Tuesday 21 November 2017

Beispiel Eines Exponentiellen Gleitenden Durchschnittsberechnungsbeispiels


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. Related PostsExponential Moving Average Der exponentielle Moving Average Der exponentielle Moving Average unterscheidet sich von einem Simple Moving Average sowohl nach Berechnungsmethode als auch in der Art, wie die Preise gewichtet werden. 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 möchten und fügen Sie eine auf 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 starten, und verwenden Sie 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 die heutigen 200 Tage Exponential Moving Average für eine Aktie oder Aktie, die eine vorhergehende Tage EMA von 120 Pence (oder Cent) und einem aktuellen Tag Schlusskurs von 136 Pence hat zu berechnen. 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.Exponential Moving Averages Ein Moving Average ist ein Indikator, der den durchschnittlichen Wert eines Wertpapiers Preis über einen Zeitraum zeigt. Ein exponentieller (oder exponentiell gewichteter) gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem ein Prozentsatz des heutigen Schlusskurses auf den gleitenden Durchschnittswert von gestern angewendet wird. Exponentielle gleitende Durchschnittswerte legen mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Berechnung Um beispielsweise einen 9 exponentiellen gleitenden Durchschnitt von IBM zu berechnen, würden Sie zunächst den heutigen Schlusskurs einnehmen und ihn mit 9 multiplizieren. Als nächstes würden Sie dieses Produkt zum Wert des durchschnittlichen Durchschnittswertes von 91 (100 - 9 91) hinzufügen, . Da sich die meisten Investoren mit Zeiträumen eher wohl fühlen als mit Prozentsätzen, kann der exponentielle Prozentsatz in eine ungefähre Anzahl von Tagen umgewandelt werden. Zum Beispiel ist ein 9 gleitender Durchschnitt gleich einem 21,2-fachen (gerundeten bis 21) exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die Formel für die Umwandlung von exponentiellen Prozentsätzen in Zeitabschnitte ist: Sie können die obige Formel verwenden, um zu bestimmen, dass ein 9 gleitender Durchschnitt einem exponentiellen gleitenden 21-Tage-Durchschnitt entspricht: Die Formel für die Umwandlung von Zeitperioden in exponentielle Prozentsätze ist: Oben genannten Formel zu bestimmen, dass ein 21-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt tatsächlich ein 9 gleitenden Durchschnitt ist: Beispiel Chart Die in diesem Artikel beschriebenen Strategien dienen nur der Information und ihre Verwendung garantiert keinen Gewinn. Keine der bereitgestellten Informationen sollte als Empfehlung oder Aufforderung zur Investition in oder zur Liquidierung eines bestimmten Wertpapiers oder einer bestimmten Art von Sicherheit angesehen werden. Investoren sollten vor jeder Investitionsentscheidung eine vollständige Recherche durchführen. Wertpapiere unterliegen Marktschwankungen und können Wert verlieren. Scottrade erhielt die höchste numerische Punktzahl in der JD Power 2016 Self-Directed Investor Satisfaction Study, basierend auf 4 242 Antworten messen 13 Unternehmen und die Erfahrungen und Vorstellungen von Investoren, die Selbst-gerichtete Wertpapierfirmen verwenden, im Januar 2016 befragt. Ihre Erfahrungen können variieren. Besuchen Sie jdpower. Autorisierte Kontoanmeldung und - zugriff bedeutet, dass die Kunden dem Brokerage-Kontovereinbarung zustimmen. Diese Einwilligung ist jederzeit wirksam, wenn Sie diese Website nutzen. Unberechtigter Zugriff ist untersagt. Scottrade, Inc. und Scottrade Bank sind separate, aber verbundene Unternehmen und sind hundertprozentige Tochtergesellschaften von Scottrade Financial Services, Inc. Brokerage Produkte und Dienstleistungen von Scottrade, Inc. - Mitglied FINRA und SIPC angeboten. Depotprodukte und Dienstleistungen der Scottrade Bank, Mitglied FDIC. 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