Weighted Moving Average Calculator Angesichts einer Liste sequentieller Daten können Sie den n-Punkt-gewichteten gleitenden Durchschnitt (oder den gewichteten gleitenden Durchschnitt) konstruieren, indem Sie den gewichteten Durchschnitt jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten finden. Angenommen, Sie haben den geordneten Datensatz 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, und der Gewichtungsvektor ist 1, 2, 5, wobei 1 auf den ältesten Term angewendet wird Der mittlere Term und 5 wird auf den jüngsten Term angewendet. Der gewichtete gleitende 3-Punkt-Durchschnitt beträgt 13,375, 15,125, 14,625, 13, 11, 10,875 Gewichtete gleitende Mittelwerte werden verwendet, um sequentielle Daten zu glätten, während sie bestimmten Begriffen mehr Bedeutung geben. Einige gewichtete Durchschnitte legen mehr Wert auf zentrale Begriffe, während andere für neuere Begriffe bevorzugen. Aktienanalysten verwenden häufig einen linear gewichteten n-Punkt-gleitenden Durchschnitt, bei dem der Gewichtungsvektor 1, 2. n-1 ist. N ist. Sie können den rechner unten verwenden, um den gewichteten gewichteten Durchschnitt eines Datensatzes mit einem gegebenen Gewichtsvektor zu berechnen. (Geben Sie für den Taschenrechner Gewichte als kommagetrennte Liste von Zahlen ohne die und Klammern ein.) Anzahl der Begriffe in einem gewichteten n-Punkt gleitenden Durchschnitt Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der verwendeten Begriffe in Jeder Durchschnitt ist n (dh die Länge des Gewichtungsvektors ist n), dann wird die Anzahl der Ausdrücke in der gleitenden Durchschnittssequenz sein. Zum Beispiel, wenn Sie eine Folge von 120 Aktienkursen haben und einen 21-tägigen gewichteten rollenden Durchschnitt nehmen Der Preise, dann hat die gewichtete rollen durchschnittliche Sequenz 120 - 21 1 100 Datenpunkte. Weight Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnitts (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preis-Aktion. Der Eröffnungs - oder Schlussaktienkurs, reicht nicht aus, um davon abhängen zu können, ob Kauf - oder Verkaufssignale der MAs-Crossover-Aktion richtig vorhergesagt werden. Zur Lösung dieses Problems weisen die Analysten den jüngsten Preisdaten nun mehr Gewicht zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) verwenden. (Erfahren Sie mehr bei der Exploration der exponentiell gewogenen gleitenden Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tag nehmen und multiplizieren Sie diese Zahl mit 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag um acht und so weiter auf die erste der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren dividieren. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieses Kennzeichen wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Themen lesen Sie in Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Viele Techniker sind fest davon überzeugt, in der exponentiell geglättet gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde auf so viele verschiedene Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwirrt. Vielleicht die beste Erklärung kommt von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt behebt beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden. Erstens weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Doch während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in seiner Berechnung alle Daten in der Lebensdauer des Instruments. Zusätzlich ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anzupassen, um ein größeres oder geringeres Gewicht zu dem letzten Tagespreis zu ergeben, der zu einem Prozentsatz des vorherigen Tageswertes addiert wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagespreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, das zum vorherigen Tagegewicht von 90 (.90) addiert wird. Das ergibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem die letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete gleitende Durchschnittswerte Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im Aug. 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über eine Neun-Tage-Zeitraum, hat endgültige Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterbrach. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein anderes Bein, das die Techniker tatsächlich erwartet hatten. Der Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Kleinanlegern erzeugen, um die 3.000 Marke zu brechen. Danach tauchte es wieder zu Boden, um 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index bei 1.961,46, und Techniker begannen zu sehen, institutionelle Fondsmanager ab, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abholen. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Umschläge: Raffinieren ein beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce.)
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