Wie zu berechnen EMA in Excel Erfahren Sie, wie die exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Excel und VBA zu berechnen, und erhalten Sie eine kostenlose Web-Kalkulationstabelle. Die Kalkulationstabelle holt die Bestandsdaten von Yahoo Finance ab, berechnet die EMA (über dem gewählten Zeitfenster) und stellt die Ergebnisse dar. Der Download-Link ist unten. Die VBA kann angesehen und bearbeitet werden. Aber zuerst disover, warum EMA ist wichtig für technische Händler und Marktanalysten. Historische Aktienkurse werden oft mit vielen hochfrequenten Geräuschen belastet. Das verbirgt oft große Trends. Gleitende Durchschnitte helfen, diese kleinen Schwankungen auszugleichen, so dass Sie einen besseren Einblick in die allgemeine Marktrichtung erhalten. Der exponentielle gleitende Durchschnitt legt mehr Wert auf neuere Daten. Je größer die Zeitspanne, desto geringer die Wichtigkeit der aktuellsten Daten. EMA wird durch diese Gleichung definiert. (Multipliziert mit einem Gewicht) und yesterday8217s EMA (multipliziert mit 1-Gewicht) Sie müssen die EMA-Berechnung mit einer anfänglichen EMA (EMA 0) kickstart. Dies ist gewöhnlich ein einfacher gleitender Durchschnitt der Länge T. Die obige Tabelle gibt beispielsweise die EMA von Microsoft zwischen dem 1. Januar 2013 und dem 14. Januar 2014 an. Technische Händler verwenden oft die Kreuzung zweier gleitender Durchschnitte 8211 mit einer kurzen Zeitskala Und ein anderer mit einer langen Zeitskala 8211, um Kauf / Verkaufssignale zu erzeugen. Häufig werden 12- und 26-Tage-Gleitmittel verwendet. Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt steigt, ist der Markt trends aufwändig, das ist ein Kaufsignal. Allerdings, wenn die kürzere gleitende Mittelwerte fällt unter den langlebigen Durchschnitt, der Markt sinkt dies ist ein Verkaufssignal. Let8217s erlernen zuerst, wie man EMA using Arbeitsblattfunktionen berechnet. Danach entdecken wir, wie man VBA zur Berechnung von EMA verwendet (und automatisch Plot Diagramme) 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 zunächst historische Aktienkurse 8211 erhalten, die Sie mit diesem Bulk-Aktien-Downloader tun können. Schritt 2 . Berechnen Sie den einfachen Durchschnitt der ersten 12 Preise mit Excel8217s Average () - Funktion. In der Screengrab unten, in Zelle C16 haben wir die Formel AVERAGE (B5: B16) wo B5: B16 enthält die ersten 12 schließen Preise Schritt 3. Unterhalb der Zelle, die in Schritt 2 verwendet wird, geben Sie die EMA Formel oben ein Dort haben Sie es You8217ve berechnete erfolgreich einen wichtigen technischen Indikator, EMA, in einer Kalkulationstafel. Berechnen EMA mit VBA Jetzt let8217s mechanisieren die Berechnungen mit VBA, einschließlich der automatischen Erstellung von Plots. Ich hab8217t zeigt Ihnen die volle VBA hier (es8217s in der Kalkulationstabelle unten), aber wir8217ll diskutieren die meisten kritischen Code. 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 Tabelle, um historische Zitate direkt in Excel zu erhalten. Ihre Daten können so aussehen: Schritt 2. Dies ist, wo wir brauchen, um ein paar braincells 8211 wir brauchen, um die EMA-Gleichung in VBA implementieren. Wir können R1C1-Stil verwenden, um programmgesteuert Formeln in einzelne Zellen eingeben. Untersuchen Sie das Code-Snippet unten. EMAWindow ist eine Variable, die dem gewünschten Zeitfenster entspricht numRows ist die Gesamtzahl der Datenpunkte 1 (die 8220 18221 ist da we8217re unter der Annahme, dass die tatsächlichen Bestandsdaten in Zeile 2 beginnen) wird die EMA in Spalte berechnet h Angenommen, dass EMAWindow 5 und Numrows Die erste Zeile platziert eine Formel in der Zelle h6, die das arithmetische Mittel der ersten 5 historischen Datenpunkte berechnet. Die zweite Zeile platziert Formeln in den Zellen h7: h100, die die EMA der verbleibenden 95 berechnet Datenpunkte Schritt 3 Diese VBA-Funktion erzeugt einen Plot des engen Preises und der EMA. Großer Job auf Diagrammen und Erklärungen. Ich habe eine Frage though. Wenn ich das Anfangsdatum zu einem Jahr später ändere und neueste EMA Daten sehe, ist es merklich unterschiedlich, als wenn ich den gleichen EMA Zeitraum mit einem früheren Anfangsdatum für die gleiche neue Datumsreferenz verwende. Ist das, was Sie erwarten. Es macht es schwierig, auf veröffentlichte Diagramme mit EMAs angezeigt und sehen nicht das gleiche Diagramm. Shivashish Sarkar sagt: Hallo, ich bin mit Ihrem EMA-Rechner und ich wirklich zu schätzen wissen. Allerdings habe ich festgestellt, dass der Taschenrechner nicht in der Lage, die Graphen für alle Unternehmen (es zeigt Run time error 1004). Können Sie bitte eine aktualisierte Ausgabe Ihres Taschenrechners erstellen, in der neue Firmen aufgenommen werden werden Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Wie die kostenlose Spreadsheets Master Knowledge Base Aktuelle BeiträgeExponential Moving Average Der Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average unterscheidet sich von einem Simple Moving Average beide durch Berechnung Methode und in der Weise, 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 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 Vollständige Berechnung, wenn der exponentielle gleitende Durchschnitt Nachdem wir den Exponenten erhalten haben, brauchen wir nur noch zwei weitere Informationen, um die volle 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)) Was ist eine EMA für heute von 120.16.I im Wesentlichen eine Reihe von Werten wie folgt: Das obige Array ist vereinfacht, Im sammeln 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss verarbeiten Die Ausgabe auf einem Algorithmus, den ich schrieb, um die engste Spitze vor einem Zeitpunkt zu finden. Meine Logik schlägt fehl, weil in meinem Beispiel oben 0.36 die wahre Spitze ist, aber mein Algorithmus würde rückwärts schauen und sehen die sehr letzte Zahl 0.25 als die Spitze, als theres eine Abnahme zu 0.24 vor ihm. Das Ziel ist, diese Werte zu nehmen und einen Algorithmus auf sie, die glätten sie ein wenig, so dass ich mehr lineare Werte. (Dh: Id wie meine Ergebnisse curvy, nicht jaggedy) Ive wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden. Wie kann ich dies tun Es ist wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, gehe ich viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array, die Anwendung einer exponentiellen gleitenden Durchschnittsberechnung, um sie herauszufordern, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Müssen Sie einige Zustand zu halten und Sie benötigen einen Tuning-Parameter. Dies erfordert eine kleine Klasse (vorausgesetzt, Sie verwenden Java 5 oder höher): Instantiate mit dem Decay-Parameter, die Sie wollen (kann Abstimmung sollte zwischen 0 und 1) und dann mit Average () zu filtern. Beim Lesen einer Seite auf einige mathematische Rekursion, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn Sie es in Code ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben. (Theyve einige andere Anmerkungen außerdem, die nicht helfen.) Jedoch ist die EMA ziemlich einfach, da Sie nur an einen alten Wert erinnern müssen, der keine komplizierten Zustandarrays erfordert. Beantwortet Feb 8 12 at 20:42 TKKocheran: Ziemlich viel. Isn39t es schön, wenn die Dinge einfach sein können (Wenn Sie mit einer neuen Sequenz beginnen, erhalten Sie einen neuen Mittelwert.) Beachten Sie, dass die ersten paar Begriffe in der gemittelten Sequenz um ein bisschen durch Randeffekte springen, aber Sie erhalten diese mit anderen gleitenden Durchschnitten auch. Allerdings ist ein guter Vorteil, dass Sie die gleitende durchschnittliche Logik in die Mittelung einwickeln und experimentieren können, ohne den Rest des Programms zu viel zu stören. Ndash Donal Fellows Ich habe eine harte Zeit, Ihre Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen, trotzdem zu beantworten. 1) Wenn Ihr Algorithmus 0,25 statt 0,36 gefunden hat, dann ist es falsch. Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme (das ist immer nach oben oder immer nach unten). Wenn Sie ALLE Ihre Daten nicht klassifizieren, sind Ihre Datenpunkte - wie Sie sie darstellen - nichtlinear. Wenn Sie wirklich den maximalen Wert zwischen zwei Zeitpunkten finden wollen, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie das Maximum dieses Unterarrays. 2) Nun ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach: vorstellen, dass ich die folgende Liste haben: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Ich kann es glätten, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Beachten Sie, dass die erste Zahl ist der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (zweite und erste Zahlen) die zweite (neue Liste) ist der Durchschnitt von 1,4 und 1,5 (dritte und zweite alte Liste) die dritte (neue Liste) der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (Vierte und dritte), und so weiter. Ich könnte es Zeitraum drei oder vier gemacht haben, oder n. Beachten Sie, wie die Daten viel glatter sind. Ein guter Weg, um zu sehen, gleitende Durchschnitte bei der Arbeit ist, gehen Sie zu Google Finance, wählen Sie eine Aktie (versuchen Tesla Motors ziemlich volatil (TSLA)) und klicken Sie auf Technische Daten am unteren Rand des Diagramms. Wählen Sie Moving Average mit einer bestimmten Periode und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Differenzen zu vergleichen. Exponentielle gleitende Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung dieser, aber Gewichte die älteren Daten weniger als die neuen Daten ist dies ein Weg, um die Glättung nach hinten auszugleichen. Bitte lesen Sie den Wikipedia-Eintrag. Also, dies ist eher ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu klein. Viel Glück. Wenn Sie Probleme mit der Mathematik haben, könnten Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell gehen. Also die Ausgabe erhalten Sie die letzten x-Terme durch x geteilt werden. Ungetestetes Pseudocode: Beachten Sie, dass Sie die Anfangs - und Endteile der Daten behandeln müssen, da deutlich, dass Sie die letzten 5 Ausdrücke nicht durchschnittlich sind, wenn Sie auf Ihrem 2. Datenpunkt sind. Außerdem gibt es effizientere Methoden, diesen gleitenden Durchschnitt (sum sum - älteste neueste) zu berechnen, aber dies ist, um das Konzept von dem, was passiert, zu bekommen. Beantwortet Feb 8 12 at 20: 41EMA 8211 Wie man es berechnet Berechnen 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 von EMA ist wie folgt: EMA (y) (1 8211 k) t heute, y gestern, N Anzahl Tage in EMA, k 2 / (N1) Verwenden Sie die folgenden Schritte, um a zu berechnen 22 Tage EMA: 1) Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den angegebenen Zeitrahmen. 2) (22 1) 0,0869 2) Fügen Sie die Schlusspreise für die ersten 22 Tage zusammen und teilen Sie sie durch 22. 3) Sie sind nun bereit, den ersten EMA-Tag zu erhalten, indem Sie den folgenden Tag (Tag 23) Schlusskurs Multipliziert mit 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 setzen in Excel oder einem anderen Tabellenkalkulations-Software werden, um den Prozess zu machen von EMA halbautomatische Berechnung. 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) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Diese Methode der Regel aus einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen werden würde, so etwas wie folgt aussehen: foreach ( DailyRecord sdr in data) // Aufruf der EMA Berechnung ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) // die berechnete ema in einem Array setzen memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) // stellen Sie sicher, yesterdayEMA gefüllt wird Mit der EMA wir diese Zeit um yesterdayEMA ema verwendet. Beachten Sie, dass dies psuedo-Code ist. Sie müssten normalerweise die gestern SCHLIEßEN Wert als yesterdayEMA zu senden, bis die yesterdayEMA von der heutigen EMA berechnet wird. Das ist, geschieht erst, nachdem die Schleife mehr Tage als die Anzahl der Tage ausgeführt wurde Sie Ihre EMA für berechnet. 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 Handelstage für einen 22 Tage-EMA müssen gültig sein. Verwandte BeiträgeExponential Moving Average - EMA Laden des Spielers. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abschwächung der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnitten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einem Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Diagramm handeln.
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