최소 자승 이동 평균 수식

8 5 종점 이동 평균. 종점 이동 평균 EPMA는 최소 제곱 직선을 피팅하여 평균 가격을 설정합니다. 지난 N 일 종가를 통해 선형 회귀 분석을보고 선의 끝점을 취합니다. 즉, 마지막 날의 선을 평균으로 취합니다. 이 계산은 최소 제곱 평균 이동 LSQMA, 이동 선형 회귀 및 시계열 예측을 포함하여 여러 다른 이름으로 진행됩니다. TSF Joe Sharp의 수정 된 이동 평균도 마찬가지입니다. 공식은 과거의 직접 가중 평균 N 가격은 2 N-1에서 N 2로 가중치가 있습니다. 이것은 최소 제곱 수식에서 쉽게 파생되지만, 가중치를 보면, 최소 제곱에 대한 연결이 전혀 명확하지 않습니다. p1이 오늘 닫히면 p2 yesterdays 등. 그 다음에 체중은 나이가 든 날마다 3 씩 감소하고 N 일 중 가장 오래된 1/3에 대해 음수가됩니다. 다음 그래프는 N 15.에 대한 것입니다. 음수는 평균값이 갑자기 뛰어 내린 후 가격 행동을 오버 슈트 할 수있다 일반적으로 피팅 라인이 고의적으로 최근 가격의 중간을지나 가기 때문에 EPMA는 최근 가격의 중간에 있거나 경향이있는 것으로 보이는 경향이있다. 단순 이동 평균을 참조하십시오. EPMA가 경 사진 선을 그리는 반면 SMA는 지난 N 일간의 평균 가격을 통해 효과적으로 수평 선을 그립니다. 관성 표시기는 EPMA를 사용합니다. Copyright 2002, 2003, 2004 년, 2005 년, 2006 년, 2007 년, 2008 년, 2009 년 Kevin Ryde. Chart는 Free Software Foundation에서 발행 한 GNU General Public License 버전 3 또는 옵션에 따라 자유 소프트웨어로 재배포하거나 수정할 수 있습니다 로버트 BI로부터 전자 메일로 모토로라는이 전자 메일을 통해 선체 이동 평균 HMA 및에 대해 묻습니다. 그리고 당신은 전에 들어 본 적이 없어요. 어, 그거 맞아. 사실, 내가봤을 때 나는 들어 본 적이없는 많은 이동 평균을 발견했다. Zero Lag Exponential Moving Average. Wilder moving average. Least Square Moving Average. Triangular Moving 평균. 적응 이동 평균. 주 율 이동 평균. 그래서 나는 평균과 이동 평균에 대해 이야기 할 것이라고 생각했습니다. 당신이 전에했던 것처럼, 여기, 여기, 여기, 여기, 그리고 예, 그렇습니다. 하지만이 모든 다른 이동 평균을 알기도 전에였습니다. 사실 내가 연주 한 유일한 것들은 이것이었습니다. 여기서 P 1 P 2 P n은 마지막 주가이다. P n은 가장 최근의 것이다. 단순 이동 평균 SMA P 1 P 2 P n K K n. 이동 평균 WMA P 1 2 P 2 3 P 3 n P n K 여기서 K 1 2 nnn 1 2. 지수 이동 평균 EMA P n P n-1 2 P n-2 3 P n-3 K 여기서 K 1 2 1 1. 와우 나는 EG 공식을 본 적이 없기 때문에 항상 그랬다. 다르게 쓰여졌지 만, 이 세 가지가 비슷한 처방을 가지고 있다는 것을 보여주고 싶었습니다. 여기와 여기에 EMA의 내용을보십시오. 실제로, 그들은 모두 같아 보입니다. 모든 Ps가 Po와 같으면, 이동 평균은 Po와 같습니다. 자존심있는 평균이 행동해야하는 방식입니다. 가장 좋은 정의입니다. 여기에는 사소한 방식으로 변화하는 일련의 주가를 추적하려고 시도하는 몇 가지 이동 평균이 있습니다. 사인 곡선을 따르는 주식 가격 어디서 그런 주식을 찾았습니까? 주의 집중 일반적으로 사용되는 이동 평균 SMA, WMA 및 EMA는 사인 곡선보다 나중에 최대 값에 도달합니다. 그 HMA 녀석은 어때? 그는 꽤 좋아 보인다. 우리가 정말로 말하고자하는 것. HMA 6에서 6 점을 얻었고 MMA 36과 인내심을 보았습니다. Hull Moving Average. 우리는 16 일 Weighted Moving Average WMA를 이렇게 계산합니다. 1 WMA 16 P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n K with K 1 2 16 136 멋지고 부드럽지만, 우리가 좋아하는 것보다 더 큰 지연이있을 것입니다. 그래서 우리는 8 일 WMA를 봅니다. 나는 그것을 좋아한다 그렇다, 그것은 가격 변동을 아주 잘 따라 간다 그러나 더있다 WMA 8은 최근 가격에 본다, 그러나 아직도 지연이있다, 그래서 우리는 WMA가 8 일에서 16 일에 갈 때 어떻게 변화하는지 본다 그 차이는 다음과 같이 보일 것입니다. 어떤면에서는 WMA가 어떻게 변화하는지 알려주므로 WMA 8 이전 버전에이 변경 사항을 추가하여 2 MMA 16 WMA 8 WMA 8 - WMA 16 2 WMA 8 - WMA 16을 제공합니다. MMA 왜 그것을 MMA라고 부르죠. 어쨌든, MMA 16은 이렇게 보일 것입니다. 인내심을 더 갖자 이제는 마법의 변형을 소개하고 ta-DUM을 얻습니다. 그건 내가 이해하는대로 헐 선생님. 그러나 마술 의식은 무엇입니까? 8 일 및 16 일 가중 이동 평균이 포함 된 일련의 MMA를 생성 한 후이 일련의 숫자를 열심히 응시합니다. 그런 다음 지난 4 일 동안 WMA를 계산합니다. 그러면 선체 이동 평균 우리는 HMA를 호출했습니다. 4. 16 일 후 8 일 후 4 일 동전을 던져서 얼마나 많은 것을 볼 수 있습니까? n 16과 같은 일 수를 선택합니다. 그러면 WMA n과 WMA n 2를보고 MMA 2 WMA를 계산합니다. n 2 - WMA n이 예에서는 2 WMA 8 - WMA 16이됩니다. 그런 다음 MMA 시리즈의 마지막 sqrt n 숫자를 사용하여 WMA sqrt n을 계산합니다. 이 예에서는 MMA를 사용하여 WMA 4를 계산합니다. 시리즈. 그리고 그 재미있는 SINE 차트를 위해서 어떻게해야합니까? 그래서 스프레드 시트가 어디에서 작동하는지 아직도 다양한 평균 이동이 스파이크에 어떻게 반응하는지 보는 것은 흥미 롭습니다. HMA는 실제 가중 평균입니다. 음, 보자. 우리는 MMA 2 WMA 8 - WMA 16 2 P 1 2 P 2 3 P 3 8 P 36 - P 1 2 P 2 3 P 3 16 P 136 또는 MMA 16. 위생적인 ​​이유로, 우리는 MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16처럼 이것을 쓸 것이다. 모든 가중치가 1에 더해진다는 것을 유의하라. 더 나아가, K 1, 2 8 및 WK - 1에 대해 136 K, K 9, 10에 대해 136 K 16. magic square-root ritual을 수행하면 sqrt 16 4 우리는 P 16이 가장 최근 값인 HMA임을 상기 해왔다. HMA 위의 MMA의 4 일 WMA는 다음과 같이 표현된다. 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 3 4 -1 w 2 P 0 w 16 P 14 4 w 1 P -2 w 2 P -1 w 16 P 13 10주의 사항 1 2 3 4 10. Hh P 0 P -1 MMA 16은 지난 16 일을 사용하며, 우리가 전화하는 가격으로 돌아 가기 P 1 MMA에 대한 4 일간의 가중 평균을 계산하면 어제의 MMA를 사용하고 있으며 P 1 전날과 그 전날에 MMA가 돌아갑니다. P 1의 2 일전과 그 전날. 좋아요, 그래서 당신은 그들에게 P 0 P -1이라고 부릅니다. 알았습니다. 따라서 16 일 HMA는 실제로 16 일 이상 지난 정보를 사용합니다. 알겠습니다. 그러나 그들에게 부정적인 가중치가있다 구 가격은 합법적인가? 그래, 증거가 푸딩에있다. 그렇다면 스프레드 시트는 무엇을 하는가? 지금까지는 이렇게 보입니다. 다운로드 할 그림을 클릭하십시오. SINE 시리즈 또는 RANDOM 일련의 주가를 선택할 수 있습니다. 후자의 경우, 버튼을 클릭 할 때마다 당신은 가격의 다른 세트를 얻습니다. 그런 다음 우리의 일 수를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 예에서는 n을 16으로 사용했습니다. 또한 SINE 시리즈를 선택하면 스파이크를 도입하고 이. 스프레드 시트의 그림에서 n 16과 n 36을 사용했다는 것을주의하십시오. n 2와 sqrt n은 모두 정수입니다. n 15와 같은 것을 사용하면 스프레드 시트는 n 2와 sqrt n의 INT eger 부분을 사용합니다. 즉 7, 3입니다. 따라서 선체 이동 평균이 가장 잘 정의됩니다. Jurik 평균은 어떨까요? 독점적인데 독점적인데 돈을 써야하지만 움직이는 평균값으로 놀자. 또 다른 이동 평균. 가중치 이동 평균 대신 가중치가 1, 2에 비례합니다. , 3 우리는 지수 이동 평균과 함께 마법의 선체 의식을 사용합니다. 즉, 우리는 고려합니다. MAg 2 EMA n 2 - EMA n. MAg 그렇습니다. 즉, 즉각적인 효과를 얻거나 그 효과를 발휘할 수 있습니다. 우리는 n 16과 같이 우리가 좋아하는 일 수를 선택하고 MAg n, k를 계산합니다. EMA nk-1-EMA n 우리는 k와 놀 수 있고 우리가 얻는 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 여기 우리가 16 일을 고수하면서도 값을 바꿀 수있는 몇몇 MAgs입니다. 그리고 k. MAg 16 2 EMA 4 - EMA 16.MAg 16 1 5 EMA 5 - 0 5 EMA 16.k 3을 선택할 때 우리는 nk를 얻습니다. 16 3 5 333 우리는 단순하고 단순한 것으로 바꿉니다. 5 0. 왜 선체 선택 2와 k 2를 고수하지 않습니까? 좋습니다. 우리는 이것을 얻습니다. MAg 16 2 EMA 8 - EMA 16. 1 5와 3 넌 그랬어. 다시는 너 한테 갔어 아마도 그 제곱근에 대한 의식은 내가 너에게 운동으로 남겨둔거야. 좋아, 그 MAg 일을하면서 나는 헐 sk 2가 아주 잘 작동한다는 것을 알았다. 그래서 우리는 그것에 충실합니다. 그러나 우리는 종종 변화의 작은 부분을 추가 할 때 꽤 좋은 평균을 얻습니다. EMA n 2 - EMA n 사실, 우리는 그 변화의 일부분 만 추가 할 것입니다. MAg n, EMA n 2 EMA n 2 - EMA n 즉, 우리는 0을 선택한다. 5 또는 어쩌면 단지 0 25 또는 무엇이든간에 사용합니다. 예를 들어, 우리가 STEP 함수를 추적 할 때 평균 이동 평균을 비교하면 MAg를 추가 할 위치를 얻습니다. 베타 최고의 가치 최상의 정의 베타 1은 WMA 대신 EMA를 사용한다는 점을 제외하고는 헐 (Hull) 선택입니다. 그리고 당신은 그 제곱근을 배제합니다. 어, 네가 잊어 버렸습니다. 노트 스프레드 시트는 한 시간에서 여러 시간으로 바뀝니다. 이걸 가지고 놀아야 할게 있어요. 다운로드 할 사진을 클릭하면 스프레드 시트를 볼 수 있습니다. 주식을 선택하고 버튼을 클릭하면 일일 가격을 얻을 수 있습니다. HMA 또는 MAg 중 하나를 선택하고 일수 및 MAg의 경우 매개 변수를 선택하고 언제 BUY 판매를해야하는지 확인하십시오. 언제 어떤 기준에 따라 이동 평균이 지난 2 일 동안 최대 값에서 DOWN x 일 경우, 예를 들어, x 1 0 지난 2 일 동안 최소값에서 증가한 경우, y 1 5 x와 y의 값을 변경할 수 있습니다. Hodrick-Prescott Filter라는 다른 평활화 기술이 Ron McEwan의 도움을 받아이 스프레드 시트에 포함되었습니다. 좋은 플레이인가? 셀 M3, BUY 및 SELL 신호에서 변경할 수있는 매개 변수가 있음을 알게 될 것입니다. 현대 리베이트 모던 데이 이동 평균. GunjanDuaa 2012 년 10 월 4 일. 이동 평균은 가장 널리 사용되는 지표 중 하나입니다 기술적 분석 연구에서 단순 이동 평균에서 시작하여 기하 급수적으로 이동하기 시작한 것은 시간이 흐르면서 컴퓨터로 프로그래밍 된 소프트웨어의 출현으로 인해 기술자가 실험하고 새로운 유형의 데이터 계산을 제시하게되었습니다. 개혁을 통해 자산 가격은 추세 재개 또는 추세 반전 이전에 평균 또는 평균으로 반전 될 것이므로 가격이 평균에 근접하거나 잠시 동안 평균에 가까워 질 때까지 합병 될 수 있습니다. 많은 거래 시스템은 최근 실적이 과거 평균과 다른 경우 조치가 취해지는 곳을 기준으로합니다. 이동 평균. 단순 이동 평균 es는 여전히 많은 사람들이 사용하고 있지만 시간과 가격을 측정하는 요구 사항은 새로운 생각과 새로운 평균을 위해 다르게 만들어졌다. 이 기사에서는 시간과 필요에 따라 발전한 새로운 이동 평균을 설명 할 것이다. 이중 대담하고 대담한 TEMA. 평균은 평균의 장기 경향에 대한 시각적 인 확인을 제공하는 부드러운 곡선입니다. 빠른 이동 평균이 고르지 않고 장기 평균이 더 부드럽고 이러한 수정 된 지수 평균이 고려 된 시간 지연을 줄이는 지표입니다. 는 다른 이동 평균보다 먼저 크로스 오버 또는 트렌드를 결정하는 데 사용됩니다. DOING THE MATH. Double Exponential MA Formula. DEMA 2 EMA - EMA EMA. 트리플 지수 MS 공식. EMA EMA - 3 EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA 1 닫기 - EMA 1.N 스무딩주기. 차트 1에는 이동 평균 크로스 오버가 있으며, TEMA가 가장 먼저 DEMA 다음에 단순 이동 평균이 뒤 따른다는 것을 명확하게 보여줍니다. 따라서 지연 이전에 추세에 진입 할 수 있습니다. 이동 평균 이동 DispMA. A DispMA는 특정 시간 간격에 따라 앞 또는 뒤로 조정할 수있는 이동 평균입니다. 이동 평균을 뒤로 이동하면 장기 추세를 유지하면서 지연 추세가 카운터 추세가 발달 할 때 적시의 출구를 만들기 위해 이동 평균을 앞으로 이동시킴으로써 선도 효과를 창출 할 것입니다. DisMA의 목표는 보통 성숙한 추세 또는 뉴스 관련 이벤트에서 발생하는 갑작스러운 휩쓸기를 피하는 것입니다. 거짓 신호의 발생 빈도가 적습니다. 일반적인 변위 레벨은 3 일에서 5 일 전진 또는 후진입니다. 지원 및 저항을 찾거나 교차 신호로 사용할 수 있으며 순환 연구에서도 매우 유용합니다. 차트 2에서는 더 긴 이동 평균 앞으로 앞으로 나아가는 짧은 이동 평균은 추세에 우리를 유지합니다. 적시에 움직이는 출구를 얻는 데 도움이됩니다. 평균 이동 WMA입니다. 다른 유형의 이동 평균 연령 WMA의 목적은 지연을 없애고 가격에 민감한 요소를 증가시키는 것입니다. 가중 이동 평균은 마지막 n 개 가격의 가중 평균으로 각 가중 가격에 대해 가중치가 1 씩 감소합니다. 계산 n Pn n - 1 Pn 최근의 가격 움직임에 더 중점을두기 때문에 가격 변화에보다 빠르게 반응한다. 이 이동 평균은 때로 종점 이동 평균이라고도합니다. 선형 회귀를 기반으로하지만 회귀 직선이 계속 될 경우 어떤 일이 발생했는지 추정하여 한 걸음 더 앞당겨줍니다 경향에보다 민감하게 반응하고 다른 이동 평균과 비교하여 더 일찍 경향을 파악합니다. 주로 자체 또는 다른 이동 평균과의 교차 신호로 사용되거나 구매 또는 판매 신호로 위 또는 아래로 이동하는 가격과 함께 사용할 수 있습니다 차트 3에서 우리는 하나의 차트에서 3 개의 이동 평균 첫 번째는 최소 제곱입니다. 이동 평균 녹색을 종점 이동 평균이라고도합니다. 빨간색 원은 가격 상승을 추세의 변화 또는 추세 종결 지점의 변화를 보여 주며 위치를 벗어나거나 다른 두 가지는 WMA 두꺼운 바이올렛과 EMA 파선 빨강입니다, 두 평균의 계산은 거의 동일하지만 WMA에서 현재 가격에 더 많은 가중치가 주어 지므로 WMA가 EMA에 비해 가격에 더 가깝다는 것을 보여줍니다. WILDERS MOVING AVERAGE. 이름에서 알 수 있듯이 웰즈 와일더는 상대 강도 지수 RSI, 평균 방향 지수 ADX 포물선 사거리 및 평균 트루 레인지 ATR을 포함하는 위대한 기술자를 만들었습니다. 이것은 때로는 수정 이동 평균이라고도합니다. 가격 동향을 식별하는 가격 움직임. 와일더 EMA 가격은 오늘 K EMA 어제 1-K. Where k 1 N, N Number of Periods입니다. 수식은 2 개의 매개 변수, 시계열 및 시계열이있는 EMA와 유사합니다. 되돌아 오는 기간 및 그것은 부드러운 선을 돌려 보낸다 평균 이상으로 체재하고 닫는 가격은 uptrend로 그것의 밑에 하락으로 부른다. 제 4 장은 Wilders 계산의 밑에 2 개의 평균을 보여준다 더 긴 이동 평균은 동향 결정을 위해 그리고 하락에 매수를위한 매매와 상승시 매도 매도 교차 매매는 거래 신호를 제공하지만 지연이 있습니다. 거의 모든 사람이 거래 가격 동향에서 이동 평균을 사용합니다. 이 새로운 이동 평균은 거래자가 더 나은 방식으로 추세를 파악하고 더 세밀한 거래를 구축하는 데 도움이됩니다 시스템은 시장 동향을 이해하는쪽으로 나아가면서 상승하는 주식 곡선을 산출합니다.