Berekening en teorie van EMO Die eksponensiële bewegende gemiddelde Die eksponensiële bewegende gemiddelde verskil van 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde sowel deur berekeningsmetode en in die manier waarop pryse word geweeg. Die eksponensiële bewegende gemiddelde (verkort na die voorletters EMO) is effektief 'n geweegde bewegende gemiddelde. Met die EMO, die gewig is sodanig dat pryse die afgelope dae 'meer gewig gegee as ouer pryse. Die teorie agter dit is dat meer onlangse pryse word beskou as meer belangrik as ouer pryse, veral as 'n langtermyn-eenvoudige gemiddelde te wees (byvoorbeeld 'n 200 dag) plaas gelyke gewig op prys data wat oor 6 maande oud en kon gedink van so effens uit-of-date. Berekening van die EMO is 'n bietjie meer ingewikkeld as die eenvoudige bewegende gemiddelde, maar het die voordeel dat 'n groot rekord van data wat elke sluiting prys vir die laaste 200 dae (of hoeveel dae oorweeg word) hoef nie om dit te bewaar . Al wat jy nodig het is die EMO vir die vorige dag en vandag se sluitingsprys op die nuwe Eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken. Berekening van die eksponent Aanvanklik het vir die EMO, 'n eksponent moet bereken. Om mee te begin, neem die aantal dae EMO wat jy wil om te bereken en voeg een van die aantal dae wat jy oorweeg (byvoorbeeld vir 'n 200 dae - bewegende gemiddelde, voeg een te kry 201 as deel van die berekening). Ons sal hierdie Dae + 1 noem. Dan, om die eksponent kry, net neem die nommer 2 en deel dit deur Days + 1. Byvoorbeeld die eksponent vir 'n 200 dae - bewegende gemiddelde sou wees: Die tweede stuk inligting wat ons nodig het, is vandag se sluitingsprys. Kom ons veronderstel dat ons wil vandag se 200 dae Eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken vir 'n aandeel of voorraad wat 'n vorige dag se EMO van 120 pennies (of sent) en 'n huidige dag se sluitingsprys van 136 pennies het. Die volle berekening is altyd soos volg: Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) bewegende gemiddeldes Die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) weeg huidige pryse swaarder as verlede pryse. Dit gee die eksponensiële Gemiddeld voordeel Moving daarvan om vinniger te reageer op prysskommelings as 'n eenvoudige Moving Gemiddeld; Maar wat kan ook gesien word as 'n nadeel, omdat die EMO is meer geneig om whipsaws (maw valse seine). Die grafiek hieronder van eBay (EBAY) stock toon die verskil tussen 'n 10-dag Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) en die 10-dag gereelde Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA): Die belangrikste ding om te sien hoe baie vinniger die EMO reageer op terugskrywings prys, terwyl die SMA loop tydens periodes van ommekeer. Die grafiek hieronder van die Nasdaq 100 beursverhandelde fonds (QQQQ) toon die verskil tussen bewegende gemiddelde CROSSOVER (sien: Moving Gemiddelde CROSSOVER) moontlik te koop en seine te verkoop met 'n EMO en 'n SMA: Soos die grafiek hierbo van die QQQQ se illustreer, selfs al EMO se vinniger te reageer op prys beweging, EMO se is nie noodwendig vinniger om moontlike Koop gee en seine te verkoop wanneer die gebruik van bewegende gemiddelde CROSSOVER. Let ook daarop dat die konsep geïllustreer in die grafiek hierbo met Eksponensiële bewegende gemiddelde CROSSOVER is die konsep agter die gewilde bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie (MACD) aanwyser, (Sien: MACD). Sedert Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes huidige pryse weeg swaarder as verlede pryse, is die EMO beskou deur baie handelaars as verhewe bo die eenvoudige Moving Gemiddeld; egter moet elke handelaar die voor - en die nadele van die EMO weeg en besluit in watter wyse sal hulle met behulp van bewegende gemiddeldes. Nietemin, Bewegende Gemiddeldes bly die gewildste tegniese ontleding aanwyser op die mark vandag. Eksponensiële Versus Eenvoudige bewegende gemiddeldes Hi Tom - Ek is 'n intekenaar van joune en het gewonder of jy 'n & ldquo het; omskakeling & rdquo; grafiek vir die omskakeling tendens waarde% in tydperk eksponensiële MAS. byvoorbeeld, 10% Trend is rofweg gelykstaande aan 'n 19-tydperk EMO, 1% tendens 200EMA ens Dankie by voorbaat. Die formule vir die omskakeling van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) glad konstante 'n aantal dae is: & Mdash; & mdash; & mdash; & mdash; - = & mdash; & mdash; & mdash; - = 0.10, of 10% Dit spruit uit die idee dat die smoothing konstante gekies ten einde dieselfde gemiddelde ouderdom van die data as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde sou moes gee. As jy 'n 20 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde het, dan is die gemiddelde ouderdom van elke data insette is 9.5. Mens sou dink dat die gemiddelde ouderdom 10 moet wees, want dit is die helfte van 20, of 10,5 want dit is die gemiddeld van die getalle 1 tot 20. Maar in statistiese konvensie, die ouderdom van die mees onlangse stukkie data is 0. So vind die gemiddelde ouderdom van die afgelope twintig datapunte word gedoen deur die vind van die gemiddelde van hierdie reeks: Hoe om te bereken Eksponensiële bewegende gemiddelde in Trading 'N algemeen gebruikte handel aanwyser is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA), wat gebruik kan word bo op 'n staafgrafiek op dieselfde wyse as 'n SMA. Die EMO word ook gebruik as die basis vir ander aanwysers, soos die MACD (bewegende gemiddelde konvergensie divergensie) aanwyser. Hoewel die berekening vir 'n EMO lyk 'n bietjie skrikwekkend, in die praktyk is dit eenvoudig. In werklikheid is dit makliker om te bereken as 'n SMA, en behalwe, sal jou kartering pakket dit vir jou doen. Hier is die berekeninge: EMO [vandag] = (Prys [vandag] x K) + (EMA [gister] x (1 - K)) K = 2 ÷ (N + 1) N = die lengte van die EMO Prys [vandag] = die huidige sluitingsprys EMO [gister] = die vorige EMO waarde EMO [vandag] = die huidige EMO waarde Die begin van die berekening hanteer op een van twee maniere. Jy kan óf begin deur die skep van 'n eenvoudige gemiddelde van die eerste vaste aantal (N) periodes en gebruik wat waarde tot die EMO berekening saad, of jy kan die eerste data punt (tipies die sluitingsprys) gebruik as die saad en bereken dan die EMO van daardie punt vorentoe. Handelaars hanteer dit beide maniere. Dit is die metode wat gebruik word in die berekening van die EMO bedrae, wat 'n nege-dag EMO berekening vir Intel regdeur Mei 2008. Die EMO waarde 1 Mei is gekeur met daardie dag se sluitingsprys van $ 22,81 toon. Die werklike EMO berekening begin met die 2 Mei sluitingsprys. Ter vergelyking, hier is 'n SMA berekening om die verskil tussen 'n EMO en 'n SMA illustreer. bewegende gemiddelde Bewegende gemiddelde is miskien die mees gebruikte tegniese aanwyser in tegniese ontleding. Dit behoort tot die kategorie van leidende aanwysers. Met sy sigbaarheid dit maak makliker om tendense te identifiseer. Wat is bewegende gemiddelde? As dit deur sy naam kon afgelei word, is dit die gemiddelde van sekere data. Byvoorbeeld, kan bewegende gemiddelde word gemaak op grond van die gemiddelde sluitingsprys oor die afgelope tien dae. Alle sluiting pryse in die laaste 10 dae is bygevoeg, en die som is gedeel deur 10 (die skep van die gemiddelde vir die tydperk). Dan, vir elke volgende dag tien dae gemiddelde geskep - nuwe dag is ingesluit in die gemiddelde en die eerste verwyder word. Daarom is dit genoem "beweeg" gemiddelde. Bewegende gemiddelde lyn versag prysbewegings, sodat dit makliker is om tendens te identifiseer. Die aanwyser gebruik kan word om tendense te identifiseer nie, maar ook om die oomblikke van die tendens omkeer op te spoor. Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes, soortgelyk aan Geweegde bewegende gemiddeldes, ook 'n groter gewig toeken aan meer onlangse data waardes. In teenstelling met Geweegde bewegende gemiddeldes, maar gebruik hulle die voorheen bereken Eksponensiële bewegende gemiddelde waarde as 'n basis vir die berekening eerder as die oorspronklike (nie-Gemiddelde) datawaardes. Op hierdie manier, die berekening metode wat gebruik word deur Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes is kumulatiewe, wat beteken dat (in teenstelling met eenvoudige bewegende gemiddeldes of Geweegde Moving gemiddeldes) alle vorige datawaardes het 'n paar uitwerking op die eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken, hoewel hierdie effek verminder grootliks met tyd . Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes is geneig om meer akkuraat is as die ander vorme van bewegende gemiddelde te wees wanneer die oorspronklike data waardes wys 'n vinniger mate van variasie met verloop van tyd (of ander veranderlike). X = Huidige EMO (dit wil sê EMO te bereken) C = Huidige oorspronklike datawaarde Bereken Eksponensiële bewegende gemiddelde in Excel A primer op EMO: Die bewegende gemiddelde metode is 'n algemeen gebruikte tegniese ontleding aanwyser. Alle bewegende gemiddeldes gebruik gewoonlik 'n historiese datareeks en die huidige prys in die berekening. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde of EMO ken 'n gewig faktor aan elke waarde in die datareeks op grond van sy ouderdom. Die mees onlangse data kry die grootste gewig en elke prys kry 'n kleiner gewig as die reeks chronologies is gekruis. Die gewig faktore in 'n EMO is gebaseer op 'n glad faktor gegenereer uit die lengte van die insette. Die algemene gewig metode vir EMO, is om die verskil tussen die vorige gemiddelde en die huidige prys, vermenigvuldig met die smoothing faktor voeg, in die vorige gemiddelde. Die eksponensiële bewegende gemiddelde plekke groter belang op meer onlangse data. EMO uitgedruk deur die volgende vergelyking: P = huidige prys N = aantal tydperiodes So, huidige EMO is die som van EMO gister (Kom 1 - gewig) en vandag se prys (keer deur 'n gewig) Die EMO werk bereken deur die verskil tussen die prys van die huidige tydperk se en vorige EMO, en die toevoeging van die resultaat van die vorige EMO. Hoe korter die tydperk, hoe meer gewig toegepas op die mees onlangse prys. In hierdie voorbeeld, die term gee die EMO van Yahoo tussen Jan-01-2012 en Desember-31-2012. Koop of verkoop seine word dikwels gegenereer met behulp van 'n kruis oor twee bewegende gemiddeldes - kort en lang tyd skaal. Bereken EMO met behulp van eenvoudige werkblad tegnieke: 1. Om mee te begin, kom ons bereken die 15-dag EMO van Yahoo se voorraad. Die eerste stap is om historiese aandele pryse in te voer van 'n web diens. 2. Die eenvoudige gemiddelde word bereken van die eerste 15 pryse van die voorraad met behulp GEMIDDELDE funksie (). Die selle B3 deur B17 bevat die eerste 15 sluitingstyd pryse. 3. Tik die EMO formule soos in die kiekie. 4. Herhaal die bogenoemde stap deur die kopiëring van die formule vir die hele stel van aandele pryse. Veels geluk. Jy het die EMO met behulp van eenvoudige spreadsheet tegnieke bereken. Bereken Eksponensiële bewegende gemiddelde in Excel gebruik van VBA: EMO berekening en plot van grafiek kan outomatiese met behulp van VBA. Kom ons begin deur die invoer van historiese aandele pryse van Yahoo web diens in CSV formaat. Die mees relevante data kolomme is Datum en Close. Jou invoer moet lyk baie soortgelyk aan hierdie skerm gryp: Sodra die voorraad pryse ingevoer word, kan ons gebruik van R1C1 en R [1] c [1] styl van programmering in VBA maak. Klik hier vir 'n vinnige verwysing op R1C1 en FormulaR1C1 eiendomme in Excel. Die VBA program aanvaar die volgende parameters: Beurs simbool Datum begin einde EMO Dae of Time Venster In hierdie voorbeeld het ek begin datum versuim om die eerste dag van die jaar en einddatum te wees as die huidige datum. Jy is vry om die parameters te verander. Die tyd venster vir die plot Eksponensiële bewegende gemiddelde in hierdie voorbeeld is 13 dae en daar is 184 handelsdae. Kolomme A tot G is eenvoudig die data punte van die web diens gesorteer volgens verhandelingsdatum. Kolom H bevat die interessante stuk waar ons bereken die EMO. Die uitgelig sel H14 word bereken dat die rekenkundige gemiddelde van die eerste 12 historiese pryse van Yahoo, Selle E2 deur E13. Die selle H15 deur H185 bevat die formule vir die berekening van EMO van die oorblywende handel days. Once die Gegewensblad is gebou met EMO, VBA funksie doen die werk van die plot 'n grafiek op die sluitingsprys vs EMO. 1. Na aanleiding van kode nie die inisialisering 2. Die volgende stukkies van die kode invoer van die historiese pryse van Yahoo web diens. 3. Ten slotte, die volgende funksie plotte die grafiek Verwennen met 'n uitdaging probeer om die [20] (handelsdae) sit Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) in ons data model in PowerPivot. Hier is die EMO formule en voorbeeld spreadsheet: http://stockcharts. com/school/doku. php? id=chart_school:technical_indicators:moving_averages Geplak die formule hier vir gerief: SMA (eenvoudige bewegende gemiddelde): [10] tydperk som / [10] Vermenigvuldiger: 2 / ([Tydperk] + 1)) EMO: x vermenigvuldiger + EMO (vorige dag). monster sigblad http://stockcharts. com/school/data/media/chart_school/technical_indicators_and_overlays/moving_averages/cs-movavg. xls In ons model van die feit tafel het hierdie kolomme: Simbool Datum Oop Hoog Laag Close Deel En in die kalender tafel we've geïdentifiseer die handelsdae (Kalender [TradingDayNumber]) as 1 sodat ons hulle terug te tel. Ons wil die EMO berekende veld in 'n spilpunt tafel soos hierdie Filter konteks: 'n datum gekies op Calendar [FullDate] Ry konteks: FactTable [simbool] Tot dusver het ons hierdie berekende velde: Eksponensiële bewegende gemiddelde Sakrekenaar Gegewe 'n geordende lys van datapunte, kan jy die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde van al die punte op te rig tot die huidige punt. In 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMO of EWMA vir kort), die gewigte te verminder deur 'n konstante faktor α as die terme ouer word. Hierdie soort van kumulatiewe bewegende gemiddelde is dikwels gebruik wanneer kartering aandeelpryse. Die rekursiewe formule vir EMO is EMO vandag = α ⋅x vandag + (1- α) EMO gister waar x vandag is vandag se huidige prys punt en α is 'n paar konstante tussen 0 en 1. Dikwels α is 'n funksie van 'n sekere aantal dae N. Die mees gebruikte funksie is α = 2 / (N + 1). Byvoorbeeld, het die 9-dag EMO van 'n reeks α = 0.2, terwyl 'n 30-dag EMO het α = 31/02 = 0,06452. Vir waardes van α nader aan 1, kan die EMO volgorde geïnisialiseer by EMA₁ = x₁. Maar as α is baie klein, die vroegste terme in die ry kan onnodige gewig te ontvang met so 'n inisialisering. Om hierdie kwessie in 'n N-dag EMO reg te stel, is die eerste kwartaal van die EMO volgorde stel om die eenvoudige gemiddelde van die (eerste ⌈ (N-1) / 2⌉ terme, dus, die EMO begin op dag nommer ⌈ N wees -1) / 2⌉. Byvoorbeeld, in 'n 9-dag eksponensiële bewegende gemiddelde, EMA₄ = (x₁ + x₂ + x₃ + x₄) / 4. Dan EMA₅ = 0.2x₅ + 0.8EMA₄ en EMA₆ = 0.2x₆ + 0.8EMA₅ ens Eksponensiële bewegende gemiddelde Eksponensiële bewegende gemiddeldes word aanbeveel as die mees betroubare van die basiese bewegende gemiddelde tipes. Hulle bied 'n element van gewig, met elke vorige dag gegee progressief minder gewig. Eksponensiële gladstryking vermy die probleem ondervind met 'n eenvoudige bewegende gemiddeldes. waar die gemiddelde het 'n neiging om & quot; bas twee keer & quot ;: keer aan die begin van die bewegende gemiddelde tydperk en weer in die teenoorgestelde rigting, aan die einde van die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddelde helling is ook makliker om te bepaal: die helling is altyd af wanneer die prys sluit onder die bewegende gemiddelde en altyd wanneer die prys is hoër. Eksponensiële bewegende gemiddelde persentasie EMO% is die gewig wat aan die huidige dae waarde:
No comments:
Post a Comment