Mysql Berechnen Exponentiell Gleitender Durchschnitt

EMA 8211 Wie man es berechnen Berechnung des exponentiellen Moving Average - ein Tutorial Exponetial Moving Average (kurz EMA) ist eines der am häufigsten verwendeten Indikatoren in der technischen Analyse heute. Aber wie berechnen Sie es für sich selbst, mit einem Papier und einem Stift oder 8211 bevorzugte 8211 ein Tabellenkalkulationsprogramm Ihrer Wahl. Erfahren Sie in dieser Erklärung der EMA-Berechnung. Die Berechnung des exponentiellen Moving Average (EMA) erfolgt selbstverständlich automatisch durch die meisten handels - und technischen Analysesoftware da draußen. Hier ist, wie man es manuell zu berechnen, was auch das Verständnis auf, wie es funktioniert. In diesem Beispiel werden wir die EMA für den Preis einer Aktie berechnen. Wir wollen eine 22-tägige EMA, die für eine lange EMA ein gemeinsamer Zeitrahmen ist. Die Formel für die Berechnung der EMA lautet wie folgt: EMA Preis (t) k EMA (y) (1 8211 k) t heute, y gestern, N Anzahl der Tage in EMA, k 2 (N1) Verwenden Sie die folgenden Schritte, um eine 22 zu berechnen Tag EMA: 1) Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den angegebenen Zeitrahmen. 2 (22 1) 0,0869 2) Füge die Schlusskurse für die ersten 22 Tage zusammen und teile sie mit 22. 3) Du bist jetzt bereit, den ersten EMA-Tag zu beginnen, indem ich die folgenden Tage (Tag 23) Schlusskurs multipliziert hast Von k. Dann multiplizieren Sie die vorherigen Tage gleitenden Durchschnitt von (1-k) und fügen Sie die beiden. 4) Führen Sie Schritt 3 über und über für jeden Tag, der folgt, um die gesamte Palette von EMA zu bekommen. Dies kann natürlich in Excel oder eine andere Tabellenkalkulation Software, um den Prozess der Berechnung EMA halbautomatischen gesetzt werden. Um Ihnen eine algorithmische Sicht auf, wie dies erreicht werden kann, siehe unten. Public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) Rückkehr todaysPreice k EMAYesterday (1 8211 k) Diese Methode würde typischerweise aus einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen werden, so etwas wie folgt aussehen: foreach (DailyRecord Sdr in DataRecords) rufen Sie die EMA-Berechnung an ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) setzen Sie das berechnete ema in ein Array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) stellen Sie sicher, dass gestern mit dem EMA gefüllt wird, das wir dieses Mal benutzt haben Um yesterdayEMA ema Beachten Sie, dass dies Psuedo-Code ist. Sie müssten in der Regel den gestern SCHLIESSEN-Wert als gesternEMA senden, bis der gestern von der heutigen EMA berechnet wird. Das passiert nur, nachdem die Schleife mehr Tage gelaufen ist als die Anzahl der Tage, an denen du deine EMA berechnet hast. Für eine 22-tägige EMA, seine nur auf die 23 Zeit in der Schleife und danach, dass die gestern EMA ema gültig ist. Dies ist keine große Sache, da Sie Daten von mindestens 100 Handelstagen für eine 22 Tage EMA benötigen, um gültig zu sein. Verwandte PostsExponential Moving Average Calculator Angesichts einer geordneten Liste von Datenpunkten können Sie den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt aller Punkte bis zum aktuellen Punkt konstruieren. In einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA oder EWMA kurz) sinken die Gewichte um einen konstanten Faktor 945, wenn die Begriffe älter werden. Diese Art von kumulativen gleitenden Durchschnitt wird häufig bei der Chartierung der Aktienkurse verwendet. Die rekursive Formel für EMA ist, wo x heute ist heute aktuellen Preis Punkt und 945 ist etwas Konstante zwischen 0 und 1. Oft ist 945 eine Funktion einer bestimmten Anzahl von Tagen N. Die am häufigsten verwendete Funktion ist 945 2 (N1). Zum Beispiel hat die 9-Tage-EMA einer Sequenz 945 0,2, während eine 30-Tage-EMA 945 231 0,06452 hat. Bei Werten von 945 näher bei 1 kann die EMA-Sequenz bei EMA8321 x8321 initialisiert werden. Wenn jedoch 945 sehr klein ist, können die frühesten Begriffe in der Sequenz mit einer solchen Initialisierung unangemessenes Gewicht erhalten. Um dieses Problem in einer N-Tag EMA zu korrigieren, wird der erste Term der EMA-Sequenz als der einfache Durchschnitt der ersten 8968 (N-1) 28969 Terme gesetzt, also beginnt die EMA an der Tagzahl 8968 (N-1 ) 28969. Zum Beispiel, in einem 9-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Dann EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 und EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 etc. Mit den exponentiellen Moving Average Stock Analysten oft Blick auf die EMA und SMA (einfache gleitenden Durchschnitt) der Aktienkurse, um Trends in den Anstieg und Herbst oder Preise zu notieren und zu helfen Sie prognostizieren zukünftiges verhalten Wie alle gleitenden Durchschnitte werden die Höhen und Tiefen des EMA-Graphen hinter den Höhen und Tiefen der ursprünglichen ungefilterten Daten zurückbleiben. Je höher der Wert von N, desto kleiner 945 wird und desto glatter wird der Graph. Neben exponentiell gewichteten kumulativen gleitenden Durchschnitten kann man auch linear gewichtete kumulative Bewegungsdurchschnitte berechnen, bei denen die Gewichte linear abnehmen, wenn die Ausdrücke älter werden. Sehen Sie die lineare, quadratische und kubische kumulative gleitenden durchschnittlichen Artikel und Taschenrechner. Exponentielle gleitenden Durchschnitt in T-SQL Exponentielle gleitende Durchschnitte sind ähnlich wie gewichtete gleitende Durchschnitte, in denen sie weniger Gewicht zu Änderungen vor langer Zeit und mehr Gewicht auf die jüngsten Änderungen zuweisen. Gewichtete Bewegungsdurchschnitte sind linear, aber exponentielle gleitende Durchschnitte sind exponentiell. Das heißt, das Gewicht kann als Kurve ausgedrückt werden: Es gibt eine großartige Möglichkeit, exponentielle gleitende Durchschnitte in T-SQL zu berechnen, indem ein undokumentiertes Merkmal über Variablen und laufende Summen in SQL Server verwendet wird. In diesem Blog-Post werde ich zeigen, wie man diese Methode verwendet, um exponentiellen gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber ich werde auch eine Methode, die Standard-Features in SQL Server verwendet. Leider bedeutet das mit einer Schleife. In den Beispielen berechne ich einen 9 Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die Beispiele verwenden die Datenbank TAdb. Ein Skript zum Erstellen von TAdb finden Sie hier. Exponential Moving Average (EMA): Laufen Totals-Methode Die Theorie hinter den laufenden Total-Features in Updates wird ausführlich von Jeff Moden in seinem Artikel beschrieben, der die laufenden Total - und Ordinal-Rank-Probleme löscht. Andere Ressourcen, die mit dieser Methode beschreiben, um EMA zu berechnen, sind der Blog-Beitrag, der die Umschlagsdurchschnitte mit T-SQL von Gabriel Priester berechnet und die Forumspost Exponential Moving Average Challenge. Sowohl auf SQL Server Central. Grundsätzlich können Sie in T-SQL Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren. Die Updates werden Zeile für Zeile intern von SQL Server ausgeführt. Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten macht das Berechnen einer laufenden Summe möglich. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert: Beachten Sie, dass 8220ColumnRunningTotal8221 eine laufende Summe von 8220ColumnToSum8221 ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem T-SQL berechnen: Die Berechnung von EMA ist ziemlich einfach. Wir verwenden die aktuelle Zeile und die vorherige, aber mit mehr Gewicht auf die aktuelle Zeile. Das Gewicht wird nach der Formel 2 (19) berechnet, wobei 822098221 der Parameter für die Länge der EMA ist. Um die EMA9 für Zeile 10 oben zu berechnen, ist die Berechnung: In diesem Fall erhält die aktuelle Zeile 20 des Gewichts (2 (19) 0,2) und die vorherige Zeile erhält 80 des Gewichts (1-2 (19) 0,8). Sie finden diese Berechnungen in der obigen Anweisung in der CASE-Anweisung: Exponential Moving Average (EMA): Looping-Methode Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen-Methode, die oben beschrieben wurde, gibt es keine Möglichkeit, EMA mit einer setbasierten SQL-Anweisung zu berechnen . Daher verwendet das T-SQL unten eine while-Schleife, um EMA9 zu berechnen: Die Ergebnisse sind die gleichen wie im laufenden Summenbeispiel oben. Leistung Wie erwartet, ist die setbasierte laufende Summenversion viel schneller als die Loop-Version. Auf meiner Maschine war die Set-basierte Lösung ca. 300 ms, im Vergleich zu etwa 1200 mit der Loop-Version. Die Loop-Version entspricht eher den SQL-Standards. Also die Wahl zwischen den Methoden hängt davon ab, was8217s wichtigste für Sie, Leistung oder Standards. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann in der Trendanalyse verwendet werden, wie bei den anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average (SMA) und Weighted Gleitender Durchschnitt (WMA). Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die die EMA, MACD zum Beispiel verwendet. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server. Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Geschrieben von Tomas Lind Tomas Lind - Beratungsdienstleistungen als SQL Server DBA und Datenbankentwickler bei High Coast Database Solutions AB.