Exponentieller bewegter Durchschnitt. Der exponentielle bewegliche Durchschnitt ist der exponentielle bewegliche Durchschnitt von einem einfachen beweglichen Durchschnitt sowohl durch Berechnungsmethode als auch in der Weise, dass die Preise gewichtet werden. Der exponentielle Moving Average verkürzte sich auf die Initialen EMA ist effektiv ein gewichteter gleitender Durchschnitt Mit dem EMA, Die Gewichtung ist so, dass die letzten Tage Preise mehr Gewicht als ältere Preise gegeben werden Die Theorie dahinter ist, dass neuere Preise gelten als wichtiger als ältere Preise, vor allem als langfristige einfache Durchschnitt zum Beispiel ein 200 Tage Plätze gleich Gewicht auf Preisdaten, die über 6 Monate alt ist und man könnte so leicht veraltet sein. Die Berechnung der EMA ist ein wenig komplexer als die Simple Moving Average aber hat den Vorteil, dass eine große Aufzeichnung von Daten für jeden und Jeder Schlusskurs für die letzten 200 Tage oder aber viele Tage werden berücksichtigt werden muss nicht gehalten werden Alles was Sie brauchen, sind die EMA für den Vortag und heute s Schließung p Reis, um den neuen Exponential Moving Average zu berechnen. Berechnen des Exponents. Zunächst muss für die EMA ein Exponent berechnet werden. Um zu beginnen, nehmen Sie die Anzahl der Tage EMA, die Sie berechnen möchten, und fügen Sie eine der Anzahl der Tage hinzu, die Sie re Unter Berücksichtigung zum Beispiel für einen 200-tägigen gleitenden Durchschnitt, füge man hinzu, um 201 als Teil der Berechnung zu bekommen Wir nennen diese Tage 1. Danach, um die Exponent zu bekommen, nimm einfach die Nummer 2 und teile sie mit den Tagen 1 Zum Beispiel die Exponent für Ein 200-tägiger gleitender Durchschnitt wäre.2 201 Welches entspricht 0 01.Full Berechnung, wenn die Exponential Moving Average. Once wir ve bekam den Exponenten, alles, was wir brauchen jetzt sind zwei weitere Bits von Informationen, damit wir die volle Berechnung durchführen Die erste Ist gestern s Exponential Moving Average Wir gehen davon aus, dass wir das schon wissen, wie wir es gestern berechnet hätten. Wenn ihr aber schon gestern EMA kennen gelernt habt, könnt ihr mit der Berechnung des Simple Moving Average für gestern beginnen Der EMA für Die erste Berechnung dh die heutige Berechnung der EMA Dann morgen können Sie die EMA, die Sie heute berechnet haben, und so weiter. Die zweite Information, die wir benötigen, ist heute s Schlusskurs Lassen Sie uns annehmen, dass wir heute 200 Tage Exponential berechnen wollen Moving Average für eine Aktie oder Aktie, die einen vorherigen Tag s EMA von 120 Pence oder Cent und einen aktuellen Tag s Schlusskurs von 136 Pence hat. Die volle Berechnung ist immer wie folgt Heute s Exponential Moving Durchschnittlicher aktueller Tag s Schlusskurs x Exponent zurück Tag s EMA x 1- Exponent. So, mit unseren Beispielfiguren oben, heute s 200 Tage EMA wäre 136 x 0 01 120 x 1- 0 01 Das entspricht einer EMA für heute von 120 16.Gegeben eine Zeitreihe xi, I Wollen einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelungsfenster von N Punkten berechnen, wobei die Gewichtungen mehr jene Werte über ältere Werte begünstigen. Bei der Auswahl der Gewichte verwende ich die vertraute Tatsache, dass eine geometrische Reihe auf 1, dh Summen k, Sofern unendlich viele Begriffe gemacht werden Ta diskrete Anzahl von Gewichten, die zu Eins summieren, nehme ich einfach die ersten N Ausdrücke der geometrischen Reihe frac k und dann normalisiere durch ihre sum. Wenn N 4, zum Beispiel, gibt dies die nicht normalisierten Gewichte Normalisierung durch ihre Summe ergibt sich. Der gleitende Durchschnitt ist dann einfach die Summe des Produktes der letzten 4 Werte gegen diese normalisierten Gewichte. Diese Methode verallgemeinert sich in der offensichtlichen Weise, Fenster der Länge N zu bewegen und scheint auch rechnerisch einfach zu sein. Gibt es einen Grund, diesen einfachen Weg nicht zu verwenden, um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit exponentiellen Gewichten zu berechnen. Ich frage, weil der Wikipedia-Eintrag für EWMA komplizierter erscheint. Was mich fragt, ob die Lehrbuchdefinition von EWMA vielleicht einige statistische Eigenschaften hat, die die obigen einfach sind Definition ist nicht oder sind sie in der Tat gleichbedeutend. 28. November 12 um 23 53.Zum mit Ihnen nehmen Sie an 1, dass es keine ungewöhnlichen Werte und keine Level-Verschiebungen und keine Zeit Trends und keine saisonalen Dummies 2, dass der optimale gewichtete Durchschnitt Gewichte hat, die auf eine glatte Kurve fallen, die durch 1 Koeffizient 3 beschreibbar ist, dass die Fehlerabweichung konstant ist, dass es keine bekannte Ursachen gibt. Warum alle Annahmen IrishStat Okt 1 14 bei 21 18. Ravi In dem Beispiel gegeben , Die Summe der ersten vier Terme ist 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 Also, die ersten vier Begriffe halten.93 8 des Gesamtgewichts 6 2 ist in der abgeschnittenen Schwanz Verwenden Sie diese, um normalisierte Gewichte zu erhalten, die zu Eins summieren Durch Rescaling Division durch 0 9375 Dies ergibt 0 06667, 0 1333, 0 2667, 0 5333 Assad Ebrahim Okt 1 14 bei 22 21.Ich habe festgestellt, dass die Berechnung exponetisch gewichtete laufende Durchschnitte mit Overline leftarrow overline alpha x - overline, alpha 1 ist. Ein einfaches einzeiliges Verfahren, das leicht, wenn auch nur annähernd interpretierbar ist, in Bezug auf eine effektive Anzahl von Samples N alpha dieses Formular mit dem Formular für die Berechnung des laufenden Mittels zu vergleichen, benötigt nur das aktuelle Datum und den aktuellen Mittelwert und . Ist numerisch stabil. Techn Ically, dieser Ansatz beinhaltet alle Geschichte in den Durchschnitt Die beiden Hauptvorteile bei der Verwendung des vollen Fensters im Gegensatz zu den abgeschnittenen, die in der Frage diskutiert werden, sind, dass in einigen Fällen kann es die analytische Charakterisierung der Filterung zu erleichtern, und es reduziert die Fluktuationen induziert Wenn ein sehr großer oder kleiner Datenwert Teil des Datensatzes ist. Beispielsweise betrachten wir das Filterergebnis, wenn die Daten alle null sind, mit Ausnahme eines Datums, dessen Wert 10 ist. Erwiesen am 29. November 12 bei 0 33.Wie berechnen gewichtete Bewegungsdurchschnitte In Excel mit exponentieller Glättung. Excel Datenanalyse für Dummies, 2. Auflage Das Exponential-Glättungswerkzeug in Excel berechnet den gleitenden Durchschnitt Allerdings gewichtet die exponentielle Glättung die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen enthaltenen Werte, so dass neuere Werte einen größeren Einfluss auf den Durchschnitt haben Berechnung und alte Werte haben einen geringeren Effekt Diese Gewichtung wird durch eine Glättungskonstante erreicht. Um zu veranschaulichen, wie das Exponential-Glättungswerkzeug arbeitet, Angenommen, Sie betrachten die durchschnittliche tägliche Temperaturinformation erneut. Um die gewichteten Bewegungsdurchschnitte mit der exponentiellen Glättung zu berechnen, nehmen Sie die folgenden Schritte vor: Um einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Datenregisterkarte Datenanalyse-Dialogfeld, wählen Sie die Option Exponentielle Glättung aus der Liste aus und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Exponentielle Glättung an. Identifizieren Sie die Daten. Um die Daten zu identifizieren, für die Sie einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, klicken Sie in die Eingabe Range Textfeld Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder indem Sie den Arbeitsblattbereich auswählen. Wenn Ihr Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten. Geben Sie die Glättungskonstante ein Glättung des konstanten Wertes im Textfeld Dämpfungsfaktor Die Excel-Hilfedatei schlägt vor, dass Sie eine Glättungskonstante zwischen 0 2 und 0 3 verwenden Vermutlich aber, wenn du dieses Werkzeug benutzt hast, hast du deine eigenen Vorstellungen darüber, was die richtige Glättungskonstante ist Wenn du dich über die Glättungskonstante ahnst, musst du vielleicht dieses Werkzeug benutzen. Tell Excel wo man die exponentiell geglättete Bewegung platziert Durchschnittliche Daten. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereichsbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblattes platzieren Sie beispielsweise die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2 B10. Optional werden die exponentiell geglätteten Daten angezeigt. Um die exponentiell geglätteten Daten zu markieren, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. Optional Geben Sie an, dass Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Um Standardfehler zu berechnen, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel setzt Standardfehlerwerte neben den exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten ein. Nachdem Sie die Angabe festgelegt haben, welche gleitenden Durchschnittsinformationen berechnet werden sollen und wo Sie wollen Es platziert, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen.
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