Moving Average Calculator Angesichts einer Liste von sequentiellen Daten können Sie den n - point gleitenden Durchschnitt (oder den gleitenden Durchschnitt) konstruieren, indem Sie den Durchschnitt jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten finden. Wenn Sie beispielsweise den geordneten Datensatz 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 haben, wird der 4-Punkt-Verschiebungsdurchschnitt 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75, Bewegungsdurchschnitte verwendet Um sequentielle Daten zu glätten, bilden sie scharfe Spitzen und Dips, die weniger ausgeprägt sind, da jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchteilgewicht im gleitenden Durchschnitt gegeben wird. Je größer der Wert von n ist. Desto glatter ist der Graph des gleitenden Mittelwertes im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Aktienanalysten betrachten häufig bewegte Durchschnitte der Aktienpreisdaten, um Trends vorherzusagen und Muster besser zu sehen. Sie können den folgenden Taschenrechner verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n-Punkt gleitenden Durchschnitt Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Begriffe n ist. Dann wird die Anzahl der Begriffe in der gleitenden Durchschnittssequenz sein. Wenn Sie beispielsweise eine Sequenz von 90 Aktienkursen haben und den 14-tägigen Rollendurchschnitt der Kurse einnehmen, wird die rollende durchschnittliche Sequenz 90-14-177 Punkte haben. Dieser Rechner berechnet Bewegungsdurchschnitte, bei denen alle Begriffe gleich gewichtet werden. Sie können auch gewichtete gleitende Durchschnitte erstellen, in denen einige Begriffe stärker gewichtet werden als andere. Zum Beispiel geben mehr Gewicht zu jüngeren Daten, oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittelwert, wo die mittleren Begriffe werden mehr gezählt. Siehe die gewichteten gleitenden Durchschnitte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen. Zusammen mit bewegenden arithmetischen Mitteln betrachten einige Analytiker auch den bewegten Median der geordneten Daten, da der Median nicht von fremden Ausreißern betroffen ist. Diese Frage hat bereits eine Antwort hier: Ich versuche, Bewegungsdurchschnitte zu berechnen mit variablen Daten zu berechnen. Meine Datenbank ist strukturiert: Zum Beispiel, wie gerne herauszufinden, ob der durchschnittliche Preis zurück X Tage immer größer als der durchschnittliche Preis zurück Y Tage innerhalb der Vergangenheit Z Tage. Jede dieser Zeitperioden ist variabel. Dies muss für jeden Bestand in der Datenbank ausgeführt werden (ca. 3000 Aktien mit 100-jährigen Preisen). Ich bin ein bisschen auf diesem gehaftet, was ich derzeit habe ist ein Durcheinander von SQL-Unterabfragen, die nicht funktionieren, weil sie nicht für die Tatsache, dass X, Y und Z können alle einen Wert (0-N). Das heißt, in den letzten 5 Tagen könnte ich für eine Aktie suchen, wo die 40 Tage Durchschnitt ist 5 oder die 5 40. Oder ich könnte in den letzten 40 Tagen suchen, um Aktien zu finden, wo die 10 Tage gleitenden Durchschnitt ist 30 Tag gleitenden Durchschnitt. Diese Frage unterscheidet sich von den anderen Fragen, da es variable kurze und lange Termine sowie einen variablen Begriff gibt. Gefragt April 27 13 um 14:51 markiert als Duplikat von Cheran Shunmugavel. Jean-Bernard Pellerin. Tikhon Jelvis. Akond Roman C Apr 28 13 at 9:01 Diese Frage wurde als genaues Duplikat einer bestehenden Frage markiert. Finden Sie diese früheren Beiträge auf Stackoverflow: Diese Beiträge haben Lösungen für Ihre Frage. Diese Frage unterscheidet sich von den anderen Fragen, da es variable kurze und lange Termine sowie einen variablen Begriff gibt. Ndash user1797484 Apr 28 13 am 13:46 Ich denke, die direkteste Weg, um einen gleitenden Durchschnitt in MySQL ist mit einer korrelierten Unterabfrage. Hier ein Beispiel: Sie müssen die Werte für x und y ausfüllen. Aus Performance-Gründen, wollen Sie einen Index auf Preise (Stockid, Datum, Schlusskurs). Wenn Sie eine Option für eine andere Datenbank haben, bieten Oracle, Postgres und SQL Server 2012 alle viel leistungsfähigeren Lösungen für dieses Problem an. In Postgres können Sie dies als: Moving Average Crossovers Moving durchschnittliche Crossovers sind ein häufiger Weg Händler 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 Perioden Moving Average) kreuzt, der als bullish-Crossover betrachtet wird oder unterhalb dessen ein bärischer Crossover gilt. 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 dann geben Sie 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 Crossover werden oft von Händlern angesehen. 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. Vollständiger Haftungsausschluss.
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