Wichtige rechtliche Informationen über die E-Mail, die Sie senden werden. Durch die Nutzung dieses Dienstes erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Rechts in einigen Gerichtsbarkeiten zu fälschlich identifizieren sich in einer E-Mail. Alle Informationen, die Sie zur Verfügung stellen, werden von Fidelity ausschließlich für den Zweck verwendet, die E-Mail in Ihrem Namen zu senden. Die Betreffzeile der E-Mail, die Sie senden, ist Fidelity: Ihre E-Mail wurde gesendet. Mutualfonds und Investmentfonds - Fidelity Investments Durch Klicken auf einen Link öffnet sich ein neues Fenster. Exponential Moving Average (EMA) Beschreibung Der Exponential Moving Average (EMA) ähnelt dem Simple Moving Average (SMA) und misst die Trendrichtung über einen Zeitraum. Allerdings, während SMA berechnet einfach einen Durchschnitt der Preisdaten, EMA mehr Gewicht auf Daten, die aktueller ist. Wegen seiner einzigartigen Berechnung, EMA folgen die Preise näher als eine entsprechende SMA. Funktionsweise des Indikators Verwenden Sie die gleichen Regeln, die für SMA gelten, wenn Sie EMA interpretieren. Denken Sie daran, dass EMA im Allgemeinen empfindlicher für Preisbewegungen ist. Dies kann ein zweischneidiges Schwert sein. Auf der einen Seite kann es Ihnen helfen, Trends früher als eine SMA identifizieren. Auf der anderen Seite wird die EMA wahrscheinlich mehr kurzfristige Veränderungen erfahren als eine entsprechende SMA. Verwenden Sie die EMA, um die Trendrichtung zu bestimmen und in dieser Richtung zu handeln. Wenn die EMA steigt, möchten Sie vielleicht prüfen, wenn die Preise tauchen in der Nähe oder knapp unterhalb der EMA. Wenn die EMA fällt, können Sie prüfen, wenn die Preise auf oder knapp über der EMA. Bewegungsdurchschnitte können auch Stütz - und Widerstandsbereiche anzeigen. Eine steigende EMA neigt dazu, die Preisaktion zu unterstützen, während eine fallende EMA dazu neigt, Widerstand gegen Preisaktionen zu leisten. Dies verstärkt die Strategie der Kauf, wenn der Preis in der Nähe der steigenden EMA und Verkauf, wenn der Preis in der Nähe der fallenden EMA ist. Alle gleitenden Durchschnitte, einschließlich der EMA, sind nicht darauf ausgelegt, einen Handel an der exakten Unterseite und Oberseite zu kennzeichnen. Gleitende Durchschnitte können Ihnen helfen, in der allgemeinen Richtung eines Trends, aber mit einer Verzögerung an den Ein-und Ausgangsstellen handeln. Die EMA hat eine kürzere Verzögerung als die SMA mit dem gleichen Zeitraum. Berechnung Sie sollten beachten, wie die EMA den vorherigen Wert der EMA in ihrer Berechnung verwendet. Dies bedeutet, dass die EMA alle Preisdaten innerhalb ihres aktuellen Wertes enthält. Die neuesten Preisdaten haben den größten Einfluss auf den Moving Average und die ältesten Preisdaten haben nur eine minimale Auswirkung. EMA (K x (C - P)) P Wobei: C Aktueller Preis P Vorherige Perioden EMA (Ein SMA wird für die ersten Periodenberechnungen verwendet) K Exponentielle Glättungskonstante Die Glättungskonstante K gilt für den aktuellsten Preis. Es nutzt die Anzahl der angegebenen Perioden im gleitenden Durchschnitt. Verwandte Indikatoren SMA ist der einfachste gleitende Durchschnitt zu konstruieren. Es ist einfach der durchschnittliche Preis über den angegebenen Zeitraum. Die technische Analyse konzentriert sich auf Marktaktionen, insbesondere auf Volumen und Preis. Technische Analyse ist nur ein Ansatz zur Analyse von Beständen. Bei der Prüfung, welche Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, sollten Sie den Ansatz, dass youre am bequemsten mit. Wie bei allen Investitionen müssen Sie selbst entscheiden, ob eine Anlage in bestimmte Wertpapiere oder Wertpapiere für Sie auf der Grundlage Ihrer Anlageziele, Risikobereitschaft und finanziellen Situation das richtige für Sie ist. Die frühere Wertentwicklung ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Wenn Sie diese Mitteilung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt kein JavaScript. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems, z. B. die Suche, nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Exponentialbewegungsdurchschnitte Exponentialbewegungsdurchschnitte, ähnlich wie gewichtete Bewegungsdurchschnitte, weisen auch ein höheres Gewicht auf jüngere Datenwerte zu. Anders als gewichtete Bewegungsdurchschnitte verwenden sie jedoch den vorher berechneten exponentiellen Bewegungsdurchschnittswert als eine Grundlage für die Berechnung anstelle der ursprünglichen (nicht-durchschnittlichen) Datenwerte. Auf diese Weise ist das Berechnungsverfahren, das von Exponential Moving Averages verwendet wird, kumulativ, was bedeutet, dass (im Gegensatz zu Simple Moving Averages oder Weighted Moving Averages) alle vorherigen Datenwerte einen gewissen Effekt auf den zu berechnenden Exponential Moving Average haben, obwohl dieser Effekt mit der Zeit stark abnimmt . Exponential Moving Averages tendieren dazu, genauer als die anderen Arten von Moving Average zu sein, wenn die ursprünglichen Datenwerte einen schnelleren Grad der Variation über die Zeit (oder andere Variable) zeigen. Die Formel für die Berechnung eines Exponential Moving Average (EMA) ist: X Aktuelle EMA (dh zu berechnende EMA) C Aktueller Originaldatenwert K Glättung Konstante P Vorherige EMA (Die erste EMA im berechneten Bereich ist willkürlich und kann die K-Glättung Konstante 2 (1 n) n Anzahl der Perioden für die EMA, dh das zu berechnende Fenster Diese relativ komplexe Berechnung wird am besten am Beispiel am Beispiel veranschaulicht Der monatlichen Verkaufswerte wie oben gezeigt: Wenn wir den Exponential Moving Average ähnlich dem 3-Monats-Moving-Average berechnet haben, würden wir die folgenden Schritte durchführen: Exponential Moving Averages Exponential Moving Averages, ähnlich wie gewichtete Moving Averages Ein größeres Gewicht auf neuere Datenwerte Im Gegensatz zu den gewichteten Bewegungsdurchschnitten verwenden sie jedoch den zuvor berechneten Exponential Moving Average-Wert als Grundlage für die Berechnung anstelle der ursprünglichen (nicht-durchschnittlichen) Datenwerte. Auf diese Weise ist das Berechnungsverfahren, das von Exponential Moving Averages verwendet wird, kumulativ, was bedeutet, dass (im Gegensatz zu Simple Moving Averages oder Weighted Moving Averages) alle vorherigen Datenwerte einen gewissen Effekt auf den zu berechnenden Exponential Moving Average haben, obwohl dieser Effekt mit der Zeit stark abnimmt . Exponential Moving Averages tendieren dazu, genauer als die anderen Arten von Moving Average zu sein, wenn die ursprünglichen Datenwerte einen schnelleren Grad der Variation über die Zeit (oder andere Variable) zeigen. Die Formel für die Berechnung eines Exponential Moving Average (EMA) ist: X Aktuelle EMA (dh zu berechnende EMA) C Aktueller Originaldatenwert K Glättung Konstante P Vorherige EMA (Die erste EMA im berechneten Bereich ist willkürlich und kann die K-Glättung Konstante 2 (1 n) n Anzahl der Perioden für die EMA, dh das zu berechnende Fenster Diese relativ komplexe Berechnung wird am besten am Beispiel am Beispiel veranschaulicht Der monatlichen Verkaufswerte wie oben gezeigt: Wenn wir den Exponential Moving Average ähnlich dem 3-Monats-Moving-Average berechnet haben, führen wir die folgenden Schritte aus: Um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie die Glättungskonstante gemäß 2 (1 n) Formel N Fenster der Werte 3, daher ist die Glättungskonstante: Für den ersten Exponential Moving Average verwenden Sie den ersten Originaldatenwert (in diesem Fall für den Monat Jan) Berechnung nach obiger Formel. X (K (C - P)) P wie folgt: Tabelle 168. X (K (C - P)) P Beispiel
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