Moving Average Crossovers Moving durchschnittliche Crossover sind eine gemeinsame Art und Weise Trader können Moving Averages. Eine Überkreuzung tritt auf, wenn ein schnelleres Moving Average (d. h. ein kürzerer Periodenbewegungsdurchschnitt) entweder über einen langsameren Moving Average (d. h. einen längeren Zeitraum Moving Average) kreuzt, der als bullish Crossover oder unterhalb betrachtet wird, der als ein bearish Crossover betrachtet wird. Die nachstehende Tabelle des SampP Depository Receipts Exchange Traded Fund (SPY) zeigt den 50-tägigen Simple Moving Average und den 200-Tage Simple Moving Average. Dieses Moving Average-Paar wird oft von großen Finanzinstituten als Langstreckenindikator der Marktrichtung betrachtet : Beachten Sie, wie die langfristige 200-Tage-Simple Moving Average in einem Aufwärtstrend ist dies oft als ein Signal, dass der Markt ist ziemlich stark interpretiert. Ein Händler könnte erwägen, zu kaufen, wenn die kürzerfristige 50-Tage-SMA über die 200-tägige SMA kreuzt und kontrastreich, könnte ein Händler zu verkaufen, wenn die 50-Tage-SMA kreuzt unter dem 200-Tage-SMA. In dem obigen Diagramm des SampP 500 wären beide potentiellen Kaufsignale extrem rentabel gewesen, aber das eine potentielle Verkaufssignal hätte einen kleinen Verlust verursacht. Denken Sie daran, dass die 50-Tage, 200-Tage Simple Moving Average Crossover ist eine sehr langfristige Strategie. Für diejenigen Händler, die mehr Bestätigung wünschen, wenn sie Moving Average Crossover verwenden, kann die 3 Simple Moving Average Crossover-Technik verwendet werden. Ein Beispiel hierfür ist im Diagramm von Wal-Mart (WMT) gezeigt: Die 3 Simple Moving Average Methode könnte wie folgt interpretiert werden: Der erste Crossover der schnellsten SMA (im Beispiel oben, der 10-Tage SMA) Über die nächste schnellste SMA (20-Tage-SMA) fungiert als eine Warnung, dass die Preise Trend rückläufig sein könnte jedoch in der Regel ein Händler würde nicht eine tatsächliche Kauf-oder Verkaufsauftrag dann. Danach könnte der zweite Crossover der schnellsten SMA (10 Tage) und der langsamste SMA (50-Tage) einen Händler zum Kauf oder Verkauf auslösen. Es gibt viele Varianten und Methoden für die Verwendung des 3 Simple Moving Average Crossover-Methode, einige sind unten vorgesehen: Ein konservativer Ansatz könnte sein, zu warten, bis die mittlere SMA (20-Tage) kreuzt über die langsamere SMA (50-Tage) aber dies Ist im Grunde ein zwei SMA Crossover-Technik, nicht eine drei SMA-Technik. Ein Händler könnte eine Geld-Management-Technik der Kauf einer halben Größe, wenn die schnelle SMA kreuzt über die nächste schnellste SMA und geben Sie dann die andere Hälfte, wenn die schnelle SMA kreuzt über die langsamere SMA. Anstatt halbiert, kaufen oder verkaufen ein Drittel einer Position, wenn die schnelle SMA kreuzt über die nächste schnellste SMA, ein weiteres Drittel, wenn die schnelle SMA kreuzt über die langsame SMA und das letzte Drittel, wenn die zweite schnellste SMA über die langsame SMA kreuzt . Eine Moving Average Crossover-Technik, die 8 Moving Averages (exponentiell) verwendet, ist die Moving Average Exponential Ribbon Indicator (siehe: Exponential Ribbon). Moving Durchschnittliche Übergänge werden oft von Händlern betrachtet. In der Tat Frequenzweichen sind oft in den beliebtesten technischen Indikatoren einschließlich der Moving Average Convergence Divergence (MACD) Indikator (siehe: MACD) enthalten. Andere bewegte Durchschnitte verdienen eine sorgfältige Berücksichtigung in einem Handelsplan: Die obigen Informationen dienen nur zu Informationszwecken und zu Unterhaltungszwecken und stellen keine Handelsberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien, Optionen, Zukunfts-, Rohstoff - oder Devisenprodukten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Handel ist von Natur aus riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für besondere oder Folgeschäden, die aus der Nutzung oder Nichtnutzung, den auf dieser Website bereitgestellten Materialien und Informationen entstehen. Siehe volle Disclaimer. Dies ist eine grundlegende Frage auf Box-Jenkins MA-Modelle. Wie ich verstehe, ist ein MA-Modell im Grunde genommen eine lineare Regression von Zeitreihenwerten Y gegen frühere Fehlerterme et. D. h. Das heißt, die Beobachtung Y wird zuerst gegen ihre vorherigen Werte Y zurückgerechnet. Y und dann werden ein oder mehrere Y-Hold-Werte als Fehlerterme für das MA-Modell verwendet. Aber wie werden die Fehlerbegriffe in einem ARIMA (0, 0, 2) - Modell berechnet Wenn das MA-Modell verwendet wird, ohne einen autoregressiven Teil und somit keinen geschätzten Wert, wie kann ich möglicherweise einen Fehler Begriff gefragt 7 Apr 12 at 12:48 MA Modellschätzung: Nehmen wir eine Serie mit 100 Zeitpunkten an und bezeichnen sie als MA (1) - Modell ohne Intercept. Dann wird das Modell durch ytvarepsilont - thetavarepsilon, quad t1,2, cdots, 100quad (1) gegeben. Der Fehlerterm wird hier nicht beobachtet. Um dies zu erreichen, haben Box et al. Zeitreihenanalyse: Prognose und Steuerung (3. Ausgabe). Seite 228. Dass der Fehlerterm rekursiv berechnet wird, also ist der Fehlerterm für t1, varepsilon y thetavarepsilon Jetzt können wir dies nicht berechnen, ohne den Wert von theta zu kennen. Um dies zu erreichen, müssen wir die anfängliche oder vorläufige Schätzung des Modells berechnen, siehe Box et al. Dass die ersten q Autokorrelationen des MA (q) - Prozesses von Null verschieden sind und in Form der Parameter des Modells als rhokdisplaystylefrac theta1theta theta2theta cdotstheta thetaq quad geschrieben werden können K1,2, cdots, q Der obige Ausdruck forrho1, rho2cdots, rhoq in Form von theta1, theta2, cdots, thetaq liefert q Gleichungen in q Unbekannten. Vorläufige Schätzungen der Thetas können durch Ersetzen von Schätzungen rk für rhok in obiger Gleichung erhalten werden. Man beachte, daß rk die geschätzte Autokorrelation ist. In Abschnitt 6.3 - Anfängliche Schätzungen für die Parameter gibt es mehr Diskussion. Lesen Sie bitte weiter. Angenommen, wir erhalten die anfängliche Schätzung theta0.5. Dann varepsilon y 0.5varepsilon Nun, ein anderes Problem ist, haben wir nicht Wert für varepsilon0, weil t beginnt bei 1, und so können wir nicht berechnen varepsilon1. Zum Glück gibt es zwei Methoden zwei erhalten diese, Bedingte Wahrscheinlichkeit Unbedingte Wahrscheinlichkeit Laut Box et al. Abschnitt 7.1.3 Seite 227. Können die Werte von varepsilon0 als Näherung zu null ersetzt werden, wenn n mittel oder groß ist, ist diese Methode Bedingte Wahrscheinlichkeit. Andernfalls wird Unbedingte Likelihood verwendet, wobei der Wert von varepsilon0 durch Rückprognose erhalten wird, Box et al. Empfehlen diese Methode. Lesen Sie mehr über die Rückprognose unter Abschnitt 7.1.4 Seite 231. Nach dem Erhalten der anfänglichen Schätzungen und des Wertes von varepsilon0 können wir schließlich mit der rekursiven Berechnung des Fehlerterms fortfahren. Dann ist die letzte Stufe, um den Parameter des Modells (1) schätzen, denken Sie daran, dies ist nicht die vorläufige Schätzung mehr. Bei der Schätzung des Parameters theta verwende ich das Verfahren der nichtlinearen Schätzung, insbesondere des Levenberg-Marquardt-Algorithmus, da MA-Modelle nichtlinear sind.
No comments:
Post a Comment