Zero Lag Moving Average Calculation

8.20 Nullpunkt-Exponentialbewegungsdurchschnitt Der Nullpunkt-Exponentialbewegungsdurchschnitt (ZLEMA) ist eine Variation der EMA (siehe Exponential Moving Average), die einen Momentum-Term hinzufügt, der darauf abzielt, die Verzögerung im Durchschnitt zu verringern, um die aktuellen Preise genauer zu verfolgen. Für eine gegebene N-Tage-Periode ist die Formel Wo die ldquolagrdquo-Periode (N-1) / 2 ist. Eine ebene EMA, die auf geradlinige Punkte angewandt wird, endet immer in der Nähe von (N-1) / 2 Tagen. Die Idee, in diesem Unterschied ldquoclose - closelagrdquo hinzuzufügen, besteht darin, diese Verzögerung zu kompensieren, damit die ZLEMA eine gerade Linie genau verfolgt. Natürlich reale Daten sind selten eine gerade Linie, aber das Prinzip ist, die ZLEMA in Richtung der aktuellen Nähe zu schieben. Die Berechnung endet immer wie verschiedene Gewichte auf jeden vergangenen Preis. Die Wirkung des Impulsbegriffs ist es, die jüngsten Preise ldquoover weightrdquo zu machen und so eng verfolgt zu werden, und mit negativen Gewichten auf vergangene Bedingungen. Theresquos einen plötzlichen Sprung in die Gewichte an der Momentum Lag Point. Zum Beispiel ist die folgende Grafik die Gewichte für N15 (Lag Punkt 7). Die EMA-Verzögerung auf einer Geraden kann leicht mit Hilfe der Leistungsformel für die EMA berechnet werden (siehe Exponential Moving Average), die auf eine unendliche Folge von Preisen angewendet wird, die täglich um 1 nach unten geht und heute 0 erreicht. Bei nicht geraden Linienfolgen ist die Verzögerung nicht einfach (N-1) / 2. Aber es variiert je nach Form, Zeitraum der zyklischen Komponenten, etc. Copyright 2003, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie verteilen und / oder ändern können unter den Bedingungen der GNU General Public License, veröffentlicht von der Free Software Foundation, Version 3 oder (nach Ihrer Wahl) jede spätere Version. ZLEMA - Zero Lag Exponential Moving Average ZLEMA ist eine Abkürzung für Zero Lag Exponential Moving Average. Es wurde von John Ehlers und Rick Way entwickelt. ZLEMA ist eine Art exponentieller gleitender Durchschnitt, aber seine Hauptidee ist, die Verzögerung zu eliminieren, die sich aus der Natur der gleitenden Durchschnitte und anderer Tendenzen nach Indikatoren ergibt. Da der Preis näher kommt, bietet er auch eine bessere Preisbildung und reagiert besser auf Preisschwankungen. Beispiel: nur versuchen, eine gerade Linie von Daten ndash vorstellen kann es passieren, wenn Assetpreise steigen oder fallen ständig. Sollte ein Händler eine klassische EMA (exponentieller gleitender Durchschnitt) verwenden, kann er feststellen, dass die EMA dem assetrsquos-Schlusskurs (n-1) / 2 Tagen entspricht. Mit anderen Worten ndash für 5-Tage EMA Berechnung, wäre der aktuelle EMA-Wert die gleiche wie die Close-Preis (n-1) / 2 Vor 2 Tagen. Das Ergebnis sehen Sie unten. Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, sehen die ZLEMA-Werte anders aus. Es gibt keinen Unterschied zwischen den Werten und Schließe die Preise. Gleichung (Formel) für die ZLEMA-Berechnung sieht wie folgt aus: Lag: (n dayrsquos Periode ndash 1) / 2 Eintragsdaten für EMA: Close (Close ndash Close n dayrsquos ago) ZLEMA EMA von (Eingabedaten für EMA) Die Berechnung eliminiert die Verzögerung Und das Endergebnis ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der näher den Vermögenspreisen folgt. Sollten die Preise eine Gerade sein, dann wäre die ZLEMA die gleiche Gerade. Siehe Bild unten. Die grüne Linie zeigt die ASSET-Preise an. Die blauen Punkte stellen ZLEMA-Werte dar. Die rosa Linie und die Punkte repräsentieren die EMA-Werte. Wie Sie sehen können, wenn die Preise eine Gerade bilden, sind die ZLEMA-Werte genau die gleichen wie die Preise. Es gibt keine Verzögerung, keinen Unterschied. ZLEMA reagiert viel schneller als die EMA. Interessant genug, isnrsquot it Und was passiert, wenn die Preise schnell ändern Sehen Sie sich das Bild unten. Sie sehen wieder, dass es für die EMA einige Zeit dauert, sich den sich ändernden Marktbedingungen anzupassen. Auf der anderen Seite kann sich ZLEMA nahezu zum gleichen Zeitpunkt wie die Preisänderung anpassen. Es ist, weil die ZLEMA-Berechnung auf einem verzögerten Daten anstelle von einem regulären durchgeführt wird. Die gegenwärtigen Preise sind übergewichtig, und je mehr wir in die Vergangenheit gehen, desto mehr werden die Daten untergewichtet - ZLEMA beseitigt die Verzögerung durch Verdoppelung der Preiserhöhung oder - verringerung zwischen n und (n-1) / 2 Tagen, um den kumulativen Effekt zu minimieren. Verwendung dieses technischen Analyseindikators für den Handel Sie können ihn als jeden anderen gleitenden Durchschnitt verwenden (FRAMA KAMA HMA T3 VIDYA DEMA VAMA etc.). Es zeigt die vorherrschenden Trends auf dem Markt, so können Sie Trades, die im Einklang mit dem aktuellen Trend sind. Sie können die ZLEMA mit jedem anderen gleitenden Durchschnitt kombinieren und nach ihren Kreuzungen suchen. Sie können Chart-Muster (unterstützt, Widerstände, Doppel-Tops und Böden etc.) als ZLEMA produzieren glattere Daten als Close Preise tun. Sie können auch versuchen, ein Asset zu kaufen, wenn die ZLEMA-Werte steigen und das Asset verkaufen, wenn die Werte fallen. Das folgende Bild zeigt diese Handelsstrategie. Die gelben Kurvenplots ZLEMA und die Pfeile zeigen Bruchstellen des Durchschnitts. Wie bei fast allen technischen Indikatoren das Beste, was jeder Händler tun kann, ist, seine eigenen Daten, seine eigenen Einstellungen und seine eigenen Regeln zu testen, wie zu handeln. Überraschenderweise kann manchmal das beste Ergebnis mit Einstellungen erreicht werden, die nicht üblich sind, und Regeln, die auf den ersten Blick ziemlich seltsam sind, desto mehr Dinge kann ein Händler ändern und experimentieren mit dem Besseren für ihn und seine Handelsstrategie. Wenn Sie Interesse an einer tieferen Untersuchung dieser technischen Indikator und lieber bereit sind, Lösungen zu dienen, kann dieser Abschnitt von Interesse für Sie sein. Dort finden Sie alle verfügbaren Indikatoren in Excel-Dateien zum download. Moving Averages Stuff Motiviert per E-Mail von Robert B. Ich erhalte diese E-Mail fragen über die Hull Moving Average (HMA) und. 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 die jüngste ist). Simple Moving Average (SMA) (P & sub1; P & sub2; Pn) / K mit Kn. 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 bewegte 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 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. Geduld. 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 Schön und smoooth, itll haben eine lag größer als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, folgt es den Preisvariationen ganz nett. 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 betrachten Sie WMA (n) und WMA (n / 2) und berechnen MMA 2 WMA (n / 2) - 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 (1/36) - (1/136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Für sanitäre Einrichtungen Es sei angemerkt, daß alle Gewichte zu 1 addieren. Ferner ist wk & sub2; (1/36) - (1/136) K für K & sub1; & sub0 ;. 1, 2. 8 und wk - (1/136) K für K 9, 10. 16. Dann haben wir das magische Quadratwurzelritual (wobei sqrt (16) 4) (wir erinnern uns, dass P 16 am meisten ist Jüngster Wert) HMA die 4-tägige WMA der oben genannten MMAs (w 1 P 1 w 2 P 2. (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. So 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 die letzteren, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken Sie einen weiteren Satz 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 Kalkulationstabelle) n / 2 und sqrt (n) beide ganze Zahlen verwenden. Wenn Sie so etwas wie n 15 verwenden, verwendet die Kalkulationstabelle den INT-eger-Teil von n / 2 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 (n / 2) - 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 Sie MAg (n, 945, k) 945 EMA (n / k) - (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 Es ist zu beachten, dass wir, wenn wir k 3 auswählen, n / k 16/3 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 (n / 2) - EMA (n). In der Tat, fügen Sie nur einen Bruchteil 946 dieser Änderung. Dies ergibt: MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Das heißt, wählen wir 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden Sie: Zum Beispiel, wenn wir unsere gaggle der gleitenden Durchschnitte vergleichen, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir hinzufügen (für MAg) nur 946 1 / 2 der Änderung. 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.