Hull Moving Average Genauigkeit

Hull Moving Average. Hull Moving Average macht einen gleitenden Durchschnitt mehr ansprechend, während eine Kurvenglätte beibehalten wird Die Formel für die Berechnung dieses Durchschnitts ist wie folgt HMA i MA 2 MA Eingang, Periode 2 MA Eingang, Periode, SQRT Zeitraum, wo MA ist ein gleitender Durchschnitt Und SQRT ist Quadratwurzel Der Benutzer kann die Eingabe schließen, Periodenlänge und Verschiebungsnummer ändern Diese Indikator s Definition wird weiter ausgedrückt in den kondensierten Code in der Berechnung unten angegeben. How To Trade mit dem Hull Moving Average. The Hull Moving Average ist ein Rückläufiger Trendindikator und kann in Verbindung mit anderen Studien verwendet werden. Es werden keine Handelssignale berechnet. Wie man in MotiveWave. Go zum Top-Menü greift, wählen Sie Study Moving Average Hull Moving Average. or, gehen Sie zum Top-Menü, wählen Sie Add Study start eingeben In diesem Studiennamen, bis Sie sehen, dass es in der Liste erscheint, klicken Sie auf den Namen der Studie, klicken Sie auf OK. Important Haftungsausschluss Die Informationen auf dieser Seite ist ausschließlich zu Informationszwecken und ist nicht zu konstruieren Als Beratung oder Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Sicherheiten Bitte beachten Sie unsere Risiko Disclosure und Performance Disclaimer Statement. Input-Preis, benutzerdefiniert, Standard ist die nächste Methode gleitende durchschnittliche ma, Benutzer definiert, Standard ist WMA-Periode Benutzer definiert, Standard ist 20 Shift Benutzer definiert, Standard ist 0 Wma gewichtet gleitenden Durchschnitt, sqrt Quadrat Wurzel Index aktuellen Bar-Nummer, LOE weniger oder Equal. Moving Averages. Moving Average Crossover. This Studie zeigt zwei gleitende Durchschnitte, deren Typen vom Benutzer mit dem Inputs Moving Average Type 1 und Moving Average Type 2 gewählt werden. Standardmäßig sind beide Moving Averages Simple Moving Averages Die Eingänge Eingabedaten 1 Und die Eingangsdaten 2 sind mit X1 bzw. X2 bezeichnet und die Eingänge Länge 1 und Länge 2 dieser beiden sich bewegenden Mittelwerte werden als n1 bzw. n2 bezeichnet. Diese Studie zeigt auch Signale an, die durch einen Pfeil nach oben oder einen Verkauf angegeben werden Durch einen Abwärtspfeil an der Kartenleiste t Die Bedingungen, die festlegen, welches Signal, falls vorhanden, angezeigt werden, werden unten angegeben. Ein Pfeil nach oben wird in der Diagrammleiste t angezeigt, wenn eines der folgenden Ereignisse auftritt. N1 n2 und der Teilgraphen von MAt links X1, n1 rechts kreuzt den Teilgraphen von MAt links X2, n2 rechts von unten an Diagramm bar t. N2 n1 und der subgraph von MAt links X2, n2 rechts kreuzt den subgraphen von MAt links X1, n1 rechts von unten an chart bar t. In jedem der oben genannten zwei Fälle, die Spitze des Pfeils fällt mit der Spitze der Chart bar t. Moving Average Difference. To vertraut machen sich mit der Terminologie und Notation in dieser Studie verwendet, beziehen sich auf die Dokumentation für die Studie Moving Average - Simple. This Studie zeigt die Differenz zwischen zwei gleitenden Durchschnitten, deren Arten werden vom Benutzer mit dem Input gewählt Moving Average Type Standardmäßig sind beide gleitenden Mittelwerte Einfache Moving Averages Die Input Input Data werden als X bezeichnet und die Eingänge Length 1 und Length 2 dieser beiden Moving Averings werden als n1 bzw. n2 bezeichnet. Wir bezeichnen die Moving Average Difference Bei Chart-Balken t für die angegebenen Eingänge als MADifft links X, n1, n2 rechts, und wir berechnen es wie folgt. MADifft links X, n1, n2 rechts MAt links X, n1 rechts - MAt links X, n2 rechts. Der Teilgraphen dieses Indikators wird in zwei benutzerdefinierten Farben angezeigt, wenn der Subgraph steigt und der andere, wenn er ist Falling. Moving Average Envelope. Die Moving Average Envelope Studie zeichnet eine obere und untere Band oder Umschlag über und unter dem gleitenden Durchschnitt Jeder der Bands sind die angegebenen Fixed Value aus dem gleitenden Durchschnitt oder die angegebene Prozentsatz aus dem gleitenden Durchschnitt. Percentage oder Fixed Wert Wählen Sie entweder Prozentsatz oder fester Wert aus Im Fall von Prozentsatz setzen Sie den Prozentsatz mit dem Prozentsatz Input Im Fall von Festwert setzen Sie den festen Wert mit dem festen Wert Input. Percentage Wenn Prozentsatz oder Festwert auf Prozentsatz gesetzt ist, geben Sie den Prozentsatz mit diesem ein Eingabe, um den gleitenden Durchschnitt zu multiplizieren Dieses Ergebnis wird addiert und von dem gleitenden Durchschnitt subtrahiert 0 01 1.Fixed Value Wenn Prozentsatz oder Fester Wert auf Fixed Value gesetzt ist, geben Sie den festen Wert mit diesem Input zum Hinzufügen und Sub ein Trace diesen festen Wert aus dem gleitenden Durchschnitt. Moving Average Type. Moving Durchschnittliche Länge. Moving Average - Adaptive. This Studie berechnet einen adaptiven gleitenden Durchschnitt der Daten durch die Input Data Input angegeben Dieser gleitende Durchschnitt wurde von Perry Kaufman Reference Stocks Chart entwickelt Einstellungen Verwenden Sie die Anzahl der Tage, um die Tage zu laden, die für eine lange Länge geladen werden. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ändert das Ergebnis in einer bestimmten Diagrammspalte, obwohl die Tage, die in dem Diagramm entfernt oder geladen wurden, vor dem exponentiellen gleitenden Durchschnittswert in einer bestimmten Diagrammspalte liegen Zurück durch die Anzahl der Stäbe, die durch die Längeneingabe spezifiziert sind. Dies ist etwas Wichtiges über die Art der exponentiellen Berechnung zu verstehen und Sie sollten fragen, ob es sogar eine geeignete Berechnungsmethode für Ihre Analysemethode ist. Der exponentielle gleitende Durchschnitt sollte nicht sein Verwendet mit langen Längen stattdessen verwenden Moving Average - Simple. Moving Average - Hull. This Studie berechnet einen Hull gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch den Eingangsdateneingang spezifiziert werden Dieser gleitende Durchschnitt wurde von Alan Hull entwickelt. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste sein lasse. Lassen Sie die Input Hull Moving Average Length als bezeichnet werden N Sei WMAt links X, links lfloor frac rechts rfloor rechts und WMA X, n zufällige Variablen, die die gewichteten Moving Averages für X mit Längen links lfloor frac right rfloor und n bezeichnen. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Hull in der Chartleiste t Für die gegebenen Eingänge als HMAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. HMAt X, n WMAt links 2WMA links X, links lfloor frac rechts rfloor rechts - WMA X, n, links lfloor frac rechts rfloor rechts. Für eine Erklärung der Bodenfunktion links lfloor rechts rfloor, siehe die Wikipedia-Artikel Boden-und Decken-Funktionen. Moving Average - Rolling High Accuracy. Die Moving Average - Rolling High Accuracy berechnet an jedem Chart-Bar, ein Durchschnitt aller Preise, aus denen die Chart-Bars über den angegebenen Zeitraum Diese Studie stützt sich auf die zugrunde liegenden Volumen zu Preisdaten in Das Diagramm, um seine hohe Genauigkeit zu erreichen. Es ist notwendig für Sierra Chart für ein Häkchen durch Tick-Daten-Konfiguration für die Studie konfiguriert werden, um es seine hohe Genauigkeit zu erreichen. To wöchentlich und monatliche Zeiträume mit dieser Studie macht keinen Sinn mit einem Rolling-Berechnung, da diese Studie nicht auf bestimmte Segmente der Zeit wie der Beginn der Woche oder den Beginn des Monats verweist Stattdessen verweist es zurück Daten in jeder Chart-Bar durch die angegebene Zeitspanne Also nur einfach Setzen Sie die Zeitperiodenlänge und die Zeitperiodenart Eingänge mit der Studie auf 7 Tage bzw. 30 Tage, um dies effektiv zu erreichen. Wenn Sie die Zeitperiodenart und die Zeitperiodenlängeneingänge so eingestellt haben, dass die gleitende Durchschnittsberechnung über eine große Anzahl von Balken im Diagramm und es gibt eine große Anzahl von Stäben, die in das Diagramm geladen werden, basierend auf den aktuellen Diagrammeinstellungen, dann kann die Studie eine längere Zeit dauern, um die anfänglichen Berechnungen durchzuführen, und die Programmbenutzeroberfläche wird während dieser Zeit eingefroren Ist notwendig, um mit diesen Eingabemöglichkeiten vorsichtig zu sein, um nicht zu viel von einer Bearbeitungsbelastung auf das Programm zu setzen. Zeitperiodenart Diese Eingabe gibt den Zeitperioden-Typ an. Es kann entweder Tage-Minuten oder Stäbe sein, wenn sie auf Bars gesetzt sind Die Anzahl der Stäbe, die durch die Zeitperiodenlänge eingestellt wurden, wird in der Berechnung verwendet. Wenn diese Eingabe auf Tage eingestellt ist, gibt die Zeitdauerdauer die Anzahl der Handelstage an, an denen die Berechnung über den Handelstag erfolgt S werden mit den Session Times bestimmt Wenn zum Beispiel die Time Period Length auf 2 gesetzt ist, dann ist der vorherige Handelstag, wie er von der Session Times bestimmt wird, und der gesamte Börsentag ist in der Berechnung enthalten Fall eine 2-tägige Nachlaufberechnung, die 48 Stunden nach der aktuellen Datum-Uhrzeit zurückkehrt. Zeitdauer Diese Eingabe gibt die Anzahl der Tage, Minuten oder Stäbe an, je nachdem, ob der Zeitperioden-Typ auf Tage oder Stäbe gesetzt ist Wenn diese Eingabe auf Ja gesetzt ist, werden Samstag und Sonntags übersprungen, wenn Sie festlegen, wieviele Tage zurück in die Berechnung gemäß der Zeitperiodenlänge eingegeben werden. Fester Offset anstelle von Std-Abweichung. Band 1 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Band 2 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Band 3 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Band 4 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Moving Average - Simple. This Studie berechnet einen einfachen gleitenden Durchschnitt der Daten von der Inp spezifiziert Ut Data Input. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi den Wert der Eingabedaten in der Diagrammleiste l lasse. Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Simple in der Diagrammleiste t für die Gegebene Eingaben als MAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für die Summation, beziehen Sie sich auf die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Simple Skip Zeros. Diese Studie berechnet einen einfachen gleitenden Durchschnitt der Daten Spezifiziert durch die Eingabedateneingabe, ausgenommen die Werte, die gleich Null sind. Lose X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt, und sei Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste. I Die Eingangslänge wird als n bezeichnet und lass Die Anzahl der ungleichen Werte von X von X bis Xt wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Simple Skip Nullen in der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als SZMAt X, n, und wir berechnen sie wie folgt. Für eine Erklärung von Die Sigma Sigma Notation für Summation, beziehen sich auf die Wikipedia arti Cle Summation. Moving Average - Sinus-Wave Weighted. This-Studie berechnet einen Sinuswellen-gewichteten gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Input Data. Let X eine zufällige Variable, die die Input Data und Xi der Wert der Input Daten an der Diagrammleiste i Dann bezeichnen wir die Moving Average - Sinus-Wave, die in der Chartleiste t für die angegebenen Eingaben als SWWMAt X gewichtet wird, und wir berechnen sie wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für die Summation, verweisen wir auf die Wikipedia Artikel Summation. Moving Average - Smoothed. Diese Studie berechnet einen geglätteten gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input. Let X eine zufällige Variable, die die Input Data und lassen Xi der Wert der Input Data in Chart bar i Let Die Input Length wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Moving Average - geglättet in der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als SMMAt X, n, und wir berechnen sie mit der folgenden Rekursionsrelation. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation zur Summation, Beziehen sich auf die Wikipedia Artikel Summation. Offset Dieser Input gibt die Anzahl der Chart-Balken an, mit denen der Summationsindex nach links verschoben werden soll. Moving Average - Triangular. The Triangular Moving Average wird in Bezug auf die Simple Moving Average berechnet, um diese Studie zu vertraut machen Mit der hier verwendeten Notation. Wie bei dem Simple Moving Average beruht diese Studie auf den Inputs Data Input X und Length n Wir berechnen zwei weitere Längen n1 und n2 wie folgt. Displaystyle links lceil rechts rceil n raum ungerade n1 1 n raum gerade Ende rechts. Für eine Erklärung der Decke Funktion links lceil rechts rceil, siehe die Wikipedia-Artikel Boden-und Decken-Funktionen. Wir bezeichnen die Moving Average - Dreieck in Chart bar t für Die angegebenen Eingangsdaten und die berechneten Längen als TMAt links X, n1, n2 rechts, und wir berechnen sie wie folgt. TMAt links X, n1, n2 rechts MAt links MA links X, n1 rechts, n2 rechts In der obigen Formel ist MA links X, n1 rechts ist eine Zufallsvariable, die den Simple Moving Average der Länge n1 für die Eingabedaten X. Moving Average angibt - Triple Exponential. This Studie berechnet einen dreifachen exponentiellen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input. Let X eine zufällige Variable, die die Input Data und lassen Sie Xt der Wert der Input Data in Chart bar t Lassen Sie die Eingabe Länge Als n bezeichnet werden. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Triple Exponential an der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als TEMAt X, n, und wir berechnen sie in Bezug auf die exponentiellen Moving Averages EMAt X, n, EMAt EMA X, n, n Und EMA EMA EMA X, n, n, n, n wobei EMA X, n eine Zufallsvariable ist, die den exponentiellen Moving Average der Länge n für die Eingangsdaten X angibt. Die drei exponentiellen gleitenden Mittelwerte werden wie folgt initialisiert. EMA0 X, n EMA0 EMA X, n, n EMA0 EMA EMA X, n, n, n X0. Der Bewegungs-Durchschnitt - Triple Exponential wird aus diesen exponentiellen gleitenden Durchschnitten wie folgt berechnet. TEMAt X, n 3EMAt X, n - 3EMAt EMA X, n, n EMAT EMA EMA X, n, n, n. Moving Average - Volumen gewichtet. Diese Studie berechnet einen volumengewichteten gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Eingangsdateneingabe angegeben sind. Leuf X eine zufällige Variable, die die Eingabedaten angibt, sei Xi der Wert der Eingabedaten in der Diagrammleiste i und sei Vi die Lautstärke an der Diagrammleiste. I Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Die Bewegungsdurchschnitt - Volumen gewichtet bei Chart Bar t für die angegebenen Eingänge VWMAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für die Summation, siehe die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Weighted. This Studie berechnet einen gewichteten gleitenden Durchschnitt von Die Daten, die durch die Eingangsdaten eingegeben werden. Let X sind eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste sein lasse. Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir die Bewegungsdurchschnitt - Gewichtet an Chart Bar t für die angegebenen Eingänge als WMAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Explanat Ion der Sigma Sigma Notation für Summation, beziehen sich auf die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Welles Wilders. This Studie berechnet eine Welles Wilders gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input. Let X eine zufällige Variable, die die Input Data Und sei Xi der Wert der Eingabedaten in der Diagrammleiste. L lass die Eingangslänge als n bezeichnet werden. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Welles Wilders an der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als WWMAt X, n und wir berechnen mit dem Folgende Rekursionsbeziehung. WWMA0 0 WWMAt X, n links SZMAt X, n WMMA X, n 0 WWMA X, n Frac links Xt - WWMA X, n rechts WWMA X, n neq 0 Ende rechts. In der obigen Funktion bezieht sich SZMAt X, n auf Moving Durchschnittliche - Einfache Überspringen von Zeros Für eine Erklärung der Sigma-Sigma-Notation für die Summation, siehe den Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Zero Lag Exponential. This Studie berechnet einen Null-Verzögerung exponentiellen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input. Let angegeben X eine Zufallsvariable sein, die die Eingangsdaten angibt und Xt der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste l sein soll. Die Input Zero Lag EMA Länge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir die Moving Average - Zero Lag Exponential in der Diagrammleiste t für die Gegebene Eingaben als ZLEMAt X, n, und wir berechnen sie mit der folgenden Rekursionsrelation. ZLEMAt X, nc links 2Xt - X rechts 1 - c ZLEMA X, n. Die Konstante L heißt die Lag, und es wird wie folgt berechnet. Für eine Erklärung der Deckenfunktion links lceil rechts rceil, siehe den Wikipedia-Artikel Floor Und Deckenfunktionen. Die Konstante c ist der gleiche Multiplikator, der in der Exponential Moving Average gefunden wird. Wenn L 0, dann ZLEMAt X, n identisch mit EMAt X, n. Moving Averages. This Studie berechnet und zieht 3 gleitende Durchschnitte von jedem Type. Moving Linear Regression Moving Average - Lineare Regression. Die Moving Linear Regression und die Moving Average - Lineare Regressionsstudien berechnen und zeigen den Wert einer linearen Regressionsfunktion der ausgewählten Eingabedaten Open, High, Low, Close über die angegebene Länge. Daher ist jeder Punkt entlang der linearen Regressionsstudienlinie gleich dem Endwert einer linearen Regressionslinie. Zum Beispiel wird der Endwert einer linearen Regressionslinie, die 10 Schlusskurse abdeckt, denselben Wert wie eine Moving Linear Regression li Ne mit einer Länge von 10 an der gleichen bar. Für die Berechnungsmethode, beziehen Sie sich auf die LinearRegressionIndicatorS-Funktion in der Datei im Ordner Sierra Chart ist installiert. Wenn Sie zeichnen ein Linear Regression Chart Zeichnung über die gleiche Länge, die Sie eingestellt haben Die Studie Inputs für diese Studie, dann wo diese Zeichnung endet, wird es den gleichen Wert wie die Moving Average - Lineare Regressionsstudie haben. Next beschreiben wir die Berechnung der linearen Regressionsindikator Sei T die Variable, die entlang der Horiztonalachse gemessen wird X eine zufällige Variable, die die Eingangsdaten angibt, die entlang der vertikalen Achse gemessen werden. Wir bezeichnen die Werte dieser Variablen an der Diagrammleiste i als Ti i und Xi, wobei i ein laufender Index ist. Wir bezeichnen den Wert des Index, der dem entspricht Aktueller Balken, da es n die Eingangslänge ist Die lineare Regressionsindikatorfunktion berechnet jede der folgenden Summen in der Diagrammleiste t Diese Summen werden verwendet, um die Regressionsstatistiken zu berechnen. Für eine Erläuterung von Die Sigma-Sigma-Notation für die Summation, verweisen auf den Wikipedia-Artikel Summation. Hinweis Die Summen über die T-Werte bewegen sich nicht, da die Summen über die X-Werte dies verglichen werden, indem man die Länge n an bestimmten Stellen anstelle der Aktueller Wert t des Index Dies gibt immer den korrekten Wert des LRI und der Neigung der Regressionsgerade, aber es gibt nicht den korrekten Wert des Intercept. Diese Summen werden verwendet, um die Regressionsstatistiken zu berechnen, wie unten gezeigt. Das Regressionsmodell ist von der Form X bei btT, wobei at und bt wie oben definiert sind. Linear Regressionsindikator. Der lineare Regressionsindikator ist die X-Koordinate des rechten Endpunktes der linearen Regressions-Trendlinie der Länge n Sein Wert LRIt im Diagramm Bar t wird als LRIt bei btn berechnet. Der Moving Average - Lineare Regression an der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge wird als LSMAt X bezeichnet, n bei btn. Study Moving Average. This Studie ist für Rückkompatibilität Sie sollten das neue Based verwenden Bei der Einstellung für eine Studie zu b Ase eine Studie zu einer anderen Studie Weitere Informationen finden Sie unter Technische Studieneinstellungen. Diese Studie berechnet einen T3-Gleitender Durchschnitt der Daten, die durch die Eingangsdateneingabe spezifiziert wurden. Die Studie wurde von Tim Tillson entwickelt. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten und Es sei Xt der Wert der Eingabedaten an der Diagrammleiste t. Die Eingangslänge wird als n bezeichnet und der Input Multiplier als v bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Wert von T3 in der Diagrammleiste t für die gegebenen Eingänge als T3 X, n , V, und wir berechnen es mit der folgenden Sequenz von Exponential Moving Averages für die gegebenen Eingänge EMAt X, n EMAt X, n EMAt X, n EMAt EMA X, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA X, n, n , EMAt X, n EMAt EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA , N, n, n, n, n, n. In den obigen Beziehungen bezeichnet EMAt die j-fache Zusammensetzung der EMA-Funktion mit sich selbst und EMA X, n ist eine zufällige Variable, die den exponentiellen bewegten Durchschnitt der Länge n für bezeichnet Die Eingabedaten X Wir berechnen T 3t X, n, v wie folgt. Letzte Änderung Dienstag, 28. Februar, 2017.Hull Moving Average Indicator Ehrlich Moving Average. Details Veröffentlicht 16. Oktober 2014 Geschrieben von Admin Kategorie Forex Indikatoren Hits 12068.Most von uns in einer Form oder anderen verwenden Vertreter der gleitenden durchschnittlichen Familie in unserem Handel Aber Das Hauptproblem aller Indikatoren, die auf der Mathematik der Mittelwerte gebaut werden, ist rückläufig. Wirksame Lösung für dieses Problem wurde durch viele Experimente gefunden und benannte Hull Moving Average Indikator oder Hull gleitenden Durchschnitt. Trader verwenden Indikatoren auf der Grundlage von Mitteln, um dynamische Linien der Unterstützung Widerstand zu bauen und zu beurteilen Die Stärke der Preisdynamik Ihr Hauptnachteil liegt in der Berechnungsmethode, da die gleitenden Durchschnitte auf der Grundlage der vergangenen Preise für einen bestimmten Zeitraum oder die Anzahl der Takte berechnet werden, die berechnete Linie reduziert Preisschwankungen, wird aber immer hinter dem realen Preis liegen Hull, ein australischer Mathematiker, Finanzanalytiker und Erbhandler, Mitglied der australischen Vereinigung für Tec Hnische Analyse stellt sich heraus, dass dies existiert, Autor des beliebten Lehrbuchs Active Investment und The Book of Charts, schlug eine verbesserte Version des gleitenden Durchschnittes vor, stellte glatte Indikatoren in der Konstruktion und fast vollständig eliminiert die negativen Auswirkungen der Nachlauf. Was sind gleitende Durchschnitte . Dies ist eines der ältesten Werkzeuge der technischen Analyse, die hilft, die Stärke und die Richtung der aktuellen Preisentwicklung zu identifizieren, um optimale Bedingungen für den Händler zu gewährleisten, eine Handelsposition entlang des Trends zu öffnen. Auch der Vater des Handelschaos, Bill Williams , Glaubte, dass die Fähigkeit, die Indikatoren der sich bewegenden Mittelwerte zu verwenden, erlauben Spekulanten, nicht weniger als 60 der Positionen bei plus. Traditional Moving Average zu schließen oder MA ist sehr einfach an jedem Punkt der Linie berechnet, der Preis ist der durchschnittliche Preis für Eine vorgegebene Zeitspanne Durch die Mittelung werden die zufälligen Preisstöße abgeschnitten und je länger die Periode, desto genauer die Linie Optimale Periode der Bewegung av Englisch: www. tab. fzk. de/en/projekt/zusammenf...ng/ab117.htm Der gängige Durchschnitt ist eine sehr schwache Vorhersage. Die Methode der durchschnittlichen Berechnungsmethode erlaubt es nicht, den Zeitpunkt der Berechnung zu berechnen Trend Veränderung. Hier kommt in einem modifizierten Durchschnitt der Hull Moving Average Indikator. Mathematik von Hull Moving Average Indikator. Mehr harmonische Glättung bei der Berechnung dieser gleitenden Durchschnitt wird durch eine zusätzliche Mittelung des Durchschnitts Die vorgeschlagene Version des Indikators löst das Problem durch die Einbeziehung Der Wert der nicht die Periode, sondern vielmehr die Quadratwurzel der tatsächlichen Daten der Berechnungsperiode in den Mechanismus für die Berechnung Aber in diesem Fall sollte der Umzug weiter hinter dem realen Preis zurückbleiben. Allerdings gelang es Alan Hull, den fehlenden Bestandteil zu finden Die effektiv kompensiert die Verzögerung. Hull angewendet die Methode der Gewichtung Koeffizienten auf den Markt Preisberechnung, wo in einer Rohmenge von 0 bis 9 die Zahl 9 die größte Bedeutung hat Die Berechnung beginnt mit der Bestimmung der Werte der einfachen bewegten MA 10 im Ergebnis, wir erhalten den Anfangsmittelwert 4 5 und es gibt Eine ernsthafte Verzögerung hinter dem tatsächlichen Preis Der nächste Schritt ist die Halbierung der durchschnittlichen 10 2 5 und die Anwendung auf den letzten Wert in den aufgeführten Zeilen 5, 6, 7, 8 und 9, danach erhalten wir einen neuen Durchschnitt 7 Dieser Wert ist Dann addiert man den Unterschied zwischen diesen beiden Mittelwerten, dh zu 2 5 7 4 5, und wir erhalten den endgültigen Betrag 7 2 5 9 5.Wenn wir davon ausgehen, dass der aktuelle Marktpreis gleich 9 ist, scheint die daraus resultierende Vergütung übertrieben zu sein. Der Autor betrachtet diese Überkorrektur sehr praktisch für die Verringerung der Einfluss von zufälligen Preis Überspannungen Preisänderung mit Hilfe eines Hull bewegen kann mit hoher Genauigkeit für 1-2 ausgewählte Perioden prognostiziert werden Visuell ist die bewegte Linie in der Regel schneller als der Wert der realen Durchschnitt. Im Allgemeinen ist die Formel für Berechnungen Ng die Werte der Hull Moving Average Indikator ist wie folgt. Hull Moving Durchschnittliche Indikator Parameter und Einstellungen. Es gibt mehrere Möglichkeiten der Verwendung der geänderten Durchschnitt, aber es wird in der Regel empfohlen, es zusammen mit einem Pfeil-Indikator HMA Arrow, eindeutig die Empfohlener Einstiegspunkt. Hull Moving Average Indikator wird im Terminal MetaTreder4 in der üblichen Weise installiert, auf jedem Währungspaar und jedem Zeitrahmen Empfohlene Einstellungen und optimale Farben sind in der folgenden Abbildung dargestellt. Hull modifizierte Durchschnitt funktioniert gut auf kurzen und mittleren Perioden, die Die stabilsten Ergebnisse werden in Zeiten von mehr als 20 zur Verfügung gestellt. Die optimalen Werte werden als die folgenden Schlüsselparameter betrachtet HMPeriod - 20 HMAMethod Verschiebung - 3.Sometimes kann für den ruhigeren mittelfristigen Handel mit kleinen Risiken empfohlen werden HMAperiod - 55 HMAshift 3 Allerdings werden die empfohlenen Einstiegspunkte weniger häufig erscheinen. Die Einstellungen der zusätzlichen HMA-Pfeilanzeige sind sehr einfach. Pros und c Ons der Anwendung der Hull Moving Average Indikator im Handel. Für Klarheit der Analyse, eine einfache gleitende durchschnittliche SMA 14 auf die Schlusspreise schwarze Linie wurde auf dem Diagramm mit Hull Moving Average und HMA Arrow Indikatoren hinzugefügt Allgemeine Ansicht der Reihe von Indikatoren in Das Terminal. As gesehen werden, Eintrittssignale erscheinen genügend genau, vor allem im Vergleich mit dem gemeinsamen Durchschnitt Aber vergessen Sie nicht über die wichtigsten Nachteil der Hull Bewegung der aktuellen Trend zu überschätzen den Wert des durchschnittlichen Preis führt zu der Tatsache, dass die Linie entspricht nicht dem aktuellen Durchschnittspreis Es funktioniert gut als Umkehrfilter, und daher sind seine Ausgangssignale zuverlässiger als der Eintrag So, Hull Moving Average Indikator ist erforderlich, um mit Optionen von Oszillatoren oder MACD kombiniert werden, aber auch ohne die Verwendung von zusätzlichen Pfeilindikatoren, gibt es eine hohe Wahrscheinlichkeit eines Signals zu kaufen, wenn der Preis kreuzt die Indikatorlinie nach oben und zu verkaufen, wenn der Preis nach unten geht. Die meisten eff Ective-Strategie gilt als HullMovingAverage von Alan Hull, gebaut auf einer Standard-Marktüberwachung Trading-Signal gilt als eine Umkehrung der Hull-Linie, wenn es eine Abkürzung, kurze Positionen werden empfohlen, wenn bis lange Positionen, aber dieser Durchbruch Durch den Preis der Linie der Hull Moving Average Indikator selbst wird nicht als das Marktsignal wahrgenommen. Die Methodik der Berechnung der Hull Moving Average Indikator basiert auf dem modernen mathematischen Mechanismus, der stark verbessert die Glätte der Linie und Genauigkeit des Marktes Signale Die Linie des HMA-Durchschnitts verfolgt den Trend hervorragend und gibt genaue Umkehrsignale Inhärente Überlegenheit des Mittelwertes in der Berechnung führt zu einer Überschätzung des aktuellen Durchschnittspreises, aber mit den optimalen Einstellungen und zusätzlichen Indikatoren können Sie eine Handelsstrategie mit Eine Gewinnrate über 60.