Verschieben Der Durchschnittlichen Labview

Berechnen des gleitenden Durchschnitts Dieses VI berechnet und zeigt den gleitenden Durchschnitt mit einer vorgewählten Zahl an. Zunächst initialisiert das VI zwei Schieberegister. Das obere Schieberegister wird mit einem Element initialisiert und fügt dann kontinuierlich den vorherigen Wert mit dem neuen Wert hinzu. Dieses Schieberegister hält die Summe der letzten x Messungen. Nach dem Teilen der Ergebnisse der Add-Funktion mit dem vorgewählten Wert berechnet das VI den gleitenden Mittelwert. Das untere Schieberegister enthält ein Array mit der Dimension Average. Dieses Schieberegister hält alle Werte der Messung. Die Ersatzfunktion ersetzt nach jeder Schleife den neuen Wert. Dieses VI ist sehr effizient und schnell, weil es die replace-Element-Funktion innerhalb der while-Schleife verwendet, und es initialisiert das Array, bevor es die Schleife eintritt. Dieses VI wurde in LabVIEW 6.1 erstellt. Lesezeichen amp ShareSimple Moving Average VI In der Regel, wenn Leute über einen Moving Average sprechen, bedeuten sie den Punkt N mit dem Durchschnitt der M Punkte um den Punkt N. Angenommen, ich habe 100 Punkte, deren Werte 1, 2, 3. 100 sind, und das möchte ich Tun Sie einen 5-Punkt Moving Average. Das erste, was zu beachten ist, dass es einen gleitenden Durchschnitt des dritten Punktes ist der Durchschnitt von 1, 2, 3, 4, 5 3. Der Durchschnitt des vierten Punktes ist der Durchschnitt von 2, 3, 4, 5, 6 4. Dies ist jedoch vielleicht ein zu einfaches Beispiel. Wie wäre es mit dem Durchschnitt einer Step-Funktion, 0 von 1 bis 10, dann 20 danach. Wieder, werfen Punkte 1 und 2. Der Mittelwert der Punkte 1-5 (in Punkt 3 gehen) 0 (da alle Punkte sind 0). Ähnlich wie bei Punkt 4, 5, 6,7 und 8. Jedoch ist Punkt 9 der Durchschnitt von 0, 0, 0, 0, 20 4. Wie wäre es mit Punkt 10 Nun, es sollte der Durchschnitt von 0, 0, 0 sein , 20, 20 8, aber haben Sie daran gedacht, nicht überschreiben Punkt 9 Hmm, scheint, wie müssen wir zwei Kopien der Array (die in der Regel teuer ist) zu halten. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu vermeiden. Verstehen Sie, wo das Problem im vorigen Absatz auftritt Wenn nicht, versuchen Sie dies mit Bleistift und Papier (oder versuchen Sie es in LabVIEW Codierung). Ill geben Ihnen die Antwort, so dass Sie überprüfen können - der gleitende Durchschnitt der Schrittfunktion ist -, -, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 8, 12, 16, 20, 20 , 20. -, - (wobei - die leeren Werte an den Enden des Arrays sind, die Punkte, die Sie nicht genügend Nachbarn haben). P. S. - es würde mich nicht wundern, wenn es werent eine LabVIEW-Funktion, die dies für Sie tut. Aber wenn Sie LabVIEW lernen und ein besseres Verständnis davon haben wollen, wie die Algorithmen, die Sie in Arbeit stecken, es nie schaden, zu spielen und es selbst auszuprobieren. Sie könnten sogar kommen mit einer Verbesserung (mehrere von uns haben das getan.). Dank für die Sensibilisierung in Bezug auf die feineren Punkte der Moving Average Methode. Dieses ist schließlich ein statistisches Werkzeug, das hilft, zu sehen, was Sie die Abstraktion der Distraktoren sehen möchten. So ist die Methode verpflichtet, einige Defizite in einigen Situationen oder Kontext haben. Aber ich denke, seine perfekt geeignet für meine Art dof Datenlogging - es ist ein Druck-oder Temperatur-oder Flow-Signal - und ich erwerben bei etwas wie 400 Proben s und verwenden Sie dann eine gemittelte einzelne Probe. Und der Prozess ist ziemlich langsam, da mein Haupt-Code läuft bei nicht mehr als 20 Hz. Also, wenn ich ein 5 Beispiel Mähen durchschnittlich, meine erste Probe kommt 5 x 50ms später, dann für alle 50ms bekomme ich eine gültige Probe. Grundsätzlich bin ich mehr auf Trends und nicht vor Ort Werte betroffen. In diesem gibt es wenig Sorgen über verpasste Proben oder Schurkenwerte. Natürlich würde ich nicht wagen, dies für eine Step-Funktion zu verwenden. Das wäre grausam. Raghunathan LV2012 zur Automatisierung von Hydraulikprüfständen. Nachricht 4 von 15 (809 Ansichten) Re: Simple Moving Average VI 03-30-2016 11:58 PM Es gibt mittleres ptbypt welches das gleiche macht. Sie können den Code überprüfen, wenn Sie möchten. Ein großer Fehler in Ihrem Code ist die Tatsache, dass Sie ständig wachsen und schrumpfen eine bestehende Array. Sie sollten versuchen, eine Lösung zu finden, die an Ort und Stelle auf einem Array mit fester Größe arbeitet. Mai-Beispiele wurden auf dem Forum im Laufe der Jahre bekannt (siehe hee zum Beispiel). Das Mittel interessiert nicht, wenn die Elemente außer der Ordnung sind, also können Sie das älteste Element einfach ersetzen, egal wo es lokalisiert wird. Außerdem wird das neue Element dem Anfang eines vorhandenen Arrays vorangestellt, das immer viel teurer ist als das Anhängen an das Ende. Kann Ihre Probengröße nicht ändern, sobald das VI ausgeführt wird. Ihr Schieberegister sollte mit einem leeren Array initialisiert werden, kein Array, das bereits ein einzelnes Element enthält, das Null ist. (Diese zusätzliche Null gibt falsche Mittelwerte) Ihr Code sollte in ein subVI gemacht werden, so dass es wieder verwendet werden kann (ähnlich wie die ptbypt-Version). Ihr VI kann nie gestoppt werden, nur abgebrochen. Gute Optimierungstipps. Der Punkt bei der Initialisierung mit Zero hat mich verpasst. Und ja der Benutzer sollte nicht ändern Sie die Stichprobengröße, sobald es läuft. Schließlich werde ich ein SubVI machen und behandeln Dinge wie Stoppen etc .. Was den Punkt der Vorhersage als Anfügen des neuen Wertes auf Array, vielleicht gibt es eine Performance-Strafe, aber angesichts der Größe meiner Array Ich bin mir sicher, dass die CPU kümmert sich nicht anwyay . Aber für mich muss es so sein, wie ich die endgültigen Daten für die Darstellung eines Tendenz eines physikalischen Parameter. Dank für Ihre Zeit. Raghunathan LV2012 zur Automatisierung von Hydraulikprüfständen. Dank für die Sensibilisierung in Bezug auf die feineren Punkte der Moving Average Methode. Dieses ist schließlich ein statistisches Werkzeug, das hilft, zu sehen, was Sie die Abstraktion der Distraktoren sehen möchten. So ist die Methode verpflichtet, einige Defizite in einigen Situationen oder Kontext haben. Aber ich denke, seine perfekt geeignet für meine Art dof Datenlogging - es ist ein Druck-oder Temperatur-oder Flow-Signal - und ich erwerben bei etwas wie 400 Proben s und verwenden Sie dann eine gemittelte einzelne Probe. Und der Prozess ist ziemlich langsam, da mein Haupt-Code läuft bei nicht mehr als 20 Hz. Also, wenn ich ein 5 Beispiel Mähen durchschnittlich, meine erste Probe kommt 5 x 50ms später, dann für alle 50ms bekomme ich eine gültige Probe. Aha So wollen Sie nicht einen gleitenden Durchschnitt, sondern nur einen einfachen Durchschnitt. Das ist viel einfacher. Heres die Idee (die funktioniert besser mit einem ProducerConsumer Design) - Sagen Sie, dass Sie bei 400Hz abtasten, wollen die Daten bei 400 Hz speichern (dh alle Daten auf Festplatte speichern), wollen aber bei 20 Hz anzeigen (weil Sie Trends, eine längere Zeitbasis usw. sehen wollen). Richten Sie Ihr AD-System, um 20 Samples bei 400 Hz zu sammeln (beachten Sie, können Sie N Kanäle zur gleichen Zeit sammeln, so dass Sie ein 2D-Array von Samples. Sie erhalten die Daten (bei 20 Hz) von der AD (so dass die Producer) , Enqueue es an den Verbraucher. Der Verbraucher beginnt mit dem Schreiben der Daten auf Festplatte (sollte nicht viel Zeit) Nun haben Sie ein 2D-Array - in einem For-Loop, auf einer Kanal-für-Kanal-Basis, durchschnittlich die 20 Punkte. Es ist zu beachten, dass dieses Schema (a) alle Daten verwendet, (b) handhabt Multi-Kanal-Daten mit aplomb (und, wenn Sie sind Aus dem Nahen Osten, wo sie wachsen, können Sie auch Ihre Daten mit einer saftigen Pflaume), und (c) können Sie sammeln Sie Ihre Daten aus dem AD-Gerät, speichern Sie Ihre Daten auf der Festplatte halten alle Punkte, und zeigen Sie Ihre Daten auf Den Bildschirm mit allen Ihren Punkten, sondern auch Mittelung zur Verbesserung der visuellen Signal-zu-Rausch-Verhältnis, alle ohne Datenverlust (Ive getan genau dies mit 24 Kanälen bei 1KHz, mit den Daten auf einem Remote-System genommen und an den PC geschickt Über TCPIP, so haben wir auch TCP-Verarbeitung in der Schleife). Willkommen in der spannenden Welt der Datenerfassung und - verarbeitung mit LabVIEW. Vertrauen Sie mir, dies ist ein wunderbares System für diese Art von Arbeit Basierend auf dem Feedback, das ich auf meinem ursprünglichen VI Ich habe die Moving Average Code in einem SubVI verfeinert. Ich habe es dann verwendet, um eine simulierte 10Channel-Daten Durchschnitt - nur um die Dinge einfach zu halten Ich sorgte dafür, dass alle10 Kanäle identische Daten. Man würde dann erwarten, den gleichen gleitenden Durchschnitt für alle 10 Kanäle zu erhalten. Ich bin überrascht, die kleine Varianz merke ich zwischen den Kanälen - im Allgemeinen sind sie in der Nähe, aber nicht genau. Und nur um den Prozess zu erklären, den ich versuche, habe ich auch ein XLS enclsoed. Woher kommt die Variation? Das unitialisierte Schieberegister im Sub VI. Raghunathan LV2012 zur Automatisierung von Hydraulikprüfständen. Missbrauch bei Moderator melden Missbrauch bei Moderator melden Nachricht 9 von 15 (712 Ansichten) Re: Simple Moving Average SInce Sie den subVI ein Skalar zu einer Zeit aufrufen, sind Sie nicht bekommen, was Sie wollen, weil das Schieberegister nur erinnert sich die letzten N Skalaren, egal aus welchem ​​Kanal es ist. Ihr Code ist noch sehr ineffizient und gewunden. (Zum Beispiel, warum Sie immer noch mit Insert in Array zu append (sowohl in der mani nad in der sub). (Sie könnten ein reenetrant subVI und eine parallele innerste FOR-Schleife verwenden, aber das scheint übermäßig kompliziert zu) Wenn Sie möchten, Nachricht 10 von 15 (696 Ansichten) Gleitender Durchschnitt Hüllkurven Gleitender Durchschnitt Hüllkurven Einleitung Gleitender Durchschnitt Hüllkurven sind prozentuale Umschläge, die oben gesetzt wurden Und unterhalb eines gleitenden Durchschnitts Der gleitende Durchschnitt, der die Basis für diesen Indikator bildet, kann ein einfacher oder exponentieller gleitender Durchschnitt sein, wobei jede Hüllkurve denselben Prozentsatz über oder unter dem gleitenden Durchschnitt festlegt Mit einem gleitenden Durchschnitt als Basis kann Moving Average Envelopes als Trend-Indikator verwendet werden. Der Indikator ist jedoch nicht nur auf den folgenden Trend beschränkt. Die Hüllkurven können auch verwendet werden, um überkaufte und überverkauft Ebenen identifizieren, wenn der Trend relativ ist Wohnung. Berechnung Berechnung für Gleitende Durchschnittliche Umschläge ist direkt. Wählen Sie zunächst einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt aus. Einfache gleitende Durchschnitte gewichten jeden Datenpunkt (Preis) gleichmäßig. Exponentielle gleitende Durchschnitte setzen mehr Gewicht auf die jüngsten Preise und haben weniger Verzögerung. Als zweites wählen Sie die Anzahl der Zeitperioden für den gleitenden Durchschnitt aus. Drittens legen Sie den Prozentsatz für die Umschläge. Ein gleitender Durchschnitt von 20 Tagen mit einer 2,5-Hüllkurve würde die folgenden zwei Zeilen zeigen: Die obige Tabelle zeigt IBM mit einem 20-Tage-SMA und 2,5 Umschlägen. Beachten Sie, dass die 20-Tage-SMA zu diesem SharpChart als Referenz hinzugefügt wurde. Beachten Sie, wie sich die Umschläge parallel zur 20-tägigen SMA bewegen. Sie bleiben konstant 2,5 über und unter dem gleitenden Durchschnitt. Interpretation Indikatoren, die auf Kanälen, Bändern und Umschlägen basieren, sollen die meisten Preisaktionen umfassen. Daher bewegen Bewegungen über oder unter den Umschlägen Aufmerksamkeit. Trends beginnen oft mit starken Bewegungen in die eine oder andere Richtung. Ein Anstieg oberhalb der oberen Hüllkurve zeigt eine außerordentliche Stärke, während ein Absturz unterhalb der unteren Hüllkurve eine außerordentliche Schwäche aufweist. Solche starken Bewegungen können das Ende eines Trends und den Anfang eines anderen signalisieren. Mit einem gleitenden Durchschnitt als Grundlage, Moving Average Umschläge sind eine natürliche Trend folgenden Indikator. Wie mit gleitenden Durchschnitten, werden die Umschläge Preis-Aktion. Die Richtung des gleitenden Mittelwerts diktiert die Richtung des Kanals. Im Allgemeinen ist ein Abwärtstrend vorhanden, wenn sich der Kanal nach unten bewegt, während ein Aufwärtstrend vorhanden ist, wenn sich der Kanal höher bewegt. Der Trend ist flach, wenn sich der Kanal seitwärts bewegt. Manchmal ist ein starker Trend nicht greifen, nachdem eine Hüllkurve und Preise bewegen sich in eine Handelsspanne. Solche Handelsbereiche sind durch einen relativ flachen gleitenden Durchschnitt gekennzeichnet. Die Umschläge können dann verwendet werden, um überkaufte und überverkaufte Ebenen für Handelszwecke zu identifizieren. Eine Bewegung oberhalb der oberen Hüllkurve bezeichnet eine überkaufte Situation, während eine Bewegung unterhalb der unteren Hüllkurve einen überverkauften Zustand markiert. Parameter Die Parameter für die Moving Average Umschläge hängen von Ihren Zielsetzungen und den Charakteristika des jeweiligen Wertpapiers ab. Trader werden wahrscheinlich kürzere (schneller) gleitende Durchschnittswerte und relativ enge Umschläge verwenden. Investoren dürften längere (langsamere) gleitende Durchschnittswerte mit breiteren Umschlägen bevorzugen. Eine security039s-Volatilität wird auch die Parameter beeinflussen. Bollinger-Bänder und Keltner-Kanäle haben Mechanismen eingebaut, die sich automatisch an eine Volatilität von security039s anpassen. Bollinger-Bänder verwenden die Standardabweichung, um die Bandbreite einzustellen. Keltner Channels verwenden den Average True Range (ATR), um die Kanalbreite einzustellen. Diese passen sich automatisch der Volatilität an. Chartisten müssen unabhängig voneinander für die Volatilität bei der Einstellung der Moving Average Umschläge. Wertpapiere mit hoher Volatilität erfordern breitere Banden, um die meisten Preisaktionen zu umfassen. Wertpapiere mit geringer Volatilität können schmalere Bänder verwenden. Bei der Auswahl der richtigen Parameter, hilft es oft, überlagern ein paar verschiedene Moving Average Umschläge und zu vergleichen. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit drei Moving Average Umschlägen auf der Basis der 20-Tage SMA. Die 2,5 Umschläge (rot) wurden mehrmals berührt, die 5 Umschläge (grün) wurden nur während des Juli-Anstiegs berührt. Die 10 Umschläge (rosa) wurden nie berührt, was bedeutet, dass diese Band zu breit ist. Ein mittelfristiger Trader könnte die 5 Umschläge verwenden, während ein kurzfristiger Trader die 2,5 Umschläge verwenden könnte. Aktienindizes und ETFs erfordern festere Umschläge, weil sie typischerweise weniger volatil sind als einzelne Bestände. Die Alcoa-Tabelle hat die gleichen Moving Average Umschläge wie die SPY-Diagramm. Allerdings bemerken, dass Alcoa die 10 Umschläge mehrmals verletzt hat, weil es volatiler ist. Trend Identification Moving Average Umschläge können verwendet werden, um starke Bewegungen zu identifizieren, die den Beginn eines erweiterten Trends signalisieren. Der Trick, wie immer, ist die Kommissionierung der richtigen Parameter. Dies erfordert Praxis, Versuch und Irrtum. Die folgende Tabelle zeigt Dow Chemical (DOW) mit den Moving Average Umschlägen (20,10). Die Schlusskurse werden verwendet, da die gleitenden Durchschnittswerte mit Schlusskursen berechnet werden. Einige Chartisten bevorzugen Bars oder Leuchter, um die Intraday Day hoch und niedrig zu nutzen. Beachten Sie, wie DOW Mitte Juli über die obere Hülle stieg und über diesen Umschlag bis Anfang August weiter bewegte. Das zeigt eine außergewöhnliche Kraft. Beachten Sie auch, dass die Moving Average Umschläge erschienen und folgte dem Vorschuss. Nach einem Wechsel von 14 auf 23 war die Aktie deutlich überkauft. Dieser Schritt führte jedoch zu einem starken Präzedenzfall, der den Beginn einer erweiterten Tendenz markierte. Nachdem DOW bald nach der Gründung seines Aufwärtstrends überkauft wurde, war es an der Zeit, auf einen spielbaren Pullback zu warten. Trader können für Pullbacks mit Basis-Chart-Analyse oder mit Indikatoren zu suchen. Pullbacks kommen oft in Form von fallenden Flaggen oder Keilen. DOW bildete ein Bild perfekt fallende Flagge im August und brach Widerstand im September. Eine weitere Flagge bildete Ende Oktober mit einem Ausbruch im November. Nach dem November-Anstieg zog die Aktie mit einer fünfwöchigen Flagge im Dezember zurück. Im Indikatorfenster wird der Commodity Channel Index (CCI) angezeigt. Verschiebungen unter -100 zeigen Überverkaufsablesungen. Wenn der größere Trend erreicht ist, können überverkauft Messwerte verwendet werden, um Pullbacks zu identifizieren, um das Risiko-Risiko-Profil für einen Handel zu verbessern. Momentum wird bullish wieder, wenn CCI zurück in positives Gebiet (grüne gepunktete Linien) bewegt. Die inverse Logik kann für einen Abwärtstrend angewendet werden. Eine starke Bewegung unterhalb der unteren Hüllkurve signalisiert eine außerordentliche Schwäche, die einen ausgedehnten Abwärtstrend vorhersehen kann. Die nachstehende Grafik zeigt die internationale Spiel-Technologie (IGT), die unterhalb des 10 Umschlags bricht, um einen Abwärtstrend Ende Oktober 2009 zu begründen. Weil die Aktie nach diesem starken Rückgang ziemlich überverkauft war, wäre es klug gewesen, auf einen Bounce zu warten. Wir können dann Grundpreisanalyse oder einen anderen Impulsindikator verwenden, um Bounces zu identifizieren. Das Indikatorfenster zeigt den stochastischen Oszillator, der verwendet wird, um überkaufte Bounces zu identifizieren. Eine Bewegung über 80 gilt als überkauft. Einmal über 80 können die Chartisten dann nach einem Chart-Signal oder einem Rücklauf unter 80 suchen, um einen Abschwung zu signalisieren (rote gestrichelte Linien). Das erste Signal wurde mit einer Unterbrechung bestätigt. Das zweite Signal führte zu einem Whipsaw (Verlust), weil die Aktie bewegt über 20 ein paar Wochen später. Das dritte Signal wurde mit einem Trendlinienbruch bestätigt, der zu einem starken Rückgang führte. Ähnlich dem Preis-Oszillator Bevor Sie auf überkaufte und überverkaufte Ebenen zu bewegen, ist es sinnvoll, darauf hinzuweisen, dass Moving Average Umschläge sind ähnlich wie die Prozent-Preis-Oszillator (PPO). Moving Average Umschläge sagen uns, wenn ein Wertpapier einen bestimmten Prozentsatz über einem bestimmten gleitenden Durchschnitt handelt. PPO zeigt die prozentuale Differenz zwischen einem kurzen exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem längeren exponentiellen gleitenden Durchschnitt. PPO (1,20) zeigt die prozentuale Differenz zwischen einem 1-Perioden-EMA und einem 20-Perioden-EMA. Eine 1-Tage-EMA ist gleich der Nähe. 20-Periode Exponential Moving Average Umschläge entsprechen den gleichen Informationen. Die Grafik oben zeigt die Russell 2000 ETF (IWM) mit PPO (1,20) und 2,5 Exponential Moving Average Umschläge. Horizontale Linien wurden auf 2,5 und -2,5 auf dem PPO festgelegt. Beachten Sie, dass sich die Preise über der 2,5-Hüllkurve bewegen, wenn sich PPO über 2,5 (gelbe Schattierung) bewegt und die Preise unterhalb der 2,5-Hüllkurve liegen, wenn sich PPO unter -2,5 bewegt (orange Schattierung). PPO ist ein Impuls-Oszillator, der verwendet werden kann, um überkaufte und überverkaufte Ebenen zu identifizieren. Durch die Erweiterung können auch "Moving Average Envelopes" verwendet werden, um überkaufte und überverkaufte Level zu identifizieren. PPO verwendet exponentielle gleitende Durchschnitte, so dass es mit Moving Average Umschläge mit EMAs, nicht SMAs verglichen werden muss. Überkauft Oversold Measuring überkauft und überverkauft Bedingungen ist schwierig. Wertpapiere können überkauft werden und in einem starken Aufwärtstrend überkauft bleiben. Ebenso können Wertpapiere überverkauft werden und in einem starken Abwärtstrend überverkauft bleiben. In einem starken Aufwärtstrend bewegen sich die Preise oft über die obere Hüllkurve und über diese Linie weiter. Tatsächlich wird die obere Hülle steigen, wenn der Preis über die obere Hülle hinausgeht. Dies scheint technisch überkauft, aber es ist ein Zeichen der Stärke, überkauft zu bleiben. Das Umgekehrte gilt für überverkauft. Überkauft und überverkauft Lesungen sind am besten verwendet, wenn der Trend abflacht. Die Karte für Nokia hat alles. Die rosa Linien repräsentieren die Moving Average Umschläge (50,10). Ein 50-Tage einfacher gleitender Durchschnitt ist in der Mitte (rot). Die Umschläge sind über und unter diesem gleitenden Durchschnitt. Die Tabelle beginnt mit einem überkauften Niveau, das überkauft blieb, da ein starker Trend im April-Mai auftauchte. Preis-Aktion choppy von Juni bis April, die das perfekte Szenario für überkauft und überverkauft Ebenen. Überkauft Niveaus im September und Mitte März vorweggenommene Umkehrungen. Auch die Überverkaufsniveaus im August und Ende Oktober forderten Fortschritte. Das Chart endet mit einem überverkauften Zustand, der überverkauft bleibt, wenn ein starker Abwärtstrend auftritt. Überkaufte und überverkaufte Bedingungen sollten als Alarm für die weitere Analyse dienen. Übergekaufte Level sollten mit Chartwiderstand bestätigt werden. Chartisten können auch nach bearis - tischen Mustern Ausschau halten, um Umkehrpotenziale bei überkauften Niveaus zu verstärken. Ebenso sollten Überverkaufsniveaus mit Chartunterstützung bestätigt werden. Chartist kann auch nach zinsbullischen Mustern Ausschau halten, um das Umkehrpotenzial auf überdimensionierten Ebenen zu verstärken. Schlussfolgerungen Moving Average Hüllkurven werden meistens als Trend-Indikator verwendet, können aber auch dazu verwendet werden, überkaufte und überverkaufte Bedingungen zu identifizieren. Nach einer Konsolidierungsperiode kann eine starke Hüllkurve den Beginn eines erweiterten Trends signalisieren. Sobald ein Aufwärtstrend identifiziert wird, können sich Chartisten an Momentumindikatoren und andere Techniken wenden, um überverkaufte Leser und Pullbacks innerhalb dieses Trends zu identifizieren. Überkauft Bedingungen und Bounces können als Verkaufschancen in einem größeren Abwärtstrend verwendet werden. In Abwesenheit von starken Trend, können die Moving Average Umschläge verwendet werden wie die Percent Price Oszillator. Bewegt sich über dem oberen Hüllkurvensignal übergekaufte Messwerte, während er unter dem unteren Hüllkurvensignal überverkauft Messwerte bewegt. Es ist auch wichtig, andere Aspekte der technischen Analyse, um überkaufte und überverkaufte Lesung zu bestätigen. Resistance und bearish Umkehrmuster können verwendet werden, um überkaufte Messwerte zu bestätigen. Unterstützung und bullische Umkehrmuster können verwendet werden, um überverkaufte Bedingungen zu bestätigen. SharpCharts Moving Average Umschläge finden Sie in SharpCharts als Preis-Overlay. Wie bei einem gleitenden Durchschnitt sollten die Umschläge auf einem Preisplot angezeigt werden. Nach Auswahl der Anzeige im Dropdown-Feld erscheint die Standardeinstellung im Parameterfenster (20.2.5). MA Umschläge basieren auf einem einfachen gleitenden Durchschnitt. EMA Umschläge basieren auf einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die erste Zahl (20) setzt die Perioden für den gleitenden Durchschnitt. Die zweite Zahl (2.5) setzt den prozentualen Versatz. Benutzer können die Parameter entsprechend ihrer Charting-Anforderungen ändern. Der entsprechende gleitende Durchschnitt kann als separate Überlagerung hinzugefügt werden. Klicken Sie hier für ein Live-Beispiel. Oversold nach dem Bruch oberhalb der oberen Hüllkurve: Dieser Scan sucht nach Beständen, die oberhalb ihres oberen exponentiellen Moving Average Envelope (50,10) vor zwanzig Tagen brachen, um einen Aufwärtstrend zu bestätigen oder einzurichten. Die aktuelle 10-Perioden-CCI liegt unter -100, um einen kurzfristigen überverkauften Zustand anzuzeigen. Overbought nach Unterbrechung unter dem unteren Hüllkurve: Dieser Scan sucht nach Beständen, die unterhalb ihres unteren exponentiellen Moving Average Envelope (50,10) vor zwanzig Tagen brachen, um einen Abwärtstrend zu bestätigen oder festzustellen. Die aktuelle 10-Periode CCI liegt über 100, um einen kurzfristigen überkauften Zustand anzugeben. Weitere Studien Trend Trading für ein Leben Thomas Carr