Bewegte 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. 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 Gesamtniveaus beeinflussen. Der Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden für digitale Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 15: Verschieben von Durchschnittsfiltern Verwandte des Moving Average Filters In einer perfekten Welt müssten Filter-Designer nur mit Zeitdomänen - oder frequenzbereichskodierten Informationen umgehen, aber niemals eine Mischung aus beiden im selben Signal. Leider gibt es einige Anwendungen, bei denen beide Domains gleichzeitig wichtig sind. Zum Beispiel, Fernsehsignale fallen in diese fiese Kategorie. Die Videoinformation wird im Zeitbereich kodiert, dh die Form der Wellenform entspricht den Mustern der Helligkeit in dem Bild. Während der Übertragung wird das Videosignal jedoch entsprechend seiner Frequenzzusammensetzung, wie etwa seiner Gesamtbandbreite, behandelt, wie die Trägerwellen für die Tonampelfarbe addiert werden, die Eliminierungsampere-Wiederherstellung der Gleichspannungskomponente usw. Als weiteres Beispiel ist eine elektromagnetische Interferenz Wird am besten im Frequenzbereich verstanden, auch wenn die Signalinformation im Zeitbereich codiert wird. Zum Beispiel könnte die Temperaturüberwachung in einem wissenschaftlichen Experiment mit 60 Hertz von den Stromleitungen, 30 kHz von einem Schaltnetzteil oder 1320 kHz von einer lokalen AM-Funkstation verunreinigt sein. Verwandte des gleitenden Durchschnittsfilters weisen eine bessere Frequenzbereichsleistung auf und können in diesen gemischten Domänenanwendungen nützlich sein. Multiple-Pass-Gleit-Durchschnittsfilter beinhalten, daß das Eingangssignal zweimal oder mehrmals durch einen gleitenden Durchschnittsfilter geleitet wird. Abbildung 15.3a zeigt den Gesamtfilterkern, der aus einem, zwei und vier Durchgängen resultiert. Zwei Durchläufe entsprechen der Verwendung eines dreieckigen Filterkerns (eines rechteckigen Filterkerns, der mit sich selbst konstruiert wurde). Nach vier oder mehr Durchgängen sieht der äquivalente Filterkernel wie ein Gaußscher (Rückruf des zentralen Grenzwertsatzes) aus. Wie in (b) gezeigt, erzeugen mehrere Durchgänge eine s-förmige Sprungantwort im Vergleich zu der geraden Linie des einzigen Durchgangs. Die Frequenzantworten in (c) und (d) sind durch Gl. 15-2 multipliziert mit sich für jeden Durchlauf. Das heißt, jede Zeitbereichs-Faltung führt zu einer Multiplikation der Frequenzspektren. Abbildung 15-4 zeigt den Frequenzgang zweier anderer Verwandter des gleitenden Durchschnittsfilters. Wenn ein reiner Gaußscher als Filterkern verwendet wird, ist der Frequenzgang auch ein Gaußscher, wie in Kapitel 11 erläutert. Der Gaußsche ist wichtig, weil er die Impulsantwort vieler natürlicher und künstlicher Systeme ist. Beispielsweise wird ein kurzer Lichtimpuls, der in eine lange faseroptische Übertragungsleitung eintritt, als ein Gaußscher Impuls aufgrund der unterschiedlichen Pfade, die von den Photonen innerhalb der Faser aufgenommen werden, austreten. Der Gaußsche Filterkernel wird auch weitgehend in der Bildverarbeitung verwendet, da er einzigartige Eigenschaften hat, die schnelle zweidimensionale Windungen ermöglichen (siehe Kapitel 24). Der zweite Frequenzgang in Fig. 15-4 entspricht der Verwendung eines Blackman-Fensters als Filterkernel. (Der Begriff Fenster hat hier keine Bedeutung, er ist einfach Teil des akzeptierten Namens dieser Kurve). Die genaue Form des Blackman-Fensters ist in Kapitel 16 gegeben (Gleichung 16-2, Abb. 16-2), sie sieht jedoch sehr ähnlich wie ein Gaußscher. Wie sind diese Verwandten des gleitenden Durchschnittsfilters besser als der gleitende Mittelfilter selbst? Drei Wege: Erstens, und am wichtigsten, haben diese Filter eine bessere Stopbanddämpfung als das gleitende Mittelfilter. Zweitens verjüngen sich die Filterkerne zu einer kleineren Amplitude nahe den Enden. Es sei daran erinnert, dass jeder Punkt in dem Ausgangssignal eine gewichtete Summe einer Gruppe von Abtastungen von dem Eingang ist. Wenn sich der Filterkern verjüngt, werden die Abtastwerte im Eingangssignal, die weiter entfernt sind, weniger Gewicht als die in der Nähe befindlichen. Drittens sind die Schrittantworten glatte Kurven, und nicht die abrupte gerade Linie des gleitenden Durchschnitts. Diese letzten beiden sind in der Regel von begrenztem Nutzen, obwohl Sie Anwendungen finden könnten, wo sie echte Vorteile sind. Der gleitende Durchschnittsfilter und seine Verwandten sind alle ungefähr gleich, wenn man zufälliges Rauschen reduziert, während eine scharfe Sprungantwort beibehalten wird. Die Mehrdeutigkeit liegt darin, wie die Anstiegszeit der Sprungantwort gemessen wird. Wenn die Anstiegszeit von 0 bis 100 des Schritts gemessen wird, ist der gleitende Durchschnittsfilter das beste, was Sie tun können, wie zuvor gezeigt. Im Vergleich dazu misst die Messung der Risse von 10 bis 90 das Blackman-Fenster besser als das gleitende Mittelfilter. Der Punkt ist, das ist nur theoretische Squabbeln betrachten diese Filter gleich in diesem Parameter. Der größte Unterschied in diesen Filtern ist die Ausführungsgeschwindigkeit. Unter Verwendung eines rekursiven Algorithmus (beschrieben als nächstes) läuft der gleitende Durchschnittfilter wie ein Blitz in Ihrem Computer. In der Tat ist es die schnellste digitale Filter zur Verfügung. Mehrere Durchgänge des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend langsamer, aber immer noch sehr schnell sein. Im Vergleich dazu sind die Gauß - und die Blackman-Filter quälend langsam, weil sie die Faltung verwenden müssen. Denken Sie einen Faktor von zehnmal die Anzahl der Punkte im Filterkernel (basierend auf der Multiplikation, die etwa zehnmal langsamer als die Addition ist). Zum Beispiel erwarten, dass ein 100-Punkt-Gaussian 1000-mal langsamer als ein gleitender Durchschnitt mit Rekursion. Does der 200-Tage gleitenden Durchschnitt 8220work8221 Dies ist eine dieser technischen Fragen, die nicht über eine schnelle, einfache Antwort. Die beste Antwort ist 8220no, nicht wirklich, und fast sicher nicht in der Art, wie die meisten Leute denken8221, aber es gibt einige Nuancen zu beachten. Ich habe umfangreiche quantitative Arbeiten an gleitenden Durchschnitten durchgeführt, und die Antworten, die ich herausgefunden habe viele unserer Ideen und viele der Möglichkeiten, wie Techniker bewegte Durchschnitte verwenden. Basierend auf meiner Arbeit: Es gibt keine speziellen gleitenden Durchschnitte. (D. H. Der 200 Tag ist nicht besonders im Vergleich zu den 193, 204 oder irgendeinem anderen Durchschnitt.) Die Preisüberkreuzung oder das Berühren eines gleitenden Durchschnitts hat keine Bedeutung für die zukünftige Marktrichtung. Die Steigung eines gleitenden Durchschnitts ist kein aussagekräftiger Trendtrend. Kreuzungen von gleitenden Durchschnitten sind keine aussagekräftigen Trends. Indikatoren aus gleitenden Durchschnitten sind keine verlässlichen Indikatoren für den Trend. Kurz gesagt, die meisten der Dinge, die traditionelle technische Analyse lehrt über bewegte Durchschnitte nicht standhalten, um die quantitative Prüfung. Ich can8217t möglicherweise teilen alle die Arbeit, die ich in einem Blog-Post getan haben. Ich denke, es ist eine schlechte Form, wenn jemand versucht, ein quantitatives Argument zu machen, indem ich mir vertraue, (In der Tat, ich habe gerade ein Blog gelesen, wo Blogger, der die gleiche Sache getan hat, sagte Ive sah auf den 200 Tag gleitenden Durchschnitt und der Markt tut Besser darüber und noch schlimmer unter ihm, es funktioniert, vertraue mir.), Aber ich möchte uns zu Schlussfolgerungen bewegen, anstatt sich heute in Details zu verlieren. Wir können die Details später erneut besuchen, wenn es Interesse gibt. Der 200-Tag brach gerade. Nun, wie ich dieses Blog zu schreiben, haben die großen Marktdurchschnitte gerade die 200 Tage gleitenden Durchschnitt überschritten. Jeder redet und schreibt über den historischen Streifen von schließt über diesem Durchschnitt, und hat für den bedeutenden ersten Abschluss unten beobachtet. Da so viel Aufmerksamkeit wurde hier konzentriert, seine nur vernünftig zu fragen, was passiert, nachdem ein großer Aktienindex überquert die 200 Tage gleitenden Durchschnitt. Die nachstehende Tabelle zeigt die Performance des SampP 500-Cash-Index, der vom Markt unter dem 200-Tage-Durchschnitt liegt: SampP 500, 200 Tage SMA-Statistik Diese Tabelle zeigt, dass die SampP-Durchschnittsrendite 8,2 (annualisiert 1) betrug. Über dem 200-Tag, die durchschnittliche Rendite annualisiert auf 11,0, aber wenn der Markt unter dem 200 Tag ist die Rendite nur 2,1. Dies scheint interessant zu sein (Outperformance von 2,8 oben und Underperformance von -6,1 unten), bis wir den Grad des Rauschens in den Daten betrachten. 2 Das Problem ist, dass die Größe der 8220effect8221 recht schwach ist, ist der Effekt, den wir hier sehen, sehr wahrscheinlich auf das Glück der Auslosung zurückzuführen. Sie könnten dem widersprechen, dass dies nicht wichtig ist, nachdem alle Daten diese Outperformance zeigen, ob sie statistisch signifikant ist oder nicht, aber wenn sie nicht statistisch signifikant ist, ist es wahrscheinlich schwieriger, sich auf die Wirkung in der Zukunft zu verlassen. Wenn es nicht statistisch signifikant ist, gibt es eine anständige Chance, dass wir durch Lärm irregeführt werden. Für den Datensatz sehen wir ähnliche Zahlen mit dem DJIA (4.1 oben (p 0.16) und -7.7 (p 13) unten, mit Daten zurück zu 1925). Was auch immer Wirkung scheint, scheint, in neueren Daten zu verblassen, da die letzte Dekade grundlegend keinen Unterschied über und unter dem 200 Tag für beide Indizes zeigt. Betrachten wir auch, dass wir erwarten, sehr ähnliche Zahlen zu sehen, da diese Indizes eng korreliert sind. Es gibt auch eine Menge von schlechten Statistiken schwimmenden herum. Ich habe eine Anzahl Leute gesehen, die Zahlen umwerfen, wie der SampP 500 23,5 über dem gleitenden Durchschnitt macht, und -19,5 unten, so dass die Überquerung der gleitenden Durchschnitt bedeutet, dass der Markt schwach sein wird. Können Sie erraten, wo Zahlen wie, die von Ihnen kommen, bekam sie, diese Störung. Zählen der Kreuzung Tag (die fast immer oben für oben und unten für unten) in der falschen Kategorie ist genug, um massiv schief die Statistiken. Achtung. Leider ist dies keine kristallklare statistische Antwort, um es wirklich zu verstehen, wir müssen in der Lage sein, über Bedeutung, Stationarität und einige andere Konzepte nachzudenken. Jemand, der entschlossen war, an den 200-tägigen Tag zu glauben, konnte die Ergebnisse in der obigen Tabelle betrachten, die Signifikanztests ignorieren und sagen, dass es einen Effekt gibt, auch wenn er ein kleiner ist. Zumindest müssen wir anerkennen, dass es in den letzten zwei Jahrzehnten so ziemlich keinen Effekt gibt, vielleicht hat sich zwischen dem Ersten Weltkrieg und heute noch etwas geändert, aber es ist schwierig, die Aufmerksamkeit auf den 200-tägigen gleitenden Durchschnitt zu rechtfertigen Haben viel bessere Werkzeuge, die viel besser funktionieren. Fading-Effekt im Laufe der Zeit Hier ist eine andere Illustration, die das Verblassen der Wirkung in den letzten Jahrzehnten zeigt. Ich habe einen der Tests in der Brock, Lakonishok und LeBaron8217 Wahrzeichen Papier über technische Trading-Signale ((jstor. orgstable2328994)). Was im Grunde ein 50-Perioden-SMA-Kurs war, und hier sind die Ergebnisse, die in etwa dem Zeitraum entsprechen, den sie in ihrem Papier untersuchten: Schönes System, basierend auf dieser Eigenkapitalkurve. Denken Sie auch an die dort herrschenden historischen Perioden: Dieses System arbeitete durch die Große Depression, den Zweiten Weltkrieg, mehrere Rezessionen, veränderte Makroeinflüsse8211 und die Equity-Kurve, die nur noch kletterte. Allerdings, schauen, was passiert, wenn you8217d gehandelt das gleiche System von dann an: Nicht wirklich, was wir suchen. Es könnte eine Anzahl von Erklärungen für diesen starken Unterschied geben, aber er warnt uns, nicht zu viel Aufmerksamkeit (wenn überhaupt) auf bewegliche durchschnittliche Kreuze zu setzen. Einige letzte Gedanken Dieser Beitrag hat nur zwei gleitende Durchschnitte auf zwei Aktienindizes untersucht. Obwohl die Ergebnisse nicht kristallklar sind, ist es zumindest offensichtlich, dass es keine starke Wirkung von Preisen, die den 200 Tage gleitenden Durchschnitt überschreiten. (I8217ll folgen bald mit einer Post, die auf andere Vermögenswerte und andere Mittel schaut). Es scheint wirklich keine Wirkung zu sein, und ich denke, es ist eine Dissonanz hier, dass die Auflösung erfordert: wie kann ein Trader bewusst sein, der quantitativen Tendenzen , Die Statistiken zu verstehen und immer noch auf den Preis zu achten, der einen gleitenden Durchschnitt überschreitet, kann ich Ihnen meine persönliche Lösung erklären, aber Sie müssen Ihre eigenen finden: Ich schaue nie auf oder bezahle keine Aufmerksamkeit auf die 50, 100 oder 200 Jahre in Bewegung Und ich ziemlich viel aufhören, alles zu lesen, sobald ich sehe, dass jemand eine Berührung, einen Übergang oder eine Steigung von einem jener Mittelwerte diskutiert8211mein statistisches Werk hat stark vorgeschlagen, dass diese Werkzeuge keine Macht haben, und wir haben bessere Werkzeuge. Nur weil Sie hören alle über etwas, das bedeutet nicht, dass es nützlich ist, und es bedeutet nicht, es funktioniert. Machen Sie Ihre eigenen Entscheidungen, sondern machen sie mit einem Bewusstsein für die statistischen Tendenzen bei der Arbeit auf dem Markt. Was bedeutet, dass die tägliche Rendite würde auf diese Zahl, wenn annualisiert. Es ist ein wenig einfacher, diese Zahlen intuitiv zu verstehen, als etwa 30 bps 8617 zu betrachten Ich brauche wirklich, um einen Post auf Signifikanztests zu schreiben. Bitte entschuldigen Sie meine Verallgemeinerungen, bis ich dies tue. 8617 Share this: Die meisten Menschen denken Überquerung der 200-Tage-MA ist für kurzfristige Renditen erheblich. D. h. Ein paar Wochen. Also, bis Sie für kurzfristige Auswirkungen zu testen, würde ich wouldn8217t MAs als sinnlos für Händler. Ja, die meisten meiner Tests konzentriert sich auf kurzfristige Renditen. Stellen Sie sicher Sie verstehen, dass die Rückkehr hier annualized8230 nicht Blick auf ein 12 Monate Fenster von einer Kreuzung, sondern jährliche tägliche Renditen. Dieser Test wird auch kurzfristige Effekte8230 vorstellen, zum Beispiel, die MA Kreuzung hatte eine starke Wirkung, aber es dauerte nur einen Tag. Wenn ihr darüber nachdenkt, seht ihr, dass es zwangsläufig in der einfachen Kategorisierung von oben auftauchen würde. (Wenn Sie Zweifel haben, schauen Sie sich die verschiedenen Ich zeige zwischen der 8216correct8217-Test und der 8216error8217, in denen Sie die Kreuzung Tag in der falschen Kategorie.) Also, um Ihre Frage zu beantworten ja I8217ve getan, die Arbeit, aber der Test wie gegeben wird auch Erfassen, was you8217re suchen. Sie testen Leistung aller Tage unter 200 DMA gegen alle Tage über 200 DMA. Wie wird das zeigen, was ich spreche, das ist die kurzfristige (zB 1 Woche) Rückkehr sofort nach dem Ereignis (MA Kreuz) tritt ja, natürlich diese Tage sind in Ihrem Dataset, aber sie stellen eine winzige Bruchteil davon. Angesichts nur der Daten, die Sie liefern, könnte es leicht zu einer kurzfristigen Wirkung kommen (das könnte zum Beispiel durch entgegengesetzte Leistung für Tage sehr weit von der 200 DMA ausgeglichen werden). Also nein, Ihre Nummern zeigen keinerlei Weise, ob es einen Kurzzeit-Effekt nach einem 200-tägigen MA Kreuz gibt. Wenn Sie don8217t wollen, um diesen Test laufen oder don8217t wollen, um die Ergebnisse, that8217s gut. Aber don8217t zeigen extrem allgemeine Zahlen und nehmen an, dass Sie auch zeigen, dass ein sehr spezifischer Effekt nicht existiert. Wie ich schon sagte: gtYes, die meisten meiner Tests tatsächlich konzentriert sich auf kurzfristige Renditen Dies ist ein Test I8217ve laufen viele verschiedene Möglichkeiten und explizit haben bei 1-20 Tagesrenditen über eine breite Palette von Vermögenswerten sah. Die meisten meiner Arbeit konzentriert sich darauf, so dass es nicht, dass ich don8217t wollen, um die test8211it8217s laufen, die ich habe, und, wie ich schon sagte, ich kann nicht alle möglichen Permutation der Testergebnisse in einem Blog-Post. Was ich aber auch zutreffe: Wenn es eine starke kurzfristige Wirkung gibt, wird es die Statistiken genug schieben, die es auch im Test zeigt, wie ich es ursprünglich vorgestellt habe. Schauen Sie sich die Wirkung von nur einen einzigen Tag im Irrtum (lesen Sie in der Nähe des Endes der ursprünglichen Post). Ich denke, wenn you8217ve sah auf viele Ergebnisse wie diese und gesehen die Auswirkungen eines einzigen starken Tag würden Sie verstehen, was I8217m sagen. Fazit: Ich habe den Test gemacht und da8217s auch nichts da. Das sind keine extrem allgemeinen Zahlen. Wenn Sie ein Problem damit haben, sind die Daten kostenlos verfügbar und Sie knnen knnen Sie die Zahlen selbst ziemlich leicht. So you8217ve (angeblich) getan den relevanten Test, um Ihre These zu beweisen, aber es8217s zu viel Bemühung, die Resultate zu zeigen. Große Science8230 Nun, it8217s ein Blog und nicht ein Peer-Review-Forschung Papier. Auch da8217s genug Informationen in diesen Beiträgen (die ich frei als Geschenk an die Handelsgemeinschaft zur Verfügung stellen), um die Konzepte zu verstehen und deine eigene Arbeit zu tun, wenn du so geneigt bist. Der Trend ist unser Freund: Risikoparität, Momentum und Trend im Anschluss an die globale Vermögensallokation (Clare et al., 2014) Ein quantitativer Ansatz zur taktischen Vermögensallokation (Faber , 2013) Relative Strength Strategies (Faber, 2010) Vielen Dank. Ich bin mit all denen vertraut (habe nicht die 2014 gelesen) und schrieb dies wird volle Bewusstsein für sie. Vielen Dank. Interessanter Beitrag. Allerdings habe ich Schwierigkeiten, einige Ihrer Schlussfolgerungen mit den präsentierten Datenkarten in Einklang zu bringen. Die Tabelle zeigt, wie es mir scheint, ein beeindruckender Unterschied zwischen 8220above 200MA8221 und 8220 underow 200MA8221 und Buy and Hold zu sein, vor allem, wenn die Mittelungsmethode CAGR oder geometrisches Mittel über einen Zeitraum von 53 Jahren war. Sie charakterisieren den Unterschied in der Leistung als 8220Das Problem ist, dass die Größe des Effekts ist ziemlich schwach8221. Wie groß sollte dieser Unterschied sein, um stark zu sein Bitte erläutern Sie, was die 8220p8221 Zahlen bedeuten. Da Aktienmarktrenditen nicht zu einer Normalverteilung passen, gehe ich davon aus, dass sie keine statistische Maßnahme darstellen, die nur für eine Normalverteilung gilt. Ich freue mich auf Ihre bevorstehende Post auf statistische Signifikanztests und gehe davon aus, dass es irgendeine Form von Bootstrap beinhaltet. Danke Nun, wie gesagt, wenn du bestimmt bist, an die MA zu glauben, die du wirst. Der deutlichste Unterschied ist die Volatilität über einem Durchschnitt, aber eine Sache, die klar ist, dass der 200 Tag ist nicht anders als jeder andere vernünftig langfristigen Durchschnitt. Zumindest ist es dumm, sich auf eine beliebige Linie zu konzentrieren. Eines der größten Probleme mit dem Effekt ist der Verfall in den letzten Jahren. P-Werte sind von einem Standard-t-Test, der vernünftigerweise robust gegen Verletzungen der Normalitätsannahme ist, insbesondere bei großen Probengrößen. That8217s am einfachsten in Excel zu tun, aber ich verwende KS für andere Anwendungen und habe auch einige Bootstrap, aber das Problem ist, dass die Form der Verteilung ist wirklich unbekannt. Sie sagen, 8216 ist schwer zu rechtfertigen, die Aufmerksamkeit auf die 200 Tage gleitenden Durchschnitt, wenn wir viel bessere Werkzeuge, die viel besser arbeiten zu rechtfertigen.8217 Ich stimme zu, aber könnten Sie nur kurz zu klären, was diese besseren Tools sind (nur um I8217m auf dem gleichen zu bestätigen Seite). Vielen Dank. Na ja, so ziemlich alles, worauf ich mich konzentriere. I8217ve gefragt worden, diese Frage ein paar verschiedene Möglichkeiten, damit ich an einem 8220what arbeiten Ich denke, works8221 Post irgendwann in der nahen Zukunft. Gute Frage. Dank I8217m ein Anfängerhändler und I8217m, die noch versuchen, meinen Verstand um technische Analyse zu verbiegen und wie it8217s nicht alle ein Stückchen gelegentlich sind, klar, wenn Leute konsequentes Geld mit einer freien 8220strategy8221 machen können, die nicht dieses gelegentliche mehr sind, was you8217re Lieblingswerkzeuge sind, zum zu überprüfen Bevor Sie in einen Handel gehen, verwenden Sie ein festes System oder Routine Ive lesen Sie alles über Muster und jazz, aber I8217m nicht zu groß ein Fan von it8217s so offen für Interpretation Anwendung es auf einem bewegten Markt ist ein Schmerz, suchen An einem historischen Diagramm it8217s Erdnüsse. Ich habe eher okay (machen einen Gewinn anstelle von Geld zu verlieren) mit nur winging es, kaufen niedrigen Verkauf hoch wie meine Strategie, aber ich möchte einen Griff zu bekommen. Irgendwelche Tipps amp Tipps sind willkommen, I8217m versuchen, gehen aus Ich habe eine kleine Ahnung, was I8217m tun, um zu gehen yeah Ich weiß, what8217s up. Viele Grüße, Thomas ps: wie dein Blog, nice liest Nun, ich glaube, Sie sind correct8230 es ist ein bisschen zufällig (oder mehr als ein bisschen.) Ich muss eine Post beantworten die meisten Ihrer Fragen zu schreiben, aber es wird wahrscheinlich ein Woche oder so. Gute Fragen. Bitte erinnere mich, wenn ich don8217t diesen Beitrag in 2 Wochen schreiben. 200 Tage gleitenden Durchschnitt oder eine langfristige MA 8220works8221, wenn es ein Teil der Handelsstrategie ist. In meinem Fall gehe ich lange oder kurz (mit Futures-Kontrakte), wenn Crossover auftritt. Die Ergebnisse sind nur dann fehlerhaft, wenn ich einen oder zwei Indexe traf. Aber wenn Sie mit einer großen Anzahl von Aktien, über verschiedene Sektoren, mit unterschiedlichen Fundamentaldaten handeln, erhalten Sie eine überraschend konsistente, geringe Volatilität zurück. Wenn ein Bündel von Aktien 15 Renditen über einen Zeitraum von 10 Jahren anbietet, bietet eine 200-tägige SMA-Crossover-Strategie ähnliche Renditen an, aber mit geringerer Volatilität 8211, weil Sie die Fähigkeit haben, kurz zu gehen. It8217s nur, wenn Sie massive Outperformance oder magische Renditen erwarten, werden Sie enttäuscht sein. Nun, I8217d argumentieren, dass die Linie des Denkens verfehlt den Punkt I8217m machen. Nur weil ein Faktor Teil einer profitablen Strategie ist, bedeutet das nicht, dass der Faktor selbst nützlich ist. Für was it8217s wert 15 returnsyear ist eine sehr hohe Zahl für 8220a Bündel von stocks82218230 scheint seltsam. Und meine Erfahrung mit Strategien wie Sie vorschlagen, widerspricht Ihnen, aber wenn you8217re bekommen 15 ein Jahr mit geringer Volatilität mit gleitenden Durchschnitten dann weiter tun, was you8217re tun. Lassen Sie mich klarstellen. 15 ist nicht, was eine bestimmte Strategie gibt im Gegenzug 8211 Ich habe es nur verwendet, um zu veranschaulichen, dass die Rückkehr aus gehen lange kann auch mit einer Longshort-Strategie mit niedrigeren Volatilität repliziert werden. Ich trage indischen Aktien, und wieder hier, 15 wird als eine konservative Rendite Schätzung und ja, ich verstehe, dass nur lange oder kurz mechanisch mit einem Crossover-Strategie wird in whipsaws töten Rückkehr 8211 offensichtlich, muss man mehr tun. That8217s, warum ich erwähnt, dass ein langfristiger gleitender Durchschnitt ist nur ein wichtiger Teil des Handelssystems 8211 nicht das gesamte Handelssystem in sich. Ich wähle 200-Tage-SMA, weil ich denke, seine weit verbreitete Verwendung dient als eine sich selbst erfüllende Prophezeiung Ich interessiere mich für die Bewertung einer gleitenden durchschnittlichen Strategie mit weniger Transaktionen, die die 200-tägige isn8217t bekannt für Wäre die p-Werte ähnlich für eine lange Zeit Wie die 10-Monats-SMA bevorzugt von Mebane Faber (Grundsätzlich die gleichen wie ein 200-Tage gleitenden Durchschnitt, sondern nur einmal pro Monat, am letzten Tag des Monats ausgewertet.) Als ich tat, teste ich Sah sehr lange und kurzfristig im Durchschnitt8230 so viele verschiedene Variationen8230 und auch auf verschiedenen Zeitrahmen. Ich würde erwarten (Vermutung hier), dass wöchentlich monatlich Daten ist noch weniger überzeugend, weil diese Rückkehr sind näher an zufälliger Weg. Wahrscheinlich macht es Sinn, im Wesentlichen Index und nennen es einen Tag an diesem Punkt. Aber Sie könnten sicherlich eine Regel haben, nur zu bewerten, die 200 Tage am Ende des Monats. Ich denke, ich schaute Regeln wie that8230 Ich wouldn8217t erwarten, etwas zu finden, aber that8217s die Schönheit der Forschung8230 Sie nie wissen. Es gibt Hinweise auf einen Momentumtrend in den Märkten für einen Zeitraum von einem Jahr. Warum würden Sie sagen, dass die monatlichen gleitenden Durchschnitte nicht einiges davon als eine bessere risikoadjustierte Rendite einfangen könnten? Faber hat X-Monats-Bewegungsdurchschnitte über 100 Jahre US-Aktienmarktdaten und verschiedene Anlageklassen getestet und ich denke sogar Branchen und verschiedene Länder. Er zeigt im Allgemeinen, dass er die Volatilität um etwa 30 verringert, während er die Renditen, die über lange Zeiträume zurückgehen, nicht verringert. Und die einfache Strategie, die während Ihres Beispielzeitraums über 1987-2010 ausgezeichnet war. Jedoch zeigt Faber nie, ob es statistisch signifikant ist. Die meisten Investitionen Schriftsteller don8217t berühren die Idee der statistischen Signifikanz. Wie auch immer die von Ihnen zitierten Papiere (Brock, Lakonishok und LeBaron, 1992) zeigen, dass die gleitenden Durchschnitte gute p-Werte aufweisen, scheint es zu zeigen, dass sie statistisch 8220work8221 (zumindest historisch)
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