تحليل صحة حسابات EMA في Pandas

المتوسط المتحرك الأسي للمحتوى (EMA) هو أداة تقنية تُستخدم لتقدير القيمة المتوسطة لمجموعة من البيانات مع التركيز على البيانات الأحدث. على الرغم من أن معظم الأدوات المالية تستخدم EMA في حساباتها، فإن طريقة حساب EMA في مكتبة Pandas قد تبدو غير صحيحة في البداية، ولكنها في الحقيقة تعمل بشكل صحيح.

في حساب EMA باستخدام Pandas، يتم استخدام معامل التلميح (alpha) لتحديد وزن القيم السابقة مقارنة بالقيم الجديدة. يتم تعيين القيمة الأولى في السلسلة كمتوسط بسيط (SMA)، ومن ثم يتم حساب EMA بواسطة الصيغة التالية:

حيث:

• $\text{EMA}[i]$ هو المتوسط المتحرك الأسي للفترة $i$.
• $\alpha$ هو معامل التلميح.
• $\text{arg}[i]$ هو قيمة البيانات في الفترة $i$.

باستخدام هذه الصيغة، يمكنك حساب EMA بشكل صحيح باستخدام مكتبة Pandas. يمكنك تعيين قيمة المعامل $\alpha$ والبدء بحسابات EMA باستخدام القيمة الأولى كقيمة SMA.

على الرغم من أنه يمكن أن يكون الحساب معقدًا بعض الشيء، إلا أن Pandas توفر وظائف مدمجة لحساب المتوسط المتحرك الأسي. يمكنك العثور على المزيد من التفاصيل والأمثلة في الوثائق الرسمية لمكتبة Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.ewm.html

طريقة حساب المتوسط المتحرك الأسي في Pandas تستند إلى صيغة التوقعات البسيطة للمعامل التلميحي (Simple Exponential Smoothing – SES). هذه الصيغة تعتمد على استخدام وزن ثابت ($\alpha$) لجميع القيم السابقة مع معامل التلميح ($1 – \alpha$).

يمكن تعيين قيمة $\alpha$ بين 0 و1، حيث تمثل قيمة أقرب للصفر تركيزًا أعلى على القيم السابقة، بينما تمثل قيمة أقرب للواحد تركيزًا أعلى على القيم الحالية.

لاحظ أن استخدام القيمة الأولى في السلسلة كقيمة SMA في البداية يمكن أن يؤدي إلى اختلافات في الحسابات مقارنة بالحسابات التي تبدأ بقيمة مباشرة. ومع ذلك، يمكن تصحيح هذه الفروقات بمجرد استخدام البيانات الكافية لحساب EMA.

للمزيد من المعلومات والتفاصيل الفنية حول كيفية حساب المتوسط المتحرك الأسي في Pandas، يمكنك زيارة الرابط التالي: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.ewm.html