8.5 Endpunkt Moving Average Der Endpunkt Gleitender Durchschnitt (EPMA) legt einen durchschnittlichen Preis fest, indem er eine kleinste Quadrate gerade Linie (siehe Lineare Regression) durch die Vergangenheit N Tage Schlusskurse und den Endpunkt der Linie (dh die Linie wie am letzten Tag) als Durchschnitt. Diese Berechnung erfolgt durch eine Reihe von anderen Namen, einschließlich der kleinsten Quadrate gleitenden Durchschnitt (LSQMA), bewegte lineare Regression und Zeitreihenvorhersage (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified Umzug averagerdquo ist das gleiche auch Die Formel endet ein einfacher gewichteter Durchschnitt der vergangenen N Preise, wobei Gewichte von 2N-1 bis - N2 gehen. Dies ist leicht aus den kleinsten Quadrate Formeln abgeleitet, aber nur auf die Gewichtungen die Verbindung zu den kleinsten Quadraten ist überhaupt nicht offensichtlich. Wenn p1 ist heute rsquos schließen, p2 gestern, etc, dann Die Gewichte sinken um 3 für jeden älteren Tag, und gehen Sie negativ für die älteste Drittel der N Tage. Die folgende Grafik zeigt, dass für N15. Die negativen bedeuten, dass der Durchschnitt ist ldquooverweightrdquo auf die jüngsten Preise und kann überschreiten Preis Aktion nach einem plötzlichen Sprung. Im Allgemeinen aber, weil die eingelegte Linie bewusst durch die Mitte der jüngsten Preise geht, neigt die EPMA dazu, in der Mitte der jüngsten Preise zu sein, oder eine Projektion von wo sie schienen zu trending. Itrsquos interessant, die EPMA mit einer einfachen SMA zu vergleichen (siehe Simple Moving Average). Ein SMA zieht effektiv eine horizontale Linie durch die Vergangenheit N Tage Preise (ihre Mittel), während die EPMA zieht eine abfallende Linie. Die Trägheitsanzeige (siehe Trägheit) verwendet die EPMA. Copyright 2007, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie verteilen können und sie unter den Bedingungen der GNU General Public License ändern können, wie sie von der Free Software Foundation entweder Version 3 oder (Nach Ihrer Wahl) jede spätere version. Add ein Trend oder gleitende durchschnittliche Zeile zu einem Diagramm Gilt für: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Um Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm anzuzeigen. Du kannst eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Zum Beispiel prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D-Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Balken, Spalte, Zeile, Lager, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D, Radar, Kuchen, Oberfläche oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Auf Ihrem Diagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten. Die Trendlinie startet am ersten Datenpunkt der gewünschten Datenreihe. Überprüfe die Trendline-Box. Um eine andere Art von Trendlinie zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Prognose Oder zwei Period Moving Average. Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie weitere Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendline-Optionen auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie im Feld Auftrag die höchste Leistung für die unabhängige Variable ein. Wenn Sie Moving Average auswählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Periode zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) bei oder nahe 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-squared-Wert. Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-quadratischen Wert auf dem Diagramm anzeigen (Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen). In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Zeile aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate für eine Zeile zu berechnen: wobei m die Steigung ist und b der Zwischenpunkt ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Zeigt eine best-fit gekrümmte Linie, ist diese Trendlinie nützlich, wenn die Rate der Veränderung in den Daten steigt oder sinkt schnell und dann Ebenen aus. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächengebiet, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Typischerweise hat eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 nur einen Hügel oder ein Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Eine Polynom - oder Curvilinear-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom Trendline (ein Hügel) zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Zeilen gut an die Daten angepasst sind. Bei der Darstellung einer gekrümmten Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine Power-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Abstandsmessung zeigt die Entfernung in Metern nach Sekunden an. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Wenn man eine gekrümmte Linie anzeigt, ist diese Trendlinie sinnvoll, wenn Datenwerte steigen oder sinken. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average Trendline Diese Trendlinie zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert des zweiten und dritten Datenpunktes wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie nutzt diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende bewegte durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Linear Regression Indicator Der Linear Regressionsindikator wird für Trendidentifikation und Trend in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten verwendet. Der Indikator sollte nicht mit linearen Regressionslinien verwechselt werden, die gerade Linien an einer Reihe von Datenpunkten angebracht sind. Der Lineare Regressionsindikator zeigt die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionslinien an, die an aufeinanderfolgenden Tagen gezeichnet wurden. Der Vorteil der Linear Regression Indicator über einen normalen gleitenden Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Durchschnitt, reagiert schneller auf Richtungsänderungen. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für Whipsaws ist. Der Linear Regressionsindikator eignet sich nur für den Handel mit starken Trends. Signale werden in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten genommen. Verwenden Sie die Richtung der Linear Regression Indicator, um Trades mit einer längerfristigen Anzeige als Filter einzugeben und zu verlassen. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder einen kurzen Handel beenden. Gehen Sie kurz (oder verlassen Sie einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausschaltet. Eine Variation auf dem oben genannten ist, Trades einzugeben, wenn der Preis den Linear Regression Indicator kreuzt, aber immer noch beendet, wenn die Linear Regressionsanzeige leuchtet. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lang L, wenn der Preis über den 100-tägigen Linear Regressionsindikator übergeht, während der 300-Tag steigt Exit X, wenn der 100-Tage-Linear Regressions-Indikator abschaltet. Gehen Sie lange wieder bei L, wenn der Preis über die 100-Tage-Linear Regression Indicator Exit kreuzt X, wenn die 100-Tage-Linear-Regressionsanzeige nach unten geht Lange L, wenn der Preis über 100-Tage-Linear-Regressions-Exit X übergeht, wenn die 100-Tage-Anzeige ausläuft Go long L, wenn die 300-Tage-Linear Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Die 100-Tage-Anzeige Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regressionsanzeige ausschaltet. Die Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr. Einleitung Der Pistenindikator misst den Aufstieg einer linearen Regression, die für eine Preisreihe am besten geeignet ist. Schwankend über und unter Null, der Slope-Indikator am besten ähnelt einem Impuls-Oszillator ohne Grenzen. Es eignet sich nicht gut für überholte Ebenen, sondern kann die Richtung und Stärke eines Trends messen. Es kann auch mit anderen Indikatoren verwendet werden, identifizieren potenzielle Einstiegspunkte innerhalb eines laufenden Trends. Berechnungssteigung basiert auf einer linearen Regression (Linie der besten Passform). Obwohl die Formel für eine lineare Regression über den Rahmen dieses Artikels hinausgeht, kann eine lineare Regression mit dem Raff Regressionskanal in SharpCharts angezeigt werden. Dieser Indikator zeigt eine lineare Regression in der Mitte mit äquidistanten äußeren Trendlinien. Slope entspricht dem Aufstieg für die lineare Regression. Aufstieg bezieht sich auf die Preisänderung. Run bezieht sich auf den Zeitrahmen. Eine 20-tägige Piste wäre der Aufstieg einer 20-tägigen linearen Regression. Wenn der Anstieg 4 Punkte beträgt und der Lauf zwei Tage beträgt, dann wäre die Steigung 2 (42 2). Wenn der Anstieg -6 Punkte und der Lauf 2 ist, dann wäre die Steigung -3 (62 3). Im Allgemeinen hat eine fortschreitende Periode eine positive Steigung und eine sinkende Periode hat eine negative Steigung. Die Steilheit hängt von der Schärfe des Vorschubs oder des Niedergangs ab. Tabelle 1 zeigt SPY mit drei verschiedenen 20-Tage-Perioden (orange, gelb, blau). Ein 20-Tage-Raff-Regressions-Kanal wird für jeden 20-Tage-Zeitraum angezeigt. Die lineare Regression, in der Mitte, stellt die Linie der besten Passform für die 20 Datenpunkte dar. Die gepunkteten Linien markieren das Ende der 20-Tage-Periode und den Wert der Steigung zu diesem Preispunkt. Die erste Periode ist relativ flach und die Piste ist kaum positiv. Die zweite Periode ist hoch und die Piste ist eindeutig positiv. Die dritte Periode ist unten und die Steigung ist negativ. Denken Sie daran, dass sich die Slope ändert, da alte Datenpunkte abgelegt und neue Datenpunkte hinzugefügt werden. Trend Identification Slope kann verwendet werden, um den Trend zu quantifizieren. Eine positive Steigung ist definitionsgemäß ein Aufwärtstrend. Ähnlich definiert eine negative Steigung einen Abwärtstrend. Abbildung 2 zeigt die Dow Industrials mit einer 52-Wochen-Piste (ein Jahr). Die rote, punktierte Linien zeigen, dass die Steigung negativ wird, während die grünen, gepunkteten Linien die Neigung positiv zeigen. Die 52-Wochen-Piste war für etwa zwei Jahre (2006-2007) positiv und wurde im Februar 2008 negativ. Obwohl der Dow im März 2009 und im Jahr 2009 stark angestiegen war, ging die 52-Wochen-Piste nicht in ein positives Territorium zurück September 2009. Beachten Sie, dass die Piste den Trend nicht vorhersagt. Stattdessen folgt es dem Trend oder den Preispunkten. Dies bedeutet, dass es etwas Verzögerung geben wird. Trendstärke Richtungsbewegung kann auch bei der Analyse der Steigung wichtig sein. Eine negative und steigende Piste zeigt die Verbesserung in einem Abwärtstrend. Eine positive und fallende Piste zeigt Verschlechterung in einem Aufwärtstrend. Abbildung 3 zeigt die Nasdaq 100 ETF (QQQQ) mit der 100-Tage-Slope. Ein 20-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt wurde hinzugefügt, um Aufschwünge und Abschwünge zu identifizieren. Eine Steigung steigt, wenn über seine 20-Tage-SMA und fallen, wenn unten. In dieser Tabelle sind vier Schlüsselübergänge identifiziert (grüne Pfeile). Beachten Sie, dass die Crossover aufgetreten sind, bevor die Slope negativ oder positiv wurde. Das ist wie eine führende indikation für die slope. Beachten Sie auch das Bounce nach dem negativen Kreuz im Juli 2008 und den Wiederholungsversuch nach dem positiven Kreuz im Januar 2009. Diese frühen Pistenstornierungen forderten einen Umzug in positives Territorium oder Trendwechsel, aber erwarten Sie nicht einen erweiterten Umzug nach jedem gleitenden durchschnittlichen Crossover. Die 100-tägige Slope bewegte sich im August 2009 unter ihre 20-Tage-SMA, aber QQQQ hielt sich direkt auf höher. Eine rückläufige und positive Slope spiegelt weniger Steilheit im Vormarsch wider. Beachten Sie, wie die 100-Tage-Piste positiv blieb, da QQQQ von September 2009 bis Januar 2010 weiter anstieg. Die Handels-Bias-Slope allein kann nicht genutzt werden, um an einem laufenden Trend teilzunehmen, aber sie kann mit anderen Indikatoren verwendet werden, um potenzielle Einstiegspunkte zu identifizieren. Insbesondere kann Slope zur Trendidentifizierung verwendet werden, um eine Handelsvorspannung zu etablieren. Eine positive Steigung diktiert eine bullische Vorspannung, während eine negative Steigung eine bärische Vorspannung diktiert. Sobald eine Handelsvorspannung etabliert ist, kann ein Impulsoszillator verwendet werden, um mögliche Eintrittspunkte zu identifizieren. Die Wahl des Impulsoszillators ist wirklich eine persönliche Vorliebe. Das Beispiel mit Apple nutzt die 100-Tage-Piste mit 10-tägigem Williams R. Die Rückblickperiode für die Slope sollte deutlich länger sein als die Rückblickperiode für den Impulsoszillator. Die Slope definiert den größeren Trend, während der Impulsoszillator eine Untermenge dieses Trends darstellt. Diagramm 4 zeigt die 100-Tage-Slope, die sich über Null im Juli bewegt, um eine bullish Bias zu etablieren. Für den Impulsoszillator werden nur bullische Signale berücksichtigt. Dazu gehören überverkaufte Messwerte, Mittellinienübergänge oder Signalleitungsübergänge. Williams R hat keine Signalleitung, aber MACD und PPO machen. Die blauen gepunkteten Linien zeigen, wenn 10-tägige Williams R unter -80 bewegt, um überverkauft zu werden. Beachten Sie, dass diese Messwerte mit kurzen Pullbacks in der Aktie übereinstimmen. Mit Ausnahme der letzten überverkauften Lesung Anfang Dezember, nahm Apple seinen Aufwärtstrend bald nach diesen überverkauften Lesungen wieder auf. Relative Stärke Die Steigung von zwei (oder mehr) Wertpapieren kann verglichen werden, um relative Stärke und relative Schwäche zu identifizieren. Die folgende Grafik zeigt Amazon (AMZN) mit dem SampP 500. Beide Wertpapiere werden mit der 20-Tage-Slope (schwarz) angezeigt. Die blaue vertikale Linie markiert einen Punkt Anfang November, als Amazon eine positive Steigung hatte und der SampP 500 eine negative Steigung hatte. Amazon hat den SampP 500 zu diesem Zeitpunkt deutlich übertroffen. In der Tat, als der SampP 500 Anfang November startete, führte Amazon mit einem Umzug von 117 auf 143 den Weg höher. Beachten Sie, dass Amazon höher anstieg, auch wenn die Slope niedriger wurde. Die Amazon-Slope wurde Mitte Dezember negativ und die SampP 500 Slope war immer noch positiv. Diese Situation wiederholte die zweite Januarwoche. Basierend auf dem Slope-Vergleich ging Amazon von relativer Stärke im November auf relative Schwäche im Dezember und Januar. Während dieser zwei Monate wurde die 20-tägige lineare Regression für Amazon abgebrochen, während die 20-tägige lineare Regression für den SampP 500 aufkam. Schlussfolgerungen Die Steigung misst den Aufstieg einer linearen Regression. Im Allgemeinen ist ein Aufwärtstrend vorhanden, wenn Slope positiv ist und ein Abwärtstrend existiert, wenn die Steigung negativ ist. Der Zeitrahmen hängt von der Anzahl der Tage ab. 10 Tage deckt einen kurzfristigen Trend, 100 Tage einen mittelfristigen Trend und 250 Tage einen langfristigen Trend. Wie bei typischen Trend folgenden Indikatoren, Slope verzögert Preis und kehrt nach einem tatsächlichen oben oder unten. Dies beeinträchtigt jedoch nicht seine Nützlichkeit. Trendkennung und Trendstärke sind wichtige Werkzeuge, auch für Händler. Wie bei gleitenden Durchschnitten kann Slope mit Impulsindikatoren genutzt werden, um an einem laufenden Trend teilzunehmen. Klicken Sie hier für Live-Chart mit der Slope-Indikator. SharpCharts Slope befindet sich in der Nähe der Unterseite der Indikatorliste auf SharpCharts. Die Standardparameter (20) können entsprechend dem gewünschten Zeitrahmen geändert werden. Wie alle Indikatoren kann Slope über dem Preisgrundstück, hinter dem Preisplot oder unterhalb des Preisplots positioniert werden. Darüber hinaus können Benutzer auf den grünen Pfeil neben erweiterten Optionen klicken, um einen gleitenden Durchschnitt oder einen anderen Indikator auf Slope anzuwenden. Vorgeschlagene Scans Oversold in einem Uptrend. Der Link zu diesem Scan zeigt Aktien mit einer positiven 100-Tage-Slope und überverkauft Williams R (unter -80) Overbought in einem Downtrend. Die Verknüpfung zu diesem Scan zeigt Aktien mit einer negativen 100-Tage-Piste und überholte Williams R (über -20). Weitere Studie Dieses Buch umfasst viel Boden, enthält aber einen Abschnitt über die Regressionsanalyse mit linearen Regressionen. Handelssysteme und Methoden Perry Kaufman
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