Idéalement, vous souhaitez qu'un signal filtré soit à la fois lisse et sans retard. Lag cause des retards dans vos métiers, et le retard croissant dans vos indicateurs se traduisent généralement par des profits inférieurs. En d'autres termes, les arrivants tardifs obtenir ce qui reste sur la table après la fête a déjà commencé. C'est pourquoi les investisseurs, les banques et les institutions du monde entier demandent la Moyenne Mouvement Jurik Research (JMA). Vous pouvez l'appliquer comme n'importe quelle autre moyenne mobile populaire. Cependant, les JMA ont amélioré le timing et la fluidité vous étonnera. La ligne grise déchiquetée dans le graphique simule l'action de prix qui commence dans une fourchette de négociation faible, puis les écarts à une fourchette de négociation plus élevée. Étant donné que personne n'aime attendre sur les lignes de côté, un filtre de réduction du bruit parfait (ligne verte) va se déplacer en douceur le long du centre de la première fourchette de négociation et puis sauter au centre de la nouvelle gamme de négociation presque immédiatement. MetaStock Moyenne mobile Fonction La moyenne mobile Est probablement le plus couramment utilisé de tous les indicateurs. Il est disponible en différents types et a de nombreuses applications. En termes de base cependant, une moyenne mobile aide à lisser les fluctuations du prix (ou un indicateur) et fournir une réflexion plus précise de l'orientation que la sécurité est en mouvement. Les moyennes mobiles sont des indicateurs en retard et s'inscrivent dans la catégorie suivante. Les différents types incluent simple, pondéré, exponentiel, variable et triangulaire. La différence entre les différents types de moyennes mobiles est simplement la façon dont les moyennes sont calculées. Par exemple, une moyenne mobile simple place une pondération égale sur chaque valeur dans la période pondérée et exponentielle mettent davantage l'accent sur les valeurs récentes dans la période une moyenne mobile triangulaire met plus l'accent sur la section centrale de la période et une moyenne mobile variable ajuste la Pondération en fonction de la volatilité de la période. Mettons l'accent sur la moyenne mobile simple, qui est formé par la recherche du prix moyen d'un titre sur un certain nombre de périodes. Ce montant est calculé en additionnant les cours de clôture du titre sur le nombre de périodes fixé (par exemple 15) et en divisant cette réponse sommée par le nombre de périodes. En ce qui concerne les autres types de moyennes mobiles, leurs calculs peuvent être un peu plus complexes, mais la prémisse est toujours la même. La seule différence est l'endroit et la manière dont les pondérations pertinentes sont placées. Arborescence de données C'est la matrice de données qui sera calculée en moyenne pour former l'indicateur de la moyenne mobile. SYNTAX MOV (matrice de données, périodes, E S TRI VAR W VOL) C'est le plus souvent le prix de clôture, mais peut être n'importe quelle autre donnée de prix ou indicateur. Périodes Indique combien de périodes sont utilisées pour calculer la moyenne mobile. EST TRI VAR W VOL C'est le type de moyenne mobile qui doit être utilisé, comme suit: E Exponentiel S Simple T Série temporelle Tri Triangulaire Var Variable W Vol pondéré pondéré ajusté La formule suivante représente une moyenne mobile simple de 15 périodes de CgtMov (C, 15, S) et VgtMov (V, 20, S) La formule ci-dessus indique que le cours de clôture doit être supérieur à une période de 15 simples (C, 15, S)) et que le volume actuel doit être supérieur à la moyenne de 20 périodes du volume (notée VgtMov (V, 20, S)). En regardant la figure 3.27, on peut voir une moyenne mobile de 15 périodes appliquée au graphique. Figure 3.27 Indicateur de la moyenne mobile Calculer les formules suivantes: 1. Le cours de clôture de la moyenne mobile pondérée de la période de clôture et de la moyenne mobile simple de la période de clôture est supérieur à la moyenne mobile simple de la période de clôture: Cet article est un extrait du Guide d'étude de programmation MetaStock. QuotDiscover Le secret simple pour faire Metastock Easy amp Identifier Trades rentable Cliquez ici pour trouver plus d'informations sur le MetaStock Guide d'étude de programmation Comment réduire le retard dans une moyenne mobile Hull Moyenne mobile (HMA): L'indicateur expliqué Les moyennes mobiles traditionnelles retarder l'activité de prix. Mais avec quelques mathématiques intelligentes, le retard peut être minimisé. Heres how Par Alan Hull En 2005, lorsque je travaillais sur un nouvel indicateur, j'ai été temporairement détourné en essayant de résoudre le problème du décalage dans les moyennes mobiles, dont le résultat était la Moyenne mobile Hull. Depuis lors, le HMA a trouvé son chemin dans les programmes de cartographie dans le monde et est régulièrement discuté sur les bulletins des commerçants dans différentes langues à travers le monde. C'était le résultat d'une curiosité intellectuelle que j'ai placée dans le domaine public en écrivant l'article suivant. Le Hull Moving Average résout le vieux dilemme de rendre une moyenne mobile plus sensible à l'activité des prix actuels tout en maintenant la fluidité des courbes. En fait, le HMA élimine presque complètement le retard et parvient à améliorer le lissage en même temps. Pour comprendre comment il réalise ces deux résultats opposés simultanément, nous devons commencer par un cadre de référence facilement compréhensible. Le tableau suivant contient une moyenne mobile simple de 16 semaines qui est constamment en retard par rapport à l'activité de prix et a une mauvaise lisibilité. Tout d'abord, résoudre le problème de lissage de courbe peut être fait en prenant une moyenne de la moyenne. À savoir 16 SMA période (16 SMA période (Prix)) La mauvaise nouvelle est qu'il provoque une augmentation énorme de lag comme on le voit ci-dessous. Résoudre le problème du décalage est un peu plus impliqué et nécessite une explication avec des nombres plutôt que des diagrammes. Considérez une série de 10 nombres de 0 à 9 inclusivement et imaginez qu'ils sont des points de prix successifs sur un graphique avec 9 étant le plus récent point de prix à la main droite de pointe. Si nous prenons la moyenne simple période de ces nombres puis, il n'est pas surprenant, nous allons déterminer le point milieu de 4,5 qui est significativement en retard par rapport au prix le plus récent de 9. Voici le bit astucieux, permet d'abord diviser par deux la période de la moyenne à 5 Et l'appliquer aux nombres les plus récents de 5, 6, 7, 8 et 9, le résultat étant le point milieu de 7. Finalement, pour supprimer le lag, on prend le point milieu de 7 et on ajoute la différence entre les deux moyennes qui est égale à 2,5 (7 à 4,5). Ceci donne une réponse finale de 9,5 (7 2,5) qui est une légère surcompensation. Mais cette surcompensation est très pratique car elle compense l'effet retardé de la moyenne emboîtée. Par conséquent, le résultat de la combinaison de ces deux techniques est un équilibre quasi parfait entre la réduction du retard et le lissage de la courbe. L'HMA parvient à suivre les changements rapides de l'activité de prix tout en lissant de manière supérieure un SMA de la même période. L'HMA emploie des moyennes mobiles pondérées et atténue l'effet de lissage (et le décalage résultant) en utilisant la racine carrée de la période au lieu de la période réelle elle-même, comme on le voit ci-dessous. La formule suivante pour Hull Moving Average (HMA) est pour MetaStock, mais peut être facilement adaptée à d'autres programmes cartographiques capables de construire des indicateurs personnalisés. (Période) WMA (Prix) - Période WMA (Prix) période: Entrée (période, 1,200,20) sqrtperiod: Sqrt (période) Mov (2Mov (C, period2, W) - Mov (C, période, W), LastValue (sqrtperiod), W) Une application simple pour le HMA, étant donné son lissage supérieur, serait d'utiliser les points de retournement comme entryexit signaux. Cependant, il ne devrait pas être utilisé pour générer des signaux de croisement comme cette technique repose sur le décalage. Partagez cet article:
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