Ein autoregressiver gleitender Durchschnitt (ARMA) wird bei der Untersuchung von Zeitreihendiagrammen verwendet. Modelle, die auf ARMA basieren, beruhen auf linearen Regressionen eines aktuellen Datensatzes gegen einen oder mehrere vergangene Datensätze und erzeugen Trends, die zufällige Fluktuationen "glätten" können, die sonst ein Modell verzerren könnten. Technische Analysten und Händler verwenden ARMAs als ein Mittel, um zukünftige Vorhersagen basierend auf vergangenen Zeitreihendaten für ein gegebenes Wertpapier oder einen bestimmten Index zu treffen.
Im statistischen Jargon basieren die Handelssignale, die durch autoregressive gleitende Durchschnittsmodelle erzeugt werden, auf logarithmischen Preisen. Es wird eine Trendlinie erstellt, die innerhalb der Kursbewegungen in einem Chart aufgezeichnet werden kann. Immer dann, wenn ein Preistrend zu stark von der Trendlinie abweicht, können Händler entsprechend reagieren.
Das sich bewegende Zeitfenster von ARMAs führt zu einem Prognosewert, der häufig von Händlern für eintägige Vorhersagen über Markttrends verwendet wird. Wenn der Vorhersagewert hoch ist, gibt das Modell eine hohe Wahrscheinlichkeit an, dass die Sitzung des nächsten Tages auf eine ähnliche Weise wie seine Projektion reagiert.
Betrachten Sie ein Beispiel, bei dem ein autoregressiver Indikator mit vergangenen und aktuellen Trends im S & P 500-Index erstellt wird. Die beiden Gewichte im Modell passen sich an den gewählten gleitenden Durchschnitt, die kurzen oder langen Handelsintervalle an und erzeugen Konfidenzbänder. Wenn der Preis eines Wertpapiers oder der Börsenpreis eines Forex-Paares die Konfidenzbänder durchbricht, kann dies auf eine überkaufte oder überverkaufte Position hindeuten.
In Verbindung mit anderen technischen Trendindikatoren kann ein ARMA-Modell verwendet werden, um Trends, Fortsetzungsmuster und Umkehrungen zu bestätigen.
Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt?
Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden Arten des gleitenden Durchschnitts ist die Empfindlichkeit, die jeder von den Änderungen in den bei seiner Berechnung verwendeten Daten zeigt. Genauer gesagt, gibt der exponentiell gleitende Durchschnitt (EMA) den jüngsten Preisen eine höhere Gewichtung als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), während der SMA allen Werten eine gleiche Gewichtung zuweist.
Was sind die Unterschiede zwischen einem exponentiell gleitenden Durchschnitt (EMA) und einem doppelt exponentiell gleitenden Durchschnitt (DEMA)?
Verwendet den exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) oder den exponentiellen gleitenden Mittelwert (DMA), um Trends leichter erkennen zu können. Vergleichen Sie die beiden, um herauszufinden, was am besten funktioniert.
Was ist der Unterschied zwischen dem exponentiell gleitenden Durchschnitt (EMA) und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt?
Lesen Sie über den Unterschied zwischen exponentiellen gleitenden Durchschnitten und gewichteten gleitenden Durchschnitten, zwei Glättungsindikatoren, die oft verwechselt werden.