200 Tage Moving Average Gold

Ich höre immer über die 50-Tage-, 100-Tage - und 200-Tage-Umschlagsdurchschnitte Was bedeuten sie, wie unterscheiden sie sich voneinander und was bewirkt, dass sie als Unterstützung oder Widerstand dienen. Eine Umfrage des United States Bureau Der Arbeitsstatistik, um die Stellenangebote zu erleichtern Es sammelt Daten von den Arbeitgebern. Die Höchstbeträge der Gelder, die die Vereinigten Staaten leihen können Die Schuldenobergrenze wurde im Rahmen des Zweiten Freiheitsanleihegesetzes geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut die Gelder behält, Reserve an ein anderes Depotinstitut.1 Eine statistische Maßnahme für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress, der 1933 als Bankgesetz verabschiedet wurde und die Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, der privaten Haushalte und der gemeinnützigen Sektor Das US-Büro der Arbeit. Technische Analyse Moving Averages. Most Chartmuster zeigen eine Menge von Variation in der Preisbewegung Dies kann es schwierig für Händler, eine Idee zu bekommen Von einer Sicherheit s Gesamt-Trend Eine einfache Methode Händler verwenden, um dies zu bekämpfen ist, um bewegliche Durchschnitte anzuwenden Ein gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen festgelegten Zeitaufwand Durch die Plotten einer Sicherheit s durchschnittlichen Preis, wird die Preisbewegung geglättet Einmal Die täglichen Schwankungen werden entfernt, Händler sind besser in der Lage, den wahren Trend zu identifizieren und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass es zu ihren Gunsten arbeiten wird, um mehr zu lernen, lesen Sie die Moving Averages Tutorial. Typen von Moving Averages Es gibt eine Reihe von verschiedenen Arten von sich bewegenden Mittelwerten, die in der Art variieren, wie sie berechnet werden, aber wie jeder Durchschnitt interpretiert wird, bleibt derselbe Die Berechnungen unterscheiden sich nur in Bezug auf die Gewichtung, die sie auf die Preisdaten legen und von der gleichen Gewichtung jedes Preispunktes auf mehr Gewicht verlagern Auf die jüngsten Daten gesetzt Die drei häufigsten Arten von gleitenden Durchschnitten sind einfach linear und exponentiell. Simple Moving Average SMA Dies ist die häufigste Methode verwendet, um die gleitenden Durchschnitt der Preise zu berechnen Es dauert einfach die Summe aller Vergangenheit Schlusskurse über Die Zeitspanne und teilt das Ergebnis durch die Anzahl der Preise, die bei der Berechnung verwendet werden. Beispielsweise werden in einem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt die letzten 10 Schlusskurse addiert und dann durch 10 geteilt. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, ist ein Händler Ist in der Lage, den Durchschnitt weniger auf die Veränderung der Preise durch die Erhöhung der Anzahl der Perioden in der Berechnung verwendet erhöhen. Die Erhöhung der Anzahl der Zeiträume in der Berechnung ist eine der besten Möglichkeiten, um die Stärke der langfristigen Trend und die Wahrscheinlichkeit, dass zu messen Wird es umgekehrt. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit dieser Art von Durchschnitt begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe die gleiche Auswirkung auf das Ergebnis hat, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Die Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten wichtiger sind Und daher sollte es auch eine höhere Gewichtung haben Diese Art von Kritik war einer der Hauptfaktoren, die zur Erfindung von anderen Formen der sich bewegenden Mittelwerte. Linear gewichteten Durchschnitt Diese gleitenden Durchschnitt Indikator ist die am wenigsten verbreitet aus den drei und ist Verwendet, um das Problem der gleichen Gewichtung zu adressieren Der linear gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Summe aller Schlusskurse über einen bestimmten Zeitraum annimmt und sie durch die Position des Datenpunktes multipliziert und dann durch die Summe der Anzahl von Perioden Zum Beispiel in einem Fünf-Tage-linear gewichteten Durchschnitt wird der heutige Schlusskurs mit fünf, gestern s um vier und so weiter multipliziert, bis der erste Tag im Periodenbereich erreicht ist. Diese Zahlen werden dann addiert und durch die Summe geteilt Der Multiplikatoren. Exponential Moving Average EMA Diese gleitende Durchschnittsberechnung verwendet einen Glättungsfaktor, um ein höheres Gewicht auf die jüngsten Datenpunkte zu legen und gilt als viel effizienter als der linear gewichtete Durchschnitt. Ein Verständnis der Berechnung ist für die meisten Händler nicht generell erforderlich Denn die meisten Charting-Pakete machen die Berechnung für Sie Das Wichtigste an den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu erinnern ist, dass es mehr auf neue Informationen in Bezug auf die einfache gleitenden Durchschnitt reagiert Diese Reaktionsfähigkeit ist einer der Schlüsselfaktoren, warum dies der gleitende Durchschnitt ist Der Wahl unter vielen technischen Händlern Wie Sie in Abbildung 2 sehen können, steigt eine 15-Punkte-EMA und fällt schneller als eine 15-Periode SMA Dieser leichte Unterschied scheint nicht viel, aber es ist ein wichtiger Faktor, um sich dessen bewusst zu sein Kann sich auf returns. Major Verwendungen von Moving Averages Verschieben von Durchschnitten werden verwendet, um aktuelle Trends und Trend Umkehrungen sowie die Einrichtung von Support-und Widerstand Ebenen zu identifizieren. Moving Mittelwerte können verwendet werden, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit bewegt sich in einem Aufwärtstrend oder ein Abwärtstrend Je nach der Richtung des gleitenden Durchschnitts Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, wenn ein gleitender Durchschnitt aufwärts geht und der Preis darüber liegt, ist die Sicherheit in einem Aufwärtstrend Umgekehrt kann ein abwärts geneigter gleitender Durchschnitt mit dem Preis unten verwendet werden Um einen Abwärtstrend zu signalisieren. Eine andere Methode zur Bestimmung des Impulses besteht darin, die Reihenfolge eines Paares von sich bewegenden Mittelwerten zu betrachten Wenn ein kurzfristiger Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, ist der Trend auf der anderen Seite ein Langzeitdurchschnitt Über einem kürzeren Mittelwert signalisiert eine Abwärtsbewegung im Trend. Moving durchschnittliche Trendumkehrungen werden in zwei Hauptwege gebildet, wenn der Preis durch einen gleitenden Durchschnitt bewegt und wenn er sich durch gleitende durchschnittliche Übergänge bewegt. Das erste gemeinsame Signal ist, wenn der Preis durchzieht Ein wichtiger gleitender Durchschnitt Zum Beispiel, wenn der Preis einer Sicherheit, die in einem Aufwärtstrend war, unter einen 50-Perioden-gleitenden Durchschnitt fällt, wie in Abbildung 4, ist es ein Zeichen dafür, dass der Aufwärtstrend umgekehrt werden kann. Das andere Signal einer Trendumkehr Ist, wenn ein gleitender Durchschnitt kreuzt durch ein anderes Zum Beispiel, wie Sie in Abbildung 5 sehen können, wenn der 15-tägige gleitende Durchschnitt über den 50-Tage-gleitenden Durchschnitt kreuzt, ist es ein positives Zeichen, dass der Preis beginnt zu erhöhen. Wenn die Perioden, die bei der Berechnung verwendet werden, sind relativ kurz, z. B. 15 und 35, dies könnte eine kurzfristige Trendumkehr signalisieren. Wenn andererseits zwei Durchschnitte mit relativ langen Zeitrahmen über 50 und 200 übergehen, wird dies beispielsweise verwendet Deuten auf eine langfristige Verschiebung in Trend. Ein weiterer wichtiger Weg gleitende Durchschnitte verwendet werden, ist zu identifizieren Unterstützung und Widerstand Ebenen Es ist nicht ungewöhnlich, um eine Aktie, die fallen zu stoppen seinen Rückgang und umgekehrte Richtung zu sehen, sobald es die Unterstützung eines großen bewegt Durchschnittlich Ein Umzug durch einen großen gleitenden Durchschnitt wird oft als Signal von technischen Händlern verwendet, dass der Trend umgekehrt ist. Zum Beispiel, wenn der Preis durch den 200-Tage-gleitenden Durchschnitt in einer Abwärtsrichtung bricht, ist es ein Signal, dass der Aufwärtstrend umgekehrt ist. Moving Durchschnitte sind ein leistungsfähiges Werkzeug für die Analyse der Trend in einer Sicherheit Sie bieten nützliche Unterstützung und Widerstand Punkte und sind sehr einfach zu bedienen Die häufigsten Zeitrahmen, die bei der Erstellung von gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind die 200-Tage, 100-Tage, 50 - Tag, 20-tägig und 10-Tage Der 200-Tage-Durchschnitt ist ein gutes Maß für ein Handelsjahr, ein 100-tägiger Durchschnitt von einem halben Jahr, ein 50-Tage-Durchschnitt von einem Vierteljahr, Ein 20-tägiger Durchschnitt von einem Monat und 10-Tage-Durchschnitt von zwei Wochen. Moving Durchschnitte helfen technischen Händlern glätten einige der Lärm, die in Tag-zu-Tag Preisbewegungen gefunden wird, was Händler einen klareren Blick auf die Preisentwicklung So Weit haben wir uns auf die Preisbewegung konzentriert, durch Diagramme und Durchschnitte Im nächsten Abschnitt werden wir auf einige andere Techniken hinweisen, um die Preisbewegung und die Muster zu bestätigen. Die 200 Tage gleitende durchschnittliche Arbeit. Dies ist eine dieser technischen Fragen, die das tut Nicht eine schnelle, einfache Antwort Die beste Antwort ist nein, nicht wirklich, und fast sicher nicht in der Art, wie die meisten Leute denken, aber es gibt einige Nuancen zu berücksichtigen, ich habe umfangreiche quantitative Arbeit an gleitenden Durchschnitten und die Antworten, die ich gefunden habe Fordere viele unserer Ideen und viele der Art und Weise, wie Techniker gleitende Durchschnitte verwenden Basierend auf meiner Arbeit. Es gibt keine speziellen gleitenden Durchschnitte I e der 200 Tag ist nicht besonders im Vergleich zu den 193, 204 oder einem anderen Durchschnitt. Prüfung Kreuzung oder Berührung einer Bewegung Durchschnitt hat keine Bedeutung für die zukünftige Marktrichtung. Die Steigung eines gleitenden Durchschnitt ist kein aussagekräftiger Indikator für Trend. Kreuzungen der sich bewegenden Mittelwerte sind nicht sinnvolle Hinweise auf Trends. Indicators aus bewegenden Mitteln sind nicht zuverlässige Indikatoren der Trend. In kurz, Die meisten der Dinge, die traditionelle technische Analyse lehrt über bewegte Durchschnitte nicht aufstehen, um quantitative Prüfung. Ich kann t möglicherweise teilen alle die Arbeit, die ich in einem Blog-Post getan habe ich denke, es ist eine schlechte Form, wenn jemand versucht, ein quantitatives Argument zu machen Indem ich sagen, vertrauen Sie mir, in der Tat, ich habe gerade ein Blog, wo Blogger, der das Gleiche getan hat Er sagte, ich habe auf die 200 Tage gleitenden Durchschnitt und der Markt besser darüber und schlimmer unter ihm Es funktioniert Vertrauen Sie mir, aber ich möchte Um uns in Richtung Schlussfolgerungen zu bewegen, anstatt uns in Details zu verschieben Heute können wir die Details später noch einmal besprechen, wenn es Interesse gibt. Der 200-Tag brach gerade jetzt was. Wenn ich dieses Blog schreibe, haben die wichtigsten Marktdurchschnitte gerade den 200-tägigen gleitenden Durchschnitt überschritten Spricht und schreibt über die historische Strecke von schließt über diesem Durchschnitt, und hat beobachtet für die bedeutsame erste Nähe unten Da so viel Aufmerksamkeit wurde hier konzentriert, ist es nur vernünftig zu fragen, was passiert, nachdem ein großer Aktienindex überquert die 200 Tage Gleitender Durchschnitt Die nachstehende Tabelle zeigt die Leistungsfähigkeit des SP 500-Cash-Index, der von dem Markt qualifiziert ist, der über oder unter dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. SP 500, 200 Tage SMA-Statistiken. Diese Tabelle zeigt, dass die SP-Durchschnittsrendite 8 2 annualisiert wurde 1 Über dem 200-tägigen Jahreszeitpunkt liegt die durchschnittliche Rendite auf 11 0, aber wenn der Markt unter dem 200-Tage liegt, ist die Rendite nur 2 1 Dies scheint eine interessante Outperformance von 2 8 zu sein und eine Underperformance von -6 1 bis zu uns Betrachten Sie den Grad des Lärms in den Daten 2 Das Problem ist, dass die Größe der Wirkung ist ziemlich schwach die Wirkung, die wir hier sehen, ist wahrscheinlich wahrscheinlich wegen des Glücks der Auslosung Sie konnte dagegen, dass dies keine Rolle, nachdem alle Daten tut Zeigen diese Outperformance, ob es statistisch signifikant oder nicht ist, aber wenn es 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 Rekord 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 es scheint, scheint, in neueren Daten zu verblassen, wie das letzte Jahrzehnt im Grunde zeigt Kein Unterschied über und unter dem 200 Tag für beide Indizes Betrachten wir auch, dass wir erwarten sollten, um sehr ähnliche Zahlen zu sehen, da diese Indizes eng miteinander korreliert sind. Es gibt auch viele schlechte Statistiken, die herumlaufen, ich habe eine Anzahl von Menschen gesehen, die herumlaufen Zahlen wie die SP 500 macht 23 5 über dem gleitenden Durchschnitt, und -19 5 unten, so überqueren die gleitenden Durchschnitt bedeutet, dass der Markt schwach sein wird Kannst du erraten, wo Zahlen wie diese von dir kommen, bekam es, dieser Fehler zählt den Übergangstag, der Wird fast immer oben für oben und unten für unten in der falschen Kategorie ist genug, um massiv skew die Stats Seien Sie vorsichtig. Leider ist dies nicht eine kristallklare statistische Antwort, um es wirklich zu verstehen, müssen wir in der Lage sein, über Bedeutung, Stationarität nachzudenken , Und ein paar andere Konzepte Jemand entschlossen, an den 200 Tag zu glauben, könnte die Ergebnisse in der Tabelle oben betrachten, ignorieren die Signifikanztests und sagen, dass es eine Wirkung gibt, auch wenn es eine kleine ist. Zumindest brauchen wir Um zu erkennen, dass es in den letzten zwei Jahrzehnten ziemlich viel Wirkung gibt, also vielleicht etwas zwischen dem Ersten Weltkrieg und heute geändert wurde, aber es ist schwierig, die Aufmerksamkeit auf den 200-tägigen gleitenden Durchschnitt zu legen, wenn wir viel bessere Werkzeuge haben, die funktionieren Viel besser. Fading-Effekt über die Zeit. Hier ist eine weitere Illustration, die das Fading der Wirkung in den letzten Jahrzehnten zeigt Dies ist aus dem unveröffentlichten Teil meines Buches, die etwa 30 Seiten auf bewegte Durchschnitte mit über 25 Tabellen und Zahlen, die ich repliziert eine von Die Tests in der Brock, Lakonishok und LeBaron s Landmark Papier auf technischen Handel, die im Grunde Preis überqueren eine 50-Periode SMA, und hier sind die Ergebnisse, die etwa in der Zeit, die sie in ihrem Papier untersucht entsprechen. Pretty nice System, Basierend auf dieser Eigenkapitalkurve Auch über die dortigen historischen Perioden nachdenken Dieses System arbeitete durch die Große Depression, den Zweiten Weltkrieg, mehrere Rezessionen, die Verlagerung von Makroeinflüssen und die Eigenkapitalkurve, die gerade geklettert wurde. Allerdings schauen Sie, was passiert ist, wenn Sie das gehandelt haben Gleiches System von dann an. Nicht wirklich, was wir suchen, Es könnte eine beliebige Anzahl von Erklärungen für diesen starken Unterschied geben, aber es warnt uns, nicht zu viel Aufmerksamkeit zu setzen, wenn irgendjemand auf gleitenden durchschnittlichen Kreuzen. Einige endgültige Gedanken. Dieser Post hat nur Untersuchte zwei gleitende Durchschnitte auf zwei Aktienindizes Obwohl die Ergebnisse nicht kristallklar sind, ist es zumindest offensichtlich, dass es keine starke Wirkung von der Preisüberquerung der 200 Tage gleitenden Durchschnitt I ll Follow-up bald mit einem Beitrag, der auf andere Vermögenswerte und andere sieht Mittelwerte Es scheint überhaupt keine Wirkung zu sein, und ich denke, es gibt eine Dissonanz hier, die eine Aufforderung verlangt, wie ein Händler sich der quantitativen Tendenzen bewusst sein kann, die Statistiken zu verstehen und immer noch auf den Preis zu gehen, der einen gleitenden Durchschnitt überschreitet Erzähle dir meine persönliche Lösung, aber du musst deine eigenen finden, die ich niemals auf die 50-, 100- oder 200-Periodenbewegungen achte, und ich höre ziemlich viel auf, sobald ich jemanden besuche, der eine Berührung bespricht , Kreuzung oder Hang eines dieser Mittelwerte meine statistische Arbeit hat stark vorgeschlagen, dass diese Werkzeuge keine Macht haben, und wir haben bessere Werkzeuge Nur weil Sie hören, dass jeder über etwas spricht, das bedeutet nicht, dass es nützlich ist, und es bedeutet nicht Es funktioniert Machen Sie Ihre eigenen Entscheidungen, aber machen sie mit einem Bewusstsein für die statistischen Tendenzen bei der Arbeit auf dem Markt. Management, dass die tägliche Rückkehr würde auf diese Zahl zu verbinden, wenn annualisiert Es ist ein wenig einfacher, diese Zahlen intuitiv zu verstehen, als zu betrachten So etwas wie 30 bps. Ich muss wirklich schreiben einen Beitrag auf Signifikanztests Bitte entschuldigen Sie meine Verallgemeinerungen, bis ich so. Most Leute denken überqueren die 200 Tag MA ist wichtig für kurzfristige Renditen Ich ea paar Wochen So bis Sie für kurz - Langfristige Effekte, würde ich nicht entlassen MAs als bedeutungslos für Trader. Ja, die meisten meiner Tests tatsächlich konzentriert sich auf kurzfristige Renditen Stellen Sie sicher, dass Sie verstehen, dass die Renditen hier sind annualisiert nicht auf ein 12-Monats-Fenster von einer Kreuzung, aber annualisiert täglich Kehrt zurück Dieser Test wird auch abholen kurzfristige Effekte vorstellen, zum Beispiel, die MA-Kreuzung hatte eine starke Wirkung, aber es dauerte nur eines Tages Wenn Sie darüber nachdenken, werden Sie sehen, dass das unbedingt in der einfachen Kategorisierung von oben unter mir auftauchen würde Habe getan für die Rückkehr Wenn Sie Zweifel haben, schauen Sie sich die verschiedenen Ich zeige zwischen dem richtigen Test und der Fehler, in dem Sie den Übergangstag in der falschen Kategorie. So, um Ihre Frage zu beantworten ja ich habe diese Arbeit gemacht, aber der Test als Gegeben wird auch erfassen, was Sie suchen suchen. Sie testen Leistung aller Tage unter 200 DMA vs alle Tage über 200 DMA Wie wird das zu zeigen, was ich rede, was ist die kurzfristige zB 1-Wochen-Rückkehr sofort nach Das Ereignis MA Kreuz tritt ja, natürlich sind diese Tage in deinem Dataset, aber sie stellen einen winzigen Bruch daraus dar. Angesichts nur der Daten, die du verstellst, könnte es leicht einen kurzfristigen Effekt geben, der zum Beispiel gegensätzlich ausgeglichen werden könnte Leistung für Tage sehr weit von der 200 DMA. So nein, Ihre Zahlen zeigen nichts, egal ob es eine kurzfristige Wirkung nach einem 200 Tage MA Kreuz Wenn Sie don t wollen, um diesen Test laufen oder don t wollen Um die Ergebnisse zu veröffentlichen, das ist gut Aber don t zeigen extrem allgemeine Zahlen und nehmen Sie an, dass Sie auch zeigen, dass ein sehr spezifischer Effekt nicht existiert. Als ich sagte Ja, die meisten meiner Tests konzentrieren sich tatsächlich auf kurzfristige Rückkehr. Dies ist ein Test Ich gehe viele verschiedene Weisen und explizit sahen 1-20 Tage Rückkehr über eine breite Palette von Vermögenswerten Die meisten meiner Arbeit konzentriert sich darauf, so ist es nicht, dass ich don t wollen, um die Prüfung laufen, die ich habe, Und wie ich schon sagte, kann ich nicht jede mögliche Permutation von Testergebnissen in einem Blog post. However, was ich auch wahr ist, wenn es einen starken kurzfristigen Effekt gibt es die Statistik genug, dass es auch zeigt in der Prüfung als Ich habe es ursprünglich vorgestellt Schauen Sie sich die Wirkung von nur mit einzelnen Tag in Fehler lesen in der Nähe des Endes der ursprünglichen Post Ich denke, wenn Sie sahen viele Ergebnisse wie diese und gesehen die Auswirkungen eines einzigen starken Tag würden Sie verstehen, was ich sagen. Bottom line Ich habe den Test gemacht und da gibt es auch nichts da Diese sind nicht sehr allgemeine Zahlen. Wenn Sie ein Problem damit haben, sind die Daten kostenlos verfügbar und Sie können die Zahlen selbst ziemlich leicht knacken. So haben Sie vermutlich getan Die relevante Prüfung, um Ihre These zu beweisen, aber es ist zu viel Mühe, um die Ergebnisse zu zeigen Great science. Well, es ist ein Blog und nicht ein Peer-Review-Research-Papier Auch gibt es genug Informationen in diesen Posts, die ich frei als Geschenk zur Verfügung stelle Zu der Handelsgemeinschaft, um die Konzepte zu verstehen und deine eigene Arbeit zu machen, wenn du so geneigt bist Was mehr du suchst. Ich schlage vor, dass du die verschiedenen wie das betrachte. Der Trend ist unsere Freund-Risiko-Parität, Momentum und Trendfolgen In Global Asset Allocation Clare et al 2014.A Quantitative Ansatz für Taktische Asset Allocation Faber, 2013.Relative Strength Strategien Faber, 2010. Danke, ich bin vertraut mit all diesen haben nicht die 2014 gelesen und schrieb dies wird volles Bewusstsein für sie Danke Du hast Schwierigkeiten, einige Ihrer Schlussfolgerungen mit den dargestellten Datenkarten zu versöhnen. Die Tabelle zeigt, was mir scheint, ein beeindruckender Unterschied zwischen über 200MA und unter 200MA und Buy and Hold Fall zu sein, besonders wenn die Mittelungsmethode war CAGR oder geometrisch Durchschnitt über eine Spanne von 53 Jahren Sie charakterisieren den Unterschied in der Leistung als Das Problem ist, dass die Größe der Wirkung ist ziemlich schwach Wie groß wäre dieser Unterschied sein, um als stark zu sein. Bitte erläutern, was die p-Zahlen bedeuten Da die Börsenrenditen nicht zu einer Normalverteilung passen, gehe ich davon aus, dass sie keine statistische Maßnahme darstellen, die nur auf eine Normalverteilung anwendbar ist, freue ich mich auf Ihre bevorstehende Post bei statistischer Signifikanzprüfung und nehme an, dass es irgendeine Form von Bootstrap gibt. Danke , Wie ich schon sagte, wenn Sie entschlossen sind, an die MA zu glauben, werden Sie Der klarste Unterschied ist Volatilität über einem Durchschnitt, aber eine Sache, die klar ist, dass der 200 Tag ist nicht anders als jeder andere vernünftig langfristige Durchschnitt Zumindest ist es dumm, sich auf die Überschreitung einer willkürlichen 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 vernünftig robust gegenüber Verletzungen der Annahme der Normalität ist, Vor allem bei großen Stichprobengrößen Das ist am einfachsten in Excel zu tun, aber ich benutze KS für andere Anwendungen und habe auch einige Bootstrap verwendet, aber das Problem ist, dass die Form der Verteilung ist wirklich unbekannt. Sie ​​sagen, es ist schwierig, die Aufmerksamkeit zu rechtfertigen Auf dem 200-tägigen gleitenden Durchschnitt, wenn wir viel bessere Werkzeuge haben, die viel besser arbeiten, bin ich einverstanden, aber könntest du nur kurz klären, was diese besseren Werkzeuge sind nur zu bestätigen, ich bin auf der gleichen Seite Danke. Well, so ziemlich alles andere ich konzentriere mich Auf mir habe ich diese Frage ein paar verschiedene Weisen gefragt, also werde ich an einem arbeiten, was ich denke, arbeitet Post irgendwann in der nahen Zukunft Gute Frage Dank. Ich bin Anfängerhändler und ich versuche immer noch, mich um technische Analyse zu beugen und wie es ist S nicht alle ein bisschen zufällig, klar, wenn die Menschen können konsistentes Geld mit einer klaren Strategie machen es ist nicht so zufällig mehr, was sind Sie Lieblings-Tools zu überprüfen, bevor Sie in einen Handel gehen, verwenden Sie ein festes System oder Routine. Ive lese alles über Muster und diesen Jazz, aber ich bin nicht zu groß ein Fan von ihm, weil es so offen für Interpretation ist, die es auf einen bewegten Markt anwendet, ist ein Schmerz, der ein historisches Diagramm betrachtet, das es Erdnüsse ist. Ich habe eher getan Okay, einen Gewinn zu machen, anstatt Geld zu verlieren, indem ich es nur weding, den Kauf von niedrigen Verkaufen hoch wie meine Strategie, aber ich möchte einen Griff bekommen. Irgendwelche Ratschläge sind willkommen, ich versuche, von mir zu gehen Ich habe eine leichte Ahnung, was Ich tue, um zu gehen yeah Ich weiß, was s up. Kind Regards, Thomas. ps wie Ihr Blog, nice liest. Well, ich glaube, Sie sind richtig, es ist ein bisschen zufällig oder mehr als ein bisschen. Ich muss eine Post beantworten Die meisten deiner Fragen, aber es wird wohl eine Woche oder so sein. Gute Fragen Bitte erinnern Sie mich, wenn ich nicht schreibe, dass Post in 2 Wochen.200 Tag gleitenden Durchschnitt oder eine langfristige MA arbeitet, wenn es ein Teil der Handelsstrategie ist Mein Fall, ich gehe lange oder kurz mit Futures-Kontrakten, wenn Crossover auftritt Ergebnisse sind unberechenbar nur, wenn ich einen Index oder zwei handeln Aber wenn Sie mit einer großen Anzahl von Aktien, über verschiedene Sektoren, mit verschiedenen Grundlagen handeln, erhalten Sie eine überraschend konsistente, Niedrige Volatilitätsrenditen. Wenn eine Reihe von Aktien bieten 15 Renditen Jahr über einen Zeitraum von 10 Jahren, eine 200-Tage-SMA-Crossover-Strategie zu bieten ähnliche Renditen, aber mit geringerer Volatilität, weil Sie die Möglichkeit haben, kurz zu gehen. Es ist nur, wenn Sie erwarten Massive Outperformance oder magische Renditen, werden Sie enttäuscht sein. Well, ich d argumentieren, dass die Linie des Denkens verpasst den Punkt, den ich mache Nur weil ein Faktor ist Teil einer rentablen Strategie bedeutet nicht, dass der Faktor selbst nützlich ist. Für das, was es wert ist 15 Rückkehr Jahr ist eine sehr hohe Zahl für ein Bündel von Aktien scheint seltsam Und meine Erfahrung mit Strategien wie Sie sind vorschlagen, widersprechen Ihr, aber wenn Sie wieder 15 ein Jahr mit geringen Volatilität mit gleitenden Durchschnitten dann weiterhin tun, was Sie tun. Let Ich kläre 15 ist nicht das, was eine bestimmte Strategie in Renditen gibt Ich habe es nur verwendet, um zu veranschaulichen, dass die Rückkehr vom Gehen lange kann mit einer langen kurzen Strategie auch repliziert werden, mit geringerer Volatilität Ich handelte indischen Aktien, und hier ist 15 als konservativ Rückkehr Schätzung. Und ja, ich verstehe, dass nur lange oder kurz mechanisch mit einer Crossover-Strategie wird dazu führen, dass Whipsaws töten Rückkehr offensichtlich, muss man mehr tun, weshalb ich erwähnt, dass ein langfristiger gleitender Durchschnitt ist nur ein wichtiger Teil von Das Handelssystem nicht das komplette Handelssystem in sich selbst. Ich wähle 200 Tage SMA, weil ich denke, seine weit verbreitete Verwendung fungiert als eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Ich interessiere mich für die Auswertung einer gleitenden durchschnittlichen Strategie mit weniger Transaktionen, die die 200-Tage isn t Bekannt für Wäre die p-Werte für eine langfristigere Handelsstrategie ähnlich wie die 10-Monats-SMA, die von Mebane Faber bevorzugt wurde. Grundsätzlich das gleiche wie ein 200-Tage-Gleitender Durchschnitt, aber nur einmal pro Monat ausgewertet, am letzten Tag Des Monats. Wenn ich die Prüfung getan habe, sah ich sehr lange und kurzfristige Mittelwerte so viele verschiedene Variationen und auch auf verschiedene Zeitrahmen, die ich erwarten würde, hier zu erraten, dass wöchentliche Monatsdaten noch weniger überzeugend sind, weil diese Renditen näher an zufälliger Wanderung sind Wahrscheinlich Macht Sinn, im Wesentlichen zu indizieren und nennen es einen Tag an diesem Punkt. Aber Sie könnten sicherlich eine Regel haben, um nur zu bewerten, die 200 Tage am Ende des Monats Ich glaube nicht, ich sah Regeln wie das Ich würde nicht erwarten, etwas zu finden , Aber das ist die Schönheit der Forschung, die Sie nie wissen. Es gibt Beweise für Impuls Trend in den Märkten für Perioden so lange wie ein Jahr Warum würden Sie sagen, dass monatlich gleitende Durchschnitte konnte nicht erfassen einige davon als bessere risikoadjustierte Renditen. Faber Hat getestet X-Monats-Umzugsdurchschnitte über 100 Jahre US-Börsen-Daten und verschiedene Asset-Klassen, und ich denke, auch Sektoren und verschiedenen Ländern Er in der Regel zeigt es die Verringerung der Volatilität um etwa 30, während nicht rückläufige Renditen, die viel über lange Zeiträume Und die einfache Strategie, die während Ihres Sample-Zeitraums über 1987-2010 hervorragend durchgeführt wurde, aber Faber zeigt niemals, ob es statistisch signifikant ist. Die meisten Investitionsschriftsteller don t berühren die Idee der statistischen Signifikanz. Aber das Papier, das Sie über Brock, Lakonishok und LeBaron, 1992 zeigen, zeigt das Gleitende Durchschnitte haben gute p-Werte Es scheint zu zeigen, dass sie statistisch zumindest historisch arbeiten.