Zero Lag Mobile Media Excel

ZLEMA - Zero Lag mobile esponenziale ZLEMA media è l'abbreviazione di Zero Lag media mobile esponenziale. È stato sviluppato da John Ehlers e Rick Way. ZLEMA è una sorta di media mobile esponenziale ma l'idea principale è quello di eliminare il ritardo derivante dalla natura stessa delle medie mobili e altri indicatori di tendenza seguente. Come segue prezzo più vicino, ma fornisce anche una migliore della media dei prezzi e risponde meglio alle oscillazioni dei prezzi. Esempio: basta provare a immaginare linea retta dei dati ndash può accadere quando i prezzi degli asset sono in aumento o in diminuzione costante. Se un trader utilizzare un EMA classico (media mobile esponenziale), si può scoprire che l'EMA è uguale al prezzo assetrsquos primo (n-1) 2 giorni fa. In altre parole ndash per 5 giorni calcolo EMA, il valore corrente EMA sarebbe lo stesso come il prezzo di chiusura (n-1) 2 2 giorni fa. È possibile vedere il risultato nella foto qui sotto. Come si potrebbe già notato, i valori ZLEMA un aspetto diverso. Non c'è alcuna differenza betweent i valori e ai prezzi di chiusura. Le equazioni (formula) per ZLEMA calcolo sguardo come segue: Lag: (n dayrsquos periodo ndash 1) 2 dati di ingresso per EMA: Chiudi (Chiudi ndash Chiudi n dayrsquos fa) ZLEMA EMA (dati di ingresso per EMA) Il calcolo elimina il ritardo e il risultato finale è una media mobile esponenziale che segue più stretti i prezzi delle attività. Qualora i prezzi essere una linea retta allora la ZLEMA sarebbe la stessa linea retta. Vedere l'immagine qui sotto. La linea verde mostra le prezzi delle attività. I punti blu rappresentano i valori ZLEMA. La linea rosa e punti rappresentano valori EMA. Come si può vedere, quando i prezzi creano una linea retta, i valori ZLEMA sono esattamente gli stessi come i prezzi sono. Non c'è nessun ritardo, nessuna differenza. ZLEMA reagisce semplicemente molto più veloce rispetto alla EMA. Abbastanza interessante, isnrsquot esso E cosa succede se i prezzi cambiano rapidamente Guardate l'immagine qui sotto. Si può vedere ancora una volta che ci vuole del tempo per l'EMA di adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato. Sull'altro lato ZLEMA può adattarsi quasi nello stesso momento come la variazione di prezzo succede. È perché il calcolo ZLEMA viene effettuata in dati di de-lag, invece di uno normale. I prezzi attuali sono in sovrappeso e più si va verso il passato i dati sono più sottopeso - ZLEMA rimuove il ritardo raddoppiando l'aumento dei prezzi o la diminuzione tra N e (n-1) 2 giorni di tempo per ridurre al minimo l'effetto cumulativo. Come utilizzare questo indicatore di analisi tecnica per la negoziazione Si può usare come qualsiasi altro media mobile (FRAMA. KAMA. HMA. T3. Vidya. DEMA. VAMA etc.). Essa mostra le tendenze prevalenti sul mercato in modo da poter entrare in mestieri che sono in linea con l'attuale tendenza. È possibile combinare la ZLEMA con qualsiasi altro media mobile e cercare i loro incroci. È possibile cercare i modelli di grafico (supporti, resistenze, doppi massimi e minimi, ecc) come ZLEMA produce dati più agevole rispetto Chiudi I prezzi. Si può anche provare a comprare un bene quando i valori ZLEMA sono in aumento e vendere l'attività quando i valori sono in calo. L'immagine qui sotto illustra questa strategia di trading. La curva piazzole giallo ZLEMA e le frecce display rottura punti della media. Come per quasi tutti gli indicatori tecnici la cosa migliore ogni commerciante può fare è quello di testare i propri dati, le proprie impostazioni e le sue regole come il commercio. Sorprendentemente, a volte il miglior risultato può essere raggiunto con le impostazioni che non sono comuni e le regole che sono abbastanza strano a prima vista ndash più le cose un trader può cambiare e sperimentare con il meglio per lui e la sua strategia di trading. Se siete interessati ad uno studio più approfondito di questo indicatore tecnico e preferisce pronto a servire soluzioni, questa sezione potrebbe essere di vostro interesse. Vi si possono trovare tutti gli indicatori disponibili nei file di Excel per download.8.20 Zero-Lag media mobile esponenziale Lo zero-lag media mobile esponenziale (ZLEMA) è una variante della EMA (vedi media mobile esponenziale) che aggiunge un termine slancio mira a ridurre ritardo nella media in modo da monitorare più strettamente prezzi attuali. Per un dato periodo di N giorni la formula è dove il periodo ldquolagrdquo è (N-1) 2. Un piano di EMA applicato a punti rettilinei finisce sempre essere chiusura a (N-1) 2 giorni fa. Così l'idea di aggiungere in questa differenza ldquoclose - closelagrdquo è quello di compensare questo ritardo, per rendere lo ZLEMA traccia una linea retta esattamente. Naturalmente reale dei dati è raramente una linea retta, ma il principio è quello di spingere lo ZLEMA verso circa la corrente vicina. Il calcolo si conclude ancora in piedi come i vari pesi su ogni prezzo passato. L'effetto del termine di moto è quello di rendere i prezzi più recenti ldquoover weightrdquo e quindi monitorato da vicino, e con pesi negativi sui termini ultimi. Therersquos un salto improvviso nei pesi nel punto slancio lag. Ad esempio la seguente grafico rappresenta i pesi per N15 (punto 7 lag). Il ritardo EMA su una linea retta può essere calcolato facilmente utilizzando la formula di potenza per l'EMA (vedi media mobile esponenziale), applicato ad una sequenza infinita di prezzi che vanno verso il basso di 1 ogni giorno e che raggiungono 0 a oggi. Sulla linea non retta sequenze il ritardo non è una semplice (N-1) 2. ma varierà in base alla forma, periodo di componenti cicliche, ecc Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Grafico è un software gratuito è possibile ridistribuirlo Andor modificarlo secondo i termini della GNU General Public License come pubblicata dalla free Software Foundation o la versione 3, o (a propria scelta) una successiva version. John Ehlers TECNICI cARTE John Ehlers, lo sviluppatore di MESA, ha scritto e pubblicato molti documenti relativi ai principi utilizzati in cicli di mercato. Sinossi per i documenti disponibili sono visualizzati sotto. Scarica ogni selezionando la loro HyperText associato. Perché i commercianti perdere soldi (e che cosa fare al riguardo) Un articolo nel numero di maggio 2014 ampère Stock Commodities Magazine descritto come creare curve azionari artificiali da solo conoscendo il fattore di profitto e vincitori per cento di una strategia di trading. statistiche Bell Curve di negoziazione titoli selezionati in modo casuale e trading del portafoglio sono inclusi anche. Si tratta di un foglio di calcolo di Excel che consente di sperimentare questi descrittori statistici delle prestazioni del sistema di trading. Gli indicatori predittivi per i commercianti Trading efficaci strategie tecniche capire che gli indicatori necessitano per lisciare i dati di mercato per essere utile, e che introduce leviganti ritardo come un effetto collaterale indesiderato. Sappiamo anche che il mercato è frattale un grafico intervallo settimanale appare come una, tutti i giorni, o un grafico mensile intraday. Ciò che non può essere altrettanto evidente è che, come l'intervallo di tempo lungo gli aumenti x-asse, le oscillazioni alto-basso prezzo lungo l'asse y aumentano anche, all'incirca in proporzione. Questo fenomeno dilatazione spettrale causa una distorsione indesiderabile, uno che è o non riconosciuto o è stato ampiamente ignorato dagli sviluppatori e tecnici indicatori mercato. Inferire Strategie di Trading dalle funzioni di densità di probabilità di misura Questo è stato il vincitore Runner-up del MTA 2008 Charles H. Dow Award. In questo articolo vi mostro le implicazioni delle varie forme di eliminazione del trend e come le distribuzioni di probabilità risultanti possono essere utilizzati come strategie di generare sistemi di trading efficaci. I risultati di questi sistemi di trading robusti vengono confrontati con approcci standard. Questo spettacolo carta e interattivo per eliminare il più lag, se lo desideri dai filtri smoothing. Naturalmente, ridotta lag arriva al prezzo di levigatezza filtro diminuito. Il filtro presenta alcun superamento transitoria che si trovano comunemente nei filtri di ordine superiore. Modalità empirica Decomposizione Un nuovo approccio per il rilevamento della modalità ciclo e tendenza. Fourier Transform per operatori Il problema con trasformata di Fourier per la misura di cicli di mercato è che hanno una scarsa risoluzione. In questo lavoro mostro come utilizzare un'altra lineare trasformare per migliorare la risoluzione in modo che le trasformate di Fourier sono utilizzabili. Lo spettro misurato è visualizzato come una mappa termica coltellino svizzero Indicatore indicatori sono semplicemente trasferire le risposte di dati di ingresso. Con un semplice cambiamento di costanti, questo indicatore può diventare un EMA, SMA, 2 Pole gaussiana filtro passa basso, 2 poli Butterworth filtro passa basso, un FIR liscia, un filtro passa banda, o di un filtro elimina banda. Ehlers Filtro Un insolito filtro FIR non lineare è descritto. Questo filtro è tra le più sensibile alle variazioni di prezzo, ma più morbida nel mercato laterale. Prestazioni Fattore di Rendimento Evaluation System (vincite lordo diviso per perdite lorde) è analogo al fattore vincita nel gioco. Così, quando il fattore profitto è combinato con i vincitori percentuali in una serie di eventi casuali, come le istanze di crescita equità strategia di trading può essere simulato. Questo documento descrive come descrittori comuni di performance sono legati a questi due parametri. Un foglio di calcolo Excel è descritto, che consente di eseguire un'analisi Monte Carlo dei vostri sistemi di trading se si conoscono questi due parametri (fuori dal campione). FRAMA (Fractal Adaptive Moving Average). Una media mobile non lineare è derivato utilizzando l'esponente di Hurst. MAMA è la madre di tutte le medie mobili di adattamento. Actualy il nome è l'acronimo di Adaptive MESA media mobile. L'azione di questo filtro non lineare è prodotta dalla flyback di fase ogni mezzo ciclo. Se combinato con FAMA, un seguito Adaptive media mobile, i crossover ottima forma di segnali di entrata e uscita che sono relativi privo di whipsaws. Time Warp senza spazio viaggio Laguerre polinomi vengono utilizzate per generare una struttura di filtro simile ad una media mobile semplice con la differenza che la distanza temporale tra il filtro rubinetti è nolinear. Il risultato consente la creazione di filtri molto brevi aventi le caratteristiche lisciatura di filtri molto più lunghi. filtri più brevi significano meno lag. I vantaggi di utilizzare polinomi di Laguerre nei filtri è dimostrato in entrambi gli indicatori e sistemi di trading automatici. L'articolo include il codice EasyLanguage. CG Oscillator la CG Oscillator è unico perché è un oscillatore che è sia levigata e ha zero ritardo. Essa trova il centro di gravità (CG) dei valori di prezzo in un filtro FIR. Il CG ha automaticamente il livellamento del filtro FIR (simile ad una media mobile semplice) con la posizione del baricentro sia esattamente in fase con il movimento dei prezzi. EasyLanguage codice è incluso. Utilizzando la Fisher Transform Molti sistemi di negoziazione sono progettati utilizzando il presupposto che la distribuzione di probabilità dei prezzi hanno un normale o gaussiana, distribuzione di probabilità attorno alla media. In realtà, niente potrebbe essere più lontano dalla verità. Questo documento descrive come il Fisher Transform dati converte ad avere quasi un probabilità della distribuzione normale. Data la distribuzione di probabilità è normale dopo l'applicazione del Fisher Transform, i dati vengono utilizzati per creare punti di ingresso con precisione chirurgica. L'articolo include il codice EasyLanguage. Il Inverse Fisher Transform Il Inverse Fisher Transform può essere utilizzato per generare un oscillatore che passa rapidamente tra ipervenduto e ipercomprato, senza whipsaws. Filtri gaussiana Lag è la caduta dei filtri smoothing. Questo articolo mostra come ritardo può essere ridotto e la massima fedeltà lisciatura si ottiene riducendo il ritardo di componenti ad alta frequenza nei dati. Una tabella completa dei coefficienti filtro gaussiano è fornito. Poli e zeri Una descrizione di filtri digitali in termini di trasformata zeta. Le ramificazioni di filtri di ordine superiore sono descritti. Tabelle di coefficienti per 2 Pole e 2 filtri Polo Butterworth sono given. Moving Medie roba Motivata dalla e-mail da Robert B. ricevo questa e-mail chiedendo l'Hull media mobile (HMA) e. E non avete mai sentito parlare prima. Uh. giusto. Infatti, quando ho cercato su google ho scoperto un sacco di medie che Id mai sentito parlare, come lo spostamento: Zero Lag media mobile esponenziale di Wilder Moving Average Least Piazza media mobile triangolare media mobile Adaptive Moving Average Jurik media mobile. Così Così ho pensato parlare sposare su medie mobili and. Havent hai fatto prima, come qui e qui e qui e qui e. Sì, sì, ma che è stato prima di sapere di tutte queste altre medie mobili. In effetti, gli unici che ho giocato con questi stati, dove P 1. P 2. P n sono i prezzi delle azioni ultimi n (P n è il più recente). Media mobile semplice (SMA) (P 1 P 2. P n) K dove K n. Weighted Moving Average (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P n) K, dove K (12 n) n (n1) 2. Media mobile esponenziale (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3.) K, dove K 1 945.945 2. 1 (1-945). Whoa Ive mai visto quella formula EMA prima. Ho sempre thoguht che fosse. Sì, la sua norma scritta in modo diverso, ma ho voluto mostrare che questi tre hanno prescrizioni simili. (Vedere la roba EMA qui e qui.) In effetti, sembrano tutti come: Si noti che, se tutto il Ps sono uguali, per esempio, Po, quindi la media mobile è uguale Po pure. e questo è il modo in cui ogni media che si rispetti dovrebbe comportarsi. Così che è meglio definire le migliori. Qui ci sono un paio di medie mobili, il tentativo di tracciare una serie di prezzi delle azioni che variano in modo sinusoidale: I prezzi delle azioni che seguono una curva sinusoidale Dove hai trovato un titolo del genere Attenzione Si noti che le medie mobili di uso comune (SMA, WMA e EMA) raggiungono la massima oltre la curva del seno. Quello è lag e. Ma che dire di quel ragazzo HMA. Egli sembra piuttosto buono Sì, e questo è ciò che vogliamo parlare. Infatti. E che cosa è che il 6 a HMA (6) e vedo qualcosa chiamato MMA (36) e. Pazienza. Hull media mobile Iniziamo calcolando il 16 giorni Weighted Moving Average (WMA) in questo modo: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 P 3 3 16 P n.) K con K 12. 16 136. Anche se la sua bella e smoooth, itll hanno un ritardo maggiore di wed come: Così abbiamo cerca nella 8 giorni WMA: mi piace Sì, segue le variazioni di prezzo abbastanza bene. ma c'è di più. Mentre WMA (8) guarda ai prezzi più recenti, ha ancora un certo ritardo, così vediamo quanto il WMA è cambiato quando si passa da 8 giorni a 16 giorni. Tale differenza sarebbe simile a questa: In un certo senso, che differenza dà qualche indicazione di come WMA sta cambiando. in modo da aggiungiamo questo cambiamento nella nostra precedente WMA (8) per dare: 2 MMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Perché lo chiamano MMA I balbuzie. In ogni caso, MMA (16) sarebbe simile a questa: Ill prenderlo Pazienza. C'è più. Ora introduciamo la trasformazione magica e ottenere. ta-DUM Quello Hull Sì. se ho capito bene, ma che cosa è il rituale magico Dopo aver generato una serie di MMA s che coinvolge le 8 giorni e 16 giorni medie mobili ponderate, fissiamo intensamente in questa sequenza di numeri. Poi si calcola il WMA negli ultimi 4 giorni. Che dà la media mobile Hull che weve chiamato HMA (4). Huh 16 giorni poi 8 giorni poi 4 giorni. Ti lanciare una moneta per vedere quanti. Si sceglie un determinato numero di giorni, come n 16. Poi si guarda WMA (n) e WMA (N2) e calcolare MMA 2 WMA (N2) - WMA (n). (Nel nostro esempio, thatd essere 2 WMA (8) -. WMA (16) Poi si calcolano i numeri WMA (sqrt (n)), utilizzando solo l'ultimo sqrt (n) della serie MMA (nel nostro esempio, thatd essere calcolo. un WMA (4), utilizzando la serie MMA) e per questo divertente Howd grafico SINE è fare Così wheres il foglio di calcolo Im ancora lavorando su di esso:. mA-stuff. xls interessa a vedere come le varie medie mobili reagiscono a picchi: E ' HMA davvero una ponderata media mobile Bene, vediamo: Abbiamo: 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 o MMA 2 (136) - (1.136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 per motivi sanitari, ben scrivere questo modo: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16 Si noti che tutti i pesi aggiungono 1 altre, wk 2 (136) -... (1136) K per K 1, 2. 8 e wk - (1.136) K per K 9, 10. 16. Poi, facendo il rituale magico radice quadrata (dove sqrt (16) 4). abbiamo (ricordando che P 16 è il valore più recente). HMA la 4 giorni WMA delle MMAS di cui sopra (w 1 P 1 w 2 P 2. w 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1. w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0. w 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 . w 16 P 13) 10 (notando che 1234 10). Huh P 0. P -1. Che cosa. Il MMA (16) utilizza gli ultimi 16 giorni, di nuovo al prezzo sono stati callling P 1. Se calcoliamo la media ponderata 4 giorni di loro thar MMAS, ben essere utilizzando ieri s MMA (e che risale a 1 giorno prima P 1) e il giorno prima che, il MMA risale a 2 giorni prima della P 1 e il giorno prima that. Okay, così sei chiamandoli prezzi P 0. P -1 ecc. ecc. Avete capito bene. Quindi 16 giorni di HMA in realtà utilizza informazioni che risale a più di 16 giorni, giusto capito. Ma ci sono pesi negativi per loro vecchi prezzi è che legale La prova è nel. Si si. la prova è nel pudding. Così che cosa fa il foglio di calcolo fare finora sembra che questo: (clicca sulla foto per scaricare.) E 'possibile scegliere una serie SINE o una serie casuale di prezzi delle azioni. Per questi ultimi, ogni volta che si clicca su un pulsante si ottiene un altro set di prezzi. Poi si può scegliere il numero di giorni: questo è il nostro n. (Per esempio, abbiamo usato n 16 per il nostro esempio, sopra.) Inoltre, se si sceglie la serie SINE, è possibile introdurre i picchi e spostarli lungo il grafico. come questo . Si noti che weve utilizzato n 16 e n 36 (nella foto del foglio di calcolo) causa n2 e sqrt (n) sono entrambi numeri interi. Se si utilizza qualcosa come n 15 poi il foglio di calcolo utilizza l'Eger parte INT di N2 e sqrt (n), vale a dire 7 e 3. Quindi, è l'Hull media mobile il meglio definire le migliori. Che dire che Jurik media non so nulla su di esso. E 'di proprietà e devi pagare per usarlo. tuttavia, consente di giocare con medie mobili. Un'altra media mobile Supponiamo che, invece del Weighted Average Moving (dove i pesi sono proporzionali a 1, 2, 3.). usiamo il rituale Hull magia con la media mobile esponenziale. Cioè, noi consideriamo: Mag 2 EMA (N2) - EMA (n) MAG Sì, questo è M Oving Un verage g immick o M Oving Un verage g eneralized o M Oving Un verage g rand o. O M A Oving verage g ummy Prestare attenzione Prendiamo il nostro numero preferito di giorni, come n 16, e calcolare MAG (n, 945, k) 945 EMA (NK) - (1-945) EMA (n). Siamo in grado di giocare con 945 e K e vedere cosa si ottiene: Per esempio, qui ci sono alcune riviste (dove sono state attaccando a 16 giorni, ma cambiano i valori di 945 e K): Mag (16) 2 EMA (4) - EMA ( 16) Mag (16) 1.5 EMA (5) - 0,5 EMA (16) si noti che, quando prendiamo k 3 otteniamo nk 163 5.333 che cambiamo a plain-e-semplice 5.0. Perché non si bastone con scafi scelte: 945 2 e k 2 Buona idea. Mer ottenere questo: Mag (16) 2 EMA (8) - EMA (16) si presenta come il grafico con 945 k 1.5 e 3. Lo fa, pretende molto ha fatto si incasina. Possibilmente nuovo. E per quanto riguarda quel rituale radice quadrata lascio che come esercizio. per voi Va bene, mentre gioca con quella cosa MAG trovo che Gusci k 2 opere abbastanza bene. così bene attenersi a tale. Tuttavia, spesso otteniamo una media abbastanza bello quando aggiungiamo solo un piccolo pezzo di cambiamento: EMA (n2) - EMA (n). In realtà, anche aggiungere solo una frazione di 946 che il cambiamento. Thatd dare: Mag (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n2) - EMA (n). Cioè, abbiamo scelto 946 0.5 o forse solo 946 0.25 o qualsiasi altra cosa e l'uso: ad esempio, se si confronta il nostro branco di medie mobili come si traccia una funzione a gradino, otteniamo questo, in cui si aggiunge (per MAG) solo 946 12 il cambiamento. Sì, ma che cosa è il miglior valore di beta. Definire meglio: Si noti che beta 1 è la scelta Hull. tranne che stavano usando EMAs invece di WMA. E si lascia che cosa radice quadrata. Uh, sì. Ho dimenticato che. Nota . Il foglio di calcolo cambia di ora in ora. Attualmente sembra che questo qualcosa con cui giocare me ho ottenuto un foglio di calcolo che assomiglia a questo. clicca sulla foto per scaricare. Si sceglie un magazzino e clic su un pulsante e ottenere un valore di anni di prezzi giornalieri. La si sceglie uno HMA o MAG, cambiando il numero di giorni e, per MAG, il parametro, e vedere quando si dovrebbe Compravendita di loc. Quando Sulla base di quali criteri Se la media mobile è giù x dal suo massimo nel corso degli ultimi 2 giorni, si acquista. (Nell'esempio, x 1,0) Se la sua y UP dal suo minimo nel corso degli ultimi 2 giorni, si vende. (Nell'esempio, y 1.5) È possibile modificare i valori di x e y. E 'un bene. questi criteri Ho detto che era qualcosa con cui giocare. C'è questa altra tecnica lisciatura chiamato il filtro Hodrick-Prescott. Con l'aiuto di Ron McEwan, la sua ora incluso in questo foglio di calcolo: E 'un bene giocare con lui. Avviso Youll che theres un parametro si può cambiare nella cella M3. E comprare e vendere di segnali.