Exponential moving average delay

Exponential Moving Average Exponential moving averages direkomendasikan sebagai tipe moving average yang paling andal. Mereka memberikan unsur pembobotan, dengan setiap hari sebelumnya diberi bobot yang semakin kurang. Smoothing eksponensial menghindari masalah yang dihadapi dengan rata-rata bergerak sederhana. Dimana rata-rata memiliki kecenderungan untuk mengutip dua kali kuota: sekali pada awal periode rata-rata bergerak dan lagi ke arah yang berlawanan, pada akhir periode. Kemiringan rata-rata bergerak eksponensial juga lebih mudah ditentukan: kemiringan selalu turun saat harga tutup di bawah rata-rata bergerak dan selalu naik bila harga di atas. Untuk menghitung moving average eksponensial (EMA): Ambil harga todays dikalikan dengan EMA. Tambahkan ini ke EMA kemarin yang dikalikan dengan (1 - EMA). Jika kita menghitung ulang tabel sebelumnya, kita melihat bahwa rata-rata bergerak eksponensial menyajikan tren yang jauh lebih mulus: EMA adalah bobot yang melekat pada nilai hari ini: 50 akan digunakan untuk moving average eksponensial 3 hari 10 digunakan untuk 19 hari Moving average eksponensial dan 1 digunakan untuk moving average eksponensial 199-hari. Untuk mengubah periode waktu yang dipilih ke EMA gunakan rumus ini: EMA 2 (n 1) di mana n adalah jumlah hari Contoh: EMA selama 5 hari adalah 2 (5 hari 1) 33.3 Grafik yang Luar Biasa melakukan perhitungan ini secara otomatis saat Anda memilih Periode waktu EMA. Sempurna Waktu Pasar Anda Pelajari bagaimana mengelola risiko pasar Anda. Filter Eksternal Halaman ini menjelaskan penyaringan eksponensial, filter paling sederhana dan paling populer. Ini adalah bagian dari bagian Penyaringan yang merupakan bagian dari A Guide to Fault Detection and Diagnosis .. Ikhtisar, konstanta waktu, dan analog yang setara Filter yang paling sederhana adalah filter eksponensial. Ini hanya memiliki satu parameter tuning (selain interval sampel). Hal ini membutuhkan penyimpanan hanya satu variabel - output sebelumnya. Ini adalah filter IIR (autoregresif) - efek dari peluruhan perubahan masukan secara eksponensial sampai batas tampilan atau aritmatika komputer menyembunyikannya. Dalam berbagai disiplin ilmu, penggunaan filter ini juga disebut sebagai smoothing8221 yang berespon. Dalam beberapa disiplin ilmu seperti analisis investasi, filter eksponensial disebut sebagai 8220Exponentially Weighted Moving Average8221 (EWMA), atau hanya 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Ini menyalahgunakan rata-rata ARMA 8220moving average8221 terminologi time series, karena tidak ada sejarah masukan yang digunakan - hanya masukan saat ini. Ini adalah waktu diskrit yang setara dengan urutan pertama urutan kedua yang sering digunakan dalam pemodelan analog sistem kontrol kontinyu. Di sirkuit listrik, filter RC (filter dengan satu resistor dan satu kapasitor) adalah jeda orde pertama. Saat menekankan analogi pada sirkuit analog, parameter tuning tunggal adalah konstanta waktu 82208, biasanya ditulis sebagai huruf kecil huruf Yunani Tau (). Sebenarnya, nilai pada waktu sampel diskrit sama persis dengan jeda waktu kontinyu yang setara dengan konstanta waktu yang sama. Hubungan antara implementasi digital dan konstanta waktu ditunjukkan pada persamaan di bawah ini. Persamaan dan inisialisasi filter eksponensial Filter eksponensial adalah kombinasi tertimbang dari perkiraan sebelumnya (output) dengan data masukan terbaru, dengan jumlah bobot sama dengan 1 sehingga output sesuai dengan input pada kondisi tunak. Setelah notasi filter sudah diperkenalkan: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) di mana x (k) adalah input mentah pada langkah waktu ky (k) adalah output yang disaring pada waktu step ka Adalah konstanta antara 0 dan 1, biasanya antara 0,8 dan 0,99. (A-1) atau kadang-kadang disebut konstanta 8220moothing8221. Untuk sistem dengan selang waktu tetap T antara sampel, konstanta 8220a8221 dihitung dan disimpan untuk kenyamanan hanya bila pengembang aplikasi menentukan nilai baru dari konstanta waktu yang diinginkan. Untuk sistem dengan sampling data pada interval tidak beraturan, fungsi eksponensial di atas harus digunakan setiap langkah waktu, di mana T adalah waktu sejak sampel sebelumnya. Output filter biasanya diinisialisasi agar sesuai dengan input pertama. Sebagai pendekatan konstan waktu 0, a pergi ke nol, jadi tidak ada penyaringan 8211 output sama dengan input baru. Seiring konstanta waktu menjadi sangat besar, sebuah pendekatan 1, sehingga input baru hampir mengabaikan 8211 penyaringan yang sangat berat. Persamaan saringan di atas dapat disusun ulang menjadi ekuivalen prediktor-korektor berikut: Bentuk ini membuatnya lebih jelas bahwa perkiraan variabel (keluaran filter) diprediksi tidak berubah dari perkiraan sebelumnya y (k-1) ditambah dengan istilah koreksi Pada tak terduga 8220innovation8221 - perbedaan antara input baru x (k) dan prediksi y (k-1). Bentuk ini juga merupakan hasil dari derover filter eksponensial sebagai kasus khusus sederhana dari filter Kalman. Yang merupakan solusi optimal untuk masalah estimasi dengan seperangkat asumsi tertentu. Langkah respons Salah satu cara untuk memvisualisasikan pengoperasian filter eksponensial adalah dengan merencanakan responsnya dari waktu ke waktu ke langkah masukan. Artinya, dimulai dengan input dan output filter pada 0, nilai input tiba-tiba berubah menjadi 1. Nilai yang dihasilkan diplotkan di bawah ini: Pada plot di atas, waktu dibagi dengan waktu filter konstan tau sehingga anda bisa lebih mudah memprediksi. Hasil untuk jangka waktu tertentu, untuk nilai konstanta waktu filter. Setelah waktu sama dengan konstanta waktu, output filter naik menjadi 63,21 dari nilai akhirnya. Setelah waktu sama dengan 2 konstanta waktu, nilainya meningkat menjadi 86,47 dari nilai akhirnya. Output setelah kali sama dengan 3,4, dan 5 konstanta waktu masing-masing adalah 95,02, 98,17, dan 99,33 dari nilai akhir. Karena filternya linier, ini berarti bahwa persentase ini dapat digunakan untuk besarnya perubahan langkah, tidak hanya untuk nilai 1 yang digunakan di sini. Meskipun respons langkah dalam teori membutuhkan waktu yang tidak terbatas, dari sudut pandang praktis, pikirkan filter eksponensial sebagai 98 sampai 99 8220done8221 yang merespons setelah waktu yang sama dengan 4 sampai 5 konstanta waktu filter. Variasi pada filter eksponensial Ada variasi filter eksponensial yang disebut filter eksponensial 8220nonlinear8221 Weber, 1980. dimaksudkan untuk menyaring suara dengan sangat dalam amplitudo 8220typical8221 tertentu, namun kemudian merespons lebih cepat perubahan yang lebih besar. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Bagikan halaman ini: Informasi hukum penting tentang email yang akan Anda kirim. Dengan menggunakan layanan ini, Anda setuju untuk memasukkan alamat email sebenarnya dan hanya mengirimkannya ke orang yang Anda kenal. Merupakan pelanggaran hukum di beberapa wilayah hukum yang secara salah mengidentifikasi diri Anda dalam email. Semua informasi yang Anda berikan akan digunakan oleh Fidelity semata-mata untuk tujuan mengirim email atas nama Anda. Baris subjek email yang Anda kirim akan menjadi Fidelity: Email Anda telah dikirim. Reksa Dana dan Investasi Reksa Dana - Investasi Fidelity Mengklik link akan membuka jendela baru. Exponential Moving Average (EMA) Deskripsi Exponential Moving Average (EMA) mirip dengan Simple Moving Average (SMA), yang mengukur arah tren selama periode waktu tertentu. Namun, sedangkan SMA hanya menghitung rata-rata data harga, EMA menerapkan bobot lebih terhadap data yang lebih mutakhir. Karena perhitungannya yang unik, EMA akan mengikuti harga lebih dekat dari pada SMA yang sesuai. Cara kerja indikator ini Gunakan aturan yang sama dengan SMA saat menafsirkan EMA. Perlu diingat bahwa EMA pada umumnya lebih sensitif terhadap pergerakan harga. Ini bisa menjadi pedang bermata dua. Di satu sisi, ini bisa membantu Anda mengidentifikasi tren lebih awal dari pada SMA. Di sisi lain, EMA mungkin akan mengalami lebih banyak perubahan jangka pendek daripada SMA yang sesuai. Gunakan EMA untuk menentukan arah tren, dan berdagang ke arah itu. Ketika EMA naik, Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk membeli saat harga turun atau tepat di bawah EMA. Ketika EMA jatuh, Anda mungkin mempertimbangkan untuk menjual saat harga naik atau mendekati EMA. Moving averages juga bisa menunjukkan daerah support dan resistance. EMA yang naik cenderung mendukung aksi harga, sementara EMA yang jatuh cenderung memberikan perlawanan terhadap aksi harga. Ini memperkuat strategi pembelian saat harga mendekati kenaikan EMA dan penjualan saat harga mendekati EMA yang jatuh. Semua rata-rata bergerak, termasuk EMA, tidak dirancang untuk mengidentifikasi perdagangan di bagian bawah dan atas yang tepat. Moving averages dapat membantu Anda menukar arah tren secara umum, namun dengan penundaan pada titik masuk dan keluar. EMA memiliki delay yang lebih pendek dibanding SMA dengan periode yang sama. Perhitungan Anda harus memperhatikan bagaimana EMA menggunakan nilai EMA sebelumnya dalam perhitungannya. Ini berarti EMA mencakup semua data harga dalam nilai saat ini. Data harga terbaru memiliki dampak paling besar pada Moving Average dan data harga tertua hanya memiliki dampak minimal. EMA (K x (C - P)) P Dimana: C Harga Saat Ini P Periode sebelumnya EMA (A SMA digunakan untuk perhitungan periode pertama) K Konstanta pemulusan eksponensial Konstanta pemulusan K, berlaku berat yang sesuai dengan harga terbaru. Ini menggunakan jumlah periode yang ditentukan dalam moving average. Indikator Terkait SMA adalah rata-rata bergerak termudah untuk dibangun. Ini hanyalah harga rata-rata selama periode yang ditentukan. Analisis teknis berfokus pada aksi pasar secara khusus, volume dan harga. Analisis teknis hanyalah satu pendekatan untuk menganalisa saham. Ketika mempertimbangkan saham mana yang akan dibeli atau dijual, sebaiknya gunakan pendekatan yang paling sesuai bagi Anda. Seperti semua investasi Anda, Anda harus membuat keputusan sendiri mengenai apakah investasi dalam sekuritas atau sekuritas tertentu tepat untuk Anda berdasarkan pada tujuan investasi, toleransi risiko, dan situasi keuangan Anda. Kinerja masa lalu tidak menjamin hasil masa depan.