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  • Exponentielle Glättung | Statistik - Welt der BWL
    Aktuellere Werte einer Zeitreihe (z B der Umsatz des letzten Monats) werden stärker gewichtet als ältere Werte (z B der Umsatz vor einem halben Jahr) Die Gewichtung erfolgt durch den sog Glättungsfaktor α im Intervall 0 bis 1, der z B aus Erfahrung oder durch Versuche bestimmt wird
  • Exponential Moving Average (EMA) Indikator Strategien 2025
    Der EMA ist ein technischer Indikator zur Glättung des Durchschnittspreises eines Wertpapiers, der schneller auf Preisänderungen reagiert als der SMA Nutzen Hilft, „Lärm“ im Preischart zu reduzieren und Trends sowie Umkehrpunkte im Markt zu identifizieren
  • Gleitender Durchschnitt – die besten Einstellungen
    Ein gleitender Durchschnitt ist ein Indikator der technischen Analyse, mit dem die Kursbewegung in Form von – wie der Name bereits verrät – Durchschnitten berechnet werden kann
  • Gleitender Durchschnitt » Erklärung und Trading (2025)
    Der gleitende Durchschnitt ist ein solcher Trading Indikator, der von vielen Tradern genutzt wird, um Trends zu identifizieren, Kauf- und Verkaufssignale zu generieren und potenzielle Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu erkennen
  • ERHÖHUNG DER AKTUALITÄT VON INDIKATOREN
    Methodische Ansätze bei der Entwicklung von Nowcasts Die prinzipielle Vorgehensweise bei der Modellbildung zur Schätzung von Indikatoren kann man wie folgt beschreiben: In einem ersten Schritt geht es darum, geeignete erklä-rende Variablen hinsichtlich der zu erwartenden Eigen-schaften des Indikators auszuwählen In einem zweiten
  • Exponentielle Glättung einfach erklärt - Martin Grellmann
    Exponentielle Glättung ist eine statistische Methode zur Datenanalyse, insbesondere zur Vorhersage von Zeitreihendaten Bei dieser Methode wird die Vorhersage für den nächsten Zeitpunkt als gewichteter Durchschnitt der aktuellen Beobachtung und der Vorhersage für den vorherigen Zeitpunkt berechnet
  • Eine eingehende Einführung in den Exponential Moving Average
    Bei der Verwendung von EMA gibt es drei entscheidende Komponenten zu beachten: den Zeitraum, den Glättungsfaktor und den Anfangswert Der Zeitraum repräsentiert die Anzahl der Datenpunkte, die in den Durchschnitt einbezogen werden




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