Moving Average Lead Lag

Der nacheilende gleitende Durchschnitt wäre -, 4.5, 3.5, 6, 6.5, 5.5, 8.5 wie bei einem Fenster von 2 es den aktuellen Messwert mit der vorherigen (2 Messungen) durchschnittlich und der Bindestrich sagt, dass wir nicht genügend Daten haben. Ich hätte gesagt, der führende gleitende Durchschnitt war 4,5, 3,5, 6, 6,5, 5,5, 8,5, - aber die Aussage, dass Blei weniger als oder gleich Verzögerung sein muss, gibt mir Pause. Aus der Wikipedia-Seite: Für eine Reihe von Anwendungen ist es vorteilhaft, die Verschiebung zu vermeiden, die durch die Verwendung nur vergangener Daten induziert wird. Somit kann ein zentraler gleitender Durchschnitt berechnet werden, wobei sowohl frühere als auch zukünftige Daten verwendet werden. Die zukünftigen Daten in diesem Fall sind keine Vorhersagen, sondern lediglich Daten, die nach dem Zeitpunkt erhalten werden, zu dem der Durchschnitt berechnet werden soll. Aber ich weiß nicht, warum ein führender Durchschnitt (im Gegensatz zu zentralen) nicht von Interesse sein könnte. Die Menschen scheinen führende / zentrale Mittelwerte auf vergangene Daten zu tun. Das ist der Punkt des Zitats. Wenn Sie die Daten schon vor langer Zeit kennen, können Sie führende / zentrale Mittelwerte durchführen. Es ist ein klar definierter Vorgang. Ob die Ausgabe nützlich / sinnvoll ist, wird als Übung für den Studenten (und für seine / ihre Investoren) übrig. Ndash Ross Millikan 3 Apr, um 3: 45Do Adaptive Moving Averages Lead to Bessere Ergebnisse Gleitende Durchschnitte sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern . Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Siegen und Verluste. Analytiker haben Jahrzehnte versucht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Trading-Tools geführt hat. (Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten überprüft, überprüfen Sie einfaches bewegendes Mittel, das Trends hervorhebt.) Vor - und Nachteile der bewegenden Durchschnitte Die Vor - und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und von John Magee in der ersten Ausgabe der technischen Analyse von zusammengefasst Aktien-Trends. Wenn sie sagten, und es war schon im Jahre 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es vorher gemacht haben), dass durch die Mittelung der Daten für eine bestimmte Anzahl von Tagen konnte man eine Art von automatisierten Trendlinie, die definitiv interpretieren würde die Änderungen der TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu schön, um wahr zu sein. Mit den Nachteilen überwiegen die Vorteile, Edwards und Magee schnell aufgegeben ihren Traum vom Handel von einem Strand Bungalow. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere darin, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Simple Moving Averages Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren durch die Anzahl der Perioden ausgewählt. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn das letzte Schließen über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese Trend-Definition-Eigenschaft ermöglicht es, dass gleitende Durchschnitte, um Trading-Signale zu generieren. In ihrer einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn Preise über dem gleitenden Durchschnitt sich bewegen und verkaufen, wenn Preise unter dieser Linie übersteigen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu setzen. Leider, während Glättung der Daten, bewegte Durchschnitte werden sich hinter der Markt-Aktion und der Händler wird fast immer geben einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinn-Trades. Exponential Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz weist den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu, und als Folge bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Mittelwertes ist: EMA (Gewicht schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Dabei: Gewicht ist die vom Analytiker gewählte Glättungskonstante EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine andere ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt nicht ein anderes Problem mit sich bewegenden Durchschnittswerten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlierenden Geschäften führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass Märkte nur Trend ein Viertel der Zeit. Bis zu 75 Handelsgeschäfte beschränken sich auf enge Bereiche, wenn gleitende durchschnittliche Kauf - und Verkaufssignale wiederholt erzeugt werden, da sich die Preise rasch und deutlich über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte im Handel verwendet) Anpassung der gleitenden Durchschnitte an die Marktaktivität Eine Methode, um die Nachteile der gleitenden Durchschnitte zu adressieren, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten wäre. Dies würde Gewinner zu laufen. Als Trend geht ein Ende und die Preise konsolidieren. Würde der gleitende Durchschnitt näher an der gegenwärtigen Marktbewegung herangehen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten Gewinne, die während des Trends erfasst werden, zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basiert, in seinem Buch "New Trading Systems and Methods". Dieser Indikator soll die Stärke eines Trends messen, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) / (Summe der absoluten Preisänderungen für jeden Balken) Betrachten Sie eine Aktie, die jeden Tag einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen einen Kurs erzielt hat Insgesamt 15 Punkte. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkte-Bereich). Wäre dieser Bestand um 15 Punkte gesunken, wäre der ER -0,67. (Für weitere Trading-Tipps von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung der Handelsverluste skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1,0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend liegt -1,0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator zu finden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wobei: SCF die Exponentialkonstante für die schnellste ist EMA zulässig (meist 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das oben erwähnte Wirkungsgrad-Verhältnis Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in 1 gezeigt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größtmöglichen Abflachungsgrad in der Bereichsgrenze auf der rechten Seite dieser Tabelle. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt ist, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für whipsaw Trades zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil bei den gleitenden Durchschnitten ist bisher nicht auszuschließen. Fazit Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Er schloss, Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Reiz ist, zeigen unsere vorläufigen Tests keinen wirklichen praktischen Vorteil zu dieser komplexeren Trendglättungsmethode. Dieses bedeutet nicht, daß Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Mehr zu diesem Thema finden Sie unter Entdeckung von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Als Beispiel zeigen Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ, da die Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad könnte als Ausbruch Chancen beobachtet werden. Status: Datenanalyse und statistische Software Nicholas J. Cox, Durham Universität, Großbritannien Christopher Baum, Boston College egen, ma () und seine Einschränkungen Statarsquos offensichtlichste Befehl zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte ist die ma () - Funktion von egen. Bei einem Ausdruck wird ein gleitender Durchschnitt für diesen Ausdruck erstellt. Standardmäßig wird als 3. genommen, muss ungerade sein. Allerdings kann, wie der manuelle Eintrag angibt, egen, ma () nicht mit varlist kombiniert werden:. Und aus diesem Grund ist es nicht auf Paneldaten anwendbar. In jedem Fall steht er außerhalb des Satzes von Befehlen, die speziell für Zeitreihen geschrieben werden, siehe Zeitreihen für Details. Alternative Ansätze Zur Berechnung von Bewegungsdurchschnitten für Paneldaten gibt es mindestens zwei Möglichkeiten. Beide hängen davon ab, dass der Dataset zuvor tsset wurde. Das ist sehr viel wert: nicht nur können Sie sich immer wieder spezifizieren Panel variabel und Zeit variabel, aber Stata verhält sich intelligent jede Lücken in den Daten. 1. Schreiben Sie Ihre eigene Definition unter Verwendung von Zeitreihenoperatoren wie L. und F. Geben Sie die Definition des gleitenden Durchschnitts als Argument für eine generierte Anweisung an. Wenn Sie dies tun, sind Sie natürlich nicht auf die gleich gewichteten (ungewichteten) zentrierten Bewegungsdurchschnitte beschränkt, die von egen, ma () berechnet wurden. Zum Beispiel würden gleich gewichtete Dreiphasenbewegungsdurchschnitte gegeben und einige Gewichte können leicht angegeben werden: Sie können natürlich einen Ausdruck wie log (myvar) anstelle eines Variablennamens wie myvar angeben. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Stata automatisch das Richtige für Paneldaten macht: führende und nacheilende Werte werden in Panels ausgearbeitet, genauso wie Logik diktiert. Der bemerkenswerteste Nachteil ist, dass die Befehlszeile ziemlich lang werden kann, wenn der gleitende Durchschnitt mehrere Begriffe beinhaltet. Ein anderes Beispiel ist ein einseitiger gleitender Durchschnitt, der nur auf vorherigen Werten basiert. Dies könnte nützlich sein für die Erzeugung einer adaptiven Erwartung dessen, was eine Variable nur auf Informationen basieren wird: was könnte jemand prognostizieren für den aktuellen Zeitraum auf der Grundlage der letzten vier Werte, mit einem festen Gewichtungsschema (A 4-Periode Verzögerung sein könnte Besonders gebräuchlich mit vierteljährlichen Zeitreihen.) 2. Verwenden Sie egen, filter () von SSC Verwenden Sie den benutzerdefinierten egen function filter () aus dem egenmore package auf SSC. In Stata 7 (aktualisiert nach dem 14. November 2001) können Sie dieses Paket installieren, nachdem egenmore auf die Details zu filter () hingewiesen hat. Die beiden obigen Beispiele würden gerendert (In diesem Vergleich ist der generierte Ansatz vielleicht transparenter, aber wir sehen ein Beispiel des Gegenteils in einem Moment.) Die Lags sind eine Numliste. Führt zu negativen Verzögerungen: In diesem Fall erweitert sich -1/1 auf -1 0 1 oder Blei 1, lag 0, lag 1. Die Koeffizienten, eine weitere Numliste, multiplizieren die entsprechenden nacheilenden oder führenden Elemente: In diesem Fall sind diese Elemente F1.myvar Myvar und L1.myvar. Der Effekt der Normalisierungsoption besteht darin, jeden Koeffizienten durch die Summe der Koeffizienten zu skalieren, so daß coef (1 1 1) normalisiert ist, zu Koeffizienten von 1/3 1/3 1/3 äquivalent ist und coef (1 2 1) normalisiert Auf Koeffizienten von 1/4 1/2 1/4. Sie müssen nicht nur die Verzögerungen, sondern auch die Koeffizienten angeben. Da egen, ma () den gleich gewichteten Fall liefert, ist der Hauptgrund für egen, filter (), den ungleich gewichteten Fall zu unterstützen, für den Sie Koeffizienten angeben müssen. Es könnte auch gesagt werden, dass verpflichtende Benutzer Koeffizienten angeben ist ein wenig mehr Druck auf sie zu denken, welche Koeffizienten sie wollen. Die wichtigste Rechtfertigung für gleiche Gewichte ist, wir schätzen, Einfachheit, aber gleiche Gewichte haben miese Frequenzbereich Eigenschaften, um nur eine Erwägung zu erwähnen. Das dritte Beispiel oben könnte entweder von denen ist nur so kompliziert wie die Generierung Ansatz. Es gibt Fälle, in denen egen, filter () eine einfachere Formulierung ergibt als erzeugen. Wenn Sie einen neun-term-Binomialfilter suchen, der von den Klimatologen als nützlich empfunden wird, dann sieht es vielleicht weniger schrecklich aus und ist leichter zurecht zu kommen. Genau wie beim generierten Ansatz funktioniert egen, filter () ordnungsgemäß mit Panel-Daten. Tatsächlich hängt es, wie oben erwähnt, davon ab, daß der Dataset vorher tsset wurde. Eine grafische Spitze Nach der Berechnung Ihrer gleitenden Durchschnitte werden Sie wahrscheinlich einen Graphen betrachten wollen. Der benutzerdefinierte Befehl tsgraph ist schlau um Tsset-Datasets. Installieren Sie es in einem up-to-date Stata 7 von ssc inst tsgraph. Was ist mit der Teilmenge mit if Keine der obigen Beispiele verwenden, wenn Einschränkungen. In der Tat egen, ma () wird nicht zulassen, wenn angegeben werden. Gelegentlich Menschen wollen verwenden, wenn bei der Berechnung der gleitenden Durchschnitte, aber seine Verwendung ist ein wenig komplizierter als es normalerweise ist. Was würden Sie von einem gleitenden Durchschnitt erwarten? Lassen Sie uns zwei Möglichkeiten identifizieren: Schwache Interpretation: Ich möchte keine Ergebnisse für die ausgeschlossenen Beobachtungen sehen. Starke Interpretation: Ich möchte nicht, dass Sie die Werte für die ausgeschlossenen Beobachtungen verwenden. Hier ist ein konkretes Beispiel. Angenommen, infolge einer Bedingung sind die Beobachtungen 1-42 eingeschlossen, aber nicht die Beobachtungen 43 an. Aber der gleitende Durchschnitt für 42 wird unter anderem von dem Wert für die Beobachtung 43 abhängen, wenn der Mittelwert sich nach hinten und vorne erstreckt und eine Länge von mindestens 3 hat, und er wird in einigen Fällen von einigen der Beobachtungen 44 abhängen. Unsere Vermutung ist, dass die meisten Menschen für die schwache Interpretation gehen würde, aber ob das korrekt ist, egen, filter () nicht unterstützt, wenn entweder. Sie können immer ignorieren, was Sie donrsquot wollen oder sogar unerwünschte Werte auf fehlende danach mit replace setzen. Eine Notiz über fehlende Ergebnisse an den Enden der Serie Da gleitende Mittelwerte Funktionen von Verzögerungen und Bleiwerten sind, erzeugt eMe () fehlende, wo die Verzögerungen und Bits nicht existieren, am Anfang und Ende der Reihe. Eine Option nomiss zwingt die Berechnung der kürzeren, nicht beanspruchten gleitenden Mittelwerte für die Schwänze. Im Gegensatz dazu weder erzeugen noch egen, filter () macht oder erlaubt, etwas Besonderes, um fehlende Ergebnisse zu vermeiden. Wenn einer der für die Berechnung benötigten Werte fehlt, fehlt dieses Ergebnis. Es ist Aufgabe der Benutzer zu entscheiden, ob und welche Korrekturchirurgie für solche Beobachtungen erforderlich ist, vermutlich nach dem Betrachten des Datensatzes und unter Berücksichtigung aller zugrunde liegenden Wissenschaft, die zum Tragen kommen kann.