Thursday 3 August 2017

Fórmula Média Móvel De Casco Metastock


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De todas as médias móveis, a SMA se atrasa mais. As médias móveis exponentes e ponderadas foram desenvolvidas para enfrentar este atraso ao colocar mais ênfase em dados mais recentes. O Hull Moving Average (HMA), desenvolvido por Alan Hull, é uma média móvel extremamente rápida e suave. De fato, o HMA quase elimina o atraso e consegue melhorar o alisamento ao mesmo tempo. Como este indicador funciona. Um período mais longo de HMA pode ser usado para identificar a tendência. Se o HMA está aumentando, a tendência predominante está aumentando, indicando que pode ser melhor entrar em posições longas. Se o HMA está caindo, a tendência prevalecente também está caindo, indicando que pode ser melhor entrar em posições curtas. Um período mais curto de HMA pode ser usado para sinais de entrada na direção da tendência predominante. Um sinal de entrada longo, quando a tendência predominante está aumentando, ocorre quando o HMA aparece e um sinal de entrada curto, quando a tendência prevalecente está caindo, ocorre quando o HMA se recusa. Cálculo Calcular uma média móvel ponderada com o período n 2 e multiplicar por 2 Calcular uma média móvel ponderada para o período n e subtrair se da etapa 1 Calcular uma média móvel ponderada com período sqrt (n) usando os dados da etapa 2 HMA WMA (2WMA (N2) WMA (n)), sqrt (n)) Média móvel do casco A média móvel do casco resolve o dilema antigo de fazer uma média móvel mais sensível à atividade de preço atual, enquanto mantém a suavidade da curva. Na verdade, o HMA quase elimina o atraso e consegue melhorar o alisamento ao mesmo tempo. Para entender como ele alcança ambos os resultados adversos simultaneamente, precisamos começar com um quadro de referência facilmente compreensível. O gráfico a seguir contém uma média móvel simples de 16 semanas, que constantemente desacelera a atividade de preços e tem fraca lisura. Média de movimento simples de 16 semanas Em primeiro lugar, resolver o problema do alisamento da curva pode ser feito tomando uma média da média, ou seja, a má notícia é que isso causa um enorme aumento no atraso, conforme visto abaixo. 16 semanas Nested Simple Moving Average Resolver o problema do atraso é um pouco mais envolvido e requer uma explicação com números em vez de gráficos. Considere uma série de 10 números de 0 a 9 inclusive e imagine que eles são pontos de preço sucessivos em um gráfico com 9 sendo o preço mais recente na borda direita. Se tomarmos a média simples de 10 desses números, então, não é de surpreender, determinaremos o ponto médio de 4,5, que fica significativamente atrás do preço mais recente de 9. O seu bitfirst inteligente permite reduzir a metade o período da média para 5 e aplicar Para os números mais recentes de 5,6,7,8 e 9, sendo o resultado o ponto médio de 7. Finalmente, para remover o atraso, tomamos o ponto médio de 7 e adicionamos a diferença entre as duas médias, que é igual a 2,5 ( 7 4.5). Isso dá uma resposta final de 9,5 (7 2,5), que é uma ligeira sobrecompensação. Mas esta compensação excessiva é muito útil porque compensa o efeito retardado da média aninhada. Daí o resultado da combinação destas 2 técnicas é um equilíbrio quase perfeito entre a redução do lag e o alisamento da curva. Você não pode executar essa ação neste momento. Você fez login com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você se separou em outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão.

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