Bagaimana untuk menghitung eksponensial tertimbang bergerak rata rata di excel

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil intervalnya, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Mengeksplorasi Volatilitas Bergerak Rata-rata Tertimbang Secara Eksponensial adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana. (Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan.) Kami menggunakan data harga saham Googles aktual untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data stok 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan membahas rata-rata bergerak tertimbang eksponensial (eksploitatif tertimbang rata-rata) (EWMA). Sejarah Vs. Volatilitas Tersirat Pertama, mari kita letakkan metrik ini menjadi sedikit perspektif. Ada dua pendekatan yang luas: volatilitas historis dan tersirat (atau implisit). Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan itu bersifat prediktif. Sebaliknya, volatilitas tersirat mengabaikan sejarah yang memecahkan volatilitas yang diimplikasikan oleh harga pasar. Ia berharap pasar tahu yang terbaik dan bahwa harga pasar mengandung, bahkan jika secara implisit, perkiraan konsensus volatilitas. (Untuk pembacaan yang terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitasnya.) Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis (di sebelah kiri di atas), mereka memiliki dua kesamaan: Hitunglah serangkaian pengembalian periodik Terapkan skema pembobotan Pertama, kita Hitung kembali periodik. Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing imbal hasil dinyatakan dalam istilah yang terus bertambah. Untuk setiap hari, kita mengambil log natural dari rasio harga saham (yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya). Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari u i sampai u i-m. Tergantung berapa hari (m hari) yang kita ukur. Itu membawa kita ke langkah kedua: Di sinilah ketiga pendekatan berbeda. Pada artikel sebelumnya (Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan), kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata pengembalian kuadrat: Perhatikan bahwa jumlah ini masing-masing dari pengembalian periodik, kemudian dibagi total oleh Jumlah hari atau pengamatan (m). Jadi, yang benar-benar hanya rata-rata kuadrat periodik kembali. Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama. Jadi, jika alpha (a) adalah faktor pembobotan (khusus, 1m), maka varians sederhana terlihat seperti ini: EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua pengembalian mendapatkan bobot yang sama. Kembali ke masa lalu (sangat baru) tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA), di mana pengembalian yang lebih baru memiliki bobot yang lebih besar pada variansnya. Rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (EWMA) memperkenalkan lambda. Yang disebut parameter smoothing. Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, daripada bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut: Misalnya, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0,94, atau 94. Dalam kasus ini, Paling akhir) kuadrat periodik kembali ditimbang oleh (1-0.94) (94) 0 6. Kuadrat berikutnya kembali hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5.64. Dan hari ketiga berat sama dengan (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Itulah makna eksponensial dalam EWMA: setiap bobot adalah pengganda konstan (yaitu lambda, yang harus kurang dari satu) dari berat hari sebelumnya. Hal ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Volatilitas Google). Perbedaan antara hanya volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif membebani setiap return periodik sebesar 0,199 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O (kami memiliki data harga saham dua tahun. Itu adalah 509 return harian dan 1509 0.196). Tapi perhatikan bahwa Kolom P memberi bobot 6, lalu 5.64, lalu 5.3 dan seterusnya. Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Ingat: Setelah kita menghitung keseluruhan rangkaian (di Kolom Q), kita memiliki varians, yang merupakan kuadrat dari standar deviasi. Jika kita ingin volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat varians itu. Apa perbedaan dalam volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Googles yang signifikan: Variance sederhana memberi volatilitas harian sebesar 2,4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1,4 (lihat spreadsheet untuk rinciannya). Rupanya, volatilitas Googles baru-baru ini turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Todays Varians Adalah Fungsi Varian Jurus Hari Ini, kami akan mempertimbangkan untuk menghitung deret berat badan yang menurun secara eksponensial. Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif: Rekursif berarti referensi varians hari ini (yaitu fungsi dari varian hari sebelumnya). Anda dapat menemukan formula ini di dalam spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan: Variasi hari ini (di bawah EWMA) sama dengan varians kemarin (tertimbang oleh lambda) ditambah kembalinya kuadran kemarin (ditimbang oleh satu minus lambda). Perhatikan bagaimana kita hanya menambahkan dua istilah bersama: varians berbobot kemarin dan kemarin berbobot, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter penghalusan kita. Lambda yang lebih tinggi (misalnya RiskMetrics 94) mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan akan jatuh lebih lambat. Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan peluruhan yang lebih tinggi: bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. (Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, jadi Anda bisa bereksperimen dengan sensitivitasnya). Ringkasan Volatilitas adalah deviasi standar instan dari stok dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians. Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit (volatilitas tersirat). Saat mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana. Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama. Jadi kita menghadapi trade-off klasik: kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak perhitungan kita yang terdilusi oleh data yang jauh (kurang relevan). Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) meningkat dengan varians sederhana dengan menetapkan bobot ke tingkat pengembalian periodik. Dengan melakukan ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. (Untuk melihat tutorial film tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionik.) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harganya. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Bagaimana Menghitung EMA di Excel Pelajari bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan eksponensial di Excel dan VBA, dan dapatkan spreadsheet yang terhubung web gratis. Spreadsheet mengambil data stok dari Yahoo Finance, menghitung EMA (di atas jendela waktu yang Anda pilih) dan memilah hasilnya. Link download ada di bagian bawah. VBA dapat dilihat dan diedit dengannya secara gratis. Tapi pertama-tama sampaikan mengapa EMA penting bagi pedagang teknis dan analis pasar. Grafik harga saham historis sering tercemar dengan banyak frekuensi tinggi. Hal ini sering mengaburkan tren utama. Moving averages membantu menghaluskan fluktuasi kecil ini, memberi Anda wawasan yang lebih baik mengenai arah pasar secara keseluruhan. Rata-rata pergerakan eksponensial lebih penting pada data terkini. Semakin besar periode waktu, semakin rendah pentingnya data terbaru. EMA didefinisikan oleh persamaan ini. Harga hari ini (dikalikan dengan berat) dan EMA kemarin8217 (dikalikan dengan 1-berat) Anda perlu memulai perhitungan EMA dengan EMA awal (EMA 0). Ini biasanya merupakan rata-rata bergerak sederhana dengan panjang T. Bagan di atas, misalnya, memberi EMA Microsoft antara tanggal 1 Januari 2013 dan 14 Januari 2014. Pedagang teknis sering menggunakan cross-over dua moving averages 8211 one with a short timecale Dan satu lagi dengan skala waktu yang panjang 8211 untuk menghasilkan sinyal buysell. Rata-rata pergerakan rata-rata 12 dan 26 hari digunakan. Bila moving average yang lebih pendek naik di atas moving average yang lebih panjang, pasar sedang tren updwards ini adalah sinyal beli. Namun, ketika moving average yang lebih pendek berada di bawah moving average yang panjang, pasar yang jatuh ini adalah sinyal sell. Pertama mari belajar bagaimana menghitung EMA dengan menggunakan fungsi lembar kerja. Setelah itu kita akan menemukan cara menggunakan VBA untuk menghitung EMA (dan secara otomatis merencanakan grafik) Hitung EMA di Excel dengan Fungsi Lembar Kerja Langkah 1. Mari kita katakan bahwa kita ingin menghitung harga saham Exxon Mobil8217s selama 12 hari. Pertama kita perlu mendapatkan harga saham yang bersejarah 8211 Anda bisa melakukannya dengan downloader penawaran saham massal ini. Langkah 2 . Hitung rata-rata sederhana dari 12 harga pertama dengan fungsi Average () Excel8217s. Dalam screengrab di bawah, di sel C16 kita memiliki rumus RATA-RATA (B5: B16) di mana B5: B16 berisi 12 harga penutupan pertama Langkah 3. Tepat di bawah sel yang digunakan pada Langkah 2, masukkan rumus EMA di atas Di sana Anda memilikinya. Anda berhasil menghitung indikator teknis penting, EMA, dalam spreadsheet. Hitung EMA dengan VBA Sekarang mari kita menggunakan perhitungan dengan VBA, termasuk pembuatan plot secara otomatis. Saya tidak akan menunjukkan kepada Anda VBA penuh di sini (ini tersedia dalam spreadsheet di bawah ini), tapi kami akan membahas kode yang paling penting. Langkah 1. Download harga saham historis untuk ticker Anda dari Yahoo Finance (menggunakan file CSV), dan muat ke Excel atau gunakan VBA di spreadsheet ini untuk mendapatkan kutipan historis langsung ke Excel. Data Anda mungkin terlihat seperti ini: Langkah 2. Di sinilah kita perlu melatih beberapa braincells 8211 kita perlu menerapkan persamaan EMA di VBA. Kita bisa menggunakan gaya R1C1 untuk secara programatik memasukkan formula ke dalam sel individual. Periksa cuplikan kode di bawah ini. Lembar (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 1) quotaver (R-quot amp EMAWindow - 1 amp quotC-3: RC-3) quot Lembar (quotDataquot).Range (kuothquot amp EMAWindow 2 amp quot: hquot amp numRows). FormulaR1C1 quotR0C-3 (2 (EMAWindow 1)) R-1C0 (1- (2 (EMAWindow1))) EMAWindow adalah variabel yang sama dengan jendela waktu yang diinginkan numRows adalah jumlah total titik data 1 (8220 18221 adalah karena Kami mengasumsikan bahwa data saham aktual dimulai pada baris 2) EMA dihitung di kolom h Dengan asumsi bahwa EMAWindow 5 dan numrows 100 (yaitu, ada 99 titik data) baris pertama menempatkan formula pada sel h6 yang menghitung rata-rata aritmatika Dari 5 titik data historis pertama Baris kedua menempatkan formula pada sel h7: h100 yang menghitung EMA dari 95 titik data yang tersisa Langkah 3 Fungsi VBA ini menciptakan sebidang harga penutupan dan EMA. Set EMAChart ActiveSheet. ChartObjects. Add (Kiri: Rentang (kuota12quot).Left, Lebar: 500, Top: Range (kuota12quot).Top, Tinggi: 300) Dengan EMAChart. Chart. Parent. Name quotEMA Chartquot Dengan. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quote2: equot amp numRows).XValues ​​Sheets (quotdataquot).Range (kuota2: aquot amp numRows).Format. Line. Weight 1.Name quotPricequot End With With. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. AxisGroup xlPrimary. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quoth2: hquot amp numRows).Nama quotEMAquot. Border. ColorIndex 1.Format. Line. Weight 1 Akhir dengan. Axes (xlValue, xlPrimary).HasTitle True. Axes ( XlValue, xlPrimary).AxisTitle. Characters. Text quotPricequot. Axes (xlValue, xlPrimary).MaximumScale WorksheetFunction. Max (Lembar (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows)).xes (xlValue, xlPrimary).MinimumScale Int (WorksheetFunction. Min (Spreadsheet (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows))).Legend. Position xlLegendPositionRight. SetElement (msoElementChartTitle aboveChart).ChartTitle. Text quotClose Price amp quot amp EMAWindow amp quot-Hari EMAquot End With Dapatkan spreadsheet ini untuk implementasi penuh kalkulator EMA dengan mendownload data historis secara otomatis. Terakhir kali saya mendownload salah satu speadsheets Excel Anda, ini menyebabkan program antivirus saya flag sebagai PUP (program yang mungkin tidak diinginkan) karena ternyata ada kode yang tertanam dalam unduhan yang adware, Spyware atau setidaknya potensi malware. Butuh waktu berhari-hari untuk membersihkan komputer saya. Bagaimana saya bisa memastikan bahwa saya hanya mendownload Excel Sayangnya jumlah malware yang luar biasa. Adware dan spywar, dan Anda tidak terlalu berhati-hati. Jika itu adalah masalah biaya, saya tidak akan mau membayar sejumlah uang, tapi kodenya harus bebas dari PUP. Terima kasih, Tidak ada virus, malware, atau adware di spreadsheet saya. Saya memprogramnya sendiri dan saya tahu persis apa yang ada di dalamnya. Ada link download langsung ke file zip di bagian bawah setiap titik (berwarna biru tua, tebal dan bergaris bawah). Itu yang harus Anda download. Arahkan kursor ke tautan, dan Anda harus melihat tautan langsung ke file zip. Saya ingin menggunakan akses saya ke harga hidup untuk menciptakan indikator teknologi hidup (misalnya RSI, MACD dll). Saya baru saja menyadari agar akurasi lengkap saya memerlukan 250 hari data untuk setiap saham dibandingkan dengan yang saya miliki sekarang. Apakah ada tempat untuk mengakses data historis tentang hal-hal seperti EMA, Avg Gain, Avg Rugi sehingga saya bisa menggunakan data yang lebih akurat dalam model saya daripada menggunakan data 252 hari untuk mendapatkan RSI 14 hari yang benar, saya bisa mendapatkan secara eksternal. Nilai yang bersumber untuk Rugi Rata-Rata dan Rugi Rugi dan pergi dari sana, saya ingin model saya menunjukkan hasil dari 200 saham dibandingkan dengan beberapa. Saya ingin plot beberapa EMAs BB RSI pada grafik yang sama dan berdasarkan kondisi ingin memicu perdagangan. Ini akan bekerja untuk saya sebagai contoh excel backtester. Dapatkah Anda membantu saya memilah beberapa timeseries pada bagan yang sama dengan menggunakan kumpulan Data yang sama. Saya tahu bagaimana cara menerapkan data mentah ke spreadsheet excel tapi bagaimana Anda menerapkan hasil ema. Ema dalam grafik excel tidak dapat disesuaikan dengan periode tertentu. Terima kasih kliff mendes says: Hi there Samir, pertama terima kasih sejuta untuk semua kerja keras anda .. kerja keras ALLAH BLESS. Saya hanya ingin tahu apakah saya memiliki dua ema yang diplot pada chart katakanlah 20ema dan 50ema saat mereka melompati naik atau turun bisa kata BUY atau SELL tampil di cross over point akan sangat membantu saya. Saya mengerjakan spreadsheet sederhana yang bisa menghasilkan sinyal jual beli. Beri aku beberapa pekerjaan bagus pada grafik dan penjelasan. Aku punya pertanyaan sekalipun. Jika saya mengubah tanggal mulai menjadi satu tahun kemudian dan melihat data EMA terbaru, ini terasa berbeda dibandingkan saat saya menggunakan periode EMA yang sama dengan tanggal mulai yang lebih awal untuk referensi tanggal yang sama akhir-akhir ini. Itukah yang kamu harapkan? Hal itu membuat sulit untuk melihat grafik yang dipublikasikan dengan EMAs yang ditunjukkan dan tidak melihat grafik yang sama. Shivashish Sarkar mengatakan: Hai, saya menggunakan kalkulator EMA Anda dan saya sangat menghargai. Namun, saya telah memperhatikan bahwa kalkulator tidak dapat merencanakan grafik untuk semua perusahaan (ini menunjukkan error Run time 1004). Tolong tolong buat edisi terbaru kalkulator Anda di mana perusahaan baru akan disertakan Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Seperti Spreadsheets Gratis Knowledge Base Recent Posts