Hull Flytting Gjennomsnittet Trade Kode

Fjerning av lag, prognostiser data. Trendingsindekser med skrogflyttende gjennomsnitt. Gjennomgang av glatte data og gjør det enklere å analysere prisbevegelser, men de har en tendens til å lagre. Her er markedet timing system som fjerner lag og prognoser fremtidige data. vel som markedet går opp, men strategien faller fra hverandre når markedstankene. Vi trenger en tidsmodell for å bevare kapital i nedmarkeder og identifisere muligheter i oppmarkeder. Det er mulig. Gjennomgang av gjennomsnitt er ofte den beste måten å eliminere data spikes på, og De med relativt lange lengder også jevne data. Flyttende gjennomsnitt har stor feil, fordi deres lange tilbakekallingsperioder innfører lag. Løsningen er å endre den bevegelige gjennomsnittsformelen og fjerne lagret. Dette gjør at muligheten for at det bevegelige gjennomsnittet overskrider rå data når du forutser neste intervall s aktivitet og dermed introduserer feil Her er hvordan det kan gjøres. Å fjerne lag Et nytt type bevegelige gjennomsnitt utviklet av handelsmann Alan Hull forsøker å løse dette problemet I denne varianten er en enkel glidende gjennomsnittlig Sma summasjonen av dataprøver divideres med antall prøver N Hull-glidende gjennomsnittlig Hma oppnår utjevningen ved å bruke det veide glidende gjennomsnittet Wma og en kvadratrot av N The beregning er thus. To gå gjennom denne formelen Ta Wma av de siste N 2 dataene og multipliser den med 2 Deretter trekke Wma av de siste N dataene Nå ta den verdien og bruk kvadratroten til N Deretter finner du Wma av de to verdier som er Wma sqrt av N av den huskede verdien Siden kvadratroten avkorter verdier, bør beregningen velge en N som er et perfekt firkant som 4, 9, 16, 25, 49 eller 81paring Sma og Hma i Figur 1 som bruker et 81-dagers gjennomsnitt, finner vi at Hma er både jevn og lydhør overfor de endrede dataene, mens Sma lags bak. Figur 1 Enkel ma mot skrog ma Her ser du en sammenligning av SMA og HMA ved hjelp av data fra QQQQ ETF HMA er mer rettidig enn SMA En ni-dagers av erage vises med HMA i blue. Continued i desember utgaven av Technical Analysis of Stocks Commodities. Excerpted fra en artikkel opprinnelig publisert i desember 2010 utgaven av Technical Analysis of Stocks Commodities magazine Alle rettigheter reservert Copyright 2010, Technical Analysis, Inc. Hva er DIG Hull Moving Average. DIG Hull Moving Gjennomsnittlig HMA gjør ditt bevegelige gjennomsnittsnivå responsivt mot dagens priser, mens det forblir glatt og ikke hakket. HMA's skjønnhet er at den klarer å eliminere forsinkelsen nesten helt mens den holder seg perfekt. Dette er hva du leter etter i et bevegelige gjennomsnitt betyr det at du kan få dine signaler raskere og gjøre færre feil. Hvordan sammenligner HMA med andre bevegelige gjennomsnitt. La oss starte ved å sammenligne HMA med et enkelt bevegelige gjennomsnittlig SMA med samme lengde Bare en rask påminnelse SMA-beregningen tar de siste n sluttkursene og beregner gjennomsnittet, vanligvis handles det ved å ta en kort og lang SMA, og når de to c ross et signal oppstår SMA er knyttet til to problematiske problemer. Lang lengde - Lag blir betydelig større. Kort lengde - MA blir veldig hakkfull. P500 Futures Daily Chart På diagrammet kan du se standard SMA lengde 34 i cyan lyseblå , og vår DIGHullMovingAverage lengde 34 i gul På venstre side av diagrammet viser at mens SMA fortsatt går opp mot markedet, tar HMA opp begge svinge - og svingretningen mens den forblir jevn. Du kan også se hvor stor forsinkelsen faktisk er Ved å se på de to vertikale linjene til høyre, endrer SMA sin retning om 15 bar senere enn vår HMA, dette betyr at du ville ha kommet inn i handelen tidligere, og likte den fine bearish move. Now la s legge til standardeksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA Hovedideen bak EMA er å gi mer betydning for nyere data der for å eliminere lag, vil du legge merke til at HMA faktisk er enda bedre enn EMA, da det vil reagere raskere, men forbli glatt. P500 Futures Daily Chart SMA lengde 34 i cyan lyseblå EMA lengde 34 i lilla DIGHullMovingAverage lengde 34 i gul. Du kan se at EMA er mellom HMA og SMA. Det er mer responsivt enn SMA, men en kilometer bak HMA Du kan også se at EMA-linjen ikke er så jevn som HMA-linjen. Sammendrag er EMA en forbedring av SMA, og vårt DIG Hull Moving Average tar dette enda lenger ved å gi en jevnere og mer presis bevegelighet gjennomsnittlig enn du noensinne har sett før. MA Trend Feature Vi har lagt til en annen funksjon som gjør denne indikatoren enda bedre Ved å bruke en enkel bryter kan du fortelle vår DIG HMA-indikator å farge seg i henhold til retningen. Vi ser det i AAPL-handling 30 Min Diagram DIG HMA er fargekodet i henhold til sin retning, noe som gjør det mye lettere å få signaler raskt. Vi har plassert to DIG HMA-indikatorer, en med lengden på 34 og en med lengden på 80 kan du se tre flotte krysssignaler. Low lag - Kom inn før andre handelsfolk. Opprettholder glatt glidende gjennomsnitt - Eliminer falske oppføringer. Ny funksjonskvalitet kodet i henhold til trend. Enkel å bruke og støtter et hvilket som helst diagram og en hvilken som helst tidsramme. Last ned DIG Hull Flytende Gjennomsnitt For Free. Hull Flytende Gjennomsnittlig HMA. Hull Moving Average løser alder gammelt dilemma for å gjøre et bevegelige gjennomsnitt mer responsivt mot dagens prisaktivitet, samtidig som kurvejevnheten opprettholdes. Faktisk eliminerer HMA nesten helt lag og klarer å forbedre utjevning samtidig. For å forstå hvordan det oppnår begge disse motstridende utfallene samtidig må vi starte med en lettforståelig referanseramme Følgende diagram inneholder et 16 uker enkelt glidende gjennomsnitt som konstant legger prisaktiviteten og har dårlig glatthet. For det første kan løse problemet med kurveutjevning gjøres ved å ta et gjennomsnitt av gjennomsnittet, dvs. 16 periode SMA 16-periode SMA-pris Den dårlige nyheten er at det gir en stor økning i lag som vist nedenfor. Å løse problemet med lag er litt mer involvert ved og krever en forklaring med tall i stedet for diagrammer Vurder en serie på 10 tall fra 0 til 9 og tenk at de er suksessive prispunkter på et diagram med 9 som det siste prispunktet på høyre side. Hvis vi tar 10 periode enkelt gjennomsnitt av disse tallene da ikke overraskende, vi vil bestemme midtpunktet på 4 5 som ligger betydelig bak det siste prispunktet på 9 Her er den klarte biten først la s halvere gjennomsnittet til 5 og bruke det til de siste tallene 5,6,7,8 og 9, er resultatet midtpunktet for 7. For å fjerne laget tar vi midtpunktet på 7 og legger forskjellen mellom de to gjennomsnittene som tilsvarer 2 5 7 4 5 Dette gir et endelig svar på 9 5 7 2 5 som er en liten overkompensasjon Men denne overkompensasjonen er veldig nyttig fordi den kompenserer den nestede effekten av den nestede gjennomsnitt. Derfor er resultatet av å kombinere disse 2 teknikkene en nesten perfekt balanse mellom lagreduksjon og kurveutjevning. HMA klarer å holde følge med hurtige endringer i prisaktivitet samtidig som den har overlegen utjevning over en SMA i samme periode. HMA benytter vektede glidende gjennomsnitt og demper utjevningseffekten og resulterende forsinkelse ved å bruke kvadratroten av perioden i stedet for selve perioden som vist nedenfor. Integer Square Root Period WMA 2 x Heltal Periode 2 WMA Pris Periode WMA Pris. Følgende formler for Hull Moving Average er for MetaStock og Supercharts, men kan enkelt tilpasses for bruk med andre kartleggingsprogrammer som er Klar til tilpasset indikatorkonstruksjon. Periode Inngangsperiode, 1,200,20 kvartsperiode Sqrt-periode Mov 2 Mov C, periode 2, W Mov C, periode, W, LastValue sqrtperiod, W. Input-periode Standardverdi 20 spyling 2 spyling lukk periode 2 - vri nær, periode, SquareRoot Period. En enkel applikasjon for HMA, gitt sin overlegne utjevning, ville være å benytte vendepunktene som inngangsavgangssignaler. Det bør imidlertid ikke brukes til å generere crossove r signaler som denne teknikken er avhengig av lag. Skjul og Koble. Skriv til vårt nyhetsbrev.