선체 이동 평균 설정

선체 이동 평균. 선체 이동 평균은 곡선 평활도를 유지하면서 움직이는 평균을보다 반응 적으로 만듭니다. 이 평균을 계산하는 공식은 다음과 같습니다. HMA i MA 2 MA 입력, 기간 2 MA 입력, 기간, SQRT 기간 MA는 이동 평균 SQRT는 제곱근입니다. 사용자는 입력 닫기, 기간 길이 및 시프트 수를 변경할 수 있습니다. 이 표시기 정의는 아래 계산에 주어진 압축 된 코드로 더 표현됩니다. 선체 이동 평균을 사용하여 거래하는 방법 선체 이동 평균은 다른 연구와 결합하여 사용할 수 있습니다. 거래 신호가 계산되지 않습니다. MotiveWave에서 액세스하는 방법 톱 메뉴로 이동하여 Study Moving Average Hull Moving Average를 선택하십시오. 또는 톱 메뉴로 이동하여 Add Study start typing 이 연구에서 이름이 목록에 나타날 때까지 연구 이름을 클릭하고 확인을 클릭하십시오. 중요하지 않은 면책 사항이 페이지에 제공된 정보는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 설득력있는 내용이 아닙니다 보안을 구입하거나 판매 할 수있는 조언이나 권유로 게시하십시오. 위험 공시 및 성과 면책 선언문을 참조하십시오. 입력 값, 사용자 정의, 기본값은 가까운 방법 이동 평균 mA, 사용자 정의, 기본값은 WMA 기간 사용자 정의, 기본값은 20 시프트 사용자 정의, 기본값은 0 wma 가중 이동 평균, sqrt 제곱근 근음 색인 현재 바 번호, LOE less 또는 동등한. 지연 제거, 예측 데이터. 선체 이동 평균으로 인덱스 배치. 이동은 매끄러운 데이터를 평균화하고 가격 이동을 쉽게 분석 할 수 있지만 지연되는 경향이 있습니다. 지연을 제거하고 미래의 데이터를 예측하는 시장 타이밍 시스템. 시장이 올라감에 따라 보류가 잘되지만 시장 탱크가 생기면 전략이 떨어져 나옵니다 다운 시장에서 자본을 보존하고 상향 시장에서 기회를 파악하기위한 타이밍 모델이 필요합니다 가능합니다 이동 평균은 종종 데이터 스파이크를 제거하는 가장 좋은 방법입니다 , 상대적으로 긴 길이의 데이터도 원활하게 처리됩니다. 그러나 이동 평균에는 주요한 결함이 있습니다. 즉, 장기간의 전환 시점에 지연이 생기기 때문입니다. 해결 방법은 이동 평균 수식을 수정하고 래그 (lag) 이렇게하면 다음 간격의 활동을 예측하여 오류를 발생시킬 때 이동 평균에 오버런이 발생할 가능성을 최소화합니다. 지연을 제거합니다. 상인 Alan Hull이 개발 한 새로운 유형의 이동 평균 이 변이에서 간단한 이동 평균 Sma는 데이터 샘플의 합을 샘플 수로 나눈 값입니다. N Hull 이동 평균 Hma는 가중 이동 평균 Wma와 N의 제곱근을 사용하여 평활화를 수행합니다. 따라서 계산이됩니다. 이 수식을 단계별로 진행하려면 마지막 N 2 데이터의 Wma를 가져 와서 2를 곱합니다. 마지막 N 데이터의 Wma를 뺍니다. 이제이 값을 가져 와서 N의 제곱근을 사용합니다. 그런 다음 두 값의 Wma를 찾습니다. 기억 된 값의 N의 Wma sqrt 제곱근은 값을 잘라 버리기 때문에 계산은 그림 1의 Sma와 Hma를 4, 9, 16, 25, 49 또는 81과 같은 완벽한 사각형 인 N을 선택해야합니다. 81 일 전야 Sma가 뒤쳐지는 동안 Hma는 변화하는 데이터에 부드럽고 반응합니다. 그림 1은 단순한 ma와 선체입니다. 여기서는 QQQQ ETF의 데이터를 사용하여 SMA와 HMA를 비교합니다. HMA는 SMA보다 적시 SMA보다 9 일 평균은 파란색으로 HMA와 함께 표시됩니다. 주식 상품의 기술적 분석의 12 월호에서 계속. 주식 상품의 잡지의 기술 분석 2010 년 12 월호에 원래 게시 된 기사에서 발췌 모든 권리 보유 Copyright 2010, Technical Analysis, Inc. 선체 이동 평균선 (Hull Moving Average HMA) 선체 이동 평균법은 곡선 평활도를 유지하면서 현재 가격 활동에보다 민감한 이동 평균을 만드는 오래된 딜레마를 해결합니다. 실제로 HMA는 지연을 거의 제거하고 스무딩을 개선합니다 동시에 이와 같은 반대 결과를 동시에 달성하는 방법을 이해하려면 쉽게 이해할 수있는 기준 프레임부터 시작해야합니다. 다음 도표 conta 끊임없이 가격 활동에 뒤떨어져 매끄럽지 않은 16 주 간 간단한 이동 평균을 계산합니다. 먼저 평균의 평균을 취하면 곡선 평활화 문제를 해결할 수 있습니다. 16 기간 SMA 16 기간 SMA 가격 나쁜 소식은 아래에서 볼 수 있듯이 지연이 크게 증가합니다. 지연 문제를 해결하는 것은 좀 더 복잡하고 차트보다는 숫자로 설명해야합니다. 0에서 9까지의 10 개의 숫자를 고려하여 연속 가격 포인트라고 생각하십시오. 오른쪽 최첨단에서 가장 최근의 가격 포인트 인 9를 가진 차트 우리가이 숫자의 10 기간 간단한 평균을 취하면 놀랍지 않게 우리는 가장 최근의 가격 시점보다 크게 뒤 떨어진 4 5의 중간 점을 결정할 것입니다. 9 영리한 비트는 먼저 평균의 기간을 5로 반으로하고 5,6,7,8,9의 가장 최근의 숫자에 적용합니다. 결과는 7의 중간 점입니다. 마지막으로 우리는 중간 지점을 7과 같고 두 평균의 차이를 2 5 7 4 5로 더한다. 이것은 약간의과 보상 인 9 5 7 2 5의 최종 답을 준다. 그러나이과 보상은 중첩 평균의 지연 효과를 상쇄하기 때문에 매우 편리하다. 이 두 기법을 결합한 결과는 지연 감소와 곡선 평활 사이의 거의 완벽한 균형을 이룹니다. HMA는 가격 활동의 급격한 변화에 지속적으로 대처하면서 동일한 기간의 SMA에 대해 우수한 평활화를 유지합니다. HMA는 가중 이동 평균을 사용하고 평활화 효과 및 결과 래그를 계산합니다. 정수 제곱근 기간 WMA 2 x 정수 기간 2 WMA 가격 기간 WMA 가격. 다음 선식 이동 평균은 MetaStock Supercharts를 포함하지만 사용자 지정 지표 구성이 가능한 다른 차트 프로그램과 함께 사용하기 쉽게 조정할 수 있습니다. 기간 입력주기, 1,200,20 sqrtperiod Sqrt p 2 단계, 2 단계, W 이동 C, 기간, W, 최종 값 sqrtperiod, W. 입력 기간 기본값 20 웨이퍼 2 웨이퍼 닫기, 기간 2- 웨이퍼 닫기, 기간, SquareRoot 기간. HMA, 우월한 평활화가 주어지면 전환점을 진입 출구 신호로 사용하는 것이 좋습니다. 그러나이 기술은 지연에 의존하기 때문에 크로스 오버 신호를 생성하는 데 사용해서는 안됩니다. 구독 및 연결. 뉴스 레터 구독.