Durchschnittliche Methodenvorhersage

Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine über (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf dem Arbeitsblatt platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung wie folgt erscheint: Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen einer periodischen Zufallsvariablen. Beispiele dafür sind die monatliche Nachfrage nach einem Produkt, die jährliche Neueinreichung in einer Abteilung der Universität und die täglichen Flüsse in einem Fluss. Zeitreihen sind wichtig für Operations Research, weil sie oft die Treiber von Entscheidungsmodellen sind. Ein Inventarmodell erfordert Schätzungen zukünftiger Anforderungen, ein Kursterminierungs - und Personalmodell für eine Universitätsabteilung erfordert Schätzungen des zukünftigen Zuflusses von Schülern und ein Modell für die Bereitstellung von Warnungen für die Bevölkerung in einem Flusseinzugsgebiet erfordert Schätzungen der Flussströme für die unmittelbare Zukunft. Die Zeitreihenanalyse liefert Werkzeuge zur Auswahl eines Modells, das die Zeitreihen beschreibt und das Modell zur Prognose zukünftiger Ereignisse verwendet. Das Modellieren der Zeitreihen ist ein statistisches Problem, da beobachtete Daten in Berechnungsverfahren verwendet werden, um die Koeffizienten eines vermeintlichen Modells abzuschätzen. Modelle gehen davon aus, dass Beobachtungen zufällig über einen zugrunde liegenden Mittelwert, der eine Funktion der Zeit ist, variieren. Auf diesen Seiten beschränken wir die Aufmerksamkeit auf die Verwendung von historischen Zeitreihendaten, um ein zeitabhängiges Modell abzuschätzen. Die Methoden eignen sich zur automatischen, kurzfristigen Prognose häufig verwendeter Informationen, bei denen sich die zugrunde liegenden Ursachen der zeitlichen Variation nicht rechtzeitig ändern. In der Praxis werden die von diesen Methoden abgeleiteten Prognosen anschließend von menschlichen Analytikern modifiziert, die Informationen enthalten, die aus den historischen Daten nicht verfügbar sind. Unser Hauptziel in diesem Abschnitt ist es, die Gleichungen für die vier Prognosemethoden zu präsentieren, die im Prognose-Add-In verwendet werden: gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, Regression und doppelte exponentielle Glättung. Diese werden als Glättungsmethoden bezeichnet. Zu den nicht berücksichtigten Methoden gehören qualitative Prognose, multiple Regression und autoregressive Methoden (ARIMA). Die, die an der umfangreicheren Abdeckung interessiert sind, sollten die Prognoseprinzipien Aufstellungsort besuchen oder ein der ausgezeichneten Bücher auf dem Thema lesen. Wir verwendeten das Buch Prognose. Von Makridakis, Wheelwright und McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Um die Excel-Beispiele-Arbeitsmappe zu verwenden, muss das Prognose-Add-In installiert sein. Wählen Sie den Relink-Befehl, um die Links zum Add-In zu erstellen. Diese Seite beschreibt die Modelle für die einfache Prognose und die Notation für die Analyse verwendet. Diese einfachste Prognosemethode ist die gleitende Durchschnittsprognose. Die Methode ist einfach Mittelwerte der letzten m Beobachtungen. Es ist nützlich für Zeitreihen mit einem sich langsam ändernden Mittelwert. Diese Methode berücksichtigt die gesamte Vergangenheit in ihrer Prognose, aber wiegt jüngste Erfahrungen stärker als weniger jüngste. Die Berechnungen sind einfach, da nur die Schätzung der vorherigen Periode und die aktuellen Daten die neue Schätzung bestimmen. Das Verfahren eignet sich für Zeitreihen mit einem sich langsam ändernden Mittelwert. Die Methode des gleitenden Mittels reagiert nicht gut auf eine Zeitreihe, die mit der Zeit zunimmt oder abnimmt. Hierbei handelt es sich um einen linearen Trendbegriff im Modell. Das Regressionsverfahren nähert sich dem Modell an, indem es eine lineare Gleichung entwickelt, die die kleinsten Quadrate an die letzten m Beobachtungen anpasst. Moving durchschnittliche und exponentielle Glättungsmodelle Als ein erster Schritt, um jenseits der mittleren Modelle, der zufälligen Wegmodelle und der linearen Trendmodelle, Und Trends können mit einem gleitenden Durchschnitt oder Glättungsmodell extrapoliert werden. Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem sich langsam verändernden Mittelwert ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-ohne-Drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als "quotsmoothedquot" - Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Stöße in der ursprünglichen Reihe zu glätten. Durch Anpassen des Glättungsgrades (die Breite des gleitenden Durchschnitts) können wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufälligen Wandermodelle zu erreichen. Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. Einfache (gleichgewichtige) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Mittelwert der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo werde ich das Symbol 8220Y-hat8221 stehen lassen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die am frühestmöglichen früheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgeführt wird.) Dieser Mittelwert wird in der Periode t (m1) / 2 zentriert, was bedeutet, daß die Schätzung des lokalen Mittels dazu tendiert, hinter dem Wert zu liegen Wahren Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) / 2 Perioden. Das durchschnittliche Alter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt ist also (m1) / 2 relativ zu der Periode, für die die Prognose berechnet wird: dies ist die Zeitspanne, in der die Prognosen dazu tendieren, hinter den Wendepunkten in der Daten. Wenn Sie z. B. die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Beachten Sie, dass, wenn m1, die einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell ist gleichbedeutend mit der random walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar der Länge des Schätzzeitraums), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um den besten Quotienten der Daten zu erhalten, d. H. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufällige Fluktuationen um ein sich langsam veränderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens können wir versuchen, es mit einem zufälligen Fußmodell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufällige Fußmodell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber dabei nimmt er viel von der quotnoisequot in der Daten (die zufälligen Fluktuationen) sowie das Quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen anwenden, erhalten wir einen glatteren Satz von Prognosen: Der 5-Term-einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Wegmodell. Das durchschnittliche Alter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) / 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst nach mehreren Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufälligen Weg Modell. Somit geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während jedoch die Prognosen aus dem Zufallswegmodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte. Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Konfidenzgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Beispielsweise können Sie eine Tabellenkalkulation einrichten, in der das SMA-Modell für die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Sie könnten dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren. Wenn wir einen 9-term einfachen gleitenden Durchschnitt ausprobieren, erhalten wir sogar noch bessere Prognosen und mehr eine nacheilende Wirkung: Das Durchschnittsalter beträgt jetzt 5 Perioden ((91) / 2). Wenn wir einen 19-term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsächlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, darunter auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-term gleitende Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE mit einer kleinen Marge über die 3 - term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Rückkehr nach oben.) Browns Einfache Exponentialglättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, daß es die letzten k-Beobachtungen gleich und vollständig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die zweitletzte erhalten, und die 2. jüngsten sollten ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten erhalten, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erfüllt dies. 945 bezeichnen eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Reihe L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. H. Den lokalen Mittelwert) der Serie, wie er aus Daten bis zu der Zeit geschätzt wird, darstellt. Der Wert von L zur Zeit t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorher geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf die neueste steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert: Äquivalent können wir die nächste Prognose direkt in Form früherer Prognosen und früherer Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung des bisherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 erhalten Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Abzinsungsfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu verwenden, wenn Sie das Modell in einer Tabellenkalkulation implementieren Einzelne Zelle und enthält Zellverweise, die auf die vorhergehende Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle mit dem Wert von 945 zeigen. Beachten Sie, dass, wenn 945 1, das SES-Modell entspricht einem zufälligen Weg-Modell (ohne Wachstum). Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, wobei angenommen wird, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert gesetzt ist. (Zurück zum Seitenanfang) Das Durchschnittsalter der Daten in der Simple-Exponential-Glättungsprognose beträgt 1/945 relativ zu dem Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Dies sollte nicht offensichtlich sein, kann aber leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher zu Verzögerungen hinter den Wendepunkten um etwa 1/945 Perioden. Wenn beispielsweise 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Eine Verzögerung) ist die einfache exponentielle Glättungsprognose (SES) der simplen gleitenden Durchschnittsprognose (SMA) etwas überlegen, weil sie relativ viel mehr Gewicht auf die jüngste Beobachtung - i. e stellt. Es ist etwas mehr quresponsivequot zu Änderungen, die sich in der jüngsten Vergangenheit. Zum Beispiel haben ein SMA - Modell mit 9 Terminen und ein SES - Modell mit 945 0,2 beide ein durchschnittliches Alter von 5 Jahren für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES - Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA - Modell und am Gleiches gilt für die Werte von mehr als 9 Perioden, wie in dieser Tabelle gezeigt: 822forget8221. Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der kontinuierlich variabel ist und somit leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Serie ergibt sich wie folgt: Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 1 / 0,2961 3,4 Perioden, was ähnlich wie bei einem 6-Term-Simple Moving ist durchschnittlich. Die Langzeitprognosen aus dem SES-Modell sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem Random-Walk-Modell ohne Wachstum. Es ist jedoch anzumerken, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftigen Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das Zufallswegmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das Zufallswandermodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine solide Grundlage für die Berechnung der Konfidenzintervalle für das SES-Modell bildet. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz, einem MA (1) - Term und kein konstanter Term. Ansonsten als quotARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstantquot bekannt. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Größe 1 - 945 im SES-Modell. Wenn Sie zum Beispiel ein ARIMA-Modell (0,1,1) ohne Konstante an die hier analysierte Serie anpassen, ergibt sich der geschätzte MA (1) - Koeffizient auf 0,7029, was fast genau ein Minus von 0,2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines von Null verschiedenen konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu wird ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz und einem MA (1) - Term mit konstantem, d. H. Einem ARIMA-Modell (0,1,1) mit konstantem Wert angegeben. Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der dem durchschnittlichen Trend über den gesamten Schätzungszeitraum entspricht. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonalen Anpassungen tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist. Sie können jedoch einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die prozentuale Zinssatzquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmuswandlung angepasst ist, oder es kann auf anderen unabhängigen Informationen bezüglich der langfristigen Wachstumsperspektiven beruhen . (Rückkehr nach oben.) Browns Linear (dh doppelt) Exponentielle Glättung Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keine Tendenzen gibt (die in der Regel in Ordnung sind oder zumindest nicht zu schlecht für 1- Wenn die Daten relativ verrauscht sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend, wie oben gezeigt, zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen das Rauschen auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als eine Periode vorher zu prognostizieren, könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch sein Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl des Niveaus als auch des Trends berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist Browns lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine weiterentwickelte Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des Brown8217s linearen exponentiellen Glättungsmodells, wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von unterschiedlichen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einfacher exponentieller Glättung auf Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern wir uns, Exponentielle Glättung, dies wäre die Prognose für Y in der Periode t1.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Reihe, die man erhält, indem man eine einfache exponentielle Glättung (unter Verwendung desselben 945) auf die Reihe S anwendet: Schließlich die Prognose für Ytk. Für jedes kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e & sub1; & sub0; (d. h. Cheat ein Bit, und die erste Prognose ist gleich der tatsächlichen ersten Beobachtung) und e & sub2; Y & sub2; 8211 Y & sub1; Nach denen die Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen Anpassungswerte wie die Formel auf der Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt8217s Lineares Exponentialglättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Pegel und Trend durch Glätten der letzten Daten, aber die Tatsache, dass dies mit einem einzigen Glättungsparameter erfolgt, legt eine Einschränkung für die Datenmuster fest, die er anpassen kann: den Pegel und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem durch zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jedem Zeitpunkt t, wie in Brown8217s-Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem zum Zeitpunkt t beobachteten Wert von Y und den vorherigen Schätzungen von Pegel und Trend durch zwei Gleichungen berechnet, die exponentielle Glättung separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der tatsächliche Wert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv berechnet, indem zwischen Y tshy und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1- 945 interpoliert wird. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine verrauschte Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv berechnet, indem zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 interpoliert wird. Unter Verwendung der Gewichte von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trendglättungskonstante 946 ist analog zu der Pegelglättungskonstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 nehmen an, dass sich der Trend mit der Zeit nur sehr langsam ändert, während Modelle mit Größere 946 nehmen an, dass sie sich schneller ändert. Ein Modell mit einem großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, da Fehler in der Trendschätzung bei der Prognose von mehr als einer Periode ganz wichtig werden. (Rückkehr nach oben) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können auf übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Voraus-Prognosen minimiert wird. Wenn dies in Statgraphics getan wird, erweisen sich die Schätzungen als 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr geringe Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten annimmt, so dass dieses Modell im Grunde versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. In Analogie zum Durchschnittsalter der Daten, die für die Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet werden, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, proportional zu 1/946, wenn auch nicht exakt gleich es. In diesem Falle ergibt sich 1 / 0,006 125. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 nicht wirklich 3 Dezimalstellen beträgt, sondern dieselbe von der gleichen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 ist , So dass dieses Modell ist im Durchschnitt über eine ganze Menge Geschichte bei der Schätzung der Trend. Das Prognose-Diagramm unten zeigt, dass das LES-Modell einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Außerdem ist der Schätzwert von 945 fast identisch mit dem, der durch Anpassen des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, so dass dies fast das gleiche Modell ist. Nun, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll Schätzung einer lokalen Tendenz Wenn Sie 8220eyeball8221 dieser Handlung, sieht es so aus, als ob der lokale Trend nach unten am Ende der Serie gedreht hat Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Voraus-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, abgeschätzt, wobei der Trend keinen großen Unterschied macht. Wenn alles, was Sie suchen, 1-Schritt-vor-Fehler sind, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trendglättungskonstante manuell anpassen, so dass sie eine kürzere Basislinie für die Trendschätzung verwendet. Wenn wir beispielsweise 946 0,1 setzen, beträgt das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so mitteln. Here8217s, was das Prognose-Plot aussieht, wenn wir 946 0,1 setzen, während 945 0,3 halten. Dies scheint intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Reaktionsfähigkeit) werden mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linearer Exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0,008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis machen können Von 1-Schritt-Vorhersagefehlern innerhalb der Datenprobe. Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zugrunde zu legen, können wir für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 einen Fall machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein, und würde auch für die nächsten 5 oder 10 Perioden mehr Mittelprognosen geben. (Rückkehr nach oben.) Welche Art von Trend-Extrapolation am besten ist: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass es, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (wenn nötig), unprätent ist, kurzfristige lineare Werte zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Die heutigen Trends können sich in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und konjunkturelle Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche abschwächen. Aus diesem Grund führt eine einfache exponentielle Glättung oft zu einer besseren Out-of-Probe, als ansonsten erwartet werden könnte, trotz ihrer quotnaivequot horizontalen Trend-Extrapolation. Damped Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden in der Praxis häufig auch eingesetzt, um in seinen Trendprojektionen eine Note des Konservatismus einzuführen. Das Dämpfungs-Trend-LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA-Modells (1,1,2), implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um langfristige Prognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Spezialfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. (Achtung: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt ab von (i) dem RMS-Fehler des Modells, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) dem Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der Perioden vor der Prognose. Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, da 945 im SES-Modell größer wird und sich viel schneller ausbreiten, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im Abschnitt "ARIMA-Modelle" weiter erläutert. (Zurück zum Seitenanfang.) Gleitender Durchschnitt Mittelwert der Zeitreihendaten (Beobachtungen gleich zeitlich beabstandet) aus mehreren aufeinanderfolgenden Zeitabständen. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfügbar sind, schreitet es fort, indem es den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkäufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert über oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie möglicherweise tun können, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hätte ich ein besseres Verständnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu ändern. Das beste von BusinessDictionary, geliefert dailyIn der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihe liefern, wenn der Mittelwert konstant ist oder sich langsam ändert. Im Fall eines konstanten Mittelwertes wird der grßte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels liefern. Ein längerer Beobachtungszeitraum wird die Effekte der Variabilität ausmachen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung in dem zugrunde liegenden Prozess zu ermöglichen. Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrundeliegenden Mittel der Zeitreihen enthält. Die Abbildung zeigt die Zeitreihen für die Darstellung zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als eine Konstante bei 10. Ab dem Zeitpunkt 21 erhöht er sich um eine Einheit in jeder Periode, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden simuliert, indem dem Mittelwert ein zufälliges Rauschen aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung 3 hinzugefügt wird. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste ganze Zahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir bedenken, dass zu einem gegebenen Zeitpunkt nur die letzten Daten bekannt sind. Die Schätzwerte des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m, werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung gezeigt. Die Abbildung zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwerts zu jedem Zeitpunkt und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Eine Schlussfolgerung ergibt sich unmittelbar aus der Figur. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, während der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und dem Mittelwert, der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagt wird. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Bei einem abnehmenden Mittelwert ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Bias in der Schätzung eingeführt sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Desto größer ist die Größe der Verzögerung und der Vorspannung. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittelwerts sind in den folgenden Gleichungen gegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, da das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern als Konstante beginnt, sich in einen Trend ändert und dann wieder konstant wird. Auch die Beispielkurven sind vom Rauschen betroffen. Die gleitende Durchschnittsprognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Vorspannung nehmen proportional zu. Die nachstehenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung von Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Diese Formeln sind wiederum für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten dieses Ergebnis nicht überraschen. Der gleitende Durchschnittsschätzer basiert auf der Annahme eines konstanten Mittelwerts, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Studienzeitraums. Da Realzeitreihen den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens den größten Effekt für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widerstrebenden Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu verringern und m zu verringern, um die Prognose besser auf Veränderungen anzupassen Im Mittel. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Wenn die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert ist, ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Term, der eine Funktion von und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes mit einer Stichprobe von m Beobachtungen, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Ein großes m macht die Prognose auf eine Änderung der zugrunde liegenden Zeitreihen unempfänglich. Um die Prognose auf Veränderungen anzupassen, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber dies erhöht die Fehlerabweichung. Praktische Voraussage erfordert einen Zwischenwert. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden Durchschnittsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse des Add-In für die Beispieldaten in Spalte B. Die ersten 10 Beobachtungen sind mit -9 bis 0 indexiert. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die Spalte MA (10) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall ist in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Vorwärts verschoben. Die Err (1) - Spalte (E) zeigt die Differenz zwischen der Beobachtung und der Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6. Der prognostizierte Wert, der aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 gemacht wird, beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet.

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ForexTime Karriere Dem FXTM Team beitreten, das Sie bei ForexTime (FXTM) einstellen, stellen wir Ihnen die Umwelt und die Bedingungen zur Verfügung, die Sie in Ihrem Fachgebiet entwickeln müssen, egal ob Sie eine junge Person am Anfang Ihrer Karriere sind oder eine erfahrene professionelle Suche sich vorwärts bewegen. Unsere Mission ist es, Ihnen zu ermöglichen, Ihre beruflichen Wünsche zu erreichen, indem Sie Ihnen die Motivation und Inspiration, dies zu tun. Als Unternehmen, das sich an die Spitze des Fortschritts stellt, haben wir für unsere Mitarbeiter ein hochmodernes High-Tech-Umfeld geschaffen, das aus modernstem Equipment und modernster Technologie besteht. Wir stellen sicher, dass wir die meisten up-to-date Lizenzen Ihrer bevorzugten Software haben, damit Sie mit dem, was Sie mit und effizient bei dem, was Sie tun zufrieden sind. Es ist äußerst wichtig für uns zu wissen, dass unsere Mitarbeiter sind glücklich und engagiert in ihrer Arbeit. Unsere Teamleiter sind immer da, um jedes Teammitglied zu führen und zu motivieren und sie dazu zu inspirieren, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Wir schätzen und respektieren unsere Mitarbeiter und sehen sie als unser wichtigstes Kapital, unsere Gegenwart und unsere Zukunft an. Jeder Mitarbeiter Beitrag ist von unschätzbarem Wert, denn bei FXTM glauben wir, dass kollektive Entscheidungen der Schlüssel zum Erfolg sind. Unser Unternehmen steht für Vertrauen, Respekt, Integrität, Innovation und Fortschritt. Aktuelle Stellenangebote Wenn Sie denken, Sie könnten für uns arbeiten, senden Sie bitte Ihren Lebenslauf und Anschreiben an unsere HR-Abteilung bei careersforextime. 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Forex-Jobs sind schnelllebig und können merkwürdige Arbeitszeiten und lange Arbeitstage bedeuten, da die Devisenmärkte 24 Stunden am Tag, fünf Tage in der Woche geöffnet sind. Sie benötigen Kenntnisse und die Einhaltung der Gesetze und Regelungen für Finanzkonten und Transaktionen. Einige Jobs erfordern Kandidaten eine oder mehrere Prüfungen bestanden haben, wie die Serie 3. Series7. Serie 34 oder Serie 63 Prüfungen. Wenn Sie berechtigt sind, in einem fremden Land zu arbeiten, kann eine Karriere in Forex die zusätzliche Aufregung des Lebens im Ausland zu bringen. Egal, wo Sie arbeiten, eine Fremdsprache, vor allem Deutsch, Französisch, Arabisch, Russisch, Spanisch, Koreanisch, Mandarin, Kantonesisch, Portugiesisch oder Japanisch, ist hilfreich und kann für einige Positionen erforderlich sein. (Der Forex-Markt hat eine Menge von einzigartigen Attribute, die als Überraschung für neue Händler kommen können, schauen Sie sich die Forex-Markt: Who Trades Währung und warum.) Dieser Artikel wird Ihnen einen Überblick über fünf wichtige Karrieregebiete im Forex. Denken Sie daran, dass bestimmte Positionen neigen dazu, unterschiedliche Namen bei verschiedenen Unternehmen haben. 1. Forex Marktanalytiker / Währungsforscher / Currency Strategist Ein Forex Marktanalytiker, auch als Währungsforscher oder Währungsstratege. Arbeitet für eine Forex-Brokerage und führt Forschung und Analyse, um täglich Marktkommentar über den Forex-Markt und die wirtschaftlichen und politischen Fragen, die Währungswerte beeinflussen schreiben. Diese Profis verwenden technische. Grundlegende und quantitative Analyse, um ihre Meinungen zu informieren und müssen in der Lage sein, qualitativ hochwertige Inhalte sehr schnell zu produzieren, um mit dem schnellen Tempo des Devisenmarktes Schritt zu halten. Sowohl einzelne als auch institutionelle Händler nutzen diese Nachrichten und Analysen, um ihre Handelsentscheidungen zu informieren. Ein Analyst könnte auch Bildungs-Seminare und Webinare zu helfen, Kunden und potenziellen Kunden mehr Komfort mit Forex-Handel. Analysten versuchen auch, eine Medienpräsenz zu etablieren, um eine vertrauenswürdige Quelle von Forex-Informationen zu werden und fördern die Unternehmen, für die sie arbeiten. So gibt es eine große Marketing-Komponente, um ein Forex-Analyst. (Dieser Markt kann für unvorbereitete Anleger verrückt sein. Erfinden Sie heraus, wie die Fehler zu vermeiden, dass FX-Trader von Nachfolger zu halten, lesen Top Gründe Forex Trader Fail.) Ein Analytiker sollte einen Bachelor-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften, Finanzen oder ein ähnliches Gebiet und kann sein Voraussichtlich über ein Jahr Erfahrung in den Finanzmärkten als Händler und / oder Analyst und ein aktiver Forex Trader sein. Kommunikation und Präsentation Fähigkeiten sind wünschenswert in jedem Job, sondern sind besonders wichtig für einen Analysten. Analytiker sollten auch in der Ökonomie, der internationalen Finanzierung und der internationalen Politik gut versiert sein. 2. Account Manager / Professional Trader / Institutionelle Händler Wenn Sie konsequent erfolgreich handeln Forex auf eigene Faust haben, können Sie haben, was es braucht, um ein professioneller Forex Trader zu werden. Währung Investmentfonds und Hedge-Fonds, die im Devisenhandel Handel müssen Account Manager und professionelle Forex-Händler zu kaufen und zu verkaufen Entscheidungen. So tun institutionelle Investoren wie Banken, multinationale Konzerne und Zentralbanken, die gegen Währungsschwankungen absichern müssen. Einige Account Manager verwalten sogar einzelne Konten, machen Handelsentscheidungen und führen Trades auf der Grundlage ihrer Kundenziele und Risikobereitschaft aus. (Wenn Sie auf der Suche nach Antworten, check out Top 7 Fragen über Währung Trading beantwortet.) Diese Positionen haben sehr hohe Einsätze: Account Manager sind verantwortlich für große Mengen an Geld, und ihre beruflichen Reputationen und die Reputation ihrer Arbeitgeber reiten, wie gut Sie behandeln diese Mittel. Es wird erwartet, dass sie die Gewinnziele erreichen, während sie mit einem angemessenen Risiko arbeiten. Diese Jobs können Erfahrung mit spezifischen Handelsplattformen sowie Berufserfahrung in Finanzen und ein Bachelor-Abschluss in Finanzen, Wirtschaft oder Unternehmen erfordern. Institutionelle Händler müssen möglicherweise effektive Händler nicht nur von Forex, sondern auch von Rohstoffen, Optionen, Derivate und andere Finanzinstrumente. 3. Regulator Regulatoren versuchen, Betrug in der Forex-Industrie zu verhindern, und es gibt zahlreiche Möglichkeiten, in der Forex-Regulierung zu arbeiten. Regulierungsstellen mieten viele verschiedene Arten von Fachleuten und haben eine Präsenz in zahlreichen Ländern. Sie sind auch im öffentlichen und privaten Sektor tätig. Die Commodity Futures Trading Commission (CFTC) ist die Regierung Forex-Regulierungsbehörde in den Vereinigten Staaten die National Futures Association (NFA) setzt Regulierung Standards und Bildschirme Devisenhändler Mitglieder aus dem privaten Sektor. Die CFTC beauftragt Anwälte, Wirtschaftsprüfer. Ökonomen, Futures-Trading-Spezialisten / Ermittler und Management-Profis. Auditoren sichern die Einhaltung der CFTC-Vorschriften und müssen mindestens einen Bachelor-Abschluss in Buchhaltung, obwohl ein Master und Certified Public Accountant (CPA) Bezeichnung sind bevorzugt. Ökonomen analysieren die wirtschaftlichen Auswirkungen der CFTC-Regeln und müssen mindestens einen Bachelor-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften. Futures-Trading-Spezialisten / Ermittler führen Aufsicht und untersuchen angebliche Betrug, Marktmanipulation und Handelspraktikum Verletzungen, und sind abhängig von Berufserfahrung und pädagogischen Anforderungen, die je nach Position variieren. CFTC-Jobs sind in Washington, DC, Chicago, Kansas City und New York und erfordern US-Staatsbürgerschaft und einen Hintergrund-Check. Die CFTC bietet auch Verbraucherbildung und Betrugswarnungen für die Öffentlichkeit. Da die CFTC die gesamten Rohstoff-Futures und Optionen Märkte in den Vereinigten Staaten überwacht, ist ein Verständnis aller Aspekte dieser Märkte, nicht nur Forex, notwendig. Die NFA ist ähnlich der CFTC und beaufsichtigt auch die breiteren Futures - und Rohstoffmärkte, aber anstatt eine Regierungsbehörde zu sein, ist sie eine vom Kongress genehmigte privatwirtschaftliche Selbstregulierungsorganisation. Seine Missionen sind die Aufrechterhaltung der Marktintegrität, die Bekämpfung von Betrug und Missbrauch und die Beilegung von Streitigkeiten durch Schiedsverfahren. Es schützt und erzieht Investoren und ermöglicht ihnen, Forschung Makler. Einschließlich Forex Broker. online. Die meisten NFA-Jobs sind in New York, aber einige sind in Chicago. (Denken Sie, dass diese Karriere das Richtige für Sie ist) Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie in - und wie erfolgreich zu werden, lesen Sie zu einem Financial Analyst.) International könnte eine Regulierungsbehörde für eine der folgenden Agenturen arbeiten: Financial Services Authority (FSA) in den Vereinigten (FSA) in Japan Securities and Futures Commission (SFC) in Hong Kong Australische Wertpapier-und Investitions-Kommission (ASIC) in Australien 4. Exchange Operations Associate / Handel Audit Associate / Exchange Operations Manager Forex Broker brauchen Einzelpersonen zu Service-Konten, Und sie bieten eine Reihe von Positionen, die grundsätzlich High-Level-Kunden-Service-Positionen erfordern FX Wissen. Diese Positionen können zu erweiterten forex Jobs führen. Eine Austauschoperationen verknüpfen Jobverantwortlichkeiten umfassen: das Verarbeiten neuer Kundenkonten, die Kundenidentitäten überprüfen, wie von den Bundesvorschriften vorgeschrieben, die Kundenabhebungen, - übertragungen und - ablagerungen und die Bereitstellung von Kundendienst verarbeiten. Der Job erfordert in der Regel einen Bachelor-Abschluss in Finanzen, Buchhaltung oder Business-Problemlösung und analytische Fähigkeiten und das Verständnis der Finanzmärkte und Instrumente, vor allem Forex. Es kann auch vorherige Broker-Erfahrung erfordern. (Weitere Informationen finden Sie unter Broker oder Trader: Welche Karriere ist das Richtige für Sie) Eine verwandte Position ist ein Trader Audit Associate. Dieser Job beinhaltet die Zusammenarbeit mit Kunden, um handelsbezogene Streitigkeiten zu lösen. Handel Audit Associates müssen gut mit Menschen und in der Lage, schnell zu arbeiten und denken Sie an ihre Füße, um Probleme zu lösen. Sie müssen auch gründlich zu verstehen, Forex Trading und die Unternehmen Handelsplattform, um Kunden zu helfen. Ein Austausch Operations Manager verfügt über mehr Erfahrung und größere Verantwortung als ein Austausch Operations Associate. Diese Profis führen, finanzieren, begleichen und versöhnen Forex-Transaktionen. Der Job kann erfordern Vertrautheit mit Forex-bezogene Software, wie die weit verbreitete Gesellschaft für Worldwide Interbank Financial Telecommunication (SWIFT) - System. (Die globale Zusammenschaltung der US-Zahlungssysteme macht kommerzielle und finanzielle Transfers möglich, check out Inside Nationale Zahlungssysteme.) 5. Software-Entwickler In Forex arbeiten Softwareentwickler für Broker, um proprietäre Handelsplattformen zu schaffen, die es Benutzern ermöglichen, auf Währungspreise zuzugreifen und zu verwenden Charting und Indikatoren, um potenzielle Trades zu analysieren, sowie Handel Forex online. Job-Qualifikationen gehören ein Bachelor in Informatik, Computer-Engineering oder dergleichen Betriebssystem Kenntnisse wie UNIX, Linux und / oder Solaris Kenntnisse der Programmiersprachen wie Javascript, Perl, SQL, Python und / oder Ruby und Kenntnisse in vielen anderen technischen Bereiche, einschließlich Back-End-Frameworks, Front-End-Frameworks, Datenbanken und Web-Servern. Software-Entwickler können nicht erforderlich sein, Finanz-, Handels-oder Forex-Kenntnisse, um für ein Forex-Brokerage arbeiten, aber Wissen in diesem Bereich wird ein großer Vorteil sein. Wenn Sie ein Forex Trader selbst sind, haben Sie eine viel bessere Vorstellung davon, was Kunden suchen in Forex-Software. Software-Qualität ist ein wichtiger Faktor, der ein Forex-Brokerage von einem anderen unterscheidet und ein Schlüssel zum Erfolg der Firma. Ein Brokerage stellt ernsthafte Probleme, wenn seine Kunden nicht ausführen Trades, wenn sie wollen oder Trades nicht rechtzeitig ausgeführt werden, weil die Software nicht richtig funktioniert. Ein Brokerage muss auch in der Lage sein, Kunden mit einzigartigen Software-Features und Praxis Handel Plattformen anzuziehen. (Für mehr in diesem Bereich ist dies ein Muss zu lesen, Forex Automation Software für Hands-Free Trading.) Weitere Positionen in forex für Computer-Typen gehören User Experience Designer, Web-Entwickler, Netzwerk-und Systemadministratoren und Support-Techniker. Zusätzliche Job-Optionen Zusätzlich zu den spezifischen, hoch technischen Forex Karriere oben beschrieben, müssen forex Unternehmen auch die gleichen Positionen, die alle Unternehmen zu füllen, wie die in Personal-und Rechnungswesen zu füllen müssen. Wenn Sie denken, dass Sie an einer Karriere im Forex interessiert sind, aber nicht den erforderlichen Hintergrund oder Erfahrung für eine technische Position haben, betrachten Sie, Ihre Füße naß in einer allgemeinen Geschäftsposition zu erhalten. Auch eine administrative Unterstützung Position geben Ihnen einen Vorgeschmack auf die Forex-Arbeitsumfeld. Für College-Studenten, viele forex Unternehmen bieten Praktika. Eine unkonventionelle Geldpolitik, in der eine Zentralbank finanzielle Vermögenswerte des privaten Sektors kauft, um die Zinsen zu senken. Der Zinssatz, zu dem ein Depot die an der Federal Reserve gehaltenen Gelder an eine andere Depotbank leiht. Ein Portfolio von festverzinslichen Wertpapieren, in denen jedes Wertpapier ein signifikant unterschiedliches Fälligkeitsdatum aufweist. Der Zweck von. Das Verfalldatum der verschiedenen Aktienindex-Futures, Aktienindexoptionen, Aktienoptionen und Single Stock Futures. Alles auf Lager. Eine Art von Versicherungspolice, in der der Versicherte eine bestimmte Menge an Auslagen für Gesundheitsleistungen wie zahlt. Regierung Aktionen und Politiken, die den internationalen Handel zu beschränken oder zu beschränken, oft mit der Absicht, den Schutz lokaler. Forex Trading Jobs Für diejenigen Personen mit dem Wunsch, den Forex-Markt geben, ist es wichtig, die Risiken in Verbindung mit der Branche wissen. Eingeschlossen sind die Gefahren des Geldverlustes (meist aufgrund von Unerfahrenheit), ein volatiler Markt, eine rasante, hohe Stressbesetzung und vor allem in diesen Zeiten der Mangel an solider Arbeitsplatzsicherheit. Auch, da der Devisenhandel international ist, findet er 24 Stunden am Tag statt. Viele Firmen machen Geschäfte rund um die Uhr und es ist nicht ungewöhnlich für einen Händler, ungerade Stunden zu arbeiten. Dies kann zu körperlicher und geistiger Erschöpfung führen. Wenn dies doesn8217t Sie abschrecken, obwohl, dann kann der Forex-Markt auch eine profitable und lohnende Karriere Wahl sein. Trading Forex aus Home Forex-Handel wird oft als eine hervorragende Arbeit zu Hause Option gefördert, und fast jeder kann es tun. Um zu beginnen, müssen Sie nur ein tiefes Verständnis der Welt Devisenmärkte zu gewinnen, gründlich zu verstehen, wie Forex arbeitet, und sich mit den Risiken, die mit dieser Art von Handel verbunden sind. Die andere Sache, die Sie tun müssen, ist ein Konto mit einem Online-Broker erstellen. Es gibt viele zur Auswahl von Einzelpersonen mit Abschlüssen und Erfahrungen in den Bereichen Wirtschaft, Mathematik, Finanzen, Buchhaltung und Statistiken finden in der Regel den Forex-Markt eine gute Passform für ihre Fähigkeiten. Einzelpersonen in der Forex-Industrie befassen sich mit einer Menge von Profis in der Finanzwelt, aus einer Vielzahl von Ländern. Für bestimmte Berufe im Feld, wird viel Zeit verbracht kommuniziert mit diesen Personen über das Telefon oder über elektronische Übertragungen. Geduld, Zeit-Management-Fähigkeiten und ein Händchen für die Behandlung von Stresssituationen sind von entscheidender Bedeutung für die Beschäftigung in diesem Bereich. Ebenfalls erforderlich sind starke mathematische Fähigkeiten, ein analytischer Geist, technische Fähigkeiten und manchmal eine fließend in einer Fremdsprache. Einstieg in die Forex-Arena Die meisten Finanzinstitute und alle großen, benötigen einen Bachelor-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften, Finanzen, Mathematik und / oder Statistik. Manchmal aber können Einzelpersonen mit Abschlüssen auf anderen Gebieten Arbeit in der Finanzindustrie finden. Für höhere Positionen als Fondsmanager und Analysten, ein fortgeschrittenes Maß und relevante Branchenerfahrung wird in der Regel bevorzugt. Allerdings ist es möglich, one8217s bis die Leiter mit den minimalen Anforderungen eines Grades und Erfahrung zu arbeiten. Viele Arbeitgeber sehr Wert eine Sprachkenntnisse in einer Fremdsprache. Dies gilt insbesondere für die Forex-Industrie als Profis in diesem Bereich kommunizieren mit Händlern, Brokern und Banking-Profi aus dem Ausland auf einer täglichen Basis. Denken Sie daran, für diejenigen, die das notwendige Wissen zu erwerben und zu verstehen, die Risiken, Handel Forex von zu Hause 8211 als unabhängiger Händler 8211 ist die häufigste Praxis. Dazu müssen Sie ein Konto mit einem Online-Broker erstellen. FINRA Series 7 und 63 Exams Diese Prüfungen werden von der Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) (zuvor als National Association of Securities Dealers (NASD) bekannt) verwaltet. Sie bieten eine Person mit den erforderlichen Qualifikationen, um für Finanzunternehmen, Banken und Broker-Institutionen für den Handel finanzielle Sicherheiten arbeiten. Die Serie 7 Prüfung ist in der Regel der Sprungbrett für eine Karriere als Finanzberater, Makler oder Wertpapierhändler. (Für weitere Informationen zu diesen Prüfungen und anderen Prüfungen, die von FINRA verwaltet werden, gehen Sie zu finra. org)

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Die Weltvertrauenswürdige Währungsbehörde Nordamerikanische Ausgabe Die Eurotaube im frühen Asien, bevor sie während der europäischen AM stark prallte. EUR-USD zeigte einen 0.4-Gewinn nach Rückgängen von mehr als 1 nach unten, während EUR-JPY von einem 1-plus-Verlust auf einen Anstieg von 1,0 plus gestiegen ist. Während die Märkte in sich zu festigen. Lesen Sie weiter X25B6 2016.12.05 12.17 UTC European Edition Der Euro gegen Verluste nach dem Tauchen von mehr als 1 gegenüber dem Yen und Euro im frühen Asien. News, dass italienische PM Renzi erlitt eine klingende Niederlage im Wochenende Referendum über konstitutionelle Reform spooked Märkte, obwohl in Österreich die ganz rechts und mit. Lesen Sie weiter X25B6 2016.12.05 08.18 UTC Asian Edition Der Dollar bewegt höher am Freitag, dem durch eine überdimensionale Gewinn in Michigan Konsumentenstimmung Daten geholfen, und im voraus, was wird mit ziemlicher Sicherheit ein Fed Zinserhöhung nächste Woche sein. EUR-USD fiel auf 1,0532 Tiefststände und wird letzten Montag 1.0505 in der. Lesen Sie weiter X25B6 2016-12-09 18:57 UTCOANDA verwendet Cookies, um unsere Websites einfach zu bedienen und angepasst an unsere Besucher. Cookies können nicht verwendet werden, um Sie persönlich zu identifizieren. Durch den Besuch unserer Website stimmen Sie zu OANDA8217s Cookies im Einklang mit unserer Datenschutzerklärung. Um Cookies zu blockieren, zu löschen oder zu verwalten, besuchen Sie bitte aboutcookies. org. Das Einschränken von Cookies verhindert, dass Sie von einigen Funktionen unserer Website profitieren. Downloaden Sie unsere Mobile Apps Wählen Sie ein Konto: Vietnamesisch Dong Das 2737891ng ist die Währung von Vietnam seit 3. Mai 1978. Es wird durch die Zustand-Bank von Vietnam herausgegeben. Es wird durch das Symbol 8363 dargestellt und in 10 h224o unterteilt. Allerdings ist das h224o jetzt so wenig wert, dass es nicht mehr ausgegeben wird. In Vietnam begannen große Wirtschaftsreformen ab 1986. Unglücklich mit dem Mangel an wirtschaftlichen Verbesserungen nach dem Vietnamkrieg führten die neuen Führer des Landes neue Reformen durch, um Vietnam von einer 8220-geplanten Wirtschaft8221 zu einer 8220sozial-orientierten Marktwirtschaft zu verlagern8221. Vietnam ist im Prozess der Integration in die Weltwirtschaft als Teil der Globalisierung. Fast alle vietnamesischen Unternehmen sind KMU. Vietnam hat als ein führender landwirtschaftlicher Exporteur und ein attraktives ausländisches Investitionsziel in Südostasien aufgestiegen. Ab April 2008, 1 US-Dollar entspricht etwa 20.850 vietnamesischen 2737891ng. Die Beziehung zwischen dem US-Dollar und dem vietnamesischen 2737891ng ist wichtig, weil die 2737891ng, wenn auch nicht frei konvertierbar, lose an den Dollar gekoppelt ist durch eine Anordnung, die als kriechende Pflocke bezeichnet wird. Im Jahre 1946 führte die Regierung Viet Minhs (später die Regierung von Nordvietnam) ihre eigene Währung ein, die 2737891ng, die das französische indochinische Piastre an der Stelle ersetzt. Im Jahr 1953 wurden Banknoten, die in beiden Piaster und 2737891ng wurden für den Staat Vietnam, die in Süd-Vietnam im Jahr 1954 entwickelt ausgegeben. Am 22. September 1975, nach dem Fall von Saigon, die Währung in Süd-Vietnam wurde in die Befreiung geändert 2737891ng, Wert 500 alten südlichen 2737891ng. Die Regierungen zweiter Fünfjahrplan (197682111981) setzten außerordentlich hohe Ziele für jährliche Wachstumsraten in Industrie, Landwirtschaft und Nationaleinkommen fest und zielten darauf ab, den Norden und den Süden zu integrieren. Allerdings wurden die Planziele nicht erreicht: Die Wirtschaft blieb nach wie vor von der Kleinproduktion, der niedrigen Arbeitsproduktivität, der Arbeitslosigkeit und den Material - und technologischen Engpässen dominiert. Symbole und Namen H224o 1/10 eines Dong Xu 1/100 einer Dong-Rechnungen: 1008363, 2008363, 5008363, 1.0008363, 20008363, 50008363, 10.0008363, 20.0008363, 50.0008363, 100 , 0008363, 200,0008363, 500,0008363 Münzen: 2008363, 5008363, 1,0008363, 2,0008363, 5,0008363 Länder, die diese Währung anwenden Sozialistische Republik Vietnam Währungen Pegged To VND. VND wird an: Andere Währungen finden 169 1996 - 2016 OANDA Corporation. Alle Rechte vorbehalten. OANDA, fxTrade und OANDAs fx sind Eigentum der OANDA Corporation. Alle anderen Marken, die auf dieser Website erscheinen, sind Eigentum der jeweiligen Inhaber. Der fremdfinanzierte Handel mit Devisentermingeschäften oder anderen außerbörslich gehandelten Produkten hat ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für jedermann geeignet. Wir empfehlen Ihnen, sorgfältig zu prüfen, ob der Handel unter Berücksichtigung Ihrer persönlichen Gegebenheiten für Sie angemessen ist. Sie können mehr verlieren, als Sie investieren. 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OANDA (Kanada) Corporation ULC-Konten sind für jedermann mit einem kanadischen Bankkonto zur Verfügung. OANDA (Canada) Corporation ULC wird von der Investment Industry Regulatory Organisation of Canada (IIROC) geregelt, zu der auch die IIROC-Online-Advisor-Prüfdatenbank (IIROC AdvisorReport) gehört und Kundenkonten durch den kanadischen Investor Protection Fund innerhalb festgelegter Grenzen geschützt werden. Eine Broschüre, die Art und Grenzen der Berichterstattung beschreibt, ist auf Anfrage oder bei cipf. ca erhältlich. OANDA Europe Limited ist eine in England unter der Nummer 7110087 eingetragene Gesellschaft und hat ihren Sitz in Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Sie ist von der Financial Conduct Authority zugelassen und reguliert. Nr .: 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co. Reg. Nr. 200704926K) hält eine Capital Markets Services Lizenz ausgestellt von der Monetary Authority of Singapore und ist auch lizenziert durch die International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd 160 wird von der australischen Securities and Investments Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL Nr. 412981) reguliert und ist der Emittent der Produkte und / oder Dienstleistungen auf dieser Website. Es ist wichtig für Sie, um die aktuelle Financial Service Guide (FSG) zu betrachten. Produkt-Offenlegungserklärung (PDS). Konto-Bedingungen und alle anderen relevanten OANDA-Dokumente, bevor sie Finanzierungsentscheidungen treffen. Diese Dokumente finden Sie hier. OANDA Japan Co. Ltd. Erster Typ I Finanzinstrumente Geschäftsdirektor des Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) Nr. 2137 Institute Financial Futures Association Teilnehmer Nr. 1571. Handel FX und / oder CFDs auf Marge ist hohes Risiko und nicht geeignet für jeder. Verluste können Investitionen übertreffen. USD / VND - US-Dollar Vietnamesisch Dong Niemand kümmert sich um dieses Paar, so traurig. (Read More) Okt 07, 2016 05:34 AM GMT middot Antworten Wichtige News: Mittwoch und Donnerstag um 15:00 Uhr. US-Notenbankchef Janet Yellen wird über den Halbjahresfinanzbericht vor dem House Financial Services Committee in Washington DC sprechen. Sie kann Hinweise über mögliche Timing für die nächste Wanderung. Besuchen Sie mein Profil page. High Auswirkungen Sitzung am Mittwoch und Donnerstag. USD / VND wird nach unten oder mehr als 200 Pips. (Read More) Feb 09, 2016 08:24 AM GMT middot Antworten Kaufen USD / VND. (Read More) 20. Januar 2016 12:33 GMT middot Antworten Alle Kommentare anzeigen (3)

Moving Average 50 Und 200 Tage

Beschreibung Diese Liste zeigt, welche Aktien am wahrscheinlichsten ihre 50 Tage SMA-Kreuz über oder unter ihrer 200 Tage SMA in der nächsten Handelssitzung haben. Dies ist ein wichtiges Handelssignal für institutionelle Händler. Als die 50-tägige SMA den 200-Tage-SMA überschritt, wird sie als Todeskreuz bezeichnet. Wenn die 50 über die 200 gekreuzt, heißt es ein goldenes Kreuz. Wir verfolgen nicht die tatsächliche Cross-over-Veranstaltung. Wir konzentrieren uns auf eine kleinere Zeitskala. Viele Stock Screeners konzentrieren sich auf tägliche Leuchter sie wäre der beste Ort, um herauszufinden, was Crossovers geschah am Vortag. Um zu prognostizieren, welche Aktien am wahrscheinlichsten einen gleitenden Durchschnitt Crossover in der nahen Zukunft haben, vergleichen wir die beiden gleitenden Durchschnitte, dann verwenden Sie die Aktien jüngsten Volatilität zu sehen, wie wahrscheinlich es ist für die gleitenden Durchschnittswerte in einer bestimmten Zeit zu überqueren. Die Formel für diese Liste ist absolutevalue (50 Tage SMA der Schlusskurse - 200 Tage SMA der Schlusskurse) / volatility. nbsp Der kleinste Wert wird oben in der Liste angezeigt. Aktien MDCN - MEDICAN UNTERNEHMEN INC COMMON NBRI - NORDBAY RESSOURCEN INC COMMONMoving-Mittelwerte - Einfache und exponentielle Bewegungsdurchschnitte - Einfache und exponentielle Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Kursdaten zu einem Trendfolger. 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 eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird ihr 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 ihrer 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 gleitende 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. Die Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) 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 dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank 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 durchschnittliche Situationen 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 MurphyPrice vs. 200 Day Moving Average () Was ist die Definition von 200d MA. Dies misst den Aktienkurs gegenüber dem 200-Tage-Moving-Average (200d MA), ausgedrückt als prozentualer Unterschied. Eine negative Zahl gibt an, dass ein Aktienkurs unter den 200d MA Der 200d MA ist ein langfristiger gleitender Durchschnitt, der berechnet wird, indem die Summe des durchschnittlichen Schlusskurses der Sicherheiten während der letzten 200 Tage durch 200 geteilt wird. Stockopedia erklärt 200d MA. Der gleitende 200-Tage-Durchschnitt ist ein beliebter technischer Indikator, mit dem Investoren die Preisentwicklung analysieren. Eine Aktie, die über seinem 200-Tage-Moving-Average handelt, wird in einem langfristigen Aufwärtstrend betrachtet. Wenn der Short Term (50 Tage) Moving Average unter dem langfristigen (200 Tage) Moving Average liegt, wird dies als Death Cross bezeichnet. Während die umgekehrte ist bekannt als ein goldenes Kreuz. Preis vs 50 Tag Moving Average () Was ist die Definition von 50d MA. Dies misst, wie weit der letzte Schlusskurs vom 50-Tage-Moving-Average liegt. Der 50-Tage-Moving-Average ist ein Aktienkursdurchschnitt der letzten 50 Tage, der oft als Unterstützungs - oder Widerstandsebene für den Handel dient. Dies wird berechnet als (Close Price - 50 Day MA) / 50 Tag MA 100. Stockopedia erklärt 50d MA. Der 50-Tage-Moving-Average ist ein Aktienkursdurchschnitt der letzten 50 Tage, der oft als Unterstützungs - oder Widerstandsebene für den Handel dient. Der gleitende Durchschnitt wird den Preis nach seinem Wesen verfolgen. Da die Preise steigen, wird der gleitende Durchschnitt unter dem Preis liegen, und wenn die Preise sinken, wird der gleitende Durchschnitt über dem aktuellen Preis liegen. Wenn der Short Term (50 Tage) Moving Average über dem langfristigen (200 Tage) Moving Average liegt, wird dies als Goldenes Kreuz bezeichnet, während das Inverse als Death Cross bezeichnet wird. Da langfristige Indikatoren mehr Gewicht tragen, kann das Goldene Kreuz auf einen Bullenmarkt am Horizont hindeuten und wird in der Regel durch hohe Handelsvolumina verstärkt. Welche Guru Screens ist 50d MA verwendet inImportant rechtlichen Informationen über die E-Mail, die Sie senden werden. Durch die Nutzung dieses Dienstes erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Rechts in einigen Gerichtsbarkeiten zu fälschlich identifizieren sich in einer E-Mail. Alle Informationen, die Sie zur Verfügung stellen, werden von Fidelity ausschließlich für den Zweck verwendet, die E-Mail in Ihrem Namen zu senden. Die Betreffzeile der E-Mail, die Sie senden, ist Fidelity: Ihre E-Mail wurde gesendet. Mutualfonds und Investmentfonds - Fidelity Investments Mit einem Klick auf einen Link öffnet sich ein neues Fenster. Trading in Bewegung mit gleitenden Durchschnitten Entfessle dieses einfache, aber leistungsfähiges Werkzeug, um eine Fülle von Informationen in Ihren Charts zu entsperren. Fidelity Active Trader News ndash 11/24/2015 Unter allen technischen Analyse-Tools zu Ihrer VerfügungMACD. Relative Strength Index. Dow-Theorie. Punkt - und Figurendarstellung, japanische Leuchter. Kalender-Theorien. Und moremoving Durchschnittswerte sind eine der einfachsten zu verstehen und verwenden Sie in Ihrer Strategie. Dennoch sind sie auch einer der bedeutendsten Indikatoren für Markttrends und sind besonders nützlich für aufwärts (oder abwärts) Trendmärkte, wie wir sie seit 2009 erlebt haben. Heres, wie Sie gleitende Durchschnitte integrieren können, um potenziell Ihre Trading-Kenntnisse zu verbessern. Was sind gleitende Mittelwerte Ein Mittelwert ist einfach der Durchschnitt einer Menge von Zahlen. Ein gleitender Durchschnitt ist im Wesentlichen ein Durchschnitt seiner einen gleitenden Durchschnitt, weil, da neue Preise gemacht werden, die älteren Daten gelöscht und die neuesten Daten ersetzt werden. Eine Aktie normalen Bewegungen können volatil sein, Gyrating auf oder ab, so dass es ein wenig schwierig, ihre allgemeine Richtung beurteilen. Der Hauptzweck der gleitenden Mittelwerte ist, die Daten, die Sie überprüfen, zu glätten, um zu helfen, einen klareren Sinn des Tendenzes zu erhalten (sehen Sie das Diagramm unten). Ein gleitender Durchschnitt glättet den Preis. Quelle: FactSet, ab 16. November 2015. Es gibt ein paar verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, die Investoren häufig verwenden. Einfacher gleitender Durchschnitt (SMA). Ein SMA wird berechnet, indem alle Daten für eine bestimmte Zeitspanne addiert und die Gesamtzahl durch die Anzahl der Tage dividiert wird. Wenn XYZ-Aktie bei 30, 31, 30, 29 und 30 in den letzten fünf Tagen geschlossen wurde, wäre der 5-tägige einfache gleitende Durchschnitt 30. Exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA). Auch als gewichteter gleitender Durchschnitt bekannt, weist eine EMA den jüngsten Daten ein größeres Gewicht zu. Viele Händler bevorzugen den Einsatz von EMAs, um mehr Wert auf die jüngsten Entwicklungen zu legen. Zentrierter gleitender Durchschnitt. Auch bekannt als ein dreieckiger gleitender Durchschnitt, ein zentrierter gleitender Durchschnitt nimmt Preis und Zeit in Betracht, indem er das meiste Gewicht in der Mitte der Reihe platziert. Dies ist die am wenigsten verwendete Art von gleitenden Durchschnitt. Bewegungsdurchschnitte können auf allen Arten von Preisdiagrammen (d. h. Linie, Balken und Leuchter) sowie auf Punkt - und Figurendiagrammen implementiert werden. Sie sind auch ein wichtiger Bestandteil anderer Indikatoren wie Bollinger Bands. Einrichten von Bewegungsdurchschnitten Beim Einrichten Ihrer Diagramme ist das Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten sehr einfach. Im aktiven Händler Pro. Zum Beispiel, öffnen Sie einfach ein Diagramm und wählen Sie Indikatoren aus dem Hauptmenü. Suchen oder navigieren Sie zu gleitenden Durchschnittswerten, und wählen Sie die Option, die Sie dem Diagramm hinzufügen möchten. Sie können zwischen vielen gleitenden Durchschnittsindikatoren wählen, einschließlich eines einfachen oder eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Sie können die Zeitdauer für den gleitenden Durchschnitt auswählen. Eine allgemein verwendete Einstellung ist, einen 50-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und einen 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu einem Preisdiagramm anzuwenden. Wie werden die gleitenden Mittelwerte verwendet? Verschieben von Durchschnitten mit unterschiedlichen Zeitrahmen kann eine Vielzahl von Informationen bereitstellen. Ein länger laufender Durchschnitt (wie eine 200-Tage-EMA) kann als wertvolles Glättungsmittel dienen, wenn Sie versuchen, langfristige Trends zu beurteilen. Ein kürzerer gleitender Durchschnitt, wie ein gleitender 50-Tage-Durchschnitt, wird ganz offensichtlich stärker der Preisaktion folgen und wird daher häufig verwendet, um kurzfristige Handelssignale zu erzeugen. Der kurzgängige Durchschnitt kann als Unterstützungs - und Widerstandsindikator dienen und wird häufig als kurzfristiges Preisziel oder Schlüsselniveau verwendet. Wie genau bewegen sich die gleitenden Durchschnitte, erzeugen die Handelssignale Die gleitenden Durchschnitte werden von vielen Händlern weithin als potenzielle Indikatoren für zukünftige Preisniveaus erkannt. Wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt, kann er als starkes Unterstützungsniveau dienen, wenn die Aktie sinkt, könnte der Preis eine schwierigere Zeit unter das gleitende Durchschnittspreisniveau fallen. Alternativ, wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt ist, kann es als ein starkes Widerstandsniveau dienen, wenn die Aktie zu erhöhen wäre, könnte der Preis kämpfen, um über dem gleitenden Durchschnitt zu steigen. Das goldene Kreuz und das Todeskreuz Zwei gleitende Durchschnitte können auch verwendet werden, um ein leistungsfähiges Crossover-Handelssignal zu erzeugen. Das Crossover-Verfahren beinhaltet den Kauf oder Verkauf, wenn ein kürzerer gleitender Durchschnitt einen längeren gleitenden Durchschnitt überschreitet. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn ein schnell gleitender Durchschnitt über einem langsamen, gleitenden Durchschnitt liegt. Zum Beispiel tritt das goldene Kreuz auf, wenn ein gleitender Durchschnitt, wie die 50-Tage-EMA, über einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dieses Signal kann auf einem Einzelbestand oder auf einem breiten Marktindex, wie dem SP 500, erzeugt werden. Alternativ wird ein Verkaufssignal erzeugt, wenn ein schnell gleitender Durchschnitt einen langsamen gleitenden Durchschnitt überschreitet. Dieses Tod Kreuz würde auftreten, wenn ein 50-Tage gleitenden Durchschnitt, zum Beispiel überschritten unter einem 200-Tage gleitenden Durchschnitt. Verschieben von Durchschnitten in Aktion und ein paar Endtipps Als allgemeine Regel gilt, dass bewegte Durchschnitte in der Regel am nützlichsten sind, wenn sie während Aufwärts - oder Abwärtstrends verwendet werden, und sind in der Regel am wenigsten nützlich, wenn sie in Seitenmärkten verwendet werden. Im Allgemeinen haben sich die Aktien in einem treppenartigen Aufwärtstrend für die meisten der fast sieben Jahre Bull-Rallye, so Theorie schlägt vor, dass bewegte Durchschnitte können besonders leistungsfähige Werkzeuge in der aktuellen Marktumfeld sein. Mit Blick auf die SP-500-Chart (oben), können Sie sehen, dass der langfristige Trend ist. Auch liegt der Preis leicht über dem kurzfristigen gleitenden Durchschnitt und weit über dem langfristigen gleitenden Durchschnitt. Würde der Kurs vom aktuellen Niveau abnehmen, wären beide gleitenden Durchschnittswerte als signifikante Unterstützungsniveaus zu werten. Das nächstmögliche Crossover-Signal wäre der schnell gehende durchschnittliche Durchgang unter dem langsam laufenden Durchschnitt (ein Todeskreuz). Beachten Sie, dass die letzte Frequenzweiche für die SP 500 ein bullish goldenes Kreuz zurück im Jahr 2012 war. Seit dem goldenen Kreuz-Signal ist der SP 500 von etwa 1.240 auf derzeit rund 2.100 nicht zu schäbig für ein einfaches gleitender Durchschnitt Crossover-Signal gestiegen. Erfahren Sie mehr Technische Analyse konzentriert sich auf Marktaktionen spezifisch, Volumen und Preis. Technische Analyse ist nur ein Ansatz zur Analyse von Beständen. Bei der Prüfung, welche Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, sollten Sie den Ansatz, dass youre am bequemsten mit. Wie bei allen Investitionen müssen Sie selbst entscheiden, ob eine Anlage in bestimmte Wertpapiere oder Wertpapiere für Sie auf der Grundlage Ihrer Anlageziele, Risikobereitschaft und finanziellen Situation das richtige für Sie ist. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Die Aktienmärkte sind volatil und können in Reaktion auf negative Emittenten, politische, regulatorische, marktbezogene oder wirtschaftliche Entwicklungen deutlich zurückgehen. Stimmen werden freiwillig von Einzelpersonen eingereicht und reflektieren ihre eigene Meinung über die Artikel Hilfsbereitschaft. Ein Prozentwert für Hilfsbereitschaft wird angezeigt, sobald eine ausreichende Anzahl von Stimmen abgegeben wurde. Fidelity Brokerage Services LLC, Mitglied NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Wichtige rechtliche Informationen zur E-Mail, die Sie versenden werden. Durch die Nutzung dieses Dienstes erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Rechts in einigen Ländern zu fälschlicherweise identifizieren sich in einer E-Mail. Alle Informationen, die Sie zur Verfügung stellen, werden von Fidelity ausschließlich zum Zweck der Versendung der E-Mail in Ihrem Namen verwendet. Die Betreffzeile der gesendeten E-Mail ist Fidelity: Ihre E-Mail wurde gesendet.