Double Exponential Moving Average Formula Excel

Double Exponential Moving Averages Explained Traders haben sich auf gleitende Durchschnitte zu helfen, festzustellen, hohe Wahrscheinlichkeit Handel Einstiegspunkte und profitablen Exits seit vielen Jahren. Ein bekanntes Problem mit sich bewegenden Durchschnitten ist jedoch die schwere Verzögerung, die in den meisten Arten von gleitenden Durchschnitten vorhanden ist. Der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA) liefert eine Lösung durch Berechnen einer schnelleren Mittelungsmethode. Geschichte des doppelten Exponential Moving Average In der technischen Analyse. Bezieht sich der Begriff gleitender Durchschnitt auf einen Durchschnittspreis für ein bestimmtes Handelsinstrument über einen bestimmten Zeitraum. Zum Beispiel berechnet ein 10-Tage-Gleitender Durchschnitt den durchschnittlichen Preis eines bestimmten Instruments in den letzten 10 zehn Tagen einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt berechnet den durchschnittlichen Preis der letzten 200 Tage. Jeden Tag schreitet die Rückblickperiode auf Basisberechnungen der letzten X-Anzahl von Tagen vor. Ein gleitender Durchschnitt erscheint als glatte, geschwungene Linie, die eine visuelle Darstellung des längerfristigen Trends eines Instruments liefert. Schnellere gleitende Durchschnitte, mit kürzeren Rückblickperioden, sind choppierere langsamere gleitende Durchschnitte, mit längeren Rückblickperioden, sind glatter. Da ein gleitender Durchschnitt ein rückwärts gerichteter Indikator ist, ist er rückläufig. Der in Abbildung 1 gezeigte doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA) wurde von Patrick Mulloy entwickelt, um die Verzögerungszeit zu reduzieren, die bei herkömmlichen Bewegungsdurchschnitten festgestellt wurde. Es wurde erstmals im Februar 1994, Technical Analysis of Stocks amp Commodities Magazin in Mulloys Artikel Smoothing Daten mit schneller Moving Averages eingeführt. Abbildung 1: Dieses 1-minütige Diagramm des e-mini Russell 2000-Futures-Kontrakts zeigt zwei unterschiedliche doppelte exponentielle gleitende Mittelwerte, wobei eine 55-Periode in blau erscheint, Eine 21-Periode in rosa. Berechnung eines DEMA Wie Mulloy in seinem ursprünglichen Artikel erklärt, ist die DEMA nicht nur eine doppelte EMA mit der doppelten Verzögerungszeit einer einzelnen EMA, sondern ist eine zusammengesetzte Implementierung von Einzel - und Doppel-EMAs, die eine andere EMA mit weniger Verzögerung erzeugen als das Original zwei. Mit anderen Worten, die DEMA ist nicht einfach zwei EMAs kombiniert oder ein gleitender Durchschnitt eines gleitenden Durchschnitts, sondern ist eine Berechnung sowohl einzelner als auch doppelter EMAs. Fast alle Trading-Analyse-Plattformen haben die DEMA als Indikator, der zu den Diagrammen hinzugefügt werden kann. Daher können Händler die DEMA nutzen, ohne die Mathematik hinter den Berechnungen zu kennen und ohne irgendeinen Code schreiben oder eingeben zu müssen. Vergleich der DEMA mit traditionellen Bewegungsdurchschnitten Die gleitenden Durchschnitte sind eine der populärsten Methoden der technischen Analyse. Viele Händler verwenden sie, um Trendumkehrungen zu erkennen. Vor allem in einem gleitenden Durchschnitt Crossover, wo zwei gleitende Durchschnitte von verschiedenen Längen auf ein Diagramm gelegt werden. Punkte, wo die gleitenden Durchschnitte kreuzen, können Kauf - oder Verkaufsgelegenheiten bedeuten. Die DEMA kann Händler helfen, Rückschläge früher zu erkennen, weil es schneller ist, auf Veränderungen in der Marktaktivität zu reagieren. Abbildung 2 zeigt ein Beispiel für den e-mini Russell 2000 Futures-Kontrakt. Diese Minute-Diagramm hat vier gleitende Mittelwerte: 21-Periode DEMA (rosa) 55-Periode DEMA (dunkelblau) 21-Periode MA (hellblau) 55-Periode MA (hellgrün) Abbildung 2: Diese 1-minütige Tabelle von Zeigt der e-mini Russell 2000 Futures-Kontrakt die schnellere Reaktionszeit der DEMA bei Einsatz in einem Crossover. Beachten Sie, dass der DEMA-Crossover in beiden Fällen deutlich früher erscheint als die MA-Crossover. Die erste DEMA Crossover erscheint bei 12:29 und die nächste Bar öffnet zu einem Preis von 663,20. Die MA Crossover, auf der anderen Seite, Formen um 12:34 und die nächsten Bars Eröffnungspreis bei 660,50. Im nächsten Satz von Frequenzweichen erscheint die DEMA-Überkreuzung bei 1:33, und die nächste Leiste öffnet bei 658. Die MA dagegen bildet bei 1:43, wobei sich die nächste Leiste bei 662,90 öffnet. In jedem Fall bietet die DEMA-Überkreuzung einen Vorteil beim Einstieg in den Trend früher als der MA-Crossover. (Für mehr Einblick, lesen Sie die Moving Averages Tutorial.) Handel mit einem DEMA Die oben genannten gleitenden Durchschnitt Crossover Beispiele veranschaulichen die Wirksamkeit der Verwendung der schnelleren doppelt exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Zusätzlich zur Verwendung der DEMA als Standalone-Indikator oder in einem Crossover-Setup kann die DEMA in einer Vielzahl von Indikatoren verwendet werden, wobei die Logik auf einem gleitenden Durchschnitt basiert. Technische Analysewerkzeuge wie Bollinger Bands. (MACD) und der dreifach exponentiellen gleitenden Durchschnitt (TRIX) basieren auf gleitenden Durchschnittstypen und können modifiziert werden, um eine DEMA anstelle anderer traditionellerer Arten von gleitenden Durchschnittswerten einzufügen. Das Ersetzen der DEMA kann Händler helfen, unterschiedliche Kauf - und Verkaufsgelegenheiten zu lokalisieren, die vor denen liegen, die von den MAs oder EMAs, die traditionell in diesen Indikatoren verwendet werden, zur Verfügung gestellt werden. Natürlich immer in einen Trend eher früher als später führt in der Regel zu höheren Gewinnen. Abbildung 2 verdeutlicht dieses Prinzip - wenn wir die Crossovers als Kauf - und Verkaufssignale nutzen wollten. Würden wir die Trades deutlich früher bei der Verwendung der DEMA Crossover im Gegensatz zu den MA Crossover geben. Bottom Line Trader und Investoren haben lange bewegte Durchschnitte in ihrer Marktanalyse verwendet. Gleitende Durchschnitte sind ein weit verbreitetes technisches Analyse-Tool, das ein Mittel zur schnellen Betrachtung und Interpretation des längerfristigen Trends eines bestimmten Handelsinstruments bietet. Da bewegte Durchschnitte durch ihre Natur sind nacheilende Indikatoren. Ist es hilfreich, den gleitenden Durchschnitt zu optimieren, um einen schnelleren, reaktionsfähigeren Indikator zu berechnen. Der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt bietet Händlern und Investoren einen Überblick über den längerfristigen Trend mit dem zusätzlichen Vorteil, dass er ein schneller gleitender Durchschnitt mit weniger Verzögerungszeit ist. (Für das zugehörige Lesen, werfen Sie einen Blick auf Moving Average MACD Combo und Simple Vs Exponential Moving Averages.) Hier haben wir sowohl die Konstanten und Trend-Koeffizienten geschätzt durch exponentielle Glättung. Die Prognoseparameter für die Konstante und für den Trendbegriff können unabhängig gesetzt werden. Beide Paremeter müssen zwischen 0 und 1 liegen. Die Prognose für den erwarteten Wert für zukünftige Perioden ist die Konstante plus ein linearer Term, der von der Anzahl der Perioden in die Zukunft abhängt. Mit einem linearen Begriff als Teil der Prognose, wird diese Methode verfolgen Trends in der Zeitreihe. Wir verwenden die gleichen Daten wie für die anderen Prognosemethoden zur Veranschaulichung. Wir wiederholen die Daten unten. Es sei daran erinnert, dass die simulierten Daten mit einem konstanten Mittelwert von 10 beginnen. Zum Zeitpunkt 11 erhöht sich der Mittelwert mit einem Trend von 1 bis zum Zeitpunkt 20, wenn der Mittelwert wieder mit dem Wert 20 wieder konstant wird. Das Rauschen wird mit einer Normalverteilung mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 3. Die Werte werden auf die nächste ganze Zahl gerundet. Zu jeder Zeit T. Sind nur drei Informationen notwendig, um die Schätzungen,,, und zu berechnen. Wir veranschaulichen die Berechnungen für die Zeit 20 unter Verwendung der geschätzten Koeffizienten für die Zeit 19 und der Daten für die Zeit 20. Die Parameter werden mit drei verschiedenen Werten wie in der folgenden Tabelle festgelegt. Die Schätzungen des Modells für drei Fälle sind zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Abbildung zeigt die Schätzung des Mittelwerts zu jedem Zeitpunkt und nicht die Prognose. Die Schätzung mit dem größeren Wert folgt dem Trend genauer, hat aber mehr Variabilität. Die Prognose mit dem kleineren Wert von ist deutlich glatter, aber nie korrigiert vollständig für den Trend. Im Vergleich zum Regressionsmodell vergisst die exponentielle Glättungsmethode nie einen Teil ihrer Vergangenheit. Somit kann es länger dauern, sich im Falle einer Störung im darunterliegenden Mittel zu erholen. Dies ist in der folgenden Abbildung dargestellt, wobei die Varianz des Rauschens auf 0 gesetzt ist. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die doppelten exponentiellen Glättungsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse des Add-In für die Beispieldaten in Spalte B. Wir verwenden die Parameter des zweiten Falls. Die ersten 10 Beobachtungen sind -9 bis 0 indexiert. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Prognose. Die Werte für die Koeffizienten zum Zeitpunkt 0 werden durch das lineare Regressionsverfahren bestimmt. Der Rest der Koeffizientenschätzungen in den Spalten C und D wird mit doppelter exponentieller Glättung berechnet. Die Fore (1) Spalte (E) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Die Werte von und sind in den Zellen C3 bzw. D3. Das Prognoseintervall ist in Zelle E3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Anzahl geändert wird, werden die Werte in der Spalte Vorwärts verschoben. Die Err (1) - Spalte (F) zeigt die Differenz zwischen der Beobachtung und der Prognose. Die Standardabweichung und mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen F6 und F7 berechnet.