EMA 8211 Como calculá-lo Calculando a média móvel exponencial - um Tutorial A média móvel (EXA) é um dos indicadores mais utilizados na análise técnica hoje. Mas como você calcula isso sozinho, usando um papel e uma caneta ou 8211 preferiu 8211 uma planilha eletrônica de sua escolha. Vamos descobrir nesta explicação sobre o cálculo da EMA. Calculando a média móvel exponencial (EMA), é claro, é feito automaticamente pela maioria dos softwares de análise comercial e técnica lá fora hoje. Aqui é como calculá-lo manualmente, o que também contribui para a compreensão sobre como ele funciona. Neste exemplo, devemos calcular EMA por um preço de estoque. Queremos um EMA de 22 dias que seja um período de tempo bastante comum para um EMA longo. A fórmula para calcular EMA é a seguinte: EMA Price (t) k EMA (y) (1 8211 k) t hoje, y ontem, N número de dias em EMA, k 2 (N1) Use as seguintes etapas para calcular um 22 Dia EMA: 1) Comece calculando k para o prazo especificado. 2 (22 1) 0,0869 2) Adicione os preços de fechamento dos primeiros 22 dias juntos e divida-os por 22. 3) Você está pronto para começar a receber o primeiro dia da EMA, levando os dias seguintes (dia 23), preço de fechamento multiplicado Por k. Então multiplique os dias anteriores em média móvel por (1-k) e adicione os dois. 4) Faça o passo 3 repetidamente para cada dia que se segue para obter a gama completa de EMA. Isso pode, naturalmente, ser colocado no Excel ou algum outro software de planilha para tornar o processo de cálculo da EMA semi-automático. Para lhe dar uma visão algorítmica sobre como isso pode ser realizado, veja abaixo. Flutuador público CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Este método normalmente seria chamado de um loop através de seus dados, procurando algo como isto: foreach (DailyRecord Sdr em DataRecords) ligue para o cálculo de EMA. CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) coloque o ema calculado em uma matriz de memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) certifique-se de que o ontem seja preenchido com o EMA que usamos neste momento Around yesterdayEMA ema Note que este é o código psuedo. Você normalmente precisaria enviar o valor de CLOSE de ontem como ontemema até que o ontemema seja calculado a partir de EMA de hoje. Isso está acontecendo apenas após o loop ter executado mais dias do que o número de dias que você calculou para o seu EMA. Para um EMA de 22 dias, é apenas na 23 vez no loop e, posteriormente, que o ontemema ema é válido. Isso não é grande coisa, pois você precisará dados de pelo menos 100 dias de negociação para uma EMA de 22 dias para ser válida. Related PostsMoving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Perguntas de dados de mercado Cálculo de médias móveis exponentes Você pode me ajudar a entender como converter o valor da tendência em médias móveis exponenciais de período (EMAs) Por exemplo, você diz que um 10 A tendência é aproximadamente igual a uma EMA de 19 períodos. E quanto ao resto deles, se você estiver executando qualquer tipo de plataforma de TA, então a tendência de 10 tendências e 5 é o que os outros chamam de média móvel de 19 dias e de 39 dias (EMA). Se você está fazendo sua análise em uma planilha de cálculos de cálculo da página de dados em nosso site. Para criar as fórmulas a partir do zero: 10T (hoje) 0.1 x Preço (hoje) 0.9 x 10T (ontem) 5T (hoje) 0.05 x Preço (hoje) 0.95 x 5T (ontem) A fórmula para converter uma constante de suavização EMA8217s para um número De dias é: 2 821282128212- n 1 onde n é o número de dias. Assim, um EMA de 19 dias se encaixaria na fórmula da seguinte maneira: 2 2 8212821282128212- 821282128212- 0,10 ou 10 19 1 20 Mesmo que um programa de gráficos chame um EMA 822019-day8221 ou qualquer outro período de tempo, em segundo plano O software ainda estará fazendo o coverion detalhado acima e fazendo a matemática como descrevemos. Você pode ler uma das peças originais já escritas sobre esse conceito, indo para mcoscillatorreportsspecialMcClellanMTAaward. pdf. Ali, extraímos P. N. Folheto de Haurlan8217s, 8220Mais de Tendência de Valores8221. A razão pela qual usamos a terminologia antiga do 822010 Trend8221 em vez de chamá-lo de EMA de 19 dias é dupla. Primeiro, é a terminologia original e, portanto, geralmente é mais apropriado manter os nomes corretos para as coisas mesmo se O resto do mundo muda. Em segundo lugar, é um pouco enganador usar um certo período de tempo quando se fala sobre EMAs. Em uma Média de Movimento Simples de 19 dias (SMA), o ponto de dados de 20 dias atrás cai completamente e não tem mais influência no valor do indicador. Mas em um EMA, os dados antigos nunca desaparecem completamente, torna-se cada vez mais relevante para a leitura do indicador atual. Então, dizer que é um indicador de 19 dias implica que nada mais de 19 dias ainda está nos dados, e isso não é o caso.
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