Moving Average Zero Lag

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, beendet immer das Schließen bei (N-1) vor 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 jeden Tag 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 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie es verteilen und es 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. 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 der jüngste ist). Ein einfacher gleitender Mittelwert (SMA) (P 1 P 2, P n) K mit K n. 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. Die Geduld. Hull Moving Average 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. Obwohl es schön ist Und smoooth, itll haben einen lag größer als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, folgt es den Preisvariationen ganz schön. 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 Serie von MMAs mit dem 8-Tage - und 16-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitt erstellt haben, starren 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 schauen Sie sich WMA (n) und WMA (n2) an und berechnen MMA 2 WMA (n2) - 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 (136) - (1136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10. 16 P 16 Aus gesundheitlichen Gründen schreibe dies bitte so: (1136) K für K 1, 2, 8 und wk - (1136) K, wobei wk 2 (136) - (1136) K für K 1, 2, 8 und wk - (1136) K ist Für K 9, 10. 16. Dann haben wir das magische Quadratwurzelritual (wobei sqrt (16) 4) (wir erinnern uns, dass P 16 der jüngste Wert ist) HMA die 4-tägige WMA der oben genannten MMAs (W & sub1; P & sub1; w & sub2; P & sub2 ;. (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. Also 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 letztere, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken, erhalten Sie eine andere Menge 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 Tabellenkalkulation) n2 und sqrt (n) beide ganze Zahlen verwenden. Wenn Sie so etwas wie n 15 verwenden, verwendet die Kalkulationstabelle den INT-eger-Teil von n2 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 (n2) - 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 MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (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 (16) MAE (16) 1.5 EMA (5) - 0.5 EMA (16) Beachten Sie, dass wir, wenn wir k 3 wählen, nk 163 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 (n2) - EMA (n). In der Tat, fügen Sie nur einen Bruchteil 946 dieser Änderung. Dies ergibt: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n & sub2;) - EMA (n). Das heißt, wählen wir 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden Sie: Wenn wir zum Beispiel vergleichen unsere gaggle von gleitenden Durchschnitten, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir hinzufügen (für MAg) nur 946 12 von der Wechsel. 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 Verkauf Signale. Zero Lag Moving Average Filter Trading-Strategie (Eintrag 038 Filter) I. Trading Strategy Entwickler: John Ehlers und Ric Way. Quelle: Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (gut, fast). Konzept: Trend nach Handelsstrategie basierend auf gleitenden Durchschnittsfiltern. Forschungsziel: Überprüfung der Leistung des Zero Lag Moving Average (ZLMA). Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Filter: Long Trades: Zero Lag Moving Average (ZLMA) kreuzt den exponentiellen Moving Average (EMA). Kurze Trades: Zero Lag Moving Average (ZLMA) Kreuze unter Exponential Moving Average (EMA). Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier wichtigen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinsen und Aktienindizes). Daten: 36 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Empfindlichkeitstest Nach allen 3-D-Diagrammen folgen 2-D-Konturdiagramme für Profitfaktor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Procent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das abschließende Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: LookBack, Threshold (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Provisionsverzögerung: 0). Exponential Moving Average (EMA): Alpha 2 (Aussehen 1) EMAi Alpha Closei (1 Alpha) EMAi 1 Index: i Aktuelle Leiste. ZLMAi: Alpha 2 (LookBack 1) ZLMAi Alpha (EMAi Verstärkung (Closei ZLMAi 1)) (1 Alpha) ZLMAi 1 Index: i Aktuelle Balken. Variable Verstärkung (aus der ZLMA-Formel): Wenn die variable Verstärkung Null ist, wird die ZLMA nur eine EMA. Wenn die Verstärkung ausreichend groß ist, verfolgt das ZLMA den Preis für alle praktischen Zwecke (d. H. Minimale Verzögerung und minimale Glättung). Daher suchen wir einen Wert von Gain, der ein zufriedenstellender Kompromiss ist. Um den kleinsten Fehler zu erhalten (Error Closei ZLMAi), sucht eine Schleife nach dem besten Wert von Gain, indem sie die Gain-Variable von der unteren GainLimit zur oberen GainLimit variiert. Der Standardwert für die Variable GainLimit ist 5 (dieser Wert wird im nächsten Blogeintrag weiter erforscht). LookBack 60, 1000, Schritt 20 GainLimit 5 Langes Signal: ZLMAi kreuzt über EMAi und 100LeastError ATRi gt Threshold Index: i Aktuelle Leiste. Kurzsignal: ZLMAi Kreuze unter EMAi und 100LeastError ATRi gt Threshold Index: i Aktuelle Balken. Hinweis: Fehler Closei ZLMAi. Der LeastError ist ein Fehler für den besten Wert von Gain gefunden über eine Schleife, die bar-by-bar von der unteren GainLimit auf die obere GainLimit ausgeführt wird. In der Originalarbeit. Wird der LeastError nicht durch den ATR (Average True Range) normalisiert, sondern durch einen Schlusskurs. Dies ist für Tests an kontinuierlichen Futures-Kontrakten nicht ausreichend und daher wurde die ursprüngliche Formel angepasst. Modus: Das 2-Phasen-Umkehrsystem (Longshort). Threshold 0, 200, Step 5 Long Trades: Ein Kauf an der Open wird nach einem Long Signal platziert. Short Trades: Ein Verkauf an der Open wird nach einem Short Signal Stop Loss Exit platziert: ATR (ATRLength) ist der Average True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkaufsstopp ist bei Eintritt ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird am Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. ATRL Länge 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Schritt 20 Threshold 0, 200, Schritt 5 Tabelle 2 Eingänge: Tabelle 1 Fixed Fractional Sizing: 1 Kommissionsverstärkung Slippage: 100 Round Turn. V. Research Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (gut, fast): Alle Glättungsfilter und gleitende Mittelwerte sind verzögert. Es ist ein Gesetz. Die Verzögerung ist notwendig, da die Glättung mit vergangenen Daten erfolgt. Daher enthält die Mittelung die Effekte der Daten vor einigen Bars. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie eine ausgewählte Menge von Verzögerungen aus einem exponentiellen Moving Average (EMA) entfernen. Entfernen Sie alle Lag ist nicht unbedingt eine gute Sache, weil ohne Verzögerung der Indikator würde nur verfolgen Sie den Preis, den Sie filtern. Das heißt, die Menge der Entfernung entfernt ist ein Kompromiss mit dem Betrag der Glättung Sie bereit sind, zu verzichten. VI. Bewertung: Zero Lag Moving Durchschnittliche Filter Handelsstrategie VII. Zusammenfassung Die Handelsstrategie, die auf dem Zero Lag Moving Average basiert, ist nicht signifikant besser als die Strategie, die auf dem Hull Moving Average oder anderen Alternativen basiert. ALPHA 20 TM Handelssystem CFTC RULE 4.41: HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIVE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE GRENZEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. DARÜBER HINZUFÜGEN, DASS DIE ERGEBNISSE DAFÜR, DASS DIE ERGEBNISSE FÜR DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN ÜBERNOMMEN WERDEN KÖNNEN, SOWEIT LIQUIDITÄT. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE VERTRETUNG WIRD AUS, DASS IST EIN KONTO ODER WAHRSCHEINLICH PROFIT ODER VERLUSTE AN DIE GEZEIGT ERZIELEN WIRD. RISIKOBEIGENSCHAFT: U. S. REGIERUNG ERFORDERLICHE HAFTUNGSAUSSCHLUSS CFTC REGEL 4.41