Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Gefällt Ihnen diese Website? Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleDas Papier in Frage steht unter www. theastuteinvestor / f / IJEFPublishedPaper. pdf Der relevante Abschnitt ist Abschnitt 3, wo es heißt quotUsing Kalkül, die neun und zwei Monate SMA Trendlinien sind Konvertiert in ein mathematisches Modell, gefolgt von Beschreibungen der Verwendung in Abschnitten 3.1 und 3.2 ndash babelproofreader Ein gleitender Durchschnitt ist definitionsgemäß der Durchschnitt einer Anzahl von vorherigen Datenpunkten. Im Fall der stetigen Funktion f: mathbb tomathbb können wir den einfachen gleitenden Mittelwert (SMA) mit der Fenstergröße mathbb ni w gt 0 definieren, um die Funktion zu sein. Im Falle einer diskreten Funktion g: mathbb tomathbb als wahrscheinlich im Fall von Finanz-Anwendungen, die SMA mit Fenstergröße winmathbb ist einfach Nun, für den kontinuierlichen Fall, durch die grundlegenden Theorem der Kalkül, ist die Ableitung der SMA einfach und für den diskreten Fall, mit dem Unterschied Quotient, haben wir, dass die Formel Für die Ableitung der SMA ist die gleiche im diskreten und kontinuierlichen Fall Nun kann ich nicht erklären, den Satz Verwenden von Kalkül. Das Papier, mit dem Sie verbunden sind, ist auch etwas fehlt in Details für mich zu entziffern, was genau die Autoren im Sinn hatte. Eine Möglichkeit ist jedoch, dass sie nur die obige Beobachtung bedeuten: Obwohl die Finanzdaten diskret und nicht kontinuierlich in der Zeit gegeben werden, haben wir durch die obige Beobachtung die folgende schöne Tatsache: Sei g: mathbb tomathbb eine definierte Funktion Nur auf Ganzzahl-Zeitschritten. Dann ist f: mathbb tomathbb jede feste beliebige stetige Erweiterung von g, dh f ist eine stetige Funktion mit der Eigenschaft, daß f (n) g (n) für irgendeine ganze Zahl n ist. Definiere die SMA wie oben und berechne ihre Ableitungen, dann notwendigerweise frac bar w (n) D-bar w (n) für jede ganze Zahl n. Die Aussage, dass es keine Rolle, dass Kalkül kann nicht auf Funktionen, die auf einer diskreten Domain bei der Behandlung von SMAs angewendet werden angewendet werden, die diskrete und kontinuierliche Bilder geben die gleichen Antworten, wenn Sie sie auf der integralen timesteps. Linear Regression Indicator Die lineare Regression Indicator verwendet wird Zur Trendidentifizierung und Trendentwicklung analog zu gleitenden Durchschnitten. Der Indikator sollte nicht mit Linearregressionslinien verwechselt werden, die zu einer Reihe von Datenpunkten gerade Linien sind. Die lineare Regressions Indicator plottet die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionsgeraden an aufeinanderfolgenden Tagen gezogen. Der Vorteil der linearen Regressions Indicator über einer normalen gleitender Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Mittelwert hat, reagiert schneller auf Änderungen in der Richtung. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für whipsaws ist. Unglaubliche Charts Kostenlose Charting-Software Auto-Fit Trendlinien Trendkanäle Lineare Regressionskanäle Raff Regressionskanäle Standardabweichungskanäle Der Linear Regression Indicator ist nur für den Handel mit starken Trends geeignet. Signale werden ähnlich wie gleitende Mittelwerte genommen. Verwenden Sie die Richtung der linearen Regression Indikator zu betreten und verlassen Trades mit einer längerfristigen Indikator als Filter. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder beenden Sie einen kurzen Handel. Gehen Sie kurz (oder verlassen einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Eine Variation des oben ist Trades einzugeben, wenn der Kurs die lineare Regression Indikator kreuzt, aber immer noch verlassen, wenn die lineare Regression Indikator nach unten dreht. Beispiel Mäuse über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lange L, wenn der Kurs über dem 100-Tage-Linear-Regressions-Indikator kreuzt, während der 300-Tage-Anstieg ansteigt. Exit X, wenn die 100-tägige Linear Regression Indicator ausfällt Gehen Sie bei L erneut, wenn der Kurs über dem 100-Tage Linear Regression Indicator Exit geht X, wenn die 100-Tage-Linear-Regression-Anzeige nachlässt Go long L, wenn der Kurs über 100 Tage hinausgeht Lineare Regression Beenden X, wenn die 100-Tage-Anzeige ausfällt Gehen Sie lange L, wenn die 300-tägige Linear-Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Den 100-Tage-Indikator Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr. Verbinden Sie unsere Mailing List Lesen Sie Colin Twiggsrsquo Trading Diary Newsletter und bietet fundamentale Analyse der Wirtschaft und technische Analyse der wichtigsten Marktindizes, Gold, Rohöl und forex. Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren, bewegte Durchschnitte verwendet werden Messen Sie die Richtung des aktuellen Trends. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Händler zu ermöglichen, bei geglätteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn für den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie Them Subscribe to News Für die neuesten Erkenntnisse und Analysen verwenden Danke für die Anmeldung zu Investopedia Insights - News to Use. Slope Slope Einleitung Die Slope-Anzeige misst den Anstieg-Überlauf einer linearen Regression, die ist Die Linie der besten Passform für eine Preisreihe. Über - und unter Null schwankt der Slope-Indikator am besten einem Impuls-Oszillator ohne Grenzen. Es eignet sich nicht für überkaufte / überverkaufte Ebenen, kann aber die Richtung und Stärke eines Trends messen. Es kann auch mit anderen Indikatoren verwendet werden identifizieren potenzielle Einstiegspunkte in einem laufenden Trend. Berechnung Slope basiert auf einer linearen Regression (Linie der besten Passung). Obwohl die Formel für eine lineare Regression außerhalb des Geltungsbereichs dieses Artikels liegt, kann eine lineare Regression unter Verwendung des Raff-Regressionskanals in SharpCharts gezeigt werden. Dieser Indikator zeigt eine lineare Regression in der Mitte mit äquidistanten äußeren Trendlinien. Slope entspricht dem Anstieg-over-run für die lineare Regression. Rise bezieht sich auf die Preisänderung. Run bezieht sich auf den Zeitrahmen. Ein 20-Tage-Slope wäre der Anstieg-over-run einer 20-Tage-lineare Regression. Wenn der Anstieg 4 Punkte und der Lauf ist zwei Tage, dann die Steigung wäre 2 (4/2 2). Wenn der Anstieg -6 Punkte ist und der Durchlauf 2 ist, dann wäre die Steigung -3 (6/2 3). Im Allgemeinen hat eine Fortschrittsperiode eine positive Steigung und eine abnehmende Periode eine negative Steigung. Die Steilheit hängt von der Schärfe des Vor - oder Rückgangs ab. Diagramm 1 zeigt SPY mit drei verschiedenen 20-Tage-Perioden (orange, gelb, blau). Für jeden 20-tägigen Zeitraum wird ein 20-tägiger Raff-Regressionskanal angezeigt. Die lineare Regression in der Mitte stellt die Linie der besten Passung für die 20 Datenpunkte dar. Die gestrichelten Linien markieren das Ende der 20-Tage-Periode und den Wert der Steigung zu diesem Preispunkt. Die erste Periode ist relativ flach und die Steigung ist kaum positiv. Die zweite Periode ist hoch und die Steigung ist eindeutig positiv. Die dritte Periode ist unten und die Steigung ist negativ. Beachten Sie, dass sich die Slope ändert, wenn alte Datenpunkte wegfallen und neue Datenpunkte hinzugefügt werden. Trend Identification Slope kann verwendet werden, um den Trend zu quantifizieren. Eine positive Steigung ist per Definition ein Aufwärtstrend. Ebenso definiert eine negative Steigung einen Abwärtstrend. Abbildung 2 zeigt die Dow Industrials mit einem 52-Wochen-Slope (ein Jahr). Die roten gepunkteten Linien zeigen die Neigung der Steilheit, während die grünen gepunkteten Linien die Neigung positiv zeigen. Die 52-Wochen-Slope war seit etwa zwei Jahren positiv (2006-2007) und dann im Februar 2008 negativ. Obwohl der Dow im März 2009 stark gestiegen ist und stark angestiegen ist, ging die 52-Wochen-Slope erst wieder ins positive Terrain über September 2009. Beachten Sie, dass die Steigung nicht vorhersagen, den Trend. Stattdessen folgt er dem Trend oder den Preispunkten. Dies bedeutet, dass es einige Verzögerung geben wird. Trendstärke Richtungsbewegung kann auch wichtig sein, wenn die Steilheit analysiert wird. Eine negative und steigende Steigung zeigt Verbesserung innerhalb eines Abwärtstrends. Eine positive und fallende Steigung zeigt die Verschlechterung innerhalb eines Aufwärtstrends. Abbildung 3 zeigt die Nasdaq 100 ETF (QQQQ) mit der 100-Tage-Slope. Ein 20 Tage einfacher gleitender Durchschnitt wurde hinzugefügt, um Aufschwünge und Abschwünge zu identifizieren. Eine Steigung steigt, wenn über ihre 20 Tage SMA und fallen, wenn unten. In dieser Tabelle sind vier Tastenkreuzungen (grüne / rote Pfeile) dargestellt. Beachten Sie, dass die Frequenzweichen aufgetreten sind, bevor die Steilheit negativ oder positiv wurde. Dies ist wie eine führende Indikation für die Slope. Beachten Sie auch die Bounce nach dem Negativkreuz im Juli 2008 und den Wiederholungsversuch nach dem positiven Cross im Januar 2009. Diese frühen Pendelstürze forderten einen Umstieg auf das positive Territorium oder eine Trendveränderung, erwarten aber nicht einen ausgedehnten Zug nach jedem gleitenden Durchschnitt Crossover. Die 100-Tage-Slope zog unterhalb ihrer 20-Tage-SMA im August 2009, aber QQQQ hielt direkt auf höher zu bewegen. Eine sinkende und positive Steigung spiegelt weniger Steilheit im Vorrücken wider. Beachten Sie, dass die 100-Tage-Steigung positiv blieb, da QQQQ von September 2009 bis Januar 2010 weiter anstieg. Trade Bias Slope allein kann nicht genutzt werden, um an einem laufenden Trend teilzunehmen, aber es kann mit anderen Indikatoren verwendet werden, um mögliche Einstiegspunkte zu identifizieren. Insbesondere kann Slope zur Trendidentifizierung verwendet werden, um eine Handelsvorspannung aufzubauen. Eine positive Steigung diktiert eine bullische Bias, während eine negative Steigung eine bearish Bias diktiert. Sobald eine Handelsvorspannung eingerichtet ist, kann ein Impulsoszillator verwendet werden, um potentielle Einstiegspunkte zu identifizieren. Die Wahl des Impuls-Oszillators ist wirklich eine persönliche Vorliebe. Das Beispiel mit Apple nutzt die 100-Tage-Slope mit 10-Tage-Williams R. Die Rückblickperiode für die Slope sollte deutlich länger sein als die Rückblickperiode für den Impuls-Oszillator. Die Slope definiert den größeren Trend, während der Impuls-Oszillator eine Untermenge dieses Trends darstellt. Diagramm 4 zeigt die 100-Tage-Steigung, die sich über Null im Juli bewegt, um eine bullische Vorspannung herzustellen. Für den Impuls-Oszillator werden nur bullische Signale berücksichtigt. Dazu gehören Überlaufwerte, Mittellinienübergänge oder Signalleitungsübergänge. Williams R hat keine Signalleitung, aber MACD und PPO tun. Die blauen gestrichelten Linien zeigen, wann 10-Tage-Williams R unter -80 bewegt, um überverkauft zu werden. Beachten Sie, dass diese Messwerte mit kurzen Pullbacks im Lager übereinstimmen. Abgesehen von der letzten überverkauften Lesung Anfang Dezember, begann Apple seinen Aufwärtstrend bald nach diesen überverkauften Lesungen. Relative Stärke Die Slope von zwei (oder mehr) Wertpapieren kann verglichen werden, um relative Stärke und relative Schwäche zu identifizieren. Die untenstehende Tabelle zeigt Amazon (AMZN) mit dem SampP 500. Beide Wertpapiere werden mit der 20-Tage-Slope (schwarz) angezeigt. Die blaue vertikale Linie markiert einen Punkt im Anfang November, als Amazon eine positive Steigung hatte und der SampP 500 eine negative Steigung hatte. Amazon war deutlich besser als der SampP 500 zu diesem Zeitpunkt. In der Tat, als die SampP 500 Anfang November, Amazon führte die Weise höher mit einem Umzug von 117 auf 143. Beachten Sie, dass Amazon höher, auch als die Slope nach unten verschoben. Die Amazon Slope war Mitte Dezember negativ und die SampP 500 Slope war noch positiv. Diese Situation wiederholte die zweite Woche im Januar. Basierend auf dem Slope-Vergleich ging Amazon von der relativen Stärke im November bis zur relativen Schwäche im Dezember und Januar. Während dieser zwei Monate war die 20-tägige lineare Regression für Amazon abgesunken, während die 20-tägige lineare Regression für den SampP 500 abfallend war. Schlussfolgerungen Slope misst den Anstieg der Überlaufzeit einer linearen Regression. Im Allgemeinen ist ein Aufwärtstrend vorhanden, wenn Slope positiv ist und ein Abwärtstrend besteht, wenn die Steilheit negativ ist. Der Zeitrahmen hängt von der Anzahl der Tage ab. 10 Tage umfasst einen kurzfristigen Trend, 100 Tage einen mittelfristigen Trend und 250 Tage einen langfristigen Trend. Wie mit dem typischen Trend nach Indikatoren, Hangneigung Preis und kehrt nach einem tatsächlichen oben oder unten. Dies beeinträchtigt jedoch nicht seine Nützlichkeit. Trendkennzeichnung und Trendstärke sind auch für Händler wichtige Werkzeuge. Wie mit gleitenden Durchschnitten kann Slope mit Impulsindikatoren verwendet werden, um an einem anhaltenden Trend teilzunehmen. Klicken Sie hier für Live-Diagramm mit der Slope-Anzeige. SharpCharts Slope finden Sie am unteren Rand der Indikatorliste auf SharpCharts. Die Standardparameter (20) können entsprechend dem gewünschten Zeitrahmen geändert werden. Wie alle Indikatoren kann Slope oberhalb des Preisplots, hinter dem Preisplot oder unterhalb des Preisplots positioniert werden. Darüber hinaus können Benutzer auf den grünen Pfeil neben den erweiterten Optionen klicken, um einen gleitenden Durchschnitt oder einen anderen Indikator auf Slope anzuwenden. Vorgeschlagene Scans Oversold im Aufwärtstrend. Der Link zu diesem Scan zeigt Aktien mit einer positiven 100-Tage-Slope und überverkauft Williams R (unter -80) Overbought in einem Abwärtstrend. Der Link zu diesem Scan zeigt Aktien mit einer negativen 100-Tage-Slope und überkauft Williams R (über -20). Weitere Studie Dieses Buch umfasst viel Boden, enthält aber einen Abschnitt über die Regressionsanalyse mit linearen Regressionen. Handelssysteme und Methoden Perry Kaufman
No comments:
Post a Comment