu benutzen, wenn Sie ein kleineres Universum haben, um es anzuwenden, da ich eine Gruppe von ETFs als mein Universum verwende, es funktioniert gut für mich. Angesichts der Tatsache, dass Sie in einem Universum von 900 Aktien und Offenlegung Betriebe in einem Fonds-Format arbeiten, kann es nicht auf Sie anwendbar sein, aber ich dachte, Sie könnten es interessant finden. Dies entspricht auch dem BTW, dem Verhältnis des heutigen 21-Tage-Gleitenden Durchschnitts zum 21-Tage gleitenden Durchschnitt von 252 DAYS AGO 8211 EDIT. John Lewis sagt: Wir verfolgen auch Faktoren, die einen gleitenden Durchschnitt einer Impulsberechnung oder einer Punktzahl einnehmen. Der alte technicians8217 Trick des Verwendens eines MA, zum des Geräusches zu glätten arbeitet auf relativer Stärke, gerade wie es auf rohem Preis tut. Die Häufigkeit der Rebalance bestimmt oft, welche Art von Modell Sie verwenden können. Wir führen Strategien, die nur einmal pro Quartal neu ausgeglichen werden können, und wir müssen unterschiedliche Modelle für diejenigen verwenden, als wir für Strategien tun, die wir täglich oder wöchentlich betrachten. Beide Methoden funktionieren, wenn Sie den richtigen Faktor, und wir haven8217t gefunden, dass die Erhöhung der Ausgleichsfrequenz automatisch erhöht die Rückkehr. Manchmal nimmt es weg von der Rückkehr. Es hängt ganz von dem Faktor und wie Sie es implementieren (zumindest in meiner Erfahrung). Mit den Universen und Parametern I8217ve getestet, auf, habe ich nicht bemerkt, was ich würde 8220statistisch signifikant8221 Verbesserungen im Gegenzug beim Umschalten von monatlichen Rebellen auf gleitende durchschnittliche Techniken, die für (möglicherweise zumindest) tägliche Rebellen ermöglichen nennen. Was ich festgestellt habe, ist zum größten Teil das, was I8217d äquivalente Rückgaben in den Backtest-Daten nennen. Ich habe besonders darauf hingewiesen, dass die durchschnittliche Anzahl von Handelsrundfahrten / Jahr nur sehr geringfügig höher ist mit dem täglichen Veränderungspotential, d. h. es gibt einige Peitschen, aber nur wenige. Was ich persönlich über das Potenzial für tägliche Veränderungen mag, ist, wenn hypothetisch eines der Probleme I8217m in Abstürze und Verbrennungen, würde die MA-Technik schneller beenden (und ersetzen Sie durch eine andere Sicherheit). Offensichtlich, dass didn8217t passieren genug über den Verlauf der Backtests, um einen signifikanten Unterschied im Ergebnis zu fahren, aber es bietet eine schöne Salbe zu meiner Psyche. Ich nehme an, wenn I8217m im Ruhestand und laufen mein Programm von irgendeinem Strand irgendwo, I8217ll bevorzugen, nur das Einchecken monatlich, though. Das geht später. Für jetzt, während I8217m auf dem Computer jeden Tag, könnte auch meine scans laufen Paul Montgomery sagt: 8220Im nicht gehen, diese Ergebnisse in diesem Beitrag zu veröffentlichen, aber ich kann Ihnen sagen, diese gleitende durchschnittliche Faktor ist konsequent in der Nähe der Spitze der Faktoren, die wir verfolgen Und hat einen sehr vernünftigen Umsatz für die Renditen, die es erzeugt8221 Großer Post 8211 würde lieben, mehr auf diesem John zu sehen Interessanter Posten tatsächlich 8211 Ich habe eine Menge Papiere auf diesem gelesen und erforsche seine Wirksamkeit8230 Das einzige, was ich nicht verstehen kann, ist, wie ein Fonds kommen Wie AQR, die eine andere Form des Impulses vorschlägt, investiert so schlecht. Ihre theorektischen Renditen sind etwa 13 pro Jahr, aber der eigentliche Fonds ist immer noch in Minus. Wunder, ob Live-Investitionen mit dieser Idee von Ihnen Ergebnisse in der Nähe der getesteten Beträge8230 ergeben
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