Exponentieller gleitender durchschnittsrechner

Exponential Moving Average Calculator eine geordnete Liste von Datenpunkten gegeben, können Sie den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt aller Punkte bis zum aktuellen Punkt zu konstruieren. In einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA oder EWMA kurz) verringern sich die Gewichte um einen konstanten Faktor 945 als die Begriffe älter werden. Diese Art der kumulativen gleitenden Durchschnitt wird häufig verwendet, wenn Charting Aktienkurse. Die rekursive Formel für die EMA ist, wo x heute heutigen aktuellen Preisklasse ist und 945 ist eine Konstante zwischen 0 und 1. Oft ist 945 eine Funktion einer bestimmten Anzahl von Tagen N. Die am häufigsten verwendete Funktion ist 945 2 / (N1) . Zum Beispiel hat die 9-Tage-EMA einer Sequenz 945 0,2, während eine 30-Tage-EMA 945 2/31 0,06452 aufweist. Für Werte von 945 näher an 1 kann die EMA-Sequenz bei EMA8321 x8321 initialisiert werden. Wenn jedoch 945 sehr klein ist, können die ersten Terme in der Reihenfolge empfangen mäßiges Gewicht mit einer solchen Initialisierung. So beheben Sie dieses Problem in einem N-Tage-EMA, der erste Ausdruck der EMA-Sequenz wird der einfache Durchschnitt der ersten 8968 (N-1) / 28969 Bedingungen, so zu sein, die EMA beginnt am Tag Nummer 8968 (N - 1) / 28969. Zum Beispiel in einem 9-Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) / 4. Dann EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 und EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 usw. Mit der Exponential oft Durchschnittliche Aktienanalysten bewegen Blick auf die EMA und SMA (Simple Moving Average) der Aktienkurse Trends in den Aufstieg zu beachten und oder die Preise fallen, und zu helfen, Sie prognostizieren zukünftiges Verhalten. Wie alle gleitenden Durchschnitte, werden hinken die Höhen und Tiefen des EMA Graph hinter den Höhen und Tiefen der ursprünglichen ungefilterten Daten. Je höher der Wert von N, desto kleiner ist 945 und desto glatter wird der Graph sein. Neben exponentiell gewichteten kumulativen gleitenden Durchschnitte, kann man auch linear gewichtete kumulative gleitende Durchschnitte berechnen, in dem die Gewichte linear abnehmen, wenn die Begriffe älter werden. Siehe den linearen, quadratischen und kubischen kumulativen gleitenden Durchschnitt von Artikel und Taschenrechner. Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Gefällt Ihnen diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleExponential Moving Average Gut, nach einer langen Pause können wir weiterhin mit technischen Indikatoren umzugehen. Für diejenigen, die noch nicht wissen, was sind die technischen Indikatoren, Kerzen und Währungspaare Ich empfehle, starten Sie die Lesung aus dem ersten Artikel der Serie - Simple Moving Average. Und wir werden auf die Jagd gehen. Übrigens, die Pause war teilweise auf die Tatsache zurückzuführen, dass ich ein dringendes Bedürfnis hatte, mit der exponentiellen Glättung umzugehen, die zur Erzeugung von drei Artikeln führte - Exponentialglättung. Doppelte Exponentialglättung und Triple-Exponentialglättung. Jetzt fühle ich mich ganz in der Theorie versiert, zu sagen, und, wie üblich, zu berechnen Exponential Moving Average. Letztes Mal schrieb ich über den gewichteten gleitenden Durchschnitt. Es wurde entwickelt, so dass die neuesten Daten einen großen Einfluss auf das Ergebnis der Mittelung haben. Das heißt, der Indikator ist empfindlicher gegenüber den unerwarteten Trendumkehrungen. Auch der exponentiell gleitende Durchschnitt nutzt dieses Prinzip. Die exponentielle Glättungsmethode selbst wurde vor langer Zeit erfunden (siehe oben) und in Form einer einfachen exponentiellen Glättung zu einem technischen Indikator. Die Berechnung erfolgt wie üblich für die letzten n Perioden, daher der Name verschoben. Die Grundformel ist der exponentiellen Glättung entnommen. Wir müssen nur das anfängliche S und den Koeffizienten bestimmen. Im Falle der exponentiellen Glättung, Ill erinnern Sie, wird der folgende Ansatz verwendet: - undefiniert und ist so ausgewählt, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Bei dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt ist alles sehr unterschiedlich. In diesen Quellen / Artikel / Quellcode, die ich gesehen habe, ist der folgende Ansatz verwendet: - undefiniert. / - undefined yi /, das heißt, der einfache Mittelwert für n Perioden, die in der folgenden voluntaristischen Weise berechnet werden / Es ist klar, dass ein solches Alpha nichts mit einem solchen minimalen mittleren quadratischen Fehler zu tun hat, sondern es erfüllt sein Ziel - den Einfluß älterer Daten Schneller abnimmt als bei nur gewichtetem gleitendem Durchschnitt. Um dies zu sehen, vergleichen Sie die folgenden ChartsExponential Moving Average Exponentielle gleitende Mittelwerte werden als die zuverlässigsten der grundlegenden gleitenden durchschnittlichen Typen empfohlen. Sie liefern eine Gewichtung, wobei jeder vorangegangene Tag progressiv weniger Gewichtung erhält. Exponentielle Glättung vermeidet das Problem mit einfachen gleitenden Durchschnitten. Wo der Durchschnitt eine Tendenz zum Quotschen zweimal hat: einmal am Anfang der gleitenden Durchschnittsperiode und wieder in die entgegengesetzte Richtung am Ende der Periode. Exponentielle gleitende durchschnittliche Steigung ist auch einfacher zu bestimmen: die Steigung ist immer unten, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt schliesst und immer oben, wenn der Preis höher ist. So berechnen Sie einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA): Nehmen Sie den heutigen Preis mit einer EMA multipliziert. Fügen Sie dies zu gestern EMA multipliziert mit (1 - EMA). Wenn wir die frühere Tabelle neu berechnen, sehen wir, dass der exponentielle gleitende Durchschnitt einen weit glatteren Trend darstellt: EMA ist die Gewichtung, die an den aktuellen Tageswert angehängt ist: 50 würde für einen 3-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet werden 10 wird für einen Zeitraum von 19 Tagen verwendet Exponentiellen gleitenden Durchschnitt und 1 wird für einen 199 Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet. Um eine ausgewählte Zeitspanne in eine EMA umzuwandeln, verwenden Sie diese Formel: EMA 2 / (n 1) wobei n die Anzahl der Tage ist Beispiel: Die EMA für 5 Tage ist 2 / (5 Tage 1) 33.3 Unglaubliche Charts führt diese Berechnung automatisch durch, wenn Wählen Sie einen EMA-Zeitraum. Perfect Your Market Timing Erfahren Sie, wie Sie Ihr Marktrisiko zu verwalten. Exponential Moving Average - EMA Laden des Spielers. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Durchschnitte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung eines konsequenten Abschwächens der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnittswerten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einem Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Diagramm handeln.