Exponentielle Glättung Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für die Wiederveröffentlichung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Glättung begegnen, können sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung, was Glättung ist sie dann beginnen, eine komplizierte mathematisch vorstellen Berechnung, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion zur Verfügung, wenn sie jemals brauchen, um es zu tun Die Realität der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, exponentielle Glättung ist Eine sehr einfache rechnung, die eine ganz einfache aufgabe ausführt Es hat nur einen komplizierten Namen, denn was technisch geschieht als Ergebnis dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um die exponentielle Glättung zu verstehen, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und eines zu beginnen Einige andere gängige Methoden verwendet, um Glättung zu erreichen. Was ist Glättung. Smoothing ist ein sehr häufiger statistischer Prozess In der Tat, wir regelmäßig begegnen geglätteten Daten in verschiedenen Formen in unserem täglichen Leben Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, Du nimmst eine geglättete Zahl Wenn du darüber nachdenkst, warum du einen Durchschnitt benutzt, um etwas zu beschreiben, wirst du schnell das Konzept der Glättung verstehen. Zum Beispiel haben wir gerade den wärmsten Winter auf Rekord erlebt. Wie können wir das gut beurteilen? Wir beginnen mit Datasets Von den täglichen Hoch - und Tieftemperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einem Bündel von Zahlen, die um ziemlich viel herumspringen, ist es nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage von allen Vorherige Jahre Wir brauchen eine Nummer, die all dies aus den Daten herausbringt, so dass wir einfach einen Winter mit dem nächsten vergleichen können. Das Entfernen des Sprungs um in den Daten wird als Glättung bezeichnet, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden Die Glättung. Bei der Bedarfsprognose verwenden wir Glättung, um zufälliges Variation Lärm von unserer historischen Nachfrage zu entfernen Dies ermöglicht es uns, besser zu identifizieren Nachfrage Muster in erster Linie Trend und Saisonalität und Nachfrage Ebenen, die verwendet werden können, um zukünftige Nachfrage zu schätzen Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept Wie die tägliche Sprung um die Temperatur Daten Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Lärm aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt oder genauer gesagt, ein gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, Und diese Perioden bewegen sich wie die Zeit vergeht Zum Beispiel, wenn ich m mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, ich bin mit einem durchschnittlichen Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten am 1. Juni, ich Wird die Nachfrage von Februar, März, April und Mai. Weighted gleitenden Durchschnitt. Wenn durchschnittlich verwenden wir die gleiche Bedeutung Gewicht auf jeden Wert in der Datensatz In der 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, jeden Monat repräsentiert 25 der bewegenden Durchschnittlich Wenn Sie die Nachfragegeschichte nutzen, um die zukünftige Nachfrage und vor allem den künftigen Trend zu projizieren, ist es logisch, zu dem Schluss zu kommen, dass Sie eine neuere Geschichte haben möchten, um einen größeren Einfluss auf Ihre Prognose zu haben. Wir können unsere gleitende Durchschnittsberechnung anpassen, um verschiedene Gewichte anzuwenden Jede Periode, um unsere gewünschten Ergebnisse zu erhalten Wir drücken diese Gewichte als Prozentsätze aus, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss bis zu 100 hinzufügen. Wenn wir uns entscheiden, dass wir 35 als Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-Monats bewerben wollen Gewichteter gleitender Durchschnitt, können wir 35 von 100 subtrahieren, um zu finden, dass wir noch 65 übrig haben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen. Zum Beispiel können wir mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate 15 20 30 enden 35 100.Exponential Glättung. Wenn wir zurück zu dem Konzept der Anwendung eines Gewichts auf die jüngste Periode wie 35 im vorherigen Beispiel und die Ausbreitung der restlichen Gewicht berechnet durch Subtraktion der jüngsten Zeitraum Gewicht von 35 von 100 zu 65, Wir haben die Grundbausteine für unsere exponentielle Glättungsberechnung Der steuernde Eingang der exponentiellen Glättungsberechnung wird als Glättungsfaktor bezeichnet, der auch als Glättungskonstante bezeichnet wird. Im Wesentlichen repräsentiert er die Gewichtung, die auf die jüngste Periode angefordert wird. So, wo wir 35 verwendet haben Die Gewichtung für die jüngste Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung, könnten wir auch wählen, um 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung zu verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zur exponentiellen Glättungsrechnung ist, dass anstelle von uns auch Herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorherige Periode anzuwenden, wird der Glättungsfaktor verwendet, um automatisch das zu tun. So kommt hier der exponentielle Teil Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, wird die Gewichtung der letzten Periode s Nachfrage 35 sein Gewichtung der nächsten jüngsten Periode s verlangen die Periode vor dem jüngsten wird 65 von 35 65 kommt von Subtraktion 35 von 100 Dies entspricht 22 75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste letzte Periode s Nachfrage wird Sei 65 von 65 von 35, was 14 79 entspricht. Die Periode davor wird als 65 von 65 von 65 von 35 gewichtet, was 9 61 entspricht, und so weiter Und das geht zurück durch alle Ihre vorherigen Perioden den ganzen Weg Zurück zu dem Anfang der Zeit oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben, exponentielle Glättung für das jeweilige Einzelteil zu verwenden. Sie denken vermutlich, dass s wie eine ganze Mathe aussieht Aber die Schönheit der exponentiellen Glättungberechnung ist das, anstatt, um gegen zu rekalkulieren Jede vorherige Periode jedes Mal, wenn Sie eine neue Periode s Nachfrage erhalten, verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden zu repräsentieren. Sind Sie verwirrt noch Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten. In der Regel beziehen wir uns auf die Ausgabe der exponentiellen Glättungsberechnung als nächste Periode Prognose In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose ein wenig mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir es als die Prognose verweisen. Die exponentielle Glättung Berechnung Ist wie folgt. Die jüngste Periode s Nachfrage multipliziert mit dem Glättungsfaktor PLUS Die jüngste Periode s Prognose multipliziert mit einem Minus der Glättungsfaktor. Die jüngste Periode s Nachfrage S der Glättungsfaktor in Dezimalform dargestellt, so würde 35 als dargestellt werden 0 35 F die jüngste Periode s prognostiziert die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode. OR unter der Annahme eines Glättungsfaktors von 0 35. Es ist nicht viel einfacher als das. Sie können sehen, alles, was wir für Dateneingaben hier benötigen Sind die jüngste Periode s Nachfrage und die jüngste Periode s Prognose Wir wenden die Glättung Faktor Gewichtung auf die jüngste Periode s Nachfrage die gleiche Weise würden wir in der gewichteten gleitenden Durchschnitt Berechnung Wir wenden dann die restliche Gewichtung 1 minus der Glättungsfaktor zu Die jüngste Periode s prognostiziert. Da die jüngste Periode s Prognose auf der Grundlage der vorherigen Periode s Nachfrage und der vorherigen Periode s Prognose, die auf der Nachfrage für den Zeitraum vor diesem und die Prognose für den Zeitraum vor, Die auf der Nachfrage nach dem damaligen Zeitraum und der Prognose für die Zeit vor dem, die auf der Periode vor diesem basiert, basiert. Sie können sehen, wie alle vorherigen Periode s Nachfrage in der Berechnung dargestellt werden, ohne tatsächlich zurückzukehren und Alles neu zu berechnen. Und das s, was die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung fuhr Es war nicht, weil es eine bessere Arbeit der Glättung als gewichtet gleitenden Durchschnitt, es war, weil es einfacher war, in einem Computer-Programm zu berechnen und weil Sie didn t müssen Darüber nachzudenken, welche Gewichtung, um vorherige Perioden zu geben, oder wieviele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichtetem gleitendem Durchschnitt wären und weil es gerade kühler klang als gewichteter gleitender Durchschnitt. In der Tat konnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt mehr Flexibilität bietet Sie haben mehr Kontrolle über die Gewichtung der vorherigen Perioden Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen. Exponential Glättung in Excel. Let s sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit realen Daten suchen würde. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und steht für die Wiederveröffentlichung nicht zur Verfügung. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose, die aus dieser Nachfrage berechnet wurde. Ich habe einen Glättungsfaktor von 25 0 25 verwendet Zelle C1 Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. Sie können in der Formelleiste sehen, die Formel lautet L3 C1 L4 1- C1 Also die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherige Periode s fordern Zelle L3, Die vorherige Periode s prognostizierte Zelle L4 und die Glättungsfaktor Zelle C1, die als absolute Zellreferenz C1 dargestellt ist. Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung beginnen, müssen wir manuell den Wert für die 1. Prognose So in Zelle B4 anstatt einer Formel stecken , Haben wir nur die Nachfrage aus dem gleichen Zeitraum wie die Prognose In Cell C4 eingegeben haben wir unsere 1. exponentielle Glättung Berechnung B3 C1 B4 1- C1 Wir können dann Cell C4 kopieren und fügen Sie es in die Zellen D4 bis M4, um den Rest unserer zu füllen Prognosezellen. Sie können nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periode s Prognosezelle basiert und die vorherige Periode s Nachfragezelle hat. Jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung erbt die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung Jede vorherige Periode s Nachfrage ist in der jüngsten Periode s Berechnung dargestellt, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf diese vorherigen Perioden Bezug Wenn Sie wollen, um Lust zu bekommen, können Sie Excel s Trace-Präzedenz-Funktion verwenden Um dies zu tun, klicken Sie auf Cell M4, dann Auf der Multifunktionsleiste Excel 2007 oder 2010 klicken Sie auf die Registerkarte Formeln und klicken Sie dann auf Trace Precedents Es wird Verbindungslinien auf die 1. Ebene der Präzedenzfälle zu ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, wird es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden zu zeigen, um Ihnen zu zeigen Geerbte verhältnisse. Jetzt sehen wir, was exponentielle Glättung für uns getan hat. Figur 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose Sie Fall sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose entfernt die meisten der Zacke das Springen um von der wöchentlichen Nachfrage, aber immer noch gelingt Folgen Sie, was scheint ein Aufwärtstrend in der Nachfrage Sie werden auch feststellen, dass die geglättete Prognose Linie neigt dazu, niedriger als die Nachfrage Linie Dies ist bekannt als Trend Verzögerung und ist eine Nebenwirkung des Glättungsprozesses Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn ein Trend Ist präsentiert Ihre Prognose wird hinter dem Trend verzögern Dies gilt für jede Glättung Technik In der Tat, wenn wir diese Kalkulationstabelle fortsetzen und starten Eingabe niedrigere Nachfrage Zahlen machen einen Abwärtstrend würden Sie sehen, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie bewegen sich oben Es bevor es anfängt, dem Abwärtstrend zu folgen. Das ist der Grund, warum ich vorher die Ausgabe von der exponentiellen Glättungsberechnung erwähnt habe, die wir eine Prognose nennen, noch etwas mehr Arbeit braucht. Es gibt viel mehr zu prognostizieren als nur die Glocken in der Nachfrage zu schlagen Um zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend Verzögerung, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alles, was außerhalb des Umfangs dieses Artikels ist. Sie werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie doppel-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung Diese Begriffe Sind ein bisschen irreführend, da du die Nachfrage nicht mehrmals neu glättet, wenn du willst, aber das ist nicht der Punkt hier. Diese Begriffe stellen sich mit exponentieller Glättung auf weitere Elemente der Prognose dar So mit einfacher exponentieller Glättung wirst du die Basis-Nachfrage, aber mit doppel-exponentieller Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus den Trend, und mit Triple-Exponential-Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus den Trend plus die Saisonalität. Die am häufigsten gestellte Frage über exponentielle Glättung ist woher Ich bekomme meinen Glättungsfaktor Hier gibt es keine magische Antwort, du musst verschiedene Glättungsfaktoren mit deinen Bedarfsdaten testen, um zu sehen, was dir die besten Ergebnisse bringt. Es gibt Berechnungen, die den Glättungsfaktor automatisch einstellen und ändern können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung , Aber du musst mit ihnen vorsichtig sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort, und du solltest keine Berechnungen ohne gründliche Prüfung durchführen und ein gründliches Verständnis dafür entwickeln, was diese Berechnung ist. Du solltest auch was-if-Szenarien ausführen, um zu sehen, wie diese Berechnungen reagieren Um Änderungen zu verlangen, die derzeit nicht in den Nachfragedaten existieren, die Sie für das Testen verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen. Das besondere Datenbeispiel zeigt etwas einheitlich nach oben Trend Viele große Unternehmen mit sehr teuren Prognosesoftware haben sich in der nicht so weit entfernten Vergangenheit in große Schwierigkeiten gebracht, als ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden, nicht gut reagierten, als die Wirtschaft stagnierte oder schrumpfte Ich verstehe, was deine Berechnungssoftware tatsächlich tut Wenn sie ihr Prognosesystem verstanden hätten, hätten sie gewusst, dass sie nötig waren, um zu springen und etwas zu ändern, wenn es plötzliche dramatische Änderungen an ihrem Geschäft gab. So haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt Um mehr über die Verwendung von exponentiellen Glättung in einer tatsächlichen Prognose zu erfahren, schauen Sie sich mein Buch Inventory Management Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für republication. Dave Piasecki ist Eigentümer Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit Inventur Management, Material Handling und Lager-Operationen Er hat über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung und kann über seine Website erreicht werden, wo er zusätzliche relevante Informationen. My Business. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte, und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz MACD und der prozentuale Preis Oszillator PPO Im Allgemeinen sind die 50-und 200-Tage-EMAs zu schaffen Verwendet als Signale von langfristigen Trends. Trader, die technische Analyse verwenden, finden sich im Durchschnitt sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet oder falsch interpretiert werden Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach rückläufig Indikatoren Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf einen bestimmten Marktdiagramm gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, sobald eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Schritt in der Markt, der optimale Punkt des Markteintritts ist bereits vergangen Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten legt, umarmt sie die Preisaktion etwas straffer und reagiert daher schneller Dies ist wünschenswert wann Eine EMA wird verwendet, um ein Handelseintragssignal abzuleiten. In der Auslegung der EMA. Like alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie viel besser geeignet für Trends Märkte Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist, zeigt die EMA Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und Laster - versa für einen Down-Trend Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einer Bar zur nächsten. Zum Beispiel, wenn die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten Und umgekehrt, wird die Änderungsrate des EMA von einem Bar zum nächsten beginnen, bis zu dem Zeitpunkt zu verkleinern, dass die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt oder sogar ein paar Takte Vorher sollte sich die Preisaktion bereits umkehren lassen. Daraus folgt, dass die Einhaltung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung der bewegten Mittelwerte verursacht wurde, weiter entgegenbringen könnte. EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar Sehr häufig Händler verwenden EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen Eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann es sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Simple Vs Exponential Moving Averages. Moving Durchschnitte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in Aufeinanderfolgende Reihenfolge Frühe Praktiker der Zeitreihenanalyse waren eigentlich mehr mit individuellen Zeitreihenzahlen beschäftigt als bei der Interpolation dieser Daten Interpolation in Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und - analyse, kam viel später, als Muster entwickelt und Korrelationen entdeckt wurden , Wurden verschiedene geformte Kurven und Linien entlang der Zeitreihe gezogen, um zu prognostizieren, wo die Datenpunkte gehen könnten. Dies gilt nun als Grundmethoden, die derzeit von technischen Analysehändlern verwendet werden. Charting-Analyse kann bis ins 18. Jahrhundert zurückverfolgt werden, doch wie und wann Bewegte Durchschnitte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis Es wird allgemein verstanden, dass einfache gleitende Mittelwerte SMA lange verwendet wurden, bevor exponentielle gleitende Mittelwerte EMA, weil EMAs auf SMA Rahmen gebaut werden und das SMA Kontinuum wurde leichter verstanden für Plotten und Verfolgen Zwecke Wäre Sie mögen ein wenig Hintergrund lesen Check out Moving Averages Was sind sie. Simple Moving Average SMA Einfache Umzugsdurchschnitte wurde die bevorzugte Methode für die Verfolgung der Marktpreise, weil sie schnell zu berechnen und leicht zu verstehen sind Early Markt Praktiker ohne die Verwendung der anspruchsvollen Chart betrieben Metriken im Einsatz heute, so dass sie sich in erster Linie auf die Marktpreise als ihre einzigen Führer verlassen sie berechneten Marktpreise von Hand, und ergab diese Preise, um Trends und Marktrichtung zu bezeichnen Dieser Prozess war ziemlich langweilig, aber erwies sich als sehr profitabel mit Bestätigung der weiteren Studien. To Berechnen einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt, fügen Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage und teilen durch 10 Der 20-Tage gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem Sie die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addieren und um 20 teilen und so weiter. Diese Formel basiert nicht nur auf Schlusskursen, sondern das Produkt ist ein Mittelwert der Preise - eine Teilmenge Umzugsdurchschnitte werden in Bewegung gesetzt, weil sich die in der Berechnung verwendete Preisgruppe nach dem Punkt auf dem Diagramm bewegt. Das bedeutet, dass alte Tage fallen gelassen werden Zugunsten neuer Schlusskurstage, so dass eine neue Berechnung immer entsprechend dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten benötigt wird. So wird ein 10-tägiger Durchschnitt durch Hinzufügen des neuen Tages und Ablegen des 10. Tages neu berechnet und der neunte Tag wird fallengelassen Am zweiten Tag Für mehr darüber, wie Charts im Devisenhandel verwendet werden, schauen Sie sich unsere Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist verfeinert und häufiger seit den 1960er Jahren verwendet, dank der früheren Praktiker Experimente mit dem Computer Die Die neue EMA würde sich eher auf die jüngsten Preise konzentrieren als auf eine lange Reihe von Datenpunkten, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich ist. Strom EMA Preis aktuell - vorheriger EMA X Multiplikator vorheriger EMA. Der wichtigste Faktor ist die Glättungskonstante, die 2 1 N Wo N die Anzahl der Tage. 10-Tage-EMA 2 10 1 18 8.Dies bedeutet, dass eine 10-Punkte-EMA den letzten Preis 18 8, ein 20-Tage-EMA 9 52 und 50-Tage EMA 3 92 Gewicht auf der Letzter Tag Die EMA arbeitet, indem sie den Unterschied zwischen dem aktuellen Periodenpreis und dem vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis der vorherigen EMA hinzugefügt hat. Je kürzer die Periode, desto mehr Gewicht auf den jüngsten Preis angewendet. Fitting Lines Durch diese Berechnungen, Punkte werden aufgetragen, eine Anpassungslinie aufgedeckt. Anordnungslinien oberhalb oder unterhalb des Marktpreises bedeuten, dass alle gleitenden Durchschnitte nacheilende Indikatoren sind und in erster Linie für folgende Trends verwendet werden. Sie arbeiten nicht gut mit Streckenmärkten und Stauzeiten, da die passenden Linien nicht bezeichnen können Ein Trend wegen des Mangels an offensichtlich höheren Höhen oder tieferen Tiefen Plus, passende Linien neigen dazu, konstant zu bleiben ohne Andeutung der Richtung Eine steigende Anpassungslinie unterhalb des Marktes bedeutet eine lange, während eine fallende Anpassungslinie über dem Markt eine kurze für eine komplette bedeutet Leitfaden, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial. Der Zweck der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt ist zu erkennen und zu messen Trends durch Glättung der Daten mit Hilfe von mehreren Gruppen von Preisen Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose extrapoliert Die Annahme ist, dass die vorherigen Trend Bewegungen Wird fortfahren Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und gefolgt werden, viel einfacher als eine EMA, mit vernünftiger Annahme, dass die passende Linie stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokus auf den mittleren Preisen halten wird. EMA ist Verwendet, um kürzere Trendbewegungen zu erfassen, aufgrund der Fokussierung auf die jüngsten Preise Durch diese Methode sollte eine EMA vermutlich irgendwelche Verzögerungen im einfachen gleitenden Durchschnitt reduzieren, so dass die passende Linie die Preise näher verschärfen wird als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das Problem mit der EMA ist Dies ist anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem in schnellen Märkten und Perioden der Volatilität Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen. Bei höheren Volatilitätsmärkten könnte man die Länge der bewegten durchschnittlichen Laufzeit in Erwägung ziehen. Man kann sogar von einer EMA zu einer wechseln SMA, da die SMA die Daten viel besser als eine EMA aufgrund ihrer Fokussierung auf längerfristige Mittel glättet. Trend-Following Indikatoren Als Nachlaufindikatoren, gleitende Durchschnitte dienen gut als Unterstützung und Widerstandslinien Wenn die Preise unter einer 10-Tage-Anpassung unterbrechen Linie in einem Aufwärtstrend, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend abnehmen kann, oder zumindest der Markt kann sich konsolidieren Wenn die Preise über einen 10-Tage gleitenden Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen, kann der Trend abnehmen oder konsolidieren In diesen Fällen beschäftigen Ein 10- und 20-Tage-Gleitender Durchschnitt zusammen und warte auf die 10-Tage-Linie über oder unter die 20-Tage-Linie zu übergehen. Dies bestimmt die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längere Zeitperioden sehen Sie die 100- und 200-tägige gleitende Durchschnitte für längerfristige Richtungen Zum Beispiel, mit dem 100- und 200-Tage-gleitenden Durchschnitten, wenn der 100-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Durchschnitt liegt, heißt es das Todeskreuz und ist sehr bärisch für die Preise Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt, der über einen 200-tägigen gleitenden Durchschnitt kreuzt, heißt das goldene Kreuz und ist sehr bullisch für die Preise Es spielt keine Rolle, ob ein SMA oder ein EMA verwendet wird, da beide Trendfolgende Indikatoren sind Kurzfristig, dass die SMA leichte Abweichungen von ihrem Gegenstück hat, die EMA. Conclusion Moving-Mittelwerte sind die Grundlage der Chart - und Zeitreihenanalyse Einfache gleitende Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie Preisbewegungen ausgleicht. Technische Analyse Wird manchmal als eine Kunst und nicht als eine Wissenschaft bezeichnet, die beide Jahre dauern, um zu meistern Erfahren Sie mehr in unserem technischen Analysen-Tutorial. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Eine statistische Maß für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Eine Handlung der US-Kongress verabschiedet im Jahr 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb von Bauernhöfe, private Haushalte und die gemeinnützige Sektor Das US-Büro der Arbeit. Die Währung Abkürzung oder Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.Angebot auf einem Bankrott Vermögenswerte von einem interessierten Käufer gewählt von der Bankrott Firma Von einem Pool von Bietern.
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