Aktienkurs Exponentiell Gleitenden Durchschnitt

Sie sind hier: Indikatorbibliothek gt Gleitender Durchschnitt Gleitender Durchschnitt Gleitende Mittelwerte werden verwendet, um Trends zu glätten. Bietet drei verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunkt für die Periode gleiches Gewicht. Wenn die Periode 3 ist und die letzten drei Datenpunkte 3, 4 und 5 sind, wäre der jüngste Durchschnittswert (345) 34 (durch drei dividieren, weil es drei Datenpunkte gibt). Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der manchmal auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, wendet exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den jüngsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung beimessen wird, während ältere Beobachtungen nicht vollständig verwertet werden. Ein frontgewichteter Durchschnitt, wie ein exponentieller Durchschnitt, erlaubt es, dass die jüngsten Daten gemittelt werden, um den Durchschnittswert mehr als älter zu beeinflussen Daten. Es ist anders berechnet als exponentielle Durchschnitte, aber es gibt auch jüngere Daten mehr Gewicht. Ein 5-Perioden-vorgewichteter Durchschnitt wird wie folgt berechnet (C ist der aktuellste Balken, C4 ist 4 Bar vor): Vorgewichteter Durchschnitt (C5) (C14) (C23) (C32) C4) 15 Sie können sehen, wie die verschiedenen Mittelungstypen unterschiedliche Ergebnisse liefern. Alle drei Mittelwerte werden mit einer Periode von 30 einfachen (rot), exponentiellen (cyan) frontgewichteten (gelb) aufgetragen. Außerdem können Sie wählen, welches Element des Preises bei der Berechnung des Durchschnitts verwendet werden soll: 160Last, Open, High, Low oder Typical Price. Gleitende Mittelwerte haben einen Offset-Parameter, mit dem Sie das durchschnittliche Diagramm vorwärts oder rückwärts verschieben können (negativer Offsetwert). Dies ermöglicht Ihnen, zu skizzieren, was gemeinhin als verschoben werden160moving Mittelwerte bezeichnet. Lesen Sie mehr über verschobene bewegte Durchschnitte auf Investopedia. Bitte senden Sie alle Fragen und Kommentare an feedbackfreestockcharts Wenn Sie technische Unterstützung benötigen, wenden Sie sich bitte an unseren technischen Support. Copyright 2015 by WordenExponential Moving Average Exponentielle gleitende Mittelwerte werden als die zuverlässigsten der grundlegenden gleitenden durchschnittlichen Typen empfohlen. Sie liefern eine Gewichtung, wobei jeder vorangegangene Tag progressiv weniger Gewichtung erhält. Exponentielle Glättung vermeidet das Problem mit einfachen gleitenden Durchschnitten. Wo der Durchschnitt eine Tendenz zum Quotschen zweimal hat: einmal am Anfang der gleitenden Durchschnittsperiode und wieder in die entgegengesetzte Richtung am Ende der Periode. Exponentielle gleitende durchschnittliche Steigung ist auch einfacher zu bestimmen: die Steigung ist immer unten, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt schliesst und immer oben, wenn der Preis höher ist. So berechnen Sie einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA): Nehmen Sie den heutigen Preis mit einer EMA multipliziert. Fügen Sie dies zu gestern EMA multipliziert mit (1 - EMA). Wenn wir die frühere Tabelle neu berechnen, sehen wir, dass der exponentielle gleitende Durchschnitt einen weit glatteren Trend darstellt: EMA ist die Gewichtung, die an den aktuellen Tageswert angehängt ist: 50 würde für einen 3-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet werden 10 wird für einen Zeitraum von 19 Tagen verwendet Exponentiellen gleitenden Durchschnitt und 1 wird für einen 199 Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet. Um eine ausgewählte Zeitspanne in eine EMA umzuwandeln, verwenden Sie diese Formel: EMA 2 (n 1) wobei n die Anzahl der Tage ist Beispiel: Die EMA für 5 Tage ist 2 (5 Tage 1) 33.3 Unglaubliche Charts führt diese Berechnung automatisch durch, wenn Sie auswählen Eine EMA-Zeitspanne. Wie gut ist Ihre Marktanalyse Vergleichen Sie unsere Marktansichten. Exponential Moving Average (EMA) Der exponentielle Moving Average (EMA) wiegt die aktuellen Preise stärker als die vergangenen Preise. Dies gibt dem Exponential Moving Average den Vorteil, schneller auf Preisschwankungen zu reagieren als ein Simple Moving Average, der jedoch auch als Nachteil angesehen werden kann, da die EMA anfälliger für Peitschen (d. H. Falsche Signale) ist. Die nachstehende Tabelle zeigt den Unterschied zwischen einem 10-tägigen Exponential Moving Average (EMA) und dem 10-tägigen regulären Simple Moving Average (SMA): Die Hauptsache ist, wie viel schneller die EMA auf den Preis reagiert Während das SMA während der Umkehrphasen verzögert. Die nachstehende Grafik des Nasdaq 100 Exchange Traded Fund (QQQQ) zeigt den Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen Crossover (siehe: Moving Average Crossovers) möglicher Kauf und Verkauf von Signalen mit einem EMA und einem SMA: Wie das Diagramm oben auf den QQQQs veranschaulicht, obwohl EMAs sind schneller auf Preisbewegungen zu reagieren, EMAs sind nicht unbedingt schneller, um mögliche Kauf-und Verkaufssignale zu geben, wenn mit gleitenden Durchschnitt Crossover. Beachten Sie auch, dass das in der obigen Grafik dargestellte Konzept mit exponentiellen Moving-Average-Crossover das Konzept hinter der populären Moving Average Convergence Divergence (MACD) - Anzeige darstellt (siehe: MACD). Da Exponential Moving Averages die aktuellen Preise stärker als die vergangenen Preise belasten, wird die EMA von vielen Händlern als überlegen gegenüber dem Simple Moving Average betrachtet. Jedoch sollte jeder Trader die Vor - und Nachteile der EMA abwägen und entscheiden, auf welche Weise sie eingesetzt werden Bewegten Durchschnitten. Dennoch sind die Moving Averages nach wie vor die beliebtesten technischen Analyse-Indikator auf dem Markt heute. Die oben stehenden Informationen dienen lediglich Informationszwecken und dienen nur zu Informationszwecken und stellen weder eine Handelsberatung noch eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien-, Options-, Zukunfts-, Rohstoff - oder Devisenprodukten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Handel ist von Natur aus riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für besondere oder Folgeschäden, die aus der Nutzung oder Nichtnutzung, den auf dieser Website bereitgestellten Materialien und Informationen entstehen. Vollständiger Haftungsausschluss.