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Hull Moving Average Beschreibung Es gibt viele Arten von gleitenden Durchschnitten, die grundlegendste ist die Simple Moving Average (SMA). Von allen bewegten Durchschnitten der SMA lags Preis die meisten. Die exponentiellen und gewichteten Bewegungsdurchschnitte wurden entwickelt, um diese Verzögerung zu adressieren, indem mehr Gewicht auf neuere Daten gelegt wird. Der Hull Moving Average (HMA), entwickelt von Alan Hull, ist ein extrem schnell und glatt gleitender Durchschnitt. In der Tat, die HMA fast eliminiert Lag ganz und schafft es, Glättung zur gleichen Zeit zu verbessern. Wie dieser Indikator funktioniert Ein längerer Zeitraum HMA kann verwendet werden, um Trend zu identifizieren. Wenn die HMA steigt, steigt der vorherrschende Trend, was anzeigt, dass es besser sein kann, lange Positionen einzugeben. Wenn die HMA fällt, fällt auch der vorherrschende Trend, was anzeigt, dass es besser sein kann, Short-Positionen einzugeben. Für Eintrittssignale kann in Richtung der vorherrschenden Tendenz ein kürzerer Zeitraum HMA verwendet werden. Ein langes Eintrittssignal tritt bei ansteigender Tendenz auf, wenn die HMA aufleuchtet und ein kurzes Eintrittssignal, wenn der vorherrschende Trend fällt, auftritt, wenn das HMA abschaltet. Berechnen Sie einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit der Periode n 2 und multiplizieren Sie ihn mit 2 Berechnen Sie einen gewichteten gleitenden Durchschnitt für die Periode n und subtrahieren Sie ab Schritt 1 Berechnen Sie einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit der Periode sqrt (n) mit den Daten aus Schritt 2 HMA WMA (2WMA (N2) WMA (n)), sqrt (n)) Hull Moving Average Der Hull Moving Average löst das altersbedingte Dilemma, einen gleitenden Durchschnitt besser auf aktuelle Preisaktivität zu reagieren, während die Kurvenglätte beibehalten wird. Tatsächlich eliminiert das HMA die Verzögerung ganz und schafft es, gleichzeitig die Glättung zu verbessern. Um zu verstehen, wie es diese beiden entgegengesetzten Ergebnisse gleichzeitig erreicht, müssen wir mit einem leicht verständlichen Bezugsrahmen beginnen. Die folgende Tabelle enthält einen 16-wöchigen einfachen gleitenden Durchschnitt, der die Preisaktivität ständig beeinträchtigt und schlechte Glätte aufweist. 16 Woche Simple Moving Average Erstens kann das Problem der Kurvenglättung gelöst werden, indem man einen Durchschnitt des Durchschnitts nimmt, d. h. Die schlechte Nachricht ist, dass es einen enormen Anstieg der Verzögerung verursacht, wie unten zu sehen ist. 16 Woche Nested Simple Moving Average Die Lösung des Problems der Lag ist ein bisschen mehr beteiligt und erfordert eine Erklärung mit Zahlen anstatt Charts. Betrachten Sie eine Reihe von 10 Zahlen von 0 bis 9 einschließlich und stellen Sie sich vor, dass sie aufeinanderfolgenden Preis Punkte auf einem Diagramm mit 9 sind die jüngsten Preis Punkt an der rechten Seite Vorsprung. Wenn wir die 10 Perioden einfachen Durchschnitt dieser Zahlen dann nicht überraschen, werden wir bestimmen den Mittelpunkt von 4,5, die deutlich hinter dem jüngsten Preis Punkt von 9 liegt. Heres die clevere Bitfirst können halbieren den Zeitraum von durchschnittlich bis 5 und gelten Sie auf die letzten Zahlen von 5,6,7,8 und 9, wobei das Ergebnis der Mittelpunkt von 7 ist. Schließlich nehmen wir zur Entfernung der Verzögerung den Mittelpunkt von 7 und addieren die Differenz zwischen den beiden Durchschnittswerten, die 2,5 ( 7). Dies ergibt eine endgültige Antwort von 9,5 (7 2,5), was eine leichte Überkompensation ist. Aber diese Überkompensation ist sehr praktisch, weil sie den nacheilenden Effekt der verschachtelten Mittelung ausgleicht. Daher ist das Ergebnis der Kombination dieser beiden Techniken eine nahezu perfekte Balance zwischen Verzögerungsreduktion und Kurvenglättung. Sie können diese Aktion nicht zu diesem Zeitpunkt durchführen. 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