Hull Bevegelige Gjennomsnittet Innstillinger

Hull Moving Average. Hull Moving Average gjør et bevegelige gjennomsnitt mer responsivt mens du opprettholder en kurvejevnhet Formelen for beregning av dette gjennomsnittet er som følger HMA i MA 2 MA-inngang, periode 2 MA-inngang, periode, SQRT-periode hvor MA er et glidende gjennomsnitt og SQRT er kvadratroten Brukeren kan endre inntastingen lukk, periode lengde og skift nummer Denne indikator s definisjon er ytterligere uttrykt i den kondenserte koden gitt i beregningen nedenfor. Hvordan du skal handle ved hjelp av Hull Moving Average. Hull Moving Average er en sakte trendindikator og kan brukes i sammenheng med andre studier. Ingen handelssignaler beregnes. Hvordan kommer du til MotiveWave. Gå til toppmenyen, velg Studier Flyttende Gjennomsnittlig Hull Flytende Average. or Gå til toppmenyen, velg Legg til Studie start skrive i dette studienavnet til du ser det vises i listen, klikk på studienavnet, klikk OK. Important ansvarsfraskrivelse Informasjonen som er gitt på denne siden, er strengt til informasjonsformål og skal ikke tolkes utgitt som råd eller anmodning om å kjøpe eller selge noen sikkerhet, vennligst se vår risikofristing og ytelsesansvarserklæring. Inngangspris, brukerdefinert, standard er nærmetall, beveger gjennomsnittlig ma, brukerdefinert, standard er WMA-periode brukerdefinert, standard er 20 skift brukerdefinert, standard er 0 wma vektet glidende gjennomsnitt, sqrt kvadratrotindekset nåværende barnummer, LOE mindre eller equal. Removing Lag, Forecasting 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. By 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. Det er mulig. Gjennomgang av gjennomsnitt er ofte den beste måten å eliminere data spikes på. , og de med relativt lange lengder også glatte data. Imidlertid har bevegelige gjennomsnitt en stor feil, ved at deres lange tilbakekallingsperioder innfører lag. Løsningen er å modifisere den bevegelige gjennomsnittsformelen og fjerne lagring gjør det mulig å minimere muligheten for det bevegelige gjennomsnittet å overskride de raske dataene når man forutser neste intervall s-aktivitet og dermed introdusere 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 glidende gjennomsnittlig Sma summasjonen av dataprøver divideres med antall prøver N Hull-glidende gjennomsnittlig Hma oppnår utjevningen ved å bruke vektet glidende gjennomsnittlig Wma og en kvadratrott av N Beregningen er således. 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 finner du Wma av de to verdiene som er, Wma sqrt av N av den huskede verdien Siden kvadratroten avkorter verdier, bør beregningen velge et N som er et perfekt firkant som 4, 9, 16, 25, 49 eller 81paring Sma og Hma i Figur 1 ved hjelp av en 81-dagers ave raseri, 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 ved hjelp av data fra QQQQ ETF. HMA er mer rettidig enn SMA Et ni-dagers gjennomsnitt er vist 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, Teknisk analyse, Inc. 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 hele lag og klarer å forbedre utjevning på samme tid For å forstå hvordan det oppnår begge disse motstridende utfallene samtidig, må vi starte med en lettforståelig referanseramme. Følgende diagram conta legg inn et 16 ukers 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 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 forestill deg at de er suksessive prispoeng på et diagram med 9 som det siste prispunktet 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 s den klarte biten først la halver perioden av gjennomsnittet til 5 og bruk den til de siste tallene 5,6,7,8 og 9, resultatet er midtpunktet for 7.Finally, for å fjerne lag vi tar midtpunktet av 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 nestede effekten av den nestede gjennomsnittet. Resultatet av å 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 utjevningseffekt og resulterende forsinkelse ved å bruke periodens kvadratroth 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 enkelt tilpasses for bruk med andre kartleggingsprogrammer som er i stand til tilpasset indikatorkonstruksjon. Period Inngangsperiode, 1,200,20 sqrtperiod Sqrt p eriod Mov 2 Mov C, periode 2, W Mov C, periode, W, LastValue sqrtperiod, W. Input periode Standard verdi 20 vrikke 2 venting lukk, periode 2-vekk lukk, periode SquareRoot Period. A enkel applikasjon for HMA, gitt sin overlegne utjevning, ville være å benytte vendepunktene som inngangsavgangssignaler. Det bør imidlertid ikke brukes til å generere crossover-signaler, ettersom denne teknikken er avhengig av lag. Skrive og Koble. Skriv til vårt nyhetsbrev.