Gleitender Durchschnitt In der Statistik. Ein gleitender Durchschnitt. Auch Rolling Average genannt. Bewegter Mittelwert. Walzmittel. Gleitenden zeitlichen Mittelwert. Oder laufender Durchschnitt. Ist ein Typ eines Finite-Impulse-Response-Filters, der verwendet wird, um einen Satz von Datenpunkten zu analysieren, indem eine Reihe von Mittelwerten von verschiedenen Teilmengen des vollständigen Datensatzes erzeugt wird. Bei einer Reihe von Zahlen und einer festen Teilmengengröße wird das erste Element des gleitenden Mittelwertes erhalten, indem der Durchschnitt der anfänglichen festen Teilmenge der Zahlenreihe genommen wird. Dann wird die Teilmenge durch Vorwärtsschieben modifiziert, dh ohne die erste Zahl der Reihe und schließt die nächste Zahl ein, die der ursprünglichen Teilmenge in der Reihe folgt. Dies erzeugt eine neue Teilmenge von Zahlen, die gemittelt wird. Dieser Vorgang wird über die gesamte Datenreihe wiederholt. Die graphische Linie, die alle (festen) Mittel verbindet, ist der gleitende Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist ein Satz von Zahlen, von denen jeder der Mittelwert der entsprechenden Teilmenge eines größeren Satzes von Bezugspunkten ist. Ein gleitender Durchschnitt kann auch ungleiche Gewichte für jeden Datumswert in der Teilmenge verwenden, um bestimmte Werte in der Teilmenge hervorzuheben. Ein gleitender Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Fluktuationen auszugleichen und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Die Schwelle zwischen Kurzzeit und Langzeit hängt von der Anwendung ab, und die Parameter des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend eingestellt. Zum Beispiel wird es oft in der technischen Analyse von Finanzdaten, wie Aktienkurse verwendet. Renditen oder Handelsvolumina. Es wird auch in der Volkswirtschaft verwendet, um das Bruttoinlandsprodukt, die Beschäftigung oder andere makroökonomische Zeitreihen zu untersuchen. Mathematisch ist ein gleitender Durchschnitt eine Art von Faltung und kann daher als ein Beispiel eines bei der Signalverarbeitung verwendeten Tiefpassfilters betrachtet werden. Bei Verwendung mit Nicht-Zeitreihendaten filtert ein gleitender Durchschnitt höherfrequente Komponenten ohne irgendeine spezifische Verbindung zur Zeit, obwohl typischerweise eine Art von Anordnung impliziert wird. Vereinfacht betrachtet, kann es als eine Glättung der Daten betrachtet werden. Einfacher gleitender Durchschnitt Edit In Finanzanwendungen ist ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) der ungewichtete Mittelwert der vorangegangenen n Datenpunkte. Allerdings wird in der Wissenschaft und Technik der Mittelwert normalerweise aus einer gleichen Anzahl von Daten auf beiden Seiten eines zentralen Wertes genommen. Dies stellt sicher, dass Variationen in dem Mittel mit den Variationen in den Daten ausgerichtet sind, anstatt zeitlich verschoben zu werden. Ein Beispiel für einen einfachen, gleich gewichteten laufenden Mittelwert für eine n-Tage-Stichprobe des Schlusskurses ist der Mittelwert der vorangegangenen n-Tage-Schlusskurse. Wenn diese Preise dann die Formel ist, wird bei der Berechnung aufeinanderfolgender Werte ein neuer Wert in die Summe und ein alter Wert fällt aus, dh eine vollständige Summation jedes Mal ist für diesen einfachen Fall unnötig, Der ausgewählte Zeitraum hängt von der Art der Bewegung von Wie kurz, mittelfristig oder langfristig. Finanziell kann das gleitende Durchschnittsniveau als Unterstützung in einem steigenden Markt oder Widerstand in einem fallenden Markt interpretiert werden. Wenn die verwendeten Daten nicht um den Mittelpunkt zentriert sind, liegt ein einfacher gleitender Durchschnitt hinter dem letzten Datumspunkt um die Hälfte der Probenbreite zurück. Ein Merkmal der SMA ist, dass, wenn die Daten eine periodische Fluktuation haben, dann das Anwenden eines SMA dieser Periode diese Variation beseitigen wird (der Durchschnitt, der immer enthält.) Ein SMA kann auch überproportional beeinflusst werden, indem alte Datenpunkte wegfallen oder neue Daten hereinkommen Ein vollständiger Zyklus). Aber ein vollkommen regelmäßiger Zyklus kommt selten vor. 1 Für eine Reihe von Anwendungen ist es vorteilhaft, die Verschiebung zu vermeiden, die durch die Verwendung nur vergangener Daten induziert wird. Daher kann ein zentraler gleitender Durchschnitt berechnet werden, wobei Daten verwendet werden, die beiderseits des Punktes in der Reihe gleich beabstandet sind, wo der Mittelwert berechnet wird. Dies erfordert die Verwendung einer ungeraden Anzahl von Bezugspunkten im Probenfenster. Kumulierter gleitender Durchschnitt Bearbeiten In einem kumulativen gleitenden Durchschnitt. Kommen die Daten in einem geordneten Datenstrom an und der Statistiker möchte den Durchschnitt aller Daten bis zum aktuellen Bezugspunkt erhalten. Zum Beispiel kann ein Anleger den durchschnittlichen Preis aller Aktien-Transaktionen für eine bestimmte Aktie bis zur aktuellen Zeit wollen. Bei jeder neuen Transaktion kann der Durchschnittspreis zum Zeitpunkt der Transaktion für alle Transaktionen bis zu diesem Zeitpunkt unter Verwendung des kumulativen Durchschnitts, typischerweise eines gleich gewichteten Durchschnitts der Sequenz von i Werten x 1, berechnet werden. X i bis zur aktuellen Zeit: Die brute-force Methode, um dies zu berechnen, wäre, alle Daten zu speichern und die Summe zu berechnen und durch die Anzahl der Datumspunkte zu dividieren, sobald ein neuer Datumspunkt angekommen ist. Es ist jedoch möglich, einfach den kumulativen Mittelwert zu aktualisieren, wenn ein neuer Wert xi & sub1; verfügbar wird, unter Verwendung der Formel: Somit ist der aktuelle kumulative Durchschnitt für einen neuen Bezugspunkt gleich dem vorherigen kumulativen Durchschnitt plus der Differenz zwischen dem letzten Datumspunkt und dem Wert Vorherigen Durchschnitt geteilt durch die Anzahl der bisher erhaltenen Punkte. Wenn alle Nullpunkte ankommen (i N), wird der kumulative Mittelwert dem Enddurchschnitt entsprechen. Die Ableitung der kumulativen Durchschnittsformel ist unkompliziert. Mit Hilfe dieser Gleichung für CA i 1 ergibt sich: Gewichteter gleitender Durchschnitt Bearbeiten Ein gewichteter Durchschnitt ist ein beliebiger Durchschnitt, der Multiplikationsfaktoren hat, um unterschiedliche Gewichte für Daten an verschiedenen Positionen im Probenfenster zu erhalten. Mathematisch ist der gleitende Durchschnitt die Faltung der Nullpunkte mit einer festen Gewichtungsfunktion. Eine Anwendung entfernt die Pixelisierung aus einem digitalen grafischen Bild. In der technischen Analyse der Finanzdaten hat ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) die spezifische Bedeutung von Gewichten, die in der arithmetischen Progression abnehmen. 2 In einem n-day WMA hat der letzte Tag das Gewicht n. Die zweitletzte n 16087221601, etc. bis zu einem. Datei: Gewichtete gleitende Durchschnittsgewichte N15.png Wenn die WMA über aufeinanderfolgende Werte berechnet wird, ist die Differenz zwischen den Zählern von WMA M 1 und WMA M np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Bezeichnet man die Summe p M 160160160160 p M 8722 n 1 mit der Summe M. Dann zeigt die Grafik rechts, wie die Gewichte vom höchsten Gewicht für die letzten Datumspunkte auf Null abnehmen. Sie kann mit den im folgenden exponentiellen gleitenden Durchschnitt verglichen werden. Exponentieller gleitender Durchschnitt Bearbeiten Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, ist ein Typ eines unendlichen Impulsantwortfilters, der exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren anwendet. Die Gewichtung für jeden älteren Nullpunkt nimmt exponentiell ab und erreicht niemals Null. Die Grafik rechts zeigt ein Beispiel für die Gewichtsabnahme. Die EMA für eine Reihe Y kann rekursiv berechnet werden: Der Koeffizient repräsentiert den Grad der Gewichtungsabnahme, einen konstanten Glättungsfaktor zwischen 0 und 1. Je höher die Anzahl der älteren Beobachtungen, desto schneller. Alternativ kann in Form von N Zeitperioden ausgedrückt werden, wobei 1601602 (N & sub1;) Scriptfehler Scriptfehler 91 Zitat 93 benötigt wird. Wenn zum Beispiel N 16016019 gleich 1601600.1 ist, ist die Halbwertszeit der Gewichte (das Intervall, Die Gewichte um einen Faktor von zwei abnehmen) ungefähr N 2.8854 (innerhalb von 1, wenn N 160gt1605). Yt ist der Wert zu einer Zeitperiode t. S t ist der Wert der EMA zu einem beliebigen Zeitpunkt t. S 1 ist undefiniert. S 1 kann auf verschiedene Weise initialisiert werden, am häufigsten durch S 1 bis Y 1. Obwohl andere Techniken existieren, wie etwa das Setzen von S 1 auf einen Durchschnitt der ersten 4 oder 5 Beobachtungen. Die Prominenz der S 1 - Initialisierungswirkung auf den resultierenden gleitenden Durchschnitt hängt von kleineren Werten ab, was die Wahl von S 1 relativ wichtiger macht als größere Werte, da eine höhere Diskontierung älterer Beobachtungen schneller erfolgt. Diese Formulierung ist nach Hunter (1986). 4 Durch wiederholte Anwendung dieser Formel für verschiedene Zeiten können wir schließlich S t als gewichtete Summe der Nullpunkte Y t schreiben. Als: Ein alternativer Ansatz von Roberts (1959) verwendet Y t anstelle von Y t 87221. 5 Diese Formel kann auch in den technischen Analysenausdrücken wie folgt ausgedrückt werden und zeigt, wie die EMA auf den letzten Datumspunkt zu, aber nur um einen Anteil der Differenz (jedesmal) geht: Dies ist eine unendliche Summe mit abnehmenden Terme. Die N Perioden in einer N-Day EMA geben nur den Faktor an. N ist kein Stopppunkt für die Berechnung in der Art, wie sie in einem SMA oder WMA ist. Für ausreichend große N. Die ersten N Datenpunkte in einer EMA repräsentieren etwa 86 des Gesamtgewichts bei der Berechnung: 6 Die Leistungsformel oben gibt einen Startwert für einen bestimmten Tag an, wonach die zuerst gezeigte aufeinanderfolgende Tageformel angewendet werden kann. Die Frage, wie weit zurück für einen Anfangswert gehen muss, hängt im schlimmsten Fall von den Daten ab. Große Preiswerte in alten Daten werden sich auf die Gesamtmenge auswirken, selbst wenn ihre Gewichtung sehr gering ist. Wenn die Preise kleine Variationen haben, dann kann nur die Gewichtung berücksichtigt werden. Das Gewicht, das durch Stoppen nach k Termonen weggelassen wird, liegt außerhalb des Gesamtgewichts. Um beispielsweise 99,9 des Gewichts zu haben, setzen Sie das obige Verhältnis auf 0,1 und lösen Sie für k. Für dieses Beispiel (99,9 Gewicht). Geänderter gleitender Durchschnitt Bearbeiten Ein modifizierter gleitender Durchschnitt (MMA), ein laufender gleitender Durchschnitt (RMA) oder ein glatter gleitender Durchschnitt ist definiert als: Anwendung zur Messung der Computerleistung Bearbeiten Einige Computerleistungsmetriken, z. B. Die durchschnittliche Prozesswarteschlangenlänge oder die durchschnittliche CPU-Auslastung eine Form des exponentiellen gleitenden Durchschnitts verwenden. Hier wird als Funktion der Zeit zwischen zwei Messungen definiert. Ein Beispiel für einen Koeffizienten, der dem aktuellen Messwert ein größeres Gewicht verleiht, und ein geringeres Gewicht für die älteren Messungen ist beispielsweise ein 15-Minuten-Durchschnitt L einer Prozesswarteschlangenlänge Q. Gemessen alle 5 Sekunden (Zeitdifferenz beträgt 5 Sekunden), wird berechnet als Andere Gewichtungen Bearbeiten Andere Gewichtungssysteme werden gelegentlich verwendet 8211 zum Beispiel im Aktienhandel mit einem Volumengewicht wird jedes Zeitintervall proportional zum Handelsvolumen gewichtet. Eine weitere Gewichtung, die von Aktuaren verwendet wird, ist Spencers 15-Point Moving Average 11 (ein mittlerer gleitender Durchschnitt). Die symmetrischen Gewichtungskoeffizienten sind -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Außerhalb der Finanzwelt haben gewichtete Laufwege viele Formen und Anwendungen. Jede Gewichtungsfunktion oder Kernel hat seine eigenen Eigenschaften. In der Technik und Wissenschaft ist die Frequenz - und Phasenreaktion des Filters oft von größter Bedeutung für das Verständnis der gewünschten und unerwünschten Verzerrungen, die ein bestimmter Filter auf die Daten anwenden wird. Ein Mittel nicht nur glätten die Daten. Ein Mittelwert ist eine Form des Tiefpaßfilters. Die Auswirkungen des jeweiligen Filters sollten verstanden werden, um eine geeignete Wahl zu treffen. An dieser Stelle diskutiert die französische Version dieses Artikels die spektrale Wirkung von 3 Arten von Mitteln (kumulativ, exponentiell, Gaussian). Moving Median Edit Aus statistischer Sicht ist der gleitende Durchschnitt, wenn er zur Schätzung der zugrunde liegenden Tendenz in einer Zeitreihe verwendet wird, anfällig für seltene Ereignisse wie schnelle Schocks oder andere Anomalien. Eine robustere Schätzung des Trends ist der einfache sich bewegende Median über n Zeitpunkte: wo der Median gefunden wird, indem man beispielsweise die Werte innerhalb der Klammern sortiert und den Wert in der Mitte findet. Für größere Werte von n. Kann der Median effizient berechnet werden, indem eine indexierbare Skiplist aktualisiert wird. 12 Statistisch gesehen ist der gleitende Durchschnitt optimal, um den zugrunde liegenden Trend der Zeitreihe wiederherzustellen, wenn die Schwankungen um den Trend normal verteilt sind. Die Normalverteilung weist jedoch keine sehr hohe Wahrscheinlichkeit auf sehr große Abweichungen von der Tendenz hin, was erklärt, warum diese Abweichungen einen unverhältnismäßig großen Einfluss auf die Trendschätzung haben werden. Es kann gezeigt werden, dass, wenn die Fluktuationen stattdessen angenommen werden, dass Laplace verteilt ist. Dann ist der bewegliche Median statistisch optimal. 13 Für eine gegebene Varianz stellt die Laplace-Verteilung eine höhere Wahrscheinlichkeit bei seltenen Ereignissen als die normale dar, was erklärt, warum der bewegte Median Stöße besser toleriert als der bewegte Mittelwert. Wenn der einfache sich bewegende Median oben zentriert ist, ist die Glättung identisch mit dem Medianfilter, der Anwendungen zum Beispiel in der Bildsignalverarbeitung aufweist. Siehe auch Bearbeiten Dieser Artikel enthält eine Referenzliste. Aber seine Quellen bleiben unklar, weil es unzureichende Inlinezitationen hat. Bitte helfen Sie, diesen Artikel durch präzisere Zitate zu verbessern. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine unterschiedliche Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, und zwar einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses des Wertpapiers für eine Anzahl von Und dann diese Summe durch die Anzahl der Zeitperioden dividiert, die den Durchschnittspreis des Wertpapiers über den Zeitraum ergibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Die gleitenden Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind in store. Moving Durchschnitt In Statistiken. Ein gleitender Durchschnitt ist einer von einer Familie ähnlicher Techniken, die verwendet werden, um Zeitreihendaten zu analysieren. Für alle Zeitreihen kann eine gleitende Mittelreihe berechnet werden. Gleitende Mittelwerte werden verwendet, um kurzfristige Schwankungen auszugleichen und so langfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Die Schwelle zwischen Kurzzeit und Langzeit hängt von der Anwendung ab, und die Parameter des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend eingestellt. Mathematisch ist jeder dieser Bewegungsdurchschnitte ein Beispiel für eine Faltung. Diese Mittelwerte sind auch ähnlich den Tiefpaßfiltern, die bei der Signalverarbeitung verwendet werden. Einfacher gleitender Durchschnitt Bearbeiten Bei der Berechnung von aufeinanderfolgenden Werten kommt ein neuer Wert in die Summe und ein alter Wert fällt ab, dh eine vollständige Summierung ist nicht nötig. In der technischen Analyse gibt es verschiedene beliebte Werte für n. Wie 10 Tage, 40 Tage oder 200 Tage. Der ausgewählte Zeitraum hängt von der Art der Bewegung ab, auf die man sich konzentriert, wie kurz, mittel oder lang. In jedem Fall werden gleitende Durchschnittsniveaus als Unterstützung in einem steigenden Markt oder Widerstand in einem fallenden Markt interpretiert. In allen Fällen liegt ein gleitender Durchschnitt hinter der letzten Preisaktion zurück, ganz einfach von der Art der Glättung. Ein SMA kann zu einem unerwünschten Ausmaß zurückfallen und kann zu viel von den alten Preisen beeinflusst werden, die aus dem Durchschnitt heraus fallen. Dies wird durch die zusätzliche Gewichtung der jüngsten Preise, wie in der WMA und EMA unten adressiert. Ein Merkmal der SMA ist, dass, wenn die Daten eine periodische Fluktuation aufweisen, dann das Anwenden eines SMA dieser Periode diese Variation eliminiert (wobei der Durchschnitt immer einen vollständigen Zyklus enthält). Aber ein vollkommen regelmäßiger Zyklus findet sich nur selten in Wirtschaft und Finanzen. 1 Gewichteter gleitender Durchschnitt Edit Ein gewichteter Durchschnitt ist ein Durchschnitt, der Multiplikationsfaktoren hat, um unterschiedliche Gewichte für verschiedene Datenpunkte zu geben. Aber in der technischen Analyse hat ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) die spezifische Bedeutung von arithmetisch abnehmenden Gewichten. In einer n-day WMA hat der letzte Tag das Gewicht n. Die zweitletzte n-1. Etc, bis auf Null. WMA-Gewichte n 15 Die Grafik rechts zeigt, wie die Gewichte von dem höchsten Gewicht der letzten Tage auf Null abnehmen. Sie kann mit den im folgenden exponentiellen gleitenden Durchschnitt verglichen werden. Exponential gleitender Durchschnitt EMA-Gewichte bearbeiten N 15 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 Tag sinkt exponentiell, so dass viel mehr Bedeutung für die jüngsten Beobachtungen, während immer noch nicht verwerfen ältere Beobachtungen vollständig. Die Grafik rechts zeigt ein Beispiel für die Gewichtsabnahme. Der Grad der Wiegeabnahme wird als konstanter Glättungsfaktor ausgedrückt, eine Zahl zwischen 0 und 1 kann als Prozentsatz ausgedrückt werden, so daß ein Glättungsfaktor von 10 gleich 0,1 ist. Alternativ kann in Form von N Zeitperioden ausgedrückt werden, wobei. Beispielsweise ist N19 äquivalent zu 0,1. Die Beobachtung zu einem Zeitpunkt t ist mit Yt bezeichnet. Und der Wert des EMA zu irgendeinem Zeitpunkt t wird mit S t bezeichnet. S 1 ist undefiniert. S 2 kann auf verschiedene Weise initialisiert werden, am häufigsten durch Setzen von S 2 auf Y 1. Obwohl andere Techniken existieren, wie das Setzen von S 2 auf einen Durchschnitt der ersten 4 oder 5 Beobachtungen. Die Prominenz der S 2 - Initialisierungswirkung auf den resultierenden gleitenden Durchschnitt hängt von kleineren Werten ab, was die Wahl von S 2 relativ wichtiger macht als größere Werte, da eine höhere Diskontierung älterer Beobachtungen schneller ist. Die Formel für die Berechnung der EMA zu den Zeitperioden t88052 ist 2 Diese Formulierung ist nach Hunter (1986) 3 ein alternativer Ansatz von Roberts (1959) verwendet Y t anstelle von Y t-1 4 Diese Formel kann auch in der technischen Analyse ausgedrückt werden Wie die EMA Schritte auf den neuesten Preis, aber nur durch einen Anteil der Differenz (jedes Mal), 5 In der Theorie ist dies eine endliche Summe. Aber weil 1- kleiner als 1 ist, werden die Begriffe kleiner und kleiner und können einmal klein genug ignoriert werden. Der Nenner nähert sich 1, und dieser Wert kann anstelle der Addition der Potenzen verwendet werden, vorausgesetzt, man verwendet genug Ausdrücke, dass der weggelassene Teil vernachlässigbar ist. Die N Perioden in einer N-Tage-EMA geben nur den Faktor an. Es ist nicht ein Haltepunkt für die Berechnung in der Art, wie N ist in einem SMA oder WMA. Die ersten N Tage in einer EMA repräsentieren jedoch etwa 86 des Gesamtgewichts in der Berechnung. Die oben aufgeführte Leistungsformel gibt einen Startwert für einen bestimmten Tag an, wonach die zuerst gezeigte aufeinanderfolgende Tageformel angewendet werden kann. Die Frage, wie weit zurück für einen Anfangswert gehen muss, hängt im schlimmsten Fall von den Daten ab. Wenn es in alten Daten riesige p Preiswerte gibt, dann haben sie eine Auswirkung auf die Summe, auch wenn ihre Gewichtung sehr klein ist. Wenn man davon ausgeht, dass die Preise nicht zu wild variieren, dann kann nur die Gewichtung in Erwägung gezogen werden, und herauszufinden, wie viel Gewicht wird durch Stoppen nach sagen k Begriffe weggelassen. Dies ist, d. h. Eine Fraktion aus dem Gesamtgewicht. J. Welles Wilder Edit Bemerkung Technischer Analytiker J. Welles Wilder verwendet ein anderes Formular, um den Zeitraum einer EMA anzugeben. Für etwa 14 Tage schreibt er 6 So 1N anstatt 2 (N1) wie oben beschrieben. Die Berechnung und die Eigenschaften sind alle gleich, es ist nur eine andere Abrechnung der Glättungsrate. Es muss klar darauf geachtet werden, was beabsichtigt ist. Eine Umwandlung kann leicht vorgenommen werden, z. B. 14 Tage von Wilder entspricht 27 Tage im obigen Fall (Umwandlung 2N-1). Andere Gewichtungen Bearbeiten Andere Gewichtungssysteme werden gelegentlich verwendet 8211 zum Beispiel wird eine Volumengewichtung jedes Zeitintervall im Verhältnis zu ihrem Handelsvolumen gewichten. Die DEMA-Indikatoren (und der TEMA-Indikator (Triple Exponential Moving Average) sind einzigartige Kombinationen aus einem einzigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt, ein doppelt exponentieller gleitender Durchschnitt und im letzteren Fall ein dreifach exponentielles Bewegen Durchschnitt, dass weniger Verzögerung bietet als eine der drei Komponenten einzeln. Sie wurden ursprünglich eingeführt Januar 1994 von Patrick Mulloy. Wie Bezug und Verweis auf Zusammenfassung oder Text Die TRIX-Indikator verwendet eine Triple-EMA in ihrer Berechnung. Dies endet als nur ein Eine bestimmte Menge von Gewichten auf vergangene Daten und eine Menge ganz anders als eine einfache EMA tatsächlich. Siehe auch Bearbeiten Hinweise und Verweise Bearbeiten Externe Links Bearbeiten Anzeigenblocker Interferenz erkannt Wikia ist eine kostenlose Website, die Geld aus Werbung macht Eine modifizierte Erfahrung für Zuschauer, die Anzeigenblocker verwenden Wikia ist nicht zugänglich, wenn Sie weitere Änderungen vorgenommen haben. Entfernen Sie die benutzerdefinierte Blockierung von Anzeigenblöcken und die Seite wird wie erwartet geladen.
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