Фондовите анализатори използват подвижни средни стойности, за да помогнат за филтрирането на шума и идентифицирането на тенденциите. Те не се използват за прогнозиране на цените - но информацията за тенденциите е получена от графики на пълзящи средни, особено няколко плъзгащите се средни, насложени една върху друга, могат да помогнат за идентифициране на точки на съпротива и подкрепа и да предизвикат решения за покупка или продавам. Има два вида пълзящи средни: прости пълзящи средни и експоненциални пълзящи средни, като последните реагират по-бързо на промените в тенденциите.
TL; DR (твърде дълго; Не прочетох)
Формулата на експоненциалната пълзяща средна е:
EMA = (цена на затваряне - EMA за предходния ден) × константа за изглаждане + EMA за предходния ден
където константата на изглаждане е:
2 ÷ (брой периоди от време + 1)
Как да изчислим обикновена пълзяща средна стойност
Преди да започнете да изчислявате експоненциални пълзящи средни, трябва да можете да изчислите обикновена пълзяща средна или SMA. И SMA, и EMA обикновено се основават на цените на затваряне на акциите.
За да намерите проста пълзяща средна стойност, изчислявате математическата средна стойност. С други думи, сумирате всички цени на затваряне във вашия SMA и след това разделяте на броя на цените на затваряне. Например, ако изчислявате 10-дневна SMA, първо трябва да съберете всички затварящи цени от последните 10 дни и след това да разделите на 10. Така че, ако цените на затваряне за период от 10 дни са $ 12, $ 12, $ 13, $ 15, $ 18, $ 17, $ 18, $ 20, $ 21 и $ 24, SMA ще бъде:
12 + 12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 = 170 \\ \ frac {170} {10} = 17
Така че средната цена на затваряне за този 10-дневен период от време е $ 17. Но за да може SMA да бъде полезен, трябва да изчислите няколко SMA и да ги изобразите графично и тъй като всеки SMA само се занимава с данните от предишните 10 дни, старите стойности ще "отпаднат" от уравнението, когато добавяте нови данни точки. Това е, което позволява на графиката на средната стойност да се "движи" и да се адаптира към промените в цената с течение на времето, въпреки че стабилизиращият ефект на тези стари данни означава, че има период на забавяне, преди ценовите промени наистина да бъдат отразени във вашата проста пълзяща средна.
Например: На следващия ден акциите ви отново се затварят на $ 24. Този път, когато изчислявате SMA, добавяте най-новата точка от данни към вашето уравнение, но също така "губите" най-старата точка от данни - тази първа цена на затваряне от $ 12. Така че сега вашата 10-дневна проста плъзгаща се средна е:
12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 + 24 = 182 \\ \ frac {182} {10} = 18,2
Бихте правили същия процес ежедневно, като изчислявате нов SMA за всеки ден, който искате да бъде представен на вашата графика.
Забавеният период в пълзящите средни
Периодът на забавяне, преди SMA да навакса действителните промени в цената, не е непременно лошо; че "изоставането" е това, което изглажда вариацията в ежедневните цени. Ако плъзгащата се средна се повиши, знаете, че цените обикновено се увеличават, въпреки периодичните спадове. По същия начин, ако плъзгащата се средна започне да спада, това означава, че цените обикновено намаляват въпреки периодичните спадове.
Второ, колкото по-дълъг е периодът от време за вашата плъзгаща се средна стойност (пет дни спрямо 10 дни срещу 100 дни и т.н.), толкова по-бавно се настройва, за да отразява текущите тенденции. Така че поведението на дългосрочната плъзгаща се средна ви дава прозорец към дългосрочните тенденции, докато по-късата пълзяща средна отразява поведението на по-краткосрочните тенденции.
Формулата на експоненциалната пълзяща средна стойност
Ключовата разлика между обикновена пълзяща средна (SMA) и експоненциална пълзяща средна (EMA) е, че при изчислението на EMA най-скорошните данни се претеглят, за да имат по-голямо въздействие. Това прави EMA по-бързи от SMA за адаптиране и отразяване на тенденциите. Недостатъкът е, че EMA изисква много повече данни, за да бъде разумно точен.
За да изчислите EMA на набор от данни, трябва да направите три неща:
Обърнете внимание, че ЕМА може да бъде посочена от нейния период от време (в този случай петдневен ЕМА) или от процентната му стойност (в този случай 33,33% ЕМА). Освен това, колкото по-кратък е периодът от време, толкова по-силно ще бъдат претеглени последните данни.
Формулата EMA се основава на стойността на EMA от предходния ден. Тъй като трябва да започнете изчисленията си някъде, първоначалната стойност за първото ви изчисление на EMA всъщност ще бъде SMA. Например, ако искате да изчислите 100-дневна EMA за последната година на проследяване на определен запас, ще започнете с SMA на първите 100 точки с данни през тази година.
Това са твърде много числа, за да се добавят тук, така че вместо това нека демонстрираме петдневната EMA на набор от данни, започнал преди година. Ако първите пет затварящи цени за годината бяха $ 14, $ 13, $ 14, $ 12 и $ 13, вашият SMA е:
14 + 13 + 14 + 12 + 13 = 66 \\ \ frac {66} {5} = 13.2
Така SMA, която се превръща в първоначална стойност на EMA, е 13,2.
Коефициентът на претегляне или константата за изглаждане е това, което подчертава най-новите данни и стойността му зависи от периода на вашата EMA. Формулата за вашата константа за изглаждане е:
\ frac {2} {\ text {брой периоди} + 1}
Така че, ако изчислявате петдневна EMA, това изчисление става:
\ frac {2} {5 + 1} = \ frac {2} {6} = 0,3333
или, ако го изразите като процент, 33,33%.
Съвети
И накрая, изчислете отделна EMA за всеки ден между първоначалната стойност (SMA, която изчислихте в стъпка 1) и днес. Правите това, като въвеждате информацията от стъпки 1 и 2 във формулата на EMA:
\ text {EMA} = (\ text {цена на затваряне} - \ text {EMA на предходния ден}) × \ text {константа за изглаждане като десетичен знак} + \ text {EMA на предходния ден}
Не забравяйте, че „EMA за предходния ден“ за първото ви изчисление ще бъде SMA, който сте намерили в стъпка 1, което е 13.2. Оттогава SMA покрива данните за първите пет дни, първата стойност на ЕМА, която изчислявате, ще се прилага за следващия ден, който е ден шест. Използвайки данните от стъпки 1 и 2 във формулата на EMA, имате:
\ начало {подравнено} \ текст {EMA} & = (12 - 13,2) × 0,3333 + 13,2 \\ & = 12,80 \ край {подравнено}
Така че стойността на EMA за шестия ден е 12.80.
Ако стойността на затваряне на седмия ден беше 11 долара, щяхте да повторите процеса, като използвате стойността на шестия ден от 12,80 като новата „EMA на предходния ден“. Така че изчислението за седмия ден е както следва:
\ начало {подравнено} \ текст {EMA} & = (11 - 12,8) × 0,3333 + 12,8 \\ & = 12,20 \ край {подравнено}
Получаване на точна EMA
Ако си спомните, че в оригиналния пример се казва, че ще изчислите петдневната EMA на акцията за стойност от цяла година данни, това означава, че ви предстоят няколкостотин изчисления - защото трябва да изчислите един ден в време. Очевидно е, че това е много по-бързо и лесно с компютърна програма или скрипт, за да намалите номерата вместо вас.
Ако наистина искате възможно най-точната EMA, трябва да започнете изчисленията си с данни от първия ден, когато наличността е била налична. Въпреки че това често е непрактично, то също така засилва факта, че EMA се използват за отразяване и анализиране на тенденции - така че, ако сте графирали EMA, започвайки от първия ден на запаса, ще видите как, след период на забавяне, кривата на графиката се измества, за да следва действителния запас цени. Ако също нарисувате SMA за същия период от време на същата графика, ще видите също, че EMA се приспособява към промените в цената по-бързо, отколкото SMA.