כיצד לחשב ממוצעים נעים מעריכיים

תוֹכֶן

• TL; DR (יותר מדי זמן; לא קרא)
• כיצד לחשב ממוצע נע פשוט
• תקופת הלג בממוצעים נעים
• הנוסחה הממוצעת הנעית
• טיפים
• קבלת EMA מדויק

אנליסטים במניות משתמשים בממוצעים נעים כדי לסייע בסינון רעשים וזיהוי מגמות. הם לא נהגו לחזות מחירים - אך מידע המגמה שנאסף מתרשימים של ממוצעים נעים, ובמיוחד מספר ממוצעים נעים שכפים זה על זה, יכול לסייע בזיהוי נקודות התנגדות ותמיכה, ולהפעיל החלטות לקנות או למכור. ישנם שני סוגים של ממוצעים נעים: ממוצעים נעים פשוטים וממוצעים נעים אקספוננציאליים, כאשר האחרונים מגיבים מהר יותר לשינויים במגמות.

TL; DR (יותר מדי זמן; לא קרא)

הנוסחה הממוצעת הנעית היא:

EMA = (מחיר סגירה - ימים קודמים EMA) × החלקה קבועה + ימים קודמים EMA

כאשר קבוע ההחלקה הוא:

2 ÷ (מספר תקופות זמן + 1)

כיצד לחשב ממוצע נע פשוט

לפני שתוכל להתחיל בחישוב ממוצעים נעים מעריכיים, עליך להיות מסוגל לחשב ממוצע נע פשוט או SMA.שני SMAs ו- EMAs בדרך כלל מבוססים על מחירי סגירת מניות.

כדי למצוא ממוצע נע פשוט, מחשבים את הממוצע המתמטי. במילים אחרות, אתה מסכם את כל מחירי הסגירה ב- SMA שלך ואז מחלק את מספר מחירי הסגירה. לדוגמה, אם אתה מחשב SMA של 10 יום, תחילה תוסיף את כל מחירי הסגירה מעשרת הימים האחרונים, ואז תחלק ב- 10. אז אם מחירי הסגירה לתקופה של 10 יום הם 12 $, 12 $, 13 $, 15 $, 18 $, 17 $, 18 $, 20 $, 21 ו- 24 $, ה- SMA יהיה:

12 + 12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 = 170; 170 ÷ 10 = 17

אז מחיר הסגירה הממוצע באותה תקופה של 10 יום הוא 17 $. אך בכדי שה- SMA יהיה שימושי, עליכם לחשב מספר SMAs ולשרטט אותם, ומכיוון שכל SMA עוסק רק בנתונים של 10 הימים הקודמים, ערכים ישנים "יישרו" מהמשוואה כשאתה מוסיף חדש נקודות מידע. זה מה שמאפשר לגרף הממוצע "לזוז" ולהתאים את השינויים במחיר לאורך זמן, אם כי ההשפעה המייצבת של אותם נתונים ישנים פירושה שיש תקופת פיגור לפני ששינוי מחירים באמת בא לידי ביטוי בממוצע הנע הפשוט שלך.

לדוגמה: למחרת המניה שלך נסגרת שוב על $ 24. הפעם כשאתה מחשיב את ה- SMA אתה מוסיף את נקודת הנתונים החדשה ביותר למשוואה שלך, אבל גם "מאבד" את נקודת הנתונים הישנה ביותר - מחיר הסגירה הראשון של $ 12. אז עכשיו העשרה הממוצע הממוצע שלך נע:

12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 + 24 = 182; 182 ÷ 10 = 18.2

אתה צריך לעשות את אותו התהליך מדי יום, ולחשב SMA חדש עבור כל יום שתרצה לייצג בתרשים שלך.

תקופת הלג בממוצעים נעים

תקופת הפיגור שלפני ה- SMA שלך משיגה שינויים במחירים בפועל אינה בהכרח דבר רע; "פיגור" זה הוא שמחליק את השונות במחירי היום יום. אם הממוצע הנע עולה, אתה יודע שהמחירים בדרך כלל עולים, למרות ירידות תקופתיות. באופן דומה, אם הממוצע הנע מתחיל לרדת, זה אומר שהמחירים בדרך כלל יורדים למרות ירידות תקופתיות.

שנית, ככל שפרק הזמן הממוצע הממוצע הנע שלך (חמישה ימים לעומת 10 יום לעומת 100 יום וכן הלאה), כך הוא מתכוונן לאט יותר כדי לשקף את המגמות הנוכחיות. כך שההתנהגות של ממוצע נע ארוך טווח נותנת לך חלון למגמות לטווח הארוך, ואילו ממוצע נע קצר יותר משקף התנהגות של מגמות לטווח קצר יותר.

הנוסחה הממוצעת הנעית

ההבדל העיקרי בין ממוצע נע פשוט (SMA) לממוצע הנע האקספוננציאלי (EMA) הוא שבחישוב ה- EMA משוקלל הנתונים האחרונים להשפעה רבה יותר. זה הופך את ה- EMA למהיר יותר מ- SMAs להתאים ולשקף מגמות. על החיסרון, EMA דורש הרבה יותר נתונים כדי להיות מדויקים למדי.

כדי לחשב את ה- EMA של קבוצת נתונים, עליך לעשות שלושה דברים:

הנוסחה של EMA מבוססת על ערך ה- EMA של הימים הקודמים. מכיוון שאתה צריך להתחיל את החישובים שלך איפשהו, הערך הראשוני לחישוב ה- EMA הראשון שלך יהיה למעשה SMA. לדוגמה, אם אתה רוצה לחשב EMA של 100 יום לשנה האחרונה של מעקב אחר מלאי מסוים, תתחיל עם ה- SMA של 100 נקודות הנתונים הראשונות באותה שנה.

יש יותר מדי מספרים להוסיף כאן, אז במקום זאת מאפשר להפגין את ה- EMA של חמישה ימים של מערך נתונים שהחל לפני שנה. אם חמשת מחירי הסגירה הראשונים של השנה היו 14 $, 13 $, 14 $, 12 $ ו- 13 $, ה- SMA שלך הוא:

14 + 13 + 14 + 12 + 13 = 66; 66 ÷ 5 = 13.2

אז ה- SMA, שהופך לערך ה- EMA הראשוני שלך, הוא 13.2.

מכפיל הניפוח או קבוע ההחלקה הוא זה שמדגיש את הנתונים העדכניים ביותר, וערכו תלוי בפרק הזמן של ה- EMA שלך. הנוסחה לקבוע החלקה שלך היא:

2 ÷ (מספר תקופות זמן + 1)

אז אם אתה מחשב EMA של חמישה ימים, החישוב הזה יהפוך:

2 ÷ (5 + 1) = 2 ÷ 6 = 0.3333 או אם אתה מבטא זאת כאחוז, 33.33%.

טיפים

לבסוף, חשב EMA נפרד לכל יום בין הערך ההתחלתי (ה- SMA שחישבת בשלב 1) להיום. אתה עושה זאת על ידי הזנת המידע משלבים 1 ו -2 לנוסחת EMA:

EMA = (מחיר סגירה - ימים קודמים EMA) × החלקה קבועה כעשרונית + ימים קודמים EMA

זכור, "EMA של הימים הקודמים" לחישוב הראשון שלך יהיה ה- SMA שמצאת בשלב 1 שהוא 13.2. מכיוון ש- SMA זה כיסה את חמשת הימים הראשונים של נתונים, ערך ה- EMA הראשון שתחשב יחול למחרת, שהוא היום השישי. באמצעות הנתונים מהשלבים 1 ו -2 בנוסחת EMA, יש לך:

EMA = (12 - 13.2) × 0.3333 + 13.2

EMA = 12.80

אז ערך ה- EMA ליום השישי הוא 12.80.

אם ערך הסגירה ביום השביעי היה 11 $, עליך לחזור על התהליך, תוך שימוש בערך השישים של היום ב- 12.80 כ- "ה- EMA הימים הקודמים" החדש. אז החישוב ליום השביעי הוא כדלקמן:

EMA = (11 - 12.8) × 0.3333 + 12.8

EMA = 12.20

קבלת EMA מדויק

אם אתה זוכר שהדוגמה המקורית אמרה שאתה צריך לחשב את המניות של EMA בת חמישה ימים במשך נתונים שלמים של שנים, פירוש הדבר שעליך לעשות כמה מאות חישובים - מכיוון שאתה צריך לחשב יום אחד בכל פעם. ברור שזה הרבה יותר מהיר וקל יותר באמצעות תוכנית מחשב או סקריפט כדי לרוקן את המספרים בשבילכם.

אם אתה באמת רוצה את ה- EMA המדויק ביותר שאפשר, עליך להתחיל בחישובים שלך עם נתונים מהיום הראשון בו היה המניה פנוי. למרות שזה לא מעשי לעיתים קרובות, זה גם מחזק את העובדה ש- EMAs משמשים לשקף וניתוח מגמות - כך שאם תרשים את ה- EMA החל מהיום הראשון של המניה, תראה כיצד לאחר תקופת פיגור, עקומת הגרף תעבור לעקוב אחר האמת מחירי מניות. אם גם אתה מצייר SMA לאותה תקופה באותו גרף, תראה גם ש- EMA מסתגל לשינויים במחיר מהר יותר מ- SMA.