Hull Moving Average HMA. Hull Moving Average löser det ålders gamla dilemma för att göra ett rörligt medelvärde som är mer responsivt mot den aktuella prisaktiviteten, samtidigt som kurvan smidiggörs. HMA eliminerar nästan helt detsamma och lyckas förbättra utjämningen samtidigt. För att förstå hur det Uppnår båda dessa motsatta resultat samtidigt måste vi börja med en lättförståelig referensram. Nedanstående diagram innehåller ett 16 veckors enkelt glidande medelvärde som ständigt sänker prisaktiviteten och har dålig jämnhet. Först kan lösningen av kurvutjämningsproblem göras Genom att ta medeltalet i genomsnittet, dvs 16 period SMA 16 period SMA Price Den dåliga nyheten är att det orsakar en stor ökning av fördröjning enligt nedan. Att lösa problemet med lag är lite mer involverat och kräver en förklaring med siffror snarare än Diagram Tänk på en serie med 10 nummer från 0 till 9 och föreställ dig att de är successiva prispunkter på ett diagram med 9 som den senaste Pris peka på högra framkant Om vi tar det 10 enkla genomsnittet av dessa siffror så kommer vi inte överraskande att bestämma mittpunkten på 4 5 som ligger betydligt bakom den senaste prispunkten på 9 Här är den smarta delen först låt S halva genomsnittet till 5 och tillämpa det till de senaste siffrorna 5,6,7,8 och 9, resultatet är mittpunkten för 7. För att ta bort lagret tar vi mittpunkten 7 och Lägg till skillnaden mellan de två medelvärdena som är lika med 2 5 7 4 5 Detta ger ett slutligt svar på 9 5 7 2 5 vilket är en liten överkompensation Men denna överkompensation är väldigt praktisk eftersom den kompenserar den nätade effekten av den näste medelvärdet. Därför är resultatet av Kombinera dessa 2 tekniker är en nära perfekt balans mellan lagreducering och kurvutjämning. HMA lyckas hålla fast vid snabba förändringar i prisaktivitet samtidigt som den har överlägsen utjämning över en SMA under samma period. HMA använder viktiga glidmedel och dämpar smooten Hingseffekt och resulterande fördröjning genom att använda periodens kvadratrots i stället för den aktuella perioden i sig, se nedan. Intäktsfältets rota period WMA 2 x Helhetsperiod 2 WMA-prisperiod WMA-pris. Följande formler för Hull Moving Average är för MetaStock Och Supercharts men kan enkelt anpassas för användning med andra kartläggningsprogram som kan anpassas för indikeringskonstruktion. Period Inmatningsperiod, 1,200,20 kvartsperiod Sqrt period Mov 2 Mov C, period 2, W Mov C, period, W, LastValue sqrtperiod, W. Inmatningsperiod Standardvärde 20 vattentryck 2 vridning stäng, period 2-vågentid, period SquareRoot Period. En enkel applikation för HMA, med tanke på dess överlägsen utjämning, skulle vara att använda vridpunkterna som utgångsignaler. Men det borde inte Användas för att generera crossover-signaler, eftersom den här tekniken är beroende av lag. Skriva och anslut. Skriva på vår nyhetsbrev. Viktig juridisk information om det e-postmeddelande som du ska skicka Med hjälp av den här tjänsten accepterar du att skriva in din verkliga E-postadress och bara skicka den till personer du känner Det är ett brott mot lagen i vissa jurisdiktioner att felaktigt identifiera dig i ett e-postmeddelande All information du tillhandahåller kommer att användas av Fidelity enbart för att skicka e-post för din räkning. E-postmeddelandet du skickar kommer att vara. Din e-post har skickats. Multifonder och ömsesidig fondplacering - Fidelity Investments. Clicking a link öppnar ett nytt fönster. Hull Moving Average. Det finns många typer av glidande medelvärden, de mest grundläggande är Simple Flyttande medelvärde SMA Av alla glidande medelvärden sätter SMA-priset det mest Exponential och Weighted Moving Medelvärdet utvecklades för att ta itu med denna fördröjning genom att lägga större vikt vid senaste data. Hull Moving Average HMA, utvecklad av Alan Hull, är en extremt snabb och Slät glidande medelvärde Faktum är att HMA nästan eliminerar lagret helt och hållet och förbättrar utjämningen samtidigt. Hur denna indikator fungerar. En längre period kan HMA användas för att identifiera trenden om H MA stiger, den rådande trenden stiger, vilket indikerar att det kan vara bättre att gå in i långa positioner Om HMA faller faller den rådande trenden också, vilket indikerar att det kan vara bättre att ange korta positioner. En kortare period HMA kan användas för Ingångssignaler i riktning mot den rådande trenden En lång ingångssignal, när den rådande trenden stiger, inträffar när HMA dyker upp och en kort inmatningssignal, när den rådande trenden faller, inträffar när HMA slocknar. Beräkna en vägd Flytta medelvärdet med period n 2 och multiplicera det med 2. Beräkna ett vägat rörligt medelvärde för perioden n och subtrahera om från steg 1. Beräkna ett vägat rörligt medelvärde med perioden sqrt n med data från steg 2.HMA WMA 2 WMA n 2 WMA N, sqrt n. Removing Lag, Prognos Data. Trading Index med Hull Moving Average. Moving genomsnittsdata smidiga data och göra det enklare att analysera prisrörelser, men de tenderar att lagra Här är marknaden timing system som tar bort fördröjningen och prognoser framtida data. B Uy hold fungerar bra som marknaden går upp, men strategin faller ifrån varandra när marknadstankar Vi behöver en tidsmodell för att bevara kapital på marknaderna och identifiera möjligheter på marknaderna är det möjligt. Att använda medelvärden är ofta det bästa sättet att eliminera data Spikar och de med relativt långa längder också smidiga data. Flyttande medelvärden har emellertid en stor fel, eftersom deras långa återgångsperioder introducerar lag. Lösningen är att modifiera den glidande medelformeln och ta bort fördröjningen. Gör så minimerar möjligheten att röra sig Genomsnittlig överskridning av de råa uppgifterna när man förutsäger nästa intervall s-aktivitet och därigenom införande av fel Här är hur det kan göras. Förminska lagret En ny typ av rörligt medel som utvecklats av näringsidkaren Alan Hull försöker lösa detta problem I denna variation är en enkel rörelse Medelvärdet Sma är summan av dataprover dividerat med antalet prover N Hull-glidande medelvärdet Hma åstadkommer utjämningen genom att använda det viktade glidande medeltalet Wma och En kvadratroten av N Beräkningen är thus. To gå igenom denna formel Ta Wma av den sista N 2-data och multiplicera den med 2 Därefter subtrahera Wma för de sista N-datana Nu tar du det värdet och använder kvadratroten på N Sedan Hitta Wma av de två värdena som är Wma sqrt av N av det minnsvärdet Eftersom kvadratroten avkortar värden, bör beräkningen välja ett N som är ett perfekt kvadrat som 4, 9, 16, 25, 49 eller 81paring av Sma och Hma i Figur 1 med hjälp av ett 81-dagars medelvärde, finner vi att Hma är både smidigt och lyhörd för de ändrade data, medan Sma lags bakom. Figur 1 enkel ma vs skrov ma Här ser du en jämförelse av SMA och HMA använder data från QQQQ ETF HMA är snabbare än SMA Ett nio dagars genomsnitt visas med HMA i blue. Continued i december-numret av Technical Analysis of Stocks Commodities. Excerpted från en artikel som ursprungligen publicerades i December 2010 utgåva av Teknisk Analys av Aktier Commodities magazine All rights Reserverad Copyright 2010, Technical Analysis, Inc.
No comments:
Post a Comment