Moving Average Mathematical Equation

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rger interval, semakin puncak dan lembah diratakan Semakin kecil intervalnya, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. EMA Bagaimana cara menghitungnya. Calculating Exponential Moving Average - sebuah Tutorial. Exponetial Moving Average EMA untuk jangka pendek Adalah salah satu indikator yang paling sering digunakan dalam analisis teknis hari ini. Tetapi bagaimana Anda menghitungnya sendiri, dengan menggunakan kertas dan pena atau memilih program spreadsheet sesuai pilihan Anda. Mari temukan di penjelasan perhitungan EMA ini. Perhitungan Exponential Moving Average EMA Tentu saja dilakukan secara otomatis oleh kebanyakan trading dan software analisa teknikal disana. Berikut adalah cara menghitungnya secara manual yang juga menambah pemahaman tentang cara kerjanya. Pada contoh ini kita akan menghitung EMA dengan harga saham yang kita inginkan. Sebuah EMA 22 hari yang merupakan kerangka waktu yang cukup umum untuk formula EMA yang panjang. Rumus untuk menghitung EMA adalah sebagai berikut. EMA Price tk EMA y 1 kt hari ini, kemarin, N jumlah hari di EMA, k 2 N 1.Use T Dia mengikuti langkah-langkah untuk menghitung 22 hari EMA.1 Mulailah dengan menghitung k untuk jangka waktu yang diberikan 2 22 1 0,0869.2 Tambahkan harga penutupan untuk 22 hari pertama bersama dan bagi dengan 22,3 Anda sekarang siap untuk mulai mendapatkan EMA pertama Hari dengan mengambil hari berikutnya pada tanggal 23 harga penutupan dikalikan dengan k maka kalikan rata-rata pergerakan hari sebelumnya dengan 1 k dan tambahkan kedua. Lakukan langkah 3 berulang-ulang untuk setiap hari yang mengikuti untuk mendapatkan kisaran penuh EMA. Ini tentu saja bisa dimasukkan ke dalam Excel atau beberapa perangkat lunak spreadsheet lainnya untuk membuat proses menghitung semiotomatis EMA. Untuk memberi Anda pandangan algoritmik tentang bagaimana hal ini dapat dilakukan, lihat di bawah. publik float CalculateEMA float todaysPrice, float numberOfDays, Float EMAYesterday float k 2 numberOfDays 1 kembali todaysPrice k EMUL kemarin 1 k. metode ini biasanya dipanggil dari satu lingkaran melalui data Anda, terlihat seperti ini. foreach DailyRecord sdr di DataRecords memanggil perhitungan EMA nomor emaOfDays, yesterdayEMA Letakkan ema yang dihitung dalam array ema pastikan kemarinEMA terisi dengan EMA yang kita gunakan kali ini di sekitar ema kemarinEMA. Perhatikan bahwa ini adalah kode psuedo Anda biasanya perlu mengirimkan nilai CLOSE kemarin kemarinEMA sampai kemarinEMA dihitung dari hari ini. EMA Itu terjadi hanya setelah loop berjalan lebih banyak hari daripada jumlah hari yang telah Anda hitung untuk EMA. Untuk 22 hari EMA, ini hanya pada waktu 23 dalam lingkaran dan setelah itu ema kemarinEMA valid. Bukan masalah besar, karena Anda memerlukan data dari setidaknya 100 hari perdagangan untuk 22 hari EMA untuk menjadi valid. Pos Berulang. Saya memiliki nilai berkelanjutan yang saya ingin menghitung rata-rata bergerak eksponensial Biasanya saya hanya menggunakan standar Rumus untuk this. where S n adalah rata-rata baru, adalah alfa, Y adalah sampelnya, dan S n-1 adalah rata-rata sebelumnya. Sayangnya, karena berbagai masalah, saya tidak memiliki waktu sampel yang konsisten yang mungkin saya ketahui. Sampel paling banyak, katakanlah, sekali per milidetik, Tetapi karena faktor-faktor yang terlepas dari kendali saya, saya mungkin tidak bisa mengambil sampel selama beberapa milidetik setiap saat. Kasus yang mungkin lebih umum adalah sampel sederhana sedikit terlambat atau akhir, bukan sampling pada 0, 1 dan 2 ms Saya sampel pada 0, 0 9 dan 2 1 ms Saya mengantisipasi bahwa, terlepas dari penundaan, frekuensi sampling saya akan jauh, jauh di atas batas Nyquist, dan karena itu saya tidak perlu khawatir tentang aliasing. Saya rasa saya bisa menangani Dengan ini dengan cara yang lebih atau kurang masuk akal dengan memvariasikan alfa dengan tepat, berdasarkan lamanya waktu sejak sampel terakhir. Bagian dari penalaran saya bahwa ini akan berhasil adalah bahwa EMA melakukan interpolasi secara linear antara titik data sebelumnya dan arus Satu Jika kita mempertimbangkan untuk menghitung EMA dari daftar sampel berikut pada interval t 0,1,2,3,4 Kita harus mendapatkan hasil yang sama jika kita menggunakan interval 2t, di mana input menjadi 0,2,4, benar Jika EMA telah mengasumsikan bahwa, pada t 2 nilainya adalah 2 karena t 0 itu sama dengan kalkulasi perhitungan interval t Ting pada 0,2,2,4,4, yang tidak melakukan atau apakah itu masuk akal sama sekali. Dapatkah seseorang mengatakan kepada saya bagaimana memvariasikan alfa dengan tepat Tolong tunjukkan pekerjaan Anda Saya tunjukkan kepada saya matematika yang membuktikan bahwa metode Anda Benar-benar melakukan hal yang benar. Tanya 21 Jun 09 pukul 13 05. Anda tidak perlu mendapatkan EMA yang sama untuk masukan yang berbeda. Pikirkan EMA sebagai filter, sampling pada 2t setara dengan sampling bawah, dan saringan akan memberi yang berbeda. Output Ini jelas bagi saya karena 0,2,4 mengandung komponen frekuensi lebih tinggi dari 0,1,2,3,4 Kecuali pertanyaannya adalah, bagaimana cara mengubah filter dengan cepat sehingga menghasilkan output yang sama Mungkin saya hilang Sesuatu yang freespace 21 Jun 09 pukul 15 52. Tapi masukannya tidak berbeda, itu hanya sampel kurang sering 0,2,4 pada interval 2t seperti 0, 2,, 4 pada interval t, dimana yang menunjukkan bahwa sampelnya adalah Diabaikan Curt Sampson 21 Jun 09 at 23 45.This jawaban berdasarkan pemahaman yang baik saya low-pass filter exponential moving average benar-benar hanya satu kutub lowpass filter, Tapi pemahaman saya yang kabur tentang apa yang Anda cari lagi, saya rasa yang berikut adalah yang Anda inginkan. Pertama, Anda dapat menyederhanakan persamaan sedikit terlihat lebih rumit tapi lebih mudah dalam kode yang akan saya gunakan untuk menghasilkan output dan X untuk input. Bukan S untuk output dan Y untuk input, seperti yang telah Anda lakukan. Kedua, nilai di sini sama dengan 1-e-t dimana t adalah waktu antara sampel, dan adalah konstanta waktu dari filter low-pass yang saya katakan Sama dengan tanda petik karena ini bekerja dengan baik saat t kecil dibandingkan dengan 1, dan 1-e-tt Tapi tidak terlalu kecil Anda akan mengalami masalah kuantisasi, dan kecuali Anda menggunakan beberapa teknik eksotis Anda biasanya memerlukan tambahan N bit resolusi di Variabel negara Anda S, di mana N - log 2 Untuk nilai yang lebih besar dari efek penyaringan mulai hilang, sampai Anda sampai pada titik di mana mendekati 1 dan Anda pada dasarnya hanya menugaskan input ke output. Ini harus bekerja dengan baik dengan Nilai t bervariasi dari variasi t tidak terlalu penting asalkan alpha kecil, atau yang lainnya Dengan sigap Anda akan mengalami beberapa masalah nyquist yang aneh, aliasing dll, dan jika Anda mengerjakan prosesor dimana perkalian lebih murah daripada pembagian, atau masalah fixed-point penting, precalculate 1, dan pertimbangkan untuk mencoba perkiraan rumusnya. Jika Anda Benar-benar ingin tahu bagaimana cara menurunkan formula. then mempertimbangkan sumber persamaan diferensialnya. Jika X adalah fungsi satuan langkah, mintalah solusi Y 1 - e - t Untuk nilai kecil t, turunannya dapat didekati oleh Y t , Menghasilkan dan ekstrapolasi 1-e-t berasal dari mencoba menyesuaikan perilaku dengan kasus fungsi langkah unit. Maukah Anda menjelaskan tentang mencoba menyesuaikan bagian perilaku saya memahami solusi kontinu Anda Y 1 - Exp - t dan generalisasi ke fungsi langkah skala dengan besar x dan kondisi awal y 0 tapi saya tidak melihat bagaimana menggabungkan gagasan ini untuk mencapai hasil Anda Rhys Ulerich 4 Mei 13 di 22 34. Ini bukan jawaban yang lengkap, Tapi mungkin awal dari itu Sejauh yang saya dapatkan dengan ini dalam satu jam atau lebih dari bermain, saya mempostingnya sebagai contoh dari apa yang saya cari, dan mungkin sebuah inspirasi bagi orang lain yang mengerjakan masalah itu. Saya mulai dengan S 0 yang rata-rata dihasilkan. Dari rata-rata sebelumnya S -1 dan sampel Y 0 yang diambil pada t 0 t 1 - t0 adalah interval sampel saya dan diatur ke apa pun yang sesuai untuk interval sampel itu dan periode di mana saya ingin menilai rata-rata. Saya mempertimbangkan apa yang terjadi Jika saya melewatkan sampel di t1 dan sebaliknya harus puas dengan sampel Y 2 yang diambil pada t 2 Nah, kita bisa mulai dengan memperluas persamaan untuk melihat apa yang akan terjadi jika kita memiliki Y 1. Saya perhatikan bahwa seri Nampaknya meluas tanpa batas seperti ini, karena kita bisa menggantikan S n di sisi kanan tanpa batas waktu. Oke, jadi sebenarnya bukan konyol polinomial, tapi kalau kita mengalikan istilah awal dengan satu, kita akan melihat sebuah pola. Ini adalah seri eksponensial Quelle surprise Bayangkan bahwa keluar dari persamaan untuk moving average yang eksponensial. Yway, saya punya x x x x x x 3 hal ini, dan saya yakin saya mencium e atau logaritma alami yang menendang di sekitar sini, tapi saya tidak dapat mengingat kemana saya menuju sebelum saya kehabisan waktu. Menjawab pertanyaan ini, atau bukti kebenaran jawaban semacam itu, sangat tergantung pada data yang Anda ukur. Jika sampel Anda diambil pada t 0 0ms t 1 0 9ms dan t 2 2 1ms tetapi pilihan Anda didasarkan pada 1 - ms-interval, dan karena itu Anda ingin disesuaikan secara lokal n bukti kebenaran pilihan berarti mengetahui nilai sampel pada t 1ms dan t 2ms. Hal ini menyebabkan pertanyaan Dapatkah Anda menginterpolasi data Anda secara resonably untuk memiliki dugaan waras dari apa Nilai di antaranya mungkin atau bahkan Anda dapat menginterpolasi rata-rata itu sendiri. Jika tidak, hal itu mungkin terjadi, maka sejauh yang saya lihat, pilihan logis dari nilai di antara nilai Y adalah rata-rata yang terakhir dihitung yaitu Y T n n mana n maxmial sedemikian rupa sehingga tn t. Pilihan ini memiliki konsekuensi sederhana Tinggalkan sendiri, tidak peduli berapakah waktu Perbedaannya. Jika, di sisi lain, adalah mungkin untuk menginterpolasi nilai-nilai Anda, maka ini akan memberi Anda sampel interval konstan rata-rata Terakhir, jika mungkin untuk menginterpolasikan rata-rata itu sendiri, itu akan membuat pertanyaan itu tidak berarti. 21 09 at 15 08.balpha 27 2k 10 87 118.Saya akan berpikir bahwa saya dapat menginterpolasi data saya mengingat bahwa saya mengambil sampel pada interval diskrit, saya sudah melakukannya dengan standar EMA. Pokoknya, asumsikan saya memerlukan bukti yang menunjukkan Itu bekerja sebaik EMA standar, yang juga akan menghasilkan hasil yang salah jika nilainya tidak berubah dengan cukup lancar antara periode sampel Curt Sampson 21 Jun 09 at 15 21. Tapi itulah yang saya katakan Jika Anda menganggap EMA sebagai Interpolasi nilai-nilai Anda, Anda selesai jika Anda meninggalkan alfa karena ini adalah karena memasukkan rata-rata terbaru karena Y tidak mengubah rata-rata. Jika Anda mengatakan bahwa Anda memerlukan sesuatu yang sesuai dan standar EMA - apa yang salah dengan aslinya Kecuali Anda memiliki lebih banyak informasi Dengan data yang Anda ukur, penyesuaian lokal terhadap alpha akan menjadi balon terbaik sewenang-wenang pada 21 Jun 09 pukul 15 31.Aku akan meninggalkan nilai alpha sendirian, dan mengisi data yang hilang. Karena Anda tidak tahu apa yang terjadi selama ini Bila Anda tidak bisa sampel, Anda dapat mengisi sampel tersebut dengan 0s, atau menahan nilai sebelumnya stabil dan menggunakan nilai tersebut untuk EMA Atau beberapa interpolasi mundur setelah Anda memiliki sampel baru, isilah nilai yang hilang, dan hitung ulang EMA. Saya mencoba untuk mendapatkan di adalah Anda memiliki input xn yang memiliki lubang Tidak ada cara untuk menyiasati fakta Anda kehilangan data Jadi Anda dapat menggunakan perintah nol terus, atau set ke nol, atau semacam interpolasi antara xn Dan xn M dimana M adalah jumlah sampel yang hilang dan n awal gap Mungkin bahkan menggunakan nilai sebelum terjawab 21 Jun 09 di 13 35. Dari menghabiskan satu jam atau lebih sedikit sedikit mars dengan matematika untuk ini, saya Berpikir bahwa hanya memvariasikan alfa benar-benar akan memberi saya interpolasi yang tepat di antara keduanya Poin yang Anda bicarakan, tapi dengan cara yang jauh lebih sederhana Selanjutnya, saya berpikir bahwa memvariasikan alfa juga akan menangani sampel yang diambil antara interval sampling standar dengan kata lain, saya sedang mencari apa yang Anda gambarkan, namun mencoba menggunakan matematika untuk Cari tahu cara mudah untuk melakukannya Curt Sampson 21 Jun 09 at 14 07.Saya tidak berpikir ada binatang seperti interpolasi yang tepat Anda tidak tahu apa yang terjadi pada saat Anda tidak sampling Baik dan buruk interpolasi menyiratkan beberapa pengetahuan Dari apa yang Anda tidak terjawab, karena Anda perlu mengukurnya untuk menilai apakah interpolasi itu baik atau buruk Meskipun demikian, Anda dapat menempatkan batasan, yaitu dengan percepatan, kecepatan, dan lain-lain, saya pikir jika Anda tahu bagaimana memodelkan data yang hilang , Maka Anda hanya akan memodelkan data yang hilang, kemudian menerapkan algoritma EMA tanpa perubahan, alih-alih mengubah alpha Hanya freespace 2c saya 21 Jun 09 di 14 17.This persis seperti yang saya dapatkan di edit saya untuk pertanyaan 15 menit. Lalu kamu hanya d Pada t tahu apa yang terjadi pada saat Anda tidak sampling, tapi itu benar bahkan jika Anda sampel pada setiap interval yang ditentukan Jadi kontemplasi Nyquist saya selama Anda tahu bentuk gelombang tidak mengubah arah lebih dari setiap beberapa sampel, sebenarnya Interval sampel seharusnya tidak masalah, dan harus dapat bervariasi Persamaan EMA tampaknya tepat untuk dihitung seolah-olah bentuk gelombang berubah secara linear dari nilai sampel terakhir sampai saat ini Curt Sampson 21 Jun 09 at 14 26. Saya tidak berpikir bahwa Teorema nyquist yang benar memerlukan minimal 2 sampel per periode untuk dapat mengidentifikasi sinyal secara unik. Jika Anda tidak melakukannya, Anda akan mendapatkan aliasing. Sama seperti sampling seperti fs1 untuk sementara waktu, maka fs2, lalu kembali. Ke fs1, dan Anda mendapatkan aliasing pada data saat Anda sampel dengan fs2 jika fs2 berada di bawah batas Nyquist Saya juga harus mengakui bahwa saya tidak mengerti apa yang Anda maksud dengan perubahan bentuk gelombang secara linear dari sampel terakhir sampai sekarang. Tolong jelaskan Cheers, Steve ruang bebas 21 Jun 09 at 14 36. Hal ini mirip dengan masalah terbuka pada daftar todo saya, saya memiliki satu skema yang berhasil sampai batas tertentu namun tidak memiliki matematika untuk mendukung saran ini. Update summary Ingin menjaga faktor pemulusan alfa independen Dari faktor kompensasi yang saya sebut sebagai beta di sini Jawaban bagus Jason sudah diterima di sini sangat bagus untuk saya. Jika Anda juga dapat mengukur waktu sejak sampel terakhir diambil dalam kelipatan bulat dari waktu sampling konstan Anda - jadi 7 8 ms sejak Sampel terakhir adalah 8 unit, yang bisa digunakan untuk menerapkan smoothing beberapa kali Terapkan formula 8 kali dalam hal ini Anda telah secara efektif membuat smoothing lebih bias terhadap nilai saat ini. Untuk mendapatkan perataan yang lebih baik, kita perlu men-tweak alpha. Sambil menerapkan rumus 8 kali pada kasus sebelumnya. Apa yang akan dilakukan perkiraan smoothing ini. Ini sudah melewatkan 7 sampel pada contoh di atas. Hal ini diperkirakan pada langkah 1 dengan penerapan kembali rata-rata dari va saat ini. Lue tambahan 7 kali. Jika kita mendefinisikan sebuah faktor perkiraan beta yang akan diterapkan bersamaan dengan alpha sebagai alpha beta dan bukan hanya alpha, kita akan mengasumsikan bahwa 7 sampel yang tidak terjawab berubah dengan lancar antara nilai sampel sebelumnya dan saat ini. Menjawab Jun 21 09 di 13 35. Saya memikirkan hal ini, tapi sedikit mucking tentang matematika membuat saya sampai pada titik di mana saya percaya bahwa, daripada menerapkan rumus delapan kali dengan nilai sampel, saya dapat melakukan perhitungan terhadap Alpha baru yang akan memungkinkan saya untuk menerapkan formula satu kali, dan memberi saya hasil yang sama Selanjutnya, ini secara otomatis akan menangani masalah sampel yang diimbangi dari sampel yang tepat Curt Sampson 21 Jun di 13 47. Permohonan tunggal baik-baik saja Apa yang saya Saya tidak yakin tentang apakah seberapa baik perkiraan dari 7 nilai yang hilang Jika gerakan terus menerus membuat nilai jitter banyak melintasi 8 milidetik, perkiraannya mungkin cukup jauh dari kenyataan. Tetapi, jika Anda mengambil sampel dengan harga tertinggi 1ms Lution tidak termasuk sampel tertunda Anda telah menduga jitter dalam 1ms tidak relevan Apakah penalaran ini bekerja untuk Anda Saya masih berusaha untuk meyakinkan diri saya nik 21 Jun 09 at 14 08.Right Itulah faktor beta dari uraian saya Faktor beta akan Dihitung berdasarkan selisih interval dan sampel saat ini dan sebelumnya Alfa baru akan diraih alpha beta tapi hanya akan digunakan untuk sampel itu. Sementara Anda tampaknya akan memindahkan alfa ke dalam formula, saya cenderung menggunakan faktor penghalusan alfa konstan dan Beta yang dihitung secara independen merupakan faktor penyetelan yang mengkompensasi sampel yang hilang saat ini nik 21 Jun 09 pukul 15 23.