Aktienanalysten verwenden gleitende Durchschnitte, um Rauschen herauszufiltern und Trends zu erkennen. Sie werden nicht verwendet, um Preise vorherzusagen – aber die Trendinformationen aus Diagrammen von gleitenden Durchschnitten, insbesondere mehreren especially übereinander gelegte gleitende Durchschnitte können helfen, Widerstands- und Unterstützungspunkte zu identifizieren und Kaufentscheidungen auslösen oder verkaufen. Es gibt zwei Arten von gleitenden Durchschnitten: einfache gleitende Durchschnitte und exponentielle gleitende Durchschnitte, wobei letztere schneller auf Trendänderungen reagieren.
TL; DR (zu lang; nicht gelesen)
Die Formel für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt lautet:
EMA = (Schlusskurs − EMA des Vortages) × Glättungskonstante + EMA des Vortages
wobei die Glättungskonstante ist:
2 ÷ (Anzahl der Zeiträume + 1)
So berechnen Sie einen einfachen gleitenden Durchschnitt
Bevor Sie mit der Berechnung exponentieller gleitender Durchschnitte beginnen können, müssen Sie in der Lage sein, einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder SMA zu berechnen. Sowohl SMAs als auch EMAs basieren normalerweise auf Aktienschlusskursen.
Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu finden, berechnen Sie den mathematischen Mittelwert. Mit anderen Worten, Sie summieren alle Schlusskurse in Ihrem SMA und dividieren dann durch die Anzahl der Schlusskurse. Wenn Sie beispielsweise einen 10-Tages-SMA berechnen, addieren Sie zuerst alle Schlusskurse der letzten 10 Tage und dividieren dann durch 10. Wenn die Schlusskurse über einen Zeitraum von 10 Tagen also 12 USD, 12 USD, 13 USD, 15 USD, 18 USD, 17 USD, 18 USD, 20 USD, 21 USD und 24 USD betragen, wäre der SMA:
12 + 12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 = 170 \\ \frac{170}{10} = 17
Der durchschnittliche Schlusskurs für diesen 10-Tage-Zeitraum beträgt also 17 USD. Damit der SMA jedoch nützlich ist, müssen Sie eine Reihe von SMAs berechnen und grafisch darstellen, und da jeder SMA nur befasst sich mit den Daten der letzten 10 Tage, alte Werte "fallen" aus der Gleichung, wenn Sie neue Daten hinzufügen add Punkte. Dadurch kann sich das Diagramm des Durchschnitts "bewegen" und sich im Laufe der Zeit an Preisänderungen anpassen, obwohl die Der stabilisierende Effekt dieser alten Daten bedeutet, dass es eine Verzögerungszeit gibt, bevor Preisänderungen wirklich in Ihrem einfachen widergespiegelt werden gleitender Durchschnitt.
Beispiel: Am nächsten Tag schließt Ihre Aktie wieder bei 24 USD. Dieses Mal, wenn Sie den SMA berechnen, fügen Sie Ihrer Gleichung den neuesten Datenpunkt hinzu, aber "verlieren" auch den ältesten Datenpunkt - den ersten Schlusskurs von 12 USD. Ihr einfacher gleitender 10-Tage-Durchschnitt ist jetzt:
12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 + 24 = 182 \ \frac{182}{10} = 18,2
Sie würden denselben Vorgang täglich durchführen und einen neuen SMA für jeden Tag berechnen, der in Ihrem Diagramm dargestellt werden soll.
Die Lag-Periode bei gleitenden Durchschnitten
Die Verzögerungszeit, bevor Ihr SMA die tatsächlichen Preisänderungen einholt, ist nicht unbedingt eine schlechte Sache; diese "Verzögerung" gleicht die Varianz der Tagespreise aus. Wenn der gleitende Durchschnitt steigt, wissen Sie, dass die Preise trotz regelmäßiger Einbrüche im Allgemeinen steigen. Wenn ein gleitender Durchschnitt zu fallen beginnt, bedeutet dies ebenfalls, dass die Preise trotz regelmäßiger Einbrüche im Allgemeinen sinken.
Zweitens: Je länger der Zeitraum für Ihren gleitenden Durchschnitt ist (fünf Tage im Vergleich zu 10 Tagen im Vergleich zu 100 Tagen usw.), desto langsamer passt er sich an die aktuellen Trends an. Das Verhalten eines langfristigen gleitenden Durchschnitts gibt Ihnen also einen Einblick in langfristige Trends, während ein kürzerer gleitender Durchschnitt das Verhalten kurzfristigerer Trends widerspiegelt.
Die Formel des exponentiellen gleitenden Durchschnitts Average
Der Hauptunterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) und dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) besteht darin, dass bei der EMA-Berechnung die neuesten Daten gewichtet werden, um einen größeren Einfluss zu haben. Dadurch können sich EMAs schneller anpassen und Trends widerspiegeln als SMAs. Auf der anderen Seite erfordert ein EMA viel mehr Daten, um einigermaßen genau zu sein.
Um den EMA eines Datensatzes zu berechnen, müssen Sie drei Dinge tun:
Beachten Sie, dass ein EMA durch seinen Zeitraum (in diesem Fall ein Fünf-Tage-EMA) oder durch seinen Prozentwert (in diesem Fall ein 33,33 % EMA) bezeichnet werden kann. Je kürzer der Zeitraum, desto stärker werden auch die jüngsten Daten gewichtet.
Die EMA-Formel basiert auf dem EMA-Wert des Vortages. Da Sie Ihre Berechnungen irgendwo beginnen müssen, wird der Anfangswert für Ihre erste EMA-Berechnung tatsächlich ein SMA sein. Wenn Sie beispielsweise einen 100-Tage-EMA für das letzte Jahr der Verfolgung einer bestimmten Aktie berechnen möchten, beginnen Sie mit dem SMA der ersten 100 Datenpunkte in diesem Jahr.
Das sind zu viele Zahlen, um sie hier hinzuzufügen. Lassen Sie uns stattdessen den Fünf-Tage-EMA eines Datensatzes demonstrieren, der vor einem Jahr begann. Wenn die ersten fünf Schlusskurse des Jahres 14, $ 13, $ 14, $ 12 und $ 13 waren, beträgt Ihr SMA:
14 + 13 + 14 + 12 + 13 = 66 \\ \frac{66}{5} = 13,2
Der SMA, der Ihr anfänglicher EMA-Wert wird, beträgt also 13,2.
Der Gewichtungsmultiplikator oder die Glättungskonstante hebt die neuesten Daten hervor, und sein Wert hängt vom Zeitraum Ihres EMA ab. Die Formel für Ihre Glättungskonstante lautet:
\frac{2}{\text{Anzahl der Zeiträume } + 1}
Wenn Sie also einen Fünf-Tage-EMA berechnen, lautet diese Berechnung:
\frac{2}{5 + 1} = \frac{2}{6} = 0,3333
oder, wenn Sie es in Prozent ausdrücken, 33,33 %.
Tipps
Berechnen Sie schließlich für jeden Tag zwischen dem Anfangswert (dem SMA, den Sie in Schritt 1 berechnet haben) und dem heutigen Tag einen separaten EMA. Dazu geben Sie die Informationen aus den Schritten 1 und 2 in die EMA-Formel ein:
\text{EMA} = (\text{Schlusskurs} - \text{ EMA des Vortages}) × \text{ Glättungskonstante als Dezimalzahl } + \text{ EMA des Vortages}
Denken Sie daran, dass der "EMA des Vortages" für Ihre erste Berechnung der SMA ist, den Sie in Schritt 1 gefunden haben, der 13,2 beträgt. Seitdem SMA deckt die Daten der ersten fünf Tage ab, der erste von Ihnen berechnete EMA-Wert gilt für den nächsten Tag, den Tag sechs. Mit den Daten aus Schritt 1 und 2 in der EMA-Formel haben Sie:
\begin{aligned} \text{EMA } &= (12 - 13,2) × 0,3333 + 13,2 \\ &= 12,80 \end{aligned}
Der EMA-Wert für Tag sechs beträgt also 12,80.
Wenn der Schlusswert an Tag sieben 11 $ betrug, würden Sie den Vorgang wiederholen und den Wert von 12,80 von Tag sechs als neuen "EMA des Vortages" verwenden. Die Berechnung für Tag sieben sieht also wie folgt aus:
\begin{aligned} \text{EMA } &= (11 - 12.8) × 0.3333 + 12.8 \\ &= 12.20 \end{aligned}
Einen genauen EMA erhalten
Wenn Sie sich daran erinnern, dass das ursprüngliche Beispiel besagte, dass Sie den Fünf-Tage-EMA der Aktie für ein ganzes Jahr von. berechnen würden Daten, das heißt, Sie haben noch mehrere hundert Berechnungen vor sich – denn Sie müssen einen Tag bei a. rechnen Zeit. Natürlich geht dies viel schneller und einfacher mit einem Computerprogramm oder Skript, um die Zahlen für Sie zu berechnen.
Wenn Sie wirklich einen möglichst genauen EMA wünschen, sollten Sie Ihre Berechnungen mit Daten ab dem ersten Tag beginnen, an dem die Aktie verfügbar war. Obwohl dies oft unpraktisch ist, verstärkt es auch die Tatsache, dass EMAs verwendet werden, um Trends widerzuspiegeln und zu analysieren – wenn Sie also grafisch darstellen den EMA ab dem ersten Tag der Aktie sehen Sie, wie sich die Kurve nach einer Verzögerungszeit verschiebt, um der tatsächlichen Aktie zu folgen Preise. Wenn Sie auch einen SMA für denselben Zeitraum in derselben Grafik zeichnen, sehen Sie auch, dass sich ein EMA schneller an Preisänderungen anpasst als ein SMA.