Exponentiell Gewichtet Gleitender Durchschnitt Code

MetaTrader 4 - Indikatoren Moving Averages, MA - Indikator für MetaTrader 4 Der Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrumentenpreis für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, schätzt man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt der gleitende Durchschnitt entweder an oder sinkt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential, geglättet und linear gewichtet. Durchgehende Mittelwerte können für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Öffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Mittelwerte verwendet werden. Das Einzige, wo sich gleitende Mittelwerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Für den Fall, dass wir von einfachem gleitendem Durchschnitt sprechen, sind alle Preise des betreffenden Zeitraums gleich. Exponentielle und linear gewichtete Moving Averages legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Die gängigste Art, den Preis gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, ist, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses Handelssystem, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht dafür ausgelegt, in den tiefsten Punkt des Marktes zu gelangen und seinen Ausgang direkt auf den Gipfel zu bringen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden erreicht haben, und bald zu verkaufen, nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Simple Moving Average (SMA) Einfach, mit anderen Worten, der arithmetische gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Preise der Instrumentenschließung über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammenfasst. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl solcher Perioden dividiert. SMA SUM (CLOSE, N) N Wobei: N die Anzahl der Berechnungsperioden ist. Exponentieller Moving Average (EMA) Exponentiell geglätteter gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem der gleitende Durchschnitt eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert addiert wird. Mit exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die neuesten Preise von mehr Wert. P-Prozent exponentieller gleitender Durchschnitt wird aussehen: Wo: SCHLIESSEN (i) der Preis des aktuellen Periodenabschlusses EMA (i-1) Exponentiell bewegter Durchschnitt der vorherigen Periodenabschlussphase P der Prozentsatz der Verwendung des Preiswerts. (SMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Durchschnitts wird als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE, N) Die zweiten und nachfolgenden gleitenden Durchschnitte werden nach dieser Formel berechnet: Wo: SUM1 ist die Gesamtsumme der Schlusskurse für N Perioden SMMA1 ist der geglättete gleitende Durchschnitt des ersten Stabes SMMA (i) ist der geglättete gleitende Durchschnitt des aktuellen Stabes (mit Ausnahme des ersten) SCHLIESSEN (i) ist der aktuelle Schlusskurs N ist der Glättungszeitraum Linear Weighted Moving Average (LWMA) Im Falle des gewichteten gleitenden Durchschnitts sind die neuesten Daten mehr wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird durch Multiplikation jedes der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Serie mit einem gewissen Gewichtungskoeffizienten berechnet. LWMA SUM (Schließen (i) i, N) SUM (i, N) wobei: SUM (i, N) die Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten ist. Bewegliche Mittelwerte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: Wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet dies, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich weitergehen wird: Wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, ist dies der Fall Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten geht. Hier sind die Arten von gleitenden Durchschnitten auf dem Diagramm: Einfacher Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Geglättete Moving Average (SMMA) Linear Weighted Moving Average (LWMA) Erforschung der exponentiell gewichteten Moving Average Volatilität ist die häufigste Risikomessung , Aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen. In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität berechnet. (Um diesen Artikel zu lesen, siehe Volatilität verwenden, um zukünftiges Risiko zu beurteilen.) Wir haben Googles aktuelle Aktienkursdaten verwendet, um die tägliche Volatilität auf der Grundlage von 30 Tagen Lagerbestand zu berechnen. In diesem Artikel werden wir die einfache Volatilität verbessern und den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA) diskutieren. Historische Vs. Implizite Volatilität Zuerst können wir diese Metrik in ein bisschen Perspektive bringen. Es gibt zwei breite Ansätze: historische und implizite (oder implizite) Volatilität. Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit Prolog ist, messen wir die Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktiv ist. Implizite Volatilität hingegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält. (Für verwandte Lesung siehe die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Wenn wir uns nur auf die drei historischen Ansätze konzentrieren (links oben), haben sie zwei Schritte gemeinsam: Berechnen Sie die Reihe der periodischen Renditen Bewerben Sie ein Gewichtungsschema Zuerst haben wir Berechnen Sie die periodische Rückkehr. Das ist in der Regel eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzten Begriffen ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. h. der Preis heute geteilt durch den Preis gestern und so weiter). Dies führt zu einer Reihe von täglichen Renditen, von u i zu u i-m. Je nachdem wie viele Tage (m Tage) wir messen. Das bringt uns zum zweiten Schritt: Hier unterscheiden sich die drei Ansätze. In dem vorherigen Artikel (mit Volatility To Gauge Future Risk), haben wir gezeigt, dass unter ein paar akzeptablen Vereinfachungen, die einfache Varianz ist der Durchschnitt der quadrierten Renditen: Beachten Sie, dass dies summiert jede der periodischen Renditen, dann teilt diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen (m). Also, es ist wirklich nur ein Durchschnitt der quadratischen periodischen Rückkehr. Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben. Wenn also Alpha (a) ein Gewichtungsfaktor ist (speziell 1 m), dann sieht eine einfache Varianz so aus: Die EWMA verbessert sich auf einfache Abweichung Die Schwäche dieses Ansatzes ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht verdienen. Gestern (sehr neuere) Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als die letzten Monate zurück. Dieses Problem wird durch die Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts (EWMA) behoben, bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz haben. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein. Der als Glättungsparameter bezeichnet wird. Lambda muss kleiner als eins sein. Unter dieser Bedingung wird anstelle von gleichen Gewichten jede quadrierte Rendite mit einem Multiplikator wie folgt gewichtet: Zum Beispiel neigt RiskMetrics TM, ein Finanzrisikomanagement-Unternehmen, dazu, ein Lambda von 0,94 oder 94 zu verwenden. In diesem Fall ist das erste ( (1 - 0,94) (94) 0 6. Die nächste quadratische Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5,64. Und das dritte vorherige Tagegewicht ist gleich (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Das ist die Bedeutung von Exponential in EWMA: jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator (d. h. Lambda, der kleiner als eins sein muss) des vorherigen Tagegewichts. Dies stellt eine Varianz sicher, die gewichtet oder voreingenommen auf neuere Daten ist. (Um mehr zu erfahren, schau dir das Excel-Arbeitsblatt für Googles-Volatilität an.) Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google ist unten dargestellt. Die einfache Volatilität wirkt effektiv jede periodische Rendite um 0,196, wie in Spalte O gezeigt (wir hatten zwei Jahre täglich Kursdaten, das sind 509 tägliche Renditen und 1509 0,196). Aber beachten Sie, dass Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5.64, dann 5.3 und so weiter zuteilt. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Denken Sie daran: Nachdem wir die ganze Serie (in Spalte Q) zusammengefasst haben, haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist. Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und EWMA im Googles-Fall Sein signifikant: Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2,4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1,4 (siehe die Kalkulationstabelle für Details). Anscheinend hat sich die Googles-Volatilität in jüngster Zeit niedergelassen, eine einfache Varianz könnte künstlich hoch sein. Heutige Varianz ist eine Funktion von Pior Days Variance Youll bemerken wir brauchten, um eine lange Reihe von exponentiell abnehmenden Gewichten zu berechnen. Wir werden die Mathematik hier nicht machen, aber eines der besten Features der EWMA ist, dass die ganze Serie bequem auf eine rekursive Formel reduziert: Rekursive bedeutet, dass heutige Varianzreferenzen (d. h. eine Funktion der vorherigen Tagesabweichung) ist. Sie finden diese Formel auch in der Kalkulationstabelle, und sie erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung Es heißt: Die heutige Varianz (unter EWMA) ist gleichbedeutend mit der vulkanischen Varianz (gewichtet durch Lambda) plus gestern quadrierte Rückkehr (gewogen von einem Minus Lambda). Beachten Sie, wie wir nur zwei Begriffe zusammenfügen: gestern gewichtete Varianz und gestern gewichtet, quadratische Rückkehr. Dennoch ist Lambda unser Glättungsparameter. Ein höheres Lambda (z. B. RiskMetrics 94) zeigt einen langsamen Abfall in der Serie an - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Serie haben und sie werden langsamer abfallen. Auf der anderen Seite, wenn wir das Lambda reduzieren, zeigen wir einen höheren Zerfall an: die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. (In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, also kannst du mit seiner Empfindlichkeit experimentieren). Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung eines Bestandes und die häufigste Risikometrität. Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz. Wir können die Abweichung historisch oder implizit (implizite Volatilität) messen. Wenn man historisch misst, ist die einfachste Methode eine einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Abweichung ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht bekommen. So stehen wir vor einem klassischen Kompromiss: Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch entfernte (weniger relevante) Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) verbessert die einfache Varianz durch die Zuordnung von Gewichten zu den periodischen Renditen. Auf diese Weise können wir beide eine große Stichprobengröße verwenden, aber auch ein größeres Gewicht auf neuere Renditen geben. (Um ein Filmtutorium zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionische Schildkröte.) Artikel 50 ist eine Verhandlungs - und Vergleichsklausel im EU-Vertrag, in der die Schritte für jedes Land skizziert werden. Ein anfängliches Angebot für ein bankrottes Unternehmen039s Vermögenswerte von einem interessierten Käufer, der von der Konkursgesellschaft gewählt wurde. Von einem Bieterpool aus. Beta ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel erfordert, dass. Wie zu berechnen EMA in Excel Erfahren Sie, wie die Berechnung der exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Excel und VBA, und erhalten Sie eine kostenlose Web-verbundenen Kalkulationstabelle. Die Kalkulationstabelle ruft die Bestandsdaten von Yahoo Finance ab, berechnet EMA (über das gewählte Zeitfenster) und zeichnet die Ergebnisse auf. Der Download-Link befindet sich am unteren Rand. Die VBA kann it8217s komplett bearbeitet und bearbeitet werden. Aber erstmal, warum EMA für technische Händler und Marktanalysten wichtig ist. Historische Aktienkurse werden oft mit vielen Hochfrequenzgeräuschen verschmutzt. Das verdeckt oft große Trends. Durchgehende Durchschnitte helfen, diese kleinen Schwankungen zu glätten, was Ihnen einen besseren Einblick in die gesamte Marktrichtung gibt. Der exponentielle gleitende Durchschnitt legt großen Wert auf neuere Daten. Je größer der Zeitraum, desto geringer die Bedeutung der aktuellsten Daten. EMA ist durch diese Gleichung definiert. Today8217s Preis (multipliziert mit einem Gewicht) und gestern8217s EMA (multipliziert mit 1-Gewicht) Du musst die EMA-Berechnung mit einer ersten EMA (EMA 0) kickstartieren. Dies ist in der Regel ein einfacher gleitender Durchschnitt der Länge T. Die Grafik oben, zum Beispiel, gibt die EMA von Microsoft zwischen 1. Januar 2013 und 14. Januar 2014. Technische Händler verwenden oft die Überkreuzung von zwei gleitenden Durchschnitten 8211 eins mit einer kurzen Zeitskala Und eine andere mit einer langen Zeitskala 8211, um Buysellsignale zu erzeugen. Oft werden 12- und 26-Tage-Gleitdurchschnitte verwendet. Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt steigt, ist der Markt Trend voran, das ist ein Kaufsignal. Allerdings, wenn die kürzeren gleitenden Durchschnitte unter den langen gleitenden Durchschnitt fällt, fällt der Markt, das ist ein Verkaufssignal. Let8217s lernen zuerst, wie man EMA mit Arbeitsblattfunktionen berechnet. Danach entdecken wir, wie man VBA verwendet, um EMA zu berechnen (und automatisch Diagramme zu sortieren) Berechnen Sie EMA in Excel mit Worksheet-Funktionen Schritt 1. Let8217s sagen, dass wir die 12-Tage-EMA von Exxon Mobil8217s Aktienkurs berechnen wollen. Wir müssen zuerst historische Aktienkurse bekommen 8211 können Sie das mit diesem Bulk-Aktienzitat-Downloader machen. Schritt 2 . Berechnen Sie den einfachen Durchschnitt der ersten 12 Preise mit Excel8217s Average () Funktion. In der Schnecke unten, in Zelle C16 haben wir die Formel AVERAGE (B5: B16) wobei B5: B16 die ersten 12 engen Preise enthält Schritt 3. Gerade unterhalb der Zelle, die in Schritt 2 verwendet wird, geben Sie die EMA Formel oben Dort haben Sie es You8217ve erfolgreich einen wichtigen technischen Indikator, EMA, in einer Kalkulationstabelle berechnet. Berechnen Sie EMA mit VBA Jetzt let8217s mechanisieren die Berechnungen mit VBA, einschließlich der automatischen Erstellung von Plots. Ich habe euch die volle VBA hier (it8217s in der Kalkulationstabelle unten) gezeigt, aber wir werden den kritischsten Code besprechen. Schritt 1. Laden Sie historische Aktienkurse für Ihren Ticker von Yahoo Finance (mit CSV-Dateien) und laden Sie sie in Excel oder verwenden Sie die VBA in dieser Kalkulationstabelle, um historische Zitate direkt in Excel zu erhalten. Ihre Daten können so aussehen: Schritt 2. Hier müssen wir ein paar braincells ausüben 8211 müssen wir die EMA-Gleichung in VBA implementieren. Wir können R1C1 Stil verwenden, um programmatisch Einblendungen in einzelne Zellen einzugeben. Untersuche das Code-Snippet unten. Blätter (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 1) quotaverage (R-quot amp EMAWindow - 1 amp quotC-3: RC-3) quot Sheets (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 2 amp quot: hquot amp numRows). Formel-1C0 (2 (EMAWindow1)) R-1C0 (1- (2 (EMAWindow1))) EMAWindow ist eine Variable, die dem gewünschten Zeitfenster entspricht numRows ist die Gesamtzahl der Datenpunkte 1 (die 8220 18221 ist da Wenn wir davon ausgehen, dass die tatsächlichen Bestandsdaten in Zeile 2 beginnen, wird die EMA in Spalte h berechnet. Unter der Annahme, dass EMAWindow 5 und numrows 100 (dh 99 Datenpunkte) die erste Zeile eine Formel in Zelle h6 platziert, die das arithmetische Mittel berechnet Der ersten 5 historischen Datenpunkte Die zweite Zeile stellt Formeln in Zellen dar h7: h100, die die EMA der verbleibenden 95 Datenpunkte berechnet Schritt 3 Diese VBA-Funktion erzeugt eine Handlung des engen Preises und der EMA. Setzen Sie EMAChart ActiveSheet. ChartObjects. Add (Left: Range (quota12quot).Left, Breite: 500, Top: Range (quota12quot).Top, Höhe: 300) Mit EMAChart. Chart. Parent. Name quotEMA Chartquot Mit. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quote2: equot amp numRows).XValues ​​Sheets (quotdataquot).Range (quota2: aquot amp numRows).Format. Line. Weight 1.Name quotPricequot End With With. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. AxisGroup xlPrimary. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quoth2: hquot amp numRows).Name quotemAquot. Border. ColorIndex 1.Format. Line. Weight 1 End mit. Axes (xlValue, xlPrimary).HasTitle True. Axes ( XlValue, xlPrimary).AxisTitle. Characters. Text quotPricequot. Axes (xlValue, xlPrimary).MaximumScale WorksheetFunction. Max (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows)).Axes (xlValue, xlPrimary).MinimumScale Int (WorksheetFunction. Min (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows))).Legend. Position xlLegendPositionRight. SetElement (msoElementChartTitleAboveChart).ChartTitle. Text quotClose Preis amp quot amp EMAWindow amp quot-Day EMAquot End Mit Holen Sie diese Kalkulationstabelle für die Vollständige Arbeit Umsetzung der EMA-Rechner mit automatischen Download von historischen Daten. 14 Gedanken auf ldquo Wie man EMA in Excel rdquo berechnet Letztes Mal, das ich eines Ihrer Excel-Specsheets herunterlud, verursachte es mein Antivirusprogramm, um es als ein PUP (mögliches unerwünschtes Programm) zu kennzeichnen, in dem anscheinend gab es Code, der in den Download eingebettet wurde, der Adware war, Spyware oder zumindest potentielle Malware. Es dauerte buchstäblich Tage, um meinen PC aufzuräumen. Wie kann ich sicherstellen, dass ich nur das Excel herunterlade. Leider gibt es unglaubliche Mengen an Malware. Adware und Spywar, und du kannst es auch vorsichtig sein. Wenn es eine Frage der Kosten wäre, wäre ich nicht unwillig, eine angemessene Summe zu zahlen, aber der Code muss PUP frei sein. Danke, es gibt keine Viren, Malware oder Adware in meinen Kalkulationstabellen. I8217ve programmierte sie selbst und ich weiß genau was in ihnen. There8217s ein direkter Download-Link zu einer Zip-Datei am unteren Rand jedes Punktes (in dunkelblau, fett und unterstrichen). That8217s was du herunterladen solltest. Hover über den Link, und du solltest einen direkten Link zur Zip-Datei sehen. Ich möchte meinen Zugang zu Live-Preisen nutzen, um Live-Tech-Indikatoren (zB RSI, MACD usw.) zu erstellen. Ich habe gerade in der Reihenfolge für die vollständige Genauigkeit Ich brauche 250 Tage im Wert von Daten für jede Aktie im Gegensatz zu den 40 Ich habe jetzt realisiert. Gibt es irgendwo auf historische Daten von Dingen wie EMA, Avg Gain, Avg Loss auf diese Weise konnte ich nur verwenden, dass genauere Daten in meinem Modell Anstatt mit 252 Tage Daten, um die richtige 14 Tage RSI Ich könnte nur ein extern bekommen Sourced Wert für Avg Gain und Avg Loss und gehen von dort Ich möchte mein Modell zu zeigen, Ergebnisse von 200 Aktien im Gegensatz zu ein paar. Ich möchte mehrere EMAs BB RSI auf dem gleichen Diagramm und auf Bedingungen basieren möchten, um den Handel auszulösen. Das würde für mich als Beispiel Excel Backtester arbeiten. Können Sie mir helfen, mehrere Zeitschriften auf einem gleichen Diagramm mit dem gleichen Datensatz zu plotten. Ich weiß, wie man die Rohdaten auf eine Excel-Kalkulation anwenden kann, aber wie wendet man die ema-Ergebnisse an. Die Ema in Excel-Charts können auf bestimmte Perioden angepasst werden. Danke kliff mendes sagt: Hi there Samir, Erstens dank einer Million für all deine harte Arbeit..outstanding job GOD BLESS. Ich wollte nur wissen, ob ich zwei Ema auf dem Diagramm gezeichnet habe, sagen wir 20ema und 50ema, wenn sie entweder nach oben oder unten kreuzen, kann das Wort KAUFEN oder VERKAUFEN am Kreuz über Punkt wird mir sehr helfen. Kliff mendes texas I8217m arbeiten an einer einfachen Backtesting-Kalkulationstabelle that8217ll generieren Kauf-Verkauf Signale. Gib mir etwas Zeit8230 Großer Job auf Diagrammen und Erklärungen. Ich habe aber eine Frage. Wenn ich das Startdatum auf ein Jahr später ändere und die aktuellen EMA-Daten anschaue, ist es merklich anders als wenn ich die gleiche EMA-Periode mit einem früheren Startdatum für die gleiche aktuelle Datumsreferenz benutze. Ist das, was Sie erwarten Es macht es schwierig, auf veröffentlichte Charts mit EMAs angezeigt zu sehen und nicht das gleiche Diagramm zu sehen. Shivashish Sarkar sagt: Hallo, ich benutze deinen EMA Taschenrechner und ich schätze wirklich. Allerdings habe ich bemerkt, dass der Rechner nicht in der Lage ist, die Graphen für alle Firmen zu zeichnen (es zeigt Laufzeitfehler 1004). Können Sie bitte eine aktualisierte Ausgabe Ihres Rechners erstellen, in der neue Firmen aufgenommen werden. Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Wie die Free Spreadsheets Master Knowledge Base Aktuelle BeiträgeDieses Repo bietet exponentiell gewichtete Moving Average Algorithmen oder EWMAs kurz, basierend auf unserem Quantifying Abnormal Behavior sich unterhalten . Exponentiell gewichteter bewegter Durchschnitt Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt ist ein Weg, um kontinuierlich eine Art von Durchschnitt für eine Reihe von Zahlen zu berechnen, da die Zahlen ankommen. Nachdem ein Wert in der Reihe dem Durchschnitt hinzugefügt wird, nimmt sein Gewicht im Durchschnitt exponentiell über die Zeit ab. Dies beeinträchtigt den Durchschnitt zu neueren Daten. EWMAs sind aus mehreren Gründen nützlich, vor allem ihre kostengünstigen Rechen - und Speicherkosten sowie die Tatsache, dass sie die jüngste zentrale Tendenz der Wertereihe darstellen. Der EWMA-Algorithmus erfordert einen Zerfallsfaktor, alpha. Je größer das Alpha, desto mehr ist der Durchschnitt in der jüngsten Geschichte voreingenommen. Das Alpha muss zwischen 0 und 1 liegen und ist typischerweise eine ziemlich kleine Zahl, wie z. B. 0,04. Wir werden die Wahl von Alpha später besprechen. Der Algorithmus arbeitet also im Pseudocode: Multiplizieren Sie die nächste Zahl in der Reihe mit alpha. Multiplizieren Sie den aktuellen Wert des Durchschnitts mit 1 minus alpha. Fügen Sie das Ergebnis der Schritte 1 und 2 hinzu und speichern Sie es als den neuen aktuellen Wert des Durchschnitts. Wiederholen Sie für jede Nummer in der Serie. Es gibt spezielle Fallverhalten für die Initialisierung des aktuellen Wertes, und diese variieren zwischen den Implementierungen. Ein Ansatz ist, mit dem ersten Wert in der Reihe zu beginnen, ein anderer ist, die ersten 10 oder so Werte in der Reihe mit einem arithmetischen Mittelwert zu bewerten und dann die inkrementelle Aktualisierung des Durchschnitts zu beginnen. Jede Methode hat Vor-und Nachteile. Es kann helfen, es bildhaft zu betrachten. Angenommen, die Serie hat fünf Zahlen, und wir wählen Alpha, um 0,50 für die Einfachheit zu sein. Heres die Serie, mit Zahlen in der Nachbarschaft von 300. Jetzt können wir den gleitenden Durchschnitt dieser Zahlen nehmen. Zuerst setzen wir den Mittelwert auf den Wert der ersten Zahl. Als nächstes multiplizieren wir die nächste Zahl mit alpha, multiplizieren Sie den aktuellen Wert mit 1-alpha und fügen Sie hinzu, um einen neuen Wert zu erzeugen. Das geht weiter, bis wir fertig sind. Beachten Sie, wie jeder der Werte in der Serie um die Hälfte jedes Mal, wenn ein neuer Wert hinzugefügt wird, und die Oberseite der Balken im unteren Teil des Bildes die Größe des gleitenden Durchschnitts darstellt. Es ist ein geglättetes oder Tiefpass, Durchschnitt der Originalreihe. Betrachten Sie eine feste Größe gleitenden Fenster gleitenden Durchschnitt (nicht ein exponentiell gewichtet gleitenden Durchschnitt), die durchschnittlich über die vorherigen N Proben. Was ist das Durchschnittsalter jeder Probe Es ist N2. Nehmen wir nun an, dass Sie eine EWMA konstruieren möchten, deren Proben das gleiche Durchschnittsalter haben. Die Formel zur Berechnung des dazu benötigten Alphas ist: alpha 2 (N1). Beweis ist im Buch Produktions - und Betriebsanalyse von Steven Nahmias. So, zum Beispiel, wenn Sie eine Zeitreihe mit Samples einmal pro Sekunde haben, und Sie wollen den gleitenden Durchschnitt über die vorherige Minute erhalten, sollten Sie ein Alpha von .032786885 verwenden. Dies ist übrigens die Konstante Alpha für diese Repositorys SimpleEWMA verwendet. Dieses Repository enthält zwei Implementierungen des EWMA-Algorithmus mit unterschiedlichen Eigenschaften. Die Implementierungen entsprechen alle der MovingAverage-Schnittstelle und der Konstruktor gibt diesen Typ zurück. Die gegenwärtigen Implementierungen nehmen ein implizites Zeitintervall von 1,0 zwischen jeder hinzugefügten Probe an. Das heißt, der Ablauf der Zeit wird behandelt, als ob es das gleiche wie die Ankunft der Proben ist. Wenn Sie zeitbasierten Zerfall benötigen, wenn die Proben nicht genau in festgelegten Intervallen ankommen, dann wird dieses Paket derzeit nicht Ihre Bedürfnisse unterstützen. Ein SimpleEWMA ist für niedrigen CPU - und Speicherverbrauch ausgelegt. Es wird ein anderes Verhalten als das VariableEWMA aus mehreren Gründen haben. Es hat keine Aufwärmphase und es benutzt einen konstanten Verfall. Diese Eigenschaften lassen es weniger Speicher benötigen. Es wird sich auch anders verhalten, wenn es gleich Null ist, was als uninitialisiert angenommen wird. Wenn also ein Wert wahrscheinlich über die Zeit null wird, dann wird jeder Wert ungleich Null zu einem scharfen Sprung statt einer kleinen Änderung führen. Im Gegensatz zu SimpleEWMA, unterstützt dies ein benutzerdefiniertes Alter, das gespeichert werden muss und somit mehr Speicher benötigt. Es hat auch eine Aufwärmzeit, wenn du anfängst, Werte hinzuzufügen. Es wird einen Wert von 0,0 berichten, bis Sie die erforderliche Anzahl von Proben hinzugefügt haben. Es verwendet etwas Speicher, um die Anzahl der hinzugefügten Samples zu speichern. Als Ergebnis verwendet es ein bisschen mehr als zweimal die Erinnerung an SimpleEWMA. Sehen Sie sich die hier angebotene GoDoc-Dokumentation an. Wir akzeptieren nur Pull-Anfragen für kleinere Korrekturen oder Verbesserungen. Dies beinhaltet: Kleine Bugfixes Typos Dokumentation oder Kommentare Bitte öffnen Sie Fragen, um neue Funktionen zu besprechen. Pull-Anfragen für neue Features werden abgelehnt, daher empfehlen wir, das Repository zu forcieren und Änderungen an Ihrer Gabel für Ihren Anwendungsfall vorzunehmen. Dieses Repository ist Copyright (c) 2013 VividCortex, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Es ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Bitte beachten Sie die LICENSE-Datei für gültige Lizenzbestimmungen.