Calculadora Del Promedio Móvil Exponencial En Línea

Calculadora de promedio móvil exponencial Dada una lista ordenada de puntos de datos, puede construir la media móvil exponencialmente ponderada de todos los puntos hasta el punto actual. En una media móvil exponencial (EMA o EWMA para abreviar), los pesos disminuyen por un factor 945 constante a medida que los términos se hacen mayores. Este tipo de media móvil acumulativa se utiliza con frecuencia cuando los precios de las acciones de gráficos. La fórmula recursiva para EMA es donde x hoy es el actual punto de precio actual y 945 es algo constante entre 0 y 1. A menudo, 945 es una función de cierto número de días N. La función más comúnmente usada es 945 2 / (N1) . Por ejemplo, el EMA de 9 días de una secuencia tiene 945 0,2, mientras que un EMA de 30 días tiene 945 2/31 0,06452. Para valores de 945 más cercanos a 1, la secuencia EMA puede inicializarse en EMA8321 x8321. Sin embargo, si 945 es muy pequeño, los primeros términos de la secuencia pueden recibir un peso indebido con tal inicialización. Para corregir este problema en un EMA de N días, el primer término de la secuencia EMA se establece en el promedio simple de los primeros términos 8968 (N-1) / 28969, por lo tanto, el EMA comienza en el día número 8968 (N - 1) / 28969. Por ejemplo, en un promedio móvil exponencial de 9 días, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) / 4. Utilizando el promedio exponencial de movimientos Los analistas bursátiles a menudo miran el EMA y SMA (promedio móvil simple) de los precios de las acciones para anotar las tendencias en el alza y la caída o los precios, y para ayudar Ellos predecir el comportamiento futuro. Como todos los promedios móviles, los máximos y bajos del gráfico EMA se quedarán atrás de los máximos y mínimos de los datos no filtrados originales. Cuanto más alto sea el valor de N, menor será 945 y más lisa será la gráfica. Además de las medias móviles acumulativas exponencialmente ponderadas, también se pueden calcular promedios móviles acumulados linealmente ponderados, en los cuales los pesos disminuyen linealmente a medida que los términos crecen. Cómo calcular el promedio móvil exponencial en el comercio de comercio para los maniquíes, 3 ª Edición Un indicador de comercio comúnmente utilizado es el promedio móvil exponencial (EMA), que se puede superponer en una barra De la misma manera que una SMA. La EMA también se utiliza como base para otros indicadores, como el indicador MACD (media convergence divergence). Aunque el cálculo para una EMA parece un poco desalentador, en la práctica es simple. De hecho, it8217s más fácil de calcular que un SMA, y además, su paquete de gráficos lo hará por usted. (EMA ayer x (1 8211 K)) N la longitud de la EMA Precio hoy el precio actual de cierre EMA ayer el valor EMA anterior EMA hoy el valor EMA actual El comienzo de la EMA El cálculo se maneja de una de dos maneras. Puede empezar por crear un promedio simple del primer número fijo (N) de períodos y utilizar ese valor para sembrar el cálculo EMA, o puede usar el primer punto de datos (normalmente el precio de cierre) como semilla y luego calcular el EMA a partir de ese momento. Los comerciantes manejan ambas cosas. Es el método utilizado para calcular las cantidades de EMA, que muestra un cálculo EMA de nueve días para Intel a lo largo de mayo de 2008. El valor EMA para el 1 de mayo se sembró con el precio de cierre de ese día de 22.81. El cálculo actual EMA comienza con el precio de cierre del 2 de mayo. Para la comparación, aquí es un cálculo de SMA para ilustrar la diferencia entre un EMA y un SMA. En este ejemplo, la EMA no muestra el mismo retraso de nueve días al inicio de la tabla como SMA. Observe que los resultados de los cálculos del promedio móvil también difieren. Los datos EMA se muestran como una línea oscura sólida. Para la comparación, los datos de SMA también se trazan usando una línea más ligera. Crédito: Gráfica cortesía de StockCharts Buenas noticias Usted no tiene que hacer este cálculo usted mismo. StockCharts puede calcularlo automáticamente para usted. You8217ll encontrará la media móvil exponencial como una de las superposiciones en los atributos de gráfico. Seleccione el tipo de superposición que desea, como Moving Avg (exp) y, a continuación, introduzca el número de períodos. La línea de media móvil exponencial se genera automáticamente en su gráfico. Media móvil exponencial Bueno, después de una larga pausa, vamos a seguir tratando con los indicadores técnicos. Para aquellos que aún no saben cuáles son los indicadores técnicos, velas y pares de divisas, recomiendo iniciar la lectura del primer artículo de la serie - Promedio móvil simple. Y vamos a cortar a la persecución. Por cierto, la ruptura se debió en parte al hecho de que sentía una necesidad urgente de lidiar con el suavizado exponencial, que resultó en la creación de tres artículos - suavizado exponencial. Suavizado exponencial doble y Triple suavizado exponencial. Ahora me siento muy hábil en teoría, para decir, y, como de costumbre, calcular el promedio móvil exponencial. La última vez que escribí sobre promedio móvil ponderado. Fue ideado por lo que los últimos datos tienen una gran influencia en el resultado del promedio. Es decir, el indicador ha sido más sensible a las reversiones inesperadas en la tendencia. La media móvil exponencial también utiliza este principio. El método de suavizado exponencial fue inventado hace mucho tiempo (ver artículos anteriores) y en forma de un simple suavizado exponencial se ha convertido en un indicador técnico. El cálculo, como de costumbre, se lleva a cabo durante los últimos n periodos, de ahí el nombre en movimiento. La fórmula básica se toma del suavizado exponencial. Sólo necesitamos determinar el S inicial y el coeficiente. En el caso de suavizado exponencial, Ill te recuerda, se utiliza el siguiente enfoque: - indefinido y se selecciona para minimizar el error cuadrático medio. En el caso de la media móvil exponencial todo es muy diferente. En las fuentes / artículos / código fuente que he visto el siguiente enfoque se utiliza: - indefinido. / - undefined yi /, es decir, el promedio simple de n periodos calculados de la siguiente manera voluntarista / Está claro que tal alfa no tiene nada que ver con ese error cuadrático medio mínimo, pero está cumpliendo su meta - la influencia de datos antiguos Disminuye más rápidamente que en el caso de la media móvil ponderada. Para ver esto, basta con comparar los siguientes gráficos