EMA平均線

 

平均線,當然是市場上最常用指標之一。我們當然有出文章完整講解基本移動平均線,SMA這指標。未觀看的話建議先觀看 :

簡單移動平均線(SMA)究竟如何用才賺錢

 

大家在不同的分析軟件,應經常見到平均線其實有好多版本,有好多基於SMA改良而成的平均線,例如今日的主角 : EMA,Exponential Moving Average。EMA,指數平滑移動平均線可說是地位僅次於SMA的平均線。

 

究竟EMA是什麼? 和SMA分別在哪? 到底有多平有多滑?
我們於本文一次過講解。

 

EMA舒緩平均線「先天性滯後」

 

我先讓大家看一看模樣,這一條就是SMA,而另一條就是傳說中的EMA。兩條線參數這裡都是設定為50。即是兩者都是取過往50支K的收市價計算平均數。

 

 EMA平均線

 

而一般教科書式的教學都會提出一論點,平均線計算目的是要告訴我們,市場現時的平均好淡力量在哪個價位。而SMA這個基本移動平均線,其實先天性有滯後,Lagging問題

SMA不能夠快速反映最新出現的市況力量,而EMA就是針對這個問題,所以在計算平均力量時,公式中就會刻意加大最新市況的影響力。雖然它仍然是計算一段時期的平均數,但就會著重多一些最新市況,因此好多教學都會說EMA較為貼市、反應較快,能夠舒緩到滯後問題。這個可說是標準答案。

 

如果有人考你EMA比起SMA有哪些優勢,你按照這裡回答,別人會以為你非常懂得。

我們講解指標當然不會隨便展示模樣,說說如何使用便完結,以下部份我會解構一下EMA給大家看,嘗試告訴大家它與SMA的差別。
放心,我主要是解釋個概念,我會盡力講得簡單一些。

(以下部份觀看下方Youtube影片會更清晰)

 

EMA平均線公式解構

 

大家有看我們講解SMA的Youtube影片,應知SMA取最近一段時期K線的收市價,然後將所有收市價加總,再除開計出一個平均數。
例如你用SMA 10,放在這個1分K圖,平均線最新數值就取最近這十支1分K的收市價,將十個價加總,然後將這個總數除以十,就會計到一個平均數。
而這一個平均數就是SMA最新數值,亦即是市場現時平均好淡力量水平,就是這麼簡單。

 

 EMA平均線

 

我現在舉一個極端的例子,大家就會明白為何SMA先天性是有滯後問題。假設最新一支陰陽燭出現超強好友力量,一支大陽燭出現了,SMA要計算最新數值就會向前移動,取這十支K的收市價計平均數。
不過大家現在都看到,由於過往九支K收市價在較低位置,即使最新市況出現超強造好力量,SMA都會被這九個較低收市價拉低了平均數。它不會因為最新這支大陽燭出現就大大提高數值,只會升少少。

 

 EMA平均線

 

因此,若果我們用SMA數值評估最新好淡水平,就會看不到原來超強好友力量出現了。
SMA對最新大升大跌力量是反應不來,這裡亦都解釋了為何SMA參數愈大,平均線會愈遲鈍愈平滑。因為參數設定得愈大,平均線就會被過往愈多收市價影響,最新一個收市價影響力就愈小,SMA就愈不能夠反映最新市況。

 

這個是無法解決的,計算平均數的工具是這樣的。

 

因此EMA就針對這個問題改良而成,計算平均數同時,刻意加大最新市況在公式的影響力。以下這部份,新手可能會覺得深奧。不要緊,你先觀看下去,這部份,如路蘭所說「Don’t Try to Understand it , Feel it」,你有概念就可以了。

 

EMA平均線如何提升反應力?

 

關於EMA,我們可分兩部份理解。

 

第一,EMA用加權乘數,Weighted

Multiplier方法,加大最新市況的影響力 。(我再說一次,這部份不用死記,輕鬆看便可)
而我們在EMA 設定的參數,其實是直接決定這個加權乘數是多少%,跟從這一個公式。例如,你用EMA 10,公式中的加權乘數就會是18.18%;如果你用EMA 20,公式中的加權乘數就會是9.52%,參數愈大,公式中加權乘數會愈小。這個乘數是固定的。

 

EMA

 

第二,EMA其實分三個步驟計出平均數。


第一步,它會先計算最新收市價對比以往平均價位升跌了多少幅度;
然後就將這個升跌幅度乘以剛才說的加權乘數,從而加強最新好淡力量的影響力;
最後就將這個力量加入以往的平均價位。

得出來的數值就會是最新EMA的數值。這樣聽下來,大家當然不會明白。看概念圖會易明得多。

 

EMA

 

我們同樣用EMA 10這平均線,放於一分K圖,價格與剛才的一樣,都是在低位徘徊。這一條就是過往EMA線,是市場過往的平均價位。假設最新的EMA數值是25000點,怎料市場出現了一支大陽燭,收市價到達25500點。此時EMA就實行它的三部曲。第一,它會先計算最新收市價,對比這條平均線升跌了多少幅度。這例子即上升了500點,然後它會將這500點上升力量乘以加權乘數,即乘以多少%呀?


有聽書應該知道,是18.18%。

 

我們就會計到數值是90.9。最後將這90.9上升力量,加入到舊的EMA數值之上,就會計出25090.9。這個數就是最新EMA數值。就是這麼簡單,不是想像中複雜。

 

EMA公式真的有助解決滯後?

 

你可能會問:「EMA公式這麼多步驟是否真的有用? 它是否真的協助平均線重視多了最新市況?」

 

如果你數學非常了得的話,可能會立即回答 : Yes !


但如果你和我一樣,數學只有Level 1,我就想用一個特別少少的例子解釋給大家聽。
其實技術分析不一定只用於研究交易世界,好多事物你都可以套用指標去分析。

假設你有個兒子,叫傻仔明。叫傻仔明,讀書當然不好。他過往10次考試成績是這樣 : 10分、20分、30分。全部都在低位徘徊。若果我現在想評估傻仔明的平均分數水平,我決定用SMA 10,基本移動平均線計算他的平均分,SMA就會取最近十個分數加總,再除以十,計出來的16這個數值,就是平均分,亦代表最新SMA數值是16。

 

平均線

 

誰知,你兒子突然吃了瀨尿牛丸,在最新一次考試,居然考到100分。我們技術指標SMA當然會取最新這十次成績計平均數,但大家都見到,由於SMA被過往九次低分拉得太低,即使最新一次分數大幅上升,去到100分,SMA數值都不會大大提高,只是會升少少,到25分。
雖然平均分上升了,但SMA計出的水平,是反應不來最新大幅進步、滿分表現。

 

而EMA又會如何舒緩這個問題呢?


分三步。EMA首先將最新成績對比過往平均值,即用100分成績對比過往16分的平均分。它會計到,原來傻仔明對比過往平均分上升了84分,然後它會將這84分升幅乘以加權乘數,即乘以18.18%,就會得出15.3分,最後將這15.3分進步力量加到過往平均分之上,就會得出31.3分。這31.3分就是最新EMA數值。
因此,若你用的不是SMA,而是EMA評估你兒子的平均表現,你會見到平均分其實不是25分,而是突破30,到31.3分。當然你作為家長仍然教訓他,但EMA比起SMA,就更能反映最新表現大幅上升的情況

 

平均線

 

以上這例子,就解釋了EMA如何加大最新價格的影響力,令平均線更貼市,舒緩被過往價格影響帶來的滯後問題。
好了,如果你看了剛才公式解構部份,都不是太明白,建議多看數次。始終我們經常避開公式不看,只看即食策略就好難進步。

 

EMA平均線傳統策略

 

我這裡會輕輕介紹兩個EMA的傳統用法,我們除了可單獨使用EMA,最常見框架就是將它與SMA合併使用。


第一,使用兩種平均線的突破框架
我們利用EMA這一條較為敏感的平均線作為短線,再利用較為滯後的SMA作為長線,以兩線發出金叉死叉買賣訊號,例如當EMA 10升穿SMA 30,我們入市買升。其後EMA 10跌穿SMA 30就平倉。

又或者當EMA 10跌穿SMA 30,我們視為死叉買跌,其後EMA 10升穿SMA 30就離場,用以取代單純使用SMA的金叉死叉策略。

 

第二,多種平均線交易框架。
先利用一條較宏觀的SMA判斷市場氣氣,再利用兩條較貼市的EMA發出買賣訊號,例如當價格處於SMA 100以上,我們就判斷市況處於利好氣氛,只交易兩線EMA的金叉訊號,放棄死叉沽出訊號。

但當價格處於SMA 100之下,我們就判斷市況處於利淡,只交易兩線EMA死叉,放棄金叉買入訊號。用三條、兩種的平均線組成買賣策略。

 

究竟EMA較好,還是SMA較好?

 

最後,我想快一些,簡答一個好多新手都會問的問題。說了那麼長,
究竟EMA較好,還是SMA較好?

我給予一個看似不負責任,實際上是真正正確的答案給大家 :
It all Depends,取決於你的策略是什麼、買賣準則是如何設置。

 

留意,不是取決於你對平均線的「用法」,而是取決於你「整套策略的準則」。
雖然EMA定義上是SMA的改良版,但實際上它並不一定比SMA優秀。

人人都會說EMA比較貼市、反應較快,但其實相反來說,EMA即比較敏感。

 

當最新一個收市價升多了,它就以為好友力量出現了﹛立即拉高多了市場的平均水平;
當最新一個收市價跌多了,它又以為淡友力量出現了,立即拉低多了市場的平均水平。

 

平均線

 

所以我們單論EMA的計算公式,就想判斷哪條平均線較好,其實只視乎我們如何演繹,你說SMA滯後,我亦可話EMA敏感。這般拿兩條線本質比較,是不會知哪條平均線較好。

如果有人跟你說「你做Day Trade,喜歡捕捉短期走勢,就用EMA吧,會較貼市、反應較快。」

 

又或者,

他說「你想用平均線篩選股票,就用SMA吧,夠宏觀,不太敏感。」

講一類看似經驗,但又無數據支持的說話。你全部都不用聽。他是不懂的。

要知道哪條平均線較好只有一個方法,以策略為本。基於你整套策略的準則,進行回測,用數據驗證,我們才能尋找到哪條平均線適合你的策略。

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