Contoh double moving average

Double Exponential Moving Averages Dijelaskan Pedagang mengandalkan moving averages untuk membantu menentukan titik masuk perdagangan probabilitas tinggi dan keuntungan yang menguntungkan selama bertahun-tahun. Masalah yang terkenal dengan moving averages, bagaimanapun, adalah kelambatan serius yang ada pada kebanyakan tipe moving averages. Rata-rata bergerak eksponensial ganda (DEMA) memberikan solusi dengan menghitung metodologi rata-rata yang lebih cepat. Sejarah Double Moving Average Movite Dalam analisis teknis. Istilah moving average mengacu pada harga rata-rata untuk instrumen perdagangan tertentu selama jangka waktu tertentu. Misalnya, rata-rata pergerakan 10 hari menghitung harga rata-rata instrumen tertentu selama 10 hari terakhir rata-rata pergerakan 200 hari menghitung harga rata-rata 200 hari terakhir. Setiap hari, periode lihat kembali ke perhitungan dasar pada jumlah X hari terakhir. Rata-rata bergerak muncul sebagai garis melengkung halus yang memberikan representasi visual dari tren instrumen jangka panjang. Kecepatan rata-rata yang lebih cepat, dengan periode lihat-belakang yang lebih pendek, lebih lambat bergerak rata-rata bergerak, dengan periode lihat-kembali yang lebih lama, lebih halus. Karena moving average adalah indikator terbelakang, maka lagging tersebut tertinggal. Rata-rata bergerak eksponensial ganda (DEMA), ditunjukkan pada Gambar 1, dikembangkan oleh Patrick Mulloy dalam upaya untuk mengurangi jumlah jeda waktu yang ditemukan pada rata-rata pergerakan tradisional. Ini pertama kali diperkenalkan pada bulan Februari 1994, Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine di artikel Mulloys Smoothing Data with Faster Moving Averages. (Untuk analisis teknikal primer, lihatlah Tutorial Analisis Teknis kami.) Gambar 1: Bagan satu menit kontrak futures Russell berjangka tiga tahun ini menunjukkan dua rata-rata pergerakan eksponensial ganda yang berbeda-beda yang tampak dalam warna biru, 21 periode berwarna pink. Menghitung DEMA Seperti yang dijelaskan Mulloy dalam artikel aslinya, DEMA bukan hanya EMA ganda dengan waktu jeda dua kali dari EMA tunggal, namun merupakan implementasi komposit EMA tunggal dan ganda yang menghasilkan EMA lain dengan sedikit lag dibandingkan dengan yang asli. dua. Dengan kata lain, DEMA bukan hanya dua kombinasi EMA, atau rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak, namun merupakan perhitungan EMA kedua dan ganda. Hampir semua platform analisis perdagangan memiliki DEMA termasuk sebagai indikator yang dapat ditambahkan ke grafik. Oleh karena itu, pedagang bisa menggunakan DEMA tanpa mengetahui matematika di balik perhitungan dan tanpa harus menulis atau memasukkan kode apapun. Membandingkan DEMA dengan Traditional Moving Averages Moving averages adalah salah satu metode analisis teknis yang paling populer. Banyak trader menggunakannya untuk melihat trend reversals. Terutama dalam crossover rata-rata bergerak, di mana dua rata-rata bergerak dengan panjang yang berbeda ditempatkan pada grafik. Poin di mana rata-rata moving average dapat menandakan kesempatan membeli atau menjual. DEMA dapat membantu pedagang melakukan pembalikan lebih cepat karena lebih cepat merespons perubahan aktivitas pasar. Gambar 2 menunjukkan contoh futures futures Russell 300 futures. Bagan satu menit ini memiliki empat rata-rata bergerak yang diterapkan: periode 21 DEMA (pink) periode 55 DEMA (biru gelap) MA periode 21 (biru muda) 55 derajat MA (hijau muda) Gambar 2: Bagan satu menit ini Kontrak futures Russell berjangka tiga tahun menggambarkan waktu respon DEMA lebih cepat saat digunakan dalam crossover. Perhatikan bagaimana crossover DEMA dalam kedua kejadian muncul secara signifikan lebih cepat daripada perpindahan MA. Crossover DEMA pertama muncul pada pukul 12:29 dan bar berikutnya dibuka dengan harga 663.20. Crossover MA, di sisi lain, terbentuk pada pukul 12:34 dan harga pembukaan bar berikutnya adalah 660.50. Pada rangkaian crossovers berikutnya, crossover DEMA muncul pada pukul 1.33 dan bar berikutnya dibuka pada 658. MA, sebaliknya, terbentuk pada 1:43, dengan bukaan berikutnya dibuka di 662.90. Dalam setiap contoh, crossover DEMA memberi keuntungan dalam mengikuti tren lebih awal daripada crossover MA. (Untuk wawasan lebih lanjut, baca Tutorial Rata-rata Bergerak.) Perdagangan Dengan DEMA Contoh crossover rata-rata di atas mengilustrasikan keefektifan penggunaan rata-rata pergerakan eksponensial ganda yang lebih cepat. Selain menggunakan DEMA sebagai indikator mandiri atau dalam setup crossover, DEMA dapat digunakan dalam berbagai indikator dimana logika didasarkan pada moving average. Alat analisis teknis seperti Bollinger Bands. Moving average convergencedivergence (MACD) dan triple exponential moving average (TRIX) didasarkan pada tipe rata-rata bergerak dan dapat dimodifikasi untuk menggabungkan DEMA sebagai pengganti jenis moving average lainnya. Dengan mensubstitusikan DEMA dapat membantu pedagang melihat peluang jual dan beli yang berbeda di depan yang diberikan oleh MA atau EMA yang secara tradisional digunakan dalam indikator ini. Tentu saja memasuki tren lebih cepat daripada nanti biasanya menghasilkan keuntungan lebih tinggi. Gambar 2 mengilustrasikan prinsip ini - jika kita menggunakan crossover sebagai sinyal beli dan jual. Kita akan memasuki perdagangan secara signifikan lebih awal saat menggunakan crossover DEMA dibandingkan dengan crossover MA. Bottom Line Pedagang dan investor telah lama menggunakan moving averages dalam analisis pasar mereka. Moving averages adalah alat analisis teknis yang banyak digunakan yang menyediakan sarana untuk melihat dan menafsirkan tren jangka panjang instrumen perdagangan yang lebih cepat dengan cepat. Karena moving averages berdasarkan sifatnya adalah indikator lagging. Akan sangat membantu jika men-tweak moving average untuk menghitung indikator yang lebih cepat dan responsif. Rata-rata pergerakan eksponensial ganda memberi pandangan pedagang dan investor tentang tren jangka panjang, dengan keuntungan tambahan menjadi rata-rata bergerak lebih cepat dengan jeda waktu yang lebih sedikit. (Untuk pembacaan yang terkait, lihatlah Moving Average MACD Combo dan Simple Vs. Exponential Moving Averages.) Saat menghitung moving average bergerak, rata-rata pada periode paruh waktu masuk akal. Pada contoh sebelumnya, kita menghitung rata-rata yang pertama 3 periode waktu dan menempatkannya di samping periode 3. Kita bisa menempatkan rata-rata di tengah selang waktu tiga periode, yaitu di samping periode 2. Ini berjalan dengan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu baik bahkan Periode waktu. Jadi, di mana kita akan menempatkan moving average pertama ketika M4 secara teknis, Moving Average akan turun pada t 2,5, 3,5. Untuk menghindari masalah ini, kita menyelesaikan MA dengan menggunakan M 2. Dengan demikian, kita menghaluskan nilai yang merapikan. Jika kita menghitung jumlah rata-rata, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan. Tabel berikut menunjukkan hasil menggunakan M 4.Double Moving Average Filter Description DoubleMovingAverageFilter menerapkan filter rata-rata bergerak double pass yang rendah. DoubleMovingAverageFilter adalah bagian dari Preprocessing Modules. Contoh sinyal (noise gelombang sinus acak) disaring menggunakan filter rata-rata bergerak. Sinyal merah adalah sinyal asli, sinyal hijau adalah sinyal tersaring yang menggunakan filter rata-rata bergerak dengan ukuran jendela 5, dan sinyal biru adalah sinyal tersaring menggunakan filter rata-rata bergerak dengan ukuran jendela 20. DoubleMovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Keuntungan DoubleMovingAverageFilter bagus untuk mengeluarkan sejumlah kecil noise frekuensi tinggi dari sinyal dimensi N. Kerugian Kerugian utama dari DoubleMovingAverageFilter adalah bahwa untuk menyaring noise dengan frekuensi tinggi secara signifikan, ukuran jendela filter harus besar. Masalah dengan memiliki jendela filter besar adalah bahwa ini akan menyebabkan latensi besar dalam sinyal yang melewati filter, yang mungkin tidak menguntungkan untuk aplikasi real-time. Jika Anda mendapati bahwa Anda memerlukan jendela filter besar untuk menyaring frekuensi frekuensi tinggi dan latensi yang disebabkan oleh ukuran jendela ini tidak sesuai untuk aplikasi real-time Anda, Anda mungkin ingin mencoba Filter Lulus Rendah sebagai gantinya. Contoh Kode Contoh GRT DoubleMovingAverageFilter Contoh ini menunjukkan bagaimana membuat dan menggunakan Modul PreProcessing GRT DoubleMovingAverageFilter. DoubleMovingAverageFilter menerapkan filter rata-rata bergerak double pass yang rendah. Dalam contoh ini kita membuat sebuah instance dari DoubleMovingAverageFilter dan menggunakan ini untuk menyaring beberapa data dummy, yang dihasilkan dari noise acak gelombang sinus. Sinyal uji dan sinyal tersaring kemudian disimpan ke file (sehingga Anda bisa memplot hasil di Matlab, Excel, dll jika diperlukan). Contoh ini menunjukkan kepada Anda bagaimana untuk: - Membuat instance DoubleMovingAverageFilter baru dengan ukuran jendela tertentu untuk sinyal 1 dimensi - Saring beberapa data menggunakan pengaturan DoubleMovingAverageFilter - Save the DoubleMovingAverageFilter ke file - Muat pengaturan DoubleMovingAverageFilter dari sebuah file termasuk quotGRT. hquot Menggunakan namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Buat contoh baru dari filter rata-rata bergerak ganda dengan ukuran jendela 5 untuk sinyal 1 dimensi DoubleMovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 Buat dan buka file untuk menyimpan file data fstream file. Buka 40 quotDoubleMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream Menghasilkan beberapa data (noise gelombang sinus) dan menyaringnya dua x 0 const UINT M 1000 Random random untuk 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 double signal sin 40 x 41 random. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 filter filteredValue ganda. Saringan 40 sinyal 41 file ltlt sinyal ltlt quot t quot ltlt filteredValue ltlt endl x TWOPI ganda 40 M 41 10 125 Tutup file file. Tutup 40 41 Simpan pengaturan filter ke saringan file. SaveSettingsToFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Kita kemudian dapat memuat pengaturan nanti jika diperlukan filter. LoadSettingsFromFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 kembali EXITSUCCESS 125 DoubleMovingAverageFilter juga bekerja dengan sinyal dimensi N: Buat contoh baru DoubleMovingAverageFilter dengan ukuran jendela 10 untuk sinyal 3 dimensi Filter DoubleMovingAverageFilter 40 10. 3 41 Nilai yang ingin Anda saring Vektor data gt ganda 40 3 41 data 91 0 93 0. Dapatkan nilai dari data sensor 91 1 93 0. Dapatkan nilai dari data sensor 91 2 93 0. Dapatkan nilai dari sensor Saring vektor sinyal lt filter gt filteredValue ganda. Saring 40 data 41