7 Maande Bewegende Gemiddelde

Eenvoudige taktiese metodes opgeneem in 'n aandele-Tesourie Hedge Strategie 18 Augustus 2014 04:28 Hierdie artikel is 'n vervolg op 'n vorige SA artikel oor eenvoudige aandele-tesourie heining strategieë wat staatmaak op die negatiewe korrelasie tussen die skatte en aandele in die algemeen. In hierdie artikel, het eenvoudig taktiese veranderinge aangebring aan die oorspronklike strategie om dit te beskerm teen beer tesourie en dra aandelemarkte wanneer dit voorkom op dieselfde tyd. Die band deel van die strategie (TMF) en die aandele deel van die strategie (SPY of SSO) Skakel oor na kontant (SKAAM) in beermarkte. Vir die TMF / SPY strategie, die optimale verdeling is 25% / 75%. Back testing tot 2009 toon 'n CAGR van 18.0% en 'n maksimum drawdown van 8,4%. Vir die TMF / SSO strategie, die optimale verdeling is 35% / 65%. Back testing toon 'n CAGR van 26,7% en 'n maksimum drawdown van 12,7%. Gebruik asseblief hierdie inligting op jou eie risiko. Sedert my laaste artikel oor eenvoudige heining strategieë met betrekking tot 'n enkele aandele ETF en 'n enkele lang termyn tesourie ETF (sien hier), het ek gekyk na maniere om die strategie te verbeter. Die oorspronklike strategie moet goed doen in óf 'n bul aandelemark of 'n bul tesourie mark, of indien beide markte is lomp. Maar sommige beleggers melding gemaak van die behoefte om beskerming te hê en te verminder drawdown wanneer die aandelemark en die tesourie mark is lomp terselfdertyd. Hierdie beskerming bereik kan word deur die byvoeging van eenvoudige taktiese maatreëls om die basiese heining strategie. In hierdie artikel sal die verbeterings ek het in die oorspronklike heining strategie opgeneem te bied deur die byvoeging van eenvoudige taktiese metodes. In my vorige artikel, ek bekendgestel eenvoudige Koop & amp; hou heining strategieë waarin 'n enkele aandele, soos SPDR S & amp; P 500 Trust ETF (NYSEARCA: SPY), en 'n enkele lang termyn tesourie gehou. Re-balansering kom van tyd tot tyd om die optimale verdeling tussen gelykheid en tesourie in stand te hou. Die tesourie ETF dat ek graag die beste is om kort Direxion Daily 30-jarige Tesourie Bear 3x Aandele ETF (NYSEARCA: TMV). Die naasbeste tesourie heining is om lang Direxion Daily 30-jarige Tesourie Bull 3x Aandele ETF (NYSEARCA: TMF). Vir relatiewe sterkte back testing behulp ETFreplay, kan ek net gebruik die lang TMF metode. So ek sal hou met die lang TMF ETF vir die band deel van die strategie in hierdie artikel. Die aandele strategie Ek hou van die beste is om kort ProShares super S & amp; P 500 ETF (NYSEARCA: SDS). Maar weereens, ek kan nie 'n kort SDS posisie gebruik in relatiewe sterkte back testing in ETFreplay. So, sal ek gaan met 'n ProShares Ultra S & amp; P 500 ETF (NYSEARCA: SSO) posisie vir die aandele deel van die strategie. Om wisselvalligheid en maksimum drawdown (ten koste van groei) te verminder, sal ek ook kyk na 'n lang SPY posisie vir die aandele posisie. Ek kyk na maniere om beskerming teen beermarkte. Die maklikste en eenvoudigste manier om dit te bewerkstellig is om die TMF posisie oorskakel na kontant, soos iShares 1-3 Jaar Tesourie Bond ETF (NYSEARCA: Skaam), wanneer die tesourie mark gaan. En net so, die aandele posisie aangeskakel om kontant wanneer die aandelemark lomp gaan. Op hierdie manier, moet ons groot onttrekkings in 'n tipe van die mark te vermy. Taktiese Bond Sub-strategie Vir die band deel van die strategie wat TMF gebruik, ek het bygevoeg skaam om die heelal, en ek skakel tussen TMF en skaam. Die top-posisie ETF opgetel elke semi-maandelikse tydperk, gebaseer op die ETF met die beste 3 maande terugkeer. Daarbenewens is 'n 7-maand bewegende gemiddelde filter diens; As TMF is die top-posisie ETF, moet dit deur die 3-maande filter slaag om dit te kies. Anders, skaam is gekies. Die ETFreplay resultate van hierdie band sub-strategie word hieronder aangebied. Die tydsraamwerk (April 2009-hede) is beperk deur die begindatum van TMF. Die sub-strategie is in vergelyking met TMF op sigself in die figuur. Dit kan gesien word dat die CAGR is 21,7%, en die sub-strategie kies TMF in al die beduidende opwaartse fases en skaam in die afswaai. Die enigste tyd wanneer die strategie is 'n tekort is die April-Mei 2013 tyd, maar die strategie terugval vinnig te skaam om oormatige onttrekking te vermy. Taktiese Equity Sub-strategie Vir die aandele deel van die strategie, ek gebruik 'n eenvoudige 5 maande bewegende gemiddelde as 'n filter. As die aandele in gebreke bly om die filter te slaag, dan is die geld gaan na kontant. Die ETFreplay resultate van hierdie aandele sub-strategie word in die onderstaande figuur vir die 2003-hede tyd. Die aandele in hierdie geval is SPY. Die CAGR is 10,4%, die wisselvalligheid is 11,2%, die maksimum drawdown is -13,3%, en die Sharpe nommer is 0.72. TMF / SPY taktiese Hedge Strategie Toe ek die band en gelykheid sub-strategieë te kombineer, vind ek dat die optimale verdeling (gebaseer op die Sharpe nommer) is 25% / 75% TMF / SPY. Die ETFreplay resultate vir hierdie kombinasie vanaf 2009 tot die hede word hieronder getoon. Updates is semi-maandelikse. Die CAGR is 18,0%, die wisselvalligheid is 11,4%, die maksimum drawdown is 8,4%, en die Sharpe nommer is 1.42. Ter vergelyking, die koop en hou SPY produseer 'n CAGR van 17,1%, 'n wisselvalligheid van 18,4%, 'n maksimum drawdown van 27,1%, en 'n Sharpe nommer van 0.89. So, hierdie taktiese heining strategie verhoog groei en verminder maksimum drawdown vergelyking te verken in die 2009-hede tyd. En beskerming ingebou is om te gaan na kontant wanneer beermarkte teenwoordig is. TMF / SSO taktiese Hedge Strategie Toe ek TMF kombineer met SSO, die optimale verdeling is 35% / 65% TMF / SSO. Die ETFreplay resultate hieronder aangebied is: CAGR = 26.7%, wisselvalligheid = 18.1, maksimum drawdown = 12.7%, en Sharpe nommer = 1.35. Die gebruik van SSO in plaas van SPY verhoog die groei van die strategie ten koste van effens hoër wisselvalligheid en onttrekking. Beleggers moet self besluit of die risiko werd die beloning in gaan SSO eerder as SPY. Ek glo selfs beter opbrengste (op dieselfde onttrekking) sal optree as 'n kort posisie van SDS word gebruik as die aandele posisie, in plaas van 'n lang SSO posisie. Maar ek het nie die instrument om hierdie idee te toets uit. TLT / SPY taktiese Hedge Strategie Om te wys hoe hierdie taktiese heining strategie kan voer in groot beer markte soos 2008, het ek TMF vervang met iShares 20+ Jaar Tesourie Bond ETF (NYSEARCA: TLT). Die ETFreplay berekeninge vir die band gedeelte van die strategie met behulp van TLT vanaf 2003-hede word in die figuur hieronder. In die algemeen, hierdie eenvoudige taktiese band metode wat wissel tussen TLT en skaam wan hierdie sub-strategie in die behoorlike ETF soos die tesourie mark beweeg tussen beer en Bull status. Die groei van 'n TLT strategie sal, natuurlik, wees minderwaardig tot die groei van 'n TMF strategie. Maar ek doen hierdie oefening om te wys hoe hierdie heining strategieë sou presteer in 'n groot beer aandelemark soos 2008. Wanneer TLT word gebruik as die heining tesourie (in plaas van TMF) en dit word gekombineer met die SPY taktiese sub-strategie, kan ETFreplay al die pad terug na 2003. Die backtest resultate word hieronder getoon word uitgevoer. Hierdie resultate sluit die uitwerking van die taktiese maatreëls Ek het voorheen in hierdie artikel bespreek. Die optimale verdeling vir TLT / SPY blyk 40% / 60% te wees. Wat is belangrik in hierdie berekening is nie die CAGR gevolg (dit is baie laag), maar die onttrekking in 2008. Dit kan gesien word dat die maksimum drawdown is -8,6%. Hierdie oefening gee 'n paar vertroue dat die TMF / SPY en TMF / SSO strategieë oormatige onttrekkings in 'n groot beer aandelemarkte soos wat ons gesien het in die verlede moet vermy. Natuurlik, kan 'n toekomstige beer aandelemark tesame met 'n beer tesourie mark, maar die strategie moet in staat wees om die situasie te hanteer as gevolg van die risiko-versagtingsmaatreëls opgeneem in die strategie. Slotopmerkings Om af te sluit, het hierdie artikel het 'n eenvoudige taktiese heining strategie wat net drie ETF gebruik: 'n aandele (SPY of SSO), 'n langtermyn-tesourie, en kontant. Die sukses van hierdie taktiese heining strategie is gebaseer op die algemeen negatiewe korrelasie tussen die skatte en aandele. En selfs al is die korrelasie word positief, bv op die tye wanneer beide die aandele en tesourie markte is lomp, die eenvoudige taktiese maatreëls opgeneem in die strategie moet oormatige onttrekkings te vermy deur oor te skakel na kontant. In tye wanneer óf die aandelemark of tesourie mark is lomp (of albei is lomp), moet hierdie strategie goeie groei en lae drawdown in aftree-rekeninge te voorsien. Ek is van plan op die plaas semi-maandelikse updates vir hierdie taktiese heining strategie, HTS, op my soek Alpha Instablog. Op die oomblik is die strategie kies SPY (of SSO) en TMF. Die split is 75% SPY en 25% TMF, of 65% SSO en 35% TMF. Openbaarmaking: Die skrywer is 'n lang SSO, TMF, SPY. Die skrywer het hierdie artikel self, en dit gee uitdrukking aan hul eie opinies. Die skrywer is nie die ontvangs van vergoeding daarvoor. Die skrywer het geen besigheid verhouding met 'n maatskappy wie se voorraad word in hierdie artikel genoem. 5/20/14 - Vermy onttrekkings: Hoe bewegende gemiddeldes eintlik werk Hierdie inskrywing is geplaas op 20 Mei 2014 01:30:00 Op die onderwerp van die gebruik van bewegende gemiddeldes te risiko te vermy. een vraag wat ek dikwels kry, is: Wat eintlik oor die afgelope paar dekades sou gebeur het? Elkeen het 'n belang in die voorkoms van 'n 2000 of 2008, maar almal weet ook dat marktydsberekening nie werk nie. Ek stem saam dat marktydsberekening nie werk nie. En, in alle gevalle, bewegende gemiddeldes sal jy nie uit te kry aan die bokant of aan die onderkant. Jy kan egter gebruik dit om 'n waarskuwing van die potensiële probleme te kry. Daar is 'n kompromis tussen die bedrag van die verlies wat jy ly (of kry jy mis) en die aantal ambagte wat jy maak. As ons kyk na die werklike getalle kan help om daardie kompromis kenmerk. Wat doen bewegende gemiddeldes vir ons sê? Vir hierdie analise, gebruik ek maandelikse data vir die S & amp; P 500. Ek gaan terug na die begin van 1995 en kyk na beide 10 maande (+/- 200 dae) en 20 maande (+/- 400 dae) bewegende gemiddeldes, op 'n maandelikse basis, met die volgende resultate. Dit is duidelik dat die 10-maand bewegende gemiddelde laat 'n klomp geld op die tafel; 60 persent van die tyd die model was uit die mark, is dit gemis het op winste. Aan die ander kant, die vier negatiewe prysveranderings dit vermy het groot verliese. Met die 10-maand, al is, jy opgee nogal 'n bietjie van onderstebo aan die negatiewe kant verminder. Vir die 20 maande, die kans is beter twee uit drie keer die model was uit die mark, was daar 'n beduidende drawdown. Dit is die rede waarom ek begin om bekommerd te kry wanneer ons die 10-maand getref bewegende gemiddelde-daar is 'n 40-persent kans van 'n beduidende drawdown-en ek kry baie bekommerd oor die 20 maande, as die kans van 'n ernstige afswaai het nou gestyg tot 67 persent. Twee punte in gedagte te hou Let daarop dat nie een van hierdie aanwysers keer die mark. Albei het verliese van sowat 10 persent gemiddeld van die piek voordat hulle sneller, wat beteken dat jy sal 'n sneller na die piek te kry. Dieselfde geld vir 'n koop sneller; jy sal nie te koop in aan die onderkant. Die waardasie vlak van die mark maak ook 'n beduidende verskil. Wanneer die mark is duur, onttrekkings is geneig om meer ernstig wees, en taktiese strategieë soos bewegende gemiddeldes is geneig om te klop. Wanneer die mark is goedkoop, koop en hou optimaal is. Op die oomblik is, wanneer die mark is duur, die gebruik van 'n bewegende gemiddelde is dalk ook waarde toevoeg. Wat om te doen wanneer 'n bewegende gemiddelde breek Dit is nie te sê moet jy alles te verkoop wanneer die mark daal 'n bietjie. Dink aan die gebruik van bewegende gemiddeldes soos 'n orkaan waarskuwing as jy in Florida woon. Wanneer jy 'n waarskuwing kry, het jy nie jou huis te verkoop en verhuis na Minnesota. In plaas daarvan, jy kos en water, voorraad te koop op flitslig batterye, en miskien aan boord van jou vensters. Net so, wanneer 'n bewegende gemiddelde breek, miskien kan jy hou af op om bykomende geld in aandele, of weer toe 'n paar aandele in 'n laer-wisselvalligheid fondse, of selfs net 'n diep asem, Sit tight, en herinner jouself dat jy in dit vir die langtermyn. Orkaan voorspellings is nie volmaak nie, maar hulle is nuttig, en dieselfde geld vir bewegende gemiddeldes en ander tegniese aanwysers. Op die oomblik is, met die mark duur, die storm waarskuwings nie vlieg nie, maar dit maak sin om 'n ogie uit te hou vir hulle. Hello. Ek het probleme met die sny 'n bewegende gemiddelde. Enige hulp sal waardeer word. Met 'n 12-maande Moving Gem, enige gedagtes oor laat & quot; Maand van Jaar & quot; as die ry beheer en Jaar as die beheer kolom? Maand van die jaar sou wees soos & quot; Jan & quot ;, & quot; Februarie & quot ;, & quot; Maart & quot ;. En 12 maande bewegende avg sal bereken word 12 mos uit die sny van die ry beheer met die beheer kolom. Die onderstaande item werk vir eenvoudige maatreëls soos Telling maar nie vir calcs. Vir calcs kry ek nada. [Tyd]. [Datum]. = Gem (ParallelPeriod ( [Tyd]. [Jr-Ma-Wk-Dt]. [Maand], 11, [tyd]. [Jr-Ma-Wk-Dt]. CurrentMember). [Tyd]. [Jr-Ma-Wk-Dt]. CurrentMember . * [Tyd] [Jr-Ma-Wk-Dt tydsberekeninge 2] [Huidige Tyd]). Hieronder is die tydsdimensie wat deur die BIDS Tyd Intelligensie towenaar wat ek tans gebruik van: CREATE TABLE [dbo]. [Dim_Time] ( [PK_Date] [DATETIME] NIE NULL, [Date_Name] [nvarchar] (50) NULL, [Jaar] [DATETIME] NULL, [Year_Name] [nvarchar] (50) NULL, [Maand] [DATETIME] NULL, [MONTH_NAME] [nvarchar] (50) NULL, [Week] [DATETIME] NULL, [Week_Name] [nvarchar] (50) NULL, [DAY_OF_YEAR] [int] NULL, [Day_Of_Year_Name] [nvarchar] (50) NULL, resultate vir "Bereken 'n voorspelling deur 'n eenvoudige drie maande bewegende gemiddelde" Op grond van ons berekeninge tussen die eenvoudige drie - maande bewegende gemiddelde en die drie tydperk geweeg bewegende gemiddelde. die metode wat die beste voorspelling geproduseer was die geweegde bewegende gemiddelde. Die rede waarom die geweegde bewegende gemiddelde is 'n beter metode is in wese omdat dit nie aanvaar dat. Bestuur (gegradeer) Wat is die verskillende tipes projekte en organisasiestrukture wat in supply chain omgewings? Projek Planning (gegradeer) Bereken die kritieke pad in 'n projek en die duur van die projek. week 6 proses kartering en analise (gegradeer) Verduidelik die verhoudings. Bewegende gemiddelde in T-SQL 'N Algemene berekening tendens analise is die bewegende (of rollende) gemiddelde. 'N bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die byvoorbeeld laaste 10 rye. Die bewegende gemiddelde wys 'n meer gladde kurwe as die werklike waardes, meer so met 'n langer tydperk vir die bewegende gemiddelde, maak dit 'n goeie hulpmiddel vir tendens analise. Hierdie blog post sal wys hoe om te bereken bewegende gemiddelde in T-SQL. Verskillende metodes sal gebruik word, afhangende van die weergawe van SQL Server. Die onderstaande grafiek toon die smoothing effek (rooi lyn) met 'n 200 dae bewegende gemiddelde. Die voorraadkwotasies is die blou lyn. Die langtermyn tendens is duidelik sigbaar. T-SQL Moving Avergage 200 dae Die demonstrasie hieronder vereis dat die TAdb databasis wat geskep kan word met die script hier geleë. In die komende voorbeeld sal ons 'n bewegende gemiddelde te bereken vir die afgelope 20 dae. Afhangende van die weergawe van SQL Server, sal daar 'n ander metode om die berekening te doen. En, soos ons later sal sien, die nuwer weergawes van SQL Server het funksies in staat stel 'n baie meer doeltreffende berekening. SQL Server 2012 en later bewegende gemiddelde Hierdie weergawe maak gebruik van 'n totaal venster funksie. Wat is nuut in SQL 2012 is die moontlikheid om die grootte van die venster beperk deur hoeveel rye voor die venster moet bevat: Rye voorafgaande is 19, want ons het die huidige ry sowel in die berekening in te sluit. Soos jy kan sien, die berekening van bewegende gemiddelde in SQL Server 2012 is redelik eenvoudig. Die onderstaande figuur toon die windows beginsel. Huidige ry gemerk met 'n geel. Die venster is gemerk met 'n blou agtergrond. Die bewegende gemiddelde is eenvoudig die gemiddelde van QuoteClose in die blou lyne: T-SQL Moving gemiddelde venster. Die resultate van die berekeninge in ouer weergawes van SQL Server is dieselfde, so hulle sal nie weer gewys word. SQL Server 2005 - 2008R2 bewegende gemiddelde Hierdie weergawe maak gebruik van 'n gemeenskaplike tafel uitdrukking. Die CTE is self gekla tot die laaste 20 rye vir elke ry te kry: Bewegende gemiddelde voor SQL Server 2005 Die pre 2005 weergawe sal 'n links buitenste gebruik te sluit om dieselfde tafel met die laaste 20 rye te kry. Die buitenste tafel kan gesê word dat die venster wat ons wil 'n gemiddelde bereken op bevat: prestasie Vergelijking As ons die drie verskillende metodes gelyktydig hardloop en gaan die gevolglike uitvoering plan, daar is 'n dramatiese verskil in prestasie tussen die metodes: Vergelijking van drie verskillende metodes te bereken bewegende gemiddelde Soos jy kan sien, die windows funksie verbeterings in SQL 2012 maak 'n groot verskil in prestasie. Ek het data soos hieronder (met 30.000 verskillende items) en terwyl ek nog nie het 12 maande van weeklikse data wil ek 'n bewegende gemiddelde vir die afgelope 12 maande te skep (DATEADD (jjjj, -1, GETDATE ())). Dit sal elke week hardloop om ons gemiddelde inventaris vlak vir die afgelope 12 maande teen elke item te vang. Verder, ek moet hierdie terugwerkend hardloop na die rekords ek tans het (30 weke die moeite werd om vir elke item op die oomblik) te werk. Die terugwerkende is dit nodig om 'n gemiddelde net tot by die datum waarop die rekord is gevang neem, sodat vir die eerste datum waarop die item die gemiddelde sou wees op 'n rekord en vir die tweede datum, twee rekords, ens (Ek dink die huidige update sal moet verskillende T-SQL as die toekoms weeklikse werk). Die data lyk soos volg (die kolom aan die regterkant toon hoe dit moet lyk. Van Excel :)) Datum ItemNo Waarde 12mAve 01/06/2008 00:00 0003E 285,6465 285,6465 08/06/2008 00:00 0003E 377,9624 331,8045 15/06/2008 00:00 0003E 377,9624 347,1904 22/06/2008 00:00 0003E 377,9624 354,8834 29/06/2008 00:00 0003E 283,4718 340,6011 06/07/2008 00:00 0003E 283,4718 331,0796 13/07/2008 00:00 0003E 283,4718 324,2784 20/07/2008 00:00 0003E 188,9812 307,3663 Sleep jou datum veld te kolomme, en die maat waarmee julle wil plot op rye. Kliek regs die maatstaf, en by Table Berekening Kies Moving Berekening, op te som met behulp van eweredigheid, Moving saam Table (Dwars), vorige Waardes 60 (2 maande), Volgende Waardes 0, en siedaar Table Berekenings is kragtig. Leer hoe om dit te gebruik EDIT: Om duidelikheid te beantwoord Goed, so jou probleem is waarskynlik (jy kan meer spesifieke wees op die weg, wys presies wat jy doen, wat jy kry en hoe jy daarna streef om te kry) dat wanneer jy filter die ander maande (eerder as Augustus of Julie) verloor jy die inligting (omdat jy nie inligting van 2 vorige maande kan evalueer). 'N eenvoudige manier om te gaan met dit is om werklik geen data te filtreer, en net om weg te steek die kolomme wat jy wil nie om te wys (kies al maande wat jy nie wil om te wys, regs kliek en versteek). 'N Meer elegante manier om dit te doen (en meer interaktiewe manier) is om 'n tafel berekening gebruik word as filter te skep. Hierdie tegniek maak gebruik van die feit dat tafel berekeninge laaste uitgevoer word. As jy van plan is om net Julie en Augustus te wys, te skep jy 'n stuk grond genoem filter: Die lookup (maksimum (datum), 0) gaan basies terug die datum (beter, die maksimum datum van elke dag, soos jy dae het op die skerm). Filter op True, en slegs Julie (7) en Augustus (8) sal voortgaan om te wees op die skerm, maar dit sal die loop som wys uit 2 maande tot op datum Die belangrikste verskil van doen maand (Datum) direk is dat die gebruik van soek sal dwing Tableau hierdie laaste om te bereken, so jy sal nie filter die data van jou loop som berekening, net uit die visualisering. 'N bietjie hack, maar dit werk Om 'n beter filter kry, kan jy parameters gebruik, so dit is meer interaktief. Die gebruik van die 20 Maand bewegende gemiddelde te keer dat die S & amp; P 500 Woodshedder Tue 7 Februarie 2012 23:44 EST 6 Kommentaar 2634 Skaak het baie keer geskryf oor die 20 maande bewegende gemiddelde, en ek is beteken dit backtest vir hom vir 'n geruime tyd. Hier is die resultate. Koop $ SPX aan die einde van die laaste dag van die maand as die maandelikse naby is bo die 2O maand bewegende gemiddelde. Verkoop $ SPX aan die einde van die laaste dag van die maand as die maandelikse naby is onder die 20 maande bewegende gemiddelde. Die eerste handel gemaak op 1960/06/30. Geen kommissies of glip ingesluit. Saamgestelde jaarlikse opbrengs = 6,08% Blootstelling = 71,52% Risiko-aangepaste opbrengs = 8,50% Gemiddelde wins / verlies = 17,93% 23 Trades Wenners = 65,22% Max System% Onttrekking = -33,21% Koop en hou van $ SPX oor dieselfde tydperk Saamgestelde jaarlikse opbrengs = 6,31% Max System% Onttrekking = -56,77% Equity Curve vir 20 maande bewegende gemiddelde System Alle kaarte kan vergroot word deur te kliek op hulle ... Die gebruik van die 20 maande bewegende gemiddelde (oor die tydperk hierbo) tot tyd die S & amp; P effens swakker as koop en te hou. Daar is egter die maksimum persentasie drawdown byna in die helfte gesny. Dus, kan hierdie metode dien as 'n goeie derm tjek vir die langtermyn-belegger, waarmee hy soortgelyke opbrengste te vang as koop en hou terwyl die verlaging van die waarskynlikheid van 'n verwoestende drawdown. 12 Maand bewegende gemiddelde Stel Ontleding-Plot op 'n grafiek Ek is relatief nuut in Qlikview en met 'n bietjie moeite met 'n stel ontleding dat ek besig is. Wat ek probeer doen is om 'n 12 maande bewegende gemiddelde. Ek het na die forums en het daarin geslaag om dit te skep in 'n tabel met behulp van die volgende stel analise: - Jack - Dit sal goed wees as jy QV dokument kan plaas met 'n paar monster data. Ek is seker een van ons sal jou lei. Die idee is om 'n robuuste data model om data maand aanvaar op maand en kode re-bruikbaarheid te bou. bewegende gemiddeldes Wat is 'n bewegende gemiddelde? Bewegende gemiddeldes net meet die gemiddelde prys of wisselkoers van 'n geldeenheid paar oor 'n spesifieke tyd raam. Byvoorbeeld, as ons die sluitingsdatum pryse van die afgelope 10 dae, voeg hulle saam en verdeel die resultaat met 10, het ons 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde (SMA) geskep. Daar is ook eksponensiële bewegende gemiddeldes (EMO s). Hulle werk dieselfde as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, as hulle plaas 'n groter gewig op die meer onlangse sluiting pryse. Die wiskunde van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde is kompleks, maar gelukkig vir spoorsnyers, mees kartering pakkette bereken outomaties en onmiddellik. Grense . Die mees algemeen gebruikte tydraamwerke vir bewegende gemiddeldes is 10, 20, 50, en 200 periodes op 'n daaglikse skedule. Soos altyd, hoe langer die tyd, hoe meer betroubaar die studie. Maar korter termyn bewegende gemiddeldes sal vinniger reageer op bewegings die mark en sal vroeër handel seine te verskaf. 10, 20, 50 en 200-dag SMAs op nie-Daily Charts Let ook daarop dat as jy jou tyd te verander in die grafiek (sê, die verandering van 'n daaglikse skedule in 'n uurlikse), sal die bewegende gemiddelde moet ook verander. As jy 'n 10-dag wil bewegende gemiddelde lyn op 'n uurlikse grafiek, sou jy 'n 240-uur SMA (dit is 10 dae keer 24 uur) nodig. Hoe om te gebruik Bewegende Gemiddeldes in Trading • Gee toe 'n sterk tendens trek terug na 'n bewegende gemiddelde lyn • Tik op 'n bewegende gemiddelde crossover Meet algehele tendens. Bewegende gemiddeldes vertoon 'n reëlmatige uit lyn van die algemene tendens. Hoe langer die termyn van die bewegende gemiddelde, sal die gladder die lyn wees. Met die oog op die sterkte van 'n tendens te meet in 'n mark, plot die 10, 20, 50 en 200 dae SMA se. In 'n uptrend, moet die korter termyn gemiddeldes wees bo die langer termyn kinders en die huidige prys moet wees bo die 10 dae SMA. vooroordeel se 'n handelaar in hierdie geval behoort te wees om die onderstebo, op soek na geleenthede om te koop wanneer die prys laer eerder beweeg as om 'n kort posisie. Bevestiging van die prys aksie. Soos altyd, moet handelaars kyk na kandelaar patrone en ander aanwysers om te sien wat werklik aan die gang in die mark op die oomblik. bo die grafiek wys op die Bullish oorweldiging patroon wat plaasvind net soos die paar weerkaats die 20 dag EMO. Slaan die 20 dag EMO, in samewerking met die kandelaar patroon, dui op 'n lomp tendens. Handelaars moet betree sodra die Bullish oorweldiging kers is skoongemaak. CROSSOVER. Wanneer 'n korter bewegende gemiddelde kruisies 'n langer een (dws as die 20 dag EMO gekruis onder die 200 dag EMO), kan dit gesien word as 'n aanduiding dat die paar sal beweeg in die rigting van die korter MA (wel, in die bogenoemde voorbeeld dit sou afbeweeg). Gevolglik moet die kort EMO kruisies agter bo die meer EMO (dws die 20 dag EMO gekruis bo die 200 dag EMO), kan dit gesien word as 'n moontlike verandering in die tendens (wel, in die bogenoemde voorbeeld, sou dit te beweeg) . Histories, bewegende gemiddelde CROSSOVER is geneig om 'lag' die huidige mark aksie. Die rede daarvoor is dat die bewegende gemiddeldes gee vir ons 'n "gemiddelde" prys oor 'n gegewe tydperk. Daarom is die bewegende gemiddeldes is geneig om op te tree die mark weerspieël slegs nadat ten minste 'n paar keer het verlede. Soos die kort bewegende gemiddelde kruisies bo en behalwe die meer bewegende gemiddelde, kan dit vertolk word as 'n verandering in die tendens om die onderstebo. Die teenoorgestelde geld ook, na gelang van die kort bewegende gemiddelde kruis af en onder die lang bewegende gemiddelde, kan 'n nuwe verslechtering neiging na vore kom in die nabye toekoms. Bewegende gemiddelde CROSSOVER is geneig om meer betroubare resultate in 'n trending mark wat geneig is om óf nuwe hoogtepunte of nuwe laagtepunte bereik genereer. In 'n reeks gebind markomgewing, kan die bewegende gemiddeldes mekaar baie keer oor te steek, en kan geneig om ons te gee valse handel seine. Dit is belangrik om hierdie rede dat ons eers die mark te identifiseer as óf trending of reeks gebind. Die top grafiek hieronder toon 'n voorbeeld van hoe bewegende gemiddeldes, wanneer bevestig deur die prys aksie, kan handelsgeleenthede sein. In die tweede grafiek sien ons bewegende gemiddeldes van toepassing op die AUD / NZD geldeenheid paar (hoewel voorbeelde vir hierdie maklik gevind word met al die pare). Let op die Drie Buite Up patroon dat die 20-bewegende gemiddelde (swart lyn) terselfdertyd die 50-Dag SMA (Geel) kruise oor die 200-dag SMA (Groen) dring. Dit ommekeer patroon. en die feit dat die prys weerkaats van die 200 bewegende gemiddelde, toon dat die nadeel momentum verloor, en seine wat 'n saamtrek te jaag. Hier sien ons 'n klassieke reeks kandelaar patrone te kombineer met bewegende gemiddelde seine.