8.20 Média Móvel Exponencial de Desaceleração Zero A média móvel exponencial de defasagem zero (ZLEMA) é uma variação do EMA (ver Média Móvel Exponencial) que adiciona um termo de momentum com o objetivo de reduzir a defasagem na média, acompanhando os preços atuais mais de perto. Para um determinado período de N dias, a fórmula é Onde o período ldquolagrdquo é (N-1) / 2. Um EMA simples aplicado a pontos de linha reta acaba sendo sempre o fechamento em (N-1) / 2 dias atrás. Portanto, a ideia de adicionar essa diferença ao ldquoclose - closelagrdquo é compensar esse atraso, para fazer com que o ZLEMA rastreie uma linha reta exatamente. É claro que os dados reais raramente são uma linha reta, mas o princípio é empurrar o ZLEMA para aproximadamente o fechamento atual. O cálculo ainda acaba como vários pesos em cada preço passado. O efeito do termo momentum é fazer com que os preços recentes continuem a pesar e, portanto, sejam acompanhados de perto, e com pesos negativos em termos passados. Therersquos um salto repentino nos pesos no momento de atraso de momento. Por exemplo, o gráfico a seguir é o peso para o N15 (ponto de atraso 7). O atraso de EMA em uma linha reta pode ser calculado facilmente usando a fórmula de potência para a EMA (ver Média móvel exponencial), aplicada a uma seqüência infinita de preços indo para baixo 1 por dia e chegando a 0 hoje. Em sequências não lineares, o atraso não é simples (N-1) / 2. mas irá variar de acordo com a forma, período de componentes cíclicos, etc. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart é um software livre que você pode redistribuí-lo e / ou modificá-lo sob os termos do GNU General Public License como publicado pela Free Software Foundation, versão 3, ou (a seu critério) qualquer versão posterior. ZLEMA - Média Móvel Exponencial de Zero Lag ZLEMA é uma abreviação de Zero Moving Exponential Average Average. Foi desenvolvido por John Ehlers e Rick Way. O ZLEMA é um tipo de média móvel exponencial, mas sua idéia principal é eliminar o atraso decorrente da própria natureza das médias móveis e de outros indicadores que seguem a tendência. Como segue preço mais próximo, também fornece melhor média de preço e responde melhor a oscilações de preço. Exemplo: apenas tente imaginar linha reta de dados, pois isso pode acontecer quando os preços dos ativos estão subindo ou caindo constantemente. Se um trader usar um EMA clássico (média móvel exponencial), ele pode descobrir que o EMA é igual ao preço de fechamento do assetrsquos (n-1) / 2 dias atrás. Em outras palavras, para obter um cálculo EMA de 5 dias, o valor atual de EMA seria o mesmo que o preço de fechamento (n-1) / 2 2 dias atrás. Você pode ver o resultado na figura abaixo. Como você já deve ter percebido, os valores do ZLEMA são diferentes. Não há diferença entre os valores e os preços Close. As equações (fórmula) para o cálculo ZLEMA se parecem com: Lag: (n dayrsquos period ndash 1) / 2 Dados de entrada para EMA: Fechar (Fechar ndash Fechar n dayrsquos atrás) ZLEMA EMA de (Dados de entrada para EMA) O cálculo elimina o atraso e o resultado final é uma média móvel exponencial que acompanha mais de perto os preços dos ativos. Se os preços fossem uma linha reta, o ZLEMA seria a mesma linha reta. Veja a foto abaixo. A linha verde exibe os preços do ATIVO. Os pontos azuis representam valores ZLEMA. A linha rosa e os pontos representam valores de EMA. Como você pode ver, quando os preços criam uma linha reta, os valores ZLEMA são exatamente os mesmos que os preços. Não há atraso nem diferença. O ZLEMA simplesmente reage muito mais rápido que o EMA. Interessante o suficiente, isnrsquot E o que acontece se os preços mudam rapidamente Olhe para a foto abaixo. Você pode ver novamente que leva algum tempo para a EMA se adaptar às condições de mudança no mercado. Por outro lado, o ZLEMA pode se adaptar quase no mesmo momento em que ocorre a mudança de preço. É porque o cálculo do ZLEMA está sendo feito em um dado defasado, em vez de regular. Os preços atuais estão acima do peso e quanto mais vamos para o passado, os dados estão mais abaixo do peso - o ZLEMA remove a defasagem dobrando o aumento ou a redução do preço entre n e (n-1) / 2 dias para minimizar o efeito cumulativo. Como usar este indicador de análise técnica para negociação Você pode usá-lo como qualquer outra média móvel (FRAMA. KAMA. HMA. T3. Vidya. DEMA. VAMA etc.). Ele mostra as tendências predominantes no mercado para que você possa inserir negociações que estejam alinhadas com a tendência atual. Você pode combinar o ZLEMA com qualquer outra média móvel e procurar por seus cruzamentos. Você pode procurar padrões gráficos (suportes, resistências, topos duplos e fundos etc.), pois o ZLEMA produz dados mais suaves do que os preços Close. Você também pode tentar comprar um ativo quando os valores ZLEMA estão subindo e vender o ativo quando os valores estão caindo. A figura abaixo ilustra essa estratégia de negociação. A curva amarela plota ZLEMA e as setas exibem os pontos de quebra da média. Como em quase todos os indicadores técnicos, a melhor coisa que cada operador pode fazer é testar seus próprios dados, suas próprias configurações e suas próprias regras sobre como negociar. Surpreendentemente, às vezes, o melhor resultado pode ser alcançado com configurações que não são comuns e regras que são muito estranhas, à primeira vista. Quanto mais coisas um trader pode mudar e experimentar melhor para ele e sua estratégia de negociação. Se você estiver interessado em um estudo mais profundo desse indicador técnico e preferir estar pronto para atender a soluções, esta seção pode ser de seu interesse. Lá você pode encontrar todos os indicadores disponíveis em arquivos do Excel para download. Movendo Médias Coisas Motivado por e-mail de Robert B. Eu recebo este e-mail perguntando sobre o Hull Moving Average (HMA) e. E você nunca ouviu falar disso antes. Uh está certo. Na verdade, quando pesquisei, descobri muitas médias móveis das quais nunca ouvi falar, como: Zero Lag Média móvel exponencial Wilder Média móvel Mínimo quadrado Média móvel Média móvel triangular Média móvel móvel adaptativa Média móvel de Jurik. Então eu pensei que nós falaríamos sobre médias móveis e. Havent você fez isso antes, como aqui e aqui e aqui e aqui e. Sim, sim, mas isso foi antes de eu conhecer todas essas outras médias móveis. Na verdade, os únicos que eu joguei foram estes, onde P 1. P 2. P n são os últimos n preços das ações (P n sendo o mais recente). Média Móvel Simples (SMA) (P 1 P 2. P n) / K onde K n. Média Móvel Ponderada (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P n) / K onde K (12. n) n (n1) / 2. Média Móvel Exponencial (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3.) / K em que K 1 945945 2. 1 / (1-945). Eu nunca vi essa fórmula da EMA antes. Eu sempre pensei que era. Sim, é normalmente escrito de forma diferente, mas eu queria mostrar que esses três têm prescrições similares. (Veja o material EMA aqui e aqui.) De fato, todos eles parecem: Note que, se todos os Ps são iguais a, digamos, Po, então a média móvel é igual a Po também. e é assim que qualquer média que se respeita deve se comportar. Então, qual é o melhor Definir melhor. Aqui estão algumas médias móveis, tentando acompanhar uma série de preços de ações que variam de forma sinusoidal: preços das ações que seguem uma curva sinusoidal Onde você encontrou uma ação como essa Preste atenção Observe que as médias móveis comumente usadas (SMA, WMA e EMA) atingem seu máximo depois da curva senoidal. Isso é lag e. Mas e aquele cara da HMA? Ele parece muito bom Sim, e é sobre isso que queremos falar. De fato. E o que é que 6 em HMA (6) e vejo algo chamado MMA (36) e. Paciência. Média Móvel de Casco Começamos calculando a Média Móvel Ponderada de 16 dias (WMA) da seguinte forma: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) / K com K 12. 16 136. bom e suave, vai ter um atraso maior que o qua como: Então olhamos para o WMA de 8 dias: eu gosto Sim, segue as variações de preço muito bem. mas há mais. Enquanto o WMA (8) olha para os preços mais recentes, ele ainda tem um atraso, então vemos o quanto o WMA mudou ao passar de 8 dias para 16 dias. Essa diferença seria assim: De certo modo, essa diferença dá alguma indicação de como o WMA está mudando. então, adicionamos essa alteração ao WMA anterior (8) para fornecer: 2 MMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Por que chamá-lo de MMA eu gaguejo. De qualquer forma, o MMA (16) ficaria assim: eu vou ter paciência. tem mais. Agora nós introduzimos a transformação mágica e começamos. ta-DUM Isso é Casco Sim. Pelo que entendi Mas qual é o ritual mágico? Tendo gerado uma série de MMAs envolvendo as médias móveis ponderadas de 8 e 16 dias, nós olhamos atentamente para essa sequência de números. Então calculamos o WMA nos últimos 4 dias. Isso dá ao Hull Moving Average que chamamos de HMA (4). São 16 dias, depois 8 dias e depois 4 dias. Você joga uma moeda para ver quantos. Você escolhe um certo número de dias, como n 16. Então você olha para WMA (n) e WMA (n / 2) e calcula MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (No nosso exemplo, seria 2 WMA (8) - WMA (16). Então você calcula WMA (sqrt (n)) usando apenas os últimos números do sqrt (n) da série MMA. (No nosso exemplo, isso seria calcular um WMA (4), usando a série MMA.) E para esse gráfico SINE engraçado Howd it to Então onde a planilha ainda estou trabalhando nele: MA-stuff. xls É interessante ver como as várias médias móveis reagem a picos: É HMA realmente uma média móvel ponderada Bem, vamos ver: Temos: 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 Pn) / 136 ou MMA 2 (1/36) - (1/136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Para sanitários razões, bem escrever isso assim: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16. Note que todos os pesos adicionar a 1. Além disso, sem 2 (1/36) - (1/136) K para K 1, 2. 8 e wk - (1/136) K para K 9, 10. 16. Então, fazendo o ritual mágico de raiz quadrada (onde sqrt (16) 4) temos (lembrando que P 16 é o mais valor recente) HMA o WMA de 4 dias do MM acima Como (w 1 P 1 w 2 P 2. w16P16) 2 (w1P0w2P1. w16P15) 3 (w1P1w2P0, w16P14) 4 (w1P2w2P1 w 16 P 13) / 10 (observando que 1234 10). Huh P 0. P -1. O que. O MMA (16) usa os últimos 16 dias, de volta ao preço foram callling P 1. Se calcularmos a média ponderada de 4 dias desses MMAs, estaremos usando o MMA de ontem (e que volta 1 dia antes de P 1) e no dia anterior, o MMA volta para 2 dias antes de P 1 e o dia antes disso. Ok, então você está chamando-os de preços P 0. P -1 etc. etc. Você entendeu. Então, um HMA de 16 dias realmente usa informações que remontam a mais de 16 dias, certo? Mas há pesos negativos para eles preços antigos Isso é legal A prova está no. Sim Sim. A prova está no pudim. Então, o que a planilha faz? Até agora, parece: (Clique na imagem para fazer o download). Você pode escolher uma série SINE ou uma série RANDOM de preços de ações. Para o último, cada vez que você clica em um botão, obtém outro conjunto de preços. Então você pode escolher o número de dias: isso é o nosso n. (Por exemplo, usamos o n 16 para o nosso exemplo acima). Além disso, se você escolher a série SINE, poderá introduzir picos e movê-los ao longo do gráfico. como isso . Note que usamos n 16 e n 36 (na figura da planilha) pois n / 2 e sqrt (n) são inteiros. Se você usar algo como n 15, a planilha usa a parte INT eger de n / 2 e sqrt (n), ou seja, 7 e 3. Assim, a média móvel de casco é a melhor Definir melhor. E quanto a isso, Jurik Average eu não sei nada sobre isso. É proprietário e você tem que pagar para usá-lo. no entanto, vamos jogar com médias móveis. Outra Média Móvel Suponha que, em vez da Média Móvel Ponderada (em que os pesos são proporcionais a 1, 2, 3). nós usamos o ritual mágico Hull com a Média Móvel Exponencial. Isto é, consideramos: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Sim, isso é M a v a m a m g m e m ou g m a n te n a ç ã o mais generalizada. Ou seja, atenção e atenção Preste atenção Escolhemos nosso número de dias favorito, como n 16, e calculamos MAg (n, 945, k) 945 EMA (n / k) - (1-945) EMA (n). Podemos jogar com 945 ek e ver o que obtemos: Por exemplo, aqui estão algumas MAgs (onde estavam aderindo a 16 dias, mas alterando os valores de 945 ek): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA ( 16) MAg (16) 1.5 EMA (5) - 0.5 EMA (16) Note que quando escolhemos k 3 obtemos n / k 16/3 5.333 que mudamos para 5.0 simples e simples. Por que você não fica com escolhas de Hulls: 945 2 ek 2 Boa ideia. Qua obter isso: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece que o gráfico com 945 1.5 e k 3. Ele faz, não faz você gozar. novamente Possivelmente. Então, e sobre aquele ritual de raiz quadrada, deixo isso como um exercício. para você Ok, enquanto brincava com essa coisa eu acho que o Hulls k 2 funciona muito bem. tão bem ficar com isso. No entanto, muitas vezes obtemos uma média bastante agradável quando adicionamos apenas um pequeno trecho da alteração: EMA (n / 2) - EMA (n). De fato, adicione apenas uma fração de 946 dessa mudança. Isso dá: MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Ou seja, nós escolhemos 946 0.5 ou talvez apenas 946 0.25 ou qualquer outra coisa e usamos: Por exemplo, se compararmos nosso número de médias móveis conforme eles rastreiam uma função STEP, obtemos isso, onde adicionamos (para MAg) apenas 946 1 / 2 da mudança. Sim, mas qual é o melhor valor do beta? Definir melhor: observe que o beta 1 é a opção Hull. exceto que estavam usando EMAs em vez de WMAs. E você deixa de fora essa coisa de raiz quadrada. Sim. Eu esqueci disso. Nota . A planilha muda de hora para hora. Atualmente parece com isso algo para jogar com eu tenho uma planilha que se parece com isso. clique na imagem para baixar. Você escolhe um estoque e clica em um botão e recebe um valor de anos dos preços diários. O usuário escolhe HMA ou MAg, alterando o número de dias e, para o MAg, o parâmetro, e veja quando você deve COMPRAR e VENDER. Quando Com base em quais critérios Se a média móvel for x x de seu máximo nos últimos dois dias, você COMPRA. (No exemplo, x 1.0) Se for UP de seu mínimo nos últimos 2 dias, você VENDE. (No exemplo, y 1.5) Você pode alterar os valores de x e y. É bom. esses critérios eu disse que era algo para brincar. Há essa outra técnica de suavização chamada Filtro Hodrick-Prescott. Com a ajuda de Ron McEwan, agora está incluído nesta planilha: É bom Brincar com isso. Você notará que há um parâmetro que você pode alterar na célula M3. e comprar e vender sinais.
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