Hull Moving Average Esignal

Entfernen von Lag, Forecasting Data Trading-Indizes mit dem Hull Moving Average Moving-Mittelwerte glatte Daten und machen es einfacher, Preisbewegungen zu analysieren, aber sie neigen dazu, lag. Herersquos ein Markt-Timing-System, das die Verzögerung entfernt und Prognosen zukünftiger Daten. B uy amp halten funktioniert gut, wie der Markt steigt, aber die Strategie fällt auseinander, wenn die Marktpanzer. Wir brauchen ein Timing-Modell, um Kapital in den Märkten zu bewahren und Chancen in den Märkten zu identifizieren. Ist es möglich Gleitende Mittelwerte sind oft der beste Weg, Datenspitzen zu eliminieren, und solche mit relativ langen Längen reibungslose Daten. Jedoch haben gleitende Durchschnitte einen Hauptfehler, indem ihre langen Rückblickperioden Verzögerung einführen. Die Lösung besteht darin, die gleitende Durchschnittsformel zu modifizieren und die Verzögerung zu entfernen. Dies minimiert die Möglichkeit, dass der gleitende Durchschnitt die Rohdaten überschreitet, wenn die nächste Intervalrsquos-Aktivität vorhergesagt wird und somit Fehler eingeführt werden. Herersquos, wie es getan werden kann. Entfernen der Verzögerung Eine neue Art von gleitenden Durchschnitt von Händler Alan Hull entwickelt versucht, dieses Problem zu lösen. In dieser Variation ist ein einfacher gleitender Durchschnitt (Sma) die Summierung von Datenabtastungen geteilt durch die Anzahl von Abtastwerten (N). Der Hull-gleitende Durchschnitt (Hma) bewirkt die Glättung unter Verwendung des gewichteten gleitenden Durchschnitts (Wma) und einer Quadratwurzel von N. Die Berechnung ist also: Um durch diese Formel zu gehen: Nimm die Wma der letzten N / 2-Daten und multipliziere sie mit 2. Dann subtrahiere die Wma der letzten N Daten. Nun nehmen Sie diesen Wert und verwenden Sie die Quadratwurzel von N. Dann finden Sie die Wma der beiden Werte (das heißt, die Wma sqrt von N des Erinnerungswertes). Da die Quadratwurzel Werte verkürzt, sollte die Berechnung ein N wählen, das ein perfektes Quadrat wie 4, 9, 16, 25, 49 oder 81 ist. Beim Vergleich der Sma und Hma in Abbildung 1 mit einem 81-Tage-Durchschnitt finden wir Dass das Hma sowohl glatt als auch auf die sich ändernden Daten anspricht, während die Sma hinterherhinkt. Abbildung 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 dem HMA in blau angezeigt. HellipContinued in der Dezember-Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe Auszug aus einem Artikel ursprünglich veröffentlicht in der Dezember-Ausgabe 2010 der Technical Analysis of Stocks amp Commodities Magazin. Alle Rechte vorbehalten. Kopieren Copyright 2010, Technische Analyse, Inc. Ideally, möchten Sie ein gefiltertes Signal sowohl glatt und verzögerungsfrei. Lag verursacht Verzögerungen in Ihren Trades, und zunehmende Verzögerung in Ihren Indikatoren führen in der Regel zu niedrigeren Gewinnen. Mit anderen Worten, verspäteten Ecken bekommen, was auf dem Tisch bleibt, nachdem das Fest schon begonnen hat. Deshalb investieren Investoren, Banken und Institutionen weltweit den Jurik Research Moving Average (JMA). Sie können es so anwenden wie jeder andere beliebte gleitende Durchschnitt. JMAs verbessert Timing und Glätte wird Sie verblüffen. Die gezackte graue Linie im Diagramm simuliert Preisaktionen, die in einer niedrigen Handelsspanne beginnen, dann Lücken zu einer höheren Handelsspanne. Da niemand an der Seitenlinie wartet, bewegt sich ein perfekter Lärmreduzierungsfilter (grüne Linie) gleichmäßig in der Mitte der ersten Handelsspanne und springt dann fast sofort in die Mitte der neuen Handelsspanne.