Comment la moyenne mobile exponentielle (EMA) est-elle calculée?

La moyenne mobile exponentielle (EMA) priorise les prix récents, ce qui le rend idéal pour repérer les tendances au début des marchés de cryptographie volatils.

Jul 30, 2025 at 10:35 am

Comprendre le concept de moyenne mobile exponentielle (EMA)

La moyenne mobile exponentielle (EMA) est un type de moyenne mobile qui accorde un poids plus important aux points de données récents, ce qui les rend plus sensibles aux nouvelles informations par rapport à la moyenne mobile simple (SMA). Cette caractéristique rend l'EMA particulièrement utile dans le trading des crypto-monnaies , où les mouvements de prix peuvent être très volatils et rapides. Contrairement à SMA, qui traite tous les points de données également sur une période spécifiée, EMA met l'accent sur les prix récents , permettant aux commerçants de détecter les tendances plus tôt. L'idée principale derrière l'EMA est de lisser les données de prix au fil du temps tout en réduisant le décalage. Cette réactivité est obtenue grâce à un multiplicateur qui applique des poids de diminution de façon exponentielle aux observations plus anciennes.

Composants nécessaires pour calculer l'EMA

Pour calculer l'EMA, plusieurs composants clés sont nécessaires:

• Valeur EMA précédente : Pour le premier calcul, cela est généralement remplacé par la moyenne mobile simple (SMA).
• Prix actuel : généralement le prix de clôture de la crypto-monnaie pour la période actuelle.
• Facteur de lissage (multiplicateur) : déterminé par la période de temps choisie.

Le facteur de lissage est calculé à l'aide de la formule:
Facteur de lissage = 2 / (n + 1)

où N représente le nombre de périodes (par exemple, 10 jours, 20 jours). Par exemple, dans un EMA de 10 jours, le multiplicateur serait 2 / (10 + 1) = 0,1818 , ou 18,18%. Ce multiplicateur garantit que les prix plus récents ont un impact plus élevé sur la valeur EMA.

Calcul étape par étape de l'EMA

Le calcul de l'EMA implique une série d'étapes qui doivent être suivies précisément:

• Déterminez la durée de la période (par exemple, 12 jours, 26 jours) en fonction de la stratégie de trading.
• Calculez la moyenne mobile simple (SMA) pour la valeur EMA initiale. Pour un EMA de 10 jours, évaluez les prix de clôture des 10 premiers jours et divisez par 10.
• Calculez le multiplicateur de lissage à l'aide de la formule 2 / (n + 1) .
• Appliquez la formule EMA pour chaque jour suivant:
  EMA = (prix actuel - EMA précédent) × multiplicateur + EMA précédent

Par exemple, si le prix de clôture d'aujourd'hui est de 30 000 $, l'EMA précédent était de 29 500 $ et le multiplicateur est de 0,1818, le calcul serait:

(30 000 - 29 500) × 0,1818 + 29 500 = 500 × 0,1818 + 29 500 = 90,9 + 29 500 = 29 590,9 .

Cette valeur devient le nouvel EMA et est utilisée dans le calcul de la période suivante.

Exemple pratique en utilisant des données de crypto-monnaie

Calculons un EMA de 3 jours pour Bitcoin en utilisant des prix de clôture hypothétiques:

• Jour 1: 25 000 $
• Jour 2: 26 000 $
• Jour 3: 27 000 $
• Jour 4: 28 000 $

Tout d'abord, calculez le SMA pendant les 3 premiers jours:

(25 000 + 26 000 + 27 000) / 3 = 26 000 - c'est l'EMA de départ.

Ensuite, déterminez le multiplicateur:
2 / (3 + 1) = 0,5

Maintenant, calculez l'EMA pour le jour 4:
EMA = (28 000 - 26 000) × 0,5 + 26 000 = 2 000 × 0,5 + 26 000 = 1 000 + 26 000 = 27 000

Ainsi, l'EMA de 3 jours le jour 4 est de 27 000 $. Ce processus se répète pour chaque nouveau point de données, avec la valeur EMA la plus récente alimentant le calcul suivant.

Implémentation de l'EMA dans les plateformes et scripts de trading

De nombreux commerçants de crypto-monnaie utilisent des plateformes comme TradingView , Binance ou MetaTrader pour visualiser automatiquement l'EMA. Cependant, comprendre comment mettre en œuvre l'EMA manuellement ou via le code est précieux pour les stratégies personnalisées.

Dans Python , l'EMA peut être calculée à l'aide de bibliothèques comme pandas :

• Importer les bibliothèques nécessaires : import pandas as pd
• Créer une série de prix : prices = pd.Series([25000, 26000, 27000, 28000, 29000])
• Utilisez la fonction ewm () : ema = prices.ewm(span=3, adjust=False).mean()
• Afficher le résultat : print(ema)

Le paramètre span correspond au nombre de périodes. L'argument adjust=False garantit l'utilisation de la formule EMA récursive standard. Cette méthode gère automatiquement le SMA initial et applique le multiplicateur correct.

Pour l'implémentation manuelle de la feuille de calcul (par exemple, Google Sheets ou Excel):

• Liste des prix de clôture dans la colonne A.
• Calculez SMA pour les premières lignes de la colonne B.
• Réglez le multiplicateur dans une cellule (par exemple, 2 / (n + 1)).
• Dans la ligne suivante , utilisez la formule: =(A5-B4)*$C$1+B4 , où A5 est le prix actuel, B4 est préalable EMA et C1 est le multiplicateur.
• Faites glisser la formule vers le bas pour calculer l'EMA pour toutes les lignes suivantes.

Idées fausses courantes et clarifications

Un malentendu fréquent est que l'EMA utilise toutes les données historiques avec une diminution exponentielle des poids du premier jour. En pratique, en raison de la nature récursive, l'EMA converge rapidement et les données au-delà d'un certain point ont un impact négligeable. Une autre idée fausse est que l'EMA est intrinsèquement plus précise que SMA. Bien qu'il réagisse plus rapidement aux changements de prix, il peut également produire plus de faux signaux pendant les marchés agités.

Certains commerçants pensent que la formule EMA diffère d'une plateforme à l'autre. Cependant, le calcul de base reste cohérent ; Les différences ne se produisent que dans la façon dont la valeur initiale est définie (par exemple, en utilisant SMA ou en la définissant égale au premier prix).

---

Questions fréquemment posées

Pourquoi le multiplicateur est-il calculé comme 2 / (n + 1)?

Cette formule garantit que les poids attribués aux prix antérieurs se décomposent de façon exponentielle. Le choix de «2» normalise la pondération de sorte que la moyenne réagit de manière appropriée à la période sélectionnée. Il équilibre la réactivité et le lissage, ce qui rend l'EMA ni trop sensible ni trop lent.

L'EMA peut-elle être calculée sans utiliser SMA comme point de départ?

Oui, bien que moins courant, certains systèmes initialisent l'EMA en utilisant le premier prix de l'ensemble de données. Cependant, cela peut fausser les valeurs précoces. L'utilisation de SMA pour l'initialisation fournit un point de départ plus stable et représentatif, en particulier sur de courtes périodes.

Comment la modification de la période EMA affecte-t-elle les signaux de trading?

Une période plus courte (par exemple, 9 jours) rend l'EMA plus sensible aux changements de prix, générant des signaux plus tôt mais potentiellement peu fiables. Une période plus longue (par exemple, 50 jours), lisse le bruit mais introduit un décalage, retardant éventuellement des points d'entrée ou de sortie.

EMA convient-il à tous les délais de crypto-monnaie?

L'EMA peut être appliquée à n'importe quel calendrier : des graphiques de 1 minute, quotidiens ou hebdomadaires . L'efficacité dépend de la stratégie du commerçant. Les traders à court terme utilisent souvent des EMA de 9 ou 12 périodes, tandis que les investisseurs à long terme peuvent compter sur 50 ou 200 périodes pour identifier les principales tendances.