Moving Averages sind ein beliebtes Instrument für aktive Trader. Wenn sich die Märkte jedoch konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen Peitschenhieben, was zu einer frustrierenden Reihe kleiner Gewinne und Verluste führt. Analysten haben jahrzehntelang versucht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. Wir sehen uns diese Bemühungen an und stellen fest, dass ihre Suche zu nützlichen Handelsinstrumenten geführt hat. (Hintergrundinformationen zu einfachen gleitenden Durchschnitten finden Sie unter Simple Moving Averages Make Trends Stand Out .)
Vor- und Nachteile von gleitenden Durchschnitten
Die Vor- und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und John Magee in der ersten Ausgabe von " Technical Analysis of Stock Trends" zusammengefasst , als sie sagten: "Und es war 1941, als wir diese Entdeckung erfreut machten (obwohl viele andere gemacht hatten es vorher), dass man durch Mitteln der Daten für eine festgelegte Anzahl von Tagen… eine Art automatisierte Trendlinie ableiten könnte, die die Änderungen des Trends definitiv interpretieren würde… Es schien fast zu gut, um wahr zu sein gut um wahr zu sein."
Da die Nachteile die Vorteile überwogen, gaben Edwards und Magee ihren Traum vom Handel in einem Strandbungalow schnell auf. Aber 60 Jahre, nachdem sie diese Worte geschrieben hatten, versuchten andere immer noch, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte hervorbringt.
Einfache gleitende Durchschnitte
Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, addieren Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren Sie durch die Anzahl der ausgewählten Zeiträume. Um einen gleitenden Durchschnitt von fünf Tagen zu ermitteln, müssten die letzten fünf Schlusskurse summiert und durch fünf dividiert werden.
- Liegt der letzte Schlusskurs über dem gleitenden Durchschnitt, wird davon ausgegangen, dass sich die Aktie in einem Aufwärtstrend befindet. Abwärtstrends werden durch Kurse definiert, die unter dem gleitenden Durchschnitt notieren. (Weitere Informationen finden Sie in unserem Tutorial zu gleitenden Durchschnitten .)
Diese trendbestimmende Eigenschaft ermöglicht es gleitenden Durchschnitten, Handelssignale zu generieren. In der einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn sich die Preise über dem gleitenden Durchschnitt bewegen, und verkaufen, wenn sich die Preise unter dieser Linie bewegen. Ein solcher Ansatz stellt sicher, dass der Trader bei jedem bedeutenden Trade auf der richtigen Seite ist. Während die Daten geglättet werden, bleiben die gleitenden Durchschnitte leider hinter dem Marktgeschehen zurück und der Händler gibt fast immer einen großen Teil seiner Gewinne zurück, selbst bei den größten Gewinngeschäften.
Exponentielle gleitende Durchschnitte
Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu verringern. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz ordnet den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu und bleibt daher näher an der Preisbewegung als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts lautet:
Um die Umstellung zu erleichtern, müssen Sie EMA = (Gewicht × Schließen) + ((1 - Gewicht) × EMAy) wobei: Gewicht = die vom Analysten ausgewählte Glättungskonstante
Ein üblicher Gewichtungswert ist 0, 181, was einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 20 Tagen nahe kommt. Ein anderer Wert ist 0, 10, was ungefähr einem gleitenden 10-Tage-Durchschnitt entspricht.
Obwohl dies die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt ein weiteres Problem mit gleitenden Durchschnitten nicht lösen, das darin besteht, dass ihre Verwendung für den Handel mit Signalen zu einer großen Anzahl von Tradeverlusten führt. Welles Wilder schätzt, dass sich die Märkte in neuen Konzepten für technische Handelssysteme nur in einem Viertel der Fälle entwickeln. Bis zu 75% der Handelsaktivitäten beschränken sich auf enge Bereiche, wenn Kauf- und Verkaufssignale mit gleitendem Durchschnitt wiederholt generiert werden, wenn sich die Preise schnell über und unter den gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte beim Handel verwendet? )
Anpassung der gleitenden Durchschnitte an das Marktgeschehen
Eine Methode, um den Nachteilen der gleitenden Durchschnitte zu begegnen, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter vom aktuellen Preis in volatilen Märkten entfernt ist. Dies würde es den Gewinnern ermöglichen, zu rennen. Wenn ein Trend zu Ende geht und sich die Preise konsolidieren, würde der gleitende Durchschnitt näher an die aktuelle Marktbewegung heranrücken und es dem Händler theoretisch ermöglichen, den größten Teil der während des Trends erzielten Gewinne beizubehalten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie das Bollinger-Band® sein, das den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern® misst. (Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter The Basics Of Bollinger Bands® .)
Perry Kaufman schlug vor, die "Gewichts" -Variable in der EMA-Formel durch eine Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgrad (ER) in seinem Buch " New Trading Systems and Methods" basiert. Dieser Indikator misst die Stärke eines Trends, der in einem Bereich von -1, 0 bis +1, 0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet:
Um die Umstellung zu erleichtern, müssen Sie ER = Summe der absoluten Preisänderungen für jede bartotal Preisänderung für den Zeitraum, in dem:
Stellen Sie sich eine Aktie vor, die jeden Tag eine Reichweite von fünf Punkten hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt 15 Punkte gewonnen hat. Dies würde eine ER von 0, 67 ergeben (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch die gesamte Reichweite von 25 Punkten). Wäre diese Aktie um 15 Punkte gefallen, wäre der ER -0, 67. (Weitere Handelsratschläge von Perry Kaufman finden Sie in Losing To Win , in dem Strategien für den Umgang mit Handelsverlusten beschrieben werden.)
Das Prinzip der Effizienz eines Trends basiert darauf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über einen definierten Zeitraum erhalten. Ein ER von +1.0 zeigt an, dass sich die Aktie in einem perfekten Aufwärtstrend befindet. -1, 0 ist ein perfekter Abwärtstrend. In der Praxis werden die Extreme selten erreicht.
Um diesen Indikator anzuwenden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu ermitteln, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden, recht komplexen Formel berechnen:
Um die Umstellung zu erleichtern, müssen Sie C = 2where: SCF = Exponentialkonstante für den schnellsten zulässigen EMA (normalerweise 2) SCS = Exponentialkonstante für den langsamsten zulässigen EMA (häufig 30)
Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl von Hand schwer zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Weitere Informationen zur EMA finden Sie unter Erkunden des exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts .)
Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in Abbildung 1 dargestellt.
Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größten Abflachungsgrad bei der bereichsabhängigen Aktion auf der rechten Seite dieses Diagramms. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (blaue Linie) der Preisbewegung am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt.
Die drei gleitenden Durchschnitte in der Abbildung sind alle zu verschiedenen Zeiten für Peitschenhiebe anfällig. Dieser Nachteil bei gleitenden Durchschnitten konnte bisher nicht beseitigt werden.
Fazit
Robert Colby testete Hunderte von Tools zur technischen Analyse in der Encyclopedia of Technical Market Indicators . Er kam zu dem Schluss: "Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neue Idee mit beträchtlichem intellektuellem Reiz ist, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode." Dies bedeutet nicht, dass Händler die Idee ignorieren sollten. Der AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Entdecken von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator .)
Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die rentabelsten Handelschancen zu erkennen. Kennzahlen über 0, 30 weisen beispielsweise auf starke Aufwärtstrends hin und stehen für potenzielle Käufe. Da sich die Volatilität in Zyklen bewegt, könnten alternativ die Aktien mit der niedrigsten Effizienzquote als Breakout-Möglichkeiten angesehen werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Grundlagen gewichteter gleitender Durchschnitte .
