Contoh Rumus Rata Rata Bergerak Eksponensial

Rata-rata Tertimbang Rata-rata Dasar-dasar. Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu rata-rata bergerak MA Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa tindakan harga pembukaan atau penutupan harga saham, tidak cukup Di mana bergantung untuk memprediksi dengan benar sinyal beli atau jual dari aksi crossover MA Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak ke data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata bergerak rata-rata yang dipercepat EMA Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Pound Moving Exponentially Heavy Moving Average Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan melipatgandakan angka ini dengan angka 10, pada hari kesembilan sampai sembilan, hari kedelapan sampai delapan dan seterusnya MA Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10 hari, jumlahnya adalah 55 Indikator ini diketahui S rata-rata bergerak tertimbang linear Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Make Trends Stand Out. Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata bergerak rata-rata yang dipercepat EMA Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan siswa dan investor. Penjelasan terbaiknya berasal dari Analisis Teknis John J Murphy tentang Pasar Keuangan, yang diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999. Rata-rata moving average yang merata secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan rata-rata pergerakan sederhana Pertama, rata-rata rata-rata merapikan secara eksponensial Bobot yang lebih besar ke data yang lebih baru Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang Tapi sementara itu memberi nilai yang lebih rendah terhadap data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat Sesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase Nilai hari sebelumnya Jumlah dari kedua nilai persentase menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 10, yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 90 Ini memberi hari terakhir 10 Dari total bobot Ini akan setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai yang lebih kecil dari 5 05.Gambar 1 Exponentially Moving Average Average. Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001 Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada tanggal 8 September yang ditandai dengan tanda panah hitam. Ini adalah hari Bahwa indeks pecah di bawah level 4.000 Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah lainnya sehingga teknisi benar-benar mengharapkan Nasdaq tidak dapat menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah pada 1619 58 Pada tanggal 4 April Uptrend of 12 Apr ditandai dengan panah Di sini indeks ditutup pada 1.961 46, dan teknisi mulai melihat pengelola dana institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa masalah terkait energi Baca artikel terkait kami Amplifier Rata-rata Bergerak Refining A Alat Perdagangan Populer dan Peraga Rata-Rata Bounce. A survei yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam Amerika Serikat Langit-langit utang dibuat di bawah Obligasi Liberty Kedua Undang-Undang. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke lembaga penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah tindakan yang dilelang Kongres AS Pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan di luar Peternakan, rumah tangga swasta dan sektor nirlaba Biro Perburuhan AS. Mengakomodasi The Exponentially Weighted Moving Average. Volatility adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana. Baca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan Kami menggunakan data harga aktual Google untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data saham 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA. Volatilitas Historis Tertentu Pertama, mari kita tentukan metrik ini menjadi sedikit perspektif Ada dua pendekatan yang luas mengenai volatilitas historis dan tersirat atau implisit Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog, kita mengukur sejarah dengan harapan bahwa itu adalah volatilitas tersirat yang diperkirakan. Sisi lain, mengabaikan sejarah itu memecahkan untuk volatilitas tersirat oleh harga pasar Ia berharap bahwa pasar tahu yang terbaik dan bahwa Harga pasar mengandung, bahkan jika secara implisit, perkiraan konsensus ketidakstabilan Untuk bacaan terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitas. Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis di sebelah kiri di atas, mereka memiliki dua langkah yang sama. Menghalangi rangkaian Pengembalian periodik. Terapkan skema pembobotan. Pertama, kami menghitung kembalinya periodik Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana setiap pengembalian dinyatakan dalam istilah yang terus bertambah. Untuk setiap hari, kita mengambil log alami dari rasio harga saham yaitu harga hari ini. Dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya. Hal ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari ui ke u im tergantung pada berapa hari m hari yang kita ukur. Hal tersebut membawa kita ke langkah kedua Di sinilah ketiga pendekatan berbeda Di masa lalu Artikel Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan, kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata kuadrat pengembalian. Tidak penting bahwa ini memberikan jumlah pengembalian berkala, kemudian div Ides yang total dengan jumlah hari atau pengamatan m Jadi, itu benar-benar hanya rata-rata pengembalian periodik kuadrat. Dengan cara lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama Jadi, jika alpha a adalah faktor pembobotan secara spesifik, 1 m, Maka varians sederhana terlihat seperti ini. EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua return mendapatkan bobot yang sama Kemarin kembali sangat baru tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki oleh Menggunakan EWMA bergerak rata-rata tertimbang eksponensial, di mana pengembalian yang lebih baru memiliki bobot yang lebih besar pada varians. Rata-rata bergerak tertimbang eksponensial EWMA memperkenalkan lambda yang disebut parameter pemulusan Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, bukan bobot yang sama, masing-masing Kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut. Sebagai contoh, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0 94, atau 94 Dalam kasus ini, f Kembalinya periodik kuartalan terakhir tertimbang 1-0 94 94 0 6 Kembar kuadrat berikutnya hanyalah kelipatan lambda dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5 64 Dan berat hari ketiga sebelumnya sama dengan 1-0 94 0 94 2 5 30.That arti eksponensial dalam EWMA setiap berat adalah pengganda konstan yaitu lambda, yang harus kurang dari satu dari berat hari sebelumnya Ini memastikan varians yang tertimbang atau bias terhadap data yang lebih baru To Pelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Google Volatilitas Perbedaan antara sekadar volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif membebani setiap pengembalian berkala sebesar 0 196 seperti ditunjukkan pada Kolom O, kami memiliki harga saham harian dua tahun. Data Itu adalah 509 pengembalian harian dan 1 509 0 196 Tetapi perhatikan bahwa Kolom P memberikan bobot 6, maka 5 64, maka 5 3 dan seterusnya Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Remember Setelah kita menjumlahkan keseluruhan seri Di Kolom Q kita memiliki varians, Yang merupakan kuadrat dari standar deviasi Jika kita menginginkan volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat dari variance itu. Apa perbedaan volatilitas harian antara varian dan EWMA dalam kasus Google? S s signifikan Variance sederhana memberi kita Volatilitas harian 2 4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1 4 lihat spreadsheet untuk rinciannya. Rupanya, volatilitas Google baru saja turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi. Ragam Hari Ini adalah Fungsi Hari Pior S Varians Anda akan menyadari bahwa kami perlu menghitung rangkaian panjang beban yang menurun secara eksponensial Kami tidak akan melakukan matematika di sini, namun salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif. Peraga berarti bahwa hari ini Rujukan varians yaitu fungsi dari ragam hari sebelumnya Anda dapat menemukan formula ini di dalam spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan Variance hari ini u EWMA sama dengan varians kemarin yang tertimbang oleh lambda ditambah kuadrat kuadrat kemarin yang ditimbang oleh satu minus lambda Perhatikan bagaimana kita menambahkan dua istilah bersama varian bobot kemarin dan kemarin berbobot, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter pemulusan kita. Lambda yang lebih tinggi Misalnya seperti RiskMetric s 94 mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan mereka akan jatuh lebih lambat Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita menunjukkan yang lebih tinggi Pembusukan bobot jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, sehingga Anda dapat bereksperimen dengan sensitivitasnya. Volatilitas Umum adalah deviasi standar sesaat dari persediaan. Dan metrik risiko yang paling umum Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit yang menyiratkan volatilitas Saat mengukur secara historis, metode termudah adalah sederhana v Ariance Tapi kelemahannya dengan varians sederhana adalah semua return mendapatkan bobot yang sama Jadi kita menghadapi trade-off klasik kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki maka semakin banyak perhitungan kita yang diencerkan dengan data yang jauh kurang relevan. Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA Meningkatkan varians sederhana dengan menetapkan bobot pada pengembalian periodik Dengan melakukan ini, kita berdua dapat menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. Untuk melihat tutorial tentang topik ini, kunjungi survei Bionic Turtle. A yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam oleh Amerika Serikat Langit-langit utang adalah Yang dibuat berdasarkan Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke lembaga penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Tindakan Kongres AS diloloskan pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan di luar peternakan, rumah tangga pribadi dan sektor nirlaba Biro Perburuhan AS. Bagaimana Menghitung Pindah Berantai Rata-rata di Excel Menggunakan Exponential Smoothing. Analisis Data Eksperimen untuk Dummies, 2nd Edition. Alat pemulusan eksponensial di Excel menghitung pergerakan Rata-rata Namun, bobot perataan eksponensial nilai yang termasuk dalam perhitungan rata-rata bergerak sehingga nilai yang lebih baru memiliki efek yang lebih besar pada perhitungan rata-rata dan nilai lama memiliki efek yang lebih rendah Bobot ini dilakukan melalui konstanta pemulusan. Untuk menggambarkan bagaimana alat Eksponensial Smoothing Bekerja, anggaplah bahwa Anda kembali lagi melihat informasi suhu rata-rata harian. Untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan menggunakan smoothing eksponensial, lakukan langkah-langkah berikut. Untuk menghitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, pertama-tama klik tombol tab data Data Analysis command button. Ketika Excel Menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih item Exponential Smoothing dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Exponential Smoothing. Mengidentifikasi data. Untuk mengidentifikasi data yang ingin Anda hitung rata-rata bergerak rata-rata, klik di Kotak teks Input Range Kemudian identifikasikan range input, baik dengan mengetikkan range worksheet Ress atau dengan memilih rentang lembar kerja Jika kisaran masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label. Berikan penghitungan smoothing constant. Enter nilai konstan pemulusan pada kotak teks Damping Factor File Bantuan Excel menunjukkan bahwa Anda menggunakan konstanta pemulusan antara 0 2 dan 0 3 Namun, jika Anda menggunakan alat ini, Anda memiliki gagasan sendiri tentang apakah penghalusan yang benar adalah jika Anda tidak tahu apa-apa tentang penghalusan penghisapan, mungkin sebaiknya Anda tidak menggunakan Alat ini. Letakkan Excel di mana menempatkan data rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja tempat Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak Dalam contoh lembar kerja, misalnya, Anda menempatkan data rata-rata bergerak Ke dalam rentang lembar kerja B2 B10. Bagan Pilihan adalah data yang dipercepat secara eksponensial. Untuk memetakan data yang merapikan secara eksponensial, pilih kotak centang Chart Output. Opsional Tunjukkan bahwa Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Untuk menghitung kesalahan standar, pilih kotak centang Standard Errors Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial. Setelah Anda selesai menentukan berapa rata-rata informasi yang ingin Anda hitung dan di mana Anda inginkan. Itu ditempatkan, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak.