Mysql hitung eksponensial moving average

EMA 8211 Cara menghitungnya Menghitung Exponential Moving Average - Tutorial Exponetial Moving Average (EMA untuk jangka pendek) adalah salah satu indikator yang paling sering digunakan dalam analisis teknikal saat ini. Tapi bagaimana Anda menghitungnya sendiri, menggunakan kertas dan pena atau 8211 memilih 8211 program spreadsheet pilihan Anda. Mari kita cari tahu dalam penjelasan perhitungan EMA ini. Menghitung Exponential Moving Average (EMA) tentu saja dilakukan secara otomatis oleh sebagian besar perangkat lunak analisis perdagangan dan teknikal di luar sana hari ini. Berikut adalah cara menghitungnya secara manual yang juga menambah pemahaman tentang cara kerjanya. Dalam contoh ini kita akan menghitung EMA dengan harga suatu saham. Kami menginginkan EMA 22 hari yang merupakan kerangka waktu yang cukup umum untuk EMA yang panjang. Rumus untuk menghitung EMA adalah sebagai berikut: Harga EMA (t) k EMA (y) (1 8211 k) t hari ini, y kemarin, N jumlah hari di EMA, k 2 (N1) Gunakan langkah-langkah berikut untuk menghitung 22 Hari EMA: 1) Mulailah dengan menghitung k untuk jangka waktu yang ditentukan. 2 (22 1) 0,0869 2) Tambahkan harga penutupan untuk 22 hari pertama dan bagilah dengan 22. 3) Anda sekarang siap untuk mulai mendapatkan hari EMA pertama dengan mengambil hari berikutnya (hari ke 23) harga penutupan berlipat ganda Oleh k. Lalu kalikan hari-hari sebelumnya dengan rata-rata bergerak (1-k) dan tambahkan keduanya. 4) Lakukan langkah 3 berulang-ulang untuk setiap hari berikut untuk mendapatkan jangkauan penuh EMA. Hal ini tentu saja bisa dimasukkan ke dalam Excel atau beberapa perangkat lunak spreadsheet lainnya untuk membuat proses perhitungan EMA semi otomatis. Untuk memberi Anda pandangan algoritmik tentang bagaimana hal ini dapat dilakukan, lihat di bawah ini. Public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Metode ini biasanya dipanggil dari loop melalui data Anda, terlihat seperti ini: foreach (DailyRecord Sdr di DataRecords) memanggil perhitungan EMA ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) memasukkan ema yang dihitung ke dalam array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) pastikan kemarinEMA dipenuhi dengan EMA yang kita gunakan kali ini Sekitar kemarinEMA ema Perhatikan bahwa ini adalah kode psuedo. Anda biasanya perlu mengirim nilai CLOSE kemarin kemarinEMA sampai kemarinEMA dihitung dari EMA hari ini. Itu terjadi hanya setelah loop berjalan lebih hari daripada jumlah hari yang telah Anda hitung untuk EMA Anda. Untuk EMA 22 hari, hanya pada waktu 23 dalam lingkaran dan setelah itu ema kemarinEMA valid. Ini bukan masalah besar, karena Anda memerlukan data dari setidaknya 100 hari perdagangan selama 22 hari EMA berlaku. Related PostsExponential Moving Average Calculator Dengan daftar data point yang terurut, Anda dapat membangun rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial dari semua titik sampai titik saat ini. Dalam rata-rata pergerakan eksponensial (EMA atau EWMA untuk jangka pendek), bobot turun dengan faktor konstan 945 seiring bertambahnya usia. Jenis rata-rata pergerakan kumulatif ini sering digunakan saat mencatat harga saham. Rumus rekursif untuk EMA adalah dimana x saat ini adalah todays current price point dan 945 adalah konstan antara 0 dan 1. Seringkali, 945 adalah fungsi dari jumlah hari tertentu N. Fungsi yang paling umum digunakan adalah 945 2 (N1). Misalnya, EMA 9 hari berurutan memiliki 945,2, sementara EMA 30 hari memiliki 945 231 0,06452. Untuk nilai 945 mendekati 1, urutan EMA dapat diinisialisasi pada EMA8321 x8321. Namun, jika 945 sangat kecil, istilah paling awal dalam urutan mungkin mendapat bobot yang tidak semestinya dengan inisialisasi semacam itu. Untuk memperbaiki masalah ini dalam EMA N-hari, istilah pertama urutan EMA ditetapkan sebagai rata-rata sederhana dari persyaratan 8968 (N-1) 28969 pertama, sehingga EMA dimulai pada nomor hari 8968 (N-1 ) 28969. Misalnya, dalam rata-rata pergerakan eksponensial 9-hari, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Kemudian EMA8325 0,2x8325 0.8EMA8324 dan EMA8326 0,2x8326 0,8EMA8325 dll Dengan menggunakan analis pergerakan rata-rata eksponensial, sering melihat EMA dan SMA (average moving average) harga saham untuk mencatat tren kenaikan dan penurunan atau harga, dan untuk membantu Mereka memprediksi perilaku masa depan. Seperti semua moving averages, level tertinggi dan terendah dari grafik EMA akan tertinggal dari level tertinggi dan terendah dari data yang tidak disaring sebelumnya. Semakin tinggi nilai N, semakin kecil 945 dan semakin halus grafiknya. Selain rata-rata pergerakan kumulatif tertimbang secara eksponensial, seseorang juga dapat menghitung rata-rata bergerak rata-rata tertimbang secara linear, di mana bobotnya menurun secara linier seiring dengan bertambahnya usia. Lihat kuadran rata-rata dan kalkulator kumulatif linier, kuadratik, dan kubik Rata-rata moving average di T-SQL Exponential moving averages serupa dengan rata-rata bergerak tertimbang karena mereka memberikan bobot yang lebih rendah terhadap perubahan sejak lama, dan bobot yang lebih besar terhadap perubahan terkini. Rata-rata bergerak tertimbang adalah linear, namun rata-rata bergerak eksponensial bersifat eksponensial. Artinya, bobot dapat dinyatakan sebagai kurva: Ada cara bagus untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial di T-SQL menggunakan fitur yang tidak berdokumen tentang variabel dan jumlah total berjalan di SQL Server. Dalam posting blog ini saya akan menunjukkan bagaimana cara menggunakan metode tersebut untuk menghitung moving average eksponensial di T-SQL, namun saya juga akan menyajikan metode yang menggunakan fitur standar di SQL Server. Sayangnya, itu berarti menggunakan satu lingkaran. Dalam contoh saya akan menghitung 9 hari eksponensial moving average. Contohnya menggunakan database TAdb. Skrip untuk membuat TAdb dapat ditemukan di sini. Exponential Moving Average (EMA): Menjalankan Metode Total Teori di balik fitur total yang berjalan dalam pembaruan dijelaskan secara rinci oleh Jeff Moden dalam artikelnya Memecahkan Masalah Jumlah Total dan Permasalahan Ordinal. Sumber lain yang menjelaskan menggunakan metode ini untuk menghitung EMA adalah posting blog Menghitung Moving Averages dengan T-SQL oleh Gabriel Priester dan forum post Exponential Moving Average Challenge. Keduanya di SQL Server Central. Pada dasarnya, di T-SQL Anda dapat memperbarui variabel dan juga kolom dalam pernyataan pembaruan. Pembaruan dilakukan baris demi baris secara internal oleh SQL Server. Perilaku baris demi baris ini adalah perhitungan yang menghitung jumlah total yang mungkin. Contoh ini menunjukkan cara kerjanya: Perhatikan bahwa 8220ColumnRunningTotal8221 adalah total total 8220ColumnToSum8221. Dengan menggunakan metode ini kita bisa menghitung EMA9 dengan T-SQL ini: Perhitungan EMA agak sederhana. Kami menggunakan baris saat ini dan sebelumnya, tapi dengan bobot lebih ke baris saat ini. Bobot dihitung dengan rumus 2 (19), di mana 822098221 adalah parameter untuk panjang EMA. Untuk menghitung EMA9 untuk baris 10 di atas, perhitungannya adalah: Dalam kasus ini baris saat ini mendapat 20 dari berat (2 (19) 0,2) dan baris sebelumnya menghasilkan 80 dari berat (1-2 (19) 0.8). Anda menemukan penghitungan ini dalam pernyataan di atas dalam pernyataan KASUS: Exponential Moving Average (EMA): Metode Looping Sejauh yang saya tahu, kecuali metode total berjalan yang diuraikan di atas, tidak ada cara untuk menghitung EMA dengan menggunakan pernyataan SQL berbasis set. . Oleh karena itu, T-SQL di bawah ini menggunakan while loop untuk menghitung EMA9: Hasilnya sama seperti pada running total contoh diatas. Kinerja Seperti yang diharapkan, versi berbasis run based set adalah cara yang lebih cepat daripada versi loop. Pada mesin saya, solusi berbasis set adalah sekitar 300 ms, dibandingkan dengan sekitar 1200 dengan versi loop. Versi loop lebih sesuai dengan standar SQL. Jadi pilihan antara metode tergantung pada apa yang paling penting bagi Anda, kinerja atau standar. Rata-rata pergerakan eksponensial dapat digunakan dalam analisis kecenderungan, seperti pada jenis rata-rata bergerak lainnya, Simple Moving Average (SMA) dan Weighted moving average (WMA). Ada juga perhitungan lain dalam analisa teknis yang menggunakan EMA, MACD misalnya. Posting blog ini adalah bagian dari seri tentang analisis teknis, TA, di SQL Server. Lihat tulisan lainnya di sini. Diposting oleh Tomas Lind Tomas Lind - Layanan konsultasi sebagai SQL Server DBA dan Developer Database di High Coast Database Solutions AB.