Moyenne mobile de la coque La moyenne mobile de la coque rend une moyenne mobile plus sensible tout en maintenant une lisibilité de la courbe. La formule pour le calcul de cette moyenne est la suivante: HMAi MA ((2MA (entrée, période2) 8211 MA (entrée, période)), SQRT (période)) où MA est une moyenne mobile et SQRT est la racine carrée. L'utilisateur peut modifier l'entrée (fermer), la durée de la période et le numéro de décalage. Cette définition de l'indicateur 8217s est encore exprimée dans le code condensé donné dans le calcul ci-dessous. Comment faire du commerce en utilisant la moyenne mobile de la coque La moyenne mobile de la coque est un indicateur de tendance à la traîne et peut être utilisé en conjonction avec d'autres études. Aucun signal commercial n'est calculé. Comment accéder à MotiveWave Allez dans le menu principal, choisissez Study gtMoving AveragegtHull Moyenne mobile ou allez dans le menu principal, choisissez Ajouter étude. Commencez à taper le nom de cette étude jusqu'à ce que vous voyiez apparaître dans la liste, cliquez sur le nom de l'étude, cliquez sur OK. Important: Les informations fournies sur cette page sont strictement informatives et ne doivent pas être interprétées comme des conseils ou une sollicitation pour acheter ou vendre un titre. Veuillez consulter notre Déclaration des risques et Déclaration de non-responsabilité. Défini par l'utilisateur, par défaut est la valeur WMA définie par l'utilisateur, la valeur par défaut est 20 shift définie par l'utilisateur, la valeur par défaut est 0 wma moyenne mobile pondérée, sqrt l'indice racine carré le nombre de barres courantes, LOE moins ou égalMoins moyennes lisser le bruit des flux de données de prix au détriment du retard (retard) Dans les vieux jours, vous pourriez avoir la vitesse, au détriment de lissage réduit Dans les vieux jours, vous pourriez avoir votre lissage aux dépens de Lag Pensez combien d'heures vous avez perdu en essayant d'obtenir vos moyennes rapides et lisses Rappelez-vous combien il est ennuyeux de voir la vitesse croissante augmente le bruit Rappelez-vous comment vous avez voulu pour faible décalage et faible bruit Fatigué de travailler sur la façon d'avoir votre gâteau et le manger Ne pas Désespoir, maintenant les choses ont changé, vous pouvez avoir votre gâteau et vous pouvez le manger Précision Lagless moyenne par rapport à d'autres modèles de filtrage avancés De la moyenne de base des moyennes de l'industrie (filtres), la moyenne mobile pondérée est plus rapide que l'exponentielle, Lissage, contrairement à l'exponentiel a un excellent lissage, mais d'énormes quantités de retard (Lag). Moderne quothigh filtres techquot bien que l'amélioration sur les anciens modèles de base, ont des faiblesses inhérentes. Certaines d'entre elles sont observées dans le filtre Jurik JMA et le pire de ces faiblesses est dépassement. La recherche de Jurik admet ouvertement avoir quotminimal overshootquot qui tend à indiquer une certaine forme d'algorithme de prédiction fonctionnant son code. Rappelez-vous que les filtres sont destinés à observer ce qui se passe maintenant et dans le passé. Prédire ce qui se passera ensuite est une fonction illégale dans la trousse d'outils Precision Trading Systems, les données sont lissées et décalées seulement. Ou vous pourriez dire, les tendances sont suivies précisément au lieu de dit que le chemin à suivre, comme c'est le cas avec ces algorithmes de filtre de type illégal. La moyenne de précision de Lagless n'essaye pas de prédire la prochaine valeur de prix. La moyenne de la coque est réclamée par beaucoup pour être aussi rapide et lisse que la JMA par la recherche de Jurik, elle a la bonne vitesse et le faible décalage. Le problème avec la formule utilisée dans la moyenne de Hull est que son très simpliste et conduit à des distorsions de prix qui ont une mauvaise précision causée par la pondération trop lourde (x 2) sur les données les plus récentes (plancher (longueur 2)), puis en soustrayant l'ancien Données, ce qui conduit à des problèmes de dépassement sévère qui dans certains cas sont de nombreux écarts-types à l'écart des valeurs réelles La précision de Lagless moyenne a dépassement ZERO. Le diagramme ci-dessous montre l'immense différence de vitesse sur une PLA de 30 périodes et une moyenne de Hull de 30 périodes. Le PLA était de quatre bars en avance sur la moyenne de Hull sur les deux tournants majeurs indiqués sur le graphique de 5 minutes de l'avenir FT-SE100 (qui est une différence de 14). Si vous avez négocié les moyennes à leurs points de retournement pour aller à court sur le prix de clôture dans cet exemple, PLA signalait à 3,977.5 et Hull était un peu plus tard à 3 937, soit environ 40,5 points ou en termes monétaires 405 par contrat. Le signal long sur PLA était à 3936 par rapport à Hulls 3 956,5, ce qui équivaut à une économie de 205 par contrat avec le signal PLA. Est-ce un oiseau. C'est un avion. Aucun de ses filtres moyens de précision comme la moyenne VIDAYA de Tuscar Chande, qui utilisent la volatilité pour modifier leur longueur, ont un type différent de formule qui change leur longueur, mais ce processus n'est pas exécuté avec n'importe quelle logique. Alors qu'ils peuvent très bien fonctionner parfois, cela peut également conduire à un filtre qui peut souffrir à la fois le retard et dépassement. La moyenne de la série chronologique qui est en effet une moyenne très rapide pourrait bien être renommée moyenne de quotovershooting cette inexactitude rend inutilisable pour toute évaluation sérieuse des données pour l'utilisation commerciale. Le filtre de Kalman est souvent à la traîne ou dépasse les tableaux de prix en raison de ses algorithmes plus zélés. D'autres facteurs de filtrage facteur dans l'élan des prix pour essayer de prédire ce qui se passera dans le prochain intervalle de prix, et c'est aussi une stratégie erronée, car ils dépassent lorsque les lectures de momentum élevé inverser, laissant le filtre haut et sec et miles loin de l'activité des prix réels . La moyenne de précision de Lagless utilise la logique pure et simple pour décider de sa prochaine valeur de rendement. Beaucoup d'excellents mathématiciens ont essayé et n'ont pas réussi à créer des moyennes libres de lag, et généralement la raison est leur intelligence mathématiques extrêmes n'est pas soutenue par un haut degré de logique de bon sens. La moyenne sans lame de précision (PLA) est construite à partir d'algorithmes de raison purement logique, qui examinent de nombreuses valeurs différentes qui sont stockées dans des tableaux et sélectionne la valeur à envoyer à la sortie. PLAs vitesse supérieure, le lissage et la précision en font un excellent outil de négociation pour les stocks, futures, forex, obligations, etc Et comme avec tous les produits développés par les systèmes de négociation de précision le thème sous-jacent est le même. Écrit pour les commerçants, par un commerçant. PLA Longueur 14 et 50 sur E-Mini Nasdaq avenir
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