Einfache Gleit Durchschnitt Nutzung

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Einfacher Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann Durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen und dann Aufteilung dieser Summe um die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufblickt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit abnimmt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerfristiger gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber sein Lesen ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Durchgehende Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um die aktuellen Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittes in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug ist es, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte zu vergleichen, wobei jeder unterschiedliche Zeitrahmen abdeckt. Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading Patterns Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn der 50-tägige, einfach gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Dies gilt als bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristig gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren weitere Gewinne sind im Speicher. Moving Averages Diese Seite ist über die Simple Moving Average, die häufigste und beliebt der gleitenden Durchschnitte. Wenn Sie an anderen Versionen des gleitenden Durchschnitts interessiert sind, wählen Sie bitte die untenstehenden Links: Einfacher Umzugsdurchschnitt Der Einfache Umzugsdurchschnitt ist wohl das beliebteste technische Analyse-Tool, das von Händlern verwendet wird. Der Simple Moving Average (SMA) wird oft verwendet, um Trendrichtung zu identifizieren. Aber kann verwendet werden, um potenzielle Kauf - und Verkaufssignale zu generieren. Die SMA ist ein Durchschnitt, oder in statistischer Sprache - der Mittelwert. Ein Beispiel für einen einfachen Moving Average ist unten dargestellt: Die Preise für die letzten 5 Tage waren 25, 28, 26, 24, 25. Der Durchschnitt wäre (2528262627) 5 26.4. Daher wäre die SMA-Linie unter dem letzten Tag Preis von 27 wäre 26.4. In diesem Fall könnte die SMA-Linie von 26,4, da sich die Preise in der Regel höher bewegen, als Unterstützung fungieren (siehe: Stützverstärkerwiderstand). Die untenstehende Tabelle des Dow Jones Industrial Average Exchange Traded Fund (DIA) zeigt einen 20-tägigen Simple Moving Average als Unterstützung für die Preise. Moving Average Als Support - Potentialsignal kaufen Wenn der Preis in einem Aufwärtstrend ist und anschließend der gleitende Durchschnitt in einem Aufwärtstrend ist und der gleitende Durchschnitt nach Preis getestet wurde und der Preis ein paar Mal vom gleitenden Durchschnitt abgesprungen wurde (dh der Umzug Durchschnitt dient als Stützlinie), dann könnte ein Händler bei den nächsten Pullbacks zurück zum Simple Moving Average kaufen. Ein einfacher Moving Average kann als eine Linie des Widerstands dienen, wie das Diagramm des DIA zeigt: Moving Average Acting als Resistance - Potential Sell Signal Zu Zeiten, wenn der Preis in einem Abwärtstrend ist und der gleitende Durchschnitt ist auch in einem Abwärtstrend und Preistests Die SMA oben und wird ein paar aufeinanderfolgende Zeiten abgelehnt (dh der gleitende Durchschnitt dient als Widerstandslinie), dann könnte ein Händler bei der nächsten Rallye bis zum Simple Moving Average verkaufen. Die obigen Beispiele haben nur einen Simple Moving Average verwendet. Trader verwenden oft zwei oder sogar drei Simple Moving Averages. Die potenziellen Vorteile der Verwendung von mehr als einem Simple Moving Average werden auf der nächsten Seite diskutiert. 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