Bewegende gemiddelde eksponensiële berekening

Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleMarket Data Vrae Eksponensiële bewegende gemiddeldes berekening kan jy my help verstaan ​​hoe om tendens waarde te omskep in tydperk eksponensiële bewegende gemiddeldes (EMAS) Byvoorbeeld, sê jy dat 'n 10 Trend is rofweg gelykstaande aan 'n 19-tydperk EMO. Wat van die res van hulle As jy 'n soort van TA platform, dan is die 10 Trend en 5 Trend is wat ander noem dit 'n 19-dag en 39-dag Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). As jy doen jou ontleding in 'n sigblad berekening sigblad van die data bladsy op ons webwerf. Om die formules van nuuts af te bou: 10T (vandag) 0.1 x Prys (vandag) 0.9 x 10T (gister) 5T (vandag) 0.05 x Prys (vandag) 0.95 x 5T (gister) Die formule vir die omskakeling van 'n EMA8217s glad konstant 'n aantal dae is: 2 821282128212- N 1 waar n die aantal dae. Dus, sou 'n 19-dag EMO pas in die formule soos volg: 2 2 8212821282128212- 821282128212- 0.10, of 10 19 1 20 Selfs as 'n kartering program noem 'n EMO n 822019-day8221 of enige ander tydperk in die agtergrond die sagteware is nog aan die gang te wees om die omschakeling hierbo uiteengesit en doen die wiskunde soos ons beskryf. Jy kan een van die oorspronklike stukke ooit oor hierdie konsep geskryf gelees deur te gaan na www. mcoscillator / verslae / spesiale / McClellanMTAaward. pdf. Daar het ons uittreksel uit P. N. Haurlan8217s pamflet, 8220Measuring Trend Values8221. Die rede waarom ons die ou terminologie van 822010 Trend8221 in plaas van noem dit 'n 19-dag EMO is twee-fold. m Eerstens, dit is die oorspronklike terme, en daarom is dit gewoonlik meer geskik is vir die korrekte name vir dinge hou, selfs al die res van die wêreld verander. In die tweede plek is dit effens misleidend om 'n sekere tydperk te gebruik wanneer dit gaan oor EMA. In 'n 19-dag Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), die data punt van 20 dae gelede druppels uit heeltemal en het geen verdere betrekking het op die aanwyser waarde. Maar in 'n EMO, ou data gaan nooit heeltemal weg dit net decreasingly relevant is vir die huidige aanwyser lees. So om te sê dat dit 'n 19-dag aanwyser impliseer dat niks ouer as 19 dae is steeds in die data, en dit is nie heeltemal die case. Exponential bewegende gemiddelde 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 die afgelope dae pryse 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 sluit prys om die nuwe Eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken. Berekening van die eksponent Aanvanklik 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). Wel noem dit Days1. Dan, om die eksponent kry, net neem die nommer 2 en deel dit deur Days1. Byvoorbeeld die eksponent vir 'n 200 dae - bewegende gemiddelde sou wees: 2 201. Watter gelyk 0,01 Volle Berekening as die eksponensiële bewegende gemiddelde Sodra weve het die eksponent, al wat ons nou nodig het is nog twee stukkies inligting aan ons in staat stel om die volle berekening uit te voer . Die eerste is yesterdays Eksponensiële bewegende gemiddelde. Wel aanvaar ons reeds weet dit as ons dit sou bereken gister. As jy egter Arent reeds bewus van gisters EMO, kan jy begin deur die berekening van die Eenvoudige bewegende gemiddelde vir gister, en die gebruik van hierdie in die plek van die EMA vir die eerste berekening (dws vandag berekening) van die EMO. Dan môre kan jy die EMO jy vandag bereken, en so aan gebruik. Die tweede stuk inligting wat ons nodig het, is vandag se sluitingsprys. Kom ons neem aan dat ons wil vandag 200 dae Eksponensiële bewegende gemiddelde vir 'n aandeel of voorraad wat oor 'n vorige dae EMO van 120 pennies (of sent) en 'n huidige dae sluitingsprys van 136 pennies het bereken. Die volle berekening is altyd soos volg: Vandag se Eksponensiële bewegende gemiddelde (huidige dae sluiting prys x Exponent) (vorige dae EMO x (1- Exponent)) So, met behulp van ons voorbeeld bostaande figure, vandag 200 dae EMO sou wees: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) wat 'n EMO vir vandag van 120.16.Exponential bewegende gemiddelde Eksponensiële bewegende gemiddeldes gelyk 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 quotbark twicequot: wanneer 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. Om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) te bereken: Neem vandag die prys vermenigvuldig met 'n EMO. Voeg dit by gister se EMO vermenigvuldig met (1 - EMO). As ons die vorige tabel herbereken sien ons dat die eksponensiële bewegende gemiddelde bied 'n veel gladder tendens: EMO is die gewig wat aan die huidige dae waarde: 50 sal gebruik word vir 'n 3-dag eksponensiële bewegende gemiddelde 10 gebruik word vir 'n 19-dag eksponensiële bewegende gemiddelde en 1 gebruik word vir 'n 199-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. EMO 2 / (n 1) waar n die aantal dae Voorbeeld:: Die EMA vir 5 dae is 2 / (5 dae 1) 33.3 Ongelooflike Charts outomaties wanneer voer hierdie berekening op 'n geselekteerde periode hierdie formule te skakel na 'n EMO gebruik jy 'n EMO tydperk kies. In by ons poslys Lees Colin Twiggs Trading Dagboek nuusbrief, met opvoedkundige artikels oor handel, tegniese ontleding, aanwysers en nuwe sagteware updates. Moving Gemiddeldes: Wat is dit vir die mees gewilde tegniese aanwysers, bewegende gemiddeldes word gebruik om die rigting van die stroom te meet tendens. Elke tipe bewegende gemiddelde (algemeen in hierdie handleiding as MA geskryf) is 'n wiskundige gevolg dat word bereken deur die gemiddeld van 'n aantal van die verlede datapunte. Sodra bepaal, die gevolglike gemiddelde is dan geplot op 'n grafiek, sodat die handelaars om te kyk na reëlmatige data eerder as om te fokus op die dag-tot-dag prysskommelings wat inherent in alle finansiële markte is. Die eenvoudigste vorm van 'n bewegende gemiddelde, gepas bekend as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), word bereken deur die rekenkundige gemiddelde van 'n gegewe stel waardes. Byvoorbeeld, 'n basiese 10-dae - bewegende gemiddelde wat jy wil voeg tot die sluiting pryse van die afgelope 10 dae en dan verdeel die gevolg van 10. In Figuur 1 te bereken, die som van die pryse vir die afgelope 10 dae (110) is gedeel deur die aantal dae (10) om te kom op die 10-dae gemiddelde. As 'n handelaar wil graag 'n 50-dag gemiddelde sien in plaas daarvan, sal dieselfde tipe berekening gemaak word, maar dit sal die pryse sluit oor die afgelope 50 dae. Die gevolglike gemiddelde hieronder (11) in ag neem die afgelope 10 datapunte om handelaars 'n idee van hoe 'n bate relatiewe is geprys om die afgelope 10 dae te gee. Miskien is jy wonder hoekom tegniese handelaars noem hierdie hulpmiddel 'n bewegende gemiddelde en nie net 'n gewone gemiddelde. Die antwoord is dat as nuwe waardes beskikbaar is, moet die oudste datapunte laat val van die stel en nuwe data punte moet kom om dit te vervang. So, is die datastel voortdurend in beweging om rekenskap te gee nuwe data soos dit beskikbaar raak. Hierdie metode van berekening verseker dat slegs die huidige inligting word verreken. In Figuur 2, sodra die nuwe waarde van 5 word by die stel, die rooi boks (wat die afgelope 10 datapunte) na regs beweeg en die laaste waarde van 15 laat val van die berekening. Omdat die relatief klein waarde van 5 die hoë waarde van 15 vervang, sou jy verwag om die gemiddeld van die datastel afname, wat dit nie sien nie, in hierdie geval van 11 tot 10. Wat Moet Bewegende Gemiddeldes lyk as die waardes van die MA is bereken, hulle geplot op 'n grafiek en dan gekoppel aan 'n bewegende gemiddelde lyn te skep. Hierdie buig lyne is algemeen op die kaarte van tegniese handelaars, maar hoe dit gebruik word kan drasties wissel (meer hieroor later). Soos jy kan sien in Figuur 3, is dit moontlik om meer as een bewegende gemiddelde om enige term voeg deur die aanpassing van die aantal tydperke gebruik word in die berekening. Hierdie buig lyne kan steurende of verwarrend lyk op die eerste, maar jy sal groei gewoond aan hulle soos die tyd gaan aan. Die rooi lyn is eenvoudig die gemiddelde prys oor die afgelope 50 dae, terwyl die blou lyn is die gemiddelde prys oor die afgelope 100 dae. Nou dat jy verstaan ​​wat 'n bewegende gemiddelde is en hoe dit lyk, goed in te voer 'n ander tipe van bewegende gemiddelde en kyk hoe dit verskil van die voorheen genoem eenvoudig bewegende gemiddelde. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is uiters gewild onder handelaars, maar soos alle tegniese aanwysers, dit het sy kritici. Baie individue argumenteer dat die nut van die SMA is beperk omdat elke punt in die datareeks dieselfde geweeg, ongeag waar dit voorkom in die ry. Kritici argumenteer dat die mees onlangse data is belangriker as die ouer data en moet 'n groter invloed op die finale uitslag het. In reaksie op hierdie kritiek, handelaars begin om meer gewig te gee aan onlangse data, wat sedertdien gelei tot die uitvinding van die verskillende tipes van nuwe gemiddeldes, die gewildste van wat is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). (Vir verdere inligting, sien Basics gelaaide bewegende gemiddeldes en Wat is die verskil tussen 'n SMA en 'n EMO) Eksponensiële bewegende gemiddelde Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n tipe van bewegende gemiddelde wat meer gewig gee aan onlangse pryse in 'n poging om dit meer ontvanklik maak om nuwe inligting. Leer die ietwat ingewikkeld vergelyking vir die berekening van 'n EMO kan onnodige vir baie handelaars wees, aangesien byna al kartering pakkette doen die berekeninge vir jou. Maar vir jou wiskunde geeks daar buite, hier is die EMO vergelyking: By die gebruik van die formule om die eerste punt van die EMO bereken, kan jy agterkom dat daar geen waarde beskikbaar is om te gebruik as die vorige EMO. Hierdie klein probleem opgelos kan word deur die begin van die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en die voortsetting van die bogenoemde formule van daar af. Ons het jou voorsien van 'n monster spreadsheet wat die werklike lewe voorbeelde van hoe om beide 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken sluit. Die verskil tussen die EMO en SMA Nou dat jy 'n beter begrip van hoe die SMA en die EMO bereken word, kan 'n blik op hoe hierdie gemiddeldes verskil. Deur te kyk na die berekening van die EMO, sal jy agterkom dat meer klem gelê op die onlangse data punte, maak dit 'n soort van geweegde gemiddelde. In Figuur 5, die nommers van tydperke wat in elk gemiddeld is identies (15), maar die EMO reageer vinniger by die veranderende pryse. Let op hoe die EMO het 'n hoër waarde as die prys styg, en val vinniger as die SMA wanneer die prys daal. Dit reaksie is die hoofrede waarom so baie handelaars verkies om die EMO gebruik oor die SMA. Wat doen die verskillende dae gemiddelde bewegende gemiddeldes is 'n heeltemal aanpas aanwyser, wat beteken dat die gebruiker vrylik kan kies watter tyd raam wat hulle wil wanneer die skep van die gemiddelde. Die mees algemene tydperke wat in bewegende gemiddeldes is 15, 20, 30, 50, 100 en 200 dae. Hoe korter die tydsduur wat gebruik word om die gemiddelde te skep, hoe meer sensitief sal wees om die prys veranderinge. Hoe langer die tydsverloop, hoe minder sensitief, of meer reëlmatige, die gemiddelde sal wees. Daar is geen regte tyd raam te gebruik wanneer die opstel van jou bewegende gemiddeldes. Die beste manier om uit te vind watter een werk die beste vir jou is om te eksperimenteer met 'n aantal verskillende tydperke totdat jy die een wat jou strategie pas te vind. Bewegende gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Skryf Nuus om te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om te gebruik.