Der Moving Average als Filter Der gleitende Durchschnitt wird oft für die Glättung von Daten in Anwesenheit von Rauschen verwendet. Der einfache gleitende Durchschnitt wird nicht immer als der Finite Impulse Response (FIR) - Filter erkannt, der es ist, während er tatsächlich einer der gebräuchlichsten Filter in der Signalverarbeitung ist. Wenn man sie als Filter betrachtet, kann man sie beispielsweise mit gefensterten Filtern vergleichen (siehe Artikel zu Tiefpaß-, Hochpass - und Bandpass - und Bandsperrfiltern für Beispiele). Der Hauptunterschied zu diesen Filtern besteht darin, daß der gleitende Durchschnitt für Signale geeignet ist, für die die Nutzinformation im Zeitbereich enthalten ist. Von denen Glättungsmessungen durch Mittelung ein Paradebeispiel sind. Window-sinc-Filter, auf der anderen Seite, sind starke Künstler im Frequenzbereich. Mit Ausgleich in der Audioverarbeitung als typisches Beispiel. Es gibt einen detaillierteren Vergleich beider Arten von Filtern in Time Domain vs. Frequency Domain Performance von Filtern. Wenn Sie Daten haben, für die sowohl die Zeit als auch die Frequenzdomäne wichtig sind, dann möchten Sie vielleicht einen Blick auf Variationen auf den Moving Average werfen. Die eine Anzahl gewichteter Versionen des gleitenden Durchschnitts zeigt, die besser sind. Der gleitende Durchschnitt der Länge (N) kann so definiert werden, wie er üblicherweise implementiert ist, wobei der aktuelle Ausgabeabtastwert der Durchschnitt der vorhergehenden (N) Abtastwerte ist. Als Filter betrachtet, führt der gleitende Durchschnitt eine Faltung der Eingangsfolge (xn) mit einem rechteckigen Puls der Länge (N) und der Höhe (1N) durch (um den Bereich des Pulses und damit die Verstärkung des Filters zu erzeugen , eins ). In der Praxis ist es am besten, (N) ungerade zu nehmen. Obwohl ein gleitender Durchschnitt auch unter Verwendung einer geraden Anzahl von Abtastwerten berechnet werden kann, hat die Verwendung eines ungeradzahligen Wertes für (N) den Vorteil, daß die Verzögerung des Filters eine ganzzahlige Anzahl von Abtastwerten ist, da die Verzögerung eines Filters mit (N) Proben genau ((N-1) 2). Der gleitende Durchschnitt kann dann exakt mit den ursprünglichen Daten ausgerichtet werden, indem er um eine ganze Zahl von Abtastwerten verschoben wird. Zeitdomäne Da der gleitende Durchschnitt eine Faltung mit einem rechteckigen Puls ist, ist sein Frequenzgang eine sinc-Funktion. Dies macht es ähnlich dem Dual des Fenstersynchronfilters, da es sich hierbei um eine Faltung mit einem Sinc-Puls handelt, der zu einem rechteckigen Frequenzgang führt. Es ist diese sinc Frequenzantwort, die den gleitenden Durchschnitt ein schlechter Darsteller im Frequenzbereich macht. Allerdings führt es sehr gut im Zeitbereich. Daher ist es perfekt, um Daten zu löschen, um Rauschen zu entfernen, während gleichzeitig eine schnelle Sprungantwort beibehalten wird (1). Für das typische Additiv-Weiß-Gauß-Rauschen (AWGN), das oft angenommen wird, hat die Mittelung (N) - Proben den Effekt, das SNR um einen Faktor von (sqrt N) zu erhöhen. Da das Rauschen für die einzelnen Proben unkorreliert ist, gibt es keinen Grund, jede Probe unterschiedlich zu behandeln. Daher wird der gleitende Durchschnitt, der jeder Probe das gleiche Gewicht gibt, die maximale Menge an Rauschen für eine gegebene Sprungantwortschärfe beseitigen. Implementierung Da es sich um ein FIR-Filter handelt, kann der gleitende Durchschnitt durch Faltung implementiert werden. Es hat dann die gleiche Effizienz (oder das Fehlen davon) wie jedes andere FIR-Filter. Sie kann aber auch rekursiv und effizient umgesetzt werden. Es folgt unmittelbar aus der Definition, daß diese Formel das Ergebnis der Ausdrücke für (yn) und (yn1) ist, dh, daß die Veränderung zwischen (yn1) und (yn) ein zusätzlicher Term (xn1N) ist Das Ende, während der Term (xn-N1N) von Anfang entfernt wird. In praktischen Anwendungen ist es oft möglich, die Division durch (N) für jeden Term auszulassen, indem die resultierende Verstärkung von (N) an einer anderen Stelle kompensiert wird. Diese rekursive Umsetzung wird viel schneller als Faltung. Jeder neue Wert von (y) kann mit nur zwei Additionen anstelle der (N) Additionen berechnet werden, die für eine einfache Implementierung der Definition erforderlich wären. Eine Sache, mit der Sie nach einer rekursiven Implementierung Ausschau halten, ist, dass Rundungsfehler akkumulieren. Dies kann ein Problem für Ihre Anwendung sein oder auch nicht, aber es bedeutet auch, dass diese rekursive Implementierung tatsächlich mit einer Integer-Implementierung besser funktionieren wird als mit Gleitkommazahlen. Dies ist sehr ungewöhnlich, da eine Gleitkomma-Implementierung gewöhnlich einfacher ist. Der Schluss davon muss sein, dass Sie die Nützlichkeit des einfachen gleitenden Durchschnittsfilters in Signalverarbeitungsanwendungen nie unterschätzen sollten. Filter Design Tool Dieser Artikel wird mit einem Filter Design Tool ergänzt. Experimentiere mit verschiedenen Werten für (N) und visualisiere die resultierenden Filter. Versuchen Sie es jetztMoving Durchschnittliche Filter Moving-Mittelwerte sind anfällig für whipsaws, wenn der Preis kreuzt hin und her über den gleitenden Durchschnitt in einem breiten Markt. Händler haben im Laufe der Jahre eine Reihe von Filtern entwickelt, um falsche Signale zu eliminieren. Das einfachste gleitende Mittelsystem erzeugt Signale, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überquert: Gehen Sie lange, wenn der Kurs über dem gleitenden Durchschnitt von unten über den Kurs geht. Gehen Sie kurz, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt von oben geht. Filter werden objektiv gemessen, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überschritten hat. Die häufigsten Filter sind: Schlusskurs - entweder ein, zwei oder drei aufeinanderfolgende Tage müssen alle über dem gleitenden Durchschnitt schließen Der gesamte Balken muss den gleitenden Durchschnitt überschreiten Zwei oder drei Balken (nacheinander) müssen alle vom gleitenden Durchschnitt entfernt sein Durchschnittlich muss in Richtung der Branche absteigen Typischer Preis. Median Preis oder Weighted Schließen können auch als Ersatz für Schlusskurs verwendet werden. Trades werden nur dann eingegeben, wenn der gleitende Durchschnitt in Richtung Handel läuft. Dieser Filter wird nicht mit exponentiellen gleitenden Durchschnitten arbeiten, da der exponentielle gleitende Durchschnitt immer abnimmt, wenn der Preis über dem gleitenden Durchschnitt sinkt und wenn er darunter schliesst. Beenden, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überschreitet. Moving Average Slope kann in Verbindung mit anderen Filtern wie dem Schlusskurs verwendet werden. Der einzelne gleitende Durchschnitt wird mit zwei Filtern verwendet: Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie kurz - zwei schließt unter einem fallenden gleitenden Durchschnitt. Gehen lang - gleitenden Durchschnitt steigt jetzt und Preis hat über dem gleitenden Durchschnitt für 2 Tage geschlossen. Das folgende Dip unter dem gleitenden Durchschnitt (Anfang Januar) wird herausgefiltert. Der lange Handel wird beendet, da es zwei Schließungen unter dem gleitenden Durchschnitt gibt. Es wird kein Kurzhandel eingegeben, da der gleitende Durchschnitt nach oben geneigt ist. Gehen Sie lange - zwei schließt über einem ansteigenden gleitenden Durchschnitt. Gehen Sie kurz, da es zwei schließt unter einem fallenden gleitenden Durchschnitt. Gehen Sie lange - zwei schließt über einem ansteigenden gleitenden Durchschnitt. Gehen Sie kurz - zwei schließt unter einem fallenden gleitenden Durchschnitt. Go long - gleitenden Durchschnitt steigt wieder und es gibt 2 schließt darüber. Beachten Sie, wie rentabel der lange Handel 2 während des starken Aufwärtstrends ist, verglichen mit dem Preis, der um den relativ flachen gleitenden Durchschnitt peitscht. Oft schalten Sie in und aus der Trades. Trendindikatoren sind in der Regel unrentabel und sollten vermieden werden, während ranging markets. Moving Durchschnitte 13 Von Casey Murphy. Senior Analyst ChartAdvisor Technische Analyse gibt es seit Jahrzehnten und im Laufe der Jahre haben die Händler die Erfindung der Hunderte von Indikatoren gesehen. Während einige technische Indikatoren populärer sind als andere, haben sich wenige als objektiv, zuverlässig und nützlich wie der gleitende Durchschnitt erwiesen. Gleitende Durchschnitte kommen in verschiedenen Formen, aber ihre zugrunde liegende Zweck bleibt die gleiche: zu helfen, technische Händler verfolgen die Tendenzen der finanziellen Vermögenswerte durch Glättung der Tag-zu-Tag-Preisschwankungen oder Lärm. Indem Trends identifiziert werden, erlauben die gleitenden Durchschnittswerte den Händlern, diese Trends zu ihren Gunsten zu nutzen und die Anzahl der Gewinne zu steigern. Wir hoffen, dass Sie am Ende dieses Tutorials ein klares Verständnis davon haben, warum bewegte Durchschnitte wichtig sind, wie sie berechnet werden und wie Sie sie in Ihre Handelsstrategien einbinden können. Nichts in dieser Publikation soll Rechts-, Steuer-, Wertpapier - oder Anlageberatung darstellen, weder eine Stellungnahme zur Angemessenheit einer Anlage noch eine Aufforderung jeglicher Art. Die in dieser Publikation enthaltenen allgemeinen Informationen dürfen ohne vorherige schriftliche Genehmigung durch einen lizenzierten Fachmann nicht bearbeitet werden. Leider gibt es keine perfekte Anlagestrategie, die Erfolg garantieren wird, aber Sie finden die Indikatoren und Strategien, die am besten für Ihre Position arbeiten wird. Finden Sie heraus, wie diese technischen Analyse-Bausteine zu verwenden. Der Moving Average-Indikator ist eines der nützlichsten Instrumente für den Handel und die Analyse der Finanzmärkte. Während gleitende Durchschnitte ein wertvolles Werkzeug sein können, sind sie nicht ohne Risiko. Entdecken Sie die Pitalls und wie sie zu vermeiden. Investopedia stellt ein paar gemeinsame Mythen über die technische Analyse. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Händler und erkunden Sie detaillierter den breiteren Ansatz, der in die Vergangenheit schaut, um die Zukunft vorauszusagen. Erfahren Sie, wie Sie mit gleitenden Durchschnitten die Trades in ETFs betreten und beenden und einige gängige technische Setups mit gleitenden Durchschnitten verstehen. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. Erfahren Sie mehr über durchschnittliche Börsenanalyse Gehälter in den USA und verschiedene Faktoren, die Gehälter und Gesamtniveau beeinflussen. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. 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