Hull Moving Average Metastock Formula

Hull Moving Average HMA. Hull Moving Average memecahkan dilema usia tua untuk membuat rata-rata bergerak lebih responsif terhadap aktivitas harga saat ini sambil menjaga kelancaran kurva Sebenarnya HMA hampir menghilangkan lag sama sekali dan berhasil memperbaiki perataan sekaligus. Untuk memahami bagaimana hal itu Mencapai kedua hasil yang berlawanan ini secara bersamaan, kita perlu memulai dengan kerangka acuan yang mudah dipahami Bagan berikut berisi rata-rata pergerakan sederhana 16 minggu yang senantiasa mengikuti aktivitas harga dan memiliki kelancaran yang buruk. Pertama, memecahkan masalah perataan kurva dapat dilakukan. Dengan rata-rata rata-rata, yaitu 16 periode SMA 16 periode SMA Harga Kabar buruknya adalah bahwa hal itu menyebabkan peningkatan lag yang sangat besar seperti yang terlihat di bawah ini. Mengatasi masalah lag sedikit lebih terlibat dan membutuhkan penjelasan dengan angka daripada Grafik Pertimbangkan serangkaian 10 nomor dari 0 sampai 9 inklusif dan bayangkan bahwa mereka adalah titik harga berturut-turut pada grafik dengan 9 adalah yang terbaru. Titik harga di sisi kanan leading edge Jika kita mengambil 10 periode rata-rata sederhana dari angka-angka ini maka, tidak mengherankan, kita akan menentukan titik tengah 4 5 yang secara signifikan tertinggal dari titik harga terbaru dari 9 Berikut ini sedikit pintar pertama mari S membagi dua periode rata-rata menjadi 5 dan menerapkannya ke angka paling baru dari 5,6,7,8, dan 9, hasilnya menjadi titik tengah 7. Akhirnya, untuk menghilangkan lag kita mengambil titik tengah 7 dan Tambahkan perbedaan antara dua rata-rata yang sama dengan 2 5 7 4 5 Ini memberikan jawaban akhir dari 9 5 7 2 5 yang merupakan kompensasi berlebihan sedikit Tapi kompensasi berlebih ini sangat berguna karena mengimbangi efek lagging dari rata-rata nested Oleh karena itu hasil dari Menggabungkan 2 teknik ini adalah keseimbangan sempurna di dekat antara pengurangan lag dan perataan kurva. HMA berhasil mengikuti perubahan aktivitas harga yang cepat sementara memiliki perataan unggul di atas SMA pada periode yang sama HMA menggunakan rata-rata bergerak tertimbang dan meredam smoothing. Efek hing dan lag yang dihasilkan dengan menggunakan akar kuadrat periode bukan periode sebenarnya itu sendiri seperti yang terlihat di bawah ini. Integer Square Root Period WMA 2 x Integer Period 2 WMA Price Period WMA Price. Rumus berikut untuk Hull Moving Average adalah untuk MetaStock Dan Superchart namun dapat dengan mudah disesuaikan untuk digunakan dengan program charting lain yang mampu melakukan konstruksi indikator kustom. Periode Input, 1.200,20 sqrtperiod Sqrt periode Mov 2 Mov C, periode 2, W Mov C, periode, W, LastValue sqrtperiod, Periode W. Input Nilai default 20 waverage 2 waverage close, periode 2 - waktu dekat, periode, SquareRoot Period. A aplikasi sederhana untuk HMA, mengingat smoothing superiornya, akan menggunakan titik balik sebagai sinyal keluar masuk Namun tidak seharusnya Digunakan untuk menghasilkan sinyal crossover karena teknik ini bergantung pada lag. Subscribe and Connect. Subscribe ke Newsletter kami. MetaStock Moving Average Function. Rata-rata bergerak mungkin adalah yang paling umum digunakan untuk semua indikator. Dalam berbagai jenis dan memiliki banyak aplikasi. Dalam istilah dasar sekalipun, rata-rata bergerak membantu memperlancar fluktuasi harga atau indikator dan memberikan refleksi yang lebih akurat mengenai arah yang dipindah oleh keamanan. Moving averages adalah indikator yang tertinggal dan sesuai dengan tren berikut. Kategori Berbagai jenis termasuk sederhana, berbobot, eksponensial, variabel, dan segitiga. Perbedaan antara berbagai jenis rata-rata bergerak hanyalah cara rata-rata dihitung. Misalnya, rata-rata bergerak sederhana menempatkan bobot yang sama pada setiap nilai di Periode tertimbang dan eksponensial lebih menekankan pada nilai-nilai baru-baru ini pada periode rata-rata bergerak segitiga yang memberi penekanan lebih besar pada bagian tengah periode waktu dan rata-rata bergerak variabel menyesuaikan bobot tergantung pada volatilitas pada periode tersebut. Mari fokus pada hal yang sederhana. Moving average, yang terbentuk dengan mencari harga rata-rata keamanan selama beberapa periode. Ini adalah calc Dengan menambahkan harga penutupan keamanan selama jumlah periode yang ditetapkan misalnya 15 dan membagi jawaban yang dijumlahkan ini dengan jumlah periode. Dengan memperhatikan jenis rata-rata bergerak lainnya, penghitungannya bisa sedikit lebih rumit namun premisnya. Masih sama Satu-satunya perbedaan adalah di mana dan bagaimana pembobotan yang sesuai ditempatkan. Array Array, Periode, EST TRI VAR W VOL. Data Array Ini adalah susunan data yang akan dirata-ratakan untuk membentuk indikator rata-rata bergerak Ini paling banyak Sering kali harga penutupan, tapi bisa jadi data atau indikator harga lainnya. Periods Ini menentukan berapa banyak periode yang digunakan untuk menghitung moving average. EST TRI VAR W VOL Ini adalah tipe moving average yang akan digunakan, ditunjukkan sebagai berikut. E Exponential S Simple T Time Series. Tri Variabel Segitiga Var W Weighted. Vol Volume Adjusted. Rumus berikut memplot rata-rata bergerak sederhana selama 15 periode dari harga penutupan. Pada contoh di atas. Aplikasi yang lebih berguna o F Contoh ini bisa jadi. C Mov C, 15, S dan V Mov V, 20, S. Rumus di atas menentukan bahwa harga penutupan harus berada di atas rata-rata moving average 15 periode yang dilambangkan dengan C Mov C, 15, S dan bahwa Volume sekarang harus lebih besar dari rata-rata periode 20 volume yang dilambangkan dengan V Mov V, 20, S. Lihat pada Gambar 3 27, kita dapat melihat rata-rata pergerakan sederhana 15 periode yang diterapkan pada bagan. Gambar 3 27 Moving Average Indicator. Konstruksikan formula untuk hal berikut.1 Harga penutupan yang melintasi 20 periode rata-rata bergerak tertimbang dari penutupan dan 30 periode moving average sederhana dari penutupan lebih besar dari 50 periode moving average sederhana dari penutupan. Artikel ini adalah potongan Dari Panduan Studi Pemrograman MetaStock Temukan Rahasia Sederhana untuk Membuat Metastock Mudah Mengidentifikasi Perdagangan yang Menguntungkan. Klik Disini untuk Menemukan Lebih Lanjut Panduan Pemrograman MetaStock Study. Hull Moving Average. Hull Moving Average memecahkan dilema usia tua untuk menghasilkan rata-rata bergerak lebih banyak. Responsif terhadap harga saat ini Aktivitas sambil menjaga kelancaran kurva Sebenarnya HMA hampir menghilangkan lag sama sekali dan berhasil memperbaiki perataan sekaligus. Untuk memahami bagaimana pencapaian kedua hasil yang berlawanan ini bersamaan, kita perlu memulai dengan kerangka referensi yang mudah dipahami Bagan berikut berisi 16 Minggu rata-rata bergerak sederhana yang senantiasa tertinggal dari aktivitas harga dan memiliki kelancaran yang buruk.16 minggu Simple Moving Average. Pertama, memecahkan masalah perataan kurva dapat dilakukan dengan rata-rata rata-rata. I. Kabar buruknya adalah penyebabnya. Sebuah peningkatan lag yang sangat besar seperti yang terlihat di bawah ini.16 minggu Nested Simple Moving Average. Menyelesaikan masalah lag sedikit lebih terlibat dan memerlukan penjelasan dengan angka daripada grafik Pertimbangkan serangkaian 10 angka dari 0 sampai 9 inklusif dan bayangkan bahwa mereka Adalah titik harga berturut-turut pada grafik dengan 9 menjadi titik harga terbaru di sisi kanan leading edge Jika kita mengambil rata-rata periode 10 angka ini Maka, tidak mengherankan, kita akan menentukan titik tengah 4 5 yang secara signifikan tertinggal dari titik harga terbaru dari 9 Berikut ini sedikit pintar pertama mari kita membagi dua periode rata-rata menjadi 5 dan menerapkannya ke angka paling baru dari 5 , 6,7,8, dan 9, hasilnya menjadi titik tengah 7. Akhirnya, untuk menghilangkan lag kita mengambil titik tengah 7 dan menambahkan perbedaan antara dua rata-rata yang sama dengan 2 5 7 4 5 Ini memberikan jawaban akhir Dari 9 5 7 2 5 yang merupakan overcompensation sedikit Tapi kompensasinya yang berlebihan ini sangat berguna karena mengimbangi efek lagging dari rata-rata nested. Oleh karena itu, hasil penggabungan kedua teknik ini adalah keseimbangan sempurna antara penurunan lag dan smooth smoothing curve. Lakukan tindakan itu saat ini. Anda masuk dengan tab atau jendela lain Muat ulang untuk menyegarkan sesi Anda Anda masuk ke tab atau jendela lain Muat ulang untuk menyegarkan sesi Anda.