MetaStock Moving Average Function El promedio móvil es probablemente el más utilizado de todos los indicadores. Viene en varios tipos y tiene numerosas aplicaciones. En términos básicos, sin embargo, un promedio móvil ayuda a suavizar las fluctuaciones en el precio (o un indicador) y proporcionar un reflejo más preciso de la dirección que se está moviendo la seguridad. Los promedios móviles son indicadores rezagados y encajan en la categoría de tendencia siguiente. Los diversos tipos incluyen simple, ponderado, exponencial, variable y triangular. La diferencia entre los distintos tipos de promedios móviles es simplemente la forma en que se calculan los promedios. Por ejemplo, una media móvil simple coloca la ponderación igual en cada valor en el período ponderado y exponencial ponen más énfasis en los valores recientes en el período un promedio móvil triangular pone mayor énfasis en la sección media del período de tiempo y un promedio móvil variable ajusta el Ponderación en función de la volatilidad del período. Permite centrarse en el promedio móvil simple, que se forma por encontrar el precio medio de un valor de seguridad sobre un número determinado de períodos. Esto se calcula sumando los precios de cierre de la garantía sobre el número establecido de períodos (por ejemplo, 15) y dividiendo esta respuesta sumada por el número de períodos. Con respecto a los otros tipos de promedios móviles, sus cálculos pueden ser un poco más complejos sin embargo la premisa sigue siendo la misma. La única diferencia es dónde y cómo se ponen las ponderaciones relevantes. Arranque de datos Este es el conjunto de datos que se promediarán para formar el indicador de promedio móvil. Esto es más a menudo el precio de cierre, pero puede ser cualquier otro dato o indicador de precios. Periodos Especifica cuántos períodos se utilizan para calcular el promedio móvil. EST TRI VAR W VOL Es el tipo de media móvil que se va a utilizar, que se muestra de la siguiente manera: E Exponencial S Simple T Serie temporal Tri Triangular Var Variable W Vol. Ponderada Volumen ajustado La siguiente fórmula representa una media móvil simple de 15 CgtMov (C, 15, S) y VgtMov (V, 20, S) La fórmula anterior especifica que el precio de cierre debe ser superior a un período de 15 sencillos Media móvil (denotada por CgtMov (C, 15, S)) y que el presente volumen debe ser mayor que el promedio de 20 periodos del volumen (denotado por VgtMov (V, 20, S)). Observando la Figura 3.27, podemos ver una media móvil simple de 15 periodos aplicada al gráfico. Figura 3.27 Indicador de Promedio de Movimiento Construya fórmulas para lo siguiente: 1. El cruce de precios de cierre sobre una media móvil ponderada de 20 días de cierre y la media móvil simple de 30 días del cierre es mayor que la media móvil simple de 50 días del cierre: Este artículo es un fragmento de la Guía de estudio de programación de MetaStock. QuotDiscover El secreto simple para hacer Metastock Easy amp Identificar trades rentables Haga clic aquí para encontrar más información sobre la MetaStock Programming Guía de estudio Cómo reducir el retraso en un promedio móvil Hull Moving Average (HMA): El indicador explicado Las medias móviles tradicionales retrasan la actividad de precios. Pero con algunas matemáticas inteligentes el retraso puede ser minimizado. Heres how Por Alan Hull En 2005, cuando estaba trabajando en un nuevo indicador, me desvió temporalmente tratando de resolver el problema del desfase en los promedios móviles, cuyo resultado fue el Hull Moving Average. Desde entonces, el HMA ha encontrado su camino en programas de cartografía en todo el mundo y se discute regularmente sobre los tableros de anuncios de los comerciantes en diferentes idiomas en todo el mundo. Fue el resultado de una curiosidad intelectual que puse en el dominio público escribiendo el siguiente artículo. El Hull Moving Average resuelve el viejo dilema de hacer que un promedio móvil responda mejor a la actividad de precios actuales, manteniendo al mismo tiempo la suavidad de la curva. De hecho, la HMA casi elimina el retraso en conjunto y logra mejorar el alisado al mismo tiempo. Para entender cómo se logra ambos de estos resultados opuestos a la vez que necesitamos comenzar con un marco de referencia de fácil comprensión. La siguiente tabla contiene un promedio móvil simple de 16 semanas que constantemente se retrasa en la actividad de precios y tiene mala suavidad. En primer lugar, resolver el problema de suavizado de curvas puede hacerse tomando un promedio del promedio. Es decir, 16 períodos SMA (16 SMA período (Precio)) La mala noticia es que provoca un enorme aumento de retraso como se ve a continuación. Resolver el problema del retraso es un poco más complicado y requiere una explicación con números en lugar de gráficos. Considere una serie de 10 números de 0 a 9 inclusive e imagínese que son puntos de precio sucesivos en un gráfico con 9 siendo el punto de precio más reciente en el borde derecho de la mano derecha. Si tomamos el promedio de 10 períodos de estos números, entonces, no es de extrañar, vamos a determinar el punto medio de 4,5 que significativamente rezaga detrás del precio más reciente punto de 9. Heres el bit inteligente, primero permite reducir a la mitad el período de la media a 5 Y aplicarlo a los números más recientes de 5, 6, 7, 8 y 9, siendo el resultado el punto medio de 7. Finalmente, para eliminar el desfase tomamos el punto medio de 7 y añadimos la diferencia entre los dos promedios que es igual a 2,5 (7 - 4,5). Esto da una respuesta final de 9.5 (7 2.5) que es una ligera sobrecompensación. Pero esta compensación excesiva es muy útil porque compensa el efecto retardado del promedio anidado. Por lo tanto el resultado de combinar estas 2 técnicas es un equilibrio casi perfecto entre la reducción del retraso y el suavizado de la curva. El HMA logra mantenerse al día con rápidos cambios en la actividad de precios, mientras que el suavizado superior a un SMA del mismo período. La HMA emplea medias móviles ponderadas y amortigua el efecto de suavizado (y el retraso resultante) utilizando la raíz cuadrada del período en lugar del período real en sí, como se ve a continuación. La siguiente fórmula para el Hull Moving Average (HMA) es para MetaStock, pero puede adaptarse fácilmente para su uso con otros programas gráficos que son capaces de construir un indicador personalizado. WMA (Precio) - Período WMA (Precio) período: Entrada (período, 1,200,20) sqrtperiod: Sqrt (período) Mov Una aplicación simple para el HMA, dada su suavización superior, sería emplear los puntos de inflexión como entrada / salida (W / Salida. Sin embargo, no debe utilizarse para generar señales de cruce como esta técnica se basa en el retraso. Comparta este artículo: Indicadores de Metastock Indice de Fórmula Indemnización Estas páginas incluyen fórmulas de lectores, fórmulas de Equis y fórmulas derivadas de la revista Stocks and Commodities. Todas las fórmulas son para MetaStock v6.5 o superior a menos que se indique lo contrario. No hacemos ninguna afirmación de que estas fórmulas funcionarán como se describe. Nuestro objetivo es simplemente reunirlos en un sitio como un recurso. Su tarea es encontrar la fórmula que hará la tarea que desea, o que se puede utilizar como una base que se puede modificar para realizar la tarea que desea. La mayoría de estas fórmulas se nos han enviado por correo electrónico y creemos que están en el dominio público. Cuando se conoce, se anota al autor y se proporciona un contacto por correo electrónico. Si tiene más detalles de autor o contactos, por favor, háganoslo saber y vamos a publicar reconocimientos completos. Si su material se nos ha suministrado y se utiliza sin permiso, póngase en contacto con nosotros para organizar la eliminación inmediata. Muchas de estas adiciones han sido recogidas por Patrick McDonald y le damos las gracias por sus contribuciones. El escritor de fórmula Steve Karnish y Henry Kaczmarczyk también pueden ser contactados para información adicional. Aviso de privacidad - Última revisión: 20 de noviembre de 2016 URL: tradingstrategies. net. au
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