Wie wird der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) berechnet?

Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) priorisiert die jüngsten Preise und ist so ideal, um Trends zu Beginn der volatilen Kryptomärkte zu erkennen.

Jul 30, 2025 at 10:35 am

Verständnis des Konzepts des exponentiellen gleitenden Durchschnitts (EMA)

Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist eine Art gleitender Durchschnitt, der den jüngsten Datenpunkten ein höheres Gewicht legt, wodurch es im Vergleich zum einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) stärker auf neue Informationen reagiert. Dieses Merkmal macht EMA im Kryptowährungshandel besonders nützlich, bei dem Preisbewegungen sehr volatil und schnell sein können. Im Gegensatz zu SMA, das alle Datenpunkte über einen bestimmten Zeitraum gleichermaßen behandelt, betont EMA die jüngsten Preise und ermöglicht den Händlern, die Trends früher zu erkennen. Die Kernidee hinter EMA besteht darin, die Preisdaten im Laufe der Zeit zu glätten und gleichzeitig die Verzögerung zu verringern. Diese Reaktionsfähigkeit wird durch einen Multiplikator erreicht, der exponentiell abnehmende Gewichte auf ältere Beobachtungen anwendet.

Komponenten, die zur Berechnung von EMA erforderlich sind

Um die EMA zu berechnen, sind mehrere Schlüsselkomponenten erforderlich:

• Vorheriger EMA -Wert : Für die erste Berechnung wird dies normalerweise durch den einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) ersetzt.
• Aktueller Preis : Normalerweise der Schlusskurs der Kryptowährung für den aktuellen Zeitraum.
• Glättungsfaktor (Multiplikator) : Ermittelt durch den gewählten Zeitraum.

Der Glättungsfaktor wird unter Verwendung der Formel berechnet:
Glättungsfaktor = 2 / (n + 1)

wobei n die Anzahl der Perioden darstellt (z. B. 10 Tage, 20 Tage). In einem 10-tägigen EMA wäre der Multiplikator beispielsweise 2 / (10 + 1) = 0,1818 oder 18,18%. Dieser Multiplikator stellt sicher, dass neuere Preise einen höheren Einfluss auf den EMA -Wert haben.

Schritt-für-Schritt-Berechnung von EMA

Die Berechnung der EMA umfasst eine Reihe von Schritten, die genau befolgt werden müssen:

• Bestimmen Sie die Periodenlänge (z. B. 12 Tage, 26 Tage) basierend auf der Handelsstrategie.
• Berechnen Sie den einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) für den anfänglichen EMA -Wert. Summe für eine 10-tägige EMA die Schlusspreise der ersten 10 Tage und dividiere um 10.
• Berechnen Sie den Glättungsmultiplikator mit der Formel 2 / (N + 1) .
• Wenden Sie die EMA -Formel für jeden folgenden Tag an:
  EMA = (aktueller Preis - vorheriger EMA) × Multiplikator + vorherige EMA

Wenn der heutige Schlusskurs beispielsweise 30.000 US -Dollar beträgt, betrug die vorherige EMA 29.500 USD und der Multiplikator 0,1818, würde die Berechnung:

(30.000 - 29.500) × 0,1818 + 29.500 = 500 × 0,1818 + 29.500 = 90,9 + 29.500 = 29.590,9 .

Dieser Wert wird zum neuen EMA und wird in der Berechnung der nächsten Periode verwendet.

Praktisches Beispiel unter Verwendung von Kryptowährungsdaten

Berechnen wir eine 3-tägige EMA für Bitcoin unter Verwendung hypothetischer Schlusspreise:

• Tag 1: 25.000 US -Dollar
• Tag 2: $ 26.000
• Tag 3: $ 27.000
• Tag 4: $ 28.000

Berechnen Sie zunächst die SMA für die ersten 3 Tage:

(25.000 + 26.000 + 27.000) / 3 = 26.000 - Dies ist die Startema.

Bestimmen Sie als nächstes den Multiplikator:
2 / (3 + 1) = 0,5

Berechnen Sie nun die EMA für Tag 4:
EMA = 28.000 - 26.000) × 0,5 + 26.000 = 2.000 × 0,5 + 26.000 = 1.000 + 26.000 = 27.000

Somit beträgt die 3-tägige EMA am Tag 4 27.000 US-Dollar. Dieser Vorgang wiederholt sich für jeden neuen Datenpunkt, wobei der neueste EMA -Wert in die nächste Berechnung eingespeist wird.

Implementierung von EMA in Handelsplattformen und Skripten

Viele Kryptowährungshändler verwenden Plattformen wie TradingView , Binance oder Metatrader, um EMA automatisch zu visualisieren. Es ist jedoch wertvoll zu verstehen, wie EMA manuell oder über Code für benutzerdefinierte Strategien implementiert werden kann.

In Python kann EMA mit Bibliotheken wie pandas berechnet werden:

• Notwendige Bibliotheken importieren : import pandas as pd
• Erstellen einer Preisserie : prices = pd.Series([25000, 26000, 27000, 28000, 29000])
• Verwenden Sie die EWM () -Funktion : ema = prices.ewm(span=3, adjust=False).mean()
• Zeigen Sie das Ergebnis an : print(ema)

Der Parameter span entspricht der Anzahl der Perioden. Das adjust=False Argument stellt die Verwendung der Standard -Rekursive EMA -Formel sicher. Diese Methode behandelt automatisch die anfängliche SMA und wendet den richtigen Multiplikator an.

Für manuelle Tabellenkalkulations -Implementierung (z. B. Google Sheets oder Excel):

• Liste Schlusspreise in Spalte A.
• Berechnen Sie SMA für die ersten N Zeilen in Spalte B B
• Setzen Sie Multiplikator in einer Zelle (z. B. 2/(n+1)).
• Verwenden Sie in der nächsten Zeile die Formel: =(A5-B4)*$C$1+B4 , wobei A5 aktueller Preis ist, B4 vor EMA und C1 der Multiplikator ist.
• Ziehen Sie die Formel nach unten , um EMA für alle nachfolgenden Zeilen zu berechnen.

Häufige Missverständnisse und Klarstellungen

Ein häufiges Missverständnis ist, dass EMA alle historischen Daten mit exponentiell verringernden Gewichten vom ersten Tag an verwendet. In der Praxis konvergiert EMA aufgrund der rekursiven Natur schnell und Daten haben über einen bestimmten Punkt hinaus einen vernachlässigbaren Einfluss. Ein weiteres Missverständnis ist, dass EMA von Natur aus genauer ist als SMA. Während es schneller auf Preisänderungen reagiert, kann es auch auf unruhigen Märkten mehr falsche Signale erzeugen.

Einige Händler glauben, dass sich die EMA -Formel über Plattformen hinweg unterscheidet. Die Kernberechnung bleibt jedoch konsistent ; Unterschiede ergeben sich nur bei der Festlegung des Anfangswertes (z. B. mit SMA oder festlegen, wie er dem ersten Preis entspricht).

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Häufig gestellte Fragen

Warum wird der Multiplikator als 2 / (N + 1) berechnet?

Diese Formel stellt sicher, dass die Gewichte, die den früheren Preisen zugewiesen sind, exponentiell verfallen. Die Auswahl von '2' normalisiert die Gewichtung so, dass der Durchschnitt angemessen auf den ausgewählten Zeitraum reagiert. Es gleicht die Reaktionsfähigkeit und Glättung aus und macht die EMA weder zu empfindlich noch zu trägen.

Kann EMA ohne SMA als Ausgangspunkt berechnet werden?

Ja, obwohl weniger verbreitet ist, initialisieren einige Systeme EMA mithilfe des ersten Preises im Datensatz. Dies kann jedoch frühe Werte verzerren. Die Verwendung von SMA zur Initialisierung bietet einen stabileren und repräsentativeren Ausgangspunkt, insbesondere über kurze Zeiträume.

Wie wirkt sich die Änderung der EMA -Zeit auf Handelssignale aus?

Eine kürzere Periode (z. B. 9-Tage) macht die EMA empfindlicher für Preisänderungen und generiert frühere, aber möglicherweise unzuverlässige Signale. Ein längerer Zeitraum (z. B. 50-Tage) glättet das Geräusch aus, führt jedoch eine Verzögerung ein und verzögert möglicherweise die Eintritts- oder Ausstiegspunkte.

Ist EMA für alle Kryptowährungszeiten geeignet?

EMA kann auf jeden Zeitraum angewendet werden -1-minütige, tägliche oder wöchentliche Charts . Die Effektivität hängt von der Strategie des Händlers ab. Kurzfristige Händler verwenden häufig 9 oder 12 EMAs, während langfristige Anleger sich auf 50 oder 200 EMAs verlassen können, um wichtige Trends zu identifizieren.