Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar glidande medelvärdet för en tidsreaktor i Excel. Ett glidande medel används för att jämna ut oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Det går inte att hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 3. Välj Flytta medelvärde och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv en graf över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Exploderingen Den exponentiellt viktade rörliga genomsnittsvolatiliteten är den vanligaste riskmåtten, men den kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräkna enkel historisk volatilitet. (För att läsa den här artikeln, se Använd volatilitet för att mäta framtida risk.) Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att beräkna den dagliga volatiliteten baserat på 30 dygns lagerdata. I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera exponentialvägt rörligt medelvärde (EWMA). Historisk Vs. Implicit Volatilitet Först, låt oss sätta denna mätning i en bit av perspektiv. Det finns två breda tillvägagångssätt: historisk och underförstådd (eller implicit) volatilitet. Det historiska tillvägagångssättet förutsätter att förflutet är en prolog som vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart. Implicit volatilitet å andra sidan ignorerar historien som den löser för volatiliteten implicerad av marknadspriser. Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, även om det implicit är, en konsensusuppskattning av volatiliteten. (För relaterad läsning, se Användning och gränser för volatilitet.) Om vi fokuserar på bara de tre historiska tillvägagångssätten (till vänster ovan), har de två steg gemensamt: Beräkna serien av periodisk avkastning Använd ett viktningsschema Först vi beräkna den periodiska avkastningen. Det är typiskt en serie av dagliga avkastningar där varje avkastning uttrycks i fortlöpande sammansatta termer. För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna (det vill säga priset idag fördelat på pris igår, och så vidare). Detta ger en serie dagliga avkastningar, från dig till jag i-m. beroende på hur många dagar (m dagar) vi mäter. Det får oss till det andra steget: Det är här de tre metoderna skiljer sig åt. I den föregående artikeln (Använd volatilitet för att mäta framtida risker) visade vi att enligt enkla acceptabla förenklingar är den enkla variansen genomsnittet av de kvadrerade avkastningarna: Observera att summan av varje periodisk avkastning delar upp den totala av antal dagar eller observationer (m). Så det är verkligen bara ett genomsnitt av den kvadrerade periodiska avkastningen. Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur ges lika vikt. Så om alfa (a) är en viktningsfaktor (specifikt en 1m) ser en enkel varians något ut så här: EWMA förbättras på enkel varians Svagheten i denna metod är att alla avkastningar tjänar samma vikt. Yesterdays (väldigt ny) avkastning har inte mer inflytande på variansen än förra månaden tillbaka. Detta problem fastställs med hjälp av det exponentiellt viktade glidande medlet (EWMA), där senare avkastning har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande medlet (EWMA) introducerar lambda. som kallas utjämningsparametern. Lambda måste vara mindre än en. Under det förhållandet, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad avkastning med en multiplikator enligt följande: RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag, tenderar till exempel att använda en lambda på 0,94 eller 94. I det här fallet är den första ( senaste) kvadratiska periodiska avkastningen vägs av (1-0,94) (.94) 0 6. Nästa kvadrerade retur är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerat med 94 5,64. Och den tredje föregående dagens vikt är lika med (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Det är betydelsen av exponentiell i EWMA: varje vikt är en konstant multiplikator (dvs lambda, som måste vara mindre än en) av den tidigare dagens vikt. Detta säkerställer en varians som är viktad eller förspänd mot senare data. (Mer information finns i Excel-kalkylbladet för Googles volatilitet.) Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger effektivt varje periodisk avkastning med 0,196 som visas i kolumn O (vi hade två års daglig aktiekursdata, det vill säga 509 dagliga avkastningar och 1509 0,196). Men märker att kolumn P tilldelar en vikt av 6, sedan 5,64, sedan 5,3 och så vidare. Det är den enda skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Kom ihåg: När vi summerar hela serien (i kolumn Q) har vi variansen, vilket är kvadraten av standardavvikelsen. Om vi vill ha volatilitet, måste vi komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad är skillnaden i den dagliga volatiliteten mellan variansen och EWMA i Googles fall? Det är viktigt: Den enkla variansen gav oss en daglig volatilitet på 2,4 men EWMA gav en daglig volatilitet på endast 1,4 (se kalkylbladet för detaljer). Uppenbarligen avtog Googles volatilitet mer nyligen, därför kan en enkel varians vara konstant hög. Dagens Varians är en funktion av Pior Days Variance Du märker att vi behövde beräkna en lång serie exponentiellt sjunkande vikter. Vi brukar inte göra matematiken här, men en av EWMA: s bästa egenskaper är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel: Rekursiv betyder att dagens variansreferenser (det vill säga är en funktion av den tidigare dagens varians). Du kan också hitta denna formel i kalkylbladet, och det ger exakt samma resultat som longhandberäkningen. Det står: Dagens varians (under EWMA) motsvarar ysterdays variance (viktad av lambda) plus ysterdays kvadrerade retur (vägd av en minus lambda). Lägg märke till hur vi bara lägger till två termer tillsammans: Vardagens viktade varians och gårdagens viktiga, kvadrerade retur. Ändå är lambda vår utjämningsparameter. En högre lambda (t ex som RiskMetrics 94) indikerar långsammare sönderfall i serien - relativt sett kommer vi att ha fler datapunkter i serien och de kommer att falla av långsammare. Å andra sidan, om vi reducerar lambda, indikerar vi högre sönderfall: vikterna faller av snabbare och som ett direkt resultat av det snabba förfallet används färre datapunkter. (I kalkylbladet är lambda en ingång, så du kan experimentera med sin känslighet). Sammanfattning Volatilitet är den aktuella standardavvikelsen för ett lager och den vanligaste riskvärdet. Det är också kvadratrot av varians. Vi kan måle variationen historiskt eller implicit (underförstådd volatilitet). När man mäter historiskt är den enklaste metoden enkel varians. Men svagheten med enkel varians är alla avkastningar får samma vikt. Så vi står inför en klassisk avvägning: vi vill alltid ha mer data, men ju mer data vi har desto mer beräknas vår beräkning utspädd av avlägsna (mindre relevanta) data. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet (EWMA) förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning. Genom att göra detta kan vi båda använda en stor urvalsstorlek men ge också större vikt till nyare avkastningar. (För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle.) Beta är ett mått på volatiliteten eller systematisk risk för en säkerhet eller en portfölj i jämförelse med marknaden som helhet. En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En order att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto på ett strafffritt sätt. Regeln kräver det. Den första försäljningen av lager av ett privat företag till allmänheten. IPOs utfärdas ofta av mindre, yngre företag som söker. DebtEquity Ratio är skuldkvoten som används för att mäta en företags039s ekonomiska hävstångseffekt eller en skuldkvot som används för att mäta en individ. Hur man beräknar EMA i Excel Lär dig hur du beräknar exponentiell rörligt genomsnitt i Excel och VBA och få ett gratis webbanslutet kalkylblad. Kalkylbladet hämtar lagerdata från Yahoo Finance, beräknar EMA (över ditt valda tidsfönster) och visar resultat. Nedladdningslänken finns längst ner. VBA kan ses och redigeras it8217s helt gratis. Men först disover varför EMA är viktigt för tekniska handlare och marknadsanalytiker. Historiska aktiekursdiagram är ofta förorenade med mycket högfrekventa ljud. Detta döljer ofta stora trender. Flytta medelvärden hjälper till att smidiga ut dessa mindre fluktuationer, vilket ger dig större inblick i den övergripande marknadsriktningen. Det exponentiella glidande medlet lägger större vikt vid senare data. Ju större tidsperiod desto lägre är betydelsen av de senaste uppgifterna. EMA definieras av denna ekvation. today8217s pris (multiplicerat med en vikt) och yesterday8217s EMA (multiplicerad med 1 vikt) Du måste starta EMA-beräkningen med en inledande EMA (EMA 0). Detta är vanligtvis ett enkelt glidande medelvärde av längd T. I diagrammet ovan till exempel ger EMA till Microsoft mellan 1 januari 2013 och 14 januari 2014. Tekniska handlare använder ofta överkorsningen av två glidande medelvärden 8211 en med en kort tidsskala och en annan med en lång tidsskala 8211 för att generera buysell signaler. Ofta används 12 och 26-dagars glidande medelvärden. När det kortare glidande medeltalet stiger över det längre glidande genomsnittet, är marknaden trender uppdaterad, det här är en köpsignal. Men när de kortare glidande medelvärdena ligger under det långvariga genomsnittet faller marknaden, det här är en säljesignal. Let8217s först lär sig hur man beräknar EMA med hjälp av kalkylbladsfunktioner. Därefter upptäcker we8217ll hur man använder VBA för att beräkna EMA (och automatiskt diagramdiagram) Beräkna EMA i Excel med kalkylfunktioner steg 1. Let8217s säger att vi vill beräkna 12-dagars EMA av Exxon Mobil8217s aktiekurs. Vi behöver först få historiska aktiekurser 8211 du kan göra det med den här bulkstocken citat nedladdningen. Steg 2 . Beräkna det enkla genomsnittet av de första 12 priserna med Excel8217s Average () - funktionen. I screengrab nedan, i cell C16 har vi formeln AVERAGE (B5: B16) där B5: B16 innehåller de första 12 nära priserna Steg 3. Precis under cellen som används i steg 2, skriv in EMA-formuläret ovan. Där har du det You8217ve beräknat framgångsrikt en viktig teknisk indikator, EMA, i ett kalkylblad. Beräkna EMA med VBA Nu let8282s mekanisera beräkningarna med VBA, inklusive automatisk skapande av tomter. Jag vann8217t visar dig hela VBA här (it8217s finns i kalkylbladet nedan), men vi8217ll diskuterar den mest kritiska koden. Steg 1. Hämta historiska aktiekurser för din ticker från Yahoo Finance (med CSV-filer) och ladda dem till Excel eller använd VBA i det här kalkylbladet för att få historiska citat rakt in i Excel. Dina uppgifter kan se ut så här: Steg 2. Det är här vi behöver träna några braincells 8211 vi behöver implementera EMA-ekvationen i VBA. Vi kan använda R1C1-stil för att programmera in formler i enskilda celler. Undersök kodavsnittet nedan. Ark (quotDataquot).Range (quotquot amp EMAWindow 1) kvotdrift (R-kvadratförstärkare EMAWindow - 1 amp kvadrat-3: RC-3) quot Sheets (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 2 amp cc: hquot amp numRows). FormulaR1C1 quotR0C-3 (2 (EMAWindow 1)) R-1C0 (1- (2 (EMAWindow1))) EMAWindow är en variabel som motsvarar det önskade tidsfönstret numRows är det totala antalet datapunkter 1 (8220 18221 beror på we8217re förutsatt att den faktiska lagerdata startar på rad 2) beräknas EMA i kolumn h Antag att EMAWindow 5 och numrows 100 (det vill säga 99 datapunkter) placerar den första raden en formel i cell h6 som beräknar det aritmetiska genomsnittet av de första 5 historiska datapunkterna Den andra raden placerar formler i cellerna h7: h100 som beräknar EMA för de återstående 95 datapunkterna. Steg 3 Denna VBA-funktion skapar en lista över slutpriset och EMA. Ange EMAChart ActiveSheet. ChartObjects. Add (Vänster: Område (quota12quot).Left, Bredd: 500, Överst: Område (quota12quot).Top, Höjd: 300) Med EMAChart. Chart. Parent. Name quotEMA Chartquot Med. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. Values Sheets (quotdataquot).Range (quote2: equot amp numRows).XValues Sheets (quotdataquot).Range (kvot2: aquot amp numRows).Format. Line. Weight 1.Name quotPricequot Slut med med. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. AxisGroup xlPrimary. Values Sheets (quotdataquot).Range (quoth2: hquot amp numRows).Name quotEMAquot. Border. ColorIndex 1.Format. Line. Weight 1 End With. Axes (xlValue, xlPrimary).HasTitle True. Axes xlValue, xlPrimary).AxisTitle. Characters. Text quotPricequot. Axes (xlValue, xlPrimary).MaximumScale WorksheetFunction. Max (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows)).Axes (xlValue, xlPrimary). MinimalScale Int (WorksheetFunction . Min (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows))).Legend. Position xlLegendPositionRight. SetElement (msoElementChartTitleAboveChart).ChartTitle. Text quotClose Prisförstärkare EMAWindow amp kvot-Day EMAquot End With Få det här kalkylbladet för fullständig fungerande implementering av EMA-kalkylatorn med automatisk nedladdning av historiska data. 14 tankar om ldquo Hur man beräknar EMA i Excel rdquo Förra gången jag hämtade ner en av dina Excel-speadsheets orsakade det att mitt antivirusprogram skulle flagga det som en PUP (potentiellt oönskade program) där det tydligen fanns kod inbäddat i nedladdningen som var adware, spionprogram eller åtminstone potentiell skadlig kod. Det tog bokstavligen dagar att städa upp min dator. Hur kan jag se till att jag bara hämtar Excel? Tyvärr finns det otroliga mängder skadlig kod. adware och spywar, och du kan inte vara försiktig. Om det är en fråga om kostnad skulle jag inte vara ovillig att betala en rimlig summa, men koden måste vara PUP-fri. Tack, det finns inga virus, skadlig kod eller adware i mina kalkylblad. I8217ve programmerade dem själv och jag vet exakt vad som finns i dem. There8217s en direktladdningslänk till en zip-fil längst ner på varje punkt (i mörkblå, djärv och understruken). That8217s vad du ska ladda ner. Håll över länken och du bör se en direktlänk till zip-filen. Jag vill använda min tillgång till levande priser för att skapa live tech-indikatorer (dvs. RSI, MACD etc). Jag har just insett för fullständig noggrannhet, jag behöver 250 dagar värd data för varje lager i motsats till de 40 jag har nu. Finns det någonstans att få tillgång till historiska data om saker som EMA, Avg Gain, Average Loss så att jag bara kunde använda den mer exakta data i min modell I stället för att använda 252 dagars data för att få rätt 14 dagars RSI kunde jag bara få en extern uppskattat värde för genomsnittsavkastning och genomsnittsförlust och går därifrån. Jag vill att min modell ska visa resultat från 200 aktier i motsats till några. Jag vill plotta flera EMAs BB RSI på samma diagram och baserat på förhållanden skulle vilja utlösa handel. Detta skulle fungera för mig som excel backtester. Kan du hjälpa mig att plotta flera timeseries på samma diagram med samma dataset. Jag vet hur man applicerar de råa uppgifterna till ett excel-kalkylblad, men hur använder du ema-resultaten. Ema i Excel-kartor can8217t justeras till specifika perioder. Tack kliff mendes säger: Hej där Samir, Först och främst tack en miljon för allt ditt hårda arbete. Utmärkt jobb GUD SÄNDER. Jag ville bara veta om jag har två ema plottade på diagram kan säga 20ema och 50ema när de passerar antingen upp eller ner kan ordet KÖP eller SÄLJ visas vid kors över punkten hjälper mig mycket. kliff mendes texas I8217m arbetar på ett enkelt backtesting kalkylblad that8217ll genererar köp-säljsignaler. Ge mig tid8230 Bra jobb på diagram och förklaringar. Jag har dock en fråga. Om jag ändrar startdatumet till ett år senare och tittar på senaste EMA-data, är det märkbart annorlunda än när jag använder samma EMA-period med ett tidigare startdatum för samma datum för senaste datum. Är det vad du förväntar dig. Det gör det svårt att titta på publicerade diagram med EMAs visade och inte se samma diagram. Shivashish Sarkar säger: Hej, jag använder din EMA-kalkylator och jag uppskattar verkligen. Jag har emellertid märkt att kalkylatorn inte kan plotta graferna för alla företag (det visar Run-tid fel 1004). Kan du snälla skapa en uppdaterad utgåva av din räknemaskin där nya företag kommer att ingå Lämna ett svar Avbryt svar Gilla gratis kalkylblad Master Knowledge Base Senaste inläggHow att beräkna vägda rörliga genomsnittsvärden i Excel med hjälp av exponentiell utjämning Excel data analys för dummies, 2: a upplagan Exponentiell utjämning i Excel beräknar glidande medelvärdet. Exponentiell utjämning väger emellertid värdena som ingår i de glidande medelberäkningarna så att de senaste värdena har större effekt på medelberäkningen och gamla värden har en mindre effekt. Denna viktning åstadkommes genom en utjämningskonstant. För att illustrera hur verktyget för exponentiell utjämning fungerar, antar att du8217re ser igen på den genomsnittliga dagtemperaturinformationen. För att beräkna vägda glidmedel med hjälp av exponentiell utjämning, gör följande steg: För att beräkna ett exponentiellt jämnt glidande medelvärde, klicka först på kommandoknappen Data tab8217s dataanalys. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du alternativet Exponentiell utjämning från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Exponentiell utjämning. Identifiera data. För att identifiera de data som du vill beräkna ett exponentiellt jämn glidande medelvärde för, klickar du i textrutan Inmatningsområde. Identifiera sedan ingångsintervallet, antingen genom att skriva in en arbetsbladets intervalladress eller genom att välja arbetsbladets intervall. Om ditt inmatningsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter. Ge utjämningskonstanten. Ange utjämningskonstantvärdet i textrutan Dämpningsfaktor. Excel-hjälpfilen föreslår att du använder en utjämningskonstant på mellan 0,2 och 0,3. Förmodligen, om du använder det här verktyget, har du egna idéer om vad den korrekta utjämningskonstanten är. (Om you8217re clueless om utjämningskonstanten, kanske du shouldn8217t använda det här verktyget.) Berätta Excel var du placerar de exponentiellt jämnaste glidande genomsnittliga data. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera det arbetsarksintervall som du vill placera den rörliga genomsnittsdata för. I exemplet på arbetsbladet placerar du exempelvis den glidande genomsnittliga data i arbetsarkets intervall B2: B10. (Valfritt) Diagram Exponentially smoothed data. För att kartlägga exponentiellt jämna data, markera kryssrutan Diagramutmatning. (Valfritt) Anger att du vill beräkna standard felinformation. För att beräkna standardfel markerar du kryssrutan Standardfel. Excel placerar standardfelvärden bredvid de exponentiellt jämnaste glidande medelvärdena. När du är klar med att ange vilken glidande medelinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande medelinformation.
No comments:
Post a Comment