Exponentiell gleitender mittlerer backtest

So, jetzt schauen wir uns die SampP500 in einem Backtest mit dem exponentiellen durchschnittlichen Index-Crossover-System für 3750 Tage von Chart-Geschichte und Timfenster von ein bis tausend. In Abbildung 1 sehen wir den Vergleich aller Erträge, die grüne Linie zeigt die Kaufampereausbeute von 6,5 p. a. Abb. 1: Exponentielle Durchschnittsleistung des SampP500 Abb. 2: EMA Performance vs Buy amp Hold So sehen wir wieder gibt es nicht viele exponentielle Mittelwerte, die sogar die Benchmark passieren können, aber zumindest gibt es dann mehr im DAX Backtest. Die höchste ist die EMA 334 mit 8 p. a. Die Region um diese scheinen die besten in diesem Backtest zu sein. In Abbildung 2 sehen Sie die Leistung der EMA 334 im Vergleich zur Indexleistung. Abb. 3: Alle EMA Leistungsdiagramme Abb. 4: Alle EMA-Leistungsdiagramme (Topview) In Abbildung 3 sehen Sie alle Leistungskurven der Zeitfenster von ein bis tausend. Wie beim DAX-Backtest liegen die besten Endrenditen bei den mittleren EMAs. Die kurzen exponentiellen gleitenden Durchschnitte jedoch taten gute zurück in den Tagen bis 2750, dann fingen sie an zu scheitern. Einfache bewegende Durchschnitte - Handelsbacktests Welche gleitenden mittleren Parameter sind die besten Diese Seite hat einen Ozean der gleitenden durchschnittlichen backtests, die ich für den DAX führte , SP500 und auch USD / EU (Forex). Diese Tests wurden unter Verwendung unterschiedlicher Signalstrategien durchgeführt: einfach / exponentiell und Crossover-Varianten und verschiedene Indizes für einen Zeitraum von 1000 Handelstagen. Im Gegensatz zu anderen Websites testete ich alle gleitenden durchschnittlichen Tagesfensterwerte von 1 - 1000 Tagen, für die Cross-Over-Strategien auch in Kombination Diese Daten sind auch unqiue, da ich versucht habe, realistische Tests durchzuführen, die den Kauf / Verkaufspreis simulieren und Steuern zum Vergleich mit einer Referenz - (Buy-Hold-) Strategie. Ein schnell reagierender Fensterwert sieht gut aus in der Theorie und mit einem einfachen Test. Aber die Ausbreitung, Gebühren und Steuern zerstören alle Leistungen in der praktischen Anwendung. Deshalb sind diese realistischen Tests so wertvoll. Ich hoffe, diese Seite kann Ihnen helfen, mit Ihren Trades, genießen Sie es IntroMoving Averages - Einfache und Exponential Moving Averages - Einfache und Exponential Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt die Preisdaten, um einen Trend nach Indikator zu bilden. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Ein 20-Perioden-EMA wendet einen 9,52 - Wiegen auf den jüngsten Preis an (2 / (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA zuweisen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da ein EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird sein wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA zu bewegen, über / unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Kreuzungen über einen Zeitraum von 2 1/2 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. MACD (1,50,1) wird im Anzeigefenster angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können die Preisplots überlagert werden, indem einfach eine weitere Overlay-Zeile zur Workbench hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende Durchschnittssituationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John MurphyExponential Moving Average Der exponentielle Moving Average Indikator (EMA) wird verwendet, um die Verzögerung des einfachen Moving Average zu reduzieren. Dies wird erreicht, indem den jüngsten Preisen gegenüber den älteren Preisen mehr Gewicht verliehen wird. Mit der gewichteten Anwendung reagiert der Exponential Moving Average schneller auf die jüngsten Preisänderungen gegenüber einem einfachen Moving Average. Eine sehr nützliche Anwendung der Moving Average Indikatoren ist auf Mean Reversion Strategien, wo das Ziel ist es, ein Outlier-Ereignis identifizieren und handeln die Preis-Aktion zurück auf die Mean. Der Kurs, der den Moving Average überquert, kann auch sehr nützlich sein, um das Ende einer langen gerichteten Kursbewegung zu identifizieren. Allerdings ist anzumerken, dass es angesichts des verzögerten Charakters des Indikators in den Perioden des Seitenhandels nicht sehr effektiv ist. Exponential Moving Average Formula Die Berechnung des Exponential Moving Average basiert auf einem Prozentsatz des aktuellen Intervallwerts plus dem vorhergehenden Moving Average, multipliziert mit dem gewichteten Wert, der von der Anzahl der Perioden abhängt, die zur Berechnung des Werts verwendet werden. Die folgende Formel wird verwendet, um die Gewichtung zu berechnen: Wenn zum Beispiel die Anzahl der Perioden n, die verwendet werden, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, 9 beträgt, dann würde die 20-Gewichtung auf den aktuellen Schließenpreis und die 80 Gewichtung angewandt, die auf das vorhergehende exponentielle Bewegen angewendet wurden Durchschnittswert. Exponential Moving Average Indicator Das Exponential Moving Average-Display kann auf den Timetotrade-Diagrammen angezeigt werden. So fügen Sie das Exponential Moving Average-Kennzeichen zu den Timetotrade-Diagrammen hinzu. Gehen Sie zu den Diagrammeinstellungen und klicken Sie auf die Schaltfläche Add Indicator. Klicken Sie auf das Suchfeld und geben Sie den Namen des angezeigten Indikators ein, oder geben Sie zB Exponential Moving Average ein und blättern Sie durch die Ergebnisse: Nach dem Hinzufügen des Indikators Exponential Moving Average in den Diagrammeinstellungen klicken Sie darauf Parameter und ändern Farben. Exponential Moving Average Alerts Alerts können eingerichtet werden, um eine E-Mail - oder SMS-Textnachricht darüber zu erhalten, wann Ihre Exponential Moving Average-Indikator-Chartbedingungen erfüllt sind, Backtest-Handelsstrategien oder Demo-Trades ausführen. Um mehr zu erfahren: Es war nie einfacher, Ihre Handelsstrategie auszuführen. 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BackTesting Gleitende Durchschnitte Warum Gleitender Durchschnitt Als Händler oder Investor, ist der einzige Grund, bewegende Durchschnitte zu untersuchen, Wissen zu erwerben, um Gewinne zu steigern. Wie viele andere technische Indikatoren sollen die gleitenden Mittelwerte uns helfen, objektiv den Marktstatus zu jedem Zeitpunkt zu erzählen. Dies hilft uns, durch die Emotionen des Tages zu sehen und vernünftige Entscheidungen zu treffen, die wir auf lange Sicht zu höheren Gewinnen und / oder weniger Verlusten führen werden. Moving Averages (MAs) glatt die Reihe von Preisen für eine Aktie. MAs werden häufig verwendet, um den Trend der Marktrichtung zu identifizieren und werden als Trendfolgender Indikator klassifiziert. Dieses doesn8217t bedeuten, daß MAs nur für langfristige Investoren 8211 sind, die kurzfristige Händler sie auch verwenden. Gleitende Durchschnitte können verwendet werden, um Vorräte für gute Kandidaten abzuschirmen, Signalkäufe zu erwerben und Verkaufssignale anzubieten. Warum Backtest 8211 Eine Geschichte Das Ziel der Backtesting ist es herauszufinden, ob gleitende Durchschnitte wirklich zu besseren Ergebnissen führen und was sind die vielversprechendsten Möglichkeiten, um MAs anzuwenden. Lassen Sie mich Ihnen eine kurze Geschichte erzählen. Während ich die Ergebnisse für eine der gleitenden durchschnittlichen BackTesting Report-Fragen zusammenstellte, geschah ich, einen Freund zu besuchen. In ihrem Haus, stieß ich auf einige Lesung Material aus einem gut angekündigten Rabatt Börsenmakler. In ihm war ein Artikel, der seine Kunden berät, eine bestimmte gleitende durchschnittliche Länge anzuwenden, die in einer bestimmten Weise angewendet wird, um die besten Resultate zu erhalten. Ich hatte meine umfassende Tests direkt vor mir und ich kann Ihnen sagen, dass broker8217s Methode nicht die besten Ergebnisse, obwohl sie eine MA Länge, die auf andere Weise nützlich ist erwähnen. Ich hatte in meiner Hand Testergebnisse, die zeigten, dass die Art und Weise, dass Makler den gleitenden Durchschnitt angewandt hatte eine Gewinnrate schlechter als die Baseline, wenn auf 7147 Aktien über 14 Jahre Aktienmarkt-Daten getestet. Es ist klar, dass der Broker diese Art von Tests nicht laufen ließ. It8217s bis zu den Kunden 8211 us 8211, um für uns selbst zu verteidigen und herauszufinden, was funktioniert im Vergleich zu was doesn8217t. So berechnen Sie MAs Beim Backtesting gleitende Mittelwerte, ist die erste Entscheidung, wie die gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wollen Sie einen einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) oder etwas entwickelt, um Preis besser zu verfolgen, wie ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) Sie könnten prüfen, ein Experiment, um die Win-Raten der beiden verschiedenen Mittelwerte zu vergleichen. Ich habe gerade, dass vor ein paar Jahren, und während ich don8217t haben die Ergebnisse zu veröffentlichen, kam ich mit der Vorstellung, dass es didn8217t einen großen Unterschied machen, ob ich SMA oder EMA 8212 gewählt wählen Sie einfach ein und verwenden Sie es konsequent. Also für dieses Projekt, ich beschließen, einfache gleitende Durchschnitte zu verwenden, weil ich sie in den Kommentaren am häufigsten erwähnt. Um tatsächlich die Berechnung zu tun, verließ ich mich auf die integrierte Funktion, die mit TradeStation kam. (Die Wahl des Backtesting-Engine ist eine andere Entscheidung, die allgemein genug ist, um in einem anderen Post zu schreiben.) Wie MAs verwenden Als nächstes müssen Sie festlegen, wie genau Sie gleitende Durchschnitte anwenden möchten. Wie werden Sie interpretieren die Beziehung zwischen Preis und gleitenden Durchschnitt Welche Regeln werden Sie verwenden, um zu entscheiden, wann Sie kaufen und verkaufen Sie müssen lange über Aktien lesen, bevor sie über eine bullish Referenz auf eine Aktie über seinen 200-Tage gleitenden Durchschnitt oder seine 50-Tage gleitenden Durchschnitt, oder sogar die 10- oder 20-Tage-MA. Oder Ratschläge zum Kauf von Aktien, wie sie ihre 50-Tage oder 200-Tage gleitenden Durchschnitt überqueren. Dies sind wichtige Regeln für den Test in der Backtesting Engine. Und dann gibt es den gleitenden Durchschnitt Crossover 8211 eine klassische Methode der technischen Analyse. Das macht drei verschiedene Möglichkeiten, mit beweglichen Durchschnitten zu testen. Gehen wir tiefer, sprechen einige Handelstexte über die Steigung eines gleitenden Durchschnitts. Wenn Sie zur Algebra zurückkehren und die MA als Linie betrachten, können Sie, um ihre Steigung zu finden, zwei Punkte auf der Linie auswählen und die übliche Formel ((x2-x1) / (y2-y1)) anwenden. Dies stellt die Frage, wie weit auseinander, um die beiden Punkte, die einen Unterschied machen können, um Ergebnisse zu holen. Wirklich, da die MA verwendet wird, um den Trend zu identifizieren, wollen wir nur wissen, ob es schräg nach oben oder unten. Dann können wir die gesamte Berechnung zu vereinfachen, indem wir bemerken, dass, wenn der Preis über dem gleitenden Durchschnitt ist, muss es ziehen den Durchschnitt auf, und ein Preis unterhalb der MA zieht es nach unten. So ein weiterer Grund, die Wirksamkeit des Preises über dem gleitenden Durchschnitt zu testen. Parametereinstellungen Nachdem Sie sich für die Verwendung der MAs entschieden haben, müssen Sie eine Auswahl verschiedener Längen zum Testen auswählen. Hüten Sie sich vor über-Optimierung. Irgendwo da draußen ist ein Mann mit Backtesting Ergebnisse zeigen 3895 Gewinn oder was auch immer mit nur den richtigen gleitenden Durchschnitt. Schade, dass er nicht weiß, was MA diese Ergebnisse in der Zukunft produzieren wird. Das heißt, müssen Sie versuchen, mehr als eine Länge, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse aren8217t ein Fluke. Stick mit Standardeinstellungen oder die, die Sie hören, über die meisten in den Medien. Das Finden der eine perfekte Parameter-Einstellung wird nicht machen Sie reich. Finden Sie einen Cluster von guten, robusten Einstellungen können Sie nur eine Menge von guten though. Als praktische Angelegenheit, wenn Backtesting genug Datenverzögerung vor der Messung. Alle Tests müssen an der gleichen Stelle für Äpfel-zu-Äpfel Vergleich zwischen verschiedenen MA-Längen zu messen. Wenn Sie beispielsweise einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt testen, werden die ersten 200 Tage Daten benötigt, um den ersten Punkt dieses gleitenden Durchschnitts zu berechnen. Das bedeutet, dass der erste Tag, an dem Sie ein Signal haben könnten, 200 Tage dauert. Um einen fairen Vergleich mit dem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zu erzielen, müssen Sie sicherstellen, dass keine Signale aus dem 10-Tage-Gleit-Durchschnitt gezählt werden, bevor die 200-Tage bereit sind zu gehen. Glücklicherweise TradeStation hat eine Weise, die 8220Maximum Zahl der Stabstudie zu setzen wird reference8221 in 8220Properties für All8221 Strategien, die die Backtesting-Engine zwingt, zu warten, dass lange vor der Tabellierung von Daten. Mehr Gewinn aus dem Kauf oder Verkauf Gleitende Durchschnittsregeln und insbesondere gleitende Durchschnittsübergangsregeln werden oft als Umkehrsystem diskutiert. Dies bedeutet, dass ein Signal, sagen die MAs, die nach oben gehen, ein Kaufsignal ist, und dann ist sein Gegenteil, z. B. MA-Kreuzungen, nicht nur ein Verkaufssignal, sondern auch der Auslöser zu kurz. Theoretisch, that8217s gerade fein, aber viele Leute sind nicht daran interessiert, den Markt zu schließen. Sie suchen nach Techniken, um ihnen zu helfen kaufen und vielleicht verkaufen. Selbst eine Person, die regelmäßig verkauft und verkauft kurz kann verschiedene Techniken für den Kauf und Verkauf. Aus diesen Gründen ist es klug, die Kaufsignale getrennt von den Verkaufssignalen zu testen. Dies stellt ein Dilemma dar, weil es schwierig ist, ein Kaufsignal isoliert zu bewerten. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, zeitgesteuerte Exits 8211 zu verwenden, die ist, den Handel zu verlassen oder den Bestand zu verkaufen, nachdem eine gewisse Zeit verstrichen ist. Ich wählte, jeden Backtest dreimal mit drei verschiedenen Zeitausgängen zu laufen, weil verschiedene Leute verschiedene Arten und verschiedene Notwendigkeiten haben. Um Backtesting-Ergebnisse für Swing Trader nützlich zu machen, verlasse ich nach 2 Tagen. Zum Modell Position Händler, 20 Tage. Um die Bedürfnisse der aktiven Investoren, Backtesting hält jede Position für 200 Tage. Dies gibt einen Weg, um die Kaufsignale zu isolieren und herauszufinden, wie nützlich der gleitende Durchschnitt ist, um Käufer von verschiedenen Temperamenten. Notwendigkeit, die Güte zu definieren Eine weitere sehr wichtige Sache zu prüfen, wenn Sie Backtesting gleitende Durchschnitte, um herauszufinden, wie gut sie an der Börse tun: Wie werden Sie wissen, was gut ist Sie benötigen objektive Kriterien für den Erfolg. Das bedeutet, die wichtigsten Statistiken wie Win-Rate, Erwartung, hypothetische Equity-Gewinne, etc. identifizieren. Es bedeutet auch, Standards für akzeptable Leistung in jedem dieser Bereiche. Ein Beispiel zeigt, warum dies wichtig ist und warum es nicht so einfach ist, wie es zuerst erscheint. Sagen Sie Ihre Tests zeigen eine Gewinnrate von 55 für einen bestimmten Indikator. Das mag vielleicht nicht so gut sein, wenn etwa 62 aller Aktien im gleichen Zeitraum gestiegen sind. Oder wenn nur 25 der Bestände während dieses Zeitraums stiegen, würde Ihre 55 Gewinnrate spektakulär sein. Was gut ist, hängt davon ab, wie es mit den Baseline-Markt-Performance unter den gleichen Bedingungen vergleicht. Sie können eine kostenlose Kopie der BackTesting Report Baseline-Ausgabe herunterladen, indem Sie hier klicken. Test Set Für einen aussagekräftigen Backtest benötigen Sie genügend Daten, um einen statistisch gültigen Vergleich herzustellen. Das bedeutet mindestens 30 Trades. Auch wenn Sie nur ein Instrument 8211 nur eine Aktie oder nur ein Währungspaar 8211 Ich denke es8217s wichtig ist, um Ihre Trading-Strategie auf viele verschiedene Instrumente zu testen, um seine Robustheit zu beweisen. Ich ging über die Spitze mit einem extrem großen Testsatz 8212 7147 Aktien über 14 Jahre 8212, um sicherzustellen, dass meine Ergebnisse in einer Vielzahl von Marktbedingungen gelten würde. Sie können Ihre Kopie meiner Backtesting-Berichte über gleitende durchschnittliche Kaufsignale erhalten, indem Sie hier klicken.