Zero Lag Eksponentiell Moving Average

8 20 Zero-Lag Eksponentiell Moving Average. Det null-lag eksponentielle glidende gjennomsnittet ZLEMA er en variasjon av EMA se eksponentielt Moving Average som legger til et momentum som tar sikte på å redusere lag i gjennomsnittet for å spore dagens priser nærmere For en gitt N-dagers periode formelen er. Hvor lagperioden er N-1 2 En vanlig EMA anvendt til rette linjepunkt slutter alltid å være nære på N-1 2 dager siden Så ideen om å legge til i denne forskjellen nært hold er å kompensere for det forsinkelsen, for å få ZLEMA til å spore en rett linje nøyaktig Selvfølgelig er reelle data sjelden en rett linje, men prinsippet er å skyve ZLEMA mot omtrent det nåværende lukke. Beregningen endrer seg likevel som forskjellige vekter på hver fortidskurs Effekten av momentumets varighet er å gjøre de siste prisene overvektige og dermed sporet nøye og med negative vekter på tidligere termer. Det er et plutselig hopp i vekter på momentumforsinkelsespunktet. For eksempel er følgende graf vektene for N 15 l ag punkt 7. EMA lagret på en rett linje kan beregnes enkelt ved hjelp av kraft formel for EMA se eksponentiell Moving Average, brukt på en uendelig pris rekkefølge nedover med 1 hver dag og nå 0 i dag På ikke-rett linje sekvenser Laget er ikke en enkel N-1 2, men vil variere i henhold til form, periode med sykliske komponenter, etc. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde. Chart er fri programvare du kan distribuere det og eller endre det i henhold til GNU General Public License som publisert av Free Software Foundation enten versjon 3, eller eventuelt ditt senere versjon. ZLEMA - nulllag eksponentiell flytende gjennomsnitt. ZLEMA er en forkortelse for nulllag eksponentiell flytting Gjennomsnittlig Det ble utviklet av John Ehlers og Rick Way. ZLEMA er en slags eksponentielt glidende gjennomsnitt, men hovedtanken er å eliminere forsinkelsen som følge av selve bevegelige gjennomsnittsverdier og andre trender som følger indikatorer. Da det følger pris nærmere, det gir også bedre prisverdi og reagerer bedre på prisendringer. Eksempel bare prøv å forestille seg rett linje med data det kan skje når eiendomsprisene stiger eller faller hele tiden. Hvis en forhandler bruker et klassisk EMA eksponentielt glidende gjennomsnitt, kan han finne ut at EMA tilsvarer eiendelen s Lukk pris n-1 2 dager siden Med andre ord for 5-dagers EMA-beregning vil den nåværende EMA-verdien være den samme som Lukk pris n-1 2 2 dager siden Du kan se resultatet i bildet nedenfor. Som du kanskje allerede har lagt merke til, ser ZLEMA-verdiene forskjellig ut. Det er ingen forskjell mellom verdiene og Lukk priser. Likningsformel for ZLEMA-beregningen ser slik ut. Lag en dags periode 1 2 Oppføringsdata for EMA Lukk Lukk Lukk for en dag siden ZLEMA EMA av Entry data for EMA. Beregningen eliminerer lagret og det endelige resultatet er et eksponentielt glidende gjennomsnitt som følger nærmere eiendomsprisene. Hvis prisene skal være en rett linje, vil ZLEMA være den samme rette linjen. Se bildet under. Den grønne linjen viser ASSET-prisene. De blå punktene representerer ZLEMA-verdier. Den rosa linjen og punktene representerer EMA-verdier. Som du kan se når prisene oppretter en rett linje, er ZLEMA-verdiene nøyaktig de samme som prisene er der er ingen forsinkelse, ingen forskjell ZLEMA reagerer bare mye raskere enn EMA Interessant nok, er det ikke. Og hva skjer hvis prisene endres raskt? Se på bildet nedenfor. Du kan se igjen at det tar litt tid for EMA å tilpasse seg forandringen Forhold på markedet På den andre siden kan ZLEMA tilpasse seg nesten i samme øyeblikk som prisendringen skjer. Det skyldes at ZLEMA-beregningen blir gjort på en forsinket data, i stedet for en vanlig. De nåværende prisene er overvektige og jo mer vi går til fortiden dataene er mer undervektige - ZLEMA fjerner forsinkelsen ved å doble prisøkningen eller redusere mellom n og n-1 2 dager for å minimere den kumulative effekten. Hvordan kan du bruke denne tekniske analysen indikatoren for trading. You kan bruke den som noe annet bevegelige gjennomsnitt FRAMA KAMA HMA T3 Vidya DEMA VAMA osv. Det viser de rådende trendene på markedet, slik at du kan gå inn i bransjer som er i tråd med den nåværende trenden. Du kan kombinere ZLEMA med noe annet glidende gjennomsnitt og se etter overgangene. Du kan se etter diagrammønsterstøtter, motstander, topper og bunner osv., Da ZLEMA produserer jevnere data enn lukkede priser. Du kan også prøve å kjøpe en eiendel når ZLEMA-verdiene stiger og selger aktiva når verdiene faller. Bildet nedenfor illustrerer denne handelsstrategien De gule kurveplottene ZLEMA og pilene viser bruddpunkter i gjennomsnittet. Som med nesten alle tekniske indikatorer er det beste hver handelsmann kan gjøre, er å teste sine egne data, egne innstillinger og egne regler hvordan å handle Overraskende, det beste resultatet kan noen ganger oppnås med innstillinger som ikke er vanlige og regler som er ganske rart ved et første blikk, jo flere ting en næringsdrivende kan forandre seg og eksperimentere med bedre for ham og hans handelsstrategi. Hvis du er interessert i en dypere studie av denne tekniske indikatoren og foretrekker klar til å betjene løsninger, kan denne delen være av interesse for deg. Der kan du finne alle tilgjengelige indikatorer i Excel-filer for nedlasting. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Stuff. Motivated via e-post fra Robert BI får denne e-posten spørre om Hull Moving Average HMA og. Og du har aldri hørt om det før det er riktig. Faktisk, da jeg googlede, oppdaget jeg mange bevegelige gjennomsnitt som jeg aldri hadde hørt om, for eksempel. Zero Lag eksponentielt Moving Average. Wilder Moving Average. Største Square Moving Average. Triangular Moving Gjennomsnitt. Adaptiv Moving Average. Jurik Moving Average. Så Så jeg trodde vi snakket om å flytte gjennomsnitt og. Haven har du gjort det før, som her og her og her og her og Ja, ja, men det var før jeg visste om alle disse andre bevegelige gjennomsnittene Faktisk var de eneste jeg spilte med, disse hvor P 1 P 2 P n er de siste n aksjekursene P n er den nyeste. Simple Moving Gjennomsnitt SMA P 1 P 2 P n K hvor K n. Vektet Flytende Gjennomsnittlig WMA P 1 2 P 2 3 P 3 n P n K hvor K 1 2 nnn 1 2.Exponentiell Flytende Gjennomsnittlig EMA P n Pn-1 2 P n-2 3 P n-3 K hvor K 1 2 1 1. Hvem har jeg aldri sett den EMA-formelen før jeg alltid har lest det var Ja, det er normalt skrevet forskjellig, men jeg ville vise at disse tre har lignende resepter Se EMA-ting her og her Faktisk ser de alle ut. Merk at hvis alle Ps er lik, si Po, så er det glidende gjennomsnittet lik Po som Vel, og det er måten noen selvrespektive gjennomsnitt skulle oppføre seg på. Så som er best Definer best. Here er noen bevegelige gjennomsnitt, forsøker å spore en rekke aksjekurser som varierer i sinusformet mote. Aksjekurser som følger en sinuskurve Hvor fant du et lager på denne måten Vær oppmerksom på at de vanligste bevegelige gjennomsnittene SMA, WMA og EMA når deres maksimum senere enn sinuskurven Det er lag og. Men hva med den HMA-fyren Han ser ganske bra Ja, og det er det vi vil snakke om Indeed. Og hva er det 6 i HMA 6 og jeg ser noe som heter MMA 36 og Tålmodighet. Hull Moving Average. We begynner med å beregne 16-dagers vektet Flytende gjennomsnittlig WMA som 1 WMA 16 P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n K med K 1 2 16 136 Selv om det er fint og smoooth, vil det ha et lag større enn vi liker. Så ser vi på 8-dagers WMA. Jeg liker det Ja, det følger prisvariasjoner ganske pent, men det er mer Mens WMA 8 ser på nyere priser, har det fortsatt et lag, så vi ser hvor mye WMA har endret seg når det går fra 8-dagers til 16-dagers Denne forskjellen vil se slik ut På en måte gir den forskjellen noen indikasjon på hvordan WMA endrer seg, slik at vi legger til denne endringen i vår tidligere WMA 8 for å gi 2 MMA 16 WMA 8 WMA 8 - WMA 16 2 WMA 8 - WMA 16. MMA Hvorfor kaller det MMA jeg stutter. Uansett, vil MMA 16 se slik ut. Jeg vil ta det Patience der er mer Nå presenterer vi den magiske transformasjonen og får ta-DUM. Det er Hull Ja som jeg forstår det. Men hva er det magiske ritualet Etter å ha generert en serie MMA s som involverer 8-dagers og 16-dagers vektede glidende gjennomsnitt, stirrer vi nøye på denne sekvensen av tall. Da beregner vi WMA de siste 4 dagene som gir Hull Moving Average at vi har ringt til HMA 4. Huh 16 dager deretter 8 dager deretter 4 dager Kaster du en mynt for å se hvor mange Du velger et antall dager, for eksempel n 16 Så ser du på WMA n og WMA n 2 og beregner MMA 2 WMA n 2 - WMA n I vårt eksempel er det 2 WMA 8 - WMA 16 Da beregner du WMA sqrt n ved hjelp av bare de siste sqrt n tallene fra MMA-serien I vårt eksempel beregner d en WMA 4 ved hjelp av MMA serie. Og for det morsomme SINE-kartet Hvordan gjør det det. Så hvor er regnearket jeg fortsatt jobber med Det er interessant å se hvordan de ulike bevegelige gjennomsnittene reagerer på pigger. Er HMA virkelig et vektet glidende gjennomsnitt. Nå, la oss se. Vi har 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 P 3 16 P n 136 eller MMA 2 1 36 - 1 136 P 1 2 P 2 8 P 8 - 1 136 9 P 9 10 P 10 16 P 16.For sanitære grunner skriver vi dette slik MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16 Legg merke til at alle vekter legger til 1 Videre, wk 2 1 36 - 1 136 K for K 1, 2 8 og wk - 1 136 K for K 9, 10 16. Deretter gjør du den magiske kvadratroterritalen hvor sqrt 16 4 vi husker at P 16 er den nyeste verdien HMA 4-dagers WMA for de ovennevnte MMAene. 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 bemerker det 1 2 3 4 10. Huh P 0 P -1 Hva MMA 16 bruker de siste 16 dagene, tilbake til prisen vi kaller P 1 Hvis vi beregner det 4-dagers vektede gjennomsnittet av disse MMA-ene, bruker vi i går s MMA, og det går tilbake 1 dag før P 1 og dagen før, går MMA tilbake til 2 dager før P 1 og dagen før det. Ok, så du ringer dem priser P 0 P -1 Du har det. Så en 16-dagers HMA bruker faktisk info som går tilbake mer enn 16 dager, du har det. Men det er negative vekter for dem gamle priser Er det lovlig Beviset er i. Ja, beviset er i pudding Så hva gjør regnearket Så langt ser det ut til dette Klikk på bildet for å laste ned Du kan velge en SINE-serie eller en RANDOM-serie av aksjekurser. For det siste, hver gang du klikker på en knapp du får et annet sett av priser Da kan du velge antall dager som er vår n For eksempel brukte vi n 16 til vårt eksempel, over Ytterligere, hvis du velger SINE-serien, kan du introdusere pigger og flytte dem langs diagrammet som dette. Merk at vi har brukt n 16 og n 36 i bildet av regnearket årsaken n 2 og sqrt n er begge heltall Hvis du bruker noe som n 15, bruker regnearket INT eger-delen av n 2 og sqrt n, nemlig 7 og 3. Så er Hull Moving Average den beste Definer best. Hva med det Jurik Average Jeg vet ingenting om det Det er proprietært og du må betale for å bruke det, men spill med flytende gjennomsnitt. En annen Moving Average. Suppose det, i stedet for vektet Moving Average hvor vektene er proporsjonale med 1, 2 , 3 vi bruker det magiske Hull-ritualet med eksponentielt flytende gjennomsnitt. Det er vi vurderer. MAg 2 EMA n 2 - EMA n. MAg Ja, det er M oving En ver g g e eller M oving En ver e g eneralisert eller M oving A verage g rand eller. Eller M oving A verage g ummy Vær oppmerksom Vi velger vårt favoritt antall dager, som n 16, og beregner MAg n, k EMA nk - 1- EMA n Vi kan leke med og k og se hva vi får For eksempel her er noen få MAgs der vi stikker til 16 dager, men endrer verdiene til og k. MAg 16 2 EMA 4 - EMA 16.MAg 16 1 5 EMA 5 - 0 5 EMA 16. Legg merke til at når vi velger k 3, får vi nk 16 3 5 333 som vi bytter til ren og enkel 5 0. Hvorfor holder du deg ikke med Hull s valg 2 og k 2 God idé Vi får dette. MAg 16 2 EMA 8 - EMA 16. Ser ut som diagrammet med 1 5 og k 3 Det gjør det, gjorde du det igjen Muligens Så hva med den kvadratroterritalen jeg la det som en øvelse for deg. Okay, mens du spiller med den MAg-tingen, finner jeg at Hull sk 2 fungerer ganske bra så vi vil holde fast ved det. Vi får imidlertid ofte et ganske fint gjennomsnitt når vi legger til et lite stykke endringen EMA n 2 - EMA n Faktisk vil vi legge til bare en brøkdel av den endringen som gir MAg n, EMA n 2 EMA n 2 - EMA n Det er, vi velger 0 5 eller kanskje bare 0 25 eller hva som helst og bruk. For eksempel, hvis vi sammenligner våre gaggle med bevegelige gjennomsnitt som de sporer en STEP-funksjon, får vi dette, hvor vi legger til MAg bare 1 2 av endringen Ja, men hva er det beste verdien av beta Definer best Vær oppmerksom på at beta 1 er Hull-valget, med unntak av at vi bruker EMAer istedenfor WMAs. Og du slipper ut den firkantede tingen. Uh, ja jeg glemte det. Merk Regnearket endres fra time til time. Det ser for øyeblikket ut som dette. noe å spille med. Jeg fikk meg et regneark som ser ut som dette klikket på bildet for å laste ned. Du velger en aksje og klikker på en knapp og får et års verdi av daglige priser. Du velger enten HMA eller MAg, endrer antall dager, og for MAg, parameteren, og se når du skal kjøpe ro SELL. Når Basert på hvilke kriterier Hvis det bevegelige gjennomsnittet er NED x fra sitt maksimum i løpet av de siste 2 dagene, KJØPER I eksempelet x 1 0 Hvis det er OP Y fra sitt minimum de siste 2 dagene, selger du i eksempelet, y 1 5 Du kan endre verdiene for x og y. Er det noe bra disse kriteriene sa jeg at det var noe å leke med. Det er denne andre utjevningsteknikken kalt Hodrick-Prescott-filteret. Med hjelp av Ron McEwan er den nå inkludert i dette regnearket. Er det noe bra Lek med det Du vil merke at det er en parameter du kan endre i celle M3 og KJØP og SELL signaler.