حاسبة المتوسط المتحرك الأسي
خمس قراءات تبدأ من 10 وتزيد واحدًا في كل خطوة، بعد تنعيمها بعامل 0.5، تنتهي عند EMA قدره 13.0625: القيم الحديثة تؤثر أكثر والقديمة يتلاشى أثرها هندسيًا. وتحصل على المسار المنعّم كاملًا. مجاني في متصفحك.
- مجاني
- يعمل في متصفحك
- دون تسجيل
- بياناتك لا تغادر جهازك
شغّل الأداة مجانًا
مثال محلول
- السلسلة
- 10, 11, 12, 13, 14
- العامل
- 0.5
- N
- 5
- Ema
- 10, 10.5, 11.25, 12.125, 13.0625
- آخر EMA
- 13.0625
المتوسط المتحرك الأسي (EMA) مُنَعِّم تكراري يضرب أحدث مشاهدة بعامل تنعيم α ويدمجها مع EMA السابق بالوزن (1 − α). بخلاف المتوسط المتحرك البسيط الذي يعطي وزنًا متساويًا لكل نقطة داخل نافذة ثابتة وصفرًا خارجها، يحتفظ EMA بالتاريخ كاملًا بتأثير يتلاشى هندسيًا، فتحرك القراءات الحديثة النتيجة أكثر من البعيدة.
ما المتوسط المتحرك الأسي ولماذا يختلف عن المتوسط البسيط
ابدؤوا من المتوسط المتحرك البسيط (SMA): اختاروا طول نافذة N، ومتوسطوا آخر N نقاط، وحرّكوا النافذة للأمام. لكل نقطة داخل النافذة الوزن 1/N؛ ولكل أقدم من N الوزن صفر. هذا القطع الحاد سهل الشرح لكنه يُحدث قفزات عند دخول ذروة كبيرة أو خروجها من النافذة، ويتجاهل معلومات قديمة مفيدة تمامًا.
يستبدل المتوسط المتحرك الأسي النافذة الصلبة بعامل تنعيم واحد α بين الصفر والواحد. بفك التكرار يظهر أن وزن مشاهدة قبل k خطوات هو α · (1 − α)^k، سلسلة هندسية لا تصل إلى الصفر تمامًا وتتناقص بسرعة عندما يكون α كبيرًا. عندما يكون α صغيرًا يكون المسار ناعمًا وكثير التأخر؛ وعندما يقترب α من الواحد يلتصق EMA بأحدث قيمة.
غالبًا يضبط المتداولون α = 2 / (N + 1) ليكون «EMA ل N فترات» ذا نصف عمر مقارن ل SMA ل N فترات، لكن الكائن الرياضي يحتاج α وحده. يستخدم المحللون EMA على الأسعار والأحجام وتدفقات المستشعرات ومقاييس الويب والضوضاء المتبقية لأن التحديث O(1) لكل tick بعد البذرة، ويحتاج فقط حالة EMA السابقة، ولا ينظر إلى المستقبل عند التطبيق المباشر. المتوسط الحسابي البسيط للسلسلة كلها إحصائية مختلفة: يعامل أول مشاهدة وآخرها بالتساوي وليس مرشحًا زمنيًا.
هذه الأداة هي تحديدًا مرشح EMA التكراري بعامل α صريح، وليست متوسط نافذة منزلقة ولا متوسط وتباين توزيع احتمالي أسي.
حالات الاستخدام
تنعيم الأسعار والعوائد في دفاتر التداول
يحسب الكميون والطلاب مسارات EMA على أسعار الإغلاق بعامل α صريح (أو α من span N) لمقارنة التأخر والضوضاء وقواعد التقاطع دون صيغ جداول بيانات.
مقاييس المستشعرات والتشغيل
ينعم المهندسون تدفقات درجة الحرارة أو الكمون أو معدل الأخطاء بعامل α تفاعلي حتى تبرز اللوحات تحولات النظام الحديثة وتخمد قمم العينة الواحدة.
الأسئلة الشائعة
ماذا يحدث إذا كان عامل التنعيم خارج النطاق؟
يجب أن يكون α عددًا منتهيًا أكبر تمامًا من 0 وعلى الأكثر 1؛ وتُرفض القيم خارج ذلك النطاق.
كيف أحوّل span ل EMA من N فترات إلى α؟
اصطلاح شائع هو α = 2 / (N + 1). مرّروا α الناتج ك factor؛ هذه الأداة لا تقبل span وحده.
كيف يُحسب المتوسط المتحرك الأسي؟
أول قيمة EMA تساوي أول قيمة في السلسلة. وكل قيمة لاحقة هي العامل مضروبًا في القيمة الجديدة، زائد واحد ناقص العامل مضروبًا في قيمة EMA السابقة، فلا يحتاج كل تحديث إلا إلى النتيجة الأخيرة.
ما عامل التنعيم الذي ينبغي أن أختاره؟
المرشحات القصيرة السريعة الاستجابة تستخدم غالبًا قيمًا قرب 0.3 إلى 0.5، ومرشحات الاتجاه البطيئة قيمًا قرب 0.05 إلى 0.1. العامل الكبير يلاحق آخر قيمة عن قرب، والصغير يعطي مسارًا أنعم مع تأخر أكبر.
ما الفرق بين EMA والمتوسط المتحرك البسيط؟
المتوسط المتحرك البسيط يعطي كل نقطة داخل نافذة ثابتة الوزن نفسه ويتجاهل ما قبلها، فتحدث قفزات عند دخول قيمة حادة أو خروجها. أما EMA فيحتفظ بالتاريخ كله بأوزان تتناقص هندسيًا.
أدوات ذات صلة
للمطوّرين — الوصول عبر API
كل ما في هذه الصفحة متاح برمجيًا. هذا القسم موجّه للفرق التقنية التي تريد ربط الأداة بأنظمتها الخاصة؛ بقية المستخدمين يمكنهم استخدام الأداة أعلاه مباشرة دون الحاجة لقراءة ما يلي.
الـEndpoint
صادِق على طلبك بترويسة Bearer، وأرسل طلب POST واحدًا لتدخل مهمتك قائمة التنفيذ فورًا؛ ثم تستلم النتيجة عبر webhook أو رابط موقّع.
استدعِ الخدمة من بيئتك
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/exponential-moving-average \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"series":[10,11,12,13,14],"factor":0.5}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/exponential-moving-average", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"series": [
10,
11,
12,
13,
14
],
"factor": 0.5
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/exponential-moving-average",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"series": [
10,
11,
12,
13,
14
],
"factor": 0.5
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/exponential-moving-average", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"series":[10,11,12,13,14],"factor":0.5}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"series":[10,11,12,13,14],"factor":0.5}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/exponential-moving-average", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)مثال على الطلب
{
"series": [
10,
11,
12,
13,
14
],
"factor": 0.5
}مثال على الاستجابة
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.exponential_moving_average",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}الواجهة غير متزامنة: تستلم task_id فور الإرسال، ويمكنك الاستعلام عن الحالة بمعدل طلب واحد في الثانية.
الأسعار
السعر معلن كما تراه: لا tokens ولا نظام نقاط؛ وإن فشلت المهمة فلن تُحاسَب عليها.
الأخطاء
| HTTP | الرمز | المعنى |
|---|---|---|
401 | unauthorized | مفتاح الوصول مفقود أو غير صالح؛ تحقق من ترويسة Bearer في طلبك. |
402 | insufficient_balance | رصيدك لا يكفي لتنفيذ هذه المهمة؛ أعد شحن الرصيد ثم أعد المحاولة. |
404 | unknown_type | نوع المهمة المطلوب غير موجود في الكتالوج — راجع الاسم المرسل في الطلب. |
429 | rate_limited | تجاوزت الحد المسموح من الطلبات؛ انتظر قليلًا ثم أعد المحاولة. |
ملاحظات تقنية
تأخذ هذه الحاسبة سلسلة زمنية من أعداد منتهية وعاملًا α في الفترة نصف المفتوحة (0, 1]، وتُبْدِئ المسار بأول مشاهدة، ثم تطبّق EMA_t = α · x_t + (1 − α) · EMA_{t−1} لكل فهرس لاحق. تُرجع الاستجابة مصفوفة EMA كاملة، وlast_ema النهائي، وطول السلسلة n، والعامل المستخدم، وسلسلة صيغة مختصرة. تفشل السلاسل الفارغة والمدخلات غير المنتهية والعوامل خارج (0, 1] ب invalid_input حتى لا يتلقى المستدعي NaN صامتًا. الحساب حتمي بالكامل، ويعمل مجانًا في متصفحكم، ويتوفر عبر API بسعر $0.002 لكل طلب ناجح دون نموذج لغوي ودون خدمة بيانات سوق خارجية على المسار الحرج.
ما المتوسط المتحرك الأسي ولماذا يختلف عن المتوسط البسيط
في كل خطوة زمنية يكون التقدير الجديد تركيبة محدبة من المشاهدة الجديدة والتقدير السابق: EMA_t يساوي α مضروبًا في x_t زائد (1 − α) مضروبًا في EMA_{t−1}.
كيف تتحقق هذه الحاسبة من الإدخال وتبني مسار EMA
استدعوا القدرة بحقلين إلزاميين: series (مصفوفة غير فارغة من أعداد منتهية بالترتيب الزمني، الأقدم أولًا) وfactor (معامل التنعيم α). ترفض التحقق حقلًا مفقودًا، وسلسلة ليست مصفوفة، وسلسلة فارغة، وقوائم أطول من الحد المنشور، وأي عنصر ليس عددًا منتهيًا، وأي عامل ليس عددًا منتهيًا أكبر تمامًا من الصفر وعلى الأكثر واحد. يقبل المحرك أيضًا الأسماء البديلة values وdata وx وprices للسلسلة، وalpha وsmoothing وsmoothing_factor للعامل، حتى لا تحتاج السكربتات التي تتكلم بتلك المصطلحات خطوة إعادة تسمية. عندما يكون العامل خارج النطاق يذكر رسالة الخطأ ذلك صراحة تحت invalid_input، ولا تستهلك إخفاقات التحقق الرصيد المدفوع مسبقًا. بعد التحقق يبدأ النواة EMA_0 بأول قيمة في السلسلة ثم يتقدم مرة واحدة: عند كل فهرس t يضع EMA_t = α · x_t + (1 − α) · EMA_{t−1}، ويقرّب النتائج الوسيطة إلى اثنتي عشرة خانة عشرية ل JSON مستقر عبر بيئات التشغيل، ويخزن المسار كاملًا. يهم هذا التماثل عندما يقارن الطلاب إجابة واجب بمصحح آلي يضرب API، أو عندما يجمد عمل تكامل مستمر تركيبًا رقميًا إلى الأبد. تُرجع الاستجابة n وfactor وseries وema وlast_ema وformula حتى يتمكن الكود اللاحق من رسم المسار أو تأكيد المستوى النهائي أو إعادة حساب خطوات وسيطة دون إعادة إرسال الطلب.
الاستخدام العملي واختيار العامل والتسعير والتسليم
استخدموا أداة المتصفح عندما تريدون EMA فوريًا أثناء مراجعة دفتر تداول، أو تنعيم مستشعر مختبر صاخب، أو شرح أوزان هندسية في درس إحصاء دون تثبيت حزمة. اختاروا α وفق اصطلاح المجال: المرشحات القصيرة التفاعلية تستخدم قيمًا قرب 0.3–0.5؛ ومرشحات الاتجاه البطيئة قرب 0.05–0.1؛ وتحويل span الشائع α = 2 / (N + 1) يجعل EMA ل 9 فترات α = 0.2 ول 19 فترة α = 0.1. إن كنتم تخزنون span N بدل α فحوّلوا مرة قبل الاستدعاء. لا نموذج لغوي ولا تغذية سوق خارجية ولا عشوائية، لذا تصلح القدرة للتثبيت في فحوصات التكامل المستمر ومواد الدرس القابلة لإعادة الإنتاج. استخدموا API عندما يحتاج سكربت أو منصة تعليم أو منصة backtest أو لوحة إلى JSON مستقر لسلاسل كثيرة تحت عقد واحد. كل طلب ناجح بند قابل للفوترة بسعر $0.002؛ والتحقق الفاشل لا يستهلك الرصيد. تبقى السلاسل المقبولة محدودة لعوازل Worker: حتى مئة ألف نقطة تغطي جداول الصف وتواريخ أسعار يومية ومقتطفات تحليلية نموذجية مع إنهاء سريع. النتائج حتمية بالكامل: السلسلة نفسها والعامل نفسه يعطيان دائمًا مصفوفة ema نفسها وlast_ema نفسه. اربطوا نقطة النهاية بمساعدات الرسوم والبرامج الكمية ولوحات ضبط الجودة وصناديق مقابلات البرمجة أو خطوات ما قبل المعالجة حيث تفضلون بالفعل تكرار EMA بصيغة مغلقة على منعمات صندوق أسود تخفي قاعدة البذرة أو تقص α بصمت.
حالات التكامل
تدريس المرشحات التكرارية والأوزان الهندسية
يُظهر المدرسون ومصححو الواجبات كيف تتلاشى أوزان EMA ك (1 − α)^k ويتحققون من تطبيقات الطلاب مقابل last_ema ذهبي مستقر.
أسئلة تقنية
كيف أحسب متوسطًا متحركًا أسيًا بهذه الحاسبة؟
أرسلوا JSON يتضمن series (مصفوفة أعداد، الأقدم أولًا) وfactor (α في (0, 1]) إلى stat.exponential_moving_average. تُرجع الاستجابة ema وlast_ema وn وfactor وseries وformula.
ما الصيغة التي يستخدمها EMA؟
EMA_0 = x_0؛ ول t ≥ 1: EMA_t = α · x_t + (1 − α) · EMA_{t−1} مع 0 < α ≤ 1. α الأكبر يعطي وزنًا أكبر للنقاط الحديثة.
هل حاسبة المتوسط المتحرك الأسي مجانية؟
تعمل أداة المتصفح مجانًا على جهازكم. تستعمل استدعاءات API رصيد KIT المدفوع مسبقًا بسعر $0.002 لكل عنصر ناجح؛ ولا تُحاسب إخفاقات التحقق.