Hull Moving Average Esignal

Entfernen von Lag, Forecasting Data. Trading Indizes mit dem Hull Moving Average. Moving im Durchschnitt reibungslose Daten und machen es einfacher, Preisbewegungen zu analysieren, aber sie neigen dazu, hier zu lagern Hier ein Markt-Timing-System, das die Verzögerung entfernt und Prognosen zukünftige Daten. B uy halten funktioniert Auch wenn der Markt steigt, aber die Strategie fällt auseinander, wenn die Markttanks Wir brauchen ein Timing-Modell, um Kapital in den Down-Märkten zu bewahren und Chancen in den Märkten zu identifizieren. Ist es möglich. Moving-Mittelwerte sind oft der beste Weg, um Datenspitzen zu eliminieren, und Jene von relativ langen Längen glatte Daten aber auch bewegte Durchschnitte haben einen großen Fehler, da ihre langen Rückblickperioden eine Verzögerung einführen. Die Lösung besteht darin, die gleitende Durchschnittsformel zu modifizieren und die Verzögerung zu entfernen. Dadurch wird die Möglichkeit des gleitenden Durchschnittsüberschreitens minimiert Rohdaten bei der Vorhersage der nächsten Intervall-Aktivität und damit der Einführung von Fehlern Hier ist, wie es getan werden kann. Entfernen der Verzögerung Eine neue Art von gleitenden Durchschnitt von Trader entwickelt Alan Hull versucht, dieses Problem zu lösen In dieser Variante ist eine einfache gleitende Durchschnitt Sma Die Summation der Datenmuster dividiert durch die Anzahl der Samples N Der Hull gleitende Durchschnitt Hma erreicht die Glättung mit dem gewichteten gleitenden Durchschnitt Wma und einer Quadratwurzel von N Die Berechnung ist also. To Schritt durch diese Formel Nehmen Sie die Wma der letzten N 2 Daten und multiplizieren Sie es mit 2 Dann subtrahieren Sie die Wma der letzten N Daten Jetzt nehmen Sie diesen Wert und verwenden Sie die Quadratwurzel von N Dann finden Sie die Wma von diesen beiden Werten, die ist, die Wma sqrt von N des erinnerten Wertes Da das Quadrat Wurzel schneidet Werte ab, die Berechnung sollte ein N wählen, das ein vollkommenes Quadrat wie 4, 9, 16, 25, 49 oder 81 ist, das Sma und Hma in Abbildung 1 mit einem 81-tägigen Durchschnitt, wir finden, dass das Hma beide ist Glatt und reagiert auf die wechselnden Daten, während die Sma hinterhergeht. Figure 1 einfache Ma vs Rumpf ma Hier sehen Sie einen Vergleich der SMA und HMA mit Daten aus der QQQQ ETF Die HMA ist rechtzeitiger als die SMA Ein neun-Tage-Durchschnitt Wird mit der HMA in blue. Continued in der Dezember-Ausgabe der technischen Analyse der Aktien Commodities. Excerpted aus einem Artikel ursprünglich veröffentlicht in der Dezember 2010 Ausgabe der technischen Analyse der Aktien Commodities Magazin Alle Rechte vorbehalten Copyright 2010, Technische Analyse, Inc. Ideal , Du möchtest ein gefiltertes Signal sowohl glatt als auch unentgeltlich sein. Lag verursacht Verzögerungen in deinem Trades, und zunehmende Verzögerung in deinen Indikatoren führen in der Regel zu niedrigeren Gewinnen. Mit anderen Worten, Später kommen, was man auf dem Tisch nach dem Fest hat Bereits begonnen. Das ist der Grund, warum Investoren, Banken und Institutionen weltweit fragen, für die Jurik Research Moving Average JMA Sie können es anwenden, so wie Sie irgendwelche anderen beliebten gleitenden Durchschnitt Aber JMA s verbesserte Timing und Glätte wird Sie verblüffen. Die gezackte graue Linie in Das Diagramm simuliert Preis-Aktion, die in einem niedrigen Trading-Bereich beginnt, dann Lücken zu einem höheren Trading-Bereich Da niemand gerne Warten auf die Seitenlinie, eine perfekte Rauschunterdrückung Filter grüne Linie bewegt sich reibungslos entlang der Mitte der ersten Trading-Bereich und dann springen In die Mitte des neuen Handelsbereichs fast sofort. Hull Moving Average HMA. The Hull Moving Average löst das uralte Dilemma, um einen gleitenden Durchschnitt mehr auf die aktuelle Preisaktivität zu reagieren, während die Aufrechterhaltung der Kurvenglätte In der Tat die HMA fast eliminiert Verzögerung insgesamt und verwaltet Zur gleichzeitigen Verbesserung der Glättung Um zu verstehen, wie es diese beiden gegensätzlichen Ergebnisse gleichzeitig erreicht, müssen wir mit einem leicht verständlichen Bezugsrahmen beginnen. Die folgende Tabelle enthält einen 16-wöchigen, gleitenden Durchschnitt, der der Preisaktivität ständig abnimmt und eine schlechte Glätte aufweist. Erstens kann die Lösung des Problems der Kurvenglättung durch einen Durchschnitt des Durchschnitts, dh 16 Periode SMA 16 Periode SMA Preis Die schlechte Nachricht ist, dass es eine enorme Zunahme der Verzögerung verursacht, wie unten gesehen. Solving das Problem der Verzögerung ist ein Etwas mehr beteiligt und erfordert eine Erklärung mit Zahlen anstatt Charts Betrachten Sie eine Reihe von 10 Zahlen von 0 bis einschließlich 9 und stellen Sie sich vor, dass sie aufeinanderfolgende Preispunkte auf einem Diagramm mit 9 sind die jüngsten Preis Punkt an der rechten Vorderkante Wenn wir Nehmen Sie die 10 Periode einfachen Durchschnitt dieser Zahlen dann, nicht überraschend, werden wir bestimmen, der Mittelpunkt von 4 5, die deutlich hinter dem jüngsten Preis Punkt von 9 Hier ist der kluge Bit zuerst lassen Sie die Hälfte des Zeitraums auf 5 und Wenden Sie es auf die jüngsten Zahlen von 5,6,7,8 und 9, das Ergebnis ist der Mittelpunkt von 7.Final, um die Verzögerung zu entfernen, nehmen wir den Mittelpunkt von 7 und fügen Sie die Differenz zwischen den beiden Mittelwerten, die gleich 2 ist 5 7 4 5 Das gibt eine endgültige Antwort von 9 5 7 2 5, was eine leichte Überkompensation ist. Aber diese Überkompensation ist sehr praktisch, weil sie die nacheilende Wirkung der verschachtelten Mittelung kompensiert. Daher ist das Ergebnis der Kombination dieser 2 Techniken eine nahezu perfekte Balance zwischen Verzögerungsreduzierung und Kurvenglättung. Die HMA schafft es, mit raschen Veränderungen der Preisaktivität Schritt zu halten, während sie eine überlegene Glättung über eine SMA der gleichen Periode hat. Die HMA verwendet gewichtete bewegte Durchschnitte und dämpft den Glättungseffekt und die daraus resultierende Verzögerung, indem sie die Quadratwurzel der Periode statt der tatsächlichen Periode selbst, wie unten gesehen. Integer Quadrat Wurzel Zeitraum WMA 2 x Integer Zeitraum 2 WMA Preis Zeitraum WMA Preis. Die folgenden Formeln für die Hull Moving Average sind für MetaStock und Supercharts, sondern kann leicht angepasst werden für die Verwendung mit anderen Charting Programme, die in der Lage sind, benutzerdefinierte Indikator construction. period Input Zeitraum, 1.200,20 sqrtperiod Sqrt Periode Mov 2 Mov C, Periode 2, W Mov C, Periode, W, LastValue sqrtperiod, W. Input Zeitraum Default Wert 20 Waverage 2 Waise schließen, Periode 2 - Werke schließen, Periode, SquareRoot Periode. Eine einfache Anwendung für die HMA, da ihre überlegene Glättung, wäre, die Wendepunkte als Eingang Ausstiegssignale zu verwenden. Allerdings sollte es nicht verwendet werden, um Crossover-Signale zu erzeugen, da diese Technik auf Verzögerung beruht. Subscribe und Connect. Subscribe zu unserem Newsletter.