Bewegungs Durchschnitt Linear Trend

Moving Average Der Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrumentenpreis für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, schätzt man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt der gleitende Durchschnitt entweder an oder sinkt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential. Geglättet und gewichtet. Moving Average kann für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Öffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Mittelwerte verwendet werden. Das Einzige, wo sich gleitende Mittelwerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Falls wir von Simple Moving Average sprechen. Alle Preise des jeweiligen Zeitraums sind gleichwertig. Exponentieller Moving Average und Linear Weighted Moving Average legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Die gängigste Art, den Preis gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, ist, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses Handelssystem, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht dafür ausgelegt, in den tiefsten Punkt des Marktes zu gelangen und seinen Ausgang direkt auf den Gipfel zu bringen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden erreicht haben, und bald zu verkaufen, nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Bewegliche Mittelwerte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: Wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet dies, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich weitergehen wird: Wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, ist dies der Fall Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten geht. Hier sind die Arten der sich bewegenden Mittelwerte auf dem Diagramm: Simple Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Geglättete Moving Average (SMMA) Linear Weighted Moving Average (LWMA) Sie können die Handelssignale dieses Indikators testen, indem Sie einen Expertenberater erstellen In MQL5 Zauberer. Berechnung Einfacher Bewegungsdurchschnitt (SMA) Einfache, mit anderen Worten, der arithmetische gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Preise der Instrumentenschließung über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammenfasst. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl solcher Perioden dividiert. SMA SUM (SCHLIESSEN (i), N) N SUM Summe SCHLIESSEN (i) aktuelle Periode Schliesspreis N Anzahl der Berechnungsperioden. Exponentieller Moving Average (EMA) Exponentiell geglätteter gleitender Durchschnitt wird durch Addition eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert des gleitenden Durchschnitts berechnet. Mit exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die letzten engen Preise von mehr Wert. P-Prozent exponentieller gleitender Durchschnitt sieht aus wie: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) SCHLIESSEN (i) aktueller Periodenabschlusspreis EMA (i - 1) Wert des Moving Average Der vorherigen Periode P der Prozentsatz der Verwendung des Preiswertes. (SMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Durchschnitts wird als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Der zweite gleitende Durchschnitt wird nach dieser Formel berechnet: SMMA (i) (I - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) SCHLIESSEN (i)) NV - N SUM Summe SUM1 Gesamtsumme der Schlusskurse für N Perioden wird von der vorherigen Bar gezählt PREVSUM geglättete Summe der vorherigen Bar SMMA (i-1) geglätteten gleitenden Durchschnitt der vorherigen Bar SMMA (i) geglätteten gleitenden Durchschnitt der aktuellen Bar (Mit Ausnahme des ersten) SCHLIESSEN (i) aktueller enger Preis N Glättungszeitraum Nach arithmetischen Umwandlungen kann die Formel vereinfacht werden: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Linear Weighted Moving Average (LWMA) Bei gewichtetem gleitendem Durchschnitt sind die letzten Daten Von mehr Wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird durch Multiplikation jedes der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Serie mit einem gewissen Gewichtungskoeffizienten berechnet: LWMA SUM (SCHLIESSEN (i) i, N) SUM (i, N) SUM Summe SCHLIESSEN (i) aktueller Schlusskurs SUM (i, N) Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten N Glättungsperiode. Linear Regressionsindikator Der Linear Regressionsindikator wird für Trendidentifikation und Trend in ähnlicher Weise zu gleitenden Mitteln verwendet. Der Indikator sollte nicht mit linearen Regressionslinien verwechselt werden, die gerade Linien an einer Reihe von Datenpunkten angebracht sind. Der Lineare Regressionsindikator zeigt die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionslinien an, die an aufeinanderfolgenden Tagen gezeichnet wurden. Der Vorteil der Linear Regression Indicator über einen normalen gleitenden Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Durchschnitt, reagiert schneller auf Richtungsänderungen. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für Whipsaws ist. Der Linear Regressionsindikator eignet sich nur für den Handel mit starken Trends. Signale werden in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten genommen. Verwenden Sie die Richtung der Linear Regression Indicator, um Trades mit einer längerfristigen Anzeige als Filter einzugeben und zu verlassen. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder einen kurzen Handel beenden. Gehen Sie kurz (oder verlassen Sie einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausschaltet. Eine Variation auf dem oben genannten ist, Trades einzugeben, wenn der Preis den Linear Regression Indicator kreuzt, aber immer noch beendet, wenn die Linear Regressionsanzeige leuchtet. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lang L, wenn der Preis über den 100-tägigen Linear Regressionsindikator übergeht, während der 300-Tag steigt Exit X, wenn der 100-Tage-Linear Regressions-Indikator abschaltet. Gehen Sie lange wieder bei L, wenn der Preis über die 100-Tage-Linear Regression Indicator Exit kreuzt X, wenn die 100-Tage-Linear-Regressionsanzeige nach unten geht Lange L, wenn der Preis über 100-Tage-Linear-Regressions-Exit X übergeht, wenn die 100-Tage-Anzeige ausläuft Go long L, wenn die 300-Tage-Linear Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Die 100-Tage-Anzeige Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regressionsanzeige ausschaltet. Die Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr. Mit der besten Trendlinie für Ihre Daten Wenn Sie eine Trendlinie zu einem Diagramm in Microsoft Graph hinzufügen möchten, können Sie einen der sechs verschiedenen Trendregressionstypen auswählen. Die Art der Daten, die Sie bestimmt haben, die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Trendline-Zuverlässigkeit Eine Trendlinie ist am zuverlässigsten, wenn ihr R-Quadrat-Wert bei oder nahe 1 liegt. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten platzieren, berechnet Graph automatisch seinen R-Quadratwert. Wenn Sie möchten, können Sie diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen. Eine lineare Trendlinie ist eine Best-Fit-Gerade, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Zeile ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Im folgenden Beispiel zeigt eine lineare Trendlinie deutlich, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9036 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Eine logarithmische Trendlinie ist eine Best-Fit-Kurve, die am nützlichsten ist, wenn die Änderungsrate der Daten schnell zunimmt oder abnimmt und dann ausfällt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächenbereich zu veranschaulichen, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9407 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Eine polynomische Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es ist beispielsweise sinnvoll, Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz zu analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Ein Auftrag 2 Polynom Trendline hat in der Regel nur einen Hügel oder ein Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Ordnung 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Geschwindigkeit und Benzinverbrauch zu veranschaulichen. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9474 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Eine Power-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am besten mit Datensätzen verwendet wird, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Ein-Sekunden-Intervallen erhöhen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Plottenabstand in Metern pro Sekunde angezeigt. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9923 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn Datenwerte mit zunehmend höheren Raten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt zu veranschaulichen, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 1 ist, was bedeutet, dass die Linie perfekt auf die Daten passt. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet Datenschwankungen, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Trendlinie. Wenn Periode auf 2 gesetzt ist, dann wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie verwendet und so weiter. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Anzahl von Häusern, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Fügen Sie einen Trend hinzu oder bewegen Sie die durchschnittliche Linie zu einem Diagramm Gilt für: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Um Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm anzuzeigen. Du kannst eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Zum Beispiel prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D-Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Balken, Spalte, Zeile, Lager, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D, Radar, Kuchen, Oberfläche oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Auf Ihrem Diagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten. Die Trendlinie startet am ersten Datenpunkt der gewünschten Datenreihe. Überprüfe die Trendline-Box. Um eine andere Art von Trendlinie zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Prognose Oder zwei Period Moving Average. Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie weitere Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendline-Optionen auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie im Feld Auftrag die höchste Leistung für die unabhängige Variable ein. Wenn Sie Moving Average auswählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Periode zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) bei oder nahe 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-squared-Wert. Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-quadratischen Wert auf dem Diagramm anzeigen (Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen). In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Zeile aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate für eine Zeile zu berechnen: wobei m die Steigung ist und b der Zwischenpunkt ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Zeigt eine best-fit gekrümmte Linie, ist diese Trendlinie nützlich, wenn die Rate der Veränderung in den Daten steigt oder sinkt schnell und dann Ebenen aus. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächengebiet, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Typischerweise hat eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 nur einen Hügel oder ein Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Eine Polynom - oder Curvilinear-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom Trendline (ein Hügel) zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Zeilen gut an die Daten angepasst sind. Bei der Darstellung einer gekrümmten Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine Power-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Abstandsmessung zeigt die Entfernung in Metern nach Sekunden an. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Wenn man eine gekrümmte Linie anzeigt, ist diese Trendlinie sinnvoll, wenn Datenwerte steigen oder sinken. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average Trendline Diese Trendlinie zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert des zweiten und dritten Datenpunktes wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie nutzt diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft wurden.