8.5 Promedio móvil de punto final La media móvil de punto final (EPMA) establece un precio promedio ajustando una línea recta de mínimos cuadrados (vea Regresión lineal) a través de los últimos precios de cierre de N días y tomando el punto final de la línea (es decir, Día) como el promedio. Este cálculo va por un número de otros nombres, incluyendo la media móvil de mínimos cuadrados (LSQMA), la regresión lineal en movimiento y la predicción de series de tiempo (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified mover averagerdquo es lo mismo también. La fórmula termina siendo un promedio ponderado directo de los últimos precios del N, con pesos que van de 2N-1 a - N2. Esto se deriva fácilmente de las fórmulas de los mínimos cuadrados, pero sólo mirando las ponderaciones la conexión a los mínimos cuadrados no es nada obvia. Si p1 es todayrsquos cerca, p2 ayer, etc, entonces Los pesos disminuyen 3 por cada día más viejo, e ir negativo para el tercio más antiguo de los N días. El siguiente gráfico muestra que para N15. Los negativos significan que el promedio es ldquooverweightrdquo en los precios recientes y pueden sobrepasar la acción del precio después de un salto repentino. En general, sin embargo, debido a que la línea ajustada pasa deliberadamente por la mitad de los precios recientes, la EPMA tiende a estar en medio de los precios recientes, o una proyección de donde parecían estar en tendencia. Es interesante comparar la EPMA con una SMA simple (ver Media móvil simple). Una SMA dibuja efectivamente una línea horizontal a través de los precios de N días anteriores (su media), mientras que la EPMA dibuja una línea inclinada. El indicador de inercia (véase Inercia) utiliza la EPMA. Kevin Ryde Chart es un software libre que puede redistribuirlo y / o modificarlo bajo los términos de la Licencia Pública General GNU publicada por la Fundación de Software Libre ya sea versión 3 , O (a su opción) cualquier versión posterior. Moviendo Promedios Material Motivado por correo electrónico de Robert B. Recibo este correo electrónico preguntando sobre el Hull (Hull) 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. Note 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, 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 señales. Mean Reversión: Medios Modernos Día Moderno Autor: GunjanDuaa 04 de octubre 2012 Los promedios móviles son uno de los indicadores más utilizados en los estudios de análisis técnico. Lo que comenzó con la media móvil simple y luego hacia la media móvil exponencial tiene con el paso del tiempo y el advenimiento de programas informáticos programados han hecho técnicos para experimentar y llegar a nuevos tipos de cálculo de datos. DEFINICIÓN La reversión media sugiere que los precios de los activos eventualmente se invertirán hacia su media o media antes de la reanudación de la tendencia o de la reversión de la tendencia, puede ser que los precios regresen al promedio o se consoliden por un tiempo hasta que se acerque al promedio, Este es un proceso en el que muchos sistemas de negociación se basan en donde se toman medidas cuando el rendimiento reciente ha diferido de sus promedios históricos. MODERNA MOVIMIENTO DE MEDIOS Medias móviles simples siguen siendo utilizados por muchos, pero con el tiempo y un requisito para medir el precio de manera diferente hizo camino para nuevos pensamientos y nuevos promedios. En este artículo voy a explicar los nuevos promedios móviles que han evolucionado con el tiempo y la necesidad. Una media móvil es una línea de curvatura lisa que proporciona la confirmación visual de la tendencia a largo plazo de un promedio, son indicadores rezagados en los que los promedios móviles más rápidos son intermitentes y los promedios a más largo plazo son más suaves. Disminuir el lapso de tiempo que estos promedios exponenciales modificados fueron pensados. Se utilizan para proporcionar señales en crossover o determinación de tendencia antes que otros promedios móviles. HACER LA MATEMÁTICA Fórmula Doble Exponencial MA: DEMA 2EMA - EMA (EMA) Fórmula Triple Exponencial MA: TEMA (3EMA - 3EMA (EMA)) EMA (EMA) EMA EMA (1). (Close - EMA (1)) N El periodo de suavizado. La gráfica 1 tiene un crossover medio móvil, muestra claramente que TEMA da la señal más temprana seguida por DEMA y luego el promedio de movimiento simple. Así que el retraso se reduce y podemos entrar en la tendencia antes. PROMEDIO MOVIL DESPLAZADO (DispMA) Un DispMA es un promedio móvil que se puede ajustar hacia adelante o hacia atrás en un intervalo de tiempo específico. Cambiando el promedio móvil para mantenerse en la tendencia a largo plazo, creará un efecto de retraso que cambia el promedio móvil para hacer una salida oportuna cuando se desarrolla la tendencia de contrapeso, creará un efecto principal. El objetivo de la DisMA es evitar repentinos whipsaws que por lo general vienen en la tendencia madura o eventos relacionados con noticias, el desplazamiento causará menos número de señales falsas. Los niveles de desplazamiento habituales son de 3 días a 5 días hacia delante o hacia atrás. Puede ser utilizado para encontrar soporte y resistencias o como una señal de cruce y también muy útil en estudios cíclicos. El gráfico 2 muestra que la media móvil más larga colocada hacia delante nos mantiene en la tendencia, mientras que la media móvil más corta que se coloca hacia atrás nos ayuda a salir de manera oportuna. MEDIA MOVIL PONDERADA (WMA) Permite echar un vistazo a otro tipo de media móvil. El objetivo de WMA es quitar el retraso y aumentar el factor de sensibilidad hacia el precio. El promedio móvil ponderado es el promedio ponderado de los últimos n precios, donde la ponderación disminuye en 1 con cada precio anterior. MÁS MATEMÁTICAS Cálculo: ((n Pn) ((n - 1) Pn - 1) ((n - 2) Pn - 2) ((n - (n - 1)) Pn - La WMA reacciona más rápidamente a los cambios de precios porque da mayor importancia a los recientes movimientos de precios, de tal manera que muestra la tendencia más rápida en comparación con la media móvil simple (n - 1). CUADRADOS MÁS BAJOS MOVIENDO LA MEDIA Esta media móvil a veces también se llama como un promedio móvil de punto final. Se basa en la regresión lineal, pero lo lleva un paso adelante, estimando que lo que habría sucedido si la línea de regresión continuó, haciéndolo más sensible a las tendencias y manchas Las tendencias anteriores en comparación con otros promedios móviles. SUS USOS Se utiliza principalmente como una señal de cruce con sí mismo o con otra media móvil o se puede utilizar con el precio de movimiento por encima o por debajo de ella como una señal de compra o venta. En el gráfico 3, Moviendo los promedios en una carta el primero es el Promedio Mínimo del Cuadrado Medio (verde) también llamado como la media móvil de punto final. Los Círculos Rojos muestran el aumento de precios por encima del promedio que muestra el cambio en la tendencia o punto final de la tendencia hacia arriba y hacia abajo ayudando a salir de la Posición o tomar el comercio contrario. Los otros dos son WMA (violeta gruesa) y EMA (rojo punteado), el cálculo de ambos promedios es casi igual, pero en WMA se da más peso al precio actual, por lo que muestra que WMA está más cerca del precio en comparación con EMA WILDERS MOVING PROMEDIO Como su nombre indica, fue creado por Welles Wilder, el gran técnico cuyas obras incluyen Índice de Fuerza Relativa (RSI), Índice Direccional Promedio (ADX). Parabólico Sar y Rango Promedio Real (ATR). Esto a veces se llama como la media móvil modificada el objetivo es suavizar los movimientos de precios para identificar las tendencias de precios. (1-k) Donde k 1 / N, N Número de períodos La fórmula es similar a EMA que tiene 2 parámetros, una serie de tiempo y un período de vista atrás y devuelve una línea suave. Precio de estancia y cierre por encima de la media se denomina como una tendencia alcista y por debajo de ella como una tendencia a la baja. El gráfico 4 muestra dos promedios bajo el cálculo de Wilders. La media móvil más larga se puede utilizar para la determinación de tendencia y más corto para el comercio de compra en caída y vender en aumento. Crossover proporciona señales comerciales, pero con un retraso. RISING EQUITY CRUVE Casi todo el mundo utiliza los promedios móviles en las tendencias de los precios de comercio, estos nuevos promedios móviles ayudará a los comerciantes captar la tendencia de una manera mejor y construir un sistema de comercio más fino para entender las tendencias del mercado mejor rendimiento de una curva de equidad creciente. Moving Average a Tradestation Linear Regression Curve, son sin duda la misma fórmula. Sin embargo, el indicador MT4 tiene una buena codificación de color rojo / verde / amarillo que me gusta mucho. Mi indicador de Tradestation es solo un color. Si nos fijamos en el MT4 Least Squares MA, la lógica de codificación de color no es simple lógica de subida / bajada (es decir, si MA gt MA1 entonces verde, si MA lt MA1 luego rojo), es otra cosa. Me gusta este colorante indicador en particular y me gustaría aplicarlo a la curva de regresión lineal de Tradestation para poder usarlo en algunos mercados que no son de divisas. Soy razonablemente fluido en la programación de indicadores de Tradestation, pero no puedo leer el código MQL4 en absoluto. Im seguro yo podría programar el color en el indicador de TS LRC si podría entender la lógica del colorante en el código de MQL4. Por lo tanto, mi pregunta es, cuál es el indicador de color de la lógica de codificación (en las declaraciones de la lógica usual o frases) que figuran en el siguiente código Muchas gracias, Scott Cualquier compradores Id amor un poco de ayuda aquí. Sólo una simple explicación de la lógica de codificación de colores me haría muy feliz. Ne color por línea de índice de indicador cuando sube, dibuja con índice 2 Cuando plano, índice 1 Cuando baja, índice 3 Pone el valor vacío en los índices que no se utilizan en ninguna barra en particular. Todo lo que sé es, en MT4 CI, la regla es. Una línea de un color, por lo que si theres 3 o 5 o 7 de color, theres debe ser 3 o 5 o 7 línea (y sus tampones CI). Digamos que desea una línea con 2 colores, rojo y azul. Allí, usted necesita 2 línea, diga que la línea está para arriba, después usted utiliza la línea azul y el valor vacío el rojo, y viceversa. Forum gt Ayuda de la aplicación de Microsoft Office - Foro de la ayuda de Excel gt Excel General gt Estoy intentando crear un menos Media móvil cuadrada del precio de cierre de una acción. Intenté usar la función TREND en Excel y no me está dando los resultados apropiados. En lugar de utilizar la función incorporada me gustaría hacerlo manualmente en Excel. He incluido los datos de precios de las acciones con lo que el resultado de una media móvil por lo menos cuadrado debe ser. Tengo estos resultados de mi software de inventario, TradeStation. He buscado por todas partes esta fórmula excel pero no puedo encontrarla. Parece que la fórmula principal es Ymxb, pero cómo aplicar esto en la fórmula en columnas en Excel. Puede por favor ayudarme en la creación de las fórmulas adecuadas para crear esta media móvil por lo menos cuadrado. El promedio se basaría en el período de retrocesión. En mi ejemplo lo he fijado a la mirada del período 34 detrás. Su pregunta es un poco confusa. Una Línea de Regresión de Mínimos Cuadrados es verdaderamente una línea recta con una ecuación ymxb. La parte de los mínimos cuadrados es que tratan de dibujar una línea recta a través de sus datos para que la línea esté lo más cerca posible de todos los puntos. El criterio de la proximidad posible es tomar cada punto y averiguar hasta dónde está de la línea. Haces esto unas cuantas veces y te das cuenta de que algunas distancias son positivas y algunas negativas. Añadirlos no funciona demasiado bien. Así que inventaron Squaring todas estas distancias para hacer el número siempre positivo y luego agregarlos juntos. La menor parte es que mueves la línea alrededor de un poco y añade todas estas distancias al cuadrado hasta llegar a la suma más pequeña de estas distancias. Todavía es una línea aunque. Haga lo mismo con las curvas Log y Power y Polynomial. Esto es suma de los cuadrados de las distancias y mover la curva alrededor para obtener la suma mínima. Su pregunta es un poco diferente quiere un promedio móvil con 34 puntos agregados para hacer los cálculos. Tu curva comienza y termina en el primer punto y esto me confunde. Debe comenzar en el punto 34. Vea mi gráfico adjunto. Quienquiera que haya hecho esta pregunta debe haber querido hacer un promedio acumulativo de 34 días, obtener un montón de puntos y hacer un LSRL en esos puntos. Tiene sentido ver adjunto. Creo que esto es lo que quieres. Gracias por la respuesta. Permítanme aclarar lo que estoy buscando. Un promedio móvil por lo menos cuadrado también se llama una media móvil de punto final donde por el punto final de una línea de regresión lineal de cierta longitud es la gráfica para la media móvil de mínimos cuadrados. Por ejemplo, si estuviera buscando una media móvil de 34 puntos de punto final, miraría mi precio actual de las acciones y dibujaría una línea de regresión lineal del precio actual al precio hace 34 períodos. Cuando el punto final de la línea de regresión lineal de 34 años cae sobre el precio actual sería por mi primer valor para mi media móvil de punto final. Cuando la acción avanza al precio siguiente el mismo tiempo sucedería otra vez mirando detrás 34 períodos para dibujar una línea de la regresión y trazar el punto final en el precio actual de la acción. Espero que esto haga las cosas más claras de lo que estoy buscando. Gracias, Steven
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