sa:

• :

  Ang parameter ng yugto ng panahon, kadalasang isang positibong integer, ay nagpapahiwatig ng haba ng yugto ng panahon na ginagamit para kalkulahin ang moving average. Halimbawa, ang N=5 ay nangangahulugan ng paggamit ng datos ng nakalipas na 5 yunit ng panahon para sa pagkalkula. Tinutukoy ng parameter na ito ang pagiging sensitibo ng indicator sa mga pagbabago sa presyo. Ang mas maliit na mga halaga ng N ay mas sensitibo sa mga kamakailang pagbabago sa presyo, ngunit maaaring makabuo ng mas maraming ingay; ang mas malalaking halaga ng N ay may mas mahusay na mga epekto ng smoothing, ngunit ang tugon sa mga pagbabago sa presyo ay medyo nahuhuli. Ang karaniwang ginagamit na default na halaga ay 5, ngunit maaari itong i-adjust ayon sa estratehiya sa pangangalakal at pagkasumpungin ng asset.

• :

  Ang halaga ng input sequence sa oras t ay karaniwang ang price sequence ng isang asset (tulad ng closing price: CLOSE(t)), o iba pang data ng time series (tulad ng volume ng pangangalakal: VOL(t)). Dito, ang oras t ay maaaring maunawaan bilang isang punto ng oras ng pangangalakal, araw ng pangangalakal, o iba pang yunit ng oras, depende sa dalas ng datos.

• :

  Ang unang antas ng exponential moving average ay kumakatawan sa halaga ng input sequence $REAL(t)$ pagkatapos ng exponential smoothing sa oras t.

• :

  Ang ikalawang antas ng exponential moving average ay kumakatawan sa halaga pagkatapos ng exponential smoothing ng $EMA_1(t)$ sa oras t.

• :

  Ang ikatlong antas ng exponential moving average ay kumakatawan sa halaga pagkatapos ng exponential smoothing ng $EMA_2(t)$ sa oras t.

• :

  Ang exponential moving average function ay nangangahulugan na ang time series x ay exponentially smoothed gamit ang yugto ng panahon N at ibinabalik ang resultang sequence. Ang pormula ng pagkalkula nito ay: $EMA(x,N)t = \alpha * x_t + (1 - \alpha) * EMA(x,N){t-1} $, kung saan $ \alpha = \frac{2}{N + 1} $. Ang paunang halaga na $EMA(x,N)_0$ ay karaniwang ang unang halaga ng x o ang simple average ng unang N halaga.