Mysql Calculate Eksponentiell Moving Average

EMA 8211 Slik beregner du det Beregning av eksponentielt flytende gjennomsnitt - En eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA for kort) er en av de mest brukte indikatorene i teknisk analyse i dag. Men hvordan beregner du det selv, ved hjelp av et papir og en penn eller 8211 foretrukket 8211 et regnearksprogram etter eget valg. Lets finne ut i denne forklaringen av EMA beregning. Beregning av eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) gjøres selvsagt automatisk av de fleste handels - og teknisk analyse programvare der ute i dag. Slik beregner du det manuelt, som også legger til forståelsen av hvordan det fungerer. I dette eksemplet skal vi beregne EMA for en aksjekurs. Vi ønsker en 22-dagers EMA som er en vanlig nok tidsramme for en lang EMA. Formelen for beregning av EMA er som følger: EMA-pris (t) k EMA (y) (1 8211 k) t i dag, i går, N antall dager i EMA, k 2 (N1) Bruk følgende trinn for å beregne en 22 dag EMA: 1) Start med å beregne k for gitt tidsramme. 2 (22 1) 0,0869 2) Legg sluttkursene for de første 22 dagene sammen og del dem med 22. 3) Du er nå klar til å begynne å få den første EMA-dagen ved å ta de følgende dagene (dag 23) av k. deretter multipliser de tidligere dagene, flytte gjennomsnittet med (1-k) og legg til de to. 4) Gjør trinn 3 om og om igjen for hver dag som følger for å få hele spekteret av EMA. Dette kan selvsagt settes inn i Excel eller en annen regnearkprogramvare for å gjøre prosessen med å beregne EMA halvautomatisk. For å gi deg en algoritmisk oversikt over hvordan dette kan oppnås, se nedenfor. float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAY i går) float k 2 (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Denne metoden vil typisk bli kalt fra en loop gjennom dataene dine, ser noe slik ut: foreach (DailyRecord sdr i DataRecords) ring EMA beregningen ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) sett den beregnede ema i en array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) sørg for at yesterdayEMA blir fylt med EMA vi brukte denne gangen rundt igårEMA ema Merk at dette er psuedo-koden. Du vil vanligvis trenge å sende igår CLOSE verdien som går igår, til i gårEMA er beregnet fra dagens EMA. Det skjer bare etter at løkken har gått flere dager enn antall dager du har beregnet din EMA for. For en 22 dagers EMA, er den eneste på 23-tiden i løkken, og deretter at det går til igårEMA ema. Dette er ikke så farlig, siden du trenger data fra minst 100 handelsdager for en 22 dagers EMA for å være gyldig. Relaterte innlegg Eksponentiell flytende gjennomsnittlig kalkulator Gitt en bestilt liste over datapunkter, du kan konstruere det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet av alle punktene opp til det nåværende punktet. I et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA eller EWMA for kort), reduseres vektene med en konstant faktor 945 ettersom vilkårene blir eldre. Denne typen kumulative glidende gjennomsnitt blir ofte brukt ved kartlegging av aksjekurser. Den rekursive formelen for EMA er hvor x i dag er dagens prispunkt og 945 er noen konstant mellom 0 og 1. Ofte er 945 en funksjon av et visst antall dager N. Den mest brukte funksjonen er 945 2 (N1). For eksempel har 9-dagers EMA av en sekvens 945 0,2, mens en 30-dagers EMA har 945 231 0,06452. For verdier på 945 nærmere 1, kan EMA-sekvensen initialiseres på EMA8321 x8321. Men hvis 945 er svært liten, kan de tidligste betingelsene i sekvensen motta unødig vekt med en slik initialisering. For å rette opp dette problemet i en N-dag EMA, er den første termen for EMA-sekvensen satt til å være det enkle gjennomsnittet av de første 8968 (N-1) 28969-vilkårene, og EMA starter dermed på dag nummer 8968 (N-1 ) 28 969. For eksempel, i et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Deretter ser EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 og EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 etc. ved hjelp av eksponentielle flytende gjennomsnitt. Stock analytikere ser ofte på EMA og SMA (simple moving average) av aksjekursene for å notere trender i stigning og fall eller priser og for å hjelpe de forutsi fremtidig oppførsel. Som alle bevegelige gjennomsnittsnivåer, vil høyder og nedturer i EMA-grafen ligge etter høyder og nedturer av de opprinnelige, ufiltrerte dataene. Jo høyere verdien av N, desto mindre 945 blir og jo jevnere grafen vil være. Foruten eksponentielt vektede kumulative bevegelige gjennomsnitt, kan man også beregne lineært vektet kumulative bevegelige gjennomsnitt, der vektene minsker lineært ettersom vilkårene blir eldre. Se den lineære, kvadratiske og kubiske kumulative bevegelige gjennomsnittlige artikkelen og kalkulatoren. Eksponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL Eksponentielle glidende gjennomsnitt er lik veide glidende gjennomsnitt, ved at de tilordner mindre vekt for endringer for lenge siden, og mer vekt på de siste endringene. Veidede glidende gjennomsnitt er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle. Dvs. vekten kan uttrykkes som en kurve: Det er en fin måte å beregne eksponentielle glidende gjennomsnitt i T-SQL ved hjelp av en ikke-dokumentert funksjon om variabler og kjørende totals i SQL Server. I dette blogginnlegget vil jeg vise hvordan du bruker den metoden til å beregne eksponentiell glidende gjennomsnitt i T-SQL, men jeg vil også presentere en metode som bruker standardfunksjoner i SQL Server. Dessverre betyr det at du bruker en løkke. I eksemplene vil jeg beregne et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt. Eksemplene bruker databasen TAdb. Et skript for å opprette TAdb finner du her. Eksponentiell Moving Average (EMA): Running Totals Method Teorien bak de løpende totalfunksjonene i oppdateringer er beskrevet i detalj av Jeff Moden i sin artikkel Løse løpende og ordinære rangproblemer. Andre ressurser som beskriver bruk av denne metoden for å beregne EMA, er blogginnlegget Beregning av bevegelige gjennomsnitt med T-SQL av Gabriel Priester og forumet etter eksponentiell flytende gjennomsnittsutfordring. både på SQL Server Central. I utgangspunktet, i T-SQL kan du oppdatere variabler samt kolonner i en oppdateringsoppgave. Oppdateringene blir gjort rad for rad internt av SQL Server. Denne raden for radadferdighet er det som gjør beregning av en løpende total mulig. Dette eksempelet viser hvordan det fungerer: Merk at 8220ColumnRunningTotal8221 er en kjørestrøm på 8220ColumnToSum8221. Ved hjelp av denne metoden kan vi beregne EMA9 med denne T-SQL: Beregningen av EMA er ganske enkel. Vi bruker den nåværende raden og den forrige, men med mer vekt til den nåværende raden. Vekten beregnes med formelen 2 (19), hvor 822098221 er parameteren for lengden av EMA. For å beregne EMA9 for rad 10 ovenfor, er beregningen: I dette tilfellet får den nåværende raden 20 av vekten (2 (19) 0.2) og forrige rad får 80 av vekten (1-2 (19) 0,8). Du finner denne beregningen i setningen ovenfor i CASE-setningen: Eksponentiell Moving Average (EMA): Looping Method Så vidt jeg vet, unntatt den løpende totals metode som er skissert ovenfor, er det ingen måte å beregne EMA ved hjelp av en settbasert SQL-setning . Derfor bruker T-SQL nedenfor en stundsløyfe for å beregne EMA9: Resultatene er de samme som i løpende totals eksempel ovenfor. Ytelse Som forventet er sett-basert løpende totalversjon langt raskere enn loop-versjonen. På min maskin var den settbaserte løsningen ca 300 ms, sammenlignet med omtrent 1200 med loop-versjonen. Sløyfe-versjonen er imidlertid mer i samsvar med SQL-standarder. Så valget mellom metodene avhenger av what8217s viktigste for deg, ytelse eller standarder. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan brukes i trendanalyse, som med de andre typer bevegelige gjennomsnitt, Simple Moving Average (SMA) og Weighted moving average (WMA). Det er også andre beregninger i teknisk analyse som bruker EMA, MACD for eksempel. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Skrevet av Tomas Lind Tomas Lind - Rådgivningstjenester som SQL Server DBA og Database Developer på High Coast Database Solutions AB.