Sisu
- TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
- Kuidas arvutada lihtsat libisevat keskmist
- Ajavahemik liikuvates keskmistes
- Eksponentsiaalne liikuv keskmine valem
- Näpunäited
- Täpse EMA saamine
Aktsiaanalüütikud kasutavad libisevaid keskmisi, et aidata müra välja filtreerida ja suundumusi tuvastada. Neid ei kasutata hindade ennustamiseks - kuid liikuvate keskmiste, eriti mitmete üksteise kohal asetsevate liikuvate keskmiste graafikutest kogutud trenditeave võib aidata kindlaks teha vastupanu ja toe punkte ning käivitada ostu- või müügiotsuseid. Liikuvaid keskmisi on kahte tüüpi: lihtsad liikuvad keskmised ja eksponentsiaalsed liikuvad keskmised, kusjuures viimane reageerib suundumuste muutustele kiiremini.
TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
Eksponentsiaalne liikuva keskmise valem on järgmine:
EMA = (sulgemishind - eelmistel päevadel EMA) × silumiskonstant + eelmistel päevadel EMA
kus silumiskonstant on:
2 ÷ (ajavahemike arv + 1)
Kuidas arvutada lihtsat libisevat keskmist
Enne kui saate arvutada eksponentsiaalseid liikuvaid keskmisi, peate saama arvutada lihtsa liikuva keskmise ehk SMA.Nii SMA kui ka EMA põhinevad tavaliselt aktsia sulgemishindadel.
Lihtsa liikuva keskmise leidmiseks arvutage matemaatiline keskmine. Teisisõnu, summeerite kõik SMAs olevad sulgemishinnad ja jagate seejärel sulgemishindade arvuga. Näiteks kui arvutate 10-päevast SMA-d, liidetakse kõigepealt kõik viimase 10 päeva sulgemishinnad ja jagatakse seejärel arvuga 10. Nii et kui 10-päevase perioodi sulgemishinnad on 12, 12, 13, 13 dollarit, 15, 18, 17, 18, 20, 21 ja 24 dollarit, SMA oleks:
12 + 12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 = 170; 170 ÷ 10 = 17
Seega on selle 10-päevase perioodi keskmine sulgemishind 17 dollarit. Kuid selleks, et SMA oleks kasulik, peate arvutama hulga SMA-sid ja neid graafikuma ning kuna iga SMA tegeleb ainult eelneva 10 päeva väärtusega andmetega, siis "kukuvad vanad väärtused võrrandist välja, kui lisate uusi andmepunktid. See võimaldab keskmise graafikul "liikuda" ja kohaneda aja jooksul toimunud hinnamuutustega, ehkki nende vanade andmete stabiliseeriv mõju tähendab, et enne seda, kui hinnamuutused teie lihtsas liikuvas keskkonnas tõesti kajastuvad, on ooteaeg.
Näiteks: Järgmisel päeval suletakse teie aktsiad uuesti 24 dollariga. Seekord lisate SMA arvutamisel oma võrrandisse uusima andmepunkti, aga ka "kaotate" vanima andmepunkti - esimese 12 dollari sulgemishinna. Nüüd on teie 10-päevane lihtne libisev keskmine:
12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 + 24 = 182; 182 ÷ 10 = 18.2
Tehke sama protsess iga päev, arvutades iga päeva jaoks uue SMA, mida soovite oma graafikul esitada.
Ajavahemik liikuvates keskmistes
Ajavahemik enne, kui teie SMA tegelikele hinnamuutustele järele jõuab, pole tingimata halb asi; see "mahajäämus" tasandab igapäevaste hindade kõikumist. Kui liikuv keskmine tõuseb, teate, et vaatamata perioodilistele langustele, hinnad üldiselt tõusevad. Samuti, kui liikuv keskmine hakkab langema, tähendab see, et vaatamata perioodilistele langustele, hinnad üldiselt langevad.
Teiseks, mida pikem on teie libiseva keskmise ajavahemik (viis päeva versus 10 päeva versus 100 päeva jne), seda aeglasemalt see kohandub, et kajastada praeguseid suundumusi. Nii annab pikaajalise liikuva keskmise käitumine akna pikaajalistesse suundumustesse, lühem libisev keskmine aga peegeldab lühiajaliste suundumuste käitumist.
Eksponentsiaalne liikuv keskmine valem
Peamine erinevus lihtsa liikuva keskmise (SMA) ja eksponentsiaalse liikuva keskmise (EMA) vahel on see, et EMA arvutamisel kaalutakse kõige uuemaid andmeid, et neil oleks rohkem mõju. See muudab EMA-d kiiremaks kui SMA-d, et suundumusi kohandada ja kajastada. Negatiivse poole pealt nõuab EMA mõistliku täpsuse tagamiseks palju rohkem andmeid.
Andmekogumi EMA arvutamiseks peate tegema kolm toimingut:
EMA valem põhineb eelmiste päevade EMA väärtusel. Kuna peate arvutusi alustama kusagilt, on teie esimese EMA arvutuse algväärtus tegelikult SMA. Näiteks kui soovite arvutada 100-päevase EMA teatud aktsia jälgimise viimase aasta kohta, alustage selle aasta esimese 100 andmepunkti SMA-ga.
Siin on liiga palju numbreid, et selle lisamiseks lubada selle asemel demonstreerida aasta tagasi alanud andmekogumi viiepäevast EMA-d. Kui aasta viis esimest sulgemishinda olid 14, 13, 14, 12 ja 13 dollarit, on teie SMA:
14 + 13 + 14 + 12 + 13 = 66; 66 ÷ 5 = 13.2
Seega on SMA, millest saab teie algne EMA väärtus, 13,2.
Kaalukordistaja või silumiskonstant on see, mis rõhutab kõige uuemaid andmeid ja selle väärtus sõltub teie EMA ajaperioodist. Teie silumiskonstandi valem on järgmine:
2 ÷ (ajavahemike arv + 1)
Nii et kui arvutate viiepäevase EMA, arvutatakse see järgmiselt:
2 ÷ (5 + 1) = 2 ÷ 6 = 0,3333 või kui väljendate seda protsentides, siis 33,33%.
Näpunäited
Lõpuks arvutage iga päeva jaoks algväärtuse (1. sammus arvutatud SMA) ja tänase päeva vahel eraldi EMA. Selleks sisestage 1. ja 2. etapi teave EMA valemis:
EMA = (sulgemishind - eelmiste päevade EMA) × silumiskonstant kümnendkoha täpsusega + eelmiste päevade EMA
Pidage meeles, et teie esimese arvutuse "eelmiste päevade EMA" on SMA, mille leidsite 1. etapis, mis on 13,2. Kuna see SMA hõlmas esimese viie päeva andmeid, rakendub esimene teie arvutatud EMA väärtus järgmisele päevale, mis on kuuele päevale. Kasutades EMA valemis 1. ja 2. etapi andmeid, olete:
EMA = (12 - 13,2) × 0,3333 + 13,2
EMA = 12,80
Seega on kuuenda päeva EMA väärtus 12,80.
Kui seitsmenda päeva sulgemisväärtus oli 11 dollarit, korrake seda protsessi, kasutades uue kuuenda päeva varasemaks päevaks kuuenda päeva väärtust 12,80. Seitsmenda päeva arvutus on järgmine:
EMA = (11-12,8) × 0,3333 + 12,8
EMA = 12,20
Täpse EMA saamine
Kui meenutate, et algses näites öeldi, et peate arvutama varude viiepäevase EMA kogu aasta väärtuses, tähendab see, et teil on veel mitusada arvutust teha - kuna peate arvutama ühe päeva korraga. Ilmselt on see arvutiprogrammi või skripti abil teie jaoks numbrite krõbistamiseks palju kiirem ja lihtsam.
Kui soovite tõesti võimalikult täpset EMA-d, peaksite oma arvutusi alustama andmetega juba esimesest päevast, kui laos oli. Kuigi see on sageli ebapraktiline, tugevdab see ka asjaolu, et EMA-sid kasutatakse suundumuste kajastamiseks ja analüüsimiseks - nii et kui joonistate EMA-d alates esimesest aktsiate päevast, näete, kuidas graafiku kõver nihkub pärast viivitusperioodi tegeliku reaalaja järgimiseks. aktsiahinnad. Kui joonistate sama graafiku jaoks sama ajavahemiku kohta ka SMA-d, näete ka, et EMA kohandub hinnamuutustega kiiremini kui SMA.