Kuidas arvutada eksponentsiaalseid liikuvaid keskmisi

Aktsiaanalüütikud kasutavad müra filtreerimiseks ja trendide tuvastamiseks liikuvaid keskmisi. Neid ei kasutata hindade ennustamiseks - kuid trenditeave on saadud liikuvate keskmiste graafikutelt, eriti mitmetelt üksteise peal asetatud liikuvad keskmised võivad aidata tuvastada vastupanupunkte ja tuge ning käivitada ostu- või ostuotsused müüma. Liikuvaid keskmisi on kahte tüüpi: lihtsad ja eksponentsiaalsed liikuvad keskmised, kusjuures viimased reageerivad trendide muutustele kiiremini.

TL; DR (liiga pikk; Ei lugenud)

Eksponentsiaalse liikuva keskmise valem on:

EMA = (sulgemishind - eelmise päeva EMA) × silumiskonstant + eelmise päeva EMA

kus silumiskonstant on:

2 ÷ (ajavahemike arv + 1)

Kuidas arvutada lihtne liikuv keskmine

Enne eksponentsiaalsete liikuvate keskmiste arvutamise alustamist peate suutma arvutada lihtsa liikuva keskmise ehk SMA. Nii SMA-d kui EMA-d põhinevad tavaliselt aktsiate sulgemishindadel.

Lihtsa liikuva keskmise leidmiseks arvutate matemaatilise keskmise. Teisisõnu, liidate kõik oma SMA sulgemishinnad ja jagate seejärel sulgemishindade arvuga. Näiteks kui arvutate 10-päevast SMA-d, liidate kõigepealt kõik viimase 10 päeva sulgemishinnad ja jagate seejärel 10-ga. Nii et kui kümnepäevase perioodi sulgemishinnad on 12, 12, 13, 15, 18, 17, 18, 20, 21 ja 24 dollarit, oleks SMA järgmine:

instagram story viewer

12 + 12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 = 170 \ frac {170} {10} = 17

Seega on selle kümnepäevase perioodi keskmine sulgemishind 17 dollarit. Kuid selleks, et SMA oleks kasulik, peate arvutama hulga SMA-sid ja joonistama need ning kuna iga SMA tegeleb eelmise 10 päeva andmete väärtusega, uued väärtused lisatakse uute andmete lisamisel võrrandist välja punkte. See võimaldab keskmise graafikul "liikuda" ja aja jooksul hinna muutustega kohaneda, ehkki vanade andmete stabiliseeriv mõju tähendab, et enne, kui teie lihtsas hinnamuutused tõesti kajastuvad, on viivitusperiood libisev keskmine.

Näiteks: järgmisel päeval suletakse teie aktsia uuesti 24 dollariga. Seekord, kui arvutate SMA, lisate võrrandisse uusima andmepunkti, aga ka kaotate vanima andmepunkti - esimese 12-dollarise sulgemishinna. Nüüd on teie 10 päeva lihtne libisev keskmine:

12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 + 24 = 182 \ frac {182} {10} = 18,2

Teete sama protsessi iga päev, arvutades iga päeva jaoks uue SMA, mida soovite graafikul kujutada.

Laguperiood liikuvas keskmises

Viiveperiood enne, kui teie SMA jõuab järele tegelikele hinnamuutustele, pole tingimata halb asi; see "lag" on see, mis silub igapäevaste hindade erinevusi. Kui libisev keskmine tõuseb, siis teate, et vaatamata perioodilisele langusele hinnad üldiselt tõusevad. Samamoodi tähendab see, et kui liikuv keskmine hakkab langema, siis vaatamata perioodilisele langusele hinnad üldiselt langevad.

Teiseks, mida pikem on teie liikuva keskmise ajavahemik (viie päeva versus 10 päeva versus 100 päeva jne), seda aeglasemalt see kohaneb, et kajastada praeguseid suundumusi. Nii et pikaajalise liikuva keskmise käitumine annab teile akna pikaajalistesse suundumustesse, samas kui lühem libisev keskmine peegeldab rohkem lühiajaliste suundumuste käitumist.

Eksponentsiaalse liikuva keskmise valem

Peamine erinevus lihtsa liikuva keskmise (SMA) ja eksponentsiaalse liikuva keskmise (EMA) vahel on see, et EMA arvutamisel kaalutakse kõige värskemad andmed suurema mõju avaldamiseks. See muudab EMA-d trendide kohandamiseks ja kajastamiseks kiiremini kui SMA-d. Negatiivne külg on see, et EMA nõuab mõistliku täpsuse tagamiseks palju rohkem andmeid.

Andmekogumi EMA arvutamiseks peate tegema kolm asja:

    EMA valem põhineb eelmise päeva EMA väärtusel. Kuna peate arvutusi kusagilt alustama, on teie esimese EMA arvutuse algväärtuseks tegelikult SMA. Näiteks kui soovite arvutada 100-päevase EMA teatud aktsia jälgimise viimase aasta kohta, alustate selle aasta esimese 100 andmepunkti SMA-ga.

    See on liiga palju numbreid, mida siia lisada, seega demonstreerime selle asemel aasta tagasi alanud andmekogumi viiepäevast EMA-d. Kui aasta esimesed viis sulgemishinda olid 14, 13, 14, 12 ja 13 dollarit, on teie SMA:

    14 + 13 + 14 + 12 + 13 = 66 \\ frac {66} {5} = 13,2

    Seega on SMA, millest saab teie esialgne EMA väärtus, 13,2.

    Kaalumiskordaja või tasanduskonstant on see, mis rõhutab uusimaid andmeid, ja selle väärtus sõltub teie EMA ajaperioodist. Teie silumiskonstandi valem on:

    \ frac {2} {\ text {ajavahemike arv} + 1}

    Nii et kui arvutate viiepäevast EMA-d, muutub see arvutus järgmiseks:

    \ frac {2} {5 + 1} = \ frac {2} {6} = 0,3333

    või kui väljendate seda protsendina, siis 33,33%.

    Näpunäited

    • Pange tähele, et EMA-le võib viidata selle ajaperioodi (antud juhul viiepäevase EMA) või protsentuaalse väärtuse (antud juhul 33,33% EMA) järgi. Samuti, mida lühem on ajavahemik, seda kaalukamalt kaalutakse viimaseid andmeid.

    Lõpuks arvutage iga päeva jaoks eraldi EMA algväärtuse (1. etapis arvutatud SMA) ja tänase päeva vahel. Teete seda, sisestades 1. ja 2. toimingu teabe EMA valemisse:

    \ text {EMA} = (\ text {sulgemishind} - \ text {eelmise päeva EMA}) × \ text {silub konstant kümnendkohana} + \ text {eelmise päeva EMA}

    Pidage meeles, et teie esimese arvutamise "eelmise päeva EMA" on SMA, mille leidsite 1. etapis, milleks on 13.2. Sellest ajast peale SMA hõlmas esimese viie päeva andmeid, esimene teie arvutatud EMA väärtus kehtib järgmisele päevale, milleks on päev kuus. Kasutades EMA valemi 1. ja 2. etapi andmeid, on teil:

    \ begin {joondatud} text {EMA} & = (12 - 13.2) × 0.3333 + 13.2 \\ & = 12.80 \ end {joondatud}

    Nii on kuuenda päeva EMA väärtus 12,80.

    Kui seitsmenda päeva sulgemishind oli 11 dollarit, korrake protsessi, kasutades uue "eelmise päeva EMA" kuue päeva väärtust 12,80. Seega on seitsmenda päeva arvutus järgmine:

    \ begin {joondatud} text {EMA} & = (11 - 12.8) × 0.3333 + 12.8 \\ & = 12.20 \ end {joondatud}

Täpse EMA saamine

Kui meenutate, et algses näites öeldi, et arvutate aktsia viie päeva EMA kogu aasta väärtuses andmed, see tähendab, et teil on veel mitusada arvutust teha - sest peate arvutama ühe päeva a aeg. Ilmselt on see arvutiprogrammi või skripti abil palju kiirem ja lihtsam numbreid teie jaoks kokku kruttida.

Kui soovite tõesti võimalikult täpset EMA-d, peaksite oma arvutusi alustama andmetega juba esimesel päeval, kui varu oli saadaval. Kuigi see on sageli ebapraktiline, kinnitab see ka asjaolu, et EMA-sid kasutatakse suundumuste kajastamiseks ja analüüsimiseks - nii et EMA alates aktsia esimesest päevast näete, kuidas pärast viivitusperioodi graafiku kõver nihkub tegeliku aktsia järgimiseks hinnad. Kui joonistate samal graafikul ka SMA samaks ajaperioodiks, näete ka, et EMA kohaneb hinnamuutustega kiiremini kui SMA.

Teachs.ru
  • Jaga
instagram viewer