Moving Average Applet

Die Spektren verschiedener Umwandlungen von Weißrauschen Die Spektralanalyse ist die Zerlegung einer Funktion in ihre zyklischen Komponenten. Sie wird unter Verwendung der Fourier-Transformation durchgeführt. Die Fourier-Transformation der Funktion y (t) ist definiert als: F y (omega) int minusinfin infin exp (minus i omegat) y (t) dt Die Fourier-Transformation ist im allgemeinen eine komplexe Funktion. Das Spektrum einer Funktion ist einfach der absolute Wert ihrer Fourier-Transformation. Das Spektrum des weißen Rauschens ist über ein breites Frequenzband konstant. Dies ist in Analogie mit weißem Licht, das Licht in allen Farben über dem Frequenzband des sichtbaren Lichts enthält. Manchmal wird weißes Rauschen genommen, um sich über einen unendlichen Bereich zu erstrecken, aber dies wäre unmöglich, physisch zu realisieren, weil solches Rauschen unendlich enegy haben würde. Wenn das Frequenzband zu eng ist, würde das Rauschen von einer bestimmten Farbe sein. Daher ist weißes Rauschen so definiert, daß sein Spektrum F (omega) c für omega min le omega le omega max 0 sonst ist. Die kumulative Summe aus weißem Rauschen Die kumulative Summe wird als das Integral des weißen Rauschens definiert. Wenn u (t) weißes Rauschen ist, ist y (t) int 0 tu (s) ds und äquivalent dydt u (t) As vorhergehend das Spektrum der Größe der Fourier-Transformierten der Variablen und daher Fy (omega ) F u (omega) (iomega) F u (omega) omega Die Variable y wird als rosa Rauschen bezeichnet. Das Rauschen wäre eine beliebige Variable, deren Spektrum die Form F (omega) comega für omega min le omega le omega max 0 sonst ist. Das Spektrum des Moving Average einer Variablen Die allgemeine Form eines gleitenden Mittels einer Variablen y (t) Y (t) int 0Hh (s) y (ts) ds wobei h (s) für 0 le s le H eine Gewichtungsfunktion ist. Die obere Grenze H könnte endlich oder unendlich sein. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt einer Variablen mit einem Unterstrich dieser Variablen bezeichnet wird. Die Fourier-Transformation von y (t) F y (omega) int minusinfin infin exp (minusiomegat) y (t) dt int minusinfin infin exp (minusiomegat) (int 0 H h (e) y (ts)) dsdt der Auflösung von die Reihenfolge der Integration gibt F y (omega) int 0 H h (n) int minusinfin infin exp (minusiomegat) y (ts) dtds Wenn die Variable der Integration in int minusinfin infin exp (minusiomegat) y (ts) dt geändert wird zt-s dann tzs und dtdz so das Integral int minusinfin infin exp (minusiomega (zs)) y (z) dz die exp reduziert wird (minusiomegas) int minusinfin infin exp (minusiomegaz) y (z) dz und schließlich exp ( Minusiomegas) F y (omega) Dies ist ein Standardtheorem für Fourier-Transformationen, das besagt, dass F y (ts) exp (Minusiomegas) F y F y (omega) int 0 H h (s) exp (Minusiomegas) F y (Omegads, (S) exp (minusiomegas) ds Wenn h (s) über das Intervall minusinfin, infin, so ausgedehnt wird, daß h (s) 0 für slt0 und sgeH dann die zweite ist (Omega) F y (omega) middotF h (omega) Für einen einfachen gleitenden Durchschnitt h (s) 1H und (1H) int 0 H exp (minusiomegas) ds reduziert sich auf (1H) exp (minusiomegas) (minusiomega 0 H (1H) exp (minusiHomega) Minus1 (iomega), die durch eine Laufzeit von exp Ausklammern (minusiomegaH2) führt zu exp (minusiomegaH2) exp ( iomegaH2) minus exp (minusiomegaH2) (2iomegaH2), die exp (minusiomegaH2) sin (omegaH2) (omegaH2) exp (minusiomegaH2) sinc (omegaH2) Durch die Kennzeichnung der variablen t des gleitenden Durchschnitts mit dem Mittelpunkt des H-Intervalls der Begriff exp (MinusiomegaH2) kann eliminiert werden, wobei F y (omega) F y (omega) sinc (frac12omegaH) bleibt Da das Spektrum der Absolutwert der Fourier-Transformation ist, ist die relevante Funktion sinc (x) Die sinc-Funktion erzeugt Peaks im Spektrum des Spektrums Die in den ursprünglichen Daten nicht vorhanden waren. Sampling und Intervalizing Samping in der Spektralanalyse bedeutet in der Regel den Wert einer Variablen in diskreten Intervallen. Eine verwandte Prozedur besteht darin, die momentanen Werte innerhalb eines Intervalls durch die Abtastwerte zu ersetzen, d. h. für ti minusfrac12Hletlet i frac12H y (t) durch y (ti) ersetzen. Die Fourier-Transformierte der intervalized Funktion auf die Fourier-Transformierte der abgetasteten Funktion durch Multiplikation mit einem Faktor der Form int minusfrac12H frac12H exp (minusiomegat) dt bezogen ist, die sinc reduziert (frac12omegaH) Da das intervalizing Verfahren zum gleitenden Durchschnitt angewendet wird, Der ursprünglichen Variablen ist die Fourier-Transformation für die intervallierte gleitende Mittelfunktion z (t) gegeben durch F z (omega) F y sincsup2 (frac12omegaH) Das sincsup2 (x) hat die folgende Form: Omega) Comega, das Spektrum für Intervall-durchschnittliche Funktion steigt auf einen Peak und dann sinkt. Somit dominieren die niederfrequenten Komponenten den Intervall-Durchschnitt sogar noch mehr als für die kumulative Summe. Ein bewegter Durchschnitt der Jahresdurchschnitte Jede Manipulation oder Transformation von Daten, die die kumulativen Summen der zufälligen Störung sind, können Elemente der stochastischen Struktur einführen, die eigenartig und nicht intuitiv und potentiell gefährlich für eine objektive statistische Analyse sind. Angenommen, die Jahresdurchschnitte werden für Variablen berechnet, die die kumulativen Summen von zufälligen Störungen sind, und dann werden die Jahresdurchschnitte über einen Zeitraum von fünf Jahren gemittelt. In dem Diagramm unten zeigt das obere Diagramm die Gewichte, die auf die Änderungsraten gelegt werden. Jährliche Mittelung legt ein relativ hohes Gewicht auf Veränderungen, die zu Beginn des Jahres und ein geringes Gewicht auf Veränderungen, die auftreten, am Ende des Jahres auftreten. Werden die Werte über einen Zeitraum von fünf Jahren gemittelt, erhalten die Veränderungen, die zu Beginn des Fünfjahreszeitraums stattfinden, eine deutlich höhere Rate als jene, die am Ende des Fünfjahreszeitraums auftreten. Der Fünfjahresdurchschnitt wird typischerweise mit dem dritten Jahr identifiziert, während er stärker mit den Veränderungen im ersten Jahr in Verbindung steht. Dies würde die Analyse von Zeitverzögerungen zwischen Variablen verwechseln. Illustrationen Das folgende ist der vierperiodische gleitende Durchschnitt eines vierperiodischen gleitenden Durchschnitts der Zufallsvariablen, die gleichmäßig zwischen 0 und 1,0 verteilt sind. Um zu veranschaulichen, wie diese doppelte Glättung das Auftreten von Zyklen erzeugt, ist ein sinusförmiger Zyklus um einen Pegel von 0,5 in demselben Graphen aufgetragen. Autokorrelation Eine physikalisch messbare Größe, wie die Temperatur eines Objekts, kann die kumulative Summe einer stochastischen Variablen sein. Bei der Temperatur eines Objektes ist die stochastische Größe proportional zur Nettowärmezufuhr zum Objekt. Diese Variable kann jedoch Autokorrelation unterliegen, d. h. eine Abhängigkeit ihrer Verteilung von ihren früheren Werten. Beispielsweise kann die Temperatur T (t) eines Körpers zur Zeit t durch T (t) T (t - 1) U (t) gegeben werden, wobei U (t) lambdaU (t - 1) V (t) Variablen V (t) sind unabhängige Zufallsvariablen. Die Variable U (t) ergibt sich aus der Formel U (t) V (t) lambdaV (t-1) lambdasup2V (t-2) hellip oder allgemein U (t) Sigma j0 t lambda j V (tj) Dies ist eine exponentiell gewichtete Summe, eine Art von Glättungsoperation. Da die Temperatur die kumulative Summe der U (t) s, ein weiterer Glättungsvorgang ist, ist die Temperatur eine doppelt geglättete Größe. Wie im Fall eines gleitenden Mittelwertes eines gleitenden Mittelwertes erzeugt die doppelte Glättung das Auftreten von Zyklen, selbst wenn die ursprüngliche Variable V (t) s zufälliges weißes Rauschen ist. Wenn die Temperaturen einer Mittelung unterworfen werden, kann das Ergebnis zu einem dreifach geglätteten weißen Rauschen führen, das noch stärker der Erzeugung von falschen Trends und Zyklen ausgesetzt wäre. (Fortsetzung folgt) Differentiation und Differentiation von Moving Averages Es sei z (t) eine Variable und F z (omega) sei ihre Fourier-Transformation. Ist z (t) ein gleitender Durchschnitt der kumulativen Summe von weißem Rauschen, so ist die Fourier-Transformation von der Form F z (omega) (comega) sinc (Frac12omegaH) Fy (omega) csinc (frac12omegaH) Somit hat die Ableitung eines gleitenden Mittelwertes der kumulativen Summe von weißem Rauschen ein Spektrum, das die Zyklen anzeigt, aber das Spektrum stammt aus dem gleitenden Durchschnittsprozess und nicht aus den ursprünglichen Daten. Allgemeiner ist die Fourier-Transformation eines gewichteten gleitenden Mittelwerts einer Variablen v (t) auf der Basis einer Gewichtungsfunktion h (s) von der Form F z (omega) F s (omega) F h (omega) Wenn s (t) Ist die kumulative Summe von weißem Rauschen dann F s (Omega) Comega über eine Reihe von Omega. Somit ist die Fourier-Transformation von y (t), die die Ableitung des gewichteten gleitenden Mittelwerts ist, also F y (omega) omega (Comega) Fh (omega) cFh (omega) Somit ist das Spektrum der Ableitung eines gleitenden Mittelwerts von Weißes Rauschen ist nur das Spektrum des Mittelungsprozesses. Dies bedeutet, dass, wenn Zyklen in der Überprüfung der verarbeiteten Versionen der gleitenden Durchschnitte gefunden werden, sie nur ein Artefakt der Mittelung und Verarbeitung Verfahren sein kann. Die Differenzierung der gleitenden Mittelwerte würde häufiger auftreten als die Differenzierung. Das Ergebnis ist ähnlich. Es sei y (t) z (t) minusz (t-H) H. Die Fourier-Transformierte von y (t) ist dann F y (omega) (1H) (1-e - omegaH) F z (omega) Da (1-e - omegaH) omegaH minus (omegaH) (Omega minusomegasup2H2 hellip) F z (omega) Somit wird eine Fourier-Transformierte der kumulativen Summe des weißen Rauschens einen Faktor multipliziert, der ein Vielfaches von Omega ist und der Effekt ist, das Omega im Nenner der Fourier-Transformierten des Omega aufzuheben Kumulative Summe von Weißrauschen, die annähernd die Fourier - Transformation der Mittelungsprozesse, dh F y (omega) (omega minusomegasup2H2 hellip) (Comega) F h (omega) (1 minus omegaH2 hellip) cF h (omega) OmegaH reduziert sich auf F y (omega) cF h (omega) STARTSEITE der Applet-Magie STARTSEITE der Thayer WatkinsDefinitionen der technischen Indikatoren im Charting enthalten Applet Preis Panel Analysen Simple Moving Average (SMA): Ein gleitender Durchschnitt ist ein Indikator, Durchschnittlichen Wert eines Sicherheitspreises über einen Zeitraum. Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem der Schlusskurs der Sicherheit für eine Anzahl von Zeitperioden addiert wird und dann diese Gesamtzahl durch die Anzahl von Zeitperioden dividiert wird. Das Ergebnis ist der Durchschnittspreis des Wertpapiers über den Zeitraum. Simple Moving Averages geben jedem Preis gleiches Gewicht. Ein Kaufsignal (Aufwärtspfeil) wird erzeugt, wenn der Sicherheitspreis über seinem gleitenden Durchschnitt liegt und ein Verkaufssignal (Abwärtspfeil) erzeugt wird, wenn der Sicherheitspreis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt. Exponential Moving Average (EMA): Ein exponentieller gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem ein Prozentsatz des heutigen Schlusskurses auf den gestern gleitenden Durchschnittswert angewendet wird. Exponential Moving Averages legen mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Kaufen und verkaufen Signale sind wie oben. Bollinger Bands (BB): Diese sind Umschläge, die die Preislinie auf einer Karte umgeben. Sie sind typischerweise bei Standardabweichungspegeln oberhalb und unterhalb einer einfachen gleitenden Durchschnittslinie aufgetragen, die ebenfalls in der Tabelle aufgetragen ist. Da die Standardabweichung ein Maß für die Volatilität ist, sind die Bänder selbstanpassend - sich auf volatilen Märkten auszubreiten und in ruhigen Perioden zusammenzuziehen. Bollinger Bands generieren keine Kauf - oder Verkaufsindikatoren. Sie sollten mit einem anderen Indikator wie Relative Strength Index, MACD oder On Balance Volume verwendet werden. Wenn sie mit einem anderen Indikator kombiniert werden, können sie angeben, ob ein Trend fortsetzen oder eine Umkehr bevorstehen wird. Zum Beispiel, wenn der Preis berührt die obere BB und der RSI ist unter 70 (was bedeutet, es ist nicht overbought siehe RSI unten), dies ist ein Indiz dafür, dass der Trend wird ein RSI über 70 führen würde darauf hindeuten, dass die Sicherheit überkauft ist und eine Umkehrung ist wahrscheinlich. Umgekehrt, wenn der Preis den unteren BB berührt und der RSI über 30 (nicht überverkauft) liegt, wird der Abwärtstrend wahrscheinlich ähnlich fortschreiten, ein RSI unter 30 würde vorschlagen, dass die Sicherheit überverkauft ist und eine Umkehr wahrscheinlich ist. Median Price (MP): Dieser Indikator ist einfach der Mittelwert von jedem Tagespreis (der Durchschnitt von High und Low für jeden Tag). Es bietet eine einfache, einzeilige Karte des Tages durchschnittlichen Preis. Dieser Durchschnittspreis bietet eine einfachere Ansicht der Preise. Typischer Preis (TP): Gleich wie der Median Preis, außer dass die Linie den Durchschnitt der hohen, niedrigen und engen Preise darstellt. Es ist ein Baustein des Money Flow Index. Gewichtetes Schliessen (WC): Entspricht dem Typischen Preis, mit Ausnahme des Schliessens wird bei der Berechnung zusätzlich gewichtet. Parabolische SAR (PSAR): PSAR sollte nur in aufstrebenden Märkten eingesetzt werden. Es wird dazu beitragen, Ein-und Ausstieg Punkte zu identifizieren. Die Stoppverluste werden wie folgt berechnet und grafisch dargestellt: Ein Stopplevel unter dem aktuellen Kurs gibt an, dass eine Long-Position ein Stop-Level über dem aktuellen Kurs eine Short-Position anzeigt. Es ist wichtig, eine Trendanzeige wie einen gleitenden Durchschnitt in Verbindung mit PSAR zu verfolgen. Verwenden Sie keine PSAR, wenn der Preis um den gleitenden Durchschnitt reicht. Sobald ein Aufwärts - oder Abwärtstrend festgestellt ist, identifiziert der PSAR die Eintritts - und Austrittspunkte. Volumenanalyse Moving Average ConvergenceDivergence (MACD): MACD verwendet unterschiedliche exponentielle gleitende Durchschnittswerte, um Kauf - und Verkaufsindikatoren zu generieren. Der untere Teil des Diagramms zeigt zwei Zeilen: eine Differenzlinie und eine Signalleitung. Die Differential-Linie ist die Differenz zwischen einem kurzen und langen Perioden-Exponential-gleitenden Durchschnitt, typischerweise 12 und 26 Perioden. Die Signalleitung ist typischerweise ein 9-periodischer exponentieller gleitender Durchschnitt. Wenn die DL den SL von oben kreuzt, wird eine Verkaufsindikator erzeugt, und wenn sie von unten kreuzt, wird ein Kaufsignal erzeugt. MACD-Histogramm: Das MACD-Histogramm repräsentiert die Differenz zwischen MACD und seiner Signalleitung (meist die 9-Tage-EMA der MACD). Die graphische Darstellung dieser Differenz wird als Histogramm dargestellt, wodurch die Mittellinienübergänge und Divergenzen leicht erkennbar sind. Wenn MACD die Signalleitung kreuzt, kreuzt das MACD-Histogramm die Nulllinie. Scharfe Zunahmen im MACD-Histogramm zeigen, dass MACD schneller ansteigt als sein 9-tägiges EMA und aufwärts Impuls verstärkt. Scharfe Abnahmen im MACD-Histogramm zeigen, dass MACD schneller abfällt als sein gleitender Durchschnitt und abwärts gerichtetes Momentum zunimmt. Divergenzen zwischen MACD und MACD-Histogramm sind das wichtigste Werkzeug, um Kreuzungen zu antizipieren. Eine positive Divergenz im MACD-Histogramm deutet darauf hin, dass MACD stärker wird und am Rande eines bullish gleitenden Durchschnitt Crossover sein könnte. Eine negative Divergenz im MACD-Histogramm deutet darauf hin, dass MACD schwächer ist und in der Lage ist, einen bärigen gleitenden Durchschnitt der Crossover im MACD vorzusehen. Relative Strength Index (RSI): Dies ist ein Impulsindikator, der einen Sicherheitspreis im Verhältnis zu sich selbst misst. Der untere Teil des Diagramms zeigt eine Linie, die auf einer Skala von 0 bis 100 schwankt. Typischerweise werden Kaufsignale bei 30 erzeugt, und Verkaufssignale werden bei 70 erzeugt. Wenn die Zeile 30 bricht, wird die Sicherheit überverkauft, und eine Umkehr ist unmittelbar bevorstehend . Wenn die Leitung 70 unterbricht, ist sie überkauft und für eine Abwärtskorrektur fällig. AccumulationDistribution (AD): Dies ist ein Impulsindikator, der Volumen - und Preisänderungen berücksichtigt. Die Idee ist, dass eine Preisveränderung mit einem Volumenanstieg dazu beitragen, die Marktdynamik in Richtung einer Preisveränderung zu bestätigen. Die AD-Zeile wird unterhalb der Tabelle angezeigt. Wenn der Indikator sich aufwärts bewegt, fahren die Käufer den Preis, den die Sicherheit akkumuliert wird. Wenn der Indikator nach unten bewegt, sind die Verkäufer den Preis der Sicherheit verteilt wird. Detrended Price (DPO): Dies ist ein technischer Indikator, der verwendet wird, um die Preisentwicklung zu glätten. Ein x-periodischer gleitender Durchschnitt wird berechnet und auf Null zentriert. Die Anzeige schwankt dann oberhalb und unterhalb dieses Wertes, abhängig von den zugrunde liegenden zyklischen Preisbewegungen. Dies wird die Auswirkungen der allgemeinen Marktbewegungen auf die konjunkturelle Entwicklung des Wertpapiers beeinträchtigen. Momentum (MOM): Dieser Indikator misst die Änderungsrate des Preises der gezeichneten Sicherheit. Die untere Scheibe gibt den Unterschied zwischen dem letzten Schlusskurs und dem Schlusskurs vor. Die Mittellinie ist die Änderungsrate für den ersten Tag des Diagramms, und alle nachfolgenden Tage oszillieren um diesen Wert herum. Der Standard auf dem Diagramm ist 30, aber jede Zahl kann mit der Konfigurationsoption ausgewählt werden. On Balance Volume (OBV): Dieses Kennzeichen wird verwendet, um die Entwicklung eines Aktienkurses zu identifizieren und zu bestätigen. On Balance Volume erzeugt eine fluktuierende Linie, die im unteren Bereich des Diagramms angezeigt wird. Tag eins des Diagramms beginnt bei Null. Wenn der Tag mit einer positiven Änderung schließt, wird das Tagesvolumen der Null hinzugefügt. Umgekehrt wird ein Down-Tage-Volumen von Null subtrahiert. Dies dauert kumulativ für die Länge des Diagramms. Eine große Volumenzunahme mit positiver Schließung wird die OBV-Linie schnell erhöhen, was den Aufwärtstrend bestätigt. Divergenz wird auch mit dem OBV verwendet. Wenn die OBV-Linie sinkt, während der Preis steigt, kann die Rallye nicht so stark sein, wie sie erscheint. Williams AD (W AD): Dies ist ein weiterer Impulsindikator, ähnlich der oben aufgeführten Akkumulationsverteilung. Verwenden Sie Divergenz zwischen dem WAD und dem Preis zu identifizieren Verkauf und Kaufgelegenheiten. Wenn der Preis steigt, während die WAD fällt, ist dies ein Verkaufssignal. Wenn der Preis sinkt, während das WAD steigt, wird der Kauf empfohlen. Williams R (W R): Dies ist ein Impulsanzeiger, der mit negativen Zahlen auf den Kopf gestellt wird. Ähnlich wie der Relative Strength Index werden Überverkaufsbedingungen durch Werte im Bereich von -80 bis -100 angegeben, wobei überkaufte Bedingungen durch einen Wert im Bereich von 0 bis 20 signalisiert werden. Fast Stochastic (FS) Slow Stochastic (SS): Sowohl die Fast Stochastic als auch die Slow Stochastic Oszillatoren werden von den Markttechnikern als Timing-Indikator für Signale der Marktumkehr genutzt. Der Fast Stochastic liefert mehr Signale (d. h. weniger glatter) als der Slow Stochastic, obwohl einige Analytiker den Slow Stochastic bevorzugen und glauben, dass er weniger anfällig für Whipsaws ist. Eingeführt von George C. Lane, ist der Stochastische Oszillator ein technischer Indikator, der einen Aktienschlusspreis mit seiner Preisspanne über einen bestimmten Zeitraum vergleicht. Der Glaube ist, dass in steigenden Markt Aktien in der Nähe ihrer Höhen zu schließen, während in einem sinkenden Markt werden sie in der Nähe ihrer Tiefen zu schließen. Der Stochastik-Indikator ist als zwei Zeilen, die Hauptlinie K und die zweite Zeile D, ein gleitender Durchschnitt von K aufgetragen. Es gibt drei beliebte Möglichkeiten, einen Stochastischen Oszillator zu interpretieren: 1. Kaufen, wenn der Oszillator (entweder K oder D) unterschreitet Ein bestimmtes Niveau (zB 20) und steigt dann über dieses Niveau. Der Verkauf, wenn der Oszillator über ein bestimmtes Niveau (z. B. 80) ansteigt, fällt dann unter diesen Wert. 2. kaufen, wenn die K-Linie über die D-Linie steigt und verkauft, wenn die K-Linie unter die D-Linie fällt. 3. Suchen Sie nach Divergenzen. z. B. Wo die Preise sind eine Reihe von neuen Höhen und der Oszillator ist es nicht, seine bisherigen Höhen zu übertreffen. Geldflussindex (MFI): Der MFI ist ein Impulsindikator, der die Stärke des Geldes misst, das in und aus einer Sicherheit fließt. Er bezieht sich auf den Relative Strength Index (RSI), aber während der RSI nur Preise einbezieht, ist der MFI für das Volumen verantwortlich. In der Regel, wenn die Preisentwicklung höher und die MFI-Trends niedriger (oder umgekehrt), kann eine Umkehr unmittelbar bevorstehen. Wenn der MFI über 80 ist, werden wahrscheinlich Markt Tops auftreten. Wenn der MFI unter 20 liegt, dürften Marktböden auftreten. Commodity Channel Index (CCI): Die CCI misst den Preis im Verhältnis zum gleitenden Durchschnitt. Dies wird über bourghtover verkauften Bedingungen auf Signalschwächung Trends hervorheben. Typische Faustregel: Gehen Sie lange, wenn die CCI von unter -100 aufleuchtet und gehen Sie zu kurz, wenn die CCI von 100 abfällt. Chande Momentum-Oszillator (CMO): Der CMO ist ein hochentwickelter Impuls-Oszillator, der aus linearer Regression abgeleitet wird. Zunehmend hohe Werte der GMO können darauf hindeuten, dass die Preise stark nach oben tendieren. Umgekehrt können zunehmend niedrige Werte von CMO zeigen, dass die Preise stark nach unten tendieren. CMO bezieht sich auf MACD und Rate of Change (ROC). Relatives Momentum Index (RMI): Das RMI ist eine Variation des Relative Strength Index (RSI). Der RMI zählt aufwärts und abwärts Tage vom nahen Verhältnis zum nahen x-days ago (wo x nicht notwendigerweise 1 ist, wie vom RSI verlangt), anstatt aufwärts und abwärts Tage vom nahen zu zählen, wie der RSI tut. So wie der Name des Indikators spiegelt, wird Impuls für Stärke ersetzt. Das RMI wird analog zum RSI analysiert. Er führt meist den Preis, indem er vor den Preisdaten, vor allem um die Werte von 30 und 70 (im Bereich von 1 bis 100), Spitzen und Täler bildet. Darüber hinaus, wenn die RMI von dem Preis abweicht, wird der Preis schließlich auf die Richtung des Indexes zu korrigieren. Änderungsrate (ROC): Der ROC misst eine prozentuale Veränderung des Sicherheitsprofils im Preis über einen festgelegten Zeitraum. Wenn die Preise in diesem Zeitraum steigen, wird die ROC eine positive Zahl und eine negative Zahl mit sinkenden Preisen sein. Das ROC kann als ausgezeichnete kurzfristige bis mittelfristige overboughtoversold Studie verwendet werden. Höhere ROC-Werte deuten auf einen überkauften Vertrag hin. Niedrigere ROC-Werte weisen auf eine mögliche Rallye hin. (Bei der Verwendung von überbewerbten Studien muss ein Wort der Vorsicht ausgegeben werden: Es ist ratsam, auf den Markt zu warten, bevor es einen Handel abschließen kann. Trotz aller Erwartungen können Märkte, die überkauft erscheinen, für einige Zeit überkauft bleiben und extreme Überbeanspruchungen oft auftreten Schlagen eine Fortsetzung des aktuellen Trends vor.) Q-Stick (QSTK): Der Q-Stick-Indikator ist einfach ein gleitender Durchschnitt der Differenz zwischen offenen und geschlossenen Preisen über einen bestimmten Zeitraum. Es wurde entwickelt, um die Informationen in Leuchter Charting angezeigt werden: Segmente des Charts mit meist whiteblank Leuchter (was eine Erhöhung des Preises von offen bis zu schließen) sind in der Regel Aufwärtstrend und Segmente mit meist Redsolid Leuchter (Hinweis auf eine Verringerung) sind in der Regel Abwärtstrend. Wie bei anderen Impulsanzeigern kann der Q-Stick-Indikator auf verschiedene Arten gehandelt werden. EntryExit-Signale könnten erzeugt werden, wenn der Wert Null übertrifft oder einen gleitenden Durchschnitt von sich selbst kreuzt. Darüber hinaus können Divergenzen aus dem Preis zeigen, overboughtoversold Bedingungen, die eine bevorstehende Trendumkehr bedeuten kann. Directional Movement Indicator (DMI): Entwickelt von Welles Wilder, die DMI hilft festzustellen, wie stark die Richtungsbewegung (Trend) in einer Sicherheit ist. Es besteht aus drei Komponenten. Der erste ADX (Average Directional Index) berechnet die Richtungsbewegung (Trend) einer Aktie auf einer Skala von 0-100. Allgemein gesprochen, je höher die Zahl, desto mehr eine Aktie ist Trends und desto mehr ist es ein Kandidat für einen Trend nach System. Die nächsten beiden Komponenten helfen zu entschlüsseln, was der Trend zeigt. DI (Plus Directional Movement Index) ist ein Maß für die Aufwärts - oder Positivbewegung in einer Aktie. - DI (Minus Directional Movement Index) ist ein Maß für negative oder Abwärtsbewegung in einem Bestand. Wilder schlägt den Kauf vor, wenn DI über - DI steigt und verkauft, wenn DI unter - DI fällt. Die ADX-Leitung wird dann verwendet, um die Stärke dieser Signale zu messen. Wilder nutzt auch das, was er die Extrempunktregel nennt. Dont kaufen oder verkaufen am Tag der DI kreuzt über oder unter der - DI. Vielmehr beachten Sie die hohen (wenn der Preis nach oben) oder niedrig (wenn nach unten) des Tages. Dann warten, um den Handel ausführen, bis an einem folgenden Tag der Preis erreicht die hohe (zu kaufen) oder die niedrigen (zu verkaufen). Plus Directional Movement (DI): Plus Directional Movement Index repräsentiert den Unterschied zwischen dem heutigen hohen und dem gestern hohen. Es ist eine der drei Komponenten der Directional Movement Indicator. Minus Directional Movement (-DI): Minus Directional Movement Index repräsentiert die Differenz zwischen dem heutigen niedrigen und dem gestern niedrigen Wert. Es ist eine der drei Komponenten der Directional Movement Indicator. Durchschnittlicher Richtungsindex (ADX): Der ADX misst die Stärke der Richtungsbewegung (Trend) in einem Wertpapier. Es ist eine der drei Komponenten der Directional Movement Indicator. How die Verwendung von Moving Averages kann das Aussehen der Bestätigung von Theorien, wo keine existiert erstellen Es ist bekannt, dass die Verwendung von gleitenden Durchschnitte können das Aussehen der Zyklen in Daten, wo keine vorhanden ist . Der Zweck dieser Seite ist, zu zeigen, wie dieses Phänomen in der scheinbaren aber falschen Bestätigung der Theorien resultieren kann. Angenommen, eine Theorie schließt, dass die Variablen x (t) und y (t) korreliert werden sollten. Wenn beide Variablen einen linearen Trend haben, würde dies zu dem Auftreten einer Korrelation führen, auch wenn keine Kausalbeziehung existiert. Werden die beiden Variablen in verschiedenen Einheiten ausgedrückt, so können Skalen für die beiden Variablen so gewählt werden, dass die Trendlinien für die beiden Variablen übereinstimmen. Obwohl dies visuell beeindruckend wäre, würde nur der Naive glauben, dass es etwas bedeutete. Nehmen wir nun an, daß x (t) zufällige Fluktuationen über einen linearen Trend hat. Es ist allgemein üblich für Forscher, einen gleitenden Durchschnitt für eine Variable zu berechnen, um den Trend erkennen zu können. Diese Berechnung eines gleitenden Durchschnitts ist keine unschuldige und unschädliche Anpassung der Daten. Wie oben erwähnt, kann die Verwendung solcher Datenglättungstechniken als sich bewegende Mittelwerte das Auftreten von Zyklen erzeugen. Für eine Analyse solcher Angelegenheiten siehe Spektralanalyse. Für eine Illustration der Phänomene betrachten Sie die Grafik unten. Die Daten für diesen Graphen wurden durch Zufallswerte, die gleichmäßig auf 0 bis 1 verteilt waren, berechnet und ein vierperiodischer gleitender Durchschnitt berechnet und dann ein vierperiodischer gleitender Durchschnitt aus den sich bewegenden Mittelwerten berechnet. Es gibt nicht perfekte Zyklen, aber es gibt das Aussehen einer Art von zyklischen Muster. Angenommen, die Variable y (t) hat ein zyklisches Muster, aber die Variable x (t) ist ein linearer Trend mit zufälligen Schwankungen um diesen linearen Trend. Die Identifizierung einer signifikanten Korrelation zwischen x (t) und y (t) würde eine Korrelation zwischen den Abweichungen dieser beiden Variablen und ihren linearen Trends erfordern. Angenommen, es existiert keine derartige Korrelation, sondern die ursprünglichen x-Daten werden der Berechnung eines gleitenden Mittelwerts eines gleitenden Durchschnittswerts unterworfen, wie dies zuvor erläutert wurde. Das Ergebnis wäre wie unten gezeigt. Es sei nun angenommen, daß diese gleitenden gemittelten Daten in demselben Graphen mit der zyklischen y (t) - Variablen, wie nachstehend gezeigt, aufgetragen sind. Während die Korrespondenz nicht perfekt ist, gibt es das Auftreten einer unvollkommenen Korrelation. Die sinnlose Korrespondenz beider Variablen mit einem linearen Trend wird durch das Auftreten von Zyklizität in beiden Variablen sinnvoll erscheinen lassen. Unten ist eine Darstellung für zwei unabhängige Variablen, die beide zufällige Fluktuationen über einen linearen Trend aufweisen. Weil sie unterschiedliche Einheiten haben, wurden die Maßstäbe gewählt, um ihre Trendlinien zum Zufall zu bringen. Die Daten für die Variablen, obwohl nicht zusammenhängend, wurden dem gleichen gleitenden Durchschnitt der gleitenden Mittelwerte unterworfen. Das Ergebnis ist das Aussehen, dass die Daten ein entsprechendes zyklisches Verhalten haben, das manchmal zusammenfällt und zu anderen Zeiten nicht phasenverschoben scheint. Es wäre leicht für Beobachter dieser Grafik zu dem Schluss, dass die Variablen sind definitiv verwandt, aber dass die Beziehung ist ein bisschen komplizierter als ein einfaches Eins-zu-eins-Muster. Tatsächlich gibt es keine Beziehung zwischen den Variablen. Das Aussehen einer Beziehung kommt nur von den Variablen, die beide einen positiven linearen Trend haben. Das verbleibende Erscheinungsbild einer Beziehung ergibt sich allein aus der Tatsache, daß sie denselben Glättungsoperationen unterworfen worden sind. Die Motivation für diese Webseite stammt aus dem Artikel Kerry Emanuels in der Natur vom 4. August 2005 (Erhöhung der Destruktivität tropischer Wirbelstürme in den vergangenen 30 Jahren), in der er behauptete, seine theoretische Analyse von 1986 bestätigt zu haben, dass eine Zunahme der Meeresoberflächentemperatur zunehmen würde Die Intensität der Wirbelstürme. Kerry Emanuel argumentierte, dass ein Hurrikan wie eine Wärmekraftmaschine funktionierte und dass eine Erhöhung der Temperatur an der Unterseite zu mehr Energievergeudung führen würde. Eine Suche nach Bestätigung der Theorie über einen Zeitraum von zwanzig Jahren scheiterte. Es gab keine statistischen Beweise für eine Erhöhung der Windgeschwindigkeit oder die Zahl der Hurrikane. Der ursprüngliche Inhalt der Analyse wurde daher nicht bestätigt. Kerry Emanuel überzeugte in seinem Herzen, dass seine Theorie richtig war versucht ein anderer Trick. Er definierte die Verlustleistung (PD) eines Zyklons an der Oberfläche, um PD int 0 tau int 0 RCD rhoV (r) sup3 (2pir) drdt zu sein, wobei r die Entfernung vom Zyklonzentrum, V die Windgeschwindigkeit, rho Luft ist Dichte an der Oberfläche ist, CD ein Oberflächenwiderstandskoeffizient ist, der die Menge der vertikalen Oberfläche pro Einheit der horizontalen Oberfläche wiedergibt, R der Außenradius des Zyklons und tau die Lebensdauer des Zyklons ist. Dies ist eine legitime Erweiterung seiner ursprünglichen Analyse, aber es ist eine Neudefinition des Begriffs der Intensität eines Hurrikans. Seine Umsetzung dieser neuen Formulierung ist ein bisschen auf der groben Seite. Da er keine empirischen Werte für den Oberflächenwiderstandskoeffizienten C D für die Meeresoberfläche gegenüber der Landoberfläche unterschiedlicher Formen aufweist, nimmt er an, dass C D für alle verschiedenen Oberflächen von Hurrikans gleich ist und daher eine Konstante ist, die ignoriert werden kann. Er hat nicht die Verteilung der Windgeschwindigkeiten V (r) für alle vergangenen Hurrikane, so nimmt er an, dass alle Windgeschwindigkeiten in einem Hurrikan proportional zur maximalen Windgeschwindigkeit sind und dass die maximale beobachtete Windgeschwindigkeit das tatsächliche Maximum für den Hurrikan ist. Für jeden Hurrikan nahm er den Würfel der maximalen Windgeschwindigkeit als Maß für seine potentielle Destruktivität. Kerry Emanuel hatte nicht die räumlichen Dimensionen der vergangenen Hurrikane, so dass er davon ausgegangen, dass die äußeren Radien aller Hurrikans gleich sind. Er nahm auch an, dass die Oberflächenluftdichte während der Lebensdauer des Hurrikans dieselbe ist und deshalb ignoriert werden könnte. Dann integrierte er diese Windgeschwindigkeit cubed Variable über die Lebensdauer des Hurrikans. Das bedeutet, dass seine Verlustleistung für einen Hurrikan auf einen Index der Form PDI int 0 tau V max sup3dt reduziert wird. Dann addierte er die integrierten Windgeschwindigkeits-Cubed-Werte für alle Hurrikane in jedem Jahr und nannte sie den Power Dissipation Index für das Jahr. Es liegt in der Natur eines potentiellen Zerstörungsindex. Dies war die y (t) - Variable. Die x (t) - Variable, der Erreger, war die Meeresoberflächentemperatur (SST) im tropischen Zyklonlaichgebiet. Diese Variable zeigte einen Aufwärtstrend. Offensichtlich zeigte der Rohleistungsdissipationsindex y (t) keine eindrucksvolle Korrelation mit der x (t) - Variable, der Meeresoberflächentemperatur, so dass er einen gleitenden Durchschnitt beider Variablen mit dem Schema zi 0,25z i-1 0,5 mi 0,25 berechnet Z i1 Anscheinend waren diese Variablen nicht eindrucksvoll miteinander korreliert, so dass er einen gleitenden Durchschnitt des gleitenden Durchschnitts berechnete. Diese Variable zeigte eine offensichtliche Korrelation mit der Meeresoberflächentemperatur und Kerry Emanuel erklärte seine Theorie bestätigt. Es ist plausibel, dass die erhöhte Meeresoberflächentemperatur ihre Wirkung auf Hurrikane in einer Kombination von höherer Windgeschwindigkeit und längerer Dauer manifestierte. Jedoch Kerry Emanuel gab nicht in seinem Artikel eine Rechtfertigung für die doppelte Glättungsoperation des Nehmens eines gleitenden Durchschnittes des gleitenden Durchschnitts seines möglichen Zerstörungsindexes und wie er kam, um die bestimmten Gewichte zu wählen, die er für die Berechnung der gleitenden Durchschnitte benutzte. This lack of transparency leaves his results open to question. Here are two examples of what Kerry Emanuels double smoothing operation would do to two variables which have random fluctuations about a linear trend. Remember that the scales of two variables with positive linear trends can always be chosen so that the trend lines coincide. The measured wind speed of hurricanes could be subject to a trend simply because in the early days of data collection for hurricanes it was difficult to measure wind speed. Observers would naturally tend to understate the wind speed. As better measurement techniques became available the higher wind speeds could be reported with confidence. Also in the early days the sample of wind speed measurements was smaller and the chance of catching the peak wind speeds was lower. In other words the observed sample maximum is a function of the sample size. So a trend in the number of wind measurements for a hurricane will tend to induce a trend in maximum observed wind speeds. For more on this point see Sample Maximums. Also with more comprehensive monitoring of potential hurricanes the identification of hurricanes earlier would have induced an upward trend in the duration of hurricanes. Thus the observed intensity and duration of hurricanes could have an increasing trend without their being any real trend in the hurricane phenomena. Here are Kerry Emanuels graphs. The approximate coincidence of the lines is merely a result of scaling and is of no empirical significance. Kerry Emanuel notes this but casual viewers may not be conscious of this fact and take the approximate coincidence as impressive confirmation of his theory. The confirmation of the theory would come only from a correlation of the up and down movements of both variables. There are some lobes of the pseudo-cycles in which the variables go up together and down together. There are other where they do not. The width of the lobes are approximately the same for the two variables because they have been subjected the same double smoothing operation. Because the time pattern in the Atlantic hurricane basin is not a linear trend the results look more impressive. But Kerry Emanuel is looking for the confirmation of a universal principle. It has to work in all basins. If it only works in one basin then the result is likely a fluke. Given the way the double smoothing operations distorts the analysis there is no telling what is involved. The upswing at the end of the interval is possibly due to the impact of the El Nintildeo event of 1998. This may have influenced the sea surface temperature and the number of hurricanes and typhoons. The double smoothing operation smudged the El Nintildeo effects over a number of years at the end of the observation period. The visual correlations in these graphs is no greater than the example of the correlation induced in purely random series by Kerry Emanuels double smoothing operation. Thus Kerry Emanuels graphs do not constitute confirmation of his theories. It would have been helpful if Kerry Emanuel had displayed scatter diagrams of his power dissipation index versus the sea surface temperature. However that in itself would not have been decisive. Observe what the data for the doubly smoothed random variables with trends looks like. This still looks like there is a relationship between the two variables. The only relationship comes from both having a trend and both being subjected to the double smoothing process. The true state of the relationship between the two variables is revealed only when the deviations for the trends are displayed, as below. The conclusion is that Kerry Emanuel misled the general public as to the confirmation of his theory by several aspects of the form of its presentation. Unfortunately the general public treats any presentation by an ordained scientist as the gospel truth. Such is not the case. Kerry Emanuels analysis in the late 1980s implying an increase in storm intensity, meaning wind speed, with an increase in sea surface temperature has not been confirmed. An extension of the notion of storm intensity to include duration is a legitimate area for empirical research but it is doubtful that storm duration can be tied to Kerry Emanuels original analysis. (To be continued.) HOME PAGE OF applet-magic HOME PAGE OF Thayer Watkins