Jma Bewegende Gemiddelde Formule

Gevorderde handel sagteware: tegniese ontleding en neurale netwerke Tradecision Aktiveer deur Jurik navorsing gereedskap Die Jurik Navorsing aanwysers gebruik kan word in Tradecision net as jy hulle koop van Jurik Navorsing. JMA (Jurik bewegende gemiddelde Jurik Navorsing) is 'n gevorderde geraas uitskakeling filter. Die funksie kan sien die quottruequot onderliggende aktiwiteit. Om ongelooflik glad en baie gevoelig vir gapings mark, dit het 'n baie lae lag. Die gladde argument is 'n getal wat die gladheid van JMAs kurwe beheer. Die fase argument beheer lag / oorskiet aspek van JMAs kurwe. Jurik bewegende gemiddelde is ontwerp in die handel stelsels van jou eie ontwerp wat toegepas moet word. Vir meer inligting, besoek www. jurikres / catalog / msama. htm VEL (Zero-lag Velocity, Jurik Navorsing) is 'n super gladde weergawe van die tegniese aanwyser quotmomentum. quot Die kenmerkende eienskap is dat die smoothing proses arbeid voeg daar niks lag om die oorspronklike momentum aanwyser. Die tweede argument (lank) 'n heelgetal is dat die bewegende venster grootte van VEL spesifiseer. Vir meer inligting, besoek www. jurikres / catalog / msvel. htm CFB (Saamgestelde Fractal gedrag, Jurik Navorsing) is 'n indeks wat die markte trending tyd raam, ideaal vir die maak aanpasbaar venster groottes van verskeie tegniese aanwysers toon. Die tweede argument is 'n heelgetal spesifiseer uitset gladheid. Die derde argument is 'n heelgetal met vermelding van die grootste fraktale grootte CFB is om te oorweeg. Die gladheid vlak moet tussen 1 en 50 ingesluit. Groter waardes produseer gladder resultate. SpanSize moet wees óf 24, 48, 96 of 192 Groter waardes maak CFB oorweeg meer inligting en beweeg stadiger. Vir meer inligting, besoek www. jurikres / catalog / mscfb. htm RSX (Trend Sterkte Indeks, Jurik Navorsing) - is beter plaasvervanger vir RSI. Ultra-gladde, akkuraat, lae-lag aanwyser van die tendens rigting en suiwerheid. Die aanwyser is uitstekend vir diep ontleding. Die tweede argument is 'n getal wat die gladheid van RSXs kurwe beheer. Vir meer inligting, besoek www. jurikres / catalog / msrsx. htmFAQs op JMA Wat is die teorie agter JMA. Waarom JMA het 'n fase parameter. Is JMA voorspel 'n tyd-reeks. Sal voor JMA waardes, reeds gestip, verandering as nuwe data arriveer. Kan ek verbeter ander aanwysers met behulp van JMA Is JMA enige spesiale waarborg Hoe JMA vergelyk met ander filters. Algemene onderwerpe op JURIK gereedskap die gereedskap plot baie draaie op elk van vele kaarte. Kan die gereedskap te verwerk 'n tipe van data. Kan die gereedskap werk in real-time. Is die algoritmes openbaar of swart-doos. Doen Jurik gereedskap nodig het om te kyk na die toekoms van 'n tydreeks. Doen die gereedskap te produseer soortgelyke waardes oor alle platforms (TradeStation, Multicharts.). Doen Juriks gereedskap kom met 'n waarborg. Hoeveel installasie wagwoorde kry ek. Wat is die teorie agter JMA. DEEL 1. PRYS GAPS Gladstryking tydreeksdata, soos daaglikse aandeelpryse, ten einde ongewenste geraas sal onvermydelik produseer 'n grafiek (aanwyser) wat stadiger as die oorspronklike tydreeks beweeg verwyder. Dit quotslownessquot sal veroorsaak dat die plot te lag 'n bietjie agter die oorspronklike reeks. Byvoorbeeld, sal 'n 31 dag eenvoudig bewegende gemiddelde prys tydreekse 15 dae lag. Lag is baie ongewenste omdat 'n handel stelsel met behulp van hierdie inligting sy handelsvennote sal vertraag. Laat ambagte kan baie keer wees erger as geen ambagte glad, as jy kan koop of verkoop aan die verkeerde kant van die markte siklus. Gevolglik is baie pogings aangewend om lag, elk met hul eie mislukkings te verminder. Verower lag terwyl die maak geen vereenvoudigende aannames (bv dat data bestaan ​​uit bo-siklusse, daaglikse prys veranderinge met 'n Gaussiese verspreiding, alle pryse is ewe belangrik, ens) is nie 'n triviale taak. Op die ou end, JMA moes gebaseer op dieselfde tegnologie die militêre gebruik om bewegende voorwerpe in die lug met behulp van niks meer as hul lawaaierige radar op te spoor. JMA sien die prys tydreekse as 'n lawaaierige beeld van 'n bewegende teiken (die onderliggende gladde prys) en probeer om die plek van die ware doel (gladde prys) te skat. Die eiendom wiskunde aangepas word om in ag te neem die spesiale eienskappe van 'n finansiële tydreekse. Die resultaat is 'n sagte kurwe wat geen aannames oor die data wat hoegenaamd enige sikliese komponente maak. Gevolglik JMA kan draai quoton n dimequot as die mark (bewegende teiken) besluit om rigting of gaping op / af te draai deur 'n bedrag. Geen prys gaping is te groot. Deel 2. Al die ander Na 'n paar jaar van navorsing, ons Jurik Navorsing het bepaal dat die perfekte geluidsreductie filter vir finansiële data het die volgende vereistes voldoen: Minimum lag tussen sein en prys, anders handel snellers laat kom. Minimum oorskiet, anders sein produseer valse prysvlakke. Minimum undershoot, anders tyd verlore wag vir konvergensie na prys gapings. Maksimum gladheid, behalwe op die oomblik wanneer die prys gapings na 'n nuwe vlak. Wanneer gemeet aan hierdie vier vereistes, al die gewilde filters (behalwe JMA) swak presteer. Hier is 'n opsomming van die meer gewilde filters. Geweegde bewegende gemiddelde - nie reageer op gapings Eksponensiële bewegende gemiddelde - oormatige undershoot lawaaierige Adaptive Bewegende Gemiddeldes - (nie ons s'n) tipies gebaseer op oorvereenvoudigde aannames oor die mark aktiwiteit maklik geflous regressielyn - nie reageer op gapings oormatige oorskiet FFT filters - maklik verwring deur nie-Gaussiese ruis in venster data is tipies te klein om akkuraat te bepaal waar siklusse. FIR filters - het lag bekend as quotgroup delayquot. Geen manier om dit nie, tensy jy wil 'n paar hoeke te sny. Sien quotBand-Passquot filters. Banddeurlaatfilters - geen lag net op senter van frekwensieband is geneig om ossilleer en oorskiet werklike pryse. Maksimum Entropie filters - maklik verwring deur nie-Gaussiese ruis in venster data is tipies te klein om akkuraat te bepaal waar siklusse. Polinoom Filters - nie reageer op gapings oormatige oorskiet In teenstelling, JMA integreer inligting teorie en aanpasbaar nie-lineêre filters in 'n unieke manier. Deur die kombinasie van 'n beoordeling van die inligting-inhoud in 'n tydreeks met die krag van aangepaste lineêre transformasie, die gevolg stoot die teoretiese quotenvelopequot op finansiële tydreekse filter amper so ver as wat dit kan gaan. Meer en wed wees teen Heisenburgs onsekerheidsbeginsel (iets wat niemand het oorwin, of ooit sal). Sover ons weet, JMA is die beste. Ons nooi almal om ons anders te wys. Vir meer vergelykende ontleding van die mislukkings van die gewilde filters, laai ons verslag quotThe Evolusie van Moving Averagesquot uit ons Spesiale verslae departement. Sien ons vergelyking teen ander gewilde filters. Waarom JMA het 'n fase parameter. Daar is twee maniere om geraas te verminder in 'n tydreeks behulp JMA. Die verhoging van die parameter LENGTE sal maak JMA stadiger beweeg en sodoende verminder geraas ten koste van bygevoeg lag. Alternatiewelik kan jy die bedrag van quotinertiaquot vervat binne JMA verander. Traagheid is soos fisiese massa, hoe meer jy het, hoe moeiliker is dit om rigting te draai. So 'n filter met baie traagheid sal meer tyd om om te keer en sodoende verminder geraas ten koste van oordoen tydens die omkering van die tydreeks vereis. Alle sterk geraas filters het lag en oorskiet, en JMA is geen uitsondering nie. Maar die JMAs verstelbare parameters FASE en lengte bied jou 'n manier om die optimale nadeel tussen lag en oorskiet kies. Dit gee jou die geleentheid om te verfyn verskeie tegniese aanwysers. Byvoorbeeld, die term (regs) toon 'n vinnige JMA lyn kruising oor 'n stadiger JMA lyn. Om die vinnige JMA lyn beurt quoton n dimequot maak wanneer die mark omkeer, is dit stel geen traagheid het. In teenstelling, is die stadige JMA stel om groot traagheid het en sodoende sy vermoë tydens die mark terugskrywings te draai stadiger. Hierdie reëling veroorsaak dat die vinniger lyn om so gou as moontlik oor te steek die stadiger lyn, en sodoende 'n lae lag crossover seine produseer. Dit is duidelik dat die gebruiker beheer van 'n filters traagheid bied aansienlike mag oor filters ontbreek hierdie vermoë. Is JMA voorspel 'n tyd-reeks. Dit maak nie voorspel die toekoms. JMA verminder geraas pretty much dieselfde manier as 'n eksponensiële bewegende gemiddelde, maar baie keer beter. Sal voor JMA waardes, reeds gestip, verandering as nuwe data arriveer. No Vir enige punt op 'n JMA plot, word slegs historiese en huidige data gebruik in die formule. Gevolglik, soos nuwe prys data arriveer op later tydgleuwe, daardie waardes van JMA reeds gestip word nie geraak en verander nooit nie. Oorweeg ook die geval wanneer die mees onlangse bar op 'n grafiek in real-time opgedateer soos elke nuwe bosluis kom. Sedert die sluitingsprys van die mees onlangse bar is geneig om te verander, JMA is outomaties herevalueer om die nuwe sluitingsprys weerspieël. Maar historiese waardes van JMA (op alle vorige bars) bly onaangeraak en nie verander nie. 'N Mens kan 'n indrukwekkende soek aanwysers te skep op historiese data wanneer dit ontleed beide die verlede en toekomstige waardes rondom elke datapunt verwerk. Dit kan egter 'n formule wat nodig het om toekomstige waardes te sien in 'n tydreeks nie toegepas word in werklike wêreld handel. Dit is omdat die berekening vandag waarde van 'n aanduiding, toekomstige waardes dont bestaan. Alle Jurik aanwysers gebruik slegs huidige en vorige tydreeksdata in sy berekeninge. Dit laat al Jurik aanwysers om te werk in alle reële tyd toestande. Kan ek verbeter ander aanwysers met behulp van JMA Ja. Ons vervang tipies mees bewegende gemiddelde berekeninge in klassieke tegniese aanwysers met JMA. Dit produseer gladder en meer tydige resultate. Byvoorbeeld, deur net inbring JMA in die standaard DMI tegniese aanwyser, ons vervaardig die DMX aanwyser, wat vry kom met jou bestelling van JMA. Is JMA enige spesiale waarborg As jy wys ons 'n nie-eie algoritme vir 'n bewegende gemiddelde wat, wanneer gekodeerde uit te voer in óf TradeStation, Matlab of Excel VBA, voer dit quotbetterquot as ons bewegende gemiddelde in kort-, medium - en lang tyd rame van 'n ewekansige loop, goed betaal jou gekoop gebruiker lisensie vir JMA. Wat bedoel ons met quotbetterquot is dat dit moet wees, gemiddeld, gladder met geen groter gemiddelde lag as ons s'n, geen groter gemiddelde oorskiet en geen groter gemiddelde undershoot as ons s'n. Wat bedoel ons met quotshort, medium en lang tyd framesquot is dat die vergelykings moet sluit drie afsonderlike JMA lengtes: 7 (kort), 35 (medium), 175 (lang). Wat word bedoel met 'n ewekansige loop is 'n tydreeks wat deur 'n kumulatiewe totaal van 5000 zero-gemiddelde, Cauchy versprei ewekansige getalle. Hierdie beperkte waarborg is goed vir net die eerste maand van jou nadat gekoop 'n gebruiker lisensie vir JMA van ons of een van ons wêreldwye verspreiders. Hoe JMA vergelyk met ander filters. Die Kalman filter is soortgelyk aan JMA in dat beide kragtige algoritmes wat gebruik word vir die bepaling van die gedrag van 'n raserige dinamiese stelsel wanneer al wat jy hoef te werk met geraas data metings. Die Kalman filter skep gladde voorspellings van die tydreeks, en hierdie metode is nie heeltemal geskik is vir finansiële tydreekse as die markte is geneig om gewelddadige gyrations en prys gapings, gedrag nie tipies van gladde werkende dinamiese stelsels te produseer. Gevolglik Kalman filter glad dikwels loop agter of overschrijdingen markprys tydreekse. In teenstelling, JMA spore markpryse nou en glad, aan te pas by gapings te vermy, terwyl ongewenste overschrijdingen. Sien grafiek hieronder vir 'n voorbeeld. 'N filter in populêre tydskrifte beskryf is die Kaufmann bewegende gemiddelde. Dit is 'n eksponensiële bewegende gemiddelde wie spoed wissel na gelang van die prys aksie doeltreffendheid. Met ander woorde, wanneer die prys aksie is 'n duidelike tendens met min retracement, die Kaufmann filter versnel en wanneer die aksie is congesting, die filter stadiger. (Sien grafiek hierbo) Hoewel sy aangepaste natuur help dit te bowe te kom 'n paar van die lag tipies van eksponensiële bewegende gemiddeldes, is dit steeds aansienlik agter bly JMA. Lag is 'n fundamentele kwessie vir alle handelaars. Onthou, elke maat van lag kan jou ambagte te vertraag en ontken jy wins. Nog 'n bewegende gemiddelde in populêre tydskrifte beskryf is Chandes Vidya (Veranderlike Index Dynamic Gemiddelde). Die indeks gebruik meestal binne Vidya om sy spoed te beheer is prysvolatiliteit. Soos korttermyn-wisselvalligheid toeneem, is VIDYAs eksponensiële bewegende gemiddelde wat ontwerp is om vinniger te beweeg, en as wisselvalligheid afneem, Vidya stadiger. Op die oppervlak maak dit sin. Ongelukkig is dit ontwerp het 'n duidelike fout. Hoewel sywaarts opeenhoping deeglik moet stryk uit ongeag die wisselvalligheid, sou 'n baie volatiel tydperk van opeenhoping nou nagespoor (nie stryk) deur Vidya. Gevolglik kan Vidya versuim om ongewenste geraas te verwyder. Byvoorbeeld, die term vergelyk JMA met Vidya, sowel stel om 'n afwaartse neiging te spoor ewe goed. Gedurende die daaropvolgende opeenhoping, Vidya versuim uit te stryk die prys spykers terwyl JMA suksesvol gly deur die praatjies. In 'n ander vergelyking waar beide Vidya en Juriks JMA gestel om dieselfde gladheid het, sien ons in die grafiek wat Vidya loop agter. Soos vroeër genoem, kan laat tydsberekening maklik steel weg van jou wins in 'n bedryf. Twee ander gewilde aanwysers is T3 en Tema. Hulle is glad en het min lag. T3 is die beter van die twee. Nietemin, kan T3 n ernstige oorskiet probleem uit te stal, soos gesien in die grafiek hieronder. Afhangende van jou aansoek, kan jy nie wil hê dat 'n aanwyser wat 'n prysvlak die reële mark nooit bereik nie, aangesien dit per ongeluk ongewenste ambagte kan inisieer. Hier is twee opmerkings gevind geplaas op relevante Internet forums: quotThe T3 aanwyser is baie goed (en Ive gesing sy lof voor, op die lys). Maar Ive het die geleentheid gehad om 'n paar alternatiewe mark metings af te lei en ek glad nie. Theyre mooi sleg gedra by tye. Wanneer glad hulle T3 word onstabiel en overschrijdingen erg, terwyl JMA seile dwarsdeur them. quot - Allan Kaminsky allank xmission quotMy eie siening van JMA is in ooreenstemming met wat ander mense geskryf het (Ive het 'n goeie deel van die tyd visueel vergelyk JMA om TEMA ek wouldnt dink nou gebruik TEMA plaas van JMA).quot Steven Buss sbuss 'n Artikel in die Januarie 2000-uitgawe van TASC pacbell beskryf 'n bewegende gemiddelde in die 1950's ontwerp om lae lag het. Die uitvinder, Robert Brown, ontwerp die quotModified Moving Averagequot (MMA) te lag te verminder in die beraming van voorrade. In sy formule, lineêre regressie beraam dat die kurwes huidige momentum, wat op sy beurt gebruik word om vertikale lag skat. Die formule trek dan geraamde lag uit die bewegende gemiddelde tot lae lag resultate te kry. Hierdie tegniek werk OK op goed gedra (glad oorgang) prys kaarte, maar dan weer, so doen die meeste ander gevorderde filters. Die probleem is dat die reële mark is alles behalwe goed gedra. 'N ware maatstaf van fiksheid is hoe goed 'n filter werk op die werklike wêreld finansiële data, 'n eiendom wat gemeet kan word met ons goed gevestigde battery van Normtoetse. Hierdie toetse dui daarop dat MMA overschrijdingen prys kaarte, soos hieronder geïllustreer. In vergelyking, kan die gebruiker 'n parameter in JMA stel om die bedrag van oorskiet te pas, selfs heeltemal uit te skakel nie. Die keuse is joune. Onthou, die laaste ding wat jy wil hê, is 'n aanduiding wat 'n prysvlak die reële mark nooit bereik nie, aangesien dit per ongeluk ongewenste ambagte kan inisieer. Met MMA, jy het geen ander keuse nie en moet sit met oorskiet of jy daarvan hou of nie. (Sien grafiek hieronder) Die Julie 2000-uitgawe van TASC vervat 'n artikel deur John Ehlers beskrywing van 'n quotModified Optimal Elliptiese Filterquot (hier afgekort as quotMEFquot). Dit is 'n uitstekende voorbeeld van klassieke sein analise. Die onderstaande grafiek vergelyk MEF om JMA wie parameters (JMA length7, phase50) is ingestel om te maak JMA wees as soortgelyk aan MEF as moontlik. Die vergelyking toon hierdie voordele by die gebruik van JMA: JMA reageer op uiterste prys swaai vinniger. Gevolglik enige drempelwaardes gebruik om seine sneller sal gouer deur JMA uitgevoer. JMA het byna geen oorskiet, toelaat die sein lyn om meer akkuraat te spoor prys aksie direk na groot prys beweging. JMA gly deur klein markbewegings. Dit laat jou toe om te fokus op die werklike prys aksie en nie klein mark aktiwiteit wat geen werklike gevolg het. 'N gunsteling metode onder ingenieurs vir glad tydreeksdata is om die datapunte pas met 'n polinoom (EQ, 'n paraboliese of kubieke spline). 'N doeltreffende ontwerp van hierdie tipe is 'n klas wat bekend staan ​​as Savitzy-Golay filters. Die onderstaande grafiek vergelyk JMA 'n kubieke-spline (3 volgorde) Savitzy-Golay filter, wie se instellings vir die parameter is top gekies maak dit so naby aan JMA as moontlik uit te voer. Let op hoe glad JMA gly deur streke van die saak opeenhoping. In teenstelling hiermee het die S-G filter is baie kronkelende. Dit is duidelik dat JMA is, weereens, die wenner. Nog 'n tegniek wat gebruik word om lag te verminder in 'n bewegende gemiddelde filter is 'n paar momentum (helling) van die sein te voeg tot die filter. Dit verminder lag, maar met twee strafdoele: meer geraas en meer oorskiet op prys spilpunt punte. 1-2-3-4-3-2-1 en dan pas hierdie gewigte om 'n paar lag voeg: om te vergoed vir die lawaai, kan 'n mens 'n simmetriese geweegde FIR filter, wat is gladder as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, wie se gewigte kan wees in diens vermindering van momentum. Die doeltreffendheid van hierdie benadering word in die onderstaande figuur (rooi lyn). Hoewel die FIR filter snitte nou prys, dit loop nog agter JMA asook uitstalling groter oorskiet. Daarbenewens het die FIR filter vaste gladheid en moet herontwerp vir elke verskillende gewenste gladheid. In vergelyking, die gebruiker moet net een quotsmoothnessquot parameter van JMA verander na enige gewenste uitwerking te kry. Nie net het JMA produseer beter prys grafiek erwe, maar dit kan verbeter ander klassieke aanwysers, asook. Byvoorbeeld, kyk na die klassieke MACD aanwyser, wat is 'n vergelyking van twee bewegende gemiddeldes. Hul konvergensie (nader beweeg) en divergensie (beweeg uitmekaar) voorsien seine wat 'n mark neiging is die verandering van rigting. Dit is van kritieke belang dat jy so min vertraging as moontlik met hierdie seine of jou ambagte laat sal wees. In vergelyking, 'n MACD geskep met JMA het aansienlik minder lag as 'n MACD behulp eksponensiële bewegende gemiddeldes. Om dit te eis illustreer, die figuur hieronder is 'n hipotetiese prys grafiek vereenvoudig om die belangrike kwessies te verbeter. Ons sien ewe groot bars in 'n stygende tendens, onderbreek deur 'n skielike afwaartse gaping. Die twee gekleurde lyne eksponensiële bewegende gemiddeldes wat make-up 'n MACD. Let daarop dat crossover kom 'n lang tyd ná die gaping, wat veroorsaak dat 'n handel strategie om te wag en handel laat, if at all. As jy probeer om die bespoediging van die tydsberekening van hierdie aanwyser deur die bewegende gemiddeldes vinniger, sou die lyne luidruchtiger en meer kronkelende geword. Dit is geneig om valse snellers en slegte ambagte te skep. Aan die ander kant, die onderstaande grafiek toon die blou JMA aanpassing vinnig om die nuwe prysvlak, toelaat vroeër CROSSOVER en vroeër aanwysing van 'n uptrend aan die gang. Nou kan jy die mark vroeër betree en ry 'n groter gedeelte van die tendens. In teenstelling met die eksponensiële bewegende gemiddelde, JMA het 'n bykomende parameter (FASE) waarmee die gebruiker aan te pas die omvang van oorskiet. In die grafiek hierbo, is die JMA geel lyn toegelaat word om meer as die blou shoot. Dit gee ideale CROSSOVER. Een van die moeilikste eienskappe om te ontwerp in 'n glad filter is 'n aangepaste reaksie op prys gapings sonder evenwel die nuwe prysvlak. Dit is veral waar vir 'n filter ontwerpe wat die filters eie momentum in diens as 'n manier om lag te verminder. Die volgende grafiek vergelyk oorskiet deur JMA en die Hull bewegende gemiddelde (HMA). Die parameter instellings vir die twee filters is ingestel sodat hul bestendige toestand prestasie was byna identies. Nog 'n ontwerp probleem is of die filter dieselfde klaarblyklike gladheid tydens terugskrywings as tydens tendense kan behou. Die grafiek hieronder toon hoe JMA behou naby konstante gladheid deur die hele siklus, terwyl HMA ossilleer op terugskrywings. Dit sou probleme vir strategieë wat ambagte gebaseer op die vraag of die filter beweeg op of af sneller inhou. Laastens is daar die geval wanneer die prys gapings en dan retraites in 'n afwaartse neiging. Dit is veral moeilik om op te spoor op die oomblik van Retreat. Gelukkig adaptive filters het 'n baie makliker tyd aandui wanneer 'n ommekeer plaasgevind as vaste filters, soos aangedui in die onderstaande grafiek. Natuurlik is daar 'n beter filters as JMA, meestal deur die militêre. Maar as jy in die besigheid van die opsporing van goeie ambagte en nie vyand vliegtuie, JMA is die beste bekostigbare geraas vermindering filter beskikbaar vir finansiële data mark. Ons waarborg it. Ideally, jy wil 'n gefilterde sein vir beide gladde en lag-vry wees. Lag veroorsaak vertragings in jou ambagte, en die verhoging van lag in jou aanwysers tipies lei tot laer winste. Met ander woorde, laatkommers kry whats links op die tafel na die fees reeds begin. Dis hoekom beleggers, banke en instellings wêreldwyd te vra vir die Jurik Navorsing bewegende gemiddelde (JMA). Jy kan dit van toepassing net soos jy sou enige ander gewilde bewegende gemiddelde. Maar JMAs verbeter tydsberekening en gladheid sal jy verstom. Die kronkelende grys lyn in die grafiek simuleer prys aksie wat begin in 'n lae handel reeks, dan gapings na 'n hoër handel reeks. Sedert niemand hou wag op die kantlyn, sal 'n perfekte geraas vermindering filter (groen lyn) glad beweeg langs die middel van die eerste handel reeks en dan spring na die sentrum van die nuwe handelsmerk reeks byna immediately. Moving Gemiddeldes dinge Gemotiveer deur e - pos van Robert B. Ek kry hierdie e-pos te vra oor die Hull bewegende gemiddelde (HMA) en. En jy nog nooit gehoor het nie. Uh. dit is reg. Trouens, toe ek googled ek ontdek baie van die bewegende gemiddeldes wat Id nooit van gehoor, soos: Zero Lag Eksponensiële bewegende gemiddelde Wilder bewegende gemiddelde Minste Square bewegende gemiddelde Driehoekige bewegende gemiddelde Adaptive bewegende gemiddelde Jurik bewegende gemiddelde. So So het ek gedink wed praat oor bewegende gemiddeldes and. Havent jy dit voorheen gedoen, soos hier en hier en hier en hier en. Ja, ja, maar dit was voor ek geweet het van al hierdie ander bewegende gemiddeldes. Trouens, die enigstes wat ek gespeel met was hierdie, waar P 1. P 2. P N is die laaste N aandeelpryse (P N synde die mees onlangse). Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) (P 1 P 2. P N) / K waar K N. Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P N) / K waar K (12. N) N (N1) / 2. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) (P N 945 P N-1 945 2 P N-2 945 3 P N-3.) / K waar K 1 945945 2. 1 / (1-945). Whoa Ive nooit dat EMO formule voor gesien. Ek thoguht altyd dit was. Ja, sy gewoonlik verskillend geskryf, maar ek wou om te wys dat hierdie drie soortgelyke voorskrifte. (Sien die EMO dinge hier en hier.) Trouens, hulle almal lyk: Let daarop dat, indien al die Ps gelyk aan is, sê, Po, dan die bewegende gemiddelde gelyk Po sowel. en dis die manier enige selfrespek gemiddelde behoort op te tree. So wat is die beste definieer beste. Hier is 'n paar bewegende gemiddeldes, 'n poging om 'n reeks van aandele pryse wat wissel in 'n sinusvormige mode dop: Aandele pryse wat 'n sine kurwe Waar het jy 'n voorraad te vind soos wat Skenk aandag Kennisgewing volg dat die algemeen gebruik bewegende gemiddeldes (SMA, WBG en EMO) bereik hul maksimum later as die sinus kurwe. Dis lag en. Maar wat van daardie HMA man. Hy lyk redelik goed Ja, en dis wat ons wil om te praat oor. Inderdaad. En whats wat 6 in HMA (6) en ek sien iets genoem MMA (36) en. Geduld. Hull Moving Gemiddelde Ons begin deur die berekening van die 16-dag Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) soos so: 1 WBG (16) (. P 1 2 P 2 3 P 3 16 P N) / K met K 12. 16 136. Hoewel sy mooi en smoooth, itll 'n lag groter as wed soos: So ons kyk na die 8-dag WBG: Ek hou van dit Ja, dit volg die prys variasies baie mooi. maar daar is nog baie meer. Terwyl WBG (8) kyk na meer onlangse pryse, is dit nog steeds 'n lag, so ons sien hoeveel die WBG het verander toe gaan van 8-dag tot 16 dae. Dit verskil sou lyk soos volg: In 'n sekere sin, wat verskil gee 'n aanduiding van hoe WBG is aan die verander. sodat ons voeg hierdie verandering aan ons vroeër WBG (8) te gee: 2 MMA (16) WBG (8) WBG (8) - WBG (16) 2 WBG (8) - WBG (16). Plaasmoorde Hoekom noem dit Plaasmoorde ek hakkel. In elk geval, MMA (16) sou lyk: Siek neem dit geduld. Theres meer. Nou begin ons die magie transformasie en kry. ta-DUM Dis Hull Ja. soos ek dit verstaan, maar whats die magie ritueel Nadat gegenereer 'n reeks van MMA se waarby die 8-dag en 16-dag geweeg bewegende gemiddeldes, staar ons stip na hierdie reeks getalle. Dan bereken ons die WBG oor die afgelope 4 dae. Dit gee die Hull bewegende gemiddelde wat weve genoem HMA (4). Huh 16 dae dan 8 dae dan 4 dae. Het jy 'n muntstuk om te sien hoeveel gooi. Jy kies 'n paar aantal dae, soos N 16. Dan moet jy kyk na WBG (N) en WBG (N / 2) en bereken Plaasmoorde 2 WBG (N / 2) - WBG (N). (In ons voorbeeld, thatd 2 WBG wees (8) -. WBG (16) Toe bereken jy WBG (sqrt (n)) met net die laaste sqrt (n) getalle van die MMA reeks (in ons voorbeeld, thatd word bereken. 'n WBG (4), met behulp van die MMA reeks) En vir daardie snaakse SINE grafiek Howd dit doen wheres die sigblad Im nog besig met dit. MA-stuff. xls Sy interessant om te sien hoe die verskillende bewegende gemiddeldes te reageer op spykers: Is HMA regtig 'n geweegde bewegende gemiddelde Wel, laat sien: Ons het: Plaasmoorde 2 WBG (8) - WBG (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 of 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 Vir sanitêre redes, goed skryf soos hierdie so:... MMA w 1 P 1 W 2 P 2 W 16 P 16 Let daarop dat al die gewigte te voeg tot 1 Verder wk 2 (1/36) - (1/136) K vir K 1, 2. 8 en wk - (1/136) K vir K 9, 10. 16. Dan doen die towervierkant-wortel ritueel (waar sqrt (16) 4) ons (onthou dat P 16 is die mees. onlangse waarde). HMA die 4-dag WBG van die bogenoemde MMaS (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 (let op dat 1234 10). Huh P 0. P -1. Wat. Die MMA (16) gebruik die laaste 16 dae, terug na die prys is callling P 1. Indien ons die 4-dag geweegde gemiddelde van hulle thar MMaS, goed gebruik van gister se MMA (en dit geld terug 1 dag voor P 1) en die dag voor dit, die Plaasmoorde gaan terug na 2 dae voor P 1 en die dag voordat that. Okay, sodat julle noem hulle pryse P 0. P -1 Ens ens. Jy het dit. So 'n 16-dag HMA gebruik eintlik inligting wat terug gaan meer as 16 dae, reg Jy het dit. Maar daar is negatiewe gewigte vir hulle ou pryse Is dit reg Die bewys is in die. Ja, ja. die bewys is in die poeding. So, wat doen die sigblad doen Tot dusver lyk dit soos volg: (Klik op die foto om te laai.) Jy kan kies 'n sine reeks of 'n ewekansige reeks van aandele pryse. Vir die laasgenoemde, elke keer as jy klik op 'n knoppie wat jy 'n ander stel van pryse te kry. Dan kan jy die aantal dae te kies: dis ons n. (Byvoorbeeld, gebruik ons ​​N 16 vir ons 'n voorbeeld, hierbo.) Verder, as jy kies om die sinus-reeks, kan jy spykers in te voer en skuif dit langs die grafiek. soos hierdie . Let daarop dat weve gebruik N 16 en N 36 (in die beeld van die sigblad) veroorsaak N / 2 en sqrt (n) is albei heelgetalle. As jy iets soos n 15 gebruik dan die sigblad gebruik die INT Eger deel van N / 2 en sqrt (n), naamlik 7 en 3. So, is die Hull bewegende gemiddelde die beste definieer beste. Wat van daardie Jurik Gemiddeld Ek weet niks oor dit. Dit eiendom en jy moet betaal om dit te gebruik. Maar laat speel met bewegende gemiddeldes. Nog 'n bewegende gemiddelde Veronderstel dat, in plaas van die geweegde bewegende gemiddelde (waar die gewigte is eweredig aan 1, 2, 3). Ons gebruik die magie Hull ritueel met die eksponensiële bewegende gemiddelde. Dit is, ons kyk na: Mag 2 EMO (N / 2) - EMO (N) Mag Ja, dis M Oving neem Gemiddelde aantal g immick of M Oving neem Gemiddelde aantal g eneralized of M Oving neem Gemiddelde aantal g rand of. Of M Oving neem Gemiddelde aantal g ummy aandag Ons pluk ons ​​gunsteling aantal dae betaal nie, soos N 16 en bereken MAG (N, 945, k) 945 EMO (N / k) - (1-945) EMO (N). Ons kan speel met 945 en k en sien wat ons kry: Byvoorbeeld, hier is 'n paar mags (waar was vas aan 16 dae, maar die verandering van die waardes van 945 en k): Mag (16) 2 EMO (4) - EMO ( 16) Mag (16) 1.5 EMO (5) - 0,5 EMO (16) Let daarop dat wanneer ons kies k 3 kry ons N / k 16/3 5,333 wat ons verander om plain-en-eenvoudige 5.0. Hoekom hoef jy vashou met Hulls keuses: 945 2 en k 2 goeie idee. Wed kry hierdie: Mag (16) 2 EMO (8) - EMO (16) Dit lyk asof die grafiek met 945 1.5 en k 3. Dit beteken, maak nie dit het jy domkop. weer Moontlik. So, wat oor die vierkant-wortel ritueel laat ek dit as 'n oefening. vir jou Goed, terwyl speel met daardie Mag ding wat ek vind dat Hulls k 2 werk baie goed. so goed vashou aan dit. Maar ons kry dikwels 'n aardige gemiddelde wanneer ons net 'n klein stukkie van die verandering te voeg: EMA (N / 2) - EMO (N). Trouens, goed voeg net 'n fraksie 946 van daardie verandering. Thatd gee MAG (N, 946) EMO (N / 2) 946 EMO (N / 2) - EMO (N). Dit is, ons kies 946 0.5 of dalk net 946 0,25 of wat ook al en gebruik: Byvoorbeeld, as ons ons snateren van bewegende gemiddeldes te vergelyk as hulle 'n stap funksie by te hou, kry ons hierdie, waar ons by te voeg (vir MAG) net 946 1 / 2 van die verandering. Ja, maar whats die beste waarde van beta. Definieer die beste: Let daarop dat beta 1 is die Hull keuse. behalwe gebruik het EMA in plaas van WBGe. En jy laat dat vierkante-wortel ding. Uh, ja. Ek het vergeet dat. Let. Die sigblad verander van uur tot uur. Dit lyk op die oomblik soos hierdie Iets om mee te speel Ek het my 'n sigblad wat so lyk. Klik op die foto om te laai. Jy kies 'n voorraad en klik op 'n knoppie en kry 'n jaar se daaglikse pryse. Die wat jy kies óf HMA of MAG, die verandering van die aantal dae en vir MAG, die parameter en sien as jy ro VERKOOP moet koop. Wanneer Op grond van watter kriteria As die bewegende gemiddelde is af x van sy maksimum gedurende die afgelope 2 dae, koop jy. (In die voorbeeld, x 1,0) As sy UP y uit sy minimum in die afgelope 2 dae, jy verkoop. (In die voorbeeld, y 1.5) Jy kan die waardes van x en y verander. Is dit 'n goeie. hierdie kriteria Ek sê dit iets om mee te speel nie. Theres hierdie ander glad tegniek bekend as die Hodrick-Prescott Filter. Met die hulp van Ron McEwan, sy nou ingesluit in hierdie sigblad: Is dit 'n goeie speel met dit. Jy sal kennis dat 'n parameter wat jy kan verander in sel M3 Theres. en koop en verkoop signals. Moving gemiddeldes gladde uit die geraas van die prys data strome ten koste van die lag (vertraging) In die ou dae kon jy spoed het, ten koste van 'n verminderde smoothing In die ou dae kon jy net jou glad op die koste van die lag Dink hoeveel uur jy gemors probeer om jou gemiddeldes vinnig te kry en 'n gladde Onthou hoe irriterende dit te sien toenemende spoed veroorsaak verhoogde geraas Onthou hoe jy wou vir lae lag en 'n lae geraas Moeg van die werk uit te vind hoe om jou koek te hê en eet dit Dont wanhoop, nou het dinge verander, kan jy jou koek hê en jy kan dit eet Precision Lagless gemiddelde in vergelyking met ander gevorderde filter modelle van die basiese industrie standaard gemiddeldes (filters) die geweegde bewegende gemiddelde is vinniger as die eksponensiële, maar doen bied goeie smoothing, in teenstelling die eksponensiële het 'n uitstekende glad nie, maar groot hoeveelhede van die vertraging (Lag). Moderne quothigh techquot filters hoewel verbetering op die ou basiese modelle, het inherente swakhede. Waarvan sommige waargeneem in die Jurik JMA filter en die ergste van hierdie swakhede is oorskiet. Jurik navorsing openlik erken dat hulle quotminimal overshootquot wat geneig is om dui een of ander vorm van voorspellende algoritme werk sy kode. Onthou dat filters is bedoel om in ag te neem wat nou en in die verlede gebeur het. Die voorspelling van wat volgende gaan gebeur is 'n onwettige funksie in die Precision Trading Systems tool kit, is die data stryk en net de-uitgestel. Of jy kan sê, tendense gevolg word juis in plaas van aan watter kant toe volgende gaan, soos in die geval met hierdie onwettige tipe filter algoritmes. Die Precision Lagless gemiddelde nie probeer om die volgende prys waarde voorspel. Die Hull gemiddelde is deur baie geëis so vinnig en glad as die JMA te wees deur Jurik navorsing, dit het 'n goeie spoed en lae lag. Die probleem met die formule gebruik word in die romp gemiddelde is dat sy baie simplisties en lei tot prys ondergang wat swak akkuraatheid veroorsaak bereken deur te veel het (x 2) op die mees onlangse data (Floor (Lengte / 2)) en dan trek die ou data, wat lei tot ernstige overschrijding kwessies wat in sommige gevalle is baie standaardafwykings weg van die werklike waardes Die Precision Lagless gemiddelde het ZERO oorskiet. Die diagram hieronder toon die geweldige spoed verskil oor 'n tydperk van 30 PLA ​​en 30 tydperk Hull gemiddelde. Die PLA was vier mate voor die Hull gemiddelde op beide groot keerpunte aangedui op die 5 minuut grafiek van die FT-SE100 toekoms (wat 'n 14 verskil in Lag). As jy die gemiddeldes by hul draaipunte verhandel kort om te gaan op die sluitingsprys in hierdie voorbeeld is PLA sein op 3,977.5 en Hull was 'n kleinigheid later by 3937, net oor 40,5 punte of in monetêre terme 405 per kontrak. Die lang sein op PLA was by 3936 in vergelyking met Hulls 3,956.5, wat 'n kostebesparing van 205 per kontrak met die PLA sein gelyk. Is dit 'n voël. Is dit 'n vliegtuig. Geen sy die Precision Lagless Gemiddelde filters soos die VIDAYA gemiddeld Tuscar Chande, wat wisselvalligheid gebruik om hul lengtes verander het 'n ander soort formule wat hul lengte verander, maar hierdie proses is nie uitgevoer word met enige logika. Terwyl hulle baie goed soms kan werk, kan dit ook lei tot 'n filter wat beide lag EN overschrijding kan ly. Die tydreekse gemiddelde wat is inderdaad 'n baie vinnige gemiddelde, kan ook herdoop die quotovershooting averagequot hierdie onakkuraatheid maak dit un-bruikbare vir enige ernstige aanslag van data vir verhandeling gebruik. Die Kalman filter loop gereeld agter of overschrijdingen prys skikkings te danke aan sy oor ywerig algoritmes. Ander filters faktor in die prys momentum te probeer om te voorspel wat sal gebeur in die volgende prys interval, en dit is ook 'n gebrekkige strategie, as hulle verby skiet wanneer hoë momentum lesings te keer, die verlaat van die filter hoog en droog en myle weg van die werklike prys aktiwiteit . Die Precision Lagless gemiddelde gebruik suiwer en eenvoudige logika om sy volgende produksie waarde besluit. Baie goeie wiskundiges het probeer en misluk om lag gratis gemiddeldes te skep, en oor die algemeen die rede is hul uiterste wiskunde intellek is nie gerugsteun deur 'n hoë mate van gesonde logika. Presisie Lagless gemiddelde (PLA) is gebou van suiwer logiese rede algoritmes, wat baie verskillende waardes wat in skikkings en kies watter waarde te stuur na uitset gestoor ondersoek. Plas beter spoed, glad en akkuraat maak dit 'n uitstekende handel hulpmiddel vir aandele, termynkontrakte, forex, effekte, ens En soos met alle produkte wat ontwikkel is deur Precision handel stelsels die onderliggende tema is dieselfde. geskryf vir handelaars deur 'n handelaar. PLA Lengte 14 en 50 op E-Mini Nasdaq toekoms