股票加权移动平均法怎么算？

股票加权移动平均法怎么算

指数移动平均线Exponential Moving Average也称EXPMA学习过简单移动平均线（SMA）之后，肯定也要知晓什么是指数移动平均线（EMA）。基本上在未来较多的指......接下来具体说说

移动加权平均法：数据分析的秘密武器

首先，让我们来谈谈移动加权平均法是什么。移动加权平均法是一种时间序列预测方法，它可以将历史数据加权平均以预测未来趋势。在SQL Server中，我们可以使用这种方法来进行数据计算和预测。

要使用移动加权平均法，我们需要设置一个权重值，以确定历史数据的重要性。一般来说，较新的数据会被赋予更高的权重，以反映出数据的最近变化趋势。在SQL Server中，我们可以使用以下表来记录历史数据和权重值：

CREATE TABLE SalesHistory ( SaleDate DATE , SalesAmount DECIMAL ( 10 , 2 ), Weight DECIMAL ( 10 , 2 ));

在这个表中，我们可以将每个销售日期和销售额添加到表中，并设置一个对应的权重值。在计算移动加权平均数时，我们只需按照日期顺序计算每个日期的移动加权平均数即可。

以下是一些示例代码：

DECLARE @WeightedAverage DECIMAL ( 10 , 2 ); SET @WeightedAverage = ( SELECT SUM (SalesAmount * Weight) / SUM (Weight) FROM SalesHistory WHERE SaleDate BETWEEN DATEADD ( DAY , -30 , GETDATE ()) AND GETDATE ());

在这个示例中，我们计算了最近30天的移动加权平均数。我们只需按日期过滤表中的记录，并计算加权平均数。通过使用日期函数和聚合函数，我们可以轻松地在SQL Server中计算移动加权平均数。

总之，使用移动加权平均法在SQL Server中进行数据计算非常简单。只需创建一个表来存储历史数据和权重值，然后使用日期函数和聚合函数计算移动加权平均数即可。如果您需要更深入地了解移动加权平均法的实现，请查看相关书籍或在线文档。谢谢您的阅读！

作者简介 ：我是程序员晨希，一枚 Java 程序员记录自己的职场思考、个人成长、自媒体写作、副业，今天是写作的第 242 /3650 天。

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愿景 ：做一个有温度的写手，用生命影响生命~

销售预测（算术平均法、加权平均法、移动平均法、指数平滑法）

一、算术平均法：

算术平均法 是简易平均法中的一种（∑x÷n）

举例:X1，X2，X3，... ，Xn为观察期的n个资料，求得n个资料的算术平均数的公式为:X=(X1+X2+X3+...Xn)÷n

二、加权平均法：

你的期中成绩是80分，期末考成绩是90分，老师要计算总的平均成绩，按照期中40％的比例、期末成绩60％的比例来算，所以你的平均成绩是：80×40％+90×60％＝86分。

学校食堂吃饭，吃3碗的有χ人，吃2碗的有y人，吃1碗的有z人。平均每人吃多少？(3×χ+2×y+1×z)÷(χ+y+z)。这里3、2、1分别就是权数值，“加权”就是考虑到不同变量在总体中的比例份额。相对算术平均值更为精确一些。

三、移动平均法 （ 此处和会计存货计价发出的移动平均法不是一个概念）

（3500-3475）是修正值，就是目标年份的预测值减上一年的预测值。

四、指数平滑法：

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。

平滑指数（即百分比）乘以的是实际销量（ 记忆口诀：平实 ）， 余下的百分比乘以预测销量。

指数移动平均线(EMA)使用说明（附战法）

指数移动平均线

Exponential Moving Average

也称 EXPMA

学习过简单移动平均线（SMA）之后，肯定也要知晓什么是指数移动平均线（EMA）。基本上在未来较多的指标中，都会应用到指数移动平均线，比较重要。本篇涵盖以下三个内容:

1、什么是指数移动平均线？

概述、公式、 图形意义（重点）

2、 指数移动平均线（EMA）和简单移动平均线(SMA)有什么区别？

3、EMA实战应用—— 《金三角、死三角擒龙波段战法》

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一、什么是指数移动平均线？

▎概述

指数移动平均线，英文: Exponential Moving Average , 也常简称EMA或EXPMA 。它是一种趋向类指标,指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。其构造原理是对K线收盘价进行算术平均，并根据计算结果来进行分析，用于判断价格未来走势的变动趋势。

▎计算公式

看似非常复杂，简单进行处理：

▎图形意义

当EMA需要出现向上拐头时，反映到公式上，即：

其中

得出：

同分母：

约掉同类项：

加减得出：

总结：

未来EMA想要出现向上拐头，只需要当前K线的收盘价大于上一根K线EMA数值。

二、指数移动平均线（EMA）和简单移动平均线（SMA）有什么区别？

如果暂时还未学习简单移动平均线SMA（也称MA）的朋友，可以先把之前文章先看一遍，知道什么是移动平均线：

移动平均线(MA)使用说明

▎区别1

单根均线时，参与计算价格权重不同，EMA灵敏度强于MA，MA滞后性强于EMA，也可以理解为趋势性较强。

将均线形成向上拐头的形成条件分别罗列：

MA:

未来某一天的MAn想要上扬，则那一天的收盘价需要大于从那一天起算的倒数第n+1根开盘价。

EMA:

如果EMA想要出现向上拐头，只需要当前K线的收盘价大于上一根K线EMA数值。

用一个实际历史走势图，观察区别1：

（图中忽略参数细微变化，主要观察明显拐头位置）

运行过程中，同样价格从下跌到上涨，出现大阳线后，收盘价都已经超过两者均线，指数移动平均线（EMA）直接拐头向上，但简单移动平均线（MA）还需经历多根K线之后，才最终拐头向上。

EMA更注重短期价格变动，短期价格占有较高权重，能够快速反应；可视信号较多；

MA更注重整体趋势，所有价格都占有相同权重，滞后性较强；趋势性较强。

再观察一组双均线运行：EMA26以及MA26

（震荡下跌过程，红色框是EMA拐头时刻，箭头为拐头方向）

如果只是参考简单移动平均线（ S MA）26，始终都是倾斜向下，唯有反弹做空思维，价格最终也都是陆续震荡向下，容易拿到波段行情。

如果只是参考指数移动平均线（EMA）26，价格一路震荡下跌，但中途多次出现EMA向上拐头信号，无效信号过多。

EMA产生信号较多，无效拐头频繁出现，需要耐心甄别，短线信号较为精准，更适合用于短期分析工具。

SMA产生信号较少，滞后性较强，更适合作为中长趋势分析工具。

▎区别2

MA受到历史数据影响较大，容易抖动；EMA近期价格权重占比较高，指数表现更为平滑。

多根均线时，参数选择均为7、14、26、60、120

（MA表现）

（EMA表现）

三、指数移动平均线（EMA）实战应用

按照第二条，基本已经得知EMA的主要特点在于两点： 敏感+均线平滑 。

结合特点进一步思考：

1、EMA对于眼下短期价格变动更为敏感，历史数据的变动，对于后期均线的变化并不大。这就决定，在实战使用上，需要丝丝入扣。

2、并不适合做预测未来，本身权重占比在于眼前的价格，适合“眼见为实”的方式应对，短周期的变动展示相对更科学性。

那么，实战步骤就出现了：

介绍平时自己用的一种战法：

《金三角、死三角战法》

a、EMA参数选择为7、14、26、60、120

b、找到金三角，确保三角范围最低价格刷了新低，且满足EMA7上穿EMA14，EMA7上穿EMA26视为多头信号；

c、止损仅设定在金三角形成时段最低价；

d、持仓一直拿到走势图出现死三角。

实际案例1：

实际案例2：

更多案例，到时候直播时刻再进一步多给出。

看完这个战法之后，千万别着急上手，自己先用复盘工具，演练，确保万无一失，才可以进入到实战环节。

END结束语

基本这篇文章，进入尾声，再次强调，所有的方式方法，指标应用等等，都需要做到因地制宜，有时候产品类型有所变更，可能看似图形类似，但最终可能都还有偏差，偏差就是误差，误差就是亏损。进入市场，只能接受合理的亏损，因为更换市场产品而不懂变通，属于无厘头亏损，这就是要杜绝的。

也算无私写出一些干货了，要求并不多，希望能够 给文章点点“在看”+“赞” 。不仅仅爱情需要相互奔赴，咱们之间的友谊也更应该如此，小小目标，希望每一篇心血之作，有50个以上的点赞。

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