Alan Casco En Movimiento Fórmula Promedio

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El exponencial y promedios móviles ponderados fueron desarrollados para hacer frente a este retraso, colocando más énfasis en los datos más recientes. El casco de media móvil (HMA), desarrollado por Alan Hull, es una media móvil extremadamente rápido y sin problemas. De hecho, el HMA casi elimina por completo y retraso logra mejorar alisando al mismo tiempo. ¿Cómo funciona este indicador Un período más largo HMA puede ser usado para identificar tendencias. Si el HMA va en aumento, la tendencia predominante va en aumento, lo que indica que puede ser mejor para entrar en posiciones largas. Si el HMA está cayendo, la tendencia predominante también está cayendo, lo que indica que puede ser mejor para entrar en posiciones cortas. Un periodo más corto HMA puede ser usada para señales de entrada en la dirección de la tendencia predominante. Una señal de entrada larga, cuando la tendencia predominante va en aumento, se produce cuando el HMA se convierte en imagen y una señal de entrada corta, cuando la tendencia predominante está cayendo, se produce cuando el HMA rechaza. Cálculo Calcular la media móvil ponderada con el periodo n / 2 y se multiplica por 2 Calcular un móvil ponderado medio en el periodo n y restar si desde el paso 1 Calcular una media móvil ponderada con el periodo sqrt (n) utilizando los datos de la etapa 2 HMA WMA ( 2WMA (n / 2) WMA (n)), sqrt (n)) Promedios moviendo cosas motivado por correo electrónico de Robert B. consigo este e-mail preguntando por el casco de media móvil (HMA) y. Y nunca oído hablar de él antes. Uh. está bien. De hecho, cuando busqué en Google, descubrí un montón de promedios, que la identificación nunca oído hablar, como mover: Zero Lag media móvil exponencial Wilder Moving Moving Average mínimos cuadrados promedio triangular media móvil adaptativa media móvil Jurik media móvil. Así que por lo que pensaba casarse charla sobre medias móviles que and. Havent hecho esto antes, como aquí y aquí y aquí y aquí y. Sí, sí, pero eso fue antes de saber de todas estas otras medias móviles. De hecho, los únicos con los que jugaba eran éstos, donde P 1. P2. P n son los últimos n precios de las acciones (P siendo el más reciente n). Media móvil simple (SMA) (P 1 P 2. P n) / K donde K n. Media móvil ponderada (WMA) (P 1 P 2 P 3 2 3. N P n) / K donde K (12. n) n (n 1) / 2. Media Móvil Exponencial (EMA) (Pn 945 P n-1 945 2 Pn-2 945 3 P n-3.) / K donde K 1 945 945 2. 1 / (1 a 945). Whoa Nunca he visto que la fórmula EMA antes. Siempre thoguht que era. Sí, es que normalmente se escriben de manera diferente, pero quería demostrar que estos tres tienen recetas similares. (Véase el material EMA aquí y aquí.) De hecho, todos se ven como: Tenga en cuenta que, si toda la Sal son iguales a, por ejemplo, Po, a continuación, la media móvil es igual a Po también. y esa es la forma en que cualquier medio que se precie debe comportarse. Así que es mejor definen mejor. Aquí hay algunas medias móviles, tratando de realizar un seguimiento de una serie de precios de las acciones que varían de forma sinusoidal: Precios de las acciones que siguen una curva sinusoidal ¿Dónde encontró una acción como la de pago Aviso atención que las medias móviles de uso común (SMA, WMA y EMA) alcanzan su máximo más tarde de la curva sinusoidal. Eso es lag y. Pero, ¿qué hay de ese tipo HMA. Se ve bastante bueno Sí, y eso es lo que queremos hablar. En efecto. Y lo que es que el 6 de HMA (6) y veo algo que se llama MMA (36) y. Paciencia. Casco de media móvil Comenzamos calculando la de 16 días de media móvil ponderada (WMA), así: 1 WMA (16) (. P 1 P 2 P 3 2 3 16 P n) / K con K 12. 16 136. A pesar de su agradable y smoooth, itll tienen un retraso mayor que wed como: Así que nos fijamos en el WMA de 8 días: me gusta Sí, sigue las variaciones de precio bastante bien. pero theres más. Mientras WMA (8) se parece a precios más recientes, todavía tiene un retraso, por lo que vemos la cantidad de la AMM ha cambiado al pasar de 8 días a 16 días. Esa diferencia se vería así: En un sentido, esta diferencia da alguna indicación de cómo está cambiando WMA. así que agregamos este cambio en nuestro anterior WMA (8) para dar: 2 MMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). ¿Por qué lo llaman MMA MMA tartamudeo. De todos modos, MMA (16) se vería así: Ill tomarlo paciencia. hay más. Ahora introducimos la transformación mágica y obtenemos. ta-DUM Eso sí casco. como yo lo entiendo, pero ¿cuál es el ritual mágico que ha generado una serie de MMA s participación de los promedios móviles ponderados de 8 días y de 16 días, nos miramos fijamente a esta secuencia de números. Entonces calculamos la AMM en los últimos 4 días. Eso le da a la media móvil de casco que hayamos llamado (4) HMA. Huh 16 días después de 8 días después de 4 días. ¿Es usted lanza una moneda para ver cuántos. Usted escoge un número determinado de días, al igual que n 16. A continuación, nos fijamos en WMA (n) y WMA (n / 2) y calcular MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (En nuestro ejemplo, thatd ser de 2 WMA (8) -. WMA (16) A continuación, se calcula el número WMA (sqrt (n)) usando sólo el último sqrt (n) de la serie MMA (En nuestro ejemplo, thatd ser el cálculo. un WMA (4), usando la serie MMA) Y para que Howd divertida carta SINE lo haga wheres la hoja de cálculo Im todavía trabajando en ello:. MA-stuff. xls es interesante para ver cómo los diferentes promedios móviles reaccionan a los picos: ¿es HMA realmente una media móvil ponderada Bueno, vamos a ver: tenemos: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (. P 1 2 P 2 3 P 3 8 P n) / 36 - (P 1 2 P 2 3 . P 3 16 P n) / 136 o MMA 2 (1/36) -. (1/136) P 1 P 2 2 8 8 P -. (1/136) 9 9 10 P P P 10 16 16 Para sanitaria razones, así escribir este modo:... MMA w 1 P 1 P 2 2 w w P 16 16 Tenga en cuenta que todos los pesos se suman a 1 además, sem 2 (1/36) - (1/136) K para K 1, 2. 8 y sem - (1/136) K para K 9, 10. 16. a continuación, haciendo el ritual de la raíz cuadrada de magia (donde sqrt (16) 4) hemos (recordando que P 16 es el más. valor reciente). HMA los 4 días WMA de los MMAs anteriores (w 1 P 1 w 2 P 2. w 16 P 16) 2 (1 P w w 0 2 P 1. W 16 P 15) 3 (1 P w w -1 2 0 P. W 16 P 14) 4 (1 P w w -2 2 -1 P . W 16 P 13) / 10 (se observa que 1234 10). Eh P 0. P -1. Qué. La MMA (16) utiliza los últimos 16 días, de nuevo al precio fueron callling P1. Si calculamos el promedio ponderado de 4 días de ellos Thar MMAs, bien sea utilizando ayer s MMA (y que se remonta a 1 día antes P1) y el día antes de que, el MMA se remonta a 2 días antes de P 1 y el día that. Okay antes, por lo que usted está llamando a precios P ​​0. P -1 etc. etc. Lo tienes. Por lo que una de 16 días HMA realmente utiliza información que se remonta más de 16 días, justo lo tienes. Pero hay pesos negativos para ellos los precios antiguos Eso es legal La prueba está en el. Sí, sí. la prueba está en el pudín. Entonces, ¿qué hace la hoja de cálculo hacer Hasta ahora se ve así: (Haga clic en la imagen para descargar.) Puede elegir una serie de senos o una serie aleatoria de los precios de las acciones. Para este último, cada vez que haga clic en un botón se obtiene otro conjunto de precios. A continuación, puede elegir el número de días: esa es nuestra n. (Por ejemplo, hemos utilizado n 16 para nuestro ejemplo, arriba.) Además, si se elige la serie de senos, se pueden introducir los picos y moverlos a lo largo del gráfico. Me gusta esto . Tenga en cuenta que hayamos utilizado N 16 y N 36 (en la foto de la hoja de cálculo) Causa n / 2 y sqrt (n) son ambos enteros. Si utiliza algo así como 15 n continuación, la hoja de cálculo utiliza la parte Eger INT de n / 2 y sqrt (n), es decir, 7 y 3. Por lo tanto, es el casco de media móvil el mejor definen mejor. ¿Qué hay de que Jurik media no sé nada al respecto. Es propietaria y tienes que pagar para usarlo. Sin embargo, vamos a jugar con las medias móviles. Otra media móvil Supongamos que, en lugar de la media móvil ponderada (donde los pesos son proporcionales a 1, 2, 3.). utilizamos el ritual del casco magia con la media móvil exponencial. Es decir, consideramos: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Sí, eso es H oving Un verage g immick o M oving Un verage g eneralized o M oving Un verage g rand o. O M oving Un verage g ummy prestar atención Escogemos nuestro número favorito de los días, al igual que n 16, y calcular MAg (n, 945, k) 945 EMA (n / k) - (1-945) EMA (n). Podemos jugar con 945 y k y ver lo que obtenemos: Por ejemplo, aquí hay algunos Mags (donde se pegaban a 16 días, pero el cambio de los valores de 945 y k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA ( 16) MAg (16) 1.5 EMA (5) - 0,5 EMA (16) Tenga en cuenta que cuando recogemos k 3 obtenemos n / k 16/3 5.333, que cambiamos al llano y sencillo 5.0. ¿Por qué no se quede con Cascos opciones: 945 2 y k 2 Buena idea. Mier conseguir esto: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece que la tabla con 945 k 1.5 y 3. Lo hace, no logra que quisiste equivocación. Posiblemente nuevo. ¿Qué pasa con ese ritual de raíz cuadrada se lo dejo como ejercicio. Está bien para usted, mientras jugaba con esa cosa MAg Me parece que los cascos k 2 funciona bastante bien. tan bien se adhieren a eso. Sin embargo, a menudo tenemos un muy buen promedio cuando añadimos sólo una pequeña parte del cambio: EMA (n / 2) - EMA (n). De hecho, así agregar apenas una fracción 946 de ese cambio. Thatd dar MAG (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Es decir, elegimos 946 0.5 o tal vez sólo 946 0,25 o lo que sea y uso: Por ejemplo, si comparamos nuestra manada de medias móviles, ya que el seguimiento de una función escalonada, obtenemos este, donde le sumamos (MAG) solamente 946 1 / 2 del cambio. Sí, pero ¿cuál es el mejor valor de la beta. Definir mejor: Tenga en cuenta que el beta 1 es la elección del casco. excepto que se utiliza en lugar de EMA WMA. Y lo deja sin esa cosa de raíz cuadrada. Uh, sí. Olvidé eso. Nota . La hoja de cálculo cambia de hora en hora. En la actualidad se parece a esto algo para jugar Me conseguí una hoja de cálculo que se parece a esto. haga clic en la imagen para descargar. Usted escoge una acción y clic en un botón y obtener unos años el valor de los precios diarios. El elige cualquiera HMA o MAG, cambiando el número de días y, MAG, el parámetro, y ver cuándo debe Compra venta de ro. Cuando Con base en qué criterios Si el promedio móvil es ABAJO X desde su máximo en los últimos 2 días, comprar. (En el ejemplo, x 1.0) Si su ARRIBA Y respecto a su mínimo en los últimos 2 días, usted vende. (En el ejemplo, y 1.5) Puede cambiar los valores de x e y. Tiene algo de bueno. estos criterios me dijeron que era algo para jugar. Theres esta otra técnica de alisado llama el filtro de Hodrick-Prescott. Con la ayuda de Ron McEwan, su ahora incluidos en esta hoja de cálculo: ¿Es bueno jugar con él. Youll aviso de que los theres un parámetro se puede cambiar en la celda M3. y comprar y vender signals. Removing Lag, Pronosticar Índices comercialización de datos con el casco Medias móviles de media móvil de datos sin problemas y hacer que sea más fácil para analizar los movimientos de precios, pero tienden a retrasarse. Herersquos un sistema de sincronización del mercado que elimina el retraso y las previsiones futuras de datos. B retención uy amplificador funciona bien cuando el mercado sube, pero la estrategia se desmorona cuando los tanques del mercado. Necesitamos un modelo de temporización para proteger el capital en los mercados hacia abajo e identificar las oportunidades en los mercados arriba. ¿Es posible medias móviles son a menudo la mejor manera de eliminar los picos de datos, y los de longitudes relativamente largas de datos sin problemas también. Sin embargo, los promedios móviles tienen un defecto importante, ya que sus largos períodos al pasado de producir demoras. La solución es modificar la fórmula de media móvil y eliminar el desfase. Si lo hace, reduce al mínimo la posibilidad de la media móvil de rebasamiento los datos brutos la hora de predecir la siguiente actividad intervalrsquos y la introducción de la posibilidad de errores. Herersquos la forma en que se puede hacer. Extracción del desfase Un nuevo tipo de medio desarrollado por Alan comerciante del casco en movimiento intenta resolver este problema. En esta variación, una media móvil simple (SMA) es la suma de muestras de datos dividido por el número de muestras (N). El casco de media móvil (HMA) lleva a cabo el suavizado mediante el uso de la media móvil ponderada (WMA) y una raíz cuadrada de n. El cálculo es la siguiente: Para el paso a través de esta fórmula: Tome la AMM de los últimos datos de N / 2 y se multiplica por 2. Luego reste la AMM de los últimos datos de N. Ahora esa cifra, puede utilizar la raíz cuadrada de N. A continuación, busque la AMM de esos dos valores (es decir, la raíz cuadrada de N Wma del valor acordado). Desde la raíz cuadrada trunca los valores, el cálculo debe elegir un N que es un cuadrado perfecto, tal como 4, 9, 16, 25, 49, o 81. Comparando la Sma y Hma en la Figura 1, utilizando un promedio de 81 días, encontramos que el HMA es a la vez suave y sensible a los datos cambiantes, mientras que la Sma va a la zaga. Figura 1: ma sencilla vs. casco ma. Aquí ves una comparación de los datos de SMA y HMA utilizando desde el ETF QQQQ. El HMA es más rápido que el SMA. Un promedio de nueve días se muestra con el HMA en azul. hellipContinued en el número de diciembre de análisis técnico de acciones amp Commodities un extracto de un artículo publicado originalmente en la edición de diciembre de 2010 de análisis técnico de acciones AMP revista Commodities. Todos los derechos reservados. copia Copyright 2010, Análisis Técnico, Inc. Hull Moving Average El casco de media móvil hace una media móvil más sensible mientras se mantiene una suavidad curva. La fórmula para el cálculo de este promedio es el siguiente: HMAi MA ((2MA (entrada, período / 2) 8211 MA (entrada, período)), SQRT (período)) donde MA es un promedio móvil y SQRT es la raíz cuadrada. El usuario puede cambiar la entrada (cerrar), la duración del período y cambiar el número. Esta definición indicator8217s se expresa más en el código dado condensada en el cálculo a continuación. Como operar Uso del casco Moving Average El casco de media móvil es un indicador de tendencia de retraso y puede ser utilizada en conjunto con otros estudios. No hay señales de operación se calculan. Cómo tener acceso en MotiveWave Ir al menú superior, elija Estudio gtMoving AveragegtHull media móvil o ir al menú superior, elija Agregar Estudio. empieza a escribir en este estudio nombre hasta que lo ve aparecer en la lista, haga clic en el nombre del estudio, haga clic en Aceptar. Aviso legal: La información proporcionada en esta página es estrictamente para fines informativos y no debe ser interpretado como consejo o recomendación de compra o venta de ningún valor. Por favor, vea nuestra Declaración de Riesgos y declaración de exención de responsabilidad rendimiento. Cálculo // precio de entrada, definido por el usuario, por defecto está cerca // método de media móvil (MA), definido por el usuario, por defecto es WMA // periodo definido por el usuario, por defecto es 20 // usuario turno definida, por defecto es 0 // WMA móvil ponderado , raíz cuadrada // índice de número de compás actual sqrt promedio, menos o LOE equalThis es un elemento de negociación o de un componente que se creó utilizando QuantShare por uno de nuestros miembros. Este artículo puede ser descargado y utilizado por QuantShare software de comercio. artículos de comercio son de diferentes tipos. Hay descargadores de datos, indicadores de comercio, sistemas de negociación, listas de seguimiento, materiales compuestos / índices. Puede utilizar este elemento y cientos de otros de forma gratuita mediante la descarga de QuantShare. Razones ¿Por qué usted debe utilizar QuantShare: trabaja con nosotros y los mercados internacionales (. De valores, divisas, opciones, futuros, ETF) que ofrece las herramientas que le ayudarán a convertirse en un operador rentables Le permite implementar cualquier idea intercambio de objetos e intercambiar ideas con otros usuarios QuantShare Nuestro equipo de soporte es muy sensible y responderán a sus preguntas vamos a implementar cualquier característica que usted sugiere precio muy bajo y mucho más funciones que la mayor parte de otro software comercial el casco de media móvil se basa en varios promedios móviles ponderados. En un intento de crear un MA más sensible y reducir el problema de desfase que es inherente a la mayoría de las medias móviles, el indicador CASCO devuelve un promedio mucho más rápido y suave movimiento. El casco de media móvil se introdujo por primera vez por Alan Hull, una cuota de comerciante de segunda generación. El indicador de comercio puede ser utilizado como cualquier otra media móvil y es muy adecuado para los sistemas de seguimiento de tendencias. El siguiente es un ejemplo de una estrategia (sistema de comercio) que utiliza la fórmula de Hull MA con dos marcos de tiempo diferentes: Cruz crossDaily (bajo, hullMA (60)) crossWeekly Timeframedecompress (TimeframeApply (7, cruz (cerca, hullMA (60)) )) compra crossDaily crossWeekly el crossDaily señales de cruces de variables entre un valor bajo y el 60 Período de Hull MA, mientras que el crossWeekly detecta cruces entre una cerca de seguridad y el casco de 60 semanas MA. Como se puede ver en la fórmula, hemos aplicado el último cruce de datos semanales mediante el uso de la función TimeframeApply continuación, descomprimiendo el resultado utilizando Timeframedecompress. La estrategia genera una señal de compra cuando tanto el diario y semanal cruces se producen al mismo tiempo. El casco MA función / fórmula tiene un solo argumento, que es un período retroactivo. Este período se pasa internamente a los diferentes promedios móviles ponderados que son parte de la fórmula Hull. Construir-en las áreas metropolitanas incluye:,, doble, como ponderador, promedios simples exponenciales exponenciales triples exponencial adaptativo, Kaufman adaptativos, T3 móviles. Debe iniciar la sesión en primera Únase ahora y obtenga acceso gratis al software de comercio, el servidor de uso compartido y el sitio web de la red social. 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Usted debe ser consciente de todos los riesgos asociados con el comercio y buscar el asesoramiento de un asesor financiero independiente si tiene alguna duda.