Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Test

What039s forskjellen mellom flytte gjennomsnittlig og vektet glidende gjennomsnitt Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, ville bli beregnet ved hjelp av følgende formel: På grunnlag av ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over perioden som er oppført ovenfor, 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris på AAPLMoving Gjennomsnitt - Enkle og eksponentielle Moving Gjennomsnitt - Enkel og eksponentiell introduksjon Flytte gjennomsnitt øker prisdataene for å danne en trend-indikator. De forutsier ikke prisretning, men definerer snarere den nåværende retningen med et lag. Flytte gjennomsnittlig forsinkelse fordi de er basert på tidligere priser. Til tross for denne tøysen, beveger bevegelige gjennomsnitt en jevn prishandling og filtrerer ut støyen. De danner også byggesteinene for mange andre tekniske indikatorer og overlegg, for eksempel Bollinger Bands. MACD og McClellan Oscillator. De to mest populære typene av bevegelige gjennomsnittsverdier er Simple Moving Average (SMA) og Exponentential Moving Average (EMA). Disse bevegelige gjennomsnittsverdiene kan brukes til å identifisere retningen til trenden eller definere potensielle støtte - og motstandsnivåer. Here039s et diagram med både en SMA og en EMA på den: Simple Moving Average Calculation Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er dannet ved å beregne gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder. De fleste bevegelige gjennomsnitt er basert på sluttkurs. Et 5-dagers enkelt glidende gjennomsnitt er den fem dagers summen av sluttkurs dividert med fem. Som navnet antyder, er et glidende gjennomsnitt et gjennomsnitt som beveger seg. Gamle data blir droppet da nye data kommer til rådighet. Dette får gjennomsnittet til å bevege seg langs tidsskalaen. Nedenfor er et eksempel på et 5-dagers glidende gjennomsnitt som utvikler seg over tre dager. Den første dagen i det bevegelige gjennomsnittet dekker de siste fem dagene. Den andre dagen i glidende gjennomsnitt dråper det første datapunktet (11) og legger til det nye datapunktet (16). Den tredje dagen i det bevegelige gjennomsnittet fortsetter ved å slippe det første datapunktet (12) og legge til det nye datapunktet (17). I eksemplet ovenfor øker prisene gradvis fra 11 til 17 over totalt syv dager. Legg merke til at det bevegelige gjennomsnittet også stiger fra 13 til 15 over en tre-dagers beregningsperiode. Legg også merke til at hver glidende gjennomsnittsverdi ligger like under siste pris. For eksempel er det bevegelige gjennomsnittet for første dag 13 og siste pris 15. Prisene de foregående fire dagene var lavere, og dette medfører at det bevegelige gjennomsnittet går til lag. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig Beregning Eksponentielle glidende gjennomsnitt reduserer forsinkelsen ved å bruke mer vekt til de siste prisene. Vektingen som brukes på den siste prisen, avhenger av antall perioder i glidende gjennomsnitt. Det er tre trinn for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Først beregner du det enkle glidende gjennomsnittet. Et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) må starte et sted slik at et enkelt glidende gjennomsnitt blir brukt som forrige periode039s EMA i den første beregningen. For det andre, beregne vektingsmultiplikatoren. Tredje, beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt. Formelen nedenfor er for en 10-dagers EMA. Et 10-års eksponentielt glidende gjennomsnitt bruker en 18,18 vekting til den siste prisen. En 10-årig EMA kan også kalles en 18.18 EMA. En 20-årig EMA gjelder en vei på 9,52 til den siste prisen (2 (201) .0952). Legg merke til at vektingen for kortere tidsperiode er mer enn vektingen for lengre tidsperiode. Faktisk faller vekten halvparten hver gang den bevegelige gjennomsnittlige perioden fordobles. Hvis du vil ha en bestemt prosentandel for en EMA, kan du bruke denne formelen til å konvertere den til tidsperioder, og deretter angi verdien som EMA039-parameteren: Nedenfor er et regneark eksempel på et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og en 10- dag eksponentiell glidende gjennomsnitt for Intel. Enkle bevegelige gjennomsnitt er rett frem og krever liten forklaring. 10-dagers gjennomsnittet beveger seg ganske enkelt som nye priser blir tilgjengelige og gamle priser faller av. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet begynner med den enkle glidende gjennomsnittsverdien (22,22) i den første beregningen. Etter den første beregningen tar den normale formelen over. Fordi en EMA begynner med et enkelt bevegelig gjennomsnittsmål, blir dens virkelige verdi ikke realisert før 20 eller så perioder senere. Med andre ord kan verdien på Excel-regnearket avvike fra diagramverdien på grunn av den korte tilbakekallingsperioden. Dette regnearket går bare tilbake 30 perioder, noe som betyr at påvirkning av det enkle glidende gjennomsnittet har hatt 20 perioder å forsvinne. StockCharts går tilbake minst 250 perioder (vanligvis mye lenger) for beregningene, slik at effektene av det enkle glidende gjennomsnittet i den første beregningen er fullstendig forsvunnet. Lagfaktoren Jo lengre det bevegelige gjennomsnittet, desto mer lagret. Et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt vil krame prisene ganske tett og ta kort tid etter at prisene svinger. Kortflytende gjennomsnitt er som fartbåter - skumle og raske å forandre seg. I motsetning til dette, inneholder et 100-dagers glidende gjennomsnitt mange tidligere data som reduserer det. Lengre bevegelige gjennomsnitt er som havskipskip - sløv og sakte å forandre. Det tar en større og lengre prisbevegelse for et 100-dagers glidende gjennomsnitt for å bytte kurs. Tabellen over viser SampP 500 ETF med en 10-dagers EMA tett følgende priser og en 100-dagers SMA-sliping høyere. Selv med januar-februar-tilbakegangen holdt 100-dagers SMA kurset og gikk ikke ned. 50-dagers SMA passer et sted mellom 10 og 100 dagers glidende gjennomsnitt når det gjelder lagfaktoren. Enkel vs eksponentiell flytende gjennomsnitt Selv om det er klare forskjeller mellom enkle glidende gjennomsnitt og eksponentielle glidende gjennomsnitt, er det ikke nødvendigvis bedre enn det andre. Eksponentielle glidende gjennomsnitt har mindre forsinkelse og er derfor mer følsomme overfor de siste prisene - og de siste prisendringene. Eksponentielle glidende gjennomsnitt vil slå før enkle glidende gjennomsnitt. Enkle bevegelige gjennomsnitt, derimot, representerer et sant gjennomsnitt av priser for hele tidsperioden. Som sådan kan enkle bevegelige gjennomsnitt være bedre egnet til å identifisere støtte - eller motstandsnivåer. Flytte gjennomsnittlig preferanse avhenger av mål, analytisk stil og tidshorisont. Chartister bør eksperimentere med begge typer bevegelige gjennomsnitt samt forskjellige tidsrammer for å finne den beste passformen. Tabellen nedenfor viser IBM med 50-dagers SMA i rødt og 50-dagers EMA i grønt. Begge toppet i slutten av januar, men nedgangen i EMA var skarpere enn nedgangen i SMA. EMA dukket opp i midten av februar, men SMA fortsatte å bli lavere til slutten av mars. Legg merke til at SMA dukket opp over en måned etter EMA. Lengder og tidsrammer Lengden på det bevegelige gjennomsnittet avhenger av de analytiske målene. Kortvarige gjennomsnitt (5-20 perioder) passer best for kortsiktige trender og handel. Chartister interessert i langsiktige trender ville velge lengre bevegelige gjennomsnitt som kan utvide 20-60 perioder. Langsiktig investorer vil foretrekke å flytte gjennomsnitt med 100 eller flere perioder. Noen bevegelige gjennomsnittlige lengder er mer populære enn andre. 200-dagers glidende gjennomsnitt er kanskje den mest populære. På grunn av lengden er dette klart et langsiktig glidende gjennomsnitt. Deretter er det 50-dagers glidende gjennomsnittet ganske populært for den langsiktige trenden. Mange diagrammer bruker de 50-dagers og 200-dagers glidende gjennomsnittene sammen. Kortsiktig, et 10-dagers glidende gjennomsnitt var ganske populært tidligere, fordi det var lett å beregne. Man lagde bare tallene og flyttet desimaltegnet. Trend Identification De samme signalene kan genereres ved hjelp av enkle eller eksponentielle glidende gjennomsnitt. Som nevnt ovenfor er preferansen avhengig av hver enkelt person. Disse eksemplene nedenfor vil bruke både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Begrepet glidende gjennomsnitt gjelder både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Retningen av det bevegelige gjennomsnittet gir viktig informasjon om priser. Et stigende glidende gjennomsnitt viser at prisene generelt øker. Et fallende glidende gjennomsnitt indikerer at prisene i gjennomsnitt faller. Et stigende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig opptrend. Et fallende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig nedtrend. Tabellen over viser 3M (MMM) med et 150-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt. Dette eksempelet viser hvor godt bevegelige gjennomsnittsverdier fungerer når trenden er sterk. Den 150-dagers EMA avslått i november 2007 og igjen i januar 2008. Legg merke til at det tok 15 tilbakegang å reversere retningen av dette bevegelige gjennomsnittet. Disse forsinkende indikatorene identifiserer trendendringer som de oppstår (i beste fall) eller etter at de oppstår (i verste fall). MMM fortsatte ned til mars 2009 og økte deretter 40-50. Legg merke til at 150-dagers EMA ikke viste seg før etter denne bølgen. Når det gjorde det, fortsatte MMM høyere de neste 12 månedene. Flytte gjennomsnitt arbeider briljant i sterke trender. Double Crossovers To bevegelige gjennomsnitt kan brukes sammen for å generere crossover-signaler. I teknisk analyse av finansmarkedene. John Murphy kaller dette den dobbelte crossover-metoden. Dobbeltoverganger innebærer et relativt kort glidende gjennomsnitt og et relativt langt bevegelige gjennomsnitt. Som med alle bevegelige gjennomsnitt, definerer den generelle lengden på det bevegelige gjennomsnittet tidsrammen for systemet. Et system som bruker en 5-dagers EMA og 35-dagers EMA, vil bli ansett som kortsiktige. Et system som bruker en 50-dagers SMA og 200-dagers SMA, vil bli ansett på mellomlang sikt, kanskje til og med på lang sikt. Et kystovergang skjer når kortere bevegelige gjennomsnittsværdier krysser over lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette er også kjent som et gyldent kors. Et bearish crossover oppstår når kortere bevegelige gjennomsnitt krysser under lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette er kjent som et dødt kryss. Flytte gjennomsnittsoverganger gir relativt sent signaler. Tross alt har systemet to forsinkende indikatorer. Jo lengre bevegelige gjennomsnittsperioder, desto større er lagringen i signalene. Disse signalene fungerer bra når en god trend tar tak. Imidlertid vil et glidende gjennombruddssystem produsere mange whipsaws i fravær av en sterk trend. Det er også en trippel crossover metode som involverer tre bevegelige gjennomsnitt. Igjen genereres et signal når det korteste bevegelige gjennomsnittet krysser de to lengre bevegelige gjennomsnittene. Et enkelt tredelt crossover-system kan innebære 5-dagers, 10-dagers og 20-dagers glidende gjennomsnitt. Tabellen over viser Home Depot (HD) med en 10-dagers EMA (grønn prikket linje) og 50-dagers EMA (rød linje). Den svarte linjen er den daglige lukkingen. Å bruke en glidende gjennomsnittsovergang ville ha resultert i tre whipsaws før du fikk en god handel. Den 10-dagers EMA brøt under 50-dagers EMA i slutten av oktober (1), men dette var ikke lenge da 10-dagene flyttet tilbake over midten av november (2). Dette krysset varet lengre, men neste bearish crossover i januar (3) skjedde nær prisnivået i slutten av november, noe som resulterte i en annen whipsaw. Dette bearish krysset varede ikke lenge da 10-dagers EMA flyttet tilbake over 50-dagen noen dager senere (4). Etter tre dårlige signaler forløste det fjerde signalet et sterkt trekk når aksjene økte over 20. Det er to takeaways her. For det første er crossovers utsatt for whipsaw. Et pris - eller tidsfilter kan brukes for å forhindre whipsaws. Traders kan kreve crossover til siste 3 dager før du handler eller krever at 10-dagers EMA skal flytte over 50-dagers EMA med en viss mengde før du handler. For det andre kan MACD brukes til å identifisere og kvantifisere disse kryssene. MACD (10,50,1) viser en linje som representerer forskjellen mellom de to eksponentielle glidende gjennomsnittene. MACD blir positiv under et gyldent kors og negativt under et dødt kryss. Prosentpris Oscillatoren (PPO) kan brukes på samme måte som prosentandeler. Vær oppmerksom på at MACD og PPO er basert på eksponentielle glidende gjennomsnitt og stemmer ikke overens med enkle glidende gjennomsnitt. Dette diagrammet viser Oracle (ORCL) med 50-dagers EMA, 200-dagers EMA og MACD (50,200,1). Det var fire bevegelige gjennomsnittsoverskridelser over en 12-årig periode. De første tre resulterte i whipsaws eller dårlige handler. En vedvarende trend begynte med fjerde crossover som ORCL avansert til midten av 20-tallet. Nok en gang jobber glidende gjennomsnittsoverganger godt når trenden er sterk, men produserer tap i fravær av en trend. Prisoverskridelser Flytte gjennomsnitt kan også brukes til å generere signaler med enkle prisoverskridelser. Et bullish signal genereres når prisene går over det bevegelige gjennomsnittet. Et bearish signal genereres når prisene flytter under det bevegelige gjennomsnittet. Prisoverskridelser kan kombineres for å handle innenfor den større trenden. Det lengre bevegelige gjennomsnittet setter tonen for den større trenden, og det kortere glidende gjennomsnittet brukes til å generere signalene. Man vil se etter bullish prisoverganger bare når prisene allerede er over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette ville være handel i harmoni med den større trenden. For eksempel, hvis prisen ligger over 200-dagers glidende gjennomsnitt, vil kartleggere bare fokusere på signaler når prisen beveger seg over 50-dagers glidende gjennomsnitt. Åpenbart vil et trekk under 50-dagers glidende gjennomsnitt forutse et slikt signal, men slike bearish kryss vil bli ignorert fordi den større trenden er oppe. Et bearish kryss ville bare foreslå en tilbaketrekking i en større opptrinn. Et kryss tilbake over 50-dagers glidende gjennomsnitt ville signalere en oppgang i prisene og fortsettelsen av den store opptrenden. Neste diagram viser Emerson Electric (EMR) med 50-dagers EMA og 200-dagers EMA. Aksjen flyttet over og holdt over 200-dagers glidende gjennomsnitt i august. Det var dips under 50-dagers EMA tidlig i november og igjen tidlig i februar. Prisene flyttet raskt over 50-dagers EMA for å gi bullish signaler (grønne piler) i harmoni med større opptrinn. MACD (1,50,1) vises i indikatorvinduet for å bekrefte priskryss over eller under 50-dagers EMA. Den 1-dagers EMA er lik sluttkurs. MACD (1,50,1) er positiv når lukkingen er over 50-dagers EMA og negativ når lukkingen er under 50-dagers EMA. Støtte og motstand Flytte gjennomsnitt kan også fungere som støtte i en uptrend og motstand i en downtrend. En kortsiktig opptrend kan finne støtte nær 20-dagers enkeltflytende gjennomsnitt, som også brukes i Bollinger Bands. Et langsiktig opptrend kan finne støtte nær det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som er det mest populære langsiktige glidende gjennomsnittet. Faktisk kan 200-dagers glidende gjennomsnitt gi støtte eller motstand bare fordi den er så mye brukt. Det er nesten som en selvoppfyllende profeti. Figuren over viser NY Composite med det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet fra midten av 2004 til slutten av 2008. 200-dagene ga støtte mange ganger under forskudd. Når trenden reverserte med en dobbel toppstøt, virket det 200-dagers glidende gjennomsnittet som motstand rundt 9500. Forvent ikke eksakte støtte - og motstandsnivåer fra bevegelige gjennomsnitt, spesielt lengre bevegelige gjennomsnitt. Markeder er drevet av følelser, noe som gjør dem utsatt for overskudd. I stedet for eksakte nivåer kan bevegelige gjennomsnittsverdier brukes til å identifisere støtte - eller motstandssoner. Konklusjoner Fordelene ved å bruke bevegelige gjennomsnitt må veies mot ulempene. Flytte gjennomsnitt er trenden som følger eller forsinker, indikatorer som alltid vil være et skritt bakover. Dette er ikke nødvendigvis en dårlig ting skjønt. Tross alt er trenden din venn, og det er best å handle i retning av trenden. Flytte gjennomsnitt sikrer at en næringsdrivende er i tråd med den nåværende trenden. Selv om trenden er din venn, legger verdipapirer mye tid i handelsområder, noe som gjør flytteverdier ineffektive. En gang i en trend vil glidende gjennomsnitt holde deg i, men også gi sent signal. Don039t forventer å selge på toppen og kjøpe på bunnen ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Som med de fleste tekniske analyseverktøy, bør bevegelige gjennomsnitt ikke brukes alene, men i forbindelse med andre komplementære verktøy. Chartister kan bruke bevegelige gjennomsnitt for å definere den overordnede trenden og deretter bruke RSI til å definere overkjøpte eller oversolgte nivåer. Legge til bevegelige gjennomsnitt til StockCharts-diagrammer Flytte gjennomsnitt er tilgjengelig som en prisoverleggsfunksjon på SharpCharts arbeidsbenk. Med rullegardinmenyen Overlays kan brukerne velge enten et enkelt glidende gjennomsnitt eller et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Den første parameteren brukes til å angi antall tidsperioder. En valgfri parameter kan legges til for å spesifisere hvilket prisfelt som skal brukes i beregningene - O for Åpen, H for Høy, L for Lav og C for Lukk. Et komma brukes til å skille mellom parametere. En annen valgfri parameter kan legges til for å skifte de bevegelige gjennomsnittene til venstre (tidligere) eller høyre (fremtidige). Et negativt tall (-10) ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til venstre 10 perioder. Et positivt tall (10) ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til høyre 10 perioder. Flere bevegelige gjennomsnitt kan overlappes prisplottet ved ganske enkelt å legge til en annen overleggslinje til arbeidsbenken. StockCharts medlemmer kan endre farger og stil for å skille mellom flere bevegelige gjennomsnitt. Når du har valgt en indikator, åpner du Avanserte alternativer ved å klikke på den lille grønne trekant. Avanserte alternativer kan også brukes til å legge til et glidende gjennomsnittlig overlegg til andre tekniske indikatorer som RSI, CCI og Volume. Klikk her for et live diagram med flere forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Bruke Flytte Gjennomsnitt med StockCharts-skanninger Her er noen prøve-skanninger som StockCharts-medlemmer kan bruke til å skanne etter ulike bevegelige gjennomsnittlige situasjoner: Bullish Moving Average Cross: Denne skanningen ser etter aksjer med et stigende 150-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bullish kryss av 5 - dag EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet stiger så lenge det handler over nivået for fem dager siden. Et bullish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg over 35-dagers EMA på over gjennomsnittet. Bearish Moving Average Cross: Denne skanningen ser etter aksjer med et fallende 150-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bearish kryss av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet faller så lenge det handler under nivået for fem dager siden. Et bearish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg under 35-dagers EMA på over gjennomsnittet. Videre studie John Murphy039s bok har et kapittel viet til bevegelige gjennomsnitt og deres ulike bruksområder. Murphy dekker fordeler og ulemper ved å flytte gjennomsnitt. I tillegg viser Murphy hvordan bevegelige gjennomsnitt arbeider med Bollinger Bands og kanalbaserte handelssystemer. Teknisk analyse av finansmarkedene John MurphyBackTesting Moving Gjennomsnitt Hvorfor Flytte Gjennomsnitt Som handler eller investor er den eneste grunnen til å undersøke flytteverdier å få kunnskap for å øke fortjenesten. Som mange andre tekniske indikatorer er flytteverdier ment å hjelpe oss å objektivt fortelle markedsstatusen til enhver tid. Dette hjelper oss å se gjennom dagens følelser og gjøre rasjonelle beslutninger, som vi forteller, vil føre til større fortjeneste og eller færre tap i det lange løp. Flytte gjennomsnitt (MAs) glatt rekke prisene på en aksje. MAs er oftest brukt til å identifisere trenden i markedsretningen, og er klassifisert som en trend-indikator. Dette betyr ikke at MA er bare for langsiktige investorer. 8211 Kortsiktige handelsmenn bruker dem også. Flytende gjennomsnitt kan brukes til å skjerme aksjer for gode kandidater, signalkjøpsmuligheter og tilby selgesignaler. Hvorfor Backtest 8211 En historie Målet med backtesting er å finne ut om flyttende gjennomsnitt virkelig fører til bedre resultater, og hva er de mest lovende måtene å bruke MAs. La meg fortelle deg en kort historie. Mens jeg satt sammen resultatene for en av de bevegelige gjennomsnittlige BackTesting Report-problemene, skjedde jeg å besøke en venn. I huset hennes kom jeg over noen lesemateriell fra en godt annonsert rabattmäklare. I det var en artikkel som rådgir sine kunder om å bruke en bestemt bevegelig gjennomsnittlig lengde på en bestemt måte for å få de beste resultatene. Jeg hadde mine omfattende tester rett foran meg, og jeg kan fortelle deg at broker8217s metode ikke fikk de beste resultatene, selv om de nevnte en MA-lengde som er nyttig på andre måter. Jeg hadde i hendene mine testresultater som viste at måten som megler brukte det glidende gjennomsnittet hadde en gevinstrate verre enn grunnlinjen da testet på 7147 aksjer over 14 års aksjemarkedsdata. Det var klart at megleren ikke kjørte den typen av testing. It8217s opp til kundene 8211 oss 8211 for å skaffe oss selv og finne ut hva som fungerer mot hva som ikke gjør det. Slik beregner du MAs Når du tester på glidende gjennomsnitt, er den første avgjørelsen hvordan du beregner glidende gjennomsnitt. Ønsker du et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA) Eller noe som er utformet for å spore pris bedre, for eksempel et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) Du kan vurdere et eksperiment for å sammenligne seiersatsene for de to forskjellige gjennomsnittene. Jeg gjorde det bare for et par år siden, og mens jeg ikke har resultatene å publisere, kom jeg bort med tanken om at det ikke gjorde stor forskjell om jeg valgte SMA eller EMA 8212 bare velg en og bruk den konsekvent. Så for dette prosjektet, velger jeg å bruke enkle glidende gjennomsnitt fordi jeg ser dem nevnt i kommentarene oftest. For å faktisk gjøre beregningen, stod jeg på den innebygde funksjonen som fulgte med TradeStation. (Valg av backtesting motor er en annen beslutning som er generell nok til å skrive om i et annet innlegg.) Hvordan bruke MAs Next du trenger å finne ut hvor nøyaktig du vil bruke bevegelige gjennomsnitt. Hvordan vil du tolke forholdet mellom pris og glidende gjennomsnitt Hvilke regler vil du bruke til å bestemme når du skal kjøpe og selge Du trenger ikke å lese lenge om aksjer før du kommer over et bullish referanse til en børshandel over det 200-dagers glidende gjennomsnittet eller dets 50-dagers glidende gjennomsnitt, eller til og med 10 eller 20-dagers MA. Eller råd om kjøp av aksjer når de krysser 50-dagers eller 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette er viktige regler for å teste i backtesting-motoren. Og så er det bevegelige gjennomsnittlige crossover 8211 en klassisk metode for teknisk analyse. Det gjør tre forskjellige måter å bruke bevegelige gjennomsnitt på for å teste. Går mer grundig, noen handelstekster snakker om skråningen av et bevegelige gjennomsnitt. Hvis du drar tilbake til algebra og vurderer MA som en linje, for å finne sin skråning, vil du velge to punkter på linjen og bruke den vanlige formelen (x2-x1) (y2-y1)). Dette bringer spørsmålet om hvor langt fra hverandre å velge de to punktene som kan gjøre forskjell på resultatene. Egentlig, siden MA blir brukt til å identifisere trenden, vil vi bare vite om den er skråt opp eller ned. Da kan vi forenkle hele beregningen ved å merke at hvis prisen ligger over det bevegelige gjennomsnittet, må det trekke gjennomsnittet opp, og en pris under MA trekker den ned. Dermed en annen grunn til å teste effekten av prisen over det bevegelige gjennomsnittet. Parameterinnstillinger Når du bestemmer deg for hvordan du bruker MA, må du velge et utvalg av forskjellige lengder som skal testes. Pass opp for overoptimering. Et sted der ute er en fyr med backtesting resultater som viser 3895 gevinst eller hva som helst med bare det rette glidende gjennomsnittet. Synd han vet ikke hva MA vil produsere disse resultatene i fremtiden. Når det er sagt, må du prøve mer enn en lengde for å sikre at resultatene dine blir et fluke. Hold fast med standardinnstillinger eller de du hører om mest i media. Å finne den perfekte parameterinnstillingen, kommer ikke til å gjøre deg rik. Å finne en klynge av gode, robuste innstillinger, kan bare gjøre deg mye bra skjønt. Som praktisk materiell når backtesting tillater nok dataforsinkelse før måling. Alle tester må begynne å måle på samme sted for epler til epler sammenligning mellom forskjellige MA lengder. Hvis du for eksempel testet et 200-dagers glidende gjennomsnitt, vil det ta de første 200 dagene med data for å beregne det første punktet i det glidende gjennomsnittet. Det betyr at den første dagen du muligens kan få et signal, er 200 dager i datasettet. For å gjøre en god sammenligning med, si 10-dagers glidende gjennomsnitt, må du sørge for at du ikke teller noen signaler fra 10-dagers glidende gjennomsnitt før 200-dagen er klar til å gå. Heldigvis TradeStation har en måte å sette 8220Maximum antall barer studie vil referanse8221 i 8220Properties for All8221 strategier som tvinger den teste motoren til å vente det lenge før tabulering data. Mer fortjeneste ved å kjøpe eller selge Flytte gjennomsnittlige regler, og spesielt bevegelige gjennomsnittlige crossover-regler, diskuteres ofte som et reverseringssystem. Dette betyr at ett signal, sier at MAs krysser oppover er et kjøpesignal, og da er motsatt, sier MA-linjer som krysser ned, er ikke bare et salgssignal, men også utløseren til å gå kort. Teoretisk sett er det ganske bra, men mange mennesker er ikke interessert i å forkorte markedet. De leter etter teknikker for å hjelpe dem å kjøpe og kanskje selge. Selv en person som regelmessig selger og selger kort, kan bruke ulike teknikker for kjøp og salg. Av disse grunner er det klokt å teste kjøpesignalene separat fra selgesignalene. Dette utgjør et dilemma fordi it8217 er vanskelig å evaluere et kjøpesignal i isolasjon. En måte å gjøre dette på er å bruke tidsbegrensede utganger 8211 som er, gå ut av handel eller selg aksjen etter at en viss tid går ut. Jeg valgte å kjøre hver backtest tre ganger med tre forskjellige tidspunkter, fordi forskjellige personer har forskjellige stiler og forskjellige behov. For å produsere backtesting resultater nyttig å svinge handelsmenn, avslutter jeg etter 2 dager. Til modell posisjon handelsfolk, 20 dager. For å møte behovene til aktive investorer har backtesting hver posisjon i 200 dager. Dette gir en måte å isolere kjøpesignalene på, og finne ut hvor nyttig det bevegelige gjennomsnittet er for aksjekjøpere av ulike temperamenter. Trenger du å definere godhet En enda viktigere ting å vurdere om du prøver å få tilbake gjennomsnittet for å finne ut hvor godt de gjør på aksjemarkedet: Hvordan vet du hva som er bra Du trenger objektive kriterier for suksess. Det betyr at du identifiserer nøkkelstatistikken som gevinstfrekvens, forventning, hypotetiske egenkapitalgevinster, osv. Det betyr også å sette standarder for akseptabel ytelse på hvert av disse områdene. Et eksempel illustrerer hvorfor dette er viktig og hvorfor det ikke er så enkelt som det først vises. Si at testene dine viser en gevinstfrekvens på 55 for en bestemt indikator. Det kan kanskje ikke være så bra hvis 62 sier at alle aksjene gikk opp i samme tidsperiode. Eller hvis bare 25 av aksjer steg i løpet av denne perioden, ville din 55 gevinstrate være spektakulær. Det som er bra, avhenger av hvordan det sammenlignes med baseline markedets ytelse under de samme forholdene. Du kan laste ned en gratis kopi av BackTesting Report Baseline-problemet ved å klikke her. For en meningsfylt backtest må du ha nok data til å lage en statistisk gyldig sammenligning. I det minste betyr det 30 handler. Selv om du handler bare ett instrument 8211 bare ett lager eller bare ett valutapar 8211 Jeg tror it8217s er viktig å teste din handelsstrategi på mange forskjellige instrumenter for å bevise sin robusthet. Jeg gikk over toppen med et ekstremt stort testsett 8212 7147 aksjer over 14 år 8212 for å sikre at resultatene mine ville gjelde i en rekke markedsforhold. Du kan få din kopi av mine backtesting-rapporter om å flytte gjennomsnittlige kjøpssignaler ved å klikke her. Hvem er de beste, flytende gjennomsnittlige testresultatene, avslører sannheten I dette innlegget tester jeg ni forskjellige bevegelige gjennomsnitt for å se hvilket som er det beste bevegelige gjennomsnittet for handel . To forskjellige strategier og markeder er testet. Resultatene kan overraske deg. Hva er bevegelige gjennomsnittsverdier Flytende gjennomsnitt viser den gjennomsnittlige prisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder eller dager, og de8217 er et ekstremt populært verktøy som brukes av handelsmenn for å bestemme den generelle trenden. Flytte gjennomsnittene jevn fortidsdata, slik at handelsmenn kan se mer objektivt på den siste trenden. De filtrerer ut støyen som gjør det mye lettere å se hvilken retning et marked er på vei. Flytte gjennomsnittsoverskridelser Den vanligste måten å bruke glidende gjennomsnitt er å se etter å flytte gjennomsnittlige overganger, og denne teknikken har blitt brukt av mange vellykkede trendfølgere. Når et raskt bevegelige gjennomsnitt (som en 5-dagers MA) krysser over et sakte glidende gjennomsnitt (for eksempel en 20-dagers MA), signaliserer det at en ny opptrending finner sted og er et bullish signal for en trendfølger som forteller dem kjøp markedet. Når det raskt bevegelige gjennomsnittet krysser tilbake under det langsomme glidende gjennomsnittet, signaliserer det at opptrenden har kommet til en slutt og en ny nedtrend er på plass. Dette er et bearish signal for en trendfølger, som forteller at de skal lukke sin lange handel eller gå kort på markedet. Det største problemet med bevegelige gjennomsnitt Det største problemet med bevegelige gjennomsnitt (som alle tekniske indikatorer) er at de er forsinkende indikatorer. Siden de tar en beregning basert på tidligere prisdata, kan de bare fortelle deg hva som har skjedd tidligere og ikke fremtiden. Jo lengre tilbakekallingen (eller antall dager som brukes i beregningen), jo lengre vil indikatoren være. For eksempel vil et 5-dagers glidende gjennomsnitt være mye mer responsivt på de siste prisbevegelsene enn en 200-dagers. På grunn av dette vil et 5-dagers glidende gjennomsnitt også ha betydelig mer støy og negere effekten av det bevegelige gjennomsnittet i utgangspunktet. Dermed er alle bevegelige gjennomsnittsverdier et avvik mellom lyd og lag. Raskere MA8217s reagerer raskt på nye trender, men de viser mer støy og fører til flere whipsaws. Langsommere MA8217 er bedre å utjevne støy, men de kan være sent for å finne nye trender. Forskjellige typer bevegelige gjennomsnittsverdier På grunn av denne avveien mellom støy og lag, har en rekke handelsmenn forsøkt å forbedre den enkle, glidende gjennomsnittlige beregningen. Det enkle glidende gjennomsnittet er ganske enkelt å beregne, og så er indikatoren båret av nesten alle handelsplattformer. I dag er alt du trenger å gjøre, å klikke på en knapp, og det bevegelige gjennomsnittet kan plottes på prisdiagrammet. Men ved å gjøre beregningen mer kompleks har mange utviklere forsøkt å komme opp med raskere og jevnere versjoner, designet for å bedre spore trender. I resten av denne artikkelen skal jeg gå gjennom ni forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt og da skal vi sette dem på prøve på historiske aksjemarkedsdata for å se hvilken som er best. Viser første 8 bevegelige gjennomsnittsverdier tegnet sammen Eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) Vi har allerede sett hvordan det enkle glidende gjennomsnittet beregnes, så det neste mest populære glidende gjennomsnittet er kjent som eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA). Det eksponentielle glidende gjennomsnittet fungerer på samme måte som det enkle glidende gjennomsnittet, men det gir større vekt til nyere prisbevegelser. (Nyere prisdata vektes eksponentielt). Det er derfor i stand til å reagere raskere på nye trender, men kan derfor føre til flere whipsaws. EMA er også veldig populær og tilgjengelig på nesten alle handels - og tekniske analyseplaner. Dobbel eksponentiell glidende gjennomsnitt (DEMA) Som navnet antyder, er det dobbelte eksponensielle glidende gjennomsnittet (DEMA) en raskere versjon av eksponentiell glidende gjennomsnitt. Selv om beregningen faktisk er basert på både en enkel MA og en dobbel EMA. Indikatoren ble først utviklet av Patrick Mulloy i en februar 1994 artikkel av Traders magazine. Det viktigste å merke seg er at dette er et glidende gjennomsnitt som reagerer raskt på nye prisbevegelser. Trippel eksponentiell glidende gjennomsnitt (TEMA) Som DEMA ble det tredoble eksponentielle glidende gjennomsnittet (TEMA) også utviklet av Patrick Mulloy. Den er dannet av sammensetningen av en EMA, en DEMA og triple EMA. Som sådan reduserer det betydelig lag og reagerer raskt på nye prisbevegelser. Temaet kan være så raskt at det også kan overskride markedet, noe som betyr at det noen ganger går for langt og beveger seg utover den siste prishandlingen. Dette er en annen ulempe ved å bruke raske MAs. Wilders glidende gjennomsnitt (WILDERS) Wilders glidende gjennomsnitt ble utviklet av J. Welles Wilder i 1978-boken hans: New Concepts In Technical Trading Systems. Indikatoren beregnes ved å endre den opprinnelige eksponensielle glidende gjennomsnittlige formelen. I stedet for å bruke den opprinnelige formelen EMA 2 (n1), hvor n er antall dager, bruker Wilders en litt annen beregning med en EMA på 114. Resultatet av dette er at Wilders glidende gjennomsnitt er litt tregere enn EMA, men raskere enn SMA. Med denne formelen er en 27-dagers WMA ekvivalent med en 14-dagers EMA. Vektet glidende gjennomsnitt (WMA) Det veide glidende gjennomsnittet (WMA) er designet for å finne trender raskere, men uten piskesave. It8217s beregnes ved å multiplisere hvert datapunkt med et annet forhold og da tar summen av alle disse produktene. Dette gjør det raskere enn den typiske EMA. Beregningen er ganske kompleks, ved hjelp av formelen nd, hvor n er dagtelleren og d er et trekantet tall. Du kan se hvordan det fungerer her. Minste kvadrater glidende gjennomsnitt (lineær regresjon) Minste kvadrater glidende gjennomsnitt kalles noen ganger et sluttpunkt glidende gjennomsnitt og it8217s basert på lineær regresjon. I hovedsak projiseres den lineære regresjonslinjen fremover og indikerer hva som ville skje hvis regresjonen fortsatte fremover. Du kan se beregningen av beregningen her. Hull-glidende gjennomsnitt (HMA) Hull-glidende gjennomsnittet (HMA) ble utviklet av Alan Hull i et bud for å skape et glidende gjennomsnitt som var raskt, responsivt og med redusert lag. Ifølge Hull eliminerer HMA 8220almost helt og holdent og klarer å forbedre utjevning samtidig. 22221 HMA er ganske komplisert å beregne, slik at du kan lese mer om metoden her. Dette er et glidende gjennomsnitt som sjelden finnes på populære handelsplattformer, men anses av noen å være en veldig god indikator. Guppy Multiple Moving Average (GMMA) Guppy Multiple Moving Average (GMMA) er forskjellig fra de andre MAs diskutert her fordi det er en kombinasjon av flere eksponentielle glidende gjennomsnitt på en gang. Siden det kan interessere leserne, vil jeg også teste GMMA-metoden, men på en annen måte til de andre. Så jeg skal gå lenge når tett krysser GMMA. For testen vil jeg bruke følgende EMA parametere: 3, 5, 7, 10, 12, 15 og 30, 35, 40, 45, 50, 60. Som vist i tabellen under: Guppy flere glidende gjennomsnitt. Hvilket er det beste glidende gjennomsnittet Viser første 8 glidende gjennomsnitt, plottet sammen Nå som vi har diskutert de ulike glidende gjennomsnittene, kan vi begynne å sette dem på prøve for å se hvilke glidende gjennomsnitt som er mest effektive for å finne og handle trender. Det skal påpekes at testene ikke er utformet for å finne de perfekte innstillingene, men å få en grov ide om hvilke bevegelige gjennomsnitt som fungerer best. To forskjellige test vil bli kjørt, en langvarig, flytende gjennomsnittlig crossover-sammenligning på SampP 500 Index, og en porteføljetest. 1. SampP 500 crossover test Reglene for denne testen er enkle. Vi vil kjøpe SampP 500 når det raskere bevegelige gjennomsnittet krysser over det langsommere bevegelige gjennomsnittet, noe som indikerer en oppadgående trend. Vi vil selge vår posisjon når det raskt bevegelige gjennomsnittet krysser tilbake under. For hver glidende gjennomsnittlig type, blir to forskjellige overganger testet 5-dagers20-dagers crossover og en lengre, 50-dagers-dagers crossover (også kjent som et gyldent kryss). I tilfelle av Guppy flere glidende gjennomsnitt, vil vi kjøpe SampP 500 når lukkene krysser over hver glidende gjennomsnittslinje og selger når lukkene krysser tilbake under hver linje. Startkapital vil bli satt til 10.000 og provisjoner vil være 0,01 per aksje. Posisjonsstørrelsen vil være 100 uten innflytelse. Tittelen som brukes vil være SPX fra Norgate Premium Data, og testen vil bli kjørt fra 112000 til 112015. Alle bevegelige gjennomsnittsverdier vil bli beregnet ved hjelp av den lukkede prisen, og inngangsutgangene vil bli gjort neste dag åpen (etter at en crossover finner sted). Forhåpentligvis vil dette føre til noen interessante resultater. SampP 500 crossover-resultater Som det du ser fra bordet, er det beste glidende gjennomsnittet for en 520-dagers crossover tilfeldigvis Wilders glidende gjennomsnitt. Wilders MA produserte en sammensatt årlig avkastning på 2,11 med en maksimal drawdown på -33 som ga et CARMDD-forhold på 0,06. Det verste utførende gjennomsnittet var faktisk Hull-glidende gjennomsnitt. Ser på 50200 dagers kryssovergang, var det beste bevegelige gjennomsnittet det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA) som ga en årlig avkastning på 5,96 med en maksimal nedgang på -17. Det verste utførende glidende gjennomsnittet ble bundet mellom Hull-glidende gjennomsnitt og de minste kvadrater som beveger gjennomsnittet. 2. SampP 100 porteføljestest Denne testen vil være den samme som ovenfor, med unntak av at vi skal kjøre et 10-posisjoners eneste porteføljesystem, og vår tittel vil være SampP 100-universet av aksjer (som inkluderer historiske bestanddeler). Når den raske MA krysser sakte MA på lager i universet, vil vi kjøpe den og legge den til porteføljen. Når det krysser tilbake under, vil vi selge aksjen og det vil falle ut av porteføljen. Entriesexits vil bli gjort neste dag åpen og duplikat signaler vil bli rangert av RSI (14) indikatoren (sterkeste aksjer foretrukket først). I tillegg må aksjene bli priset over 2. Provisjoner vil bli satt til 0,01 per aksje, og vår startkapital vil bli delt like mellom hver posisjon (likevekt portefølje). SampP 100 porteføljestestresultater: Som du ser fra bordet, var det beste glidende gjennomsnittet for en 520-dagers crossover det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA) som ga en sammensatt årlig retur på 3,6 og en maksimal drawdown på -34, noe som resulterte i en CARMDD på 0,11. Det verste utførende glidende gjennomsnittet var de minste firkantene. Ser på 50200 crossover, var det beste eksakte glidende gjennomsnittet det dobbelte eksponentielle glidende gjennomsnittet (DEMA) med et CARMDD-forhold på 0,29 og en årlig avkastning på 9,89. Den verste utøveren var GMMA-strategien. Konklusjoner Når vi ser på utvalg av resultater, klarer it8217s at vi kan komme til to konklusjoner. For det første fungerer lengre sikt glidende gjennomsnittsoverskridelser bedre enn kortsiktige overganger. Dette er sannsynligvis fordi de produserer færre whipsaws. For det andre synes nyere og mer komplekse glidende gjennomsnitt ikke å være bedre å finne trender enn de mer tradisjonelle glidende gjennomsnittene. Ingen tvil indikatorer utviklere vil insistere på at deres parametere endres, for å bedre reflektere hvordan deres produkt er ment å bli brukt. Det kan være noen sannhet til det. Indikatorer som GMMA og minste kvadrater er ikke nødvendigvis ment å bli brukt på denne måten. Imidlertid kan endring av parametrene på en slik måte tolkes som kurvefitting og føre til upålitelig analyse. Personlig bekrefter konklusjonene hva jeg trodde hele tiden. Enkle bevegelige gjennomsnitt jobber like godt som komplekse på å finne trender, og det pålitelige eksponentielle glidende gjennomsnittet er best. Takk for at du leser. Du kan også like: JB Marwood