Least Quadrate Gleit Durchschnitt Excel

8.5 Endpunkt Moving Average Der Endpunkt Gleitender Durchschnitt (EPMA) legt einen durchschnittlichen Preis fest, indem er eine kleinste Quadrate gerade Linie (siehe Lineare Regression) durch die Vergangenheit N Tage Schlusskurse und den Endpunkt der Linie (dh die Linie wie am letzten Tag) als Durchschnitt. Diese Berechnung erfolgt durch eine Reihe von anderen Namen, einschließlich der kleinsten Quadrate gleitenden Durchschnitt (LSQMA), bewegte lineare Regression und Zeitreihen Prognose (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified Umzug averagerdquo ist das gleiche auch Die Formel endet ein einfacher gewichteter Durchschnitt der vergangenen N Preise, wobei Gewichte von 2N-1 bis - N2 gehen. Dies ist leicht aus den kleinsten Quadrate Formeln abgeleitet, aber nur auf die Gewichtungen die Verbindung zu den kleinsten Quadraten ist überhaupt nicht offensichtlich. Wenn p1 ist heute rsquos schließen, p2 gestern, etc, dann Die Gewichte sinken um 3 für jeden älteren Tag, und gehen Sie negativ für die älteste Drittel der N Tage. Die folgende Grafik zeigt, dass für N15. Die negativen bedeuten, dass der Durchschnitt ist ldquooverweightrdquo auf die jüngsten Preise und kann überschreiten Preis Aktion nach einem plötzlichen Sprung. Im Allgemeinen aber, weil die eingelegte Linie bewusst durch die Mitte der jüngsten Preise geht, neigt die EPMA dazu, in der Mitte der jüngsten Preise zu sein, oder eine Projektion von wo sie schienen zu trending. Itrsquos interessant, die EPMA mit einer einfachen SMA zu vergleichen (siehe Simple Moving Average). Ein SMA zieht effektiv eine horizontale Linie durch die Vergangenheit N Tage Preise (ihre Mittel), während die EPMA zieht eine abfallende Linie. Die Trägheitsanzeige (siehe Trägheit) verwendet die EPMA. Copyright 2007, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie verteilen können und sie unter den Bedingungen der GNU General Public License ändern können, wie sie von der Free Software Foundation entweder Version 3 oder (Nach Ihrer Wahl) jede spätere version. Moving Averages Stuff Motiviert per E-Mail von Robert B. Ich bekomme diese E-Mail fragen über die Hull Moving Average (HMA) und. Und du hast noch nie davon gehört. Äh Stimmt. In der Tat, wenn ich googeln, entdeckte ich viele gleitende Durchschnitte, die Id nie gehört, wie: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Moving Durchschnitt Least Square Moving Durchschnittlich Dreieck Umzug Durchschnittlich Adaptive Moving Durchschnitt Jurik Moving Average. Also, ich dachte, ich wüsste über gleitende Durchschnitte und. Havent hast du das vorher gemacht, wie hier und hier und hier und hier und. Ja, ja, aber das war, bevor ich von all diesen anderen gleitenden Durchschnitten wusste. In der Tat, die einzigen, mit denen ich spielte, waren diese, wo P 1. P 2 P n sind die letzten n Aktienkurse (P n sind die jüngsten). Einfacher Bewegungsdurchschnitt (SMA) (P 1 P 2 P n) K wobei K n Gewichteter Bewegungsdurchschnitt (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3 n P n) K wobei K (12. n) n (n1) 2 ist. Exponentieller Bewegungsdurchschnitt (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) K K K o 945945 2 1 (1-945). Whoa Ive nie gesehen, dass EMA Formel vor. Ich habe immer was es war. Ja, das ist normalerweise anders geschrieben, aber ich wollte zeigen, dass diese drei ähnliche Rezepte haben. (Siehe das EMA-Zeug hier und hier.) Tatsächlich sehen sie alle so aus: Beachten Sie, dass, wenn alle Ps gleich sind, sagen wir, Po, dann ist der gleitende Durchschnitt gleich Po. Und das ist die Art und Weise, wie sich jeder sich selbst passende Durchschnitt verhalten sollte. Also, was ist am besten definieren am besten. Hier sind ein paar gleitende Durchschnitte, versuchen, eine Reihe von Aktienkursen, die in einer sinusförmigen Mode variieren verfolgen: Aktienkurse, die eine Sinuskurve folgen Wo haben Sie eine Aktie wie diese Aufmerksamkeit Beachten Sie, dass die häufig verwendeten gleitenden Durchschnitte (SMA, WMA Und EMA) erreichen ihr Maximum später als die Sinuskurve. Das ist lag und. Aber was ist mit dem HMA-Typ. Er sieht ziemlich gut aus Yeah, und das ist, worüber wir reden wollen. Tatsächlich. Und was ist das in HMA (6) und ich sehe etwas namens MMA (36) und. Die Geduld. Hull Moving Average Wir beginnen mit der Berechnung des 16-tägigen Weighted Moving Average (WMA) wie folgt: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) K mit K 12. 16 136. Obwohl es schön ist Und smoooth, es hat eine Verzögerung größer als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, es folgt den Preisvariationen ganz schön. Aber theres mehr. Während WMA (8) auf neuere Preise schaut, hat es immer noch eine Verzögerung, also sehen wir, wie viel die WMA sich geändert hat, wenn sie von 8-tägig bis 16-Tage geht. Dieser Unterschied würde so aussehen: In gewissem Sinne gibt dieser Unterschied einen Hinweis darauf, wie sich WMA verändert. So fügen wir diese Änderung zu unserem früheren WMA (8) hinzu: 2 MMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Warum nennen es MMA ich stottern Jedenfalls würde MMA (16) so aussehen: Kranke nimm es Geduld. es gibt mehr. Jetzt stellen wir die magische Umwandlung vor und bekommen. Ta-DUM Das ist Rumpf ja. Wie ich es verstehe Aber was ist das magische Ritual Nachdem wir eine Reihe von MMAs mit den 8-tägigen und 16-tägigen gewichteten gleitenden Durchschnitten erstellt haben, starren wir auf diese Sequenz von Zahlen. Dann berechnen wir die WMA in den letzten 4 Tagen. Das gibt den Hull Moving Average, dass Weve HMA genannt (4). Huh 16 Tage dann 8 Tage dann 4 Tage. Werfen Sie eine Münze, um zu sehen, wie viele. Sie wählen eine Anzahl von Tagen, wie n 16. Dann schauen Sie auf WMA (n) und WMA (n2) und berechnen MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (In unserem Beispiel, das ist 2 WMA (8) - WMA (16), dann berechnen Sie WMA (sqrt (n)) mit nur den letzten sqrt (n) Zahlen aus der MMA-Serie. (In unserem Beispiel, das kann berechnet werden Ein WMA (4), mit der MMA-Serie.) Und für diese lustige SINE-Chart Howd es tun Also wheres die Kalkulationstabelle Im immer noch daran arbeiten: MA-stuff. xls Es ist interessant zu sehen, wie die verschiedenen gleitenden Mittelwerte auf Spikes reagieren: Ist HMA wirklich ein gewichteter gleitender Durchschnitt Nun sehen wir: Wir haben: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3 8 P n) 36 - (P 1 2 P 2 3 P (116) - (1136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10. 16 P 16 Aus sanitären Gründen schreibe das auch so: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16. Beachten Sie, dass alle Gewichte zu 1 addieren. Weiterhin ist wk 2 (136) - (1136) K für K 1, 2. 8 und wk - (1136) K Für K 9, 10. 16. Dann mache ich das magische Quadratwurzel-Ritual (wo sqrt (16) 4). Wir haben (erinnern daran, dass P 16 der jüngste Wert ist) HMA die 4-Tage-WMA der obigen MMAs (W & sub1; P & sub1; w & sub2; P & sub2; W 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1 w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0 w 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 W 16 P 13) 10 (unter Hinweis darauf 1234 10). Huh P 0. P -1 Was. Die MMA (16) nutzt die letzten 16 Tage, zurück zum Preis wurden P 1 genannt. Wenn wir den 4-tägigen gewogenen Durchschnitt von ihnen thar MMAs berechnen, gut mit gestern s MMA (und das geht zurück 1 Tag vor P 1) und am Tag davor geht die MMA zurück zu 2 Tage vor P 1 und dem Tag Vor dem. Okay, so dass Sie nennen sie Preise P 0. P & sub1; & sub4; Du hast es. So eine 16-tägige HMA tatsächlich verwendet Info, die mehr als 16 Tage zurückgeht, richtig Sie haben es. Aber es gibt negative Gewichte für sie alte Preise Ist das legal Der Beweis ist in der. Ja ja. Der Beweis ist im Pudding. Also, was macht die Kalkulationstabelle So weit so sieht es so aus: (Klicken Sie auf das Bild zum Download.) Sie können eine SINE Serie oder eine RANDOM Serie von Aktienpreisen wählen. Für die letzteren, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken Sie einen weiteren Satz von Preisen. Dann können Sie die Anzahl der Tage wählen: das ist unser n. (Zum Beispiel haben wir n 16 für unser Beispiel, oben verwendet.) Weiter, wenn Sie die SINE-Serie wählen, können Sie Spikes einführen und verschieben sie entlang der Tabelle. so was . Beachten Sie, dass wir n 16 und n 36 verwendet haben (im Bild der Tabellenkalkulation) Ursache n2 und sqrt (n) sind beide Integer. Wenn du etwas wie n 15 nimmst, verwendet das Kalkulationsblatt den INT eger Teil von n2 und sqrt (n), nämlich 7 und 3. Also ist der Hull Moving Average der beste Bestimmungsort am besten. Was ist mit dem Jurik-Durchschnitt, ich weiß nichts davon. Es proprietär und du musst bezahlen, um es zu benutzen. Allerdings können wir mit gleitenden Durchschnitten spielen. Ein weiterer beweglicher Durchschnitt Angenommen, dass anstelle des gewichteten beweglichen Durchschnittes (wo die Gewichte proportional zu 1, 2, 3. sind). Wir verwenden das magische Hull-Ritual mit dem Exponential Moving Average. Das heißt, wir betrachten: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Ja, das ist ein Mühelosigkeit, Wenn wir unsere Lieblingszahl von Tagen, wie n 16, auswählen und MAG (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n) berechnen. Wir können mit 945 und k spielen und sehen, was wir bekommen: Zum Beispiel, hier sind ein paar MAgs (wo hielten sich an 16 Tage, aber die Änderung der Werte von 945 und k): MAG (16) 2 EMA (4) - EMA ( 16) MAG (16) 1,5 EMA (5) - 0,5 EMA (16) Beachten Sie, dass wir bei der Auswahl von k 3 nk 163 5.333, die wir auf einfach und einfach umstellen. Warum gehst du nicht mit Hulls Entscheidungen: 945 2 und k 2 Gute Idee. Ich bekomme das: MAG (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Sieht aus wie das Diagramm mit 945 1.5 und k 3. Es tut, hat es nicht getan? Wieder evtl. Also, was ist mit dem quadratwurzeligen Ritual das ich als Übung habe. Für dich Okay, beim Spielen mit dem MAG Ding finde ich, dass Hulls k 2 ganz gut funktioniert. So gut bleiben, dass Allerdings bekommen wir oft einen ziemlich schönen Durchschnitt, wenn wir nur ein kleines Stück der Veränderung hinzufügen: EMA (n2) - EMA (n). In der Tat, gut fügen Sie nur einen Bruch 946 dieser Änderung. Das heißt: MAG (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n2) - EMA (n). Das heißt, wir wählen 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden: Zum Beispiel, wenn wir unsere Gaggle von gleitenden Durchschnitten vergleichen, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir (nur für MAg) nur 946 12 von der Wechsel. Ja, aber was ist der beste Wert der Beta. Definieren Sie am besten: Beachten Sie, dass Beta 1 die Hull-Wahl ist. Außer mit EMAs anstelle von WMAs. Und du läßt das Quadratwurzelsache aus. Äh, ja. Ich habe es vergessen. Hinweis . Die Kalkulationstabelle ändert sich von Stunde zu Stunde. Es sieht derzeit so aus wie etwas zu spielen Mit mir habe ich eine Kalkulationstabelle, die so aussieht. Klicken Sie auf das Bild zum Download. Sie wählen eine Aktie und klicken Sie auf eine Schaltfläche und erhalten Sie einen jährlichen Wert der täglichen Preise. Sie wählen entweder HMA oder MAg, ändern die Anzahl der Tage und, für MAg, den Parameter, und sehen, wann man KAUFEN ro SELL. Wenn auf welchen Kriterien Wenn der gleitende Durchschnitt DOWN x von seinem Maximum in den letzten 2 Tagen ist, kaufst du. (In dem Beispiel, x 1.0) Wenn seine UP y aus seinem Minimum über die letzten 2 Tage, Sie SELL. (Im Beispiel y 1,5) können Sie die Werte von x und y ändern. Taugt es etwas. Diese Kriterien habe ich gesagt, es war etwas zu spielen. Theres diese andere Glättung Technik genannt Hodrick-Prescott Filter. Mit der Hilfe von Ron McEwan, ist es jetzt in dieser Kalkulationstabelle enthalten: Ist es irgendwie gut, mit ihm zu spielen. Youll bemerken, dass theres ein Parameter, den Sie in Zelle M3 ändern können. Und kaufe und verkaufe Signale.10-24-2010, 11:36 PM Least Square Moving Average Ich versuche, einen kleinsten quadratischen gleitenden Durchschnitt des Schlusskurses einer Aktie zu schaffen. Ich habe versucht, die TREND-Funktion in Excel zu verwenden und es gibt mir nicht die richtigen Ergebnisse. Anstatt die eingebaute Funktion zu verwenden, würde ich es gern manuell in Excel machen. Ich habe die Aktienkursdaten mit dem Ergebnis eines am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnittes eingeschlossen. Ich habe diese Ergebnisse aus meiner Aktien Charting Software, TradeStation. Ich habe überall nach dieser Excel-Formel gesucht, kann aber nicht finden. Es sieht aus wie die Hauptformel ist Ymxb, aber wie wenden Sie diese in Formel in Spalten in Excel. Können Sie mir bitte helfen bei der Schaffung der richtigen Formeln, um diese am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnitt zu schaffen. Der Durchschnitt würde auf der Rückblickzeit basieren. In meinem Beispiel habe ich es auf 34 Periode zurückgeschaut. 10-25-2010, 12:33 AM Re: Least Square Moving Average Deine Frage ist ein wenig verwirrend. Eine Least Squares Regression Line ist wirklich eine gerade Linie mit einer Gleichung ymxb. Die Least Squares Teil ist sie versuchen, eine gerade Linie durch Ihre Daten zu zeichnen, so dass die Linie ist so nah an allen Punkten wie möglich. Die Kriterien für die Abgrenzung als möglicher Punkt nehmen jeden Punkt und herauszufinden, wie weit es von der Linie ist. Sie tun dies ein paar Mal und erkennen einige Entfernungen sind positiv und einige negative. Hinzufügen sie nicht funktioniert zu gut. So erfanden sie alle diese Entfernungen, um die Zahl immer positiv zu machen und sie dann zusammenzusetzen. Der kleinste Teil ist, dass Sie die Linie um ein wenig bewegen und fügen Sie alle diese Entfernungen quadriert, bis Sie kommen mit der kleinsten Summe dieser Distanzen. Es ist immer noch eine Zeile. Das gleiche mit Log - und Power - und Polynomkurven. Das ist die Summe der Distanzen und verschieb die Kurve um die Miminum Summe zu bekommen. Ihre Frage ist ein wenig anders, es will einen gleitenden Durchschnitt mit 34 Punkten zusammen, um die Berechnungen zu machen. Sie Kurve beginnt und endet auf dem ersten Punkt und das verwirrt mich. Es sollte am 34. Punkt beginnen. Siehe meine Grafik beigefügt. Wer diese Frage beantragt hat, muss gewollt haben, dass du einen 34-tägigen kumulativen Durchschnitt machst, bekommst ein paar Punkte und machst eine LSRL an diesen Punkten. Ist das sinnvoll. Ich glaube das ist was du willst 10-25-2010, 04:19 PM Re: Least Square Moving Average Danke für die Antwort. Lassen Sie mich klären, was ich suche. Ein am wenigsten quadratisch gleitender Durchschnitt wird auch als Endpunkt bezeichnet, der den Durchschnitt bewegt, wo der Endpunkt einer bestimmten linearen Regressionslinie der Plot für den am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnitt ist. Zum Beispiel, wenn ich auf der Suche nach einem 34 Periode Endpunkt gleitenden Durchschnitt würde ich auf meine aktuellen Aktienkurs und ziehen eine lineare Regressionslinie aus dem aktuellen Preis auf den Preis 34 Perioden. Wo der Endpunkt der 34 Periode lineare Regresslinie landet auf dem aktuellen Preis würde durch meinen ersten Wert für meinen Endpunkt gleitenden Durchschnitt. Wenn die Aktie zum nächsten Preis fortschreitet, würde die gleiche Zeit immer wieder passieren, wenn sie 34 Perioden zurückschauen, um eine Regressionslinie zu zeichnen und den Endpunkt auf den aktuellen Aktienkurs zu zeichnen. Ich hoffe, das macht die Dinge klarer, was ich suche. Danke, Steven 10-25-2010, 04:34 PM Re: Least Square Moving Average - A-- ---- B ---- ----- C ------ ---- D - --- --------------- E ---------------- 2 Zeile Rohdaten Least Square 3 1 1.63145 1.63399 4 2 1.63166 1.63388 5 3 1,63189 1,63379 6 4 1,63356 1,63385 7,5 1,63469 1,63398 8 6 1,63404 1,633402 9,7 1,63375 1,63392 10,8 1,63397 1,63384 11,9 1,63374 1,63372 12 10 1,63531 1,63370 13 11 1,63507 1,63368 14 12 1,63482 1,63359 15 13 1,63488 1,63356 16 14 1,63387 1,63344 17 15 1,63536 1.63353 18 16 1.63353 1.63344 19 17 1.63373 1.63346 20 18 1.63472 1.63358 21 19 1.63515 1.63372 22 20 1.63781 1.63471 23 21 1.63717 1.63438 24 22 1.63656 1.63458 25 23 1.63644 1.63484 26 24 1.63757 1.63531 27 25 1.63759 1.63581 28 26 1.64004 1.63651 29 27 1.63925 1.63704 30 28 1,64168 1,63786 31 29 1,64180 1,63867 32 30 1,64201 1,63942 33 31 1,64220 1,64014 34 32 1,64292 1,64084 35 33 1,64154 1,64133 36 34 1,64135 1,64170 1,64170 D36: TREND (B3: B36, A3: A36, A36) 37 35 1.64099 1.64191 1.64191 38 36 1.64123 1.64211 1.64211 39 37 1.64168 1.64233 1.64233 40 38 1.64191 1.64262 1.64262 41 39 1.64256 1.64300 1.64300 42 40 1.64193 1.64324 1.64324 10-25-2010, 05:41 PM Re: Least Square Moving Average JA. Vielen Dank. Ich sehe jetzt wo ich meinen Fehler ursprünglich gemacht habe. Ich habe den 3. Teil der TREND-Funktion nicht in A36 gestellt. Ich habe jetzt ein anderes Problem mit einer parabolischen Regression (Quadratic Spline) und wie man es in Excel programmiert. Ich habe eine Beschreibung, wie es funktioniert mit der Gleichung und eine Stichprobe Ausgabe. Soll ich einen neuen Schritt anfangen oder kann ich mit diesem weitergehen, lass es mich wissen. 10-25-2010, 05:41 PM Re: Least Square Moving Average Neuer Thread mit einem passenden Titel, bitte. Alle Zeiten sind GMT. Es ist jetzt 07:10 Uhr. Powered by vBulletinreg Version 4.1.8 Copyright Kopie 2017 vBulletin Solutions, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Search Engine Friendly URLs von vBSEO 3.6.0 RC 1 Forum Modifikationen Von Marco MamdouhForum gt Microsoft Office Application Help - Excel Hilfe Forum gt Excel General gt Ich versuche, einen kleinsten glatten gleitenden Durchschnitt des Schlusskurses einer Aktie zu schaffen. Ich habe versucht, die TREND-Funktion in Excel zu verwenden und es gibt mir nicht die richtigen Ergebnisse. Anstatt die eingebaute Funktion zu verwenden, würde ich es gern manuell in Excel machen. Ich habe die Aktienkursdaten mit dem Ergebnis eines am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnittes eingeschlossen. Ich habe diese Ergebnisse aus meiner Aktien Charting Software, TradeStation. Ich habe überall nach dieser Excel-Formel gesucht, kann aber nicht finden. Es sieht aus wie die Hauptformel ist Ymxb, aber wie wenden Sie diese in Formel in Spalten in Excel. Können Sie mir bitte helfen bei der Schaffung der richtigen Formeln, um diese am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnitt zu schaffen. Der Durchschnitt würde auf der Rückblickzeit basieren. In meinem Beispiel habe ich es auf 34 Periode zurückgeschaut. Ihre Frage ist ein wenig verwirrend. Eine Least Squares Regression Line ist wirklich eine gerade Linie mit einer Gleichung ymxb. Die Least Squares Teil ist sie versuchen, eine gerade Linie durch Ihre Daten zu zeichnen, so dass die Linie ist so nah an allen Punkten wie möglich. Die Kriterien für die Abgrenzung als möglicher Punkt nehmen jeden Punkt und herauszufinden, wie weit es von der Linie ist. Sie tun dies ein paar Mal und erkennen einige Entfernungen sind positiv und einige negative. Hinzufügen sie nicht funktioniert zu gut. So erfanden sie alle diese Entfernungen, um die Zahl immer positiv zu machen und sie dann zusammenzusetzen. Der kleinste Teil ist, dass Sie die Linie um ein wenig bewegen und fügen Sie alle diese Entfernungen quadriert, bis Sie kommen mit der kleinsten Summe dieser Distanzen. Es ist immer noch eine Zeile. Das gleiche mit Log - und Power - und Polynomkurven. Das ist die Summe der Distanzen und verschieb die Kurve um die Miminum Summe zu bekommen. Ihre Frage ist ein wenig anders, es will einen gleitenden Durchschnitt mit 34 Punkten zusammen, um die Berechnungen zu machen. Sie Kurve beginnt und endet auf dem ersten Punkt und das verwirrt mich. Es sollte am 34. Punkt beginnen. Siehe meine Grafik beigefügt. Wer diese Frage beantragt hat, muss gewollt haben, dass du einen 34-tägigen kumulativen Durchschnitt machst, bekommst ein paar Punkte und machst eine LSRL an diesen Punkten. Ist das sinnvoll. Ich glaube das ist was du willst Danke für die Antwort. Lassen Sie mich klären, was ich suche. Ein am wenigsten quadratisch gleitender Durchschnitt wird auch als Endpunkt bezeichnet, der den Durchschnitt bewegt, wo der Endpunkt einer bestimmten linearen Regressionslinie der Plot für den am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnitt ist. Zum Beispiel, wenn ich auf der Suche nach einem 34 Periode Endpunkt gleitenden Durchschnitt würde ich auf meine aktuellen Aktienkurs und ziehen eine lineare Regressionslinie aus dem aktuellen Preis auf den Preis 34 Perioden. Wo der Endpunkt der 34 Periode lineare Regresslinie landet auf dem aktuellen Preis würde durch meinen ersten Wert für meinen Endpunkt gleitenden Durchschnitt. Wenn die Aktie zum nächsten Preis fortschreitet, würde die gleiche Zeit immer wieder passieren, wenn sie 34 Perioden zurückschauen, um eine Regressionslinie zu zeichnen und den Endpunkt auf den aktuellen Aktienkurs zu zeichnen. Ich hoffe, das macht die Dinge klarer, was ich suche. Danke, Steven