Moving Averages: Was sind sie unter den populärsten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (üblicherweise in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Einmal bestimmt, wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, die in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten annimmt. Zum Beispiel, um einen grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl der Tage (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Händler einen 50-tägigen Durchschnitt anstatt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu vermitteln, wie ein Vermögenswert in Bezug auf die letzten 10 Tage festgesetzt wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Werkzeug einen gleitenden Durchschnitt nennen und nicht nur ein normales Mittel. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Set gelöscht werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um sie zu ersetzen. Damit wird der Datensatz ständig auf neue Daten übertragen, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. In Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich der rote Kasten (der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10 zu sehen. Was verschieben die Durchschnitte aussehen Einmal die Werte der MA wurden berechnet, sie werden auf ein Diagramm geplottet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu erzeugen. Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem Sie die Anzahl der in der Berechnung verwendeten Zeiträume anpassen. Diese geschwungenen Linien mögen anfangs ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber sie werden sich daran gewöhnt, wie es die Zeit verläuft. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, führen Sie gut eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von dem zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat er seine Kritiker. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit des SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die jüngsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben sollten. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seither zur Erfindung von verschiedenen Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Lesungen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller bewegter Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art gleitender Durchschnitt, der den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um es besser zu machen Zu neuen Informationen. Lernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen. Jedoch für Sie Mathe-Aussenseiter da draußen, hier ist die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als vorherige EMA verwendet werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel von dort weiter fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis davon haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können Sie sich einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gesetzt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 ist die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Zeiträume identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu nutzen. Was sind die verschiedenen Tage Mittleren Durchlauf-Durchschnitten sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen kann, was Zeitrahmen sie beim Erstellen des Durchschnitts wollen. Die häufigsten Zeiträume, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne ist, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher wird es Preisänderungen. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet wird, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte zu verwenden. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist, mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Verschieben von Durchschnittswerten: So verwenden Sie TheMManaging-Risiko mit einem einfachen Moving Average (SMA) Der Simple Moving Average (SMA) ist ein beliebter Trend-Indikator. Wenn es auf einem Chart beruht, filtert es den täglichen Lärm in den Sicherheitspreisen heraus und zeigt den längerfristigen Trend. Die folgende Grafik zeigt den TSP C-Fonds zusammen mit seinem 10-monatigen SMA: Investoren können die SMA als Signal für die Zeit der Kauf und Verkauf eines Wertpapiers nutzen. In einem Aufwärtstrend kauft der Investor die Sicherheit, wenn sein monatlicher Schlusskurs über die SMA kreuzt, den Trend reitet und dann verkauft, wenn sich die Trendrichtung umkehrt und der Preis unterhalb der SMA liegt. Unten ist das gleiche Diagramm wie vorher, mit dem Kauf (B) und Verkauf (S) Handelssignale hinzugefügt. Sie können sehen, dass die Strategie ihr letztes Buy-Signal auf 1312012 hatte: Jetzt können wir diese BUYSELL-Signale in einem einfachen Trend-Folgesystem mit den folgenden Regeln verwenden: Kaufen Sie den TSP C-Fonds, wenn der monatliche Schlusskurs über seinem 10-Monats-SMA steigt. Andernfalls verkaufen sie und investieren die Erlöse im G-Fonds (eine risikofreie Investition). Die Ergebnisse. Vielleicht mögen Sie diese anderen TSP Folio Beiträge: Hier gehen wir wieder: Irrational Exuberance Der neue Thrift Savings Plan (TSP) Roth Option Der Ausblick für Anleihen: TSP F Fund und G FundFaber039s Sektor Rotation Trading Strategie Faber039s Sektor Rotation Trading Strategie Sektor Rotation basierte Handel Strategien sind beliebt, weil sie risikoadjustierte Renditen verbessern und den Investitionsprozess automatisieren können. Die Momentum-Investition, die im Mittelpunkt der Sektorrotationsstrategie steht, sucht in Sektoren zu investieren, die die stärkste Performance über einen bestimmten Zeitrahmen zeigen. Momentum investiert ist eine andere Form der relativen Stärke zu investieren. Dieser Artikel erklärt die Strategie und zeigt Investoren, wie diese Strategie mit den Tools bei StockCharts umzusetzen. Faber und O039Shaunessey Es gibt viele Papiere, die das Konzept der Impulsinvestition und der relativen Stärke investieren. In seinem Buch, was an der Wall Street arbeitet. James O039Shaunessey Details die besten Durchführungsstrategien in den letzten fünfzig Jahren. Jetzt in seiner vierten Auflage, O039Shaunessey festgestellt, dass relative Stärke Strategien waren konsequent an der Spitze der Performance-Liste. Investoren werden für den Kauf der stärksten Aktien belohnt und die schwächsten vermieden. Die Starken neigen dazu, stärker zu werden, während die Schwachen dazu neigen, schwächer zu werden. Das macht Sinn, weil die Wall Street ihre Gewinner liebt und ihre Verlierer hasst. Mebane Faber, von Cambria Investment Management, schrieb ein Whitepaper mit dem Titel Relative Strength Strategies for Investing. Google seinen Namen und den Papiernamen für Details. Mit den Branchenindustrien-Gruppendaten, die bis in die 1920er Jahre zurückkehrten, stellte Faber fest, dass eine einfache Impulsstrategie den Kauf-und-Hold etwa 70 der Zeit übertraf. Mit anderen Worten: Der Kauf der Branchenbranchen mit den größten Gewinnen übertraf den Kauf über einen Testzeitraum, der 80 Jahre überschritt. Diese Strategie arbeitete für 1-Monats-, 3-Monats-, 6-Monats-, 9-Monats - und 12-Monats-Performance-Intervallen. Darüber hinaus fand Faber auch, dass die Leistung verbessert werden könnte, indem man einen einfachen Trend nach Anforderung vor der Betrachtung von Positionen hinzufügt. Strategie Details Die nun gezeigte Strategie basiert auf den Ergebnissen im Weißbuch von Faber039s. Zunächst basiert die Strategie auf monatlichen Daten und das Portfolio wird einmal pro Monat ausgeglichen. Chartisten können den letzten Tag des Monats, den ersten Tag des Monats oder einen festgelegten Termin jeden Monat verwenden. Die Strategie ist lange, wenn der SampP 500 über seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt und aus dem Markt ist, wenn der SampP 500 unter seinem 10-Monats-SMA liegt. Diese grundlegende Timing-Technik versichert, dass die Anleger während des ausgedehnten Abwärtstrends und auf dem Markt während des ausgedehnten Aufwärtstrends aus dem Markt sind. Eine solche Strategie hätte den Binnenmarkt von 2001-2002 und den düsteren Rückgang im Jahr 2008 vermieden. In seinem Back-Test nutzte Faber die 10 Branchenbranchen aus der französisch-Fama CRSP-Datenbibliothek. Dazu gehören Consumer Non-Durables, Consumer Durables, Manufacturing, Energie, Technologie, Telekommunikation, Geschäfte, Gesundheit, Versorger und andere. Die letzte Branchenbranche (andere) umfasst Minen, Bau, Transport, Hotels, Business Services, Unterhaltung und Finanzen. Anstatt nach einzelnen ETFs zu suchen, um diese Gruppen zu erfüllen, wird diese Strategie einfach die neun Sektor SPDRs verwenden. Der nächste Schritt ist, das Leistungsintervall zu wählen. Chartisten können alles von einem Monat bis zu zwölf Monaten wählen. Ein Monat kann ein wenig kurz sein und zu übermäßigem Ausgleich führen. Zwölf Monate können ein bisschen lang sein und zu viel von der Bewegung verpassen. Als Kompromiss wird dieses Beispiel die drei Monate verwenden und die Leistung mit dem dreimonatigen Rate-of-Change definieren, was der prozentuale Gewinn über einen Zeitraum von drei Monaten ist. Chartist muss dann entscheiden, wie viel Kapital für jeden Sektor und die Strategie als Ganzes zuzuteilen ist. Chartisten konnten die Top-3-Sektoren kaufen und allen drei (33) gleiche Beträge zuordnen. Alternativ könnten die Anleger eine gewichtete Strategie umsetzen, indem sie die meisten in den Top-Sektor investieren und die Beträge in den Folgesektoren senken. Kaufen Sie Signal: Wenn der SampP 500 über seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt liegt, kaufen Sie die Sektoren mit den größten Gewinnen über einen Zeitraum von drei Monaten. Sell Signal: Beenden Sie alle Positionen, wenn der SampP 500 unter seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt auf einer monatlichen Schließung geht. Rebalance: Einmal pro Monat, verkaufen Sektoren, die aus der Top-Tier (drei) fallen und kaufen die Sektoren, die in die Top-Tier (drei) zu bewegen. StockCharts Sector Summary Die Sector Summary bei StockCharts kann verwendet werden, um diese Strategie monatlich umzusetzen. Die neun Sektor-SPDRs werden auf einer bequemen Seite mit einer Option angezeigt, um nach prozentualer Änderung zu sortieren. Zuerst wählen Sie den gewünschten Leistungszeitraum aus, indem Sie das Dropdown-Menü direkt über der Tabelle verwenden. Dieses Beispiel verwendet drei Monate Leistung. Zweitens klicken Sie auf die Chg-Überschrift, um nach Prozentänderung zu sortieren. Damit werden die leistungsstärksten Sektoren an die Spitze gestellt. Auf das Risiko der Kurvenanpassung scheint es, dass ein zwölfmonatiger einfacher gleitender Durchschnitt einen starken Trend als ein 10-Monats-SMA hält. Auf der Grafik unten, die blauen Pfeile zeigen, wo die SampP 500 brach die 10-Monats-SMA, sondern hielt die 12-Monats-SMA. Der Unterschied zwischen den beiden gleitenden Durchschnitten ist recht klein und diese Unterschiede dürften sich im Laufe der Zeit ausgleichen. Ein zwölfmonatiger gleitender Durchschnitt stellt jedoch den einjährigen Durchschnitt dar, der aus einem langfristigen Standpunkt ein attraktiver Zeitrahmen ist. Der Preis hat eine Aufwärts-Bias, wenn über diesem ein Jahr gleitenden Durchschnitt und eine Abwärts-Bias, wenn unten. Schlussfolgerungen Diese Sektorrotationsstrategie basiert auf der Prämisse, dass bestimmte Sektoren übertreffen werden und die Investition in diese Sektoren den Markt insgesamt übertreffen wird. Auch wenn ein 80-jähriger Back-Test diese Annahme bestätigt, ist die vergangene Performance keine Garantie für zukünftige Performance. Wie bei jeder Strategie sind Selbstdisziplin und die Einhaltung der Strategie von größter Bedeutung. Es gibt schlechte Monate, vielleicht sogar schlechte Jahre. Allerdings deuten langfristige Beweise darauf hin, dass die guten Zeiten die schlechten Zeiten überwiegen werden. Diese Strategie kann auch als erster Schnitt für die Aktienauswahl verwendet werden. Händler können ihre Bemühungen auf Aktien in den oberen drei Sektoren konzentrieren und vermeiden Bestände in den unteren sechs. Denken Sie daran, dass dieser Artikel als Ausgangspunkt für die Handelsstrategieentwicklung entwickelt wurde. Verwenden Sie diese Ideen, um Ihren Analyseprozess und die Risiko-Belohnung-Präferenzen zu erweitern. Weitere Studie Punktverstärker Abbildung Charting Thomas Dorsey Technische Analyse der Finanzmärkte John J. Murphy
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