คำนวณ Ema ชี้แจง เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

EMA 8211 วิธีการคำนวณการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (Exponential Moving Average) - ค่าเฉลี่ย Moving Exponetial (EMA) เป็นตัวบ่งชี้ที่ใช้มากที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิคในวันนี้ แต่คุณคำนวณได้ด้วยตัวเองโดยใช้กระดาษและปากกาหรือ 8211 8211 ที่ต้องการโปรแกรมสเปรดชีตที่คุณเลือก แจ้งให้เราทราบในคำอธิบายเกี่ยวกับการคำนวณ EMA การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ทำได้โดยอัตโนมัติโดยซอฟต์แวร์การซื้อขายและการวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ที่มีอยู่ในปัจจุบัน นี่คือวิธีการคำนวณด้วยตนเองซึ่งจะช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการทำงาน ในตัวอย่างนี้เราจะคำนวณ EMA สำหรับราคาหุ้น เราต้องการ EMA 22 วันซึ่งเป็นกรอบเวลาที่เพียงพอสำหรับ EMA ที่ยาวนาน สูตรสำหรับการคำนวณ EMA มีดังต่อไปนี้ EMA Price (t) k EMA (y) (1 8211 k) t วันนี้ y วันนี้ N จำนวนวันใน EMA, k 2 (N1) ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อคำนวณ 22 วัน EMA: 1) เริ่มต้นด้วยการคำนวณ k สำหรับช่วงเวลาที่กำหนด 2) เพิ่มราคาปิดบัญชีสำหรับ 22 วันแรกเข้าด้วยกันและหารด้วย 22 3) ตอนนี้คุณพร้อมที่จะเริ่มรับ EMA แรกโดยใช้ราคาปิดในวันถัดไป (วันที่ 23) คูณด้วย โดย k แล้วคูณค่าเฉลี่ยของวันก่อนหน้าโดยย้าย (1-k) และเพิ่มทั้งสอง 4) ทำขั้นตอนที่ 3 ซ้ำแล้วซ้ำอีกในแต่ละวันเพื่อติดตาม EMA แบบเต็ม แน่นอนว่าสามารถใส่ลงใน Excel หรือซอฟต์แวร์สเปรดชีตอื่น ๆ เพื่อทำให้กระบวนการคำนวณ EMA แบบกึ่งอัตโนมัติ เพื่อให้มุมมองอัลกอริธึมเกี่ยวกับวิธีการนี้สามารถทำได้โปรดดูด้านล่าง (float todaysPrice, float numberOfDays, float เมื่อวานนี้) float k 2 (numberOfDays 1) return today วันที่เมื่อเดือน EMAY วานนี้ (1 8211 k) วิธีนี้จะถูกเรียกจากลูปผ่านข้อมูลของคุณโดยทั่วไปเรียกว่า foreach (DailyRecord sdr ใน DataRecords) เรียกการคำนวณ EMA ema CalculateEMA (sdr. Close, NumberOfDays, yesterdayEMA) ใส่ ema ที่คำนวณแล้วในอาร์เรย์ memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) ตรวจสอบให้มั่นใจว่าเมื่อวานนี้ EMA ได้รับข้อมูลจาก EMA ที่เราใช้อยู่ในขณะนี้ ประมาณ yesterdayEMA ema โปรดทราบว่านี่เป็นรหัสรหัสพัซโซ โดยปกติแล้วคุณจะต้องส่งค่า CLOSE เมื่อวานนี้ไปเมื่อวานนี้ EMA จนถึงวันที่เมื่อวานนี้ EMA คำนวณจาก EMA ในปัจจุบัน Thats เกิดขึ้นเฉพาะหลังจากที่ลูปใช้เวลามากกว่าวันที่คุณคำนวณ EMA ของคุณแล้ว สำหรับ EMA 22 วันมีเพียง 23 ครั้งในลูปและหลังจากนั้นจะมีการใช้งาน EMA เมื่อวานนี้ นี่ไม่ใช่เรื่องใหญ่เพราะคุณจำเป็นต้องมีข้อมูลจากอย่างน้อย 100 วันทำการเพื่อให้ EMA 22 วันถูกต้อง เครื่องคิดเลขเฉลี่ยที่คำนวณตามค่าที่กำหนดให้รายการจุดข้อมูลที่เรียงลำดับคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูศของทุกจุดจนถึงจุดปัจจุบัน ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA หรือ EWMA สั้น ๆ ) น้ำหนักจะลดลงตามปัจจัยคงที่ 945 เนื่องจากคำศัพท์เหล่านี้ลุกขึ้น ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สะสมนี้มักถูกใช้เมื่อสร้างแผนภูมิราคาหุ้น สูตร recursive สำหรับ EMA คือที่ x วันนี้เป็นจุดราคาปัจจุบันในปัจจุบันและ 945 เป็นค่าคงที่ระหว่าง 0 ถึง 1 บ่อยครั้งที่ 945 เป็นฟังก์ชันของจำนวนวันหนึ่ง N. ฟังก์ชันที่ใช้มากที่สุดคือ 945 2 (N1) ตัวอย่างเช่น EMA 9 วันของลำดับมี 945 0.2 ขณะที่ EMA 30 วันมี 945 231 0.06452 สำหรับค่า 945 ใกล้เคียงกับ 1 ลำดับ EMA สามารถเริ่มต้นได้ที่ EMA8321 x8321 อย่างไรก็ตามถ้า 945 มีขนาดเล็กมากคำที่เก่าที่สุดในลำดับอาจได้รับน้ำหนักเกินควรด้วยการเริ่มต้นดังกล่าว ในการแก้ไขปัญหานี้ใน EMA N วันคำแรกของลำดับ EMA จะถูกกำหนดให้เป็นค่าเฉลี่ยอย่างง่ายของเทอมแรก 8968 (N-1) 28969 ดังนั้น EMA จะเริ่มต้นตามหมายเลขวันที่ 8968 (N-1) ) 28969 ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 9 วัน EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. จากนั้น EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 และ EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 เป็นต้นโดยใช้นักวิเคราะห์ราคาเฉลี่ยที่มีการเคลื่อนไหวชี้แจงมักมองไปที่ EMA และ SMA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย) ของราคาหุ้นเพื่อดูแนวโน้มการขึ้นและลงหรือราคาและเพื่อช่วย พวกเขาทำนายพฤติกรรมในอนาคต เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความสูงและต่ำของกราฟ EMA จะล้าหลังระดับเสียงสูงและต่ำสุดของข้อมูลที่ไม่มีการกรองเดิม ยิ่งค่าของ N สูงเท่าไร 945 ก็เล็กลงและกราฟจะนุ่มนวลขึ้น นอกเหนือจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สะสมที่ถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้แล้วเรายังสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สะสมที่มีการถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นซึ่งน้ำหนักจะลดลงเป็นเชิงเส้นเนื่องจากคำศัพท์โตขึ้น ดูบทความเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบสะสมเป็นเส้นตรงกำลังสองและคลัสเตอร์วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาใน Trading Trading for Dummies, 3rd Edition ตัวบ่งชี้การค้าที่ใช้โดยทั่วไปคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสแสร้ง (EMA) ซึ่งสามารถซ้อนทับบนแถบ แผนภูมิในลักษณะเดียวกับ SMA นอกจากนี้ EMA ยังเป็นตัวบ่งชี้อื่น ๆ เช่นตัวบ่งชี้ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหว (MACD (moving average convergence divergence)) แม้ว่าการคำนวณ EMA จะดูน่ากลัว แต่ในทางปฏิบัติก็ง่ายมาก ในความเป็นจริง it8217s ง่ายกว่าการคำนวณ SMA และนอกจากแพคเกจแผนภูมิของคุณจะทำเพื่อคุณ นี่คือการคำนวณ: EMA วันนี้ (ราคาวันนี้ X K) (EMA วันนี้ (1 8211 K)) N ความยาวของ EMA ราคาวันนี้ราคาปัจจุบันปิด EMA วันนี้ EMA ค่า EMA ก่อนหน้านี้ค่า EMA ปัจจุบันจุดเริ่มต้นของ การคำนวณจะได้รับการจัดการโดยหนึ่งในสองวิธี คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการสร้างค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของหมายเลขถาวรแรก (N) ของงวดและใช้ค่าดังกล่าวเพื่อคำนวณการคำนวณ EMA หรือคุณสามารถใช้จุดข้อมูลแรก (โดยปกติคือราคาปิด) เป็นเมล็ดพันธุ์และคำนวณ EMA จากจุดนั้นไปข้างหน้า ผู้ค้าจัดการได้ทั้งสองวิธี It8217 เป็นวิธีที่ใช้ในการคำนวณจำนวนเงิน EMA ซึ่งแสดงการคำนวณ EMA 9 วันสำหรับ Intel ตลอดเดือนพฤษภาคม 2008 ค่า EMA สำหรับวันที่ 1 พฤษภาคมจะมีราคาปิดของวันที่ 828 ปิดที่ 22.81 การคำนวณ EMA ที่เกิดขึ้นจริงจะเริ่มต้นด้วยราคาปิดของวันที่ 2 พฤษภาคม สำหรับการเปรียบเทียบนี่คือการคำนวณ SMA เพื่อแสดงความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ในตัวอย่างนี้ EMA doesn8217t แสดงความล่าช้า 9 วันเหมือนกันที่จุดเริ่มต้นของแผนภูมิเป็น SMA สังเกตว่าผลลัพธ์ของการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังต่างกัน ข้อมูล EMA แสดงเป็นเส้นสีทึบที่เป็นของแข็ง สำหรับการเปรียบเทียบข้อมูล SMA ยังถูกวางแผนโดยใช้เส้นที่มีน้ำหนักเบา เครดิต: แผนภูมิความอนุเคราะห์จาก StockCharts ข่าวดีคุณ don8217t ต้องทำคำนวณตัวเองนี้ StockCharts สามารถคำนวณหาได้โดยอัตโนมัติ You8217 จะพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเป็นหนึ่งในการวางซ้อนในแอตทริบิวต์แผนภูมิ คุณเลือกประเภทการวางซ้อนที่ต้องการเช่น Moving Avg (exp) จากนั้นให้ใส่จำนวนงวด เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติในแผนภูมิของคุณค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential จะแตกต่างจาก Average Moving Average โดยวิธีการคำนวณและในวิธีที่มีการถ่วงน้ำหนัก ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (ย่อมาจาก EMA เริ่มต้น) มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก กับ EMA การถ่วงน้ำหนักเป็นเช่นที่ราคาล่าสุดวันจะได้รับน้ำหนักมากขึ้นกว่าราคาที่เก่ากว่า ทฤษฎีที่อยู่เบื้องหลังนี้ก็คือราคาล่าสุดถือว่ามีความสำคัญมากกว่าราคาที่สูงกว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อค่าเฉลี่ยระยะยาว (เช่น 200 วัน) มีน้ำหนักเท่ากับข้อมูลราคาที่มีอายุเกิน 6 เดือนและอาจคิดได้ ของเล็กน้อยล้าสมัย การคำนวณ EMA เล็กน้อยซับซ้อนกว่าค่าเฉลี่ย Simple Moving Average แต่มีข้อดีที่ไม่ควรเก็บบันทึกข้อมูลขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมราคาปิดของแต่ละราคาปิดในช่วง 200 วันที่ผ่านมา (หรือหลายวันก็ตาม) . สิ่งที่คุณต้องมีคือ EMA สำหรับวันก่อนหน้าและราคาปิดในปัจจุบันเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยการย้ายใหม่ที่ระบุไว้ การคำนวณเลขชัยูนเบื้องต้นสำหรับ EMA ต้องคำนวณเลขชี้กำลัง ในการเริ่มต้นให้ใช้จำนวนวันที่ EMA ที่คุณต้องการคำนวณและเพิ่มจำนวนวันที่คุณกำลังพิจารณา (เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันให้เพิ่มหนึ่งค่าเพื่อให้ได้ 201 เป็นส่วนหนึ่งของการคำนวณ) โทรนี้ได้ดีวันนี้ 1 จากนั้นเพื่อให้ได้เลขชี้กำลังให้ใช้เลข 2 และหารด้วยวันที่ 1 ตัวอย่างเช่น Exponent ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะเท่ากับ 2 201 ซึ่งเท่ากับ 0.01 Full Calculation ถ้า Exponential Moving Average เมื่อใดก็ตามที่เรามีเลขชี้กำลังทั้งหมดเราต้องการตอนนี้คือข้อมูลเพิ่มเติมอีกสองบิตเพื่อให้เราสามารถคำนวณได้เต็มรูปแบบ . วันแรกคือวันพุธที่มีการย้ายค่าเฉลี่ย สมมติว่าเรารู้เรื่องนี้แล้วอย่างที่เราได้คำนวณไว้เมื่อวานนี้ อย่างไรก็ตามหากคุณไม่ทราบ EMA ในวันวานคุณสามารถเริ่มต้นด้วยการคำนวณ Average Moving Average สำหรับเมื่อวานนี้และใช้ EMA แทน EMA ในการคำนวณครั้งแรก (เช่นการคำนวณในปัจจุบัน) แล้ววันพรุ่งนี้คุณสามารถใช้ EMA ที่คุณคำนวณในวันนี้และอื่น ๆ ข้อมูลชิ้นที่สองที่เราต้องการคือราคาปิดในปัจจุบัน สมมติว่าเราต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเลขประจำวัน 200 วันสำหรับหุ้นหรือหุ้นที่มี EMA 120 วันก่อนหน้าหรือเท่ากับ 120 เพนนี (หรือเซนต์) และราคาปิดของวันที่ 136 เพนซ์ การคำนวณเต็มรูปแบบจะเป็นดังนี้: Todays Exponential Moving Average (วันที่ปิดราคาปัจจุบัน x Exponentential) (วันที่ก่อนหน้านี้ EMA x (1- Exponent)) ดังนั้นการใช้ตัวเลขตัวอย่างข้างต้นของเราวันนี้ 200 วัน EMA จะเป็นดังนี้: (136 x 0.01 ) (120 x (1 - 0.01)) ซึ่งเทียบเท่า EMA ในวันนี้ที่ 120.16