Dubbel glidande medelvärde exempel

Dubbelt exponentiella rörliga medelvärden Förklaras Traders har åberopat glidande medelvärden som hjälper till att fastställa hög sannolikhet för handelsintäkter och lönsamma utgångar i många år. Ett välkänt problem med glidande medelvärden är dock den allvarliga fördröjningen som finns i de flesta typer av glidande medelvärden. Det dubbla exponentiella glidande genomsnittet (DEMA) ger en lösning genom att beräkna en snabbare medelvärdesmetodik. Historia för dubbel exponentiell rörlig genomsnittsnivå I teknisk analys. Termen glidande medel avser ett genomsnitt av priset för ett visst handelsinstrument under en viss tidsperiod. Exempelvis beräknar ett 10-dagars glidande medel genomsnittskursen för ett specifikt instrument de senaste 10 tio dagarna, ett 200-dagars glidande medelvärde beräknar genomsnittspriset för de senaste 200 dagarna. Varje dag går utkikningsperioden till basberäkningar under det sista X-antalet dagar. Ett rörligt medelvärde framträder som en jämn kurvlinje som ger en visuell representation av den långsiktiga trenden i ett instrument. Snabbare rörliga medelvärden, med kortare utkikningsperioder, är snabbare långsammare glidande medelvärden, med längre framkallningsperioder, är mjukare. Eftersom ett glidande medelvärde är en bakåtblickande indikator, suger den. Dubbel exponentiell glidande medelvärde (DEMA), som visas i Figur 1, utvecklades av Patrick Mulloy i ett försök att minska mängden fördröjningstid som finns i traditionella glidande medelvärden. Det introducerades först i februari 1994, Technical Analysis of Stocks Amp Commodities-tidningen i Mulloys artikel Utjämning av data med snabbare rörliga genomsnittsvärden. (För en primer på teknisk analys, ta en titt på vår Tekniska Analys Handledning.) Figur 1: Detta ett minuters diagram av e-mini Russell 2000 terminsavtal visar två olika dubbla exponentiella glidande medelvärden en 55-period visas i blått, en 21-årig i rosa färg. Beräkning av en DEMA Som Mulloy förklarar i sin ursprungliga artikel är DEMA inte bara en dubbel EMA med två gånger fördröjningstiden för en enda EMA men är en kompositimplementering av enkla och dubbla EMA-enheter som producerar en annan EMA med mindre lagring än något av originalet två. Med andra ord är DEMA inte bara två EMA-enheter kombinerade, eller ett rörligt medelvärde för ett glidande medelvärde, men är en beräkning av både enkla och dubbla EMA. Nästan alla handelsanalysplattformar har DEMA som en indikator som kan läggas till diagram. Därför kan handlare använda DEMA utan att veta matematiken bakom beräkningarna och utan att behöva skriva eller mata in någon kod. Att jämföra DEMA med traditionella rörliga medelvärden Flytta genomsnitt är en av de mest populära metoderna för teknisk analys. Många handlare använder dem för att upptäcka trendbackbacks. speciellt i ett glidande medelvärde, där två rörliga medelvärden av olika längder placeras på ett diagram. Poäng där de glidande medelvärdena överstiger kan innebära köp - eller försäljningsmöjligheter. DEMA kan hjälpa näringsidkare att komma tillbaka omedelbart eftersom det är snabbare att svara på förändringar i marknadsaktiviteten. Figur 2 visar ett exempel på e-mini Russell 2000 terminsavtal. Den här en minutsdiagrammet har fyra rörliga medelvärder: 21-period DEMA (rosa) 55-DEMA-period (mörkblå) 21-period MA (ljusblå) 55-tiden MA (ljusgrön) Figur 2: Detta en minuts diagram över e-mini Russell 2000 terminsavtal illustrerar DEMAs snabbare svarstid när de används i en crossover. Lägg märke till hur DEMA crossover i båda fallen visas betydligt tidigare än MA crossovers. Den första DEMA-korsningen visas kl 12:29 och nästa stapel öppnas till ett pris av 663.20. MA crossover å andra sidan bildar klockan 12:34 och nästa bar öppningspriset är 660,50. I nästa uppsättning övergångar visas DEMA-korsningen på 1:33 och nästa stapel öppnas vid 658. MA, däremot, bildar klockan 1:43, och nästa bar öppnas på 662.90. I varje fall ger DEMA crossover en fördel att komma in i trenden tidigare än MA crossover. (För mer insikt, läs Moving Averages Tutorial.) Handel med en DEMA Ovanstående rörliga genomsnittliga crossover-exempel illustrerar effektiviteten av att använda det snabbare dubbla exponentiella glidande medlet. Förutom att använda DEMA som en fristående indikator eller i en crossover-inställning kan DEMA användas i olika indikatorer där logiken baseras på ett glidande medelvärde. Tekniska analysverktyg som Bollinger Bands. Flytta genomsnittlig konvergeradivergens (MACD) och triple exponentiell glidande medelvärde (TRIX) baseras på glidande medeltyper och kan modifieras för att införliva en DEMA i stället för andra mer traditionella typer av glidande medelvärden. Att ersätta DEMA kan hjälpa handlare att upptäcka olika köp - och försäljningsmöjligheter som ligger framför de som tillhandahålls av de MA eller EMA som traditionellt används i dessa indikatorer. Självklart leder det sig oftast till en trend snarare än senare, vilket leder till högre vinst. Figur 2 illustrerar denna princip - om vi skulle använda övergångarna som köp och sälja signaler. vi skulle gå in i branschen betydligt tidigare när vi använde DEMA crossover i motsats till MA crossover. Bottom Line Traders och investerare har länge använt glidande medelvärden i sin marknadsanalys. Flytta medelvärden är ett allmänt använt tekniskt analysverktyg som ger möjlighet att snabbt betrakta och tolka den långsiktiga trenden i ett visst handelsinstrument. Eftersom glidande medelvärden av sin natur är slående indikatorer. Det är till hjälp att tweak det rörliga genomsnittet för att beräkna en snabbare, mer lyhörd indikator. Det dubbla exponentiella glidande genomsnittet ger handlare och investerare en bild av den långsiktiga trenden, med den fördelen att det är ett snabbare rörligt medelvärde med mindre fördröjningstid. (För relaterad läsning, ta en titt på Moving Average MACD Combo och Simple vs Exponential Moving Averages.) När du beräknar ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera medelvärdet under mellantidstiden. I föregående exempel beräknade vi medelvärdet av det första 3 tidsperioder och placerade den bredvid period 3. Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i tidsintervallen av tre perioder, det vill säga intill period 2. Detta fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för jämn tidsperioder. Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4 Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2.5, 3.5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2. Således släpper vi ut de släta värdena Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena Följande tabell visar resultaten med hjälp av M 4.Double Moving Average Filter Beskrivning DoubleMovingAverageFilter implementerar ett lågpass dubbelrörande medelfilter. DoubleMovingAverageFilter är en del av förbehandlingsmodulerna. Ett exempel på en signal (sinusvågs slumpmässigt brus) filtreras med hjälp av ett glidande medelfilter. Den röda signalen är det ursprungliga signalljudet, den gröna signalen är den filtrerade signalen med ett glidande medelfilter med en fönsterstorlek på 5 och den blå signalen är den filtrerade signalen med ett glidande medelfilter med en fönsterstorlek på 20. DoubleMovingAverageFilterExampleImage1. jpg Fördelar DoubleMovingAverageFilter är bra för att ta bort en liten mängd högfrekvent ljud från en N-dimensionell signal. Nackdelar Den största nackdelen med DoubleMovingAverageFilter är att filtrets fönsterstorlek måste vara stor för att filtrera bort signifikant högfrekvent brus. Problemet med att ha ett stort filterfönster är att detta kommer att leda till en stor latens i vilken signal som passerar genom filtret, vilket kanske inte är fördelaktigt för realtidsapplikationer. Om du upptäcker att du behöver ett stort filterfönster för att filtrera bort högfrekventa ljud och latensen som induceras av denna fönsterstorlek inte är lämplig för din realtidsprogram, kanske du vill prova ett lågpassfilter istället. Exempel Kod GRT DoubleMovingAverageFilter Exempel I det här exemplet visas hur man skapar och använder GRT DoubleMovingAverageFilter Preprocessing Module. DoubleMovingAverageFilter implementerar ett lågpass dubbelrörande medelfilter. I det här exemplet skapar vi en instans av en DoubleMovingAverageFilter och använder det här för att filtrera några dummy data, genererade av ett sinusvåg slumpmässigt brus. Testsignalen och filtrerade signaler sparas sedan i en fil (så att du kan plotta resultaten i Matlab, Excel, etc. om det behövs). I det här exemplet kan du: - Skapa en ny DoubleMovingAverageFilter-instans med en viss fönsterstorlek för en 1-dimensionell signal - Filtrera några data med DoubleMovingAverageFilter - Spara DoubleMovingAverageFilter-inställningarna till en fil - Ladda in DoubleMovingAverageFilter-inställningarna från en fil, inklusive quotGRT. hquot använder namnrymden GRT int main 40 int argc. const char argv 91 93 41 123 Skapa en ny instans av ett dubbelrörande medelfilter med en fönsterstorlek på 5 för en 1-dimensionell signal DoubleMovingAverageFilter-filter 40 5. 1 41 Skapa och öppna en fil för att spara data fstreamfilfilen. öppna 40 quotDoubleMovingAverageFilterData. txtquot. FStream. ut 41 Generera lite data (sinusvågljud) och filtrera det dubbelt x 0 const UINT M 1000 Slumpmässigt slumpmässigt för 40 UINT i 0 I lt M i 41 123 dubbel signal sint 40 x 41 slumpmässigt. getRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 dubbelfilterValuefilter. filtrera 40 signal 41 fil LLT-signal LLT-kvittot filtreratValue LLT ENDL x TWOPI dubbel 40 M 41 10 125 Stäng filfilen. stäng 40 41 Spara filterinställningarna till ett filfilter. saveSettingsToFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Vi kan sedan ladda inställningarna senare om det behövs filter. loadSettingsFromFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 returnera EXITSUCCESS 125 DoubleMovingAverageFilter fungerar även med någon N-dimensionell signal: Skapa en ny instans av DoubleMovingAverageFilter med en fönsterstorlek på 10 för en tredimensionell signal DoubleMovingAverageFilter-filter 40 10. 3 41 Värdet du vill filtrera vektor lt dubbel gt data 40 3 41 data 91 0 93 0. Få värde från sensordata 91 1 93 0. Få värde från sensordata 91 2 93 0. Få värdet från sensorn Filtrera signalen vektor lt double gt filteredValue filter. filtrera 40 data 41