Moving Average Cycle Auswertung




Moving Average Cycle AuswertungWie man einen gleitenden Durchschnitt verwendet, um Aktien zu kaufen Der gleitende Durchschnitt (MA) ist ein einfaches technisches Analyse-Tool, das Preisdaten durch die Schaffung eines standig aktualisierten Durchschnittspreises ausgleicht. Der Durchschnitt wird uber einen bestimmten Zeitraum, wie 10 Tage, 20 Minuten, 30 Wochen oder jede Zeitdauer, die der Handler wahlt, ubernommen. Es gibt Vorteile mit einem gleitenden Durchschnitt in Ihrem Trading, sowie Optionen auf welche Art von gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Moving durchschnittliche Strategien sind auch beliebt und kann auf jeden Zeitrahmen angepasst werden, sowohl langfristige Investoren und kurzfristige Handler passen. (Siehe Die Top Four Technical Indicators Trend Trader mussen wissen.) Warum ein Moving Average Ein gleitender Durchschnitt kann dazu beitragen, reduzieren die Menge an Larm auf einer Preis-Chart. Schauen Sie sich die Richtung der gleitenden Durchschnitt, um eine grundlegende Vorstellung davon, wie der Preis bewegt wird. Abgewinkelt und Preis ist nach oben (oder war vor kurzem) insgesamt, abgewinkelt und der Preis verschiebt sich insgesamt, seitwarts verschieben und der Preis ist wahrscheinlich in einer Reihe. Ein gleitender Durchschnitt kann auch als Unterstutzung oder Widerstand dienen. In einem Aufwartstrend kann ein 50-Tage-, 100-Tage - oder 200-Tage-Bewegungsdurchschnitt als Stutzpegel dienen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Dies ist, weil der Durchschnitt fungiert wie ein Boden (Unterstutzung), so dass der Preis springt von ihm aus. In einem Abwartstrend kann ein gleitender Durchschnitt als Widerstand wie eine Decke wirken, der Preis schlagt ihn und fangt wieder an, wieder zu fallen. Der Preis nicht immer respektieren die gleitenden Durchschnitt auf diese Weise. Der Preis kann durch ihn leicht oder stoppen und ruckwarts laufen, bevor er es erreicht. Als allgemeine Richtlinie, wenn der Preis uber einem gleitenden Durchschnitt ist der Trend ist. Wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt ist der Trend nach unten. Bewegungsdurchschnitte konnen jedoch unterschiedliche Langen haben (kurz erortert), so kann man einen Aufwartstrend angeben, wahrend ein anderer einen Abwartstrend anzeigt. Arten von Bewegungsdurchschnitten Ein gleitender Durchschnitt kann auf unterschiedliche Weise berechnet werden. Ein funf Tage einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) addiert einfach die funf letzten taglichen Schlusspreise und teilt sie durch funf, um einen neuen Durchschnitt jeden Tag zu verursachen. Jeder Durchschnitt ist mit dem nachsten verbunden, wodurch die singulare flie?ende Linie. Eine andere populare Art von gleitendem Durchschnitt ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Die Berechnung ist komplexer, erfordert aber grundsatzlich mehr Gewichtung auf die jungsten Preise. Plot ein 50-Tage-SMA und eine 50-Tage-EMA auf dem gleichen Chart, und Sie werden bemerken, dass die EMA reagiert schneller auf Preisanderungen als die SMA, aufgrund der zusatzlichen Gewichtung auf aktuelle Preisdaten. Charting-Software und Handelsplattformen tun die Berechnungen, so dass keine manuelle Mathematik erforderlich ist, um eine MA zu verwenden. Eine Art von MA ist nicht besser als eine andere. Eine EMA kann in einer Aktie oder einem Finanzmarkt fur eine Zeit besser funktionieren, und manchmal kann ein SMA besser funktionieren. Der Zeitrahmen, der fur einen gleitenden Durchschnitt gewahlt wird, wird auch eine bedeutende Rolle spielen, wie effektiv er ist (unabhangig vom Typ). Durchschnittliche durchschnittliche Lange Durchschnittliche durchschnittliche Langen sind 10, 20, 50, 100 und 200. Diese Langen konnen je nach Handelshorizont auf einen beliebigen Chartzeitrahmen (eine Minute, taglich, wochentlich usw.) angewendet werden. Der Zeitrahmen oder die Lange, die Sie fur einen gleitenden Durchschnitt wahlen, der auch Ruckblickzeit genannt wird, kann eine gro?e Rolle spielen, wie effektiv er ist. Ein MA mit einem kurzen Zeitrahmen reagiert viel schneller auf Preisanderungen als ein MA mit einem langen Blick zuruck Zeitraum. In der unten stehenden Grafik zeigt der 20-Tage-Gleitkurs den tatsachlichen Preis naher als der 100-Tage-Kurs. Der 20-tagige Tag kann fur einen kurzerfristigen Trader von analytischem Nutzen sein, da er dem Preis enger folgt und daher weniger Verzogerungen verursacht als der langerfristige gleitende Durchschnitt. Lag ist die Zeit, die fur einen gleitenden Durchschnitt benotigt wird, um eine mogliche Umkehr zu signalisieren. Als eine allgemeine Richtlinie, wenn der Preis uber einem gleitenden Durchschnitt liegt, wird der Trend betrachtet. Also, wenn der Preis sinkt unter dem gleitenden Durchschnitt es signalisiert eine potenzielle Umkehr auf der Grundlage dieser MA. Ein 20-Tage gleitender Durchschnitt liefert viel mehr Umkehrsignale als ein 100-Tage gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt kann jede beliebige Lange, 15, 28, 89 usw. sein. Die Anpassung des gleitenden Durchschnitts, so dass es genauere Signale auf historischen Daten liefert, kann dazu beitragen, bessere Zukunftssignale zu erzeugen. Handelsstrategien - Crossovers Crossovers sind eine der wichtigsten gleitenden Durchschnittsstrategien. Der erste Typ ist ein Preis-Crossover. Dies wurde fruher diskutiert und ist, wenn der Kurs uber oder unter einem gleitenden Durchschnitt kreuzt, um eine mogliche Trendveranderung zu signalisieren. Eine andere Strategie ist es, zwei gleitende Durchschnitte auf ein Diagramm anzuwenden, ein langeres und ein kurzeres. Wenn die kurzere MA uber die langerfristige MA geht, ist das ein Kaufsignal, wie es den Trend anzeigt, sich zu verschieben. Dies wird als goldenes Kreuz bezeichnet. Wenn die kurzere MA unterhalb der langerfristigen MA geht, ist sie ein Verkaufssignal, da sie anzeigt, dass sich der Trend nach unten verschiebt. Dies wird als Tot - / Todeskreuz bezeichnet. Bewegungsdurchschnitte werden auf der Grundlage von historischen Daten berechnet, und nichts uber die Berechnung ist pradiktive Natur. Daher konnen Ergebnisse mit gleitenden Durchschnitten zufallig sein - manchmal scheint der Markt zu respektieren MA Support / Widerstand und Handel Signale. Und andere Male zeigt es keinen Respekt. Ein gro?es Problem ist, dass, wenn die Preisaktion wird choppy der Preis schwingen hin und her erzeugen mehrere Trend Umkehr / Handel Signale. Wenn dies geschieht, sein bestes, um beiseite zu treten oder einen anderen Indikator zu verwenden, um zu helfen, den Trend zu erklaren. Dasselbe kann bei MA-Crossover auftreten, wo die MAs fur eine Zeitspanne verwirren, die mehrere (magere Verlierenden) Trades auslost. Gleitende Mittelwerte arbeiten sehr gut in starken Trending-Bedingungen, aber oft schlecht in choppy oder ranging Bedingungen. Das Anpassen des Zeitrahmens kann dies vorubergehend unterstutzen, obwohl es an einem gewissen Punkt wahrscheinlich ist, dass diese Probleme ungeachtet des fur die MA (s) gewahlten Zeitrahmens auftreten. Ein gleitender Durchschnitt vereinfacht die Preisdaten durch Glatten und Erzeugen einer flie?enden Linie. Dadurch konnen Trenntrends vereinfacht werden. Exponentielle gleitende Mittelwerte reagieren schneller auf Preisanderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. In einigen Fallen kann dies gut sein, und in anderen Fallen kann es zu falschen Signalen. Auch die Wechselkurse mit einer kurzeren Ruckblickperiode (z. B. 20 Tage) reagieren schneller auf Preisanderungen als ein Durchschnitt mit einer langeren Blickperiode (200 Tage). Moving Durchschnitt Crossovers sind eine beliebte Strategie fur die Ein-und Ausgange. MAs konnen auch Bereiche der potenziellen Unterstutzung oder Widerstand. Wahrend dies kann pradiktiv erscheinen, sind gleitende Durchschnittswerte immer auf historischen Daten basieren und zeigen einfach den durchschnittlichen Preis uber einen bestimmten Zeitraum. Rechnungslegungsmethoden, die sich auf Steuern und nicht auf das Auftreten von offentlichen Abschlussen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Markten hat. Ein Anstieg der Preise fur Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklarungen. Ein Begriff verwendet von John Maynard Keynes verwendet in einem seiner Wirtschaftsbucher. In seiner 1936 erschienenen Publikation The General Theory of Employment. Ein Gesetz der Gesetzgebung, die eine gro?e Anzahl von Reformen in U. S. Pensionsplane Gesetze und Vorschriften. Dieses Gesetz machte mehrere. Ein Ma? fur den aktiven Teil einer Volkswirtschaft. Die Teilnahmequote bezieht sich auf die Anzahl der Personen, die sind. Transformation: Analysis Techniques Teil 4 Verwandte Beitrage: Transformation ist der Akt des Nehmens einer Reihe von Werten aus einem Datensatz, die Verarbeitung sie in irgendeiner Weise (abhangig von den Zielen der Forschung) und Mit dem Ziel, einige Aspekte der Daten aus einer neuen Perspektive aufzudecken. (Dieser Artikel ist der vierte Teil in der Deconstructing Analysis Techniques-Reihe.) Diese Technik ist dadurch gekennzeichnet, dass die Werte geandert werden, dass jemand, der die neuen Werte betrachtet, nicht in der Lage ist, ruckwarts zu den ursprunglichen Werten zu arbeiten, und dass fur jede Originaldaten Punkt gibt es einen einzigen, neuen Datenpunkt. Der Unterschied zwischen einer Manipulationstechnik und einer Transformationstechnik besteht darin, dass manipulierte Datensatze mit dem Original kongruent sind, wahrend transformierte Daten nur die Kardinalitat (dh die gleiche Anzahl von Elementen) beibehalten, . Also, was bedeutet das alles We8217re reden hier uber Analyse-Methoden wie: Skalierung 8211 unter einem Satz von Daten und massiert sie an eine Verteilung oder 8216shape8217 der Werte passen. Gleitende Mittelwerte 8211, die eine Anzahl aufeinanderfolgender Werte annehmen und sie als 8216smoothing8217 den letzten Wert in der Reihe mitteln. Die gewichteten Durchschnitte 8211 berechnen einen Durchschnittswert, bei dem mehr Werte 8211 8216weight8217 8211 auf einige Werte gegeben werden. Die gewichteten Indizes 8211 berechnen eine indizierte Punktzahl (gegen eine Grundlinie), wobei mehr Wert 8211 8216weight8217 auf einige Werte gegeben wird. Saisonale Anpassungen 8211 eine Anpassung an einen Datenpunkt zur Berucksichtigung der zyklischen Spitzen und Taler, um die 8216real8217 Verschiebung Unterschiede 8211 eine Methode der Betrachtung der Veranderungen zwischen einem Wert und dem nachsten. Nun, die meisten dieser Methoden fuhlen sich zunachst ziemlich technisch, quantitativ und entfernt von Standard-Design-Forschung Analyse. Allerdings bilden sie eine leistungsstarke Sammlung von Analyse-Methoden, die besser ausrusten Sie bei der Gestaltung der Forschung. Sie stellen auch relativ niedrige mathematische / quantitative Methoden dar und sind in einem Standardkalkulationsprogramm verfugbar. Noch wichtiger ist, richtig verwendet, diese Methoden 8211 und Transformationstechniken im Allgemeinen 8211 eroffnen neue Wege fur das Verstandnis der Menschen, die die Dienste und Produkte, die wir entwerfen verwenden wird. Diese Methoden 8211 und Transformationstechniken in der Regel 8211 eroffnen neue Wege fur das Verstandnis der Menschen, die die Dienste und Produkte, die wir design.8221 In 8220Deconstructing Analysis Techniques 8221 verwenden wir das Beispiel der Anpassung Testergebnisse auf eine vorgegebene Wahrscheinlichkeitsverteilung verwendet 8211 Skalierung 8211 als Beispiel fur Transformationstechniken. Wenn wir ein Populationsmerkmal 8211 wie eine Hohe oder eine Testkerbe 8211 messen, erzeugen wir fur diese Eigenschaft einen Beispielsatz von Daten (sofern wir nicht die gesamte Population messen). Es gibt Zeiten, wenn die Rohverteilung (die Haufigkeit des Auftretens fur jeden Wert in unseren Daten) der Ergebnisse ist nicht das, was wir nachher. Wir konnen die Form und die Attribute von zwei getrennten Proben 8211 zwei Gruppen von Testteilnehmern vergleichen, zum Beispiel 8211 und so verwandeln wir die beiden Satze von Daten, so dass sie einen gemeinsamen Mittelwert haben (der Durchschnittswert fur den Datensatz). Normalerweise wird dies getan, um beide Satze von Daten zu einer sogenannten 8216normalized8217-Verteilung mit einem Mittelwert von 0 zu bringen. Naturlich wollen wir in unserem Test - / Prufergebnisbeispiel die Punkte so anpassen, dass die Klasse als Ganzes eine erhalt Vordefinierte Anzahl von A, B, C, D Verstarker F. Was wir hier tun, ist, die Gesamtform der Daten anzupassen. (In diesen Fallen wird ein Diagramm der Rohdaten von den skalierten Daten abweichen.) Beim Graphen sehen die skalierten Daten grob glockenformig aus. Wobei die mittleren 8211 oder 8216hump8217 8211 die durchschnittliche Leistung darstellen und die zwei dunnen Schwanze, die Hochleistungs (am oberen Ende) und Versagen (am unteren Ende) darstellen. Moving Averages Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Tages-Tages-Fluktuationen mit Zeitreihendaten zu glatten. Es ist, buchstablich, der Durchschnitt der vorherigen x Tage8217 Wert von Daten. Ein gutes Beispiel ware die Anzahl der Seitenaufrufe, die von einer Website erhalten werden. Jeden Tag werden die Daten auf und ab springen, wodurch ein Gefuhl von 8220noise8221, dass die Analyse schwierig macht, und, wenn eine kleine Anzahl von Beobachtungen isoliert betrachtet werden, kann einen falschen Eindruck erzeugen. Ein gleitender Durchschnitt ist nutzlich in Zeitreihen oder Langsschnittstudien, bei denen wir den Wert eines Merkmals fur ein einzelnes Objekt (Person, Server, Standort usw.) uber die Zeit messen. Ein sehr gut publiziertes und wichtiges Beispiel dafur ist die Reihe der globalen Temperaturmessungen, die von beiden Seiten der Klimawandeldebatte genutzt wurden. Skeptiker der globalen Erwarmung weisen auf eine jungste Beobachtungsperiode (2002 8211 2007) hin, die einen Ruckgang der globalen Durchschnittstemperaturen zeigen. Wenn die gleichen Daten mit einem gleitenden Durchschnitt betrachtet werden, Glatten der Spitzen und Taler, eine deutliche Aufwartsbewegung gesehen wird. Die Wahl des Zeitraums, der bei der Berechnung eines gleitenden Durchschnitts verwendet werden soll, beruht auf den spezifischen Umstanden der Daten. Allerdings ist der gesunde Menschenverstand in der Regel alle that8217s erforderlich. Zum Beispiel, wenn man auf Web-Traffic, ein gleitender Durchschnitt uber 7 Tage berechnet ist ausreichend, um Spikes, die wahrend einer bestimmten Woche auftreten. Sie konnen auch einen gleitenden Durchschnitt uber einen Monat berechnen, wenn Fluktuationen uber einen langeren Zyklus auftreten. Gewichtete durchschnittliche gewichtete Durchschnittswerte zielen darauf ab, eine der Kritikpunkte eines gleitenden Durchschnitts 8211 und anderer Arten von Durchschnittswerten 8211 anzusprechen, dass alle Werte im Durchschnitt gleich behandelt werden. Oftmals ist eine Beobachtung wichtiger oder wichtiger als die andere. Let8217s sagen zum Beispiel we8217re Messung der Zeit, um eine Aufgabe in einer User-Evaluation-Session abzuschlie?en. Wir haben Vertreter aus jeder unserer Personas (oder anderen Zielgruppensegmente): 2 primare personas, 3 sekundare personas und eine tertiare persona. In diesem Fall ist die Leistung der beiden primaren Personlichkeitsvertreter weitaus bedeutsamer als die des tertiaren Teilnehmers. Wenn wir den mittleren Zeit-bis-Wert berechnen, konnen wir die Ergebnisse gewichten, um die relative Wichtigkeit der einzelnen Teilnehmer zu reflektieren. Wir konnen die Gewichtung folgenderma?en zuordnen (und die genauen Werte variieren fur Sie): Primar: multiplizieren mit 9 Sekundar: multiplizieren mit 3 Tertiar: kein Multiplikator Was wir im Wesentlichen sagen, ist, dass unsere Sekundarpersonen dreimal so wichtig sind wie unsere Tertiarpersonen Und dass unsere primaren Personlichkeiten dreimal so wichtig sind wie unsere sekundaren. Wir konnten genauso einfach einen Faktor von 2 (anstelle von 3) verwenden, der zu Werten von 4, 2 Ampere 1 im obigen Beispiel fuhrt, worauf es ankommt, dass wir gewichtete Durchschnitte verwenden, um die Datenmenge anzupassen, um der relativen Bedeutung einiger messbarer Daten Rechnung zu tragen Gesetzt durch irgendeine exogene Variable. Gewichteter Index Ein indexierter Wert wird in Bezug auf eine bestimmte Grundlinie gemessen. Ziel ist es, eine Bewegung um einen Startpunkt zu vermitteln, wenn keine Moglichkeit besteht, eine Null festzulegen. Ein Beispiel fur einen Index konnte eine Zufriedenheitsscore sein. Da die Zufriedenheit ein weitgehend subjektives Ma? ist, gibt es keine Moglichkeit, einen Nullpunkt zu definieren. Stattdessen messen wir normalerweise eine 8216pre8217 Abbildung und Diagramm, das uber Zeit. Gemeinsame Werte fur einen Index sind Null und 100. Die Wahl ist willkurlich und wird typischerweise fur Klarheit in der Kommunikation gewahlt. Indizes werden oft als ein Aggregat aus einer Anzahl von Messungen berechnet. Aber es ist auch der Fall, dass wir manchmal die Daten, die wir erhalten, von einer Gruppe als wichtiger als eine andere behandeln. Hier ist ein gewichteter Index nutzlich. Ein gewichteter Index 8211 wie unser gewichteter Durchschnitt 8211 behandelt verschiedene Werte als mehr oder weniger wichtig. Wenn es also gangige Praxis ist, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu entwerfen, um die Bedurfnisse unserer primaren Zielgruppensegmente besser zu erfullen, ist es auch sinnvoll fur unseren Zufriedenheitsindex, mehr Bestande an der Zufriedenheit unserer primaren Segmente zu setzen. Wir tun dies, indem wir eine Gewichtung (einige Multiplikator) auf jedes Stuck von Daten basierend auf seiner relativen Bedeutung gesammelt. Wir konnten leicht das gleiche tun, mit Antworten auf eine Frage wie 8220Would empfehlen Sie diesen Service zu einem friend8221 Diese Technik bietet uns eine mit einem bequemen Weg, um positive Bias 8211 auf die Bedurfnisse unserer wichtigen Zielgruppen Segmente 8211 direkt in unsere Forschungsmethoden zu bauen. Saisonale Anpassungen Einige der Dinge, die wir in der Designforschung beobachten, unterliegen zyklischen Variationen. Wir konnen jedoch nicht eine Anderung in unseren Daten aufgrund von 8220seasonal8221 Fluktuationen einschlie?en, sondern stattdessen 8220real8221 Anderungen (z. B. in der Haufigkeit der Verwendung) identifizieren. Um die realen Veranderungen in unseren beobachteten Daten betrachten zu konnen, mussen wir zunachst die saisonale Variabilitat berucksichtigen. Ein vertrautes Beispiel konnte sein, die Anzahl der Seitenansichten oder eindeutige Besuche zu sehen, die von einer Website empfangen werden. Wir konnten einen gro?en Lift im Verkehr zwischen Sonntag amp Montag und einem gro?en Tropfen zwischen Freitag Am Samstag sehen. Um festzustellen, ob ein beobachteter Ruckgang der Verkehr an einem Samstag 8220normal8221 ist, mussen wir auf die regelma?ige Muster der Veranderungen und 8220adjust8221 der Samstag-Abbildung zu suchen. Eine Moglichkeit, dies zu tun ist, um den durchschnittlichen Ruckgang der Verkehr im Laufe der Zeit (zwischen Freitag und Samstag Samstag) zu berechnen und dann gelten fur die aktuelle Beobachtung fur Freitag. Dies als Pradiktor oder Schatzer fur den aktuellen Samstag, den wir dann mit den tatsachlichen beobachteten Daten vergleichen konnen. Der durchschnittliche Unterschied fungiert als saisonale Anpassung. Das Adaptive Path Aurora-Konzept verwendet ein Szenario, in dem ein Landwirt zeigt, dass ihre Farm wird immer noch regen, mit saisonalen Anpassung. Siehe Video Unterschiede Es gibt Zeiten, in denen das, was wir wissen wollen, nicht der rohe Wert einer Beobachtung ist, sondern der Wechsel zwischen einer Beobachtung und der nachsten. Die Berechnung (Transformation) ist einfach: Fur jedes Paar von Beobachtungen, subtrahieren eine von der anderen. Von mehr Interesse ist, warum wir so etwas wissen wollen. Betrachten wir einen Test eines neuen Designs, in dem wir zuerst die Zeit testen, um eine Aufgabe mit dem aktuellen Design und dann die gleiche Aufgabe mit einem neuen Design abzuschlie?en. Uber alle Teilnehmer des Tests sind die rohen Beobachtungen (d. h. Zeit bis zum Ende) weit weniger interessant als die Veranderung in dieser Zeit als Ergebnis des neuen Designs. (Man beachte, dass wir diese Veranderung eher als einen Prozentsatz und nicht als einen Rohwert ausdrucken wollen.) Wir konnen die gleiche Technik verwenden, um die Variabilitat einer Beobachtung uber die Zeit hervorzuheben. Zum Beispiel konnen wir verfolgen die Anzahl der Verbindungen oder 8216friends8217 eine Person hat in einigen sozialen Netzwerk zu verstehen, die Beziehung zwischen der aktuellen Anzahl von Verbindungen und die Rate, mit der neue Verbindungsanforderungen kommen. Um die Anzahl der neuen Verbindung identifizieren wir einfach Berechnen Sie den Unterschied zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen. Obwohl primar auf quantitative Daten angewendet, sind Transformationstechniken in einer breiten Palette von Designforschungsaktivitaten uber die quantitative hinaus nutzlich. Die Transformation unserer Forschungsdaten kann dazu dienen, Larm zu reduzieren und scharfe Entlastungseigenschaften des zugrunde liegenden Nutzerverhaltens zu bewirken. Der Akt der Umwandlung entfernt uns von den rohen, ursprunglichen Daten, aber dabei konnen wir die Moglichkeit gewinnen, sinnvolle Einblicke aufzudecken, die uns sonst verborgen bleiben. Steve Baty Steve Baty, Leiter der Meld Studios. Hat uber 14 Jahre Erfahrung als Design - und Strategiepraktiker. Steve ist im Bereich der Erfahrungsstrategie und - designs bekannt und tragt durch Artikel und Konferenzen zum offentlichen Diskurs uber diese Themen bei. Steve dient als Vice President der Interaction Design Association (IxDA) ist ein regelma?iger Beitrag zu UXMatters dient als Redakteur und Beitragender zu Johnny Holland (johnnyholland. org) und ist der Grunder von UX Book Club eine weltweite Initiative bringt Benutzer Erfahrung Praktiker in uber 80 Standorten zu lesen, zu verbinden und zu diskutieren Bucher uber User Experience Design. Steve ist Co-Chair von UX Australia Australias fuhrende Konferenz fur User Experience Praktiker und Chair of Interaction 12 die jahrliche Konferenz der IxDA fur 2012.