Cálculo Del Promedio Móvil De Desfase Cero

8.20 Promedio móvil exponencial de cero-retraso El promedio móvil exponencial de cero lag (ZLEMA) es una variación de la EMA (ver Media Móvil Exponencial) que añade un término de impulso con el fin de reducir el retraso en el promedio para seguir los precios actuales más de cerca. Para un período N-día dado, la fórmula es Donde el período ldquolagrdquo es (N-1) / 2. Una simple EMA aplicada a los puntos de línea recta termina siendo siempre el cierre en (N-1) / hace 2 días. Así que la idea de añadir en esta diferencia ldquoclose - closelagrdquo es compensar ese retraso, hacer que la pista ZLEMA sea una línea recta exactamente. Por supuesto, los datos reales rara vez es una línea recta, pero el principio es empujar el ZLEMA hacia aproximadamente el cierre actual. El cálculo todavía termina como varios pesos en cada precio pasado. El efecto del término de impulso es hacer que los precios recientes sean elevados y, por lo tanto, rastreados de cerca, y con pesos negativos en términos pasados. Therersquos un salto repentino en los pesos en el punto de retraso momentum. Por ejemplo, el siguiente gráfico es el peso de N15 (punto de retraso 7). El retraso de EMA en una línea recta se puede calcular fácilmente usando la fórmula de la energía para el EMA (véase el promedio móvil exponencial), aplicado a una secuencia infinita de precios que bajan por 1 cada día y que alcanza 0 en hoy. En las secuencias de línea no recta el retraso no es un simple (N-1) / 2. Pero varía según la forma, el período de los componentes cíclicos, etc. Copyright © 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart es un software libre que puede redistribuirlo y / o modificarlo bajo los términos del GNU General Public License, publicada por la Free Software Foundation ya sea la versión 3, o (a su elección) cualquier versión posterior. Moving Moyes Stuff Motivado por correo electrónico de Robert B. Recibo este correo electrónico preguntando sobre el Hull Moving Average ( HMA) y. Y nunca lo habías oído antes. Uh. está bien. De hecho, cuando realicé una búsqueda en Google descubrí un montón de promedios móviles de los que nunca había oído hablar, como: Límite de cero Media móvil exponencial Media móvil más baja Promedio móvil mínimo cuadrado Promedio móvil triangular Promedio móvil adaptable Promedio móvil Jurik. Así que pensé en hablar conmigo sobre los promedios móviles y. Havent que hiciste eso antes, como aquí y aquí y aquí y aquí y. Sí, sí, pero eso fue antes de que yo supiera de todos estos otros promedios móviles. De hecho, los únicos con los que jugué eran éstos, donde P 1. P2. P n son los últimos precios de las acciones n (siendo P n el más reciente). Promedio móvil simple (SMA) (P 1 P 2. P n) / K donde K n. Promedio móvil ponderado (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3.n P n) / K donde K (12.n) n (n1) / 2. Promedio Móvil Exponencial (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) / K donde K 1 945945 2. 1 / (1-945). Nunca he visto esa fórmula EMA antes. Siempre thoguht que era. Sí, normalmente se escribe de manera diferente, pero quería mostrar que estos tres tienen prescripciones similares. (Vea las cosas de la EMA aquí y aquí.) De hecho, todas parecen: Tenga en cuenta que, si todos los Ps son iguales, digamos, Po, entonces la media móvil es igual a Po. Y esa es la forma en que cualquier medio que se respete debería comportarse. Así que cuál es el mejor Definir mejor. Aquí hay unos pocos promedios móviles, tratando de realizar un seguimiento de una serie de precios de las acciones que varían de una manera sinusoidal: los precios de las acciones que siguen una curva senoidal ¿Dónde encontró una acción como que Preste atención Observe que los promedios móviles comúnmente utilizados (SMA, WMA Y EMA) alcanzan su máximo después de la curva sinusoidal. Eso es retraso y. Pero, ¿qué pasa con ese tipo de HMA? Se ve muy bien Sí, y eso es lo que queremos hablar. En efecto. Y cuál es ese 6 en HMA (6) y veo algo llamado MMA (36) y. Paciencia. Promedio móvil del casco Comenzamos calculando el promedio móvil ponderado (WMA) de 16 días así: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) / K con K 12. 16 136. Aunque su Agradable y smoooth, itll tienen un retraso más grande que wed como: Así que miramos el WMA de 8 días: Me gusta Sí, sigue las variaciones de precios bastante bien. Pero hay más. Mientras que WMA (8) mira precios más recientes, todavía tiene un retraso, así que vemos cuánto ha cambiado la WMA al pasar de 8 días a 16 días. La diferencia sería así: en cierto sentido, esa diferencia da alguna indicación de cómo la AMM está cambiando. Por lo que añadimos este cambio a nuestro anterior WMA (8) para dar: 2 WMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA ¿Por qué llamarla MMA? Tartamudeo. De todos modos, MMA (16) se vería así: Ill take it Patience. hay más. Ahora introducimos la transformación mágica y obtenemos. Ta-DUM Eso es casco Sí. Como lo entiendo Pero ¿cuál es el ritual mágico Después de haber generado una serie de MMA s que implican los promedios móviles ponderados de 8 días y 16 días, miramos atentamente esta secuencia de números. Luego calculamos el WMA en los últimos 4 días. Eso da el promedio móvil Hull que hemos llamado HMA (4). Huh 16 días entonces 8 días entonces 4 días. ¿Lanzar una moneda para ver cuántos. Usted escoge un número de días, como n 16. Luego mira WMA (n) y WMA (n / 2) y calcula MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (En nuestro ejemplo, thatd ser 2 WMA (8) - WMA (16).A continuación, se calcula WMA (sqrt (n)) utilizando sólo los últimos números sqrt (n) de la serie MMA (En nuestro ejemplo, thatd estar calculando Una WMA (4), utilizando la serie MMA.) Y para que la gráfica SINE divertido Howd lo hace Así que wheres la hoja de cálculo Im todavía trabajando en ella: MA-stuff. xls Es interesante ver cómo las diferentes medias móviles reaccionan a los picos: HMA realmente un promedio móvil ponderado Bueno, vamos a ver: Tenemos: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3. 8 P n) / 36 - (P 1 2 P 2 3 (1/136) P 1 P 2 8 P 8 - (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Por razones sanitarias P 3 16 P n) / 136 o MMA 2 (1/36) Razones, escribe bien así: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16. Tenga en cuenta que todos los pesos se suman a 1. Además, wk 2 (1/36) - (1/136) K para K 1, 2. 8 y wk - (1/136) K para K 9, 10. 16. Entonces, haciendo el ritual mágico de raíz cuadrada (donde sqrt (16) 4) tenemos (recordando que P 16 es el más Valor reciente) HMA el WMA de 4 días de los MMAs anteriores (w 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1 w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0 w 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 W 16 P 13) / 10 (observando que 1234 10). Huh P 0. P $ ^ { - 1} $. Qué. El MMA (16) utiliza los últimos 16 días, de regreso al precio se llamaba P 1. Si calculamos el promedio ponderado de 4 días de estos MMAs, bien usando el MMA de ayer (y eso se remonta 1 día antes de P 1) y el día anterior, el MMA se remonta a 2 días antes de P 1 y el día Antes that. Okay, por lo que está llamando a precios P ​​0. P -1 etc. etc. Lo tienes. Así que un HMA de 16 días en realidad utiliza información que se remonta a más de 16 días, a la derecha Usted lo consiguió. Pero hay pesos negativos para ellos viejos precios Es eso legal La prueba está en el. Sí, sí. la prueba está en el pudín. Así que lo que hace la hoja de cálculo Hasta ahora se ve como esto: (Haga clic en la imagen para descargar.) Puede elegir una serie SINE o una serie RANDOM de precios de las acciones. Para este último, cada vez que haga clic en un botón obtendrá otro conjunto de precios. Entonces usted puede elegir el número de días: thats nuestro n. (Por ejemplo, utilizamos n 16 para nuestro ejemplo, arriba). Además, si elige la serie SINE, puede introducir picos y moverlos a lo largo del gráfico. Me gusta esto . Tenga en cuenta que hemos utilizado n 16 y n 36 (en la imagen de la hoja de cálculo) causa n / 2 y sqrt (n) son ambos enteros. Si utiliza algo como n 15 entonces la hoja de cálculo utiliza la parte INT eger de n / 2 y sqrt (n), es decir, 7 y 3. Por lo tanto, es la media móvil Hull el mejor Definir mejor. ¿Qué pasa con ese Jurik promedio? No sé nada sobre él. Es propietario y tienes que pagar para usarlo. Sin embargo, permite jugar con promedios móviles. Otro promedio móvil Suponga que, en lugar de la media móvil ponderada (donde los pesos son proporcionales a 1, 2, 3.). Usamos el ritual mágico del Casco con el Promedio Móvil Exponencial. Es decir, consideramos que: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Sí, es decir, M oving A verage g inmick o M oving A verage g eneralized o M oving A verage g rand o. O M oving M og a de Ver a P o r P o r P o r P u ñ o ç. My.......................................... Podemos jugar con 945 yk y ver lo que tenemos: Por ejemplo, aquí están unos pocos MAgs (donde se quedaron a 16 días, pero cambiando los valores de 945 y k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA 16) 1.5 EMA (5) - 0.5 EMA (16) Tenga en cuenta que cuando tomamos k 3 obtenemos n / k 16/3 5.333 que cambiamos a simple y simple 5.0. ¿Por qué no te quedas con las opciones de cascos: 945 2 y k 2 buena idea. Mieras obtener esto: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece que el gráfico con 945 1,5 y k 3. Lo hace, no lo hizo ¿Usted goof. De nuevo Posiblemente. Así que qué sobre ese ritual de raíz cuadrada lo dejo como un ejercicio. Para ti Bueno, mientras jugaba con esa cosa MAg encuentro que Hulls k 2 funciona bastante bien. Tan bien se adhieren a eso. Sin embargo, a menudo obtenemos un promedio bastante bueno cuando agregamos sólo una pequeña parte del cambio: EMA (n / 2) - EMA (n). De hecho, bien agregue sólo una fracción 946 de ese cambio. Se obtiene: MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Es decir, se elige 946 0,5 o tal vez sólo 946 0,25 o lo que sea y utilice: Por ejemplo, si comparamos nuestra manada de promedios móviles como rastrear una función STEP, obtenemos esto, donde agregamos (para MAg) sólo 946 1 / 2 del cambio. Sí, pero cuál es el mejor valor de beta. Definir mejor: Tenga en cuenta que la beta 1 es la elección del casco. Excepto que estaban usando EMAs en lugar de WMAs. Y dejaste esa cosa de raíz cuadrada. Uh, sí. Olvidé eso. Nota . La hoja de cálculo cambia de una hora a otra. En la actualidad se ve como este Algo para jugar Con me tengo una hoja de cálculo que se parece a esto. Haga clic en la imagen para descargar. Usted escoge una acción y hace clic en un botón y consigue un valor de años de precios diarios. El usted elige HMA o MAg, cambiando el número de días y, para MAg, el parámetro, y ve cuándo debe COMPRAR ro SELL. Basado en qué criterio Si el promedio móvil es DOWN x de su máximo en los últimos 2 días, COMPRA. (En el ejemplo, x 1.0) Si su UP y de su mínimo durante los últimos 2 días, VENDE. (En el ejemplo, y 1.5) Puede cambiar los valores de x e y. Tiene algo de bueno. Estos criterios, dije que era algo con lo que jugar. Theres esta otra técnica de alisado llamado el Hodrick-Prescott Filtro. Con la ayuda de Ron McEwan, ahora está incluido en esta hoja de cálculo: ¿Es bueno jugar con él. Notará que hay un parámetro que puede cambiar en la celda M3. Y COMPRAR y VENDER las señales. ZeroLag MACD Aquí está el tradicional MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador hecho con el proceso de cálculo de cero lag. Los valores predeterminados son. 26 (largo). 12 (corto) y 9 para la línea de señal. Ninguna información en este sitio es consejo de inversión o una solicitud para comprar o vender cualquier instrumento financiero. Los resultados anteriores no son indicativos de resultados futuros. La negociación puede exponerle a un riesgo de pérdida mayor que sus depósitos y sólo es adecuado para inversores experimentados que tengan medios financieros suficientes para soportar dicho riesgo. Archivos ITF de ProRealTime y otros archivos adjuntos: Nueva PRC también está en YouTube, suscríbase a nuestro canal para contenido exclusivo y tutoriales