6.2 Gleitende Mittelwerte ma 40 elecales, order 5 41 In der zweiten Spalte dieser Tabelle wird ein gleitender Durchschnitt der Ordnung 5 dargestellt, der eine Schätzung des Trendzyklus liefert. Der erste Wert in dieser Spalte ist der Durchschnitt der ersten fünf Beobachtungen (1989-1993) der zweite Wert in der 5-MA-Spalte ist der Durchschnitt der Werte 1990-1994 und so weiter. Jeder Wert in der Spalte 5-MA ist der Mittelwert der Beobachtungen in den fünf Jahren, die auf das entsprechende Jahr zentriert sind. Es gibt keine Werte für die ersten zwei Jahre oder die letzten zwei Jahre, weil wir nicht zwei Beobachtungen auf beiden Seiten haben. In der obigen Formel enthält Spalte 5-MA die Werte von Hut mit k2. Um zu sehen, wie die Trend-Schätzung aussieht, stellen wir sie zusammen mit den Originaldaten in Abbildung 6.7 dar. Grundstück 40 elecsales, HauptsacheResidential Elektrizität salesquot, ylab quotGWhquot. Xlab quotYearquot 41 Zeilen 40 ma 40 elecales, 5 41. col quotredquot 41 Beachten Sie, wie der Trend (in rot) glatter als die ursprünglichen Daten ist und erfasst die Hauptbewegung der Zeitreihe ohne alle geringfügigen Schwankungen. Das Verfahren mit gleitendem Mittel erlaubt keine Abschätzungen von T, wobei t nahe den Enden der Reihe ist, so daß sich die rote Linie nicht zu den Kanten des Graphen beiderseits erstreckt. Später werden wir anspruchsvollere Methoden der Trend-Zyklus-Schätzung verwenden, die Schätzungen nahe den Endpunkten erlauben. Die Reihenfolge des gleitenden Mittelwerts bestimmt die Glätte der Tendenzschätzung. Im Allgemeinen bedeutet eine größere Ordnung eine glattere Kurve. Die folgende Grafik zeigt die Auswirkung der Veränderung der Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts für die privaten Stromverkaufsdaten. Einfache gleitende Mittelwerte wie diese sind meist ungerade (z. B. 3, 5, 7 usw.). Das ist also symmetrisch: In einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung m2k1 gibt es k frühere Beobachtungen, k spätere Beobachtungen und die mittlere Beobachtung Die gemittelt werden. Aber wenn m gerade war, wäre es nicht mehr symmetrisch. Gleitende Mittelwerte der gleitenden Mittelwerte Es ist möglich, einen gleitenden Durchschnitt auf einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden. Ein Grund hierfür besteht darin, einen gleitenden Durchschnitt gleichmäßig symmetrisch zu machen. Zum Beispiel könnten wir einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 4 nehmen und dann einen anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 auf die Ergebnisse anwenden. In Tabelle 6.2 wurde dies für die ersten Jahre der australischen vierteljährlichen Bierproduktionsdaten durchgeführt. Beer2 lt - fenster 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lt - ma 40 beer2, bestellen 4. center FALSE 41 ma2x4 lt - ma 40 beer2, bestellen 4. center TRUE 41 Die Notation 2times4-MA in der letzten Spalte bedeutet ein 4-MA Gefolgt von einem 2-MA. Die Werte in der letzten Spalte werden durch einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 der Werte in der vorhergehenden Spalte erhalten. Beispielsweise sind die ersten beiden Werte in der 4-MA-Säule 451,2 (443410420532) 4 und 448,8 (410420532433) 4. Der erste Wert in der 2 × 4-MA-Säule ist der Durchschnitt dieser beiden: 450,0 (451.2448.8) 2. Wenn ein 2-MA einem gleitenden Durchschnitt gleicher Ordnung folgt (wie z. B. 4), wird er als zentrierter gleitender Durchschnitt der Ordnung 4 bezeichnet. Dies liegt daran, dass die Ergebnisse nun symmetrisch sind. Um zu sehen, dass dies der Fall ist, können wir die 2times4-MA wie folgt schreiben: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Ende Es ist jetzt ein gewichteter Durchschnitt der Beobachtungen, aber er ist symmetrisch. Andere Kombinationen von gleitenden Durchschnitten sind ebenfalls möglich. Beispielsweise wird häufig ein 3times3-MA verwendet und besteht aus einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3, gefolgt von einem anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3. Im allgemeinen sollte bei einer geraden Ordnung MA eine gerade Ordnung MA folgen, um sie symmetrisch zu machen. Ähnlich sollte eine ungerade Ordnung MA eine ungerade Ordnung MA folgen. Schätzung des Trendzyklus mit saisonalen Daten Die häufigste Verwendung von zentrierten Bewegungsdurchschnitten ist die Schätzung des Trendzyklus aus saisonalen Daten. Betrachten Sie die 2times4-MA: hat frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Bei der Anwendung auf vierteljährliche Daten wird jedes Quartal des Jahres gleiches Gewicht gegeben, wie die ersten und letzten Bedingungen für das gleiche Quartal in aufeinander folgenden Jahren gelten. Infolgedessen wird die saisonale Veränderung ausgemittelt und die resultierenden Werte von Hut t haben wenig oder keine saisonale Veränderung übrig. Ein ähnlicher Effekt würde mit einem 2 × 8-MA oder einem 2 × 12-MA erhalten werden. Im allgemeinen ist ein 2-mal m-MA äquivalent zu einem gewichteten gleitenden Durchschnitt der Ordnung m1, wobei alle Beobachtungen 1 m betragen, mit Ausnahme der ersten und letzten Glieder, die Gewichte 1 (2 m) nehmen. Also, wenn die saisonale Zeit ist gleichmäßig und der Ordnung m, verwenden Sie eine 2times m-MA, um den Trend-Zyklus zu schätzen. Wenn die saisonale Periode ungerade und der Ordnung m ist, verwenden Sie eine m-MA, um den Trendzyklus abzuschätzen. Insbesondere kann ein 2 × 12-MA verwendet werden, um den Trendzyklus der monatlichen Daten abzuschätzen, und ein 7-MA kann verwendet werden, um den Trendzyklus der Tagesdaten abzuschätzen. Andere Optionen für die Reihenfolge der MA wird in der Regel in Trend-Zyklus Schätzungen durch die Saisonalität in den Daten kontaminiert werden. Beispiel 6.2 Herstellung elektrischer Geräte Abbildung 6.9 zeigt ein 2times12-MA, das auf den Index der elektrischen Ausrüstung angewendet wird. Beachten Sie, dass die glatte Linie keine Saisonalität zeigt, ist sie nahezu identisch mit dem in Abbildung 6.2 gezeigten Trendzyklus, der mit einer viel anspruchsvolleren Methode geschätzt wurde als die gleitenden Durchschnittswerte. Jede andere Wahl für die Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts (mit Ausnahme von 24, 36 usw.) hätte zu einer glatten Linie geführt, die einige saisonale Schwankungen zeigt. Plot 40 elecequip, ylab quotNew Aufträge indexquot. (Euroregion) 41 Zeilen 40 ma 40 elecequip, bestellen 12 41. col quotredquot 41 Gewichtete gleitende Mittelwerte Kombinationen gleitender Mittelwerte ergeben gewichtete gleitende Mittelwerte. Zum Beispiel ist das oben diskutierte 2x4-MA äquivalent zu einem gewichteten 5-MA mit Gewichten, die durch frac, frac, frac, frac, frac gegeben werden. Im allgemeinen kann ein gewichtetes m-MA als Hut t sum k aj y geschrieben werden, wobei k (m-1) 2 und die Gewichte durch a, dots, ak gegeben sind. Es ist wichtig, dass die Gewichte alle auf eins addieren und dass sie symmetrisch sind, so dass aj a. Der einfache m-MA ist ein Spezialfall, bei dem alle Gewichte gleich 1m sind. Ein großer Vorteil von gewichteten gleitenden Durchschnitten ist, dass sie eine glattere Schätzung des Trendzyklus ergeben. Anstelle von Beobachtungen, die die Berechnung bei Vollgewicht verlassen und verlassen, werden ihre Gewichte langsam erhöht und dann langsam verringert, was zu einer glatteren Kurve führt. Einige spezifische Sätze von Gewichten sind weit verbreitet. Einige davon sind in Tabelle 6.3 angegeben. Vor einigen Monaten hatte ich einen Beitrag über das Momentum Echo (hier klicken, um den Beitrag zu lesen). Ich lief über eine andere relative Stärke (oder Impuls, wenn Sie es vorziehen) Papier, das noch einen anderen Faktor testet. In Seung-Chan Parks Papier, dem Moving Average Ratio und Momentum, betrachtet er das Verhältnis zwischen einem kurzfristigen und einem langfristigen gleitenden Durchschnitt des Preises, um Wertpapiere durch Stärke zu rangieren. Dies unterscheidet sich von den meisten anderen akademischen Literatur. Die meisten anderen Studien verwenden einfache Punkt-zu-Punkt-Preisrenditen, um die Wertpapiere zu ordnen. Techniker haben gleitende Durchschnitte seit Jahren verwendet, um die Preisbewegung zu glätten. Die meiste Zeit sehen wir Menschen mit der Überquerung eines gleitenden Durchschnitts als Signal für den Handel. Park verwendet eine andere Methode für seine Signale. Anstatt einfache Kreuze zu betrachten, vergleicht er das Verhältnis eines gleitenden Durchschnitts mit dem anderen. Eine Aktie mit dem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt deutlich über (unter) dem gleitenden Durchschnitt von 200 Tagen wird ein hohes (niedriges) Ranking aufweisen. Wertpapiere mit dem gleitenden 50-Tage-Durchschnitt in der Nähe des 200-Tage-Gleitenden Durchschnitts werden in der Mitte der Packung aufwickeln. In der Papier-Park ist teilweise bis zu den 200-Tage gleitenden Durchschnitt als längerfristig gleitenden Durchschnitt, und er testet eine Vielzahl von kurzfristigen Durchschnitten von 1 bis 50 Tage. Es sollte nicht überraschen, dass sie alle arbeiten In der Tat, sie neigen dazu, besser zu funktionieren als einfache Preis-Rendite-Faktoren. Das kam nicht als eine riesige Überraschung für uns, aber nur, weil wir einen ähnlichen Faktor für mehrere Jahre verfolgt haben, die zwei gleitende Durchschnitte verwendet. Was mich immer überrascht hat, ist, wie gut dieser Faktor im Vergleich zu anderen Berechnungsmethoden im Laufe der Zeit ist. Der Faktor, den wir verfolgt haben, ist das gleitende Durchschnittsverhältnis eines 65 Tage gleitenden Durchschnitts zum gleitenden Durchschnitt von 150 Tagen. Nicht genau das gleiche, was Park getestet, aber ähnlich genug. Ich zog die Daten, die wir über diesen Faktor zu sehen, wie es im Vergleich zu den Standard-6-und 12-Monats-Preisrückgabe Faktoren. Für diesen Test wird das obere Dezil der Reihen verwendet. Portfolios werden monatlich gebildet und rebalancedreconstituted jeden Monat. Alles läuft auf unserer Datenbank, die ein Universum ist, das dem SP 500 SP 400 sehr ähnlich ist. (Zum Vergrößern klicken) Unsere Daten zeigen dasselbe wie Parks-Tests. Die Verwendung eines Verhältnisses von gleitenden Durchschnitten ist wesentlich besser als die Verwendung einfacher Preis-Rendite-Faktoren. Unsere Tests zeigen das gleitende durchschnittliche Verhältnis, das ungefähr 200 bps pro Jahr addiert, das keine kleine Leistung ist. Es ist auch interessant, zu merken, dass wir zur exakten gleichen Zusammenfassung mit verschiedenen Parametern für den gleitenden Durchschnitt und zu einem völlig anderen Datensatz gekommen sind. Es geht nur darum zu zeigen, wie robust das Konzept der relativen Stärke ist. Für diejenigen Leser, die unsere White Papers (hier und hier) gelesen haben, können Sie sich fragen, wie dieser Faktor mit unserem Monte Carlo Testverfahren durchführt. Im nicht gehend, diese Resultate in diesem Pfosten zu veröffentlichen, aber ich kann Ihnen sagen, dass dieser gleitende Durchschnitt Faktor ist konsequent nahe der Oberseite der Faktoren, die wir verfolgen und hat sehr angemessenen Umsatz für die Rückkehr, die es erzeugt. Mit einem gleitenden Durchschnitt ist ein sehr guter Weg, um Wertpapiere für eine relative Stärke-Strategie Rang. Historische Daten zeigen, dass es besser funktioniert als einfache Preisrückkehrfaktoren über Zeit. Es ist auch ein sehr robuster Faktor, weil mehrere Formulierungen funktionieren, und es funktioniert auf mehreren Datensätzen. Dieser Eintrag wurde am Donnerstag, 26. August 2010 um 13:39 veröffentlicht und ist unter Relative Strength Research abgelegt. Sie können alle Antworten auf diesen Eintrag durch den RSS 2.0 Feed verfolgen. Sie können eine Antwort hinterlassen. Oder trackback von Ihrer eigenen Seite. 9 Responses to Moving Durchschnittliche Verhältnis und Momentum Eine andere gleitende Durchschnitt-basierte Alternative zur Verwendung von Punkt-zu-Punkt-Momentum nimmt den gleitenden Durchschnitt des Impulses 8230 Zum Beispiel, wenn Sie einfache Impulszahlen täglich überprüfen, ist es sehr primitiv , 8220don8217t überprüfen täglich, 8221 dh monatlich oder vierteljährlich überprüfen und Rerank und neu ausbalancieren Betriebe. Allerdings können Sie täglich testen, und potenziell neu ausbalancieren täglich, mit viel weniger Lärm, wenn, anstatt mit 12 Monate Momentum verwenden Sie den 21-Tage gleitenden Durchschnitt von 252-Tage-Dynamik. Dies ist auch gleichbedeutend, BTW, auf das Verhältnis von heute8217s 21-Tage gleitenden Durchschnitt auf den 21-Tage gleitenden Durchschnitt. Der Vorteil der Verwendung der Impuls Durchschnitt ist, dass Sie mehr Reaktionsfähigkeit auf Änderungen im Momentum, als Sie tun, wenn Sie das Universum oncemonth oder einmal Quartal überprüfen. Sicherlich ist es viel mehr handhabbar, die MA Technik zu benutzen, wenn Sie ein kleineres Universum haben, um es anzuwenden, da ich eine Gruppe von ETFs als mein Universum verwende, es funktioniert gut für mich. Angesichts der Tatsache, dass Sie in einem Universum von 900 Aktien und Offenlegung Betriebe in einem Fonds-Format arbeiten, kann es nicht auf Sie anwendbar sein, aber ich dachte, Sie könnten es interessant finden. Dies entspricht auch dem BTW, dem Verhältnis des heutigen 21-Tage-Gleitenden Durchschnitts zum 21-Tage gleitenden Durchschnitt von 252 DAYS AGO 8211 EDIT. John Lewis sagt: Wir verfolgen auch Faktoren, die einen gleitenden Durchschnitt einer Impulsberechnung oder einer Punktzahl einnehmen. Der alte technicians8217 Trick des Verwendens eines MA, zum des Geräusches zu glätten arbeitet auf relativer Stärke, gerade wie es auf rohem Preis tut. Die Häufigkeit der Rebalance bestimmt oft, welche Art von Modell Sie verwenden können. Wir führen Strategien, die nur einmal pro Quartal neu ausgeglichen werden können, und wir müssen unterschiedliche Modelle für diejenigen verwenden, als wir für Strategien tun, die wir täglich oder wöchentlich betrachten. Beide Methoden funktionieren, wenn Sie den richtigen Faktor, und wir haven8217t gefunden, dass die Erhöhung der Ausgleichsfrequenz automatisch erhöht die Rückkehr. Manchmal nimmt es weg von der Rückkehr. Es hängt ganz von dem Faktor und wie Sie es implementieren (zumindest in meiner Erfahrung). Mit den Universen und Parametern I8217ve getestet, auf, habe ich nicht bemerkt, was ich würde 8220statistisch signifikant8221 Verbesserungen im Gegenzug beim Umschalten von monatlichen Rebellen auf gleitende durchschnittliche Techniken, die für (möglicherweise zumindest) tägliche Rebellen ermöglichen nennen. Was ich festgestellt habe, ist zum größten Teil das, was I8217d äquivalente Rückgaben in den Backtest-Daten nennen. Ich habe besonders darauf hingewiesen, dass die durchschnittliche Zahl der Handelsrundfahrten nur sehr geringfügig höher ist mit dem täglichen Veränderungspotential, d. h. es gibt einige Peitschen, aber nur wenige. Was ich persönlich über das Potenzial für tägliche Veränderungen mag, ist, wenn hypothetisch eines der Probleme I8217m in Abstürze und Verbrennungen, würde die MA-Technik schneller beenden (und ersetzen Sie durch eine andere Sicherheit). Offensichtlich, dass didn8217t genug über den Verlauf der Backtests passieren, um einen signifikanten Unterschied im Ergebnis zu fahren, aber es bietet eine schöne Salbe zu meiner Psyche. Ich nehme an, wenn I8217m im Ruhestand und läuft mein Programm von irgendeinem Strand irgendwo, I8217ll bevorzugen, nur das Einchecken monatlich, though. That8217s später. Für jetzt, während I8217m auf dem Computer jeden Tag, könnte auch meine scans laufen Paul Montgomery sagt: 8220Im nicht gehen, diese Ergebnisse in diesem Beitrag zu veröffentlichen, aber ich kann Ihnen sagen, diese gleitende durchschnittliche Faktor ist konsequent in der Nähe der Spitze der Faktoren, die wir verfolgen Und hat einen sehr vernünftigen Umsatz für die Renditen, die es erzeugt8221 Großer Post 8211 würde lieben, mehr auf diesem John zu sehen Interessanter Posten tatsächlich 8211 Ich habe eine Menge Papiere auf diesem gelesen und erforsche seine Wirksamkeit8230 Das einzige, was ich nicht verstehen kann, ist, wie ein Fonds kommen Wie AQR, die eine andere Form des Impulses vorschlägt, investiert so schlecht. Ihre theorektischen Renditen sind etwa 13 pro Jahr, aber der eigentliche Fonds ist immer noch in Minus. Wunder, ob Live-Investitionen mit dieser Idee von Ihnen Ergebnisse in der Nähe der getesteten Mengen8230DISCLAIMER ergeben. DER FOLGENDE ARTIKEL IST NUR FÜR PÄDAGOGISCHE ZWECKE. DALINI TRADING CORP, ALGO KID UND SEINE PARTNER SIND NICHT FÜR VERLUSTE, DIE DURCH DIESE ARTIKEL DIREKT ODER INDIREKT AUFGEFÜHRT WERDEN KÖNNEN. Als Investor, ist es wichtig zu wissen, wann in einem wann sein, um aus dem Markt. Zu viele Menschen verlassen sich auf Experten im Fernsehen, um ihr Portfolio zu verwalten. Niemand als das beste Interesse an Ihrem Portfolio als Sie, so heute werde ich eine einfache Einführung. Dennoch sehr wirkungsvolles Werkzeug, das jedermann verwenden kann, um die rechte Zeit zu bestimmen, um hereinzukommen und existieren die Märkte. Es gibt drei Werkzeuge, die Sie verwenden können, um Ihren Eingang und Ausgang auf dem Markt Zeit. 1. SPY auf 200 Tage gleitenden Durchschnitt oder SPY auf einem 10 Monate gleitenden Durchschnitt: Dies ist mit Abstand das einfachste Werkzeug zu verwenden, um festzustellen, wann eintreten und verlassen Sie den Markt. Bitte klicken Sie auf den folgenden Blogeintrag für weitere Details: Vermeidung von Bärmärkten 2. S1TH-Indikator (oder SP 100-Bestände über deren 200-mA-Indikator): Dieser Indikator misst die Anzahl der Bestände im SP 100, die über 200 mA liegen. Wenn bei 65 oder mehr. Seine normalerweise ein gutes Zeichen, dass der Markt handelbar sind. Sekundäre Indikatoren werden zur Bestätigung benötigt. Bitte besuchen Sie meinen Eintrag bei TradingView für mehr Details. Best Indicator 3. Verhältnis Moving Average: Dies ist die letzte Waffe in meinem Arsenal, um mir mit Markt-Timing zu helfen. Die vorherigen zwei Methoden sind groß, aber sind nacheilende Indikatoren. Ist der Ratio Moving Average in Echtzeit. Wie das Verhältnis ma funktioniert. einfach. Sie müssen zwei Wertpapiere auswählen. ETFs sind großartig. Eine ETF repräsentiert RISIKO EIN. Was bedeutet, dass Sie handeln würde, die anderen vertreten RISK OFF, würden Sie aus dem Markt sein. Ich mag die kombinierte SPY (Risiko auf) vs SHY (Risiko aus). SPY repräsentiert den SP 500. SHY repräsentiert CASH. Das Verhältnis der beiden ETFs repräsentiert ihre relative Performance. Wenn das Verhältnis steigt. Zeigt dies an, dass das RISK ON ETF das RISK OFF ETF übertrifft und umgekehrt. Um festzustellen, wann der Markt eintritt und beendet, wird das Verhältnis gegen einen gleitenden Durchschnitt gelegt. Wenn das Verhältnis über dem MA --gt RISK ON, BUY liegt. Wenn das Verhältnis unterhalb des MA - gt RISK OFF. SELL (schließen oder minimieren Positionen) Für den täglichen Zeitrahmen Ich empfehle die 150 bis 200 ma, für den monatlichen Zeitrahmen Ich empfehle 10 - 12 Monate ma. Um Ihnen eine Vorstellung davon zu vermitteln, wie dieser Indikator profitabel ist. Wenn Sie möchten, dass jeder Handel generiert (so den Spion kaufen, wenn Risiko auf, und kaufen schüchtern, wenn Risiko). Würden Sie von einer Rückkehr von 83.4 und einem MAX DD von 15.4 seit Mai 2003 gegen 95 Rückkehr für das SPY, aber mit einem viel höheren DD von 55, unter Verwendung der täglichen Methode gebildet. Mit der monatlichen Methode. Die Rückkehr erhöht sich auf 184,8 mit DD von 7,4 gegenüber 117 für die SPY mit DD von 50,8. Der Indikator für die ThinkorSwim-Plattform ist unten verfügbar. HAFTUNGSAUSSCHLUSS. DER FOLGENDE ARTIKEL IST NUR FÜR PÄDAGOGISCHE ZWECKE. DALINI TRADING CORP, ALGO KID UND IHRE PARTNER SIND NICHT FÜR VERLUSTE, DIE DURCH DIESE ARTIKEL DIREKT ODER INDIREKT AUFGEFÜHRT WERDEN KÖNNEN.
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