Najlepszym rozwiązaniem byłoby, aby filtrowany sygnał był zarówno gładki, jak i wolny od lagów, powodując opóźnienia w transakcjach, a opóźnienie w wskaźnikach zwykle skutkuje niższymi zyskami. Innymi słowy, późni gracze otrzymują to, co zostało na stole po święcie Już się zaczęło. Dlatego inwestorzy, banki i instytucje na całym świecie zwracają się z prośbą do Jurik Research Moving Average JMA Możesz zastosować ją tak, jak inna popularna średnia ruchoma. Jednak JMA poprawił czas i gładkość. Zadziwiająco szara linia na wykresie symuluje akcje cenowe rozpoczynające się w małym zakresie obrotu, a następnie luki w wyższym zakresie obrotu Ponieważ nikt nie lubi czekać na bok, idealna linia filtrów redukujących hałas będzie płynnie poruszać się wzdłuż środka pierwszego zakresu obrotu, a następnie skok do centrum nowego zakresu handlowego prawie natychmiast. Ważne średnie wygładzić hałas strumieni danych cen kosztem zwłoki opóźnienia. W starych dniach można mieć prędkość, kosztem czerwonego uced smoothing. W starych dniach można tylko wygładzić kosztem lag. Think ile godzin zmarnowałeś próbując uzyskać średnie szybko i gładko. Pamiętaj, jak irytujące jest, aby zobaczyć zwiększenie prędkości powoduje zwiększony noise. Zapamiętaj, jak się Chciałbym na niski poziom niskotowarowy i niski hałas. Spędziłem czas pracy, jak mieć ciasto i zjeść. Po rozpaczy, teraz rzeczy się zmieniły, możesz mieć ciastko i zjeść. Nieprzewidywalność Średnia w porównaniu do innych zaawansowanych modeli filtrowania. Z podstawowym standardowym średniej przemysłowej filtru ważona średnia ruchoma jest szybsza niż wykładnicza, ale nie oferuje dobrego wyrównywania, w przeciwieństwie do wykładniczej ma doskonałe wygładzanie, ale ogromne opóźnienia Lag. Modern high tech filtrów choć poprawa na starym podstawowym modele mają słabe punkty Słabe punkty obserwuje się w filtrze Jurika JMA, a najgorsze z tych słabych punktów jest niedopuszczalne. Badanie firmy Jurik otwarcie przyznaje się do minimalnego przeoczenia, które wskazuje na niektóre f orm algorytmu predykcyjnego pracującego z kodem Pamiętaj, że filtry mają za zadanie obserwować to, co dzieje się teraz iw przeszłości. Zredytowanie tego, co się teraz wydarzy, jest nielegalną funkcją w narzędziu Zestaw narzędzi związanych z systemami obrotu precyzyjnego, dane są wygładzone i odejmowane. Można by powiedzieć, że trendy są przestrzegane dokładnie, zamiast mówić, jaki sposób przejść dalej, podobnie jak w przypadku tych nielegalnych algorytmów filtrowania typu. Precyzyjna średnia bez przebiegu nie próbuje przewidzieć następnej wartości cenowej. Średnia liczba kadłuba jest być tak szybkie i sprawne, jak badania JMA przez Jurik, ma dobrą szybkość i niskie opóźnienie. Problem z formułą stosowaną w średniej kadłubowej polega na tym, że jest bardzo uproszczony i prowadzi do zniekształcenia cen, które mają małą dokładność spowodowaną zbyt ważnym obciążeniem x 2 na najnowszych danych Długość podłogi 2, a następnie odejmując stare dane, co prowadzi do poważnych problemów związanych z przekroczeniem, które w niektórych przypadkach są dużo odchyleniami standardowymi od rzeczywistych wartości. Precyzyjna średnia bez przejechania ma przekroczenie ZERO. Za wykres poniżej pokazuje ogromną różnicę prędkości w okresie 30 lat PLA i 30-krotnej średniej kadłuba PLA było czterema prętami przed średnią kadłuba zarówno w głównych punktach zwrotnych wskazanych na 5-minutowym wykresie FT-SE100 Future Which jest 14 różnicą w opadach. Jeśli sprzedałeś średnie w swoich punktach zwrotnych, aby w krótkim czasie zwrócić się do ceny zamknięcia, PLA sygnalizuje wartość na poziomie 3.977 5, a Hull był trifle później na poziomie 3.937, czyli około 40 punktów lub w walutach termin 405 na kontrakt. Długi sygnał na PLA wynosił 3936 w porównaniu do kadłuba 3,956 5, co oznacza oszczędność kosztów wynoszącą 205 na kontrakt z sygnałem PLA. Czy to jest ptak Czy to samolot Czy jego precyzja Lagless Average. Filters takie jak średnia VIDAYA przez Tuscar Chande, które wykorzystują niestabilność do zmiany ich długości, mają inny rodzaj formuły, który zmienia ich długość, ale ten proces nie jest wykonywany z żadną logiką Choć czasem mogą pracować bardzo dobrze, może to prowadzić do filtr, który może ucierpieć zarówno z opóźnieniem, jak i z przekroczeniem. Średnia seria czasowa, która jest rzeczywiście bardzo szybka, może zostać przemianowana na przeciętną przeciętną, że ta niedokładność nie nadaje się do poważnej oceny danych do celów handlowych. Filtr Kalmana często opóźnia się lub przekracza cenę tablice z powodu nadgorliwych algorytmów. Inne czynniki filtrujące w dynamice cenowej próbują przewidzieć, co się stanie w następnym przedziale cenowym i jest to również niedoskonała strategia, ponieważ przekroczą one wartość, gdy odczyty mają wysoki odczyt momentu, pozostawiając filtr wysokiej i suchej i mil od rzeczywistej aktywności cenowej. Precyzyjna średnia bezzwrotna wykorzystuje logikę czystą i prostą do podjęcia decyzji o następnej wartości wyjściowej. Wielu wybitnych matematyków próbowało i nie stworzyło średnich wartości wolnych od laguny, a ogólnie dlatego, że ich inteligencja nie jest poparta w górę przez wysoki stopień logiki współbieżności Precyzyjna średnia bezzałogowa PLA zbudowana jest z czysto logicznych algorytmów powodujących, które analizują wiele różnych wartości, ch są przechowywane w tablicach i wybierają jaką wartość należy wysłać na wyjście. PLA s szybkość, wygładzanie i dokładność sprawia, że jest doskonałym narzędziem handlowym dla akcji, futures, forex, obligacji itp. I podobnie jak w przypadku wszystkich produktów opracowanych przez systemy Precision Trading, Temat jest taki sam. Napisany dla przedsiębiorców, BY A TRADER. PLA Długość 14 i 50 na przyszłość Nasdaq w E-mini. Jak zmniejszyć opóźnienie w średniej ruchomej. Średnia długość przecięcia HMA Wskaźniki wyjaśniają. Tradycyjne ruchome średnie opóźniają aktywność cenową z jakąś sprytną matematyką można zminimalizować opóźnienie. Oto Alan Alan Hull. W 2005 r., kiedy pracowałem nad nowym wskaźnikiem, zostałam tymczasowo odsunięta, próbując rozwiązać problem opóźnienia w poruszaniu się średnich, których rezultatem była Średnia liczba przejechanych kadłubów Od tego czasu HMA znalazła się w programach tworzenia wykresów na całym świecie i jest regularnie dyskutowana na tablicach ogłoszeń handlowych w różnych językach na całym świecie To był efekt intelektualnej ciekawości, którą umieściłem w do domeny publicznej, pisząc następujący artykuł. Średnia przemieszczeniowa kadłuba rozwiązuje starzejący się dylemat uczynienia średniej ruchomej bardziej odpowiadającej na bieżącą cenę, przy zachowaniu płynności krzywej. W rzeczywistości HMA prawie całkowicie eliminuje opóźnienia i poprawia wygładzenie w tym samym time. Aby zrozumieć, jak osiąga oba te przeciwstawne rezultaty jednocześnie musimy zacząć od zrozumiałej ramki Poniższa tabela zawiera 16-tygodniową prostą średnią ruchliwą, która stale obniża aktywność cenową i ma niską gładkość. Najpierw rozwiązuje problem wygładzania krzywizny można osiągnąć przez przeciętny przeciętny przeciętny przeciętny przeciętny okres SMA 16 w okresie SMA 16. Najgorsze jest to, że powoduje to ogromny wzrost opóźnienia, jak widać poniżej. Rozwiązanie problemu opóźnienia jest nieco bardziej zaangażowane i wymaga wyjaśnienia z liczbą, a nie z wykresami Zanotuj serię 10 liczb od 0 do 9 włącznie i wyobraź sobie, że są to kolejne punkty cenowe na wykresie z 9 jest ostatnim punktem cenowym po prawej stronie krawędzi. Jeśli przyjmiemy 10-krotową prostą średnią z tych liczb, to nic dziwnego, że będziemy ustalać punkt środkowy 4 5, który w znacznym stopniu opóźnia ostatni punkt cenowy wynoszący 9 Oto sprytny bit, najpierw zmniejszmy o połowę okres średniej do 5 i zastosuj go do najnowszych liczb 5, 6, 7, 8 i 9, w wyniku czego znajduje się środek 7. Ostatecznie, aby usunąć opóźnienie przyjmujemy punkt środkowy 7 i dodaj różnicę między dwoma średnimi, co odpowiada 2 5 7 - 4 5 Daje to ostateczną odpowiedź 9 5 7 2 5, która jest niewielką nadmierną rekompensatą Ale ta nadmierna rekompensata jest bardzo przydatna, ponieważ przesuwa efekt opóźniony uśrednionego zagnieżdżenia. Jeśli wynik połączenia tych dwóch technik jest niemal idealną równowagą pomiędzy redukcją opóźnień a wygładzaniem krzywizny HMA stara się nadążać za szybkimi zmianami w działaniu cenowym, przy jednoczesnym wygładzeniu nad SMA tego samego okresu. HMA zatrudnia ważony ruch a następnie zmniejsza efekt wygładzania i wynikający z tego opóźnienia, posługując się pierwiastkiem pierwiastkowym w tym okresie, a nie rzeczywistym okresem, jak pokazano poniżej. Następująca formuła średniej ruchomej Hałasu kadłuba przeznaczona jest dla MetaStock, ale można ją łatwo dostosować do użycia z innymi Programy wykresów, które są zdolne do tworzenia wskaźników niestandardowych. Średnia długość przemieszczenia HMA. Integer SquareRoot Okres WMA 2 x Integer Okres 2 Cena WMA - Okres WMA Okres Okresu wejściowego, 1.200,20 sqrtperiod Okres kwartału Mov 2 Mov C, okres 2, W prosty sposób na HMA, biorąc pod uwagę jego wygładzanie, byłoby wykorzystywanie punktów zwrotnych jako sygnałów wejściowych, ale nie powinno być wykorzystywane do generowania sygnałów krzyżowych, ponieważ ta technika polega na lag. Share tego artykułu.
No comments:
Post a Comment