Recipe6.4.Smoothing de datos utilizando promedios tabuladas youd como para suavizar los datos de una serie de tiempo. Solución Uso Sobresale la función de suavizado exponencial de las Herramientas para análisis o construir una serie de datos suavizados por sí mismo utilizando las funciones de hoja de cálculo y VBA. Discusión datos Smoothing es a menudo deseable para eliminar el ruido no deseado en una serie de datos. Cálculo de medias móviles como se discute en la receta de 6.3 es en realidad un proceso de suavizado. Además de los métodos medias móviles se discutió anteriormente, hay otras maneras para suavizar los datos. Excel ofrece una función de suavizado exponencial como parte de las Herramientas para análisis. Además, se puede construir cualquier operación de suavizado que desee utilizando las funciones de hoja de cálculo estándar (y / o VBA). Tras observar este enfoque en la receta anterior, sin embargo, esta vez la enfermedad te muestran cómo utilizar una media móvil ponderada que hace uso de un núcleo de interpolación spline cúbica. Suavizado exponencial suavizado exponencial es también una técnica de promedio ponderado. La idea detrás de promedio ponderado es dar valores de datos más cercanos al ser el pronóstico del valor estimado o mayor importancia o influencia, en contraposición a los valores más lejos. suavizado exponencial utiliza la siguiente fórmula: F n 1 es el valor que se calcula en el intervalo de tiempo n 1. a es un factor de ponderación, que se denomina un factor de amortiguación en Excel. F n es el valor estimado anterior y Y n es el valor real anterior en la serie de datos original. Para utilizar suavizado exponencial, seleccione Herramientas figura 6-11. cuadro de diálogo Suavizado exponencial En el campo Rango de entrada, tipo (o seleccione en la hoja de cálculo) el rango de celdas que contiene los datos de entrada que desea suavizar. Introducir un factor de amortiguación en el campo factor de amortiguación o dejar en blanco para utilizar el valor predeterminado de 0,3. Introduzca una referencia a la celda más alta en el rango de celdas de salida deseada en el campo Rango de salida. Pulse OK cuando estás hecho y debería ver los resultados en la hoja de cálculo. La figura 6-12 muestra un ejemplo para los mismos datos anuales de temperatura usados en la receta anterior. La serie de datos resultante después de suavizado está contenida en la columna de R. Figura 6-12. resultados de suavizado exponencial Al igual que la herramienta Mover media se discutió anteriormente, la herramienta de suavizado exponencial coloca una fórmula de celda en lugar de un valor en cada celda de la serie de datos resultante. De esta manera, si los cambios en los datos originales, los datos suavizados se actualizará automáticamente. R10 se selecciona la célula en la figura 6-12 para que pueda ver lo que las fórmulas parecen. La fórmula se muestra en la barra de fórmulas y es de la forma 0.7O90.3R9. Como se puede ver, esta fórmula corresponde a la ecuación de alisamiento exponencial he mostrado anteriormente. Por supuesto, puede introducir estas fórmulas a sí mismo, evitando la necesidad de utilizar las herramientas para análisis, si lo desea. La figura 6-13 muestra un gráfico de la serie de datos suavizado superpuesta sobre la serie original para que pueda ver la diferencia entre los dos. Figura 6-13. datos de temperatura exponencialmente suavizada Otras técnicas de promedio ponderado se utilizan comúnmente en análisis de series temporales. En la siguiente sección enfermedad te muestran una basada en un núcleo de interpolación spline cúbica. Kernel suavizado En este ejemplo, la enfermedad te muestran una técnica de promedio ponderado que utiliza un núcleo de interpolación spline cúbica diseñada para aproximarse a un núcleo de Gauss. Se puede utilizar todo tipo de diferentes granos para el alisado con sólo ligeras modificaciones a la técnica actual Ill. El mal uso del núcleo es: r representa la distancia entre los puntos de datos y h representa el radio de alisado efectivo dividido por 2. Ill utilizar esta función de suavizado para calcular los pesos cuando se calcula el promedio ponderado de las series de tiempo. Para facilitar esta tarea, he añadido una función VBA llamada Wcs que se llama a partir de la hoja de cálculo. Ejemplo 6-1 muestra mi aplicación VBA para este núcleo de suavizado. Ejemplo 6-1. Cúbico del núcleo estriado Se trata de una aplicación bastante sencilla de la ecuación he mostrado antes, así que no irá sobre cada línea de código. Consulte el Capítulo 2, si usted no está ya al día en el uso de VBA y la adición de funciones y subrutinas personalizados. mal uso de esta función para generar los pesos con el fin de suavizar los mismos datos de temperatura discutidos anteriormente. La figura 6-14 muestra una tabla de peso que calcula utilizando esta función. Figura 6-14. tabla de peso La primera columna de la tabla, r etiquetado. contiene índices relativos de todo el cuarto índice, con la etiqueta 0. Podemos hacer esto aquí para calcular r porque los datos de series de tiempo se muestrea a intervalos iguales de tiempo. La segunda columna contiene fórmulas como Wcs (U10,2). Esta es la fórmula que figura en el V10 celular. Todas las otras células contienen fórmulas similares. Se requiere que la suma de los pesos (calculada utilizando la fórmula SUM se muestra en la V14 celular) para normalizar el cálculo del promedio ponderado. Puede evitar este paso si su núcleo integra a la unidad a través de su gama de apoyo. Ahora, para calcular la serie de datos alisada, he creado otra columna en la hoja de cálculo, como se muestra en la Figura 6-15. Figura 6-15. kernel-resultados de suavizado El suavizado de datos está contenida en la columna S bajo el título del núcleo suavizado. He seleccionado el primer valor de datos en la celda suavizado S10 en la figura para que pueda ver la fórmula de celda. La fórmula es SUMPRODUCT (R7: R13, V7: V13) / V14. Como se puede ver, se utiliza la fórmula SUMPRODUCT para calcular la suma de los productos de cada término correspondiente en los dos rangos de celdas dadas (véase el Capítulo 7 para obtener más información sobre esta y otras funciones útiles). En este caso, la primera área de celdas corresponde a los seis elementos de datos de todo el elemento de datos dado, incluyendo el elemento de datos dado. Esto significa que el promedio ponderado en este caso se centra sobre el i-ésimo elemento de datos e incluye la influencia ponderada de los tres elementos anteriores y los tres siguientes elementos. La segunda área de celdas contiene los pesos que se muestran en la Figura 6-14. Además, dividiendo por la suma de pesos, contenido en el V14 celular, normaliza el resultado. Una vez que la primera fórmula se creó, simplemente copiar y pegar en las células restantes de la serie de datos. Nótese que nosotros perder algunos datos. En concreto, se pierde el primer y último tres elementos de datos en el rango debido a la zona de influencia de la función de ponderación que he usado. Puede aumentar el rango de influencia mediante el aumento del valor para el parámetro h pasado a la SCU. o puede disminuirlo en la disminución de este valor. Cuanto mayor es el rango de influencia (por lo tanto, cuanto mayor sea el número de elementos de datos en la serie promedió para cada resultado de alisado), más suave será la serie de datos resultante. Figura 6-16 muestra un gráfico de la serie de datos suavizado en comparación con la serie de datos original el efecto de suavizado es claramente evidente. Figura 6-16. datos de la temperatura del núcleo suavizado Consulte también Consulte la receta 6.3 para saber cómo calcular promedios móviles no ponderados en Excel. Suavizar datos utilizando las técnicas de este y la receta anterior es en realidad una forma de filtrado. También puede filtrar los datos en el dominio de la frecuencia en Excel usando transformadas de Fourier leer la receta de 6,10 para aprender more. Calculate volatilidad histórica Usando EWMA La volatilidad es la medida más comúnmente utilizada de riesgo. La volatilidad en este sentido puede ser o bien la volatilidad histórica (que se observa a partir de datos), o bien se podría volatilidad implícita La volatilidad histórica se puede calcular de tres maneras, a saber (observados desde los precios de mercado de los instrumentos financieros.): La volatilidad simple, exponencial móvil ponderado promedio (EWMA) GARCH Una de las principales ventajas de EWMA es que da más peso a las recientes declaraciones de al calcular los rendimientos. En este artículo, vamos a ver cómo la volatilidad se calcula utilizando EWMA. Por lo tanto, vamos a empezar: Paso 1: Calcular los rendimientos de registro de la serie de precios Si estamos buscando en los precios de las acciones, podemos calcular los rendimientos diarios lognormales, utilizando la fórmula ln (P i / P i -1), donde P representa cada día el precio de cierre. Tenemos que utilizar el logaritmo natural porque queremos que los rendimientos que se agravan de forma continua. Ahora vamos a tener retornos diarios para toda la serie de precios. Paso 2: La Plaza de los retornos El siguiente paso es la toma de la plaza de los rendimientos de largo. Esto es en realidad el cálculo de la varianza simple o volatilidad representado por la siguiente fórmula: Aquí, u representa los rendimientos, y m representa el número de días. Paso 3: Asignar pesos asignar pesos tales que los retornos recientes tienen mayor peso y rendimientos mayores tienen menor peso. Para ello necesitamos un factor llamado Lambda (), que es una constante de alisamiento o el parámetro persistente. Los pesos son asignados como (1-) 0. Lambda debe ser inferior a 1. métrica de riesgo utiliza lambda 94. El primero de peso será (1-0,94) 6, el segundo peso será 60,94 5,64 y así sucesivamente. En EWMA todos los pesos suman 1, sin embargo, están disminuyendo con una relación constante de. Paso 4: Multiplicar devoluciones cuadrado con los pesos Paso 5: Tome la suma de R 2 w Esta es la varianza EWMA final. La volatilidad será la raíz cuadrada de la varianza. La siguiente captura de pantalla muestra los cálculos. El ejemplo anterior vimos que es el enfoque descrito por RiskMetrics. La forma generalizada de EWMA se puede representar como la siguiente fórmula recursiva: 1 CommentHow para calcular promedios móviles ponderados en Excel con suavizado exponencial de análisis de datos de Excel para los maniquíes, segunda herramienta de edición del suavizado exponencial en Excel calcula la media móvil. Sin embargo, los pesos de suavización exponencial de los valores incluidos en los cálculos de promedios móviles, por lo que los valores más recientes tienen un efecto mayor en el cálculo de la media y los valores de edad tienen un efecto menor. Esta ponderación se logra a través de una constante de alisamiento. Para ilustrar cómo funciona la herramienta de suavizado exponencial, supongamos que you8217re de nuevo mirando a la información de la temperatura media diaria. Para el cálculo de promedios móviles ponderados utilizando suavizado exponencial, tome las siguientes medidas: Para calcular una media móvil exponencial suavizada, primero haga clic en el botón de comando Análisis de datos Los datos tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione la opción de suavizado exponencial de la lista y haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Suavizado exponencial. Identificar los datos. Para identificar los datos para los que desea calcular un promedio móvil exponencial suavizada, haga clic en el cuadro de texto Rango de entrada. A continuación, identifique el rango de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o seleccionando el rango de hoja de cálculo. Si su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir los datos, seleccione la casilla de verificación de etiquetas. Proporcionar la constante de alisamiento. Introduzca el valor constante de alisamiento en el cuadro de texto Factor de Amortiguamiento. El archivo de Ayuda de Excel sugiere que utilice una constante de suavización de entre 0,2 y 0,3. Es de suponer, sin embargo, si you8217re uso de esta herramienta, que tiene sus propias ideas acerca de lo que la constante de alisamiento es correcta. (Si you8217re ni idea acerca de la constante de alisamiento, tal vez shouldn8217t a utilizar esta herramienta.) Dile Excel dónde colocar los datos de media móvil exponencial suavizada. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el rango de hoja de cálculo en la que desea colocar los datos de media móvil. En el ejemplo de hoja de cálculo, por ejemplo, colocar los datos de media móvil en el rango de hoja de cálculo B2: B10. (Opcional) Gráfico de los datos suavizados exponencialmente. Para trazar los datos suavizados exponencialmente, seleccione la casilla de verificación Gráfico de salida. (Opcional) Indique que desea información sobre el error estándar calculado. Para calcular los errores estándar, seleccionar los errores estándar de verificación. lugares de Excel valores de error estándar junto a los valores de media móvil exponencial suavizada. Después de terminar de especificar lo que se mueve la información promedio que está calculado y donde lo desee colocado, haga clic en Aceptar. Excel calcula la media móvil information. Here es un código que debe ser útil para aquellos que utilizan el análisis técnico en el comercio y quiere probar estrategias en Excel. Se calcula la media móvil simple, lineal ponderada y exponencial. Además voy a presentar y explicar los pasos para crear la forma y el código VBA. Insertar un formulario de usuario Nombre 8211: MAForm Añadir cuatro etiquetas de los controles del cuadro de herramientas 8211 Subtítulos a lo anterior imprimir pantalla Añadir un ComboBox para la selección del tipo de media móvil. Fue nombrado comboTypeMA Agregue dos controles EDITREF para la gama de entrada y el rango de salida. Añadir un cuadro de texto para selecing el período promedio móvil de añadir dos botones: Nombre: buttonSubmit, Leyenda: Presentar y Nombre: ButtonCancel, Leyenda: Cancelar Con el fin de generar la lista desplegable para la selección del tipo de MA y cargar el formulario de usuario, un nuevo módulo se insertará con el código de abajo. Los elementos ComboBox con estar distribuidos por el movimiento tipos promedios y se cargarán el formulario de usuario. Option Explicit Sub loadMAForm () Con MAFormboTypeMA. RowSource. AddItem. AddItem simple ponderado exponencial. AddItem End With End Sub MAForm. Show A continuación se muestra el código atribuido al botón Enviar. Private Sub buttonSubmitClick () Dim inputRange, como gama outputRange El inputRange contendrán las series de precios utilizada para calcular el MAS y el outputRange se llenarán con los valores de las medias móviles. inputPeriod Dim As Integer El período de media móvil se declara. Dim inputAddress, outputAddress As String Los rangos de entrada y de salida declarados como cadena. Si comboTypeMA. Value ltgt exponencial Y comboTypeMA. Value ltgt Simple Y comboTypeMA. Value ltgt ponderado entonces verdad MsgBox Por favor seleccione un tipo de media móvil de la lista. RefInputRange. SetFocus Exit Sub Esta parte del procedimiento hace cumplir las primeras restricciones respecto a los datos presentados. Si el tipo de media móvil no está contenida en la lista desplegable, el procedimiento no se procederá al siguiente paso y al usuario se le pida que seleccione de nuevo. ElseIf RefInputRange. Value Entonces MsgBox Por favor seleccione el rango de entrada. RefInputRange. SetFocus Exit Sub ElseIf RefOutputRange. Value Entonces MsgBox Por favor seleccione el rango de salida. RefOutputRange. SetFocus Exit Sub ElseIf RefInputPeriod. Value Entonces MsgBox Seleccione el período de media móvil. RefInputPeriod. SetFocus Exit Sub ElseIf No IsNumeric (RefInputPeriod. Value) Then MsgBox en movimiento periodo medio debe ser un número. RefInputPeriod. SetFocus Exit Sub End Si se crean otras restricciones. El período de gama de entrada, rango de salida y de entrada no debe estar en blanco. Además, el período promedio móvil debe ser un número. inputAddress RefInputRange. Value Conjunto inputRange Rango (inputAddress) outputAddress RefOutputRange. Value Conjunto outputRange Rango (outputAddress) inputPeriod RefInputPeriod. Value Los argumentos para inputRange y outputRange rangos será inputAddress y outputAddress declaran como cadenas. Si inputRange. Columns. Count ltgt 1 Then MsgBox rango de entrada puede tener sólo una columna. RefInputRange. SetFocus Exit Sub La inputRange debe contener sólo una columna. ElseIf inputRange. Rows. Count ltgt outputRange. Rows. Count Entonces MsgBox Rango de salida tiene un número diferente de filas que el rango de entrada. RefInputRange. SetFocus Exit Sub End If El inputRange y outputRange deben tener el mismo número de filas. Dim RowCount As Integer Dim RowCount inputRange. Rows. Count Crow como número entero ReDim inputarray (1 Para RowCount) para el cuervo 1 Para RowCount inputarray inputRange. Cells (recta) (Crow, 1).Value Siguiente Crow inputarray se declara como matriz y los elementos it8217s corresponden a los valores de cada fila del rango de entrada. Si inputPeriod gt RowCount Entonces MsgBox Número de observaciones seleccionadas es amp amp RowCount y el período es amp amp inputPeriod. El rango de entrada debe tener una cantidad mayor o igual de elementos que el período seleccionado. RefInputRange. SetFocus Exit Sub End Si se añade Otra restricción 8211 El rango de entrada debe tener una cantidad mayor o igual de elementos que el periodo. Si inputPeriod lt 0 Then MsgBox en movimiento periodo medio debe ser mayor que 0. RefInputPeriod. SetFocus Exit Sub End If El período promedio móvil debe ser mayor que cero. ReDim outputArray (inputPeriod Para RowCount) Como variante también se determinan las dimensiones de la matriz de outputArray. El límite inferior de la matriz es el valor inputPeriod y el límite superior es el valor de RowCount (el número de elementos en el inputRange). A continuación parte del procedimiento calculado la media móvil simple, si la selección para comboTypeMA es simple. SMA ----------------------------------------- Si comboTypeMA. Value simple Entonces Dim i , j As Integer Dim temp As Double Para i inputPeriod Para RowCount temp 0 para j (i - (inputPeriod - 1)) Para i inputarray temp temp (j) j Siguiente outputArray (i) temp / inputPeriod outputRange. Cells (i, 1 ).Value outputArray (i) siguiente me outputRange. Cells (0, 1).Value SMA (amp amp inputPeriod) Básicamente, el procedimiento calcula el promedio móvil de los últimos números x (x es igual a la inputPeriod), empezando por el elemento de la inputarray igual a la inputPeriod. A continuación se muestra un ejemplo simplificado, que muestra cada paso del procedimiento. En este ejemplo, hay cuatro números (NO01, no02, no03 y no04) de la fila 1 a la fila 4 y el período de media móvil es de 3. Después de cada nueva media móvil se calcula, cada célula de la outputRange tomará el valor de la outputArray. Y después de todas las medias móviles se calculan, en la celda por encima de outputRange se insertará un título que contiene el tipo de media móvil y el período. La siguiente parte calculará la media móvil exponencial. EMA ------------------------------------------ ElseIf comboTypeMA. Value exponencial Entonces Dim Como alfa alfa doble 2 / (inputPeriod 1) Para j 1 Para inputPeriod temp temp inputarray (j) j Siguiente outputArray (inputPeriod) temp / inputPeriod En primer lugar el valor de alfa se determina. Debido a que en el cálculo, el valor de la EMA se basa en la EMA anterior, el primero de ellos será el promedio móvil simple. Para i inputPeriod 1 Para RowCount outputArray (i) outputArray (i - 1) alfa (inputarray (i) - outputArray (i - 1)) Next i A partir de la segunda media móvil, que se calculan en base a la fórmula anterior: la EMA anterior más alfa multiplicado por la diferencia entre el número actual de la inputarray y el valor EMA anterior. Para i inputPeriod Para rowCount outputRange. Cells (i, 1).Value outputArray (i) Next i outputRange. Cells (0, 1).Value EMA (amp amp inputPeriod) Al igual que el código para la AME, el outputArray se rellenará y la celda por encima de outputArray representará el tipo y el período de la media móvil. A continuación se muestra el código para el cálculo de la media móvil ponderada. WMA ------------------------------------------ ElseIf comboTypeMA. Value ponderado Entonces Dim temp 2 como número entero Para i inputPeriod Para RowCount temp 0 temp 2 0 para j (i - (inputPeriod - 1)) Para i inputarray temp temp (j) (j - i inputPeriod) temp 2 temp 2 (j - i inputPeriod) Siguiente j outputArray (i ) temp / outputRange. Cells temp 2 (i, 1).Value outputArray (i) Next i outputRange. Cells (0, 1).Value WMA (amp amp inputPeriod) End If La siguiente tabla contiene los pasos para el cálculo de cada variable utilizada para el cálculo WMA. Al igual que en el ejemplo anterior, en éste hay para los números en la inputRange. y el período de entrada es de 3. A continuación se muestra el código final del procedimiento, el cual descarga el formulario de usuario. UnLoad MAForm End Sub El procedimiento siguiente es para el botón Cancelar. Que se añadirá en el mismo módulo. Private Sub buttonCancelClick () Unload MAForm Fin SubHow calcular EMA en Excel Aprende a calcular la media móvil exponencial de Excel y VBA, y obtener una hoja de cálculo con conexión a Internet gratuita. La hoja de cálculo recupera los datos del stock de Yahoo Finanzas, calcula EMA (por encima de su ventana de tiempo elegido) y representa los resultados. El enlace de descarga está en la parte inferior. El VBA se puede ver y editar it8217s completamente libre. Pero primero disover razón por la EMA es importante para los operadores y analistas de mercado técnico. los gráficos de precios de valores históricos son contaminados con una gran cantidad de ruido de alta frecuencia. Esto a menudo oscurece las tendencias principales. Las medias móviles ayudan a suavizar estas fluctuaciones de menor importancia, que le da un mayor conocimiento de la dirección general del mercado. El móvil exponencial lugares promedio mayor importancia en los datos más recientes. Cuanto mayor sea el período de tiempo, menor será la importancia de los datos más recientes. EMA se define por esta ecuación. precio today8217s (multiplicado por un peso) y EMA yesterday8217s (multiplicado por 1 peso) Usted necesita para reactivar el cálculo EMA con un EMA inicial (EMA 0). Esto es por lo general una media móvil simple de longitud T. El gráfico anterior, por ejemplo, da la EMA de Microsoft entre el 1 de enero de 2013 y enero de 2014. 14ª operadores técnicos utilizan a menudo el cruce de dos medias móviles 8211 uno con un breve espacio de tiempo y otro con un largo plazo de tiempo 8211 para generar señales de compra / venta. A menudo se utilizan promedios móviles de 12 y 26 días. Cuando las subidas más cortas de media móvil encima de la media móvil más larga, el mercado está en tendencia updwards esto es una señal de compra. Sin embargo, cuando las medias móviles más cortos están por debajo de la media a largo en movimiento, el mercado está cayendo esta es una señal de venta. Let8217s primero aprender a calcular EMA utilizando las funciones de hoja. Después de eso we8217ll descubrir cómo utilizar VBA para calcular EMA (y automáticamente trazar gráficos) Calcular EMA en Excel con funciones de hoja de paso 1. Let8217s dicen que queremos calcular la EMA de 12 días de Exxon Mobil8217s precio de las acciones. Primero tenemos que conseguir precios de las acciones 8211 histórico que puede hacer que con este mayor descargador bursátil. Paso 2 . Calcular el promedio simple de los precios de los primeros 12 con función Excel8217s promedio (). En el Screengrab a continuación, en C16 celular tenemos la fórmula media (B5: B16), donde B5: B16 contiene los primeros 12 cerrar los precios por el paso 3. Justo debajo de la celda utilizada en el paso 2, introduzca la fórmula anterior EMA Ahí lo tienen You8217ve con éxito calcula un importante indicador técnico, EMA, en una hoja de cálculo. Calcula EMA con VBA Ahora let8217s mecanizar los cálculos con VBA, incluyendo la creación automática de parcelas. Os muestro won8217t la plena VBA aquí (it8217s disponibles en la hoja de cálculo a continuación), pero we8217ll discuto el código más crítico. Paso 1. Descargar las cotizaciones de bolsa histórica para su ticker de Yahoo Finanzas (utilizando archivos CSV), y cargarlos en Excel o usar el VBA en esta hoja de cálculo para obtener las cotizaciones históricas directamente en Excel. Sus datos pueden ser algo como esto: Paso 2. Aquí es donde tenemos que ejercitar unos braincells 8211 tenemos que aplicar la ecuación de EMA en VBA. Podemos usar el estilo R1C1 para entrar programáticamente fórmulas en celdas individuales. Examine el fragmento de código a continuación. EMAWindow es una variable que es igual a los numRows ventana de tiempo deseados es el número total de puntos de datos 1 (la 8220 18221 se debe a we8217re el supuesto de que los datos de valores reales se inicia en la fila 2) de la EMA se calcula en la columna h Suponiendo que EMAWindow 5 y numrows 100 (es decir, hay 99 puntos de datos) la primera línea coloca una fórmula en la celda H6 que calcula la media aritmética de los 5 primeros puntos de datos históricos la segunda línea coloca fórmulas en las celdas H7: h100 que calcula la EMA del 95 restante Paso 3 puntos de datos Esta función VBA crea un gráfico del precio de cierre y EMA. Gran trabajo en gráficos y explicaciones. Tengo una pregunta, sin embargo. Si cambio de la fecha de inicio de un año después y miro a los últimos datos de EMA, que es notablemente diferente que cuando se utiliza el mismo período EMA con una fecha de inicio anterior a la misma fecha de referencia reciente. Es eso lo que esperas. Esto hace que sea difícil mirar a los gráficos publicados muestran con EMA y no ve el mismo gráfico. Shivashish Sarkar dice: Hola, estoy usando la calculadora EMA y realmente aprecio. Sin embargo, me he dado cuenta que la calculadora no es capaz de trazar los gráficos para todas las empresas (que muestra error de tiempo de ejecución 1004). ¿Puede por favor crear una edición actualizada de la calculadora en la que nuevas empresas se incluirán Deja un comentario Cancelar respuesta Al igual que las hojas de cálculo libres Maestro de Knowledge Base Mensajes recientes
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