Exponential Moving Average Berechnung Beispiel

Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average unterscheidet sich von einem Simple Moving Average sowohl nach Berechnungsmethode als auch in der gewichteten Preislage. Der Exponential Moving Average (verkürzt auf die Initialen EMA) ist effektiv ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Mit der EMA ist die Gewichtung so, dass die letzten Tage Preise mehr Gewicht als ältere Preise gegeben werden. Die Theorie dahinter ist, dass jüngere Preise als wichtiger als ältere Preise angesehen werden, zumal ein langfristiger einfacher Durchschnitt (zum Beispiel ein 200-tägiger Tag) gleiches Gewicht auf Preisdaten hat, die über 6 Monate alt sind und gedacht werden könnten Von so wenig veraltet. Die Berechnung der EMA ist ein wenig komplexer als die Simple Moving Average, hat aber den Vorteil, dass eine große Aufzeichnung von Daten, die jeden Schlusskurs der letzten 200 Tage abdeckt (oder aber viele Tage betrachtet werden) nicht beibehalten werden muss . Alles was Sie brauchen sind die EMA für den Vortag und den heutigen Schlusskurs, um den neuen Exponential Moving Average zu berechnen. Berechnen des Exponenten Anfänglich muss für die EMA ein Exponent berechnet werden. Um zu beginnen, nehmen Sie die Anzahl der Tage EMA, die Sie berechnen wollen und fügen Sie ein, um die Anzahl der Tage, die Sie in Erwägung ziehen (zum Beispiel für einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt, fügen Sie einen zu 201 als Teil der Berechnung zu erhalten). Nennen Sie diese Tage1. Dann, um den Exponenten zu erhalten, nehmen Sie einfach die Zahl 2 und teilen sie durch Days1. Zum Beispiel wäre der Exponent für einen 200 Tage gleitenden Durchschnitt: 2 201. Das entspricht 0,01 Vollberechnung, wenn der exponentielle gleitende Durchschnitt Nachdem wir den Exponenten erhalten haben, brauchen wir nur noch zwei weitere Informationen, um die vollständige Berechnung durchführen zu können . Die erste ist gestern Exponential Moving Average. Wir gehen davon aus, dass wir das schon wissen, wie wir es gestern berechnet haben. Allerdings, wenn Sie arent bereits Kenntnis von gestern EMA, können Sie durch die Berechnung der Simple Moving Average für gestern beginnen und verwenden diese anstelle der EMA für die erste Berechnung (dh heute Berechnung) der EMA. Dann können Sie morgen die EMA verwenden, die Sie heute berechnet haben, und so weiter. Die zweite Information, die wir brauchen, ist der heutige Schlusskurs. Wir gehen davon aus, dass wir den heutigen 200 Tage Exponential Moving Average für eine Aktie oder Aktie berechnen wollen, die eine vorhergehende EMA von 120 Pence (oder Cent) und einen aktuellen Tages-Schlusskurs von 136 Pence hat. Die vollständige Berechnung ist immer wie folgt: Heutige Exponential Moving Average (aktuelle Tage Schlusskurs x Exponent) (vorherige Tage EMA x (1- Exponent)) Also, mit unserem Beispiel Zahlen oben, heute 200 Tage EMA wäre: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) Dies entspricht einer EMA für heute von 120.16.EMA 8211 Berechnung des Exponential Moving Average - ein Tutorial Exponential Moving Average (kurz EMA) ist einer der am meisten verwendeten Indikatoren in der technischen Analyse heute. Aber wie berechnen Sie es für sich selbst, mit einem Papier und einem Stift oder 8211 bevorzugt 8211 ein Tabellenkalkulationsprogramm Ihrer Wahl. Läßt Sie herausfinden, in dieser Erklärung der EMA Berechnung. Die Berechnung von Exponential Moving Average (EMA) wird natürlich automatisch von den meisten Trading-und technische Analyse-Software da draußen heute. Hier ist, wie man es manuell berechnen, die auch das Verständnis auf, wie es funktioniert. In diesem Beispiel berechnen wir die EMA für den Preis einer Aktie. Wir wollen eine 22 Tage EMA, die eine gemeinsame Zeitrahmen für eine lange EMA ist. Die Formel für die Berechnung der EMA ist wie folgt: EMA (y) (1 8211 k) t heute, y gestern, N Anzahl der Tage in EMA, k 2 (N1) Verwenden Sie die folgenden Schritte, um eine 22 zu berechnen Tag EMA: 1) Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den angegebenen Zeitrahmen. 2 (22 1) 0,0869 2) Fügen Sie die Schlusskurse für die ersten 22 Tage zusammen und teilen sie durch 22. 3) Sie sind nun bereit, den ersten EMA-Tag zu erhalten, indem Sie die folgenden Tage (Tag 23) Schlusskurs multipliziert Durch k. Dann multiplizieren Sie die vorherigen Tage gleitenden Durchschnitt durch (1-k) und fügen Sie die beiden. 4) Machen Sie Schritt 3 über und über für jeden Tag, der folgt, um das gesamte Spektrum der EMA zu erhalten. Dies kann natürlich in Excel oder einige andere Kalkulationstabellen-Software, um den Prozess der Berechnung von EMA halbautomatischen gesetzt werden. Um Ihnen einen algorithmischen Überblick zu geben, wie dies erreicht werden kann, siehe unten. Public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) Rückkehr todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Diese Methode wird normalerweise aus einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen und sieht so aus: foreach (DailyRecord Sdr in DataRecords) rufen Sie die EMA Berechnung ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) setzen Sie die berechnete ema in einem Array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) stellen Sie sicher, dass yesterdayEMA mit der EMA wir diese Zeit verwendet gefüllt Um yesterdayEMA ema Beachten Sie, dass dies psuedo-Code ist. Normalerweise müssen Sie den gestern CLOSE-Wert als yesterdayEMA senden, bis der yesterdayEMA von der heutigen EMA berechnet wird. Das geschieht nur, nachdem die Schleife mehr Tage als die Zahl von Tagen durchgeführt hat, die Sie Ihr EMA für berechnet haben. Für ein 22 Tage EMA, seine nur auf die 23 Zeit in der Schleife und danach die yesterdayEMA ema gültig ist. Dies ist keine große Sache, da Sie Daten von mindestens 100 Börsentagen für eine 22 Tage EMA gültig sein müssen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA), der den aktuellen Preisdaten mehr Gewichtung oder Bedeutung verleiht als der einfache gleitende Durchschnitt SMA) nicht. Die EMA reagiert schneller auf die jüngsten Preisänderungen als die SMA. Die Formel für die Berechnung der EMA beinhaltet nur die Verwendung eines Multiplikators und beginnend mit dem SMA. Die Berechnung für die SMA ist sehr einfach. Die SMA für eine gegebene Anzahl von Zeitperioden ist einfach die Summe der Schlusskurse für diese Anzahl von Zeitperioden, geteilt durch dieselbe Zahl. So ist beispielsweise eine 10-tägige SMA nur die Summe der Schlusskurse der letzten 10 Tage, geteilt durch 10. Die drei Schritte zur Berechnung der EMA sind: Berechnen Sie die SMA. Berechnen Sie den Multiplikator für die Gewichtung der EMA. Berechnen Sie die aktuelle EMA. Die mathematische Formel, in diesem Fall für die Berechnung eines 10-Perioden-EMA, sieht so aus: SMA: 10 Periodensumme 10 Berechnen des Gewichtungsmultiplikators: (2 (ausgewählte Zeitperiode 1)) (2 (10 1)) 0,1818 (18,18) Berechnen Der EMA: (Schlusskurs-EMA (Vortag)) x Multiplikator EMA (Vortag) Die Gewichtung des jüngsten Preises ist für einen kürzeren Zeitraum höher als für einen längeren Zeitraum EMA. Beispielsweise wird ein 18,18-Multiplikator auf die jüngsten Preisdaten für eine 10 EMA angewendet, während für eine 20 EMA nur eine 9,52-Multiplikator-Gewichtung verwendet wird. Es gibt auch leichte Variationen der EMA angekommen, indem Sie den offenen, hohen, niedrigen oder mittleren Preis anstelle der Verwendung der Schlusskurs. Verwenden Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA), um eine dynamische Forex-Handelsstrategie zu erstellen. Erfahren Sie, wie EMAs sehr genutzt werden können. Read Answer Lernen Sie die wichtigen potenziellen Vorteile der Verwendung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt beim Trading, anstatt einer einfachen Bewegung. Read Answer Erfahren Sie mehr über einfache gleitende Durchschnitte und exponentielle gleitende Durchschnitte, was diese technischen Indikatoren messen und den Unterschied. Read Answer Erfahren Sie die Formel für die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz Momentum Indikator und finden Sie heraus, wie die MACD zu berechnen. Read Answer Erfahren Sie mehr über verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten und gleitende durchschnittliche Crossover, und verstehen Sie, wie sie verwendet werden. 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