Gleitender Durchschnitt

Der gleitende Durchschnitt (englisch: Moving Average) ist ein technischer Indikator, der verwendet wird, um den Durchschnittskurs eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum zu berechnen. Er wird genutzt, um kurzfristige Kursschwankungen zu glätten und den übergeordneten Trend besser erkennen zu können.

Wie funktioniert der gleitende Durchschnitt?

Bei einem gleitenden Durchschnitt wird der Durchschnittskurs einer Aktie über eine bestimmte Anzahl von Tagen berechnet, z. B. über 50 oder 200 Tage. Jedes neue Kursergebnis lässt ältere Kurse aus der Berechnung herausfallen, wodurch der Durchschnitt “gleitet”.

Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten:

  • Einfacher gleitender Durchschnitt (SMA – Simple Moving Average): Er berechnet den Durchschnitt der Schlusskurse über einen definierten Zeitraum.
  • Exponentiell gleitender Durchschnitt (EMA – Exponential Moving Average): Dieser Durchschnitt legt mehr Gewicht auf die jüngeren Kursdaten, um schneller auf aktuelle Preisbewegungen zu reagieren.

Beispiel:

Wenn eine Aktie in den letzten 200 Tagen einen steigenden gleitenden Durchschnitt aufweist, deutet das auf einen Aufwärtstrend hin. Ein fallender Durchschnitt könnte auf einen Abwärtstrend hindeuten.

Unterschied zur 200-Tage-Linie:

Die 200-Tage-Linie ist eine spezifische Art des gleitenden Durchschnitts, bei der der Durchschnitt über die letzten 200 Handelstage berechnet wird. Der Begriff gleitender Durchschnitt ist allgemeiner und kann über verschiedene Zeiträume hinweg genutzt werden (z. B. 50 Tage, 100 Tage).

Über mich
Aktienpsychologe Andreas Herrmann

Moin, moin! Ich bin Andreas Herrmann
Kommunikationspsychologe, Finanz- und Datenjournalist sowie Gründer dieses Aktienblog’s.

Meine größte Leidenschaft? Die faszinierende Welt der Börse – aber nicht nur in Zahlen und Charts. Mich interessiert vor allem die Psychologie dahinter: Warum handeln wir so, wie wir handeln? Und wie können wir bessere Entscheidungen treffen?

Als Finanzjournalist liegt mein Fokus auf klaren Analysen und spannenden Einblicken in die psychologischen Mechanismen der Märkte.

Doch das ist noch nicht alles: Ich beschäftige mich intensiv mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz – sei es für technische Analysen, Portfoliooptimierung oder das Entwickeln smarter Dividendenstrategien.

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