Vb Netto Exponentiell Gleitend

Ein Exponential Moving Average ist ein Durchschnitt der Daten, die über einen Zeitraum berechnet werden, in dem die letzten Tage mehr Gewicht erhalten. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann mit jedem Preis verwendet werden, einschließlich eines: Hi, Low, Open und Close, oder es könnte auf andere Indikatoren angewendet werden. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt glättet eine Datenreihe, die sehr wichtig in einem volatilen Markt ist, da es hilft, überschüssiges Datenrauschen zu entfernen, so dass wesentliche Trends identifiziert werden können. Dundas Chart für ASP. NET hat vier Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach. Exponentiell. Dreieckig. Und Gewichtet. Der wichtigste Unterschied zwischen den obigen gleitenden Durchschnitten ist, wie sie ihre Datenpunkte gewichten. Wir empfehlen Ihnen, mit den Finanzformeln zu lesen, bevor Sie fortfahren. Mithilfe von Finanzformeln erhalten Sie eine ausführliche Erläuterung, wie Sie Formeln verwenden können, und erläutert auch die verschiedenen Optionen, die Ihnen beim Anwenden einer Formel zur Verfügung stehen. Ein Liniendiagramm ist eine gute Wahl, wenn ein exponentieller gleitender Durchschnitt angezeigt wird. Finanzinterpretation: Der Exponential Moving Average wird verwendet, um einen Wert mit seinem exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt gibt mehr Einfluss auf die aktuelleren Preise, und aufgrund dieses Gewichtungsmechanismus wird der gleitende Durchschnitt den Preisen viel schneller folgen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das wichtigste Element, das bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wird, ist die verwendete Zeitdauer. Dieser Zeitraum sollte dem beobachteten Marktzyklus entsprechen. Der Zeitraum beeinflusst den Prozentsatz, der als Gewicht für die letzten Perioden verwendet wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein nacheilender Indikator, und als solcher wird immer Weg Preis. Wenn der Preis einem Trend folgt, dann wird der exponentielle gleitende Durchschnitt sehr nahe an dem Preis liegen. Wenn ein Preis steigt, dann wird der exponentielle gleitende Durchschnitt höchstwahrscheinlich unter den Preis fallen. Dies ist wegen des Einflusses aus den historischen Daten. Berechnung: Um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt neu zu berechnen, müssen Sie einen Prozentsatz finden, der auf die letzten Tage angewendet werden kann. Der Prozentsatz kann unter Verwendung eines Zeitraums bestimmt werden: Als nächstes wird der exponentielle gleitende Durchschnitt unter Verwendung des heutigen Preises und des gestrigen Exponentialbewegungsdurchschnitts berechnet: Dieses Beispiel zeigt, wie ein 20-Tage-Durchschnitt mit der Formelmethode berechnet werden kann. Moving Averages (Chart Controls) Dieser Abschnitt Listet die gleitenden Durchschnittsformeln auf. In diesem Abschnitt Ein gleitender Durchschnitt, der mehr Gewicht auf die neueren Daten in der Periode und weniger Gewicht auf die älteren Daten in der Periode gibt. Diese Formel ergibt einen gleitenden Durchschnitt, der dem Markttrend viel schneller folgt als die gewichtete gleitende Durchschnittsformel. Nimmt den Durchschnitt der Daten über einen Zeitraum und migriert den Zeitraum über die Datenreihe jeweils einen Datenpunkt. Diese Formel glättet eine Datenreihe und erleichtert die Analyse flüchtiger Daten. Nimmt einen einfachen gleitenden Durchschnitt der Daten und wendet einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf den ersten gleitenden Durchschnitt an. Es ist eine hintere Indikator, und ist immer hinter dem Preis. Der dreieckige gleitende Durchschnitt gibt das größte Gewicht an den mittleren Teil der Daten. Nützlich für die Beseitigung von kurzen und unbedeutenden Zyklen in den Daten. Es glättet die Daten dreimal mit der Exponential Moving Average Formula. Und berechnet dann die Änderungsrate in dem gleitenden Durchschnitt basierend auf dem Ergebnis für den Vortag. Ein gleitender Durchschnitt von Daten, der den aktuelleren Daten in der Periode mehr Gewicht verleiht und den älteren Daten in der Periode weniger Gewicht verleiht. Diese Formel glättet eine Datenreihe. Dies erleichtert die Analyse von volatilen Daten.