Alan Skrog Moving Average Formel

Hull Moving Average HMA. Hull Moving Average løser det alderen gamle dilemmaet 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 motsatte utfallene samtidig må vi begynne 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 gjennomsnittet av gjennomsnittet, dvs. 16-årig SMA 16-periode SMA-pris. De dårlige nyhetene er at det forårsaker en stor økning i lag som vist nedenfor. Å løse problemet med lag er litt mer involvert 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 de siste prispunkt på høyre side. Hvis vi tar det ti enkle gjennomsnittet av disse tallene, så ikke overraskende, bestemmer vi midtpunktet på 4 5 som ligger betydelig bak det siste prispunktet på 9. Her er den klarte biten først la s halver gjennomsnittet til 5 og bruker det til de siste tallene 5,6,7,8 og 9, resultatet er midtpunktet for 7. For å fjerne laget tar vi midtpunktet på 7 og legg til forskjellen mellom de to gjennomsnittene som tilsvarer 2 5 7 4 5 Dette gir et slutt svar på 9 5 7 2 5 som er en liten overkompensasjon Men denne overkompensasjonen er veldig nyttig fordi den kompenserer den nestende effekten av den nestede gjennomsnittet. Derfor er resultatet av kombinere disse 2 teknikkene er 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 smooten hing effekt og resulterende forsinkelse ved å bruke kvadratroten av perioden i stedet for selve perioden som vist nedenfor. Integrert kvadratruteperiode WMA 2 x helhetsperiode 2 WMA-prisperiode WMA-pris. Følgende formler for Hull Moving Average er for MetaStock og Supercharts, men kan lett tilpasses for bruk med andre kartleggingsprogrammer som er i stand til tilpasset indikatorkonstruksjon. period Inngangsperiode, 1,200,20 sqrtperiod Sqrt-periode Mov 2 Mov C, periode 2, W Mov C, periode, W, LastValue sqrtperiod, W. Inngangsperiode Standardverdi 20 vrikke 2 vrikke lukke, periode 2-vekk lukke periode, SquareRoot-periode. En enkel applikasjon for HMA, gitt sin overlegne utjevning, ville være å benytte vendepunktene som inngangsavgangssignaler. Men det burde ikke brukes til å generere crossover-signaler, da denne teknikken er avhengig av lag. Kunskap og Connect. Skriv til vår Newsletter. Important juridisk informasjon om e-posten du vil sende Ved å bruke denne tjenesten, godtar du å skrive inn din virkelige e-postadresse og bare send den til folk du kjenner Det er et lovbrudd i noen jurisdiksjoner for å feilaktig identifisere deg selv i en e-post All informasjon du oppgir vil bli brukt av Fidelity utelukkende med det formål å sende e-posten på dine vegne. e-posten du sender vil være. Din epost er sendt. Mutual Funds og Mutual Fund Investing - Fidelity Investments. Clicking en lenke åpner et nytt vindu. Hull Moving Average. There er mange typer bevegelige gjennomsnitt, den mest grunnleggende er Simple Flytende gjennomsnittlig SMA Av alle de bevegelige gjennomsnittene, SMA lagrer prisen mest De eksponentielle og veidede bevegelige gjennomsnittene ble utviklet for å løse dette forsinket ved å legge større vekt på nyere data. Hull Moving Average HMA, utviklet av Alan Hull, er en ekstremt rask og jevn flytende gjennomsnitt Faktisk eliminerer HMA nesten helt lag og klarer å forbedre utjevning samtidig. Hvordan denne indikatoren virker. En lengre periode kan HMA brukes til å identifisere trenden hvis H MA stiger, den nåværende trenden stiger, noe som tyder på at det kan være bedre å gå inn i lange stillinger Hvis HMA faller faller den rådende trenden også, noe som indikerer at det kan være bedre å legge inn korte stillinger. En kortere periode HMA kan brukes til inngangssignaler i retning av den rådende trenden Et langt inngangssignal når den gjeldende trenden stiger oppstår når HMA dukker opp og et kort inngangssignal, når den gjeldende trenden faller, oppstår når HMA slår ned. Beregne en veid Flytter gjennomsnittet med periode n 2 og multipliserer det med 2. Beregne et veidende flytende gjennomsnitt for perioden n og trekke fra hvis fra trinn 1. Beregne et veidende flytende gjennomsnitt med perioden sqrt n ved hjelp av dataene fra trinn 2.HMA WMA 2 WMA n 2 WMA N, sqrt n. Removing Lag, prognoser Data. Trading indekser med Hull Moving Average. Moving gjennomsnittlig glatt data og gjør det enklere å analysere prisbevegelser, men de pleier å lagre Her er markedet timing system som fjerner lag og prognoser fremtidige data. B uy hold fungerer bra når 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. Er det mulig. Å bruke gjennomsnitt er ofte den beste måten å eliminere data på Spikes, og de med relativt lange lengder, også glatte data. Imidlertid har bevegelige gjennomsnitt en stor feil, ved at deres lange tilbakeslagsperioder innfører lag. Løsningen er å endre den bevegelige gjennomsnittlige formelen og fjerne lagret. Slik gjør du det mulig å bevege seg gjennomsnittlig overskygging av 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 gjennomsnittsnivå utviklet av handelsmann Alan Hull forsøker å løse dette problemet I denne varianten er en enkel bevegelse gjennomsnittlig Sma er summasjonen av dataprøver divideres med antall prøver N Hull-glidende gjennomsnittlig Hma oppnår utjevningen ved å bruke det veide glidende gjennomsnittlige Wma og en kvadratrott av N Beregningen er thus. To å gå gjennom denne formelen Ta Wma av de siste N 2 dataene og multipliser den med 2 Deretter trekker du Wma av de siste N-dataene Nå tar du den verdien og bruker kvadratroten til N deretter finn Wma av de to verdiene 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 av Sma og Hma i Figur 1 ved hjelp av et 81-dagers gjennomsnitt, finner vi at Hma er både jevn og lydhør overfor de skiftende dataene, mens Sma lags bak. Figur 1 enkel ma vs skrog ma Her ser du en sammenligning av SMA og HMA bruker data fra QQQQ ETF HMA er mer rettidig enn SMA Et gjennomsnitt på ni dager er vist med HMA i blue. Continued i desember-utgaven av Technical Analysis of Stocks Commodities. Excerpted fra en artikkel som ble opprinnelig publisert i Desember 2010 utgave av teknisk analyse av aksjer Commodities magazine Alle rettigheter reservert Copyright 2010, Technical Analysis, Inc.