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Hull Moving Average Der Hull Moving Average macht einen gleitenden Durchschnitt besser, während er eine Kurvenglätte beibehält. Die Formel für die Berechnung dieses Durchschnitts ist wie folgt: HMAi MA ((2MA (Eingabe, Periode2) 8211 MA (Eingabe, Periode)), SQRT (Periode)), wobei MA ein gleitender Durchschnitt ist und SQRT die Quadratwurzel ist. Der Benutzer kann die Eingabe (Schließen), die Periodenlänge und die Verschiebungsnummer ändern. Dieser Indikator8217s Definition ist weiter in den kondensierten Code in der folgenden Berechnung angegeben. Wie zu handeln mit dem Hull Moving Average Der Hull Moving Average ist ein Nachhall Trend Indikator und kann in Verbindung mit anderen Studien verwendet werden. Es werden keine Handelssignale berechnet. So greifen Sie in MotiveWave zu Gehen Sie zum oberen Menü, wählen Sie Studie gtMoving AveragegtHull Moving Average oder gehen Sie zum obersten Menü, wählen Sie Add Study. Starten Sie die Eingabe in diesem Studiennamen, bis Sie sehen, es erscheint in der Liste, klicken Sie auf den Namen der Studie, klicken Sie auf OK. Wichtiger Haftungsausschluss: Die Informationen auf dieser Seite dienen ausschließlich Informationszwecken und sind nicht als Beratung oder Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren auszulegen. Bitte lesen Sie unsere Erklärung zur Risikoprüfung und Leistungsverzicht. Kalkulationseingangspreis, Benutzerdefiniert, Voreinstellung ist close Methode gleitender Durchschnitt (ma), Benutzerdefiniert, Voreinstellung ist WMA-Periode benutzerdefiniert, Voreinstellung ist 20 Verschiebung benutzerdefiniert, Voreinstellung ist 0 wma gewichteter gleitender Durchschnitt, sqrt Quadratwurzelindex aktuelle Stabzahl, LOE weniger oder gleichRemoving Lag, Forecasting Data Trading-Indizes mit dem Hull Moving Average Moving-Mittelwerte glatte Daten und machen es einfacher, Preisbewegungen zu analysieren, aber sie neigen zu verzögern. 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. Moving Averages Stuff Motiviert per E-Mail von Robert B. Ich erhalte diese E-Mail, die nach dem Hull Moving Average (HMA) fragt. Und du hast noch nie davon gehört. Uh. Stimmt. In der Tat, wenn ich gegoogelt entdeckte ich viele gleitende Durchschnitte, die Id noch nie gehört, wie: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Gleitender Durchschnitt Least Square Gleitender Durchschnitt Dreieckig Gleitender Durchschnitt Adaptiver Gleitender Durchschnitt Jurik Gleitender Durchschnitt. Also dachte ich wed reden über bewegte Durchschnitte und. Havent Sie getan, dass vor, wie hier und hier und hier und hier und. Ja, ja, aber das war, bevor ich von all diesen anderen bewegenden Durchschnitten wusste. Tatsächlich waren die einzigen, mit denen ich spielte, diese, wobei P 1. P 2. P n die letzten n Aktienkurse sind (wobei P n der jüngste ist). Ein einfacher gleitender Mittelwert (SMA) (P 1 P 2, P n) K mit K n. Gewichteter gleitender Mittelwert (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3 n P n) K, wobei K (12 n) n (n 1) 2 ist. Exponential Moving Average (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) K wobei K 1 945945 2 ist. 1 (1-945). Whoa Ive nie gesehen, dass EMA Formel vor. Ich habe immer thoguht es war. Yeah, seine normalerweise anders geschrieben, aber ich wollte zeigen, dass diese drei ähnliche Rezepte haben. (Siehe das EMA-Material hier und hier.) Tatsächlich sehen sie alle folgendermaßen aus: Wenn alle Ps gleich sind, z. B. Po, dann ist der gleitende Durchschnitt gleich Po. Und das ist der Weg, den jeder sich selbst respektierende Durchschnitt verhalten sollte. Also, was ist am besten definieren am besten. Hier sind ein paar gleitende Durchschnitte, die versuchen, eine Reihe von Aktienkursen, die in einer sinusoidalen Mode variieren verfolgen: Aktienkurse, die eine Sinuskurve folgen Wo haben Sie eine Aktie wie das finden Sie beachten, dass die häufig verwendete gleitende Mittelwerte (SMA, WMA Und EMA) ihr Maximum später als die Sinuskurve erreichen. Thats lag und. Aber was ist mit dem HMA-Kerl. Er sieht ziemlich gut aus, und das ist es, worüber wir sprechen wollen. Tatsächlich. Und was ist das 6 in HMA (6) und ich sehe etwas namens MMA (36) und. Die Geduld. Hull Moving Average Wir beginnen mit der Berechnung des 16-Tage-Weighted Moving Average (WMA) wie folgt: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) K mit K 12 16 136. Obwohl es schön ist Und smoooth, itll haben einen lag größer als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, folgt es den Preisvariationen ganz schön. Aber theres mehr. Während WMA (8) auf neuere Preise schaut, hat es immer noch eine Verzögerung, so dass wir sehen, wie viel die WMA hat sich geändert, wenn von 8-Tage bis 16-Tage. Dieser Unterschied würde so aussehen: In gewissem Sinne gibt dieser Unterschied einige Hinweise darauf, wie sich WMA verändert. (8) - WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16) addieren wir diese Änderung zu unserer früheren WMA (8). MMA Warum nennen es MMA Ich stottern. Wie auch immer, MMA (16) würde so aussehen: Ill nehmen Sie Geduld. es gibt mehr. Jetzt stellen wir die magische Transformation vor und bekommen. Ta-DUM Das ist Rumpf Ja. Wie ich es verstehe Aber was ist das magische Ritual Nachdem wir eine Reihe von MMAs mit den 8-Tage - und 16-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitten erstellt haben, schauen wir aufmerksam auf diese Sequenz von Zahlen. Dann berechnen wir die WMA in den letzten 4 Tagen. Das ergibt den Hull Moving Average, den wir HMA nennen (4). Huh 16 Tage dann 8 Tage dann 4 Tage. Werfen Sie eine Münze zu sehen, wie viele. Sie wählen eine Anzahl von Tagen aus, wie n 16. Dann schauen Sie sich WMA (n) und WMA (n2) an und berechnen MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (In unserem Beispiel, das ist 2 WMA (8) - WMA (16).) Dann berechnen Sie WMA (sqrt (n)) mit nur den letzten sqrt (n) Zahlen aus der MMA-Serie (In unserem Beispiel thatd zu berechnen Ein WMA (4), unter Verwendung der MMA-Reihe.) Und für das lustige SINE Diagramm Howd es tun So wheres das Spreadsheet Im, das noch an ihm arbeitet: MA-stuff. xls Sein interessant, zu sehen, wie die verschiedenen bewegenden Durchschnitte auf Spitzen reagieren: Ist HMA wirklich ein gewichteter gleitender Durchschnitt Nun können wir sehen: Wir haben: 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 oder MMA 2 (136) - (1136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10. 16 P 16 Aus gesundheitlichen Gründen schreibe dies bitte so: (1136) K für K 1, 2, 8 und wk - (1136) K, wobei wk 2 (136) - (1136) K für K 1, 2, 8 und wk - (1136) K ist Für K 9, 10. 16. Dann haben wir das magische Quadratwurzelritual (wobei sqrt (16) 4) (wir erinnern uns, dass P 16 der jüngste Wert ist) HMA die 4-Tage-WMA der oben genannten MMAs (W & sub1; P & sub1; w & sub2; P & sub2 ;. (W & sub1; P & sub1; & sub1; P & sub1; & sub2; P & sub1; & sub6; W 16 P 13) 10 (unter Hinweis darauf, dass 1234 10). Huh P 0. P -1. Was. Die MMA (16) verwendet die letzten 16 Tage, zurück zum Preis rufen P 1 an. Wenn wir den 4-Tage-gewogenen Mittelwert von ihnen Thar-MMA berechnen, gut mit gestern s MMA (und das geht zurück 1 Tag vor P 1) und am Tag davor, die MMA geht zurück zu 2 Tage vor P 1 und den Tag Vor, dass. Okay, so dass Sie rufen sie Preise P 0. P -1 etc. etc. Du hast es. Also ein 16-Tage-HMA verwendet tatsächlich Informationen, die zurück geht mehr als 16 Tage, rechts Du hast es. Aber es gibt negative Gewichte für sie alte Preise Ist das legal Der Beweis ist in der. Ja ja. Der Beweis ist im Pudding. Also, was macht die Tabelle so weit es sieht so aus: (Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen.) Sie können wählen, eine SINE-Serie oder eine RANDOM Reihe von Aktienkursen. Für letztere, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken, erhalten Sie eine andere Menge von Preisen. Dann können Sie die Anzahl der Tage: das ist unser n. (Beispielsweise haben wir für unser Beispiel n 16 verwendet.) Wenn Sie sich für die SINE-Serie entscheiden, können Sie Spikes einführen und diese entlang des Diagramms verschieben. so was . Beachten Sie, dass wir mit n 16 und n 36 (im Bild der Tabellenkalkulation) n2 und sqrt (n) beide ganze Zahlen verwenden. Wenn Sie so etwas wie n 15 verwenden, verwendet die Kalkulationstabelle den INT-eger-Teil von n2 und sqrt (n), nämlich 7 und 3. So ist der Hull Moving Average die beste Definition am besten. Was ist mit dem Jurik Durchschnitt ich weiß nichts davon. Es proprietär und du musst zahlen, um es zu benutzen. Jedoch können wir mit gleitenden Durchschnitten spielen. Ein anderer gleitender Durchschnitt Angenommen, anstelle des gewichteten gleitenden Durchschnitts (wobei die Gewichte proportional zu 1, 2, 3 sind). Wir verwenden das magische Hull-Ritual mit dem Exponential Moving Average. Das heißt, wir betrachten: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Ja, das ist M oving A verage g immick oder M oving A veree g eneralized or M oving A verage g rand or. Oder M oving A verage g ummy Lohnaufmerksamkeit Wir wählen unsere Lieblingszahl von Tagen, wie n 16, und berechnen MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n). Wir können mit 945 und k spielen und sehen, was wir bekommen: Zum Beispiel, hier sind ein paar MAgs (wo waren 16 Tage bleiben, aber die Werte von 945 und k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA (16) MAE (16) 1.5 EMA (5) - 0.5 EMA (16) Beachten Sie, dass wir, wenn wir k 3 wählen, nk 163 5.333 erhalten, die wir in einfach und einfach ändern. Warum dont Sie Stick mit Hulls Entscheidungen: 945 2 und k 2 Gute Idee. Mi bekommen diese: MAG (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Sieht aus wie die Tabelle mit 945 1,5 und k 3. Es tut, nicht Sie haben goof. Wieder Möglich. Also, was über das Quadrat-Root-Ritual Ich lasse das als Übung. Für Sie Okay, beim Spielen mit dieser MAg Sache finde ich, dass Hulls k 2 ziemlich gut funktioniert. So gut bleiben. Allerdings bekommen wir oft einen hübschen Durchschnitt, wenn wir nur ein kleines Stück der Änderung hinzufügen: EMA (n2) - EMA (n). In der Tat, fügen Sie nur einen Bruchteil 946 dieser Änderung. Dies ergibt: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n & sub2;) - EMA (n). Das heißt, wählen wir 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden Sie: Wenn wir zum Beispiel vergleichen unsere gaggle von gleitenden Durchschnitten, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir hinzufügen (für MAg) nur 946 12 von der Wechsel. Ja, aber was ist der beste Wert der Beta. Bestimmen Sie am besten: Beachten Sie, dass Beta 1 die Option Hull ist. Außer, dass EMAs anstelle von WMAs verwendet wurden. Und Sie lassen das Quadrat-Wurzel-Ding. Äh, ja. Ich habe es vergessen. Hinweis . Die Kalkulationstabelle ändert sich von Stunde zu Stunde. Es sieht jetzt wie folgt aus Etwas zum Spielen Ich habe mir eine Tabelle, die so aussieht. Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen. Sie wählen eine Aktie und klicken Sie auf eine Schaltfläche und erhalten ein Jahr im Wert von Tagespreisen. Sie wählen entweder HMA oder MAg, ändern die Anzahl der Tage und, für MAg, den Parameter, und sehen, wenn Sie KAUFEN VERKAUFEN sollten. Wenn Basierend auf welchen Kriterien Wenn der gleitende Durchschnitt in den letzten 2 Tagen DOWN x von seinem Maximum abweicht, kaufst du. (In dem Beispiel, x 1,0) Wenn seine UP y von seinem Minimum in den letzten 2 Tagen, Sie SELL. (Im Beispiel y 1.5) Sie können die Werte von x und y ändern. Taugt es etwas. Diese Kriterien Ich sagte, es war etwas zu spielen. Theres diese andere Glättung Technik genannt Hodrick-Prescott Filter. Mit Hilfe von Ron McEwan, ist es jetzt in diesem Kalkulationstabelle enthalten: Ist es ein gutes Spiel mit ihm. Sie werden bemerken, dass theres ein Parameter, den Sie in Zelle M3 ändern können. Und KAUF und SELL-Signale.