12 Monate Einfach Gleitenden Durchschnitt

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine bewegte Avearge 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 kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleMoving Durchschnitte: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnitte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald dies bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. 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 daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. 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 Messwerte 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 bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. 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 Mittelwerte. 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 Analyse verwenden Dank für die Unterzeichnung bis zu Investopedia Insights - News to Use. Thomas Bulkowski8217s erfolgreiche Investitionstätigkeiten erlaubte ihm, im Alter von 36 Jahren im Ruhestand. Er ist ein international bekannter Autor und Trader mit 30 Jahren Börsenerfahrung und weithin als ein führender Experte auf Chart-Muster angesehen. Er kann erreicht werden Unterstützen Sie diese Seite Klicken Sie auf die Links (unten) führt Sie zu Amazon. Wenn Sie irgendwelche kaufen, zahlen sie für die Überweisung. Bulkowskis 12-Monate Moving Average Geschrieben von und Copyright-Kopie 2005-2016 von Thomas N. Bulkowski. Alle Rechte vorbehalten. Disclaimer: Sie allein sind für Ihre Anlageentscheidungen verantwortlich. Siehe Datenschutz / Haftungsausschluss für weitere Informationen. Dieser Artikel beschreibt, wie die 12-Monats-gleitenden Durchschnitt verwenden, um Stier und Bär Märkte zu erkennen. 12-Monats-Gleitender Durchschnitt Einleitung Im Folgenden finden Sie ein Liniendiagramm für die monatlichen Schlusskurse des SampP 500-Index und einen 12-monatigen gleitenden Durchschnitt der geschlossenen Positionen (rot dargestellt). Beachten Sie, dass zu Beginn der 2000 bis 2002 Bärenmarkt, fiel der Index unter dem gleitenden Durchschnitt bei A. Das war ein Signal zu verkaufen und in bar bewegen. In der Baisse 2007 bis 2009 sank der Index auch unter den gleitenden Durchschnitt (bei B). In beiden Fällen blieb der Index unter dem gleitenden Durchschnitt, bis die Erholung bei C und D begann. Wenn Sie den 10-monatigen gleitenden Durchschnitt anstelle der 12 verwenden würden, würde der Preis den Durchschnitt im blauen Kreis und auch entlang der CB durchbohren Bewegen Sie sich bei der ersten Berührung. Diese hätten eine unnötige Transaktion verursacht (kaufen dann verkaufen oder umgekehrt), so dass ein 12-monatiger einfacher gleitender Durchschnitt besser funktioniert. Die etwas längeren einfachen gleitenden Durchschnitt erhalten Sie wieder in den Markt etwas später bei C und D als würde die 10-Monats-einfachen gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie dies testen sollten, stellen Sie sicher, dass Sie monatliche Schlusskurse und nicht die Höhen oder Tiefs während des Monats verwenden. Youll finden, dass der gleitende Durchschnitt Reduzierung Drawdown und Risiko über Buy-and-Hold. 12-Monate Gleitende Durchschnittliche Handelsregeln Hier sind die Handelsregeln. Kaufen Sie auf dem Markt, wenn der SampP 500 Index über den 12-Monats-einfachen gleitenden Durchschnitt der Schlusskurse steigt. Verkaufen, wenn der Index unter dem gleitenden Durchschnitt sinkt. 12-Monate Gleitende Durchschnittliche Prüfung Ich bat Dr. Tom Helget, eine Simulation auf dem SampP 500 Index von Januar 1950 bis März 2010 laufen zu lassen. Die folgende Tabelle zeigt einen Teil seiner Ergebnisse. Hier ist, was er über den Test sagt. Mein Test lief von 1/3/1950 bis 31.03.2010 (20.515 Tage oder 56.17 Jahre) auf GSPC. Trades wurden getroffen, wenn die enge über die n-Periode monatlich einfach gleitenden Durchschnitt auf der offenen des Tages nach dem Signal gekreuzt. Positionen wurden verlassen, wenn die enge Kreuzung unterhalb der gleichen n Periode einfachen gleitenden Durchschnitt auf der offenen des Tages nach dem Signal. Ich erlaubte mir, fraktionierte Aktien zu kaufen. Mein Ausgangswert war 100. Die Perioden der monatlichen einfachen gleitenden Durchschnitt reichten von 6 bis 14. Optimierung ergab die beste Leistung, um die 12-Monats-SMA mit einem Compound Annual Return von 7,15. Würde man am 1/29/1954 (dem Zeitpunkt des ersten Handels, den das System erzeugt hat) kaufen und bis zum Enddatum halten, wäre das AUTO 7,36 gewesen. Sie können eine Kopie seiner Tabellenergebnisse herunterladen, indem Sie auf den Link klicken. Siehe auch Geschrieben von und Copyright-Kopie 2005-2016 von Thomas N. Bulkowski. Alle Rechte vorbehalten. Disclaimer: Sie allein sind für Ihre Anlageentscheidungen verantwortlich. Siehe Datenschutz / Haftungsausschluss für weitere Informationen. Der Mensch ist der beste Computer, den wir an Bord eines Raumfahrzeugs setzen können, und der einzige, der mit ungelernter Arbeit massenhaft produziert werden kann. Der SampP 500 schloss September mit einem monatlichen Verlust von 0,12, zufällig seinen zweiten Verlust in Folge von 0,12. Alle drei SampP 500 MAs sind signalisiert investiert und alle fünf Ivy Portfolio ETF MAs sind signalisiert investiert. In der Tabelle werden die monatlichen Schließungen, die innerhalb eines Signals von 2 liegen, gelb hervorgehoben. Die obige Tabelle zeigt das aktuelle 10-Monats-Simple Moving Average (SMA) - Signal für jede der fünf ETFs, die in The Ivy Portfolio vorgestellt werden. Weve enthielt auch eine Tabelle von 12-monatigen SMAs für die gleichen ETFs für diese populäre alternative Strategie. Für eine auffällige Analyse der Ivy-Portfolio-Strategie, siehe diesen Artikel von Adam Butler, Mike Philbrick und Rodrigo Gordillo: Backtesting Moving Averages In den vergangenen Jahren haben wir mit Excel die Performance der verschiedenen gleitenden durchschnittlichen Timing-Strategien verfolgen. Aber jetzt nutzen wir die Backtesting-Tools auf der ETFReplay-Website. Wer sich für den Börsengang mit ETFs interessiert, sollte sich diese Website anschauen. Hier sind die beiden Werkzeuge, die wir am häufigsten verwenden: Hintergrund auf den gleitenden Durchschnitten Kauf und Verkauf auf der Grundlage einer gleitenden Durchschnitt der monatlichen Schließungen kann eine wirksame Strategie für das Management der Gefahr des schweren Verlustes von großen Bärenmärkten sein. Im Wesentlichen, wenn das monatliche Schließen des Index über dem gleitenden Durchschnittswert liegt, halten Sie den Index. Wenn der Index unten schließt, bewegen Sie sich zu Bargeld. Der Nachteil ist, dass es Sie nie raus an der Spitze oder zurück in an der Unterseite. Auch kann es die gelegentliche whipsaw (kurzfristige Kauf oder Verkauf Signal), wie weve gelegentlich erlebt im vergangenen Jahr produzieren. Dennoch zeigt ein Chart der SampP 500 monatlich schließt seit 1995 zeigt, dass eine 10- oder 12-monatige einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Strategie die Teilnahme an den meisten der oberen Kursbewegung versichert haben, während drastisch reduziert Verluste. Hier ist die 12-Monats-Variante: Der 10-monatige exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist eine leichte Variante des einfachen gleitenden Durchschnitts. Diese Version erhöht mathematisch die Gewichtung neuerer Daten in der 10-monatigen Sequenz. Seit 1995 hat es weniger Peitschen als der gleichwertige einfache gleitende Durchschnitt produziert, obwohl es einen Monat langsamer war, um einen Verkauf nach diesen beiden Marktspitzen zu signalisieren. Ein Blick zurück auf die 10- und 12-monatigen gleitenden Durchschnitte im Dow während des Crash von 1929 und der Großen Depression zeigt die Wirksamkeit dieser Strategien während dieser gefährlichen Zeiten. Die Psychologie der Momentum-Signale Das Timing funktioniert aufgrund eines grundlegenden menschlichen Merkmals. Menschen imitieren erfolgreiches Verhalten. Wenn sie von anderen hören, die Geld auf dem Markt verdienen, kaufen sie ein. Irgendwann kehrt sich der Trend um. Es können nur die normalen Erweiterungen und Kontraktionen des Konjunkturzyklus sein. Manchmal ist die Ursache dramatischer mdash eine Vermögensblase, ein großer Krieg, eine Pandemie oder ein unerwarteter finanzieller Schock. Wenn der Trend rückläufig ist, verkaufen erfolgreiche Investoren frühzeitig. Die Nachahmung des Erfolges macht den bisherigen Kaufimpuls allmählich zum Verkaufsmomentum. Umsetzung der Strategie Unsere Illustrationen aus dem SampP 500 sind nur diese Mdash-Illustrationen. Wir verwenden die SampP wegen der umfangreichen historischen Daten, die leicht verfügbar sind. Jedoch sollten Anhänger einer gleitenden Durchschnittsstrategie Kauf - / Verkaufsentscheidungen über die Signale für jede einzelne Investition und nicht über einen breiten Index treffen. Selbst wenn Sie in einem Fonds investieren, der den SampP 500 verfolgt (z. B. Vanguards VFINX oder SPY ETF), werden sich die gleitenden Durchschnittssignale der Fonds gelegentlich von dem zugrunde liegenden Index unterscheiden, da Dividenden reinvestiert werden. Die SampP 500 Zahlen in unseren Abbildungen schließen Dividenden aus. Die Strategie ist am effektivsten in einem steuerbegünstigten Konto mit einem Low-Cost-Brokerage-Service. Sie wollen die Gewinne für sich selbst, nicht für Ihren Broker oder Ihren Uncle Sam. Hinweis . Für alle, die die zehn - und zwölfmonatigen einfachen gleitenden Durchschnitte im SampP 500 und den Equity-versus-cash Positionen seit 1950 sehen möchten, gibt es eine Excel-Datei (xls-Format) der Daten. Unsere Quelle für die monatlichen Schließungen (Spalte B) ist Yahoo Finance. Die Spalten D und F zeigen die Positionen, die vom Monatsende für die beiden SMA-Strategien signalisiert werden. In der Vergangenheit empfehlen wir Mebane Fabers nachdenklich Artikel Eine quantitative Ansatz für taktische Asset Allocation. Der Artikel wurde jetzt aktualisiert und erweitert als Dritter Teil: Active Management sein Buch The Ivy Portfolio. Co-Autor mit Eric Richardson. Dies ist ein Muss für jeden, der die Verwendung eines Timing-Signal für Investitionsentscheidungen zu lesen. Das Buch analysiert die Anwendung von gleitenden Durchschnitten des SampP 500 und vier zusätzliche Assetklassen: den Morgan Stanley Capital International EAFE Index (MSCI EAFE), den Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), den Nationalen Verein für Immobilieninvestmentfonds (NAREIT) und die Regierung 10-jährige Staatsanleihen. Als regelmäßiges Feature dieser Website versuchen wir, die Signale am Ende eines jeden Monats zu aktualisieren. Für weitere Einblicke von Mebane Faber, besuchen Sie bitte seine Website, Mebane Faber Research. Fußnote zur Berechnung der monatlichen gleitenden Durchschnitte: Wenn Sie eigene Berechnungen von gleitenden Durchschnittswerten für dividendenbezahlende Aktien oder ETFs vornehmen, erhalten Sie gelegentlich unterschiedliche Ergebnisse, wenn Sie sich nicht für Dividenden anpassen. Zum Beispiel blieb VNQ im Jahr 2012, basierend auf den bereinigten monatlichen Schließungen, Ende November investiert, doch gab es ein Verkaufssignal, wenn Sie Dividendenanpassungen ignorierten. Da die Daten für frühere Monate sich ändern, wenn Dividenden gezahlt werden, müssen Sie die Daten für alle Monate in der Berechnung aktualisieren, wenn seit dem letzten Monatsabschluss eine Dividende gezahlt wurde. Dies ist der Fall für alle Dividenden zahlenden Aktien oder Fonds. Faber039s Sektor Rotation Trading-Strategie Faber039s Sektor Rotation Trading-Strategie Sektor Rotation basierende Trading-Strategien sind beliebt, weil sie risikoadjustierte Renditen verbessern können und automatisieren den Investitionsprozess. Momentum investing, das im Mittelpunkt der Sektorrotationsstrategie steht, will in Sektoren investieren, die die stärkste Performance über einen bestimmten Zeitrahmen aufweisen. Momentum Investing ist eine andere Form der relativen Stärke zu investieren. Dieser Artikel erklärt die Strategie und zeigt Investoren, wie diese Strategie mit den Werkzeugen bei StockCharts umzusetzen. Faber und O039Shaunessey Dort Bereich viele Papiere, die das Konzept der Impuls-Investitionen und relative Stärke investieren. In seinem Buch What Works on Wall Street. James O039Shaunessey Details der besten Durchführungsstrategien in den letzten fünfzig Jahren. Jetzt in seiner vierten Auflage, O039Shaunessey festgestellt, dass relative Stärke Strategien waren konsequent an der Spitze der Performance-Liste. Investoren werden für den Kauf der stärksten Aktien belohnt und Vermeidung der schwächsten. Die Starken neigen dazu, stärker zu werden, während die Schwachen dazu neigen, schwächer zu werden. Das macht Sinn, weil die Wall Street ihre Gewinner liebt und ihre Verlierer hasst. Mebane Faber, von Cambria Investment Management, schrieb ein Whitepaper mit dem Titel "Relative Strength Strategies for Investing". Google seinen Namen und den Papier-Namen für Details. Unter Berücksichtigung von Branchen - / Branchengruppen, die bis in die 1920er Jahre zurückreichen, stellte Faber fest, dass eine einfache Impulsstrategie das Buy-and-Hold etwa 70 Jahre übertraf. Mit anderen Worten, der Kauf der Branchen - / Industriegruppen mit den größten Gewinnen übertraf während einer Testperiode, die 80 Jahre überstieg, das Buy-and-Hold-Geschäft. Diese Strategie arbeitete für 1-Monats-, 3-Monats-, 6-Monats-, 9-Monats - und 12-Monats-Leistungsintervalle. Darüber hinaus fand Faber auch, dass die Performance verbessert werden könnte durch Hinzufügen einer einfachen Trend nach Anforderung vor Betrachtung Positionen. Strategie Details Die hier gezeigte Strategie basiert auf den Ergebnissen aus dem White Paper von Faber039. Erstens basiert die Strategie auf monatlichen Daten und das Portfolio wird einmal monatlich neu ausgeglichen. Chartisten können den letzten Tag des Monats, den ersten Tag des Monats oder einen festgelegten Termin jeden Monat verwenden. Die Strategie ist lang, wenn die SampP 500 ist über seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt und aus dem Markt, wenn die SampP 500 ist unter seinem 10-Monats-SMA. Diese grundlegende Timing-Technik versichert, dass Investoren aus dem Markt während ausgedehnter Abwärtstrends und auf dem Markt während des erweiterten Aufwärtstrends sind. Eine solche Strategie hätte die Bärenmärkte von 2001-2002 vermieden und den hartnäckigen Rückgang im Jahr 2008 vermieden. In seinem Back-Test nutzte Faber die zehn Branchen - / Industriegruppen aus der französischen Fama CRSP Data Library. Dazu gehören Konsumgüter, Konsumgüter, Verarbeitendes Gewerbe, Energie, Technologie, Telekommunikation, Geschäfte, Gesundheit, Versorgung und Sonstiges. Der letzte Sektor / Industrie-Gruppe (andere) umfasst Minen, Bau, Verkehr, Hotels, Business Services, Unterhaltung und Finanzen. Anstelle der Suche nach individuellen ETFs, die diesen Gruppen entsprechen, wird diese Strategie einfach die neun Sektor-SPDRs verwenden. Im nächsten Schritt wählen Sie das Performance-Intervall. Die Chartisten können zwischen einem Monat und zwölf Monaten wählen. Ein Monat kann ein wenig kurz sein und übermäßige Rebalancing verursachen. Zwölf Monate können ein bisschen lang sein und vermissen zu viel von der Bewegung. Als Kompromiss wird dieses Beispiel die drei Monate verwenden und die Leistung mit der dreimonatigen Rate-of-Change, die der prozentuale Gewinn über einen Zeitraum von drei Monaten ist, definieren. Chartist muss dann entscheiden, wie viel Kapital für jeden Sektor und die Strategie als Ganzes zuzuteilen. Chartisten konnten die ersten drei Sektoren erwerben und allen drei gleiche Beträge zuweisen (33). Alternativ könnten Investoren eine gewichtete Strategie implementieren, indem sie die meisten in den Top-Sektor investieren und niedrigere Beträge in den folgenden Sektoren investieren. Kauf-Signal: Wenn der SampP 500 über seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt ist, kaufen Sie die Sektoren mit den größten Gewinnen über einem dreimonatigen Zeitrahmen. Verkaufssignal: Beenden Sie alle Positionen, wenn der SampP 500 unter seinem 10-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt auf monatlicher Basis schaltet. Rebalance: Einmal pro Monat verkaufen Sektoren, die fallen aus der Top-Tier (drei) und kaufen die Sektoren, die in die obere Ebene (drei) bewegen. StockCharts Sector Summary Die Sector Summary auf StockCharts kann zur Umsetzung dieser Strategie auf monatlicher Basis genutzt werden. Die neun Sektor-SPDRs werden auf einer bequemen Seite mit einer Option zum Sortieren nach Prozentänderung angezeigt. Wählen Sie zuerst den gewünschten Leistungszeitraum aus, indem Sie das Dropdown-Menü direkt oberhalb der Tabelle verwenden. Dieses Beispiel verwendet drei Monate Leistung. Zweitens klicken Sie auf die Chg-Überschrift, um nach Prozentänderung zu sortieren. Dies wird die besten Sektoren an der Spitze platzieren. Tweaking Auf der Gefahr der Kurvenanpassung scheint es, dass ein 12 Monate einfacher gleitender Durchschnitt eine starke Tendenz besser als ein 10-Monats-SMA hält. Auf der untenstehenden Tabelle zeigen die blauen Pfeile, wo der SampP 500 die 10-Monats-SMA brach, aber die 12-Monats-SMA hielt. Der Unterschied zwischen den beiden gleitenden Durchschnitten ist recht klein, und diese Unterschiede sind wahrscheinlich, sogar im Laufe der Zeit auszugleichen. Ein zwölfmonatiger gleitender Durchschnitt stellt jedoch den Jahresdurchschnitt dar, der aus langfristiger Sicht ein attraktiver Zeitrahmen ist. Preis hat eine Aufwärts-Bias, wenn über diesem ein Jahr gleitenden Durchschnitt und eine Abwärts-Bias, wenn unten. Schlussfolgerungen Diese Sektorrotationsstrategie basiert auf der Prämisse, dass bestimmte Sektoren eine Outperformance erzielen werden und dass Investitionen in diese Sektoren den Markt insgesamt übertreffen werden. Obwohl ein 80-jähriger Back-Test diese Annahme bestätigt, ist die bisherige Wertentwicklung keine Garantie für zukünftige Performance. Wie bei jeder Strategie, Selbstdisziplin und die Einhaltung der Strategie sind von größter Bedeutung. Es wird schlechte Monate geben, vielleicht sogar schlechte Jahre. Langfristige Hinweise deuten jedoch darauf hin, dass die guten Zeiten die schlechten Zeiten überwiegen werden. Diese Strategie kann auch als erster Schnitt für die Aktienauswahl verwendet werden. Händler können ihre Bemühungen auf Aktien in den oberen drei Sektoren konzentrieren und vermeiden Aktien in den unteren sechs. Denken Sie daran, dass dieser Artikel als Ausgangspunkt für die Entwicklung von Strategien entwickelt wird. Nutzen Sie diese Ideen, um Ihren Analyseprozess und Ihre Risiko-Belohnung zu erweitern. Weitere Studie Point Amp Abbildung Abbildung Thomas Dorsey Technische Analyse der Finanzmärkte John J. Murphy