Faber039s Sector Rotation Trading-Strategie Faber039s Sektor Rotation Trading-Strategie Sektor Rotation basierende Trading-Strategien sind beliebt, weil sie risikoadjustierte Renditen verbessern und den Investitionsprozess automatisieren können. Momentum investing, das im Mittelpunkt der Sektorrotationsstrategie steht, will in Sektoren investieren, die die stärkste Performance über einen bestimmten Zeitrahmen aufweisen. Momentum Investing ist eine andere Form der relativen Stärke zu investieren. Dieser Artikel erklärt die Strategie und zeigt Investoren, wie diese Strategie mit den Werkzeugen bei StockCharts umzusetzen. Faber und O039Shaunessey Dort Bereich viele Papiere, die das Konzept der Impuls-Investitionen und relative Stärke investieren. In seinem Buch What Works on Wall Street. James O039Shaunessey Details der 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 Vermeidung der schwächsten. 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 Papier-Namen für Details. Unter Berücksichtigung sektorindustrieller Gruppendaten, die bis in die 1920er Jahre zurückreichen, stellte Faber fest, dass eine einfache Impulsstrategie das Buy-and-Hold etwa 70 der Zeit übertraf. Mit anderen Worten: Der Erwerb der branchenübergreifenden Branchen mit den größten Gewinnen übertraf während einer Testperiode, die 80 Jahre überstieg, über dem Kauf. Diese Strategie arbeitete für 1-Monats-, 3-Monats-, 6-Monats-, 9-Monats - und 12-Monats-Leistungsintervalle. Darüber hinaus fand Faber auch, dass die Performance verbessert werden könnte durch Hinzufügen einer einfachen Trend nach Anforderung vor Betrachtung Positionen. Strategie Details Die hier gezeigte Strategie basiert auf den Ergebnissen aus dem White Paper von Faber039. Erstens basiert die Strategie auf monatlichen Daten und das Portfolio wird einmal monatlich neu ausgeglichen. Chartisten können den letzten Tag des Monats, den ersten Tag des Monats oder einen festgelegten Termin jeden Monat verwenden. Die Strategie ist lang, wenn die SampP 500 ist über seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt und aus dem Markt, wenn die SampP 500 ist unter seinem 10-Monats-SMA. Diese grundlegende Timing-Technik versichert, dass Investoren aus dem Markt während ausgedehnter Abwärtstrends und auf dem Markt während des erweiterten Aufwärtstrends sind. Eine solche Strategie hätte die Baisse der Binnenmärkte 2001-2002 vermieden und den dahinschwindenden Rückgang im Jahr 2008 vermieden. In seinem Back-Test verwendete Faber die 10 Branchenindustrien aus der französischen Fama CRSP Data Library. Dazu gehören Konsumgüter, Konsumgüter, Verarbeitendes Gewerbe, Energie, Technologie, Telekommunikation, Geschäfte, Gesundheit, Versorgung und Sonstiges. Die letzte Branche Industrie (andere) umfasst Minen, Bau, Verkehr, Hotels, Business Services, Unterhaltung und Finanzen. Anstelle der Suche nach individuellen ETFs, die diesen Gruppen entsprechen, wird diese Strategie einfach die neun Sektor-SPDRs verwenden. Im nächsten Schritt wählen Sie das Performance-Intervall. Die Chartisten können zwischen einem Monat und zwölf Monaten wählen. Ein Monat kann ein wenig kurz sein und übermäßige Rebalancing verursachen. Zwölf Monate können ein bisschen lang sein und vermissen zu viel von der Bewegung. Als Kompromiss wird dieses Beispiel die drei Monate verwenden und die Leistung mit der dreimonatigen Rate-of-Change, die der prozentuale Gewinn über einen Zeitraum von drei Monaten ist, definieren. Chartist muss dann entscheiden, wie viel Kapital für jeden Sektor und die Strategie als Ganzes zuzuteilen. Chartisten konnten die ersten drei Sektoren erwerben und allen drei gleiche Beträge zuweisen (33). Alternativ könnten Investoren eine gewichtete Strategie implementieren, indem sie die meisten in den Top-Sektor investieren und niedrigere Beträge in den folgenden Sektoren investieren. Kauf-Signal: Wenn der SampP 500 über seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt ist, kaufen Sie die Sektoren mit den größten Gewinnen über einem dreimonatigen Zeitrahmen. Verkaufssignal: Beenden Sie alle Positionen, wenn der SampP 500 unter seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt auf monatlicher Basis schaltet. Rebalance: Einmal pro Monat verkaufen Sektoren, die fallen aus der Top-Tier (drei) und kaufen die Sektoren, die in die obere Ebene (drei) bewegen. StockCharts Sector Summary Die Sector Summary auf StockCharts kann zur Umsetzung dieser Strategie auf monatlicher Basis genutzt werden. Die neun Sektor-SPDRs werden auf einer bequemen Seite mit einer Option zum Sortieren nach Prozentänderung angezeigt. Wählen Sie zuerst den gewünschten Leistungszeitraum aus, indem Sie das Dropdown-Menü direkt oberhalb der Tabelle verwenden. Dieses Beispiel verwendet drei Monate Leistung. Zweitens klicken Sie auf die Chg-Überschrift, um nach Prozentänderung zu sortieren. Dies wird die besten Sektoren an der Spitze platzieren. Auf das Risiko der Kurvenanpassung scheint es, dass ein 12 Monate einfacher gleitender Durchschnitt eine starke Tendenz besser als ein 10-Monats-SMA hält. Auf der unten stehenden Tabelle zeigen die blauen Pfeile, wo der SampP 500 die 10-Monats-SMA brach, aber die 12-Monats-SMA hielt. Der Unterschied zwischen den beiden gleitenden Durchschnitten ist recht klein, und diese Unterschiede sind wahrscheinlich, sogar im Laufe der Zeit auszugleichen. Ein zwölfmonatiger gleitender Durchschnitt stellt jedoch den Jahresdurchschnitt dar, der aus langfristiger Sicht ein attraktiver Zeitrahmen ist. 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 eine Outperformance erzielen werden und dass Investitionen in diese Sektoren den Markt insgesamt übertreffen werden. Obwohl ein 80-jähriger Back-Test diese Annahme bestätigt, ist die bisherige Wertentwicklung keine Garantie für zukünftige Performance. Wie bei jeder Strategie, Selbstdisziplin und die Einhaltung der Strategie sind von größter Bedeutung. Es wird schlechte Monate geben, vielleicht sogar schlechte Jahre. Langfristige Hinweise deuten jedoch 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 Aktien in den unteren sechs. Denken Sie daran, dass dieser Artikel als Ausgangspunkt für die Entwicklung von Strategien entwickelt wird. Nutzen Sie diese Ideen, um Ihren Analyseprozess und Ihre Risiko-Belohnung zu erweitern. Weitere Studien Punkt-Amp-Abbildung Charting Thomas Dorsey Technische Analyse der Finanzmärkte John J. MurphyMoving-Mittelwerte - Einfache und Exponential Moving Averages - Einfache und Exponential Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt die Preisdaten, um einen Trend nach Indikator zu bilden. Sie bestimmen nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Periode EMA wendet eine 9,52 wiegt auf den jüngsten Preis (2 (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA zuordnen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und einen 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da ein EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird sein wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese Nachlaufindikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (schlimmstenfalls). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA über die 50-Tage-EMA zu bewegen, um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Frequenzweichen über einen Zeitraum von 12 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und an der Unterseite mit bewegten Durchschnitten kaufen. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende Durchschnittssituationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John MurphyOn-Line Portfolioauswahl mit Moving Average Reversion Die Online-Portfolioauswahl hat in letzter Zeit zunehmend Interesse an maschinellen Lern - und AI-Communities geweckt. Empirische Beweise zeigen, dass Aktien hoch und niedrig Preise sind vorübergehend und Aktienkurs Verwandten sind wahrscheinlich, die mittlere Reversion Phänomen folgen. Während die bestehenden mittleren Reversionsstrategien gezeigt werden, dass sie eine gute empirische Leistung auf vielen realen Datensätzen erzielen, machen sie oft die einphasige mittlere Reversionsannahme, die in einigen realen Datensätzen nicht immer zufriedenstellend ist, was zu einer schlechten Leistung führt, wenn die Annahme nicht gilt. Um die Begrenzung zu überwinden, schlägt dieser Artikel eine Mehrperioden-Mittelwert-Reversion oder eine so genannte Moving Average Reversion (MAR) vor und eine neue Online-Portfolio-Auswahlstrategie mit dem Namen "OLMAR" Anwendung leistungsstarke Online-Lerntechniken. Aus unseren empirischen Ergebnissen haben wir herausgefunden, dass OLMAR den Nachteil bestehender mittlerer Reversionsalgorithmen überwinden und signifikant bessere Ergebnisse erzielen kann, insbesondere in den Datensätzen, in denen die bestehenden mittleren Reversionsalgorithmen fehlgeschlagen sind. Neben der überlegenen Trading-Performance läuft OLMAR auch extrem schnell, was seine praktische Anwendbarkeit auf ein breites Anwendungsspektrum stützt. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Verweise auf IDEEN Bitte melden Sie Zitat oder Referenzfehler an. oder. Wenn Sie der registrierte Autor der zitierten Arbeit sind, melden Sie sich bei Ihrem RePEc-Autorservice-Profil an. Klicken Sie auf Zitate und nehmen Sie entsprechende Anpassungen vor. Lszl Gyrfi Gbor Lugosi Frederic Udina, 2006. Nichtparametrische Kernel-basierte sequenzielle Anlagestrategien, Mathematische Finanzen. Wiley Blackwell, vol. 16 (2), Seiten 337-357. Gaivoronski, A Stella, F, 2000. Nichtstationärer Optimierungsansatz für die Suche nach Universal Portfolios, MPRA Paper 21913, Universitätsbibliothek München. David P. Helmbold Robert E. Schapire Yoram Sängerin Manfred K. Warmuth, 1998. On-Line Portfolio-Auswahl unter Verwendung multiplikativer Updates, Mathematische Finanzen. Wiley Blackwell, vol. 8 (4), Seiten 325-347. Harry Markowitz, 1952. Portfolioauswahl, Journal of Finance. American Finance Association, Vol. 7 (1), Seiten 77-91, 03. Thomas M. Cover, 1991. Universal-Portfolios, Mathematische Finanzen. Wiley Blackwell, vol. 1 (1), Seiten 1-29. Vollständige Referenzen (einschließlich derjenigen, die nicht mit Items auf IDEAS übereinstimmen) Das CitEc-Projekt hat noch keine Zitate zu diesem Thema gefunden. Dieses Element ist nicht auf Wikipedia, auf einer Leseliste oder unter den Top-Objekten auf IDEAS aufgeführt. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte die folgenden Punkte: RePEc: arx: papers: 1206.4626. 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