指数移动平均是什么意思？指数移动平均的计算方式有哪些？
指数移动平均
前面我们详细介绍了加权移动平均线，它有助于我们识别趋势反转。但是，在计算机广泛使用之前，计算这样的移动平均线耗时较长，严重影响其实用性。从某种程度上说，指数移动平均（EMA）是一种形式更加简单的加权移动平均。指数均数指标，简称 EMA（Exponential Moving Average），也叫 EXPMA指标，它也是—种趋向类指标，是以指数式递减加权的移动平均。
它的具体求解方法涉及到一些算式以及算式之间的递推关系。求X 的N日指数平滑移动平均，在股票公式中一般表达为 EMA（X，N）。如果用公式表达它，则可以写为 ∶当日指数平均值=平滑系数 ×（当日指数值-昨日指数平均值）＋昨日指数平均值;
平滑系数=2/（周期单位 +1）;
由以上公式进行推导，可以得到∶
EMA（C，N）=2×C/（N+1）＋（N-1）/（N+1）× 昨天的指数收盘平均值;
其详细的算法是∶
若Y=EMA（X，N），则Y=【 2X+（N-1）Y'】/（N+1），其中Y'表示上一周期的Y值。
EMA 引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现，但在理解上一些投资者常常存在困难。下面我们将举例分析说明 EMA 函数。
假设X是一变量，每一天的X值都不同，从日期由远到近标记X，分别记为X1、X2、X3、Xn。
如果N=1，则EMA（X，1）=【2X1+（1-1）Y'】/（1+1）=X1
如果N=2，则EMA（X，2）=【2X2+（2-1）Y'/（2+1）=2/3X2+1/3X1
如果 N=3，则EMA（X，3）=【2X3+（3-1）Y'】/（3+1）
如果N=4，则EMA（X，4）=【2X4+（4-1）Y'】/（4+1）
由此循环下去，则任何时候表达式中的系数之和恒为1。如果X是常量，每天的X 值都不变，则可以得到 EMA（X，N）=MA（X，N）。
从以上的举例分析中，我们可以看到时间周期越近的 X 值，它被赋予的权重就越大，说明 EMA 函数对近期的X 值加强了权重比，相较于其他种类的移动平均线，能及时反映近期X 值的波动情况。
所以，EMA 比 MA 更具参考价值，因此一旦出现死叉或金叉应当立即作出反应。如果分析是对周线进行处理，则 EMA将表现得更加稳定理解了MA、EMA 的含义后，就不难理解其用途，简单地概括它们的用法;当要比较数值与均价的关系时，用 MA 这一指标就已经足够，而当要比较均价的趋势快慢时，用EMA则相对更稳定;有时，在均价值不重要时，也用 EMA来平滑和美观曲线。
在具体操作中，如果移动平均的时间跨度不同，那么所用的指数也应当根据不同的情况及时作出调整。不同时间跨度所用的正确指数由下表给出，其中时间跨度的单位是周。但事实上，指数0.1 可以用于以20为时间跨度的任何时间单位，比如小时、日、周、月、年或更长的间限。
除了上表给出的时间跨度以外，其他时间跨度的指数的确定，可以通过这些时间跨度除2得到。举例来说，5周移动平均线的敏感性应该是 10周移动平均线的2倍，即 0.4=0.2×2。另一方面，20周移动平均线的敏感性应当是 10周移动平均线的一半，所以 20 周的指数，即 0.1也应当是 10周指数 0.2 的一半。
在分析趋势的过程中，如果某一条 EMA 表现出太敏感，一种比较好的解决办法就是适当增加时间跨度。另一个解决办法是将该 EMA 再做一次 EMA。该方法的具体实施过程是∶利用一条 EMA，同时利用另一个指数重复以前的 EMA 计算过程。
同理，投资者可以自行进行3 次或4次指数移动平均的计算，但所得到的 EMA 将越来越平滑，敏感性就会越来越差。
在利用 EMA 进行分析的过程中需要牢记的是;所有形式的移动平均线都是时效性和敏感性的一种折中。
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