Eksponentiell Bevegelse Gjennomsnittet Forsinkelse

Eksponentiell flytende gjennomsnitt Eksponentielt glidende gjennomsnitt er anbefalt som den mest pålitelige av de grunnleggende glidende gjennomsnittstyper. De gir et element av vekting, med hver foregående dag gitt gradvis mindre vekting. Eksponensiell utjevning unngår problemet med enkle bevegelige gjennomsnitt. hvor gjennomsnittet har en tendens til å kvittere to ganger: en gang i begynnelsen av den bevegelige gjennomsnittlige perioden og igjen i motsatt retning, ved slutten av perioden. Eksponentiell glidende gjennomsnittshelling er også enklere å bestemme: Hellingen er alltid nede når prisen lukker under glidende gjennomsnitt og alltid opp når prisen er over. For å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA): Ta dagens pris multiplikert med en EMA. Legg dette til i gårsdagens EMA multiplisert med (1 - EMA). Hvis vi beregner tidligere tabell, ser vi at det eksponentielle glidende gjennomsnittet gir en langt jevnere trend: EMA er vekten festet til dagens verdier: 50 ville bli brukt til et 3-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt 10 brukes for en 19-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt og 1 brukes til et 199-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt. For å konvertere en valgt tidsperiode til en EMA, bruk denne formelen: EMA 2 (n 1) hvor n er antall dager Eksempel: EMA i 5 dager er 2 (5 dager 1) 33.3 Utrolige diagrammer utfører denne beregningen automatisk når du velger en EMA tidsperiode. Perfekt Market Timing Lær hvordan du håndterer markedsrisiko. Eksponentielt filter Denne siden beskriver eksponensiell filtrering, det enkleste og mest populære filteret. Dette er en del av avsnittet Filtrering som er en del av En veiledning til feilsøking og diagnose. Oversikt, tidskonstant og analoge ekvivalenter Det enkleste filteret er eksponensielt filter. Den har bare en innstillingsparameter (annet enn prøveintervallet). Det krever lagring av bare én variabel - den forrige utgangen. Det er et IIR (autoregressivt) filter - virkningene av en inngangsendring forfall eksponentielt inntil grensene for skjermer eller dataregning skjuler det. I ulike discipliner benyttes også dette filteret som 8220exponential smoothing8221. I noen disipliner som investeringsanalyse kalles eksponentielt filter en 8220Exponentielt vektet bevegelig gjennomsnittlig8221 (EWMA), eller bare 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Dette misbruker den tradisjonelle ARMA 8220moving average8221 terminologien av tidsserieanalyse, siden det ikke er noen innloggingshistorikk som brukes - bare gjeldende inngang. Det er den diskrete tidsekvivalenten til 8220 første orden lag8221 som vanligvis brukes i analog modellering av kontinuerlig kontrollsystemer. I elektriske kretser er et RC-filter (filter med en motstand og en kondensator) en førsteordringsforsinkelse. Når man understreker analogien til analoge kretser, er single tuning parameteren 8220time constant8221, vanligvis skrevet som små bokstaver gresk bokstav Tau (). Faktisk stemmer verdiene på de diskrete prøvetidene nøyaktig overens med ekvivalent kontinuerlig tidsforsinkelse med samme tidskonstant. Forholdet mellom digital implementering og tidskonstanten er vist i ligningene under. Eksponentielle filterligninger og initialisering Det eksponensielle filteret er en vektet kombinasjon av det forrige estimatet (utgang) med de nyeste inntastingsdataene, med summen av vektene lik 1 slik at utgangen stemmer overens med inngangen ved steady state. Følgende filternotasjon er allerede innført: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) hvor x (k) er den råinngangen på tidspunktet trinn ky (k) er den filtrerte utgangen på tidspunktet trinn ka er en konstant mellom 0 og 1, vanligvis mellom 0,8 og 0,99. (a-1) eller a kalles noen ganger 8220smoothing constant8221. For systemer med et fast tidssteg T mellom prøver blir konstanten 8220a8221 beregnet og lagret for enkelhets skyld bare når applikasjonsutvikleren spesifiserer en ny verdi av ønsket tidskonstant. For systemer med datasampling i uregelmessige intervaller, må den eksponensielle funksjonen ovenfor brukes med hvert trinn, hvor T er tiden siden forrige prøve. Filterutgangen blir vanligvis initialisert for å matche den første inngangen. Når tidskonstanten nærmer seg 0, går a til null, så det er ingen filtrering 8211 utgangen er lik den nye inngangen. Som tidskonsentrasjonen blir veldig stor, en tilnærming 1, slik at ny inngang nesten ignoreres 8211 veldig tung filtrering. Filter-ligningen ovenfor kan omarrangeres til følgende prediktor-korrigerende ekvivalent: Dette skjemaet gjør det mer tydelig at variabelestimatet (utgang av filteret) er forutsatt som uendret fra forrige estimat y (k-1) pluss en korreksjonsperiode basert på den uventede 8220innovation8221 - forskjellen mellom den nye inngangen x (k) og prediksjonen y (k-1). Dette skjemaet er også et resultat av å avlede det eksponensielle filteret som et enkelt spesielt tilfelle av et Kalman-filter. som er den optimale løsningen på et estimeringsproblem med et bestemt sett av antagelser. Trinnrespons En måte å visualisere driften av eksponensielt filter på er å plotte sitt svar over tid til en trinninngang. Det vil si, med utgangspunkt i filterinngang og - utgang ved 0, endres inngangsverdien plutselig til 1. De resulterende verdiene er plottet under: I det ovennevnte tegnet deles tiden med filtertidskonstanten tau, slik at du lettere kan forutsi Resultatene for en hvilken som helst tidsperiode, for en hvilken som helst verdi av filtertidskonstanten. Etter en tid som er lik tidskonstanten, øker filterutgangen til 63,21 av den endelige verdien. Etter en tid lik 2 tidskonstanter, øker verdien til 86,47 av sin endelige verdi. Utgangene etter tidene lik 3,4 og 5 tidskonstanter er henholdsvis 95,02, 98,17 og 99,33 av sluttverdien. Siden filteret er lineært betyr dette at disse prosentene kan brukes til hvilken som helst størrelsesorden av trinnendringen, ikke bare for verdien av 1 som brukes her. Selv om trinnresponsen i teorien tar en uendelig tid, tenker det fra det praktiske synspunkt på det eksponensielle filteret som 98 til 99 8220done8221 som svarer etter en tid lik 4 til 5 filtertidskonstanter. Variasjoner på det eksponensielle filteret Det er en variasjon av det eksponensielle filteret som kalles et 8220 ikke-lineært eksponensielt filter8221 Weber, 1980. ment å sterkt filtrere støy innenfor en bestemt 8220typical8221 amplitude, men deretter reagere raskere på større endringer. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Del denne siden: Viktig juridisk informasjon om e-posten du vil sende. Ved å bruke denne tjenesten, godtar du å skrive inn din virkelige e-postadresse og bare sende den til folk du kjenner. Det er et lovbrudd i enkelte jurisdiksjoner å feiltgjøre deg selv i en e-post. All informasjon du oppgir vil bli brukt av Fidelity utelukkende med det formål å sende e-posten på dine vegne. Emnelinjen til e-posten du sender, vil være Fidelity: Din epost er sendt. Mutual Funds and Mutual Fund Investering - Fidelity Investments Når du klikker en lenke, åpnes et nytt vindu. Eksponensiell flytende gjennomsnitt (EMA) Beskrivelse Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) ligner Simple Moving Average (SMA), som måler trendretning over en tidsperiode. Men mens SMA bare beregner et gjennomsnitt av prisdata, bruker EMA mer vekt til data som er mer aktuelt. På grunn av sin unike beregning vil EMA følge prisene nærmere enn en tilsvarende SMA. Hvordan denne indikatoren fungerer Bruk de samme regler som gjelder for SMA når du tolker EMA. Husk at EMA er generelt mer følsom for prisbevegelsen. Dette kan være et dobbeltkantet sverd. På den ene siden kan det hjelpe deg med å identifisere trender tidligere enn en SMA ville. På forsiden vil EMA trolig oppleve flere kortsiktige endringer enn en tilsvarende SMA. Bruk EMA til å bestemme trendretning, og handle i den retningen. Når EMA stiger, kan du vurdere å kjøpe når prisene dyppes nær eller like under EMA. Når EMA faller, kan du vurdere å selge når prisene går mot eller rett over EMA. Flytte gjennomsnitt kan også indikere støtte - og motstandsområder. En stigende EMA har en tendens til å støtte prishandlingen, mens en fallende EMA har en tendens til å gi motstand mot prishandling. Dette styrker strategien for å kjøpe når prisen er nær den stigende EMA og selger når prisen er nær den fallende EMA. Alle bevegelige gjennomsnitt, inkludert EMA, er ikke laget for å identifisere en handel på det eksakte bunnen og toppen. Flytte gjennomsnitt kan hjelpe deg med å handle i den generelle retningen til en trend, men med en forsinkelse på inn - og utgangspunkter. EMA har en kortere forsinkelse enn SMA i samme periode. Beregning Du bør merke hvordan EMA bruker den tidligere verdien av EMA i beregningen. Dette betyr at EMA inkluderer alle prisdata innenfor den nåværende verdien. De nyeste prisdataene har mest innflytelse på Moving Average, og de eldste prisdataene har bare en minimal innvirkning. EMA (K x (C - P)) P Hvor: C Nåværende pris P Tidligere perioder EMA (En SMA brukes til de første perioderegningene) K Eksponentiell utjevningskonstant Utjevningskonstanten K, gjelder riktig vekt til den siste prisen. Den bruker antall perioder angitt i glidende gjennomsnitt. Relaterte indikatorer SMA er det enkleste gjennomsnittet for å konstruere. Det er bare gjennomsnittsprisen over den angitte perioden. Teknisk analyse fokuserer på markedsaktivitet spesielt, volum og pris. Teknisk analyse er bare en metode for å analysere aksjer. Når du vurderer hvilke aksjer som skal kjøpes eller selges, bør du bruke den tilnærmingen som du er mest komfortabel med. Som med alle dine investeringer må du selv bestemme om en investering i en bestemt sikkerhet eller verdipapirer er riktig for deg basert på investeringsmålene dine, risikotoleransen og den økonomiske situasjonen. Tidligere resultater er ingen garanti for fremtidige resultater.