Warum ist der Exponential Moving Average (EMA) für Händler und Analysten wichtig?

Warum ist der Exponential Moving Average (EMA) für Händler und Analysten wichtig?
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Technische Chartisten und Analysten verlassen sich stark auf gleitende Durchschnitte in ihren Formulierungen und Bewertungen. Die einfachsten gleitenden Durchschnitte werden einfache gleitende Durchschnitte oder SMAs genannt, die durch Summieren der Schlusskurse eines Vermögenswerts über ein festgelegtes Zeitintervall berechnet und dann durch die Anzahl der Zeiträume in der Menge dividiert werden. Dieser Durchschnittspreis gilt als "bewegend", da im Laufe der Zeit jede neue Handelsperiode die älteste Handelsperiode der Reihe ersetzt. Zum Beispiel senkt eine gleitende 10-Tage-Durchschnittslinie schließlich den Schlusskurs von 10 Tagen vorher und ersetzt sie mit dem Schlusskurs des nächsten Tages.

Nutzer von gleitenden Durchschnitten waren besorgt über eine mögliche Verzögerung bei gleitenden Durchschnittsdaten. Es bestand die Möglichkeit, dass sich mit der Zeit ändernde Bedingungen die älteren Werte in Daten mit gleitendem Durchschnitt weniger nützlich machen würden als neuere Werte. Ein Weg, den Statistiker dieses Dilemma ansprechen, ist durch exponentielle gleitende Durchschnitte oder EMAs. Ein EMA berücksichtigt in seiner Berechnung einen Glättungsfaktor, wodurch aktuelle Werte stärker gewichtet werden als ältere Werte. Dies legt mehr Gewicht auf einen Schlusskurs vom Vortag als der Schlusskurs von 10 Tagen zuvor.

EMAs ermöglichen es Händlern und Analysten, die möglichen Auswirkungen von Lag zu verringern und auf Kauf- und Verkaufssignale schneller zu reagieren, als es ein SMA zulässt. Diese Empfindlichkeit kann positiv oder negativ sein, und die Glättungsfunktion kann manchmal mehrere Zeiträume benötigen, um aussagekräftig zu werden. Nichtsdestotrotz macht es die erhöhte Reaktionsfähigkeit von Exponentialwerten möglich, eine andere Gruppe von Handelsindikatoren zu erstellen, die den kurzfristigen Handel unterstützen sollen.