Jurik Bevegelse Gjennomsnittet Easylanguage

Ideelt sett vil du at et filtrert signal skal være både jevnt og lagløst. Lag forårsaker forsinkelser i handlingene dine, og økende forsinkelse i indikatorene resulterer vanligvis i lavere fortjeneste. Med andre ord, får senere det som er igjen på bordet etter festet har allerede begynt. Det er derfor investorer, banker og institusjoner over hele verden ber om Jurik Research Moving Average JMA. Du kan søke det på samme måte som du ville et annet populært bevegelige gjennomsnitt. JMAs forbedrede tid og glatthet vil forbløffe deg. Den tunge grå linjen i diagrammet simulerer prisaktivitet som begynner i et lavt handelsområde, og deretter går det til et høyere handelsområde. Siden ingen liker å vente på sidelinjen, vil en perfekt støyreduksjonsfilter grønn linje bevege seg jevnt langs midten av det første handelsområdet og deretter hoppe til midten av det nye handelsområdet nesten umiddelbart. Hvorfor du ikke bør bruke Flytte gjennomsnitt. Hvorfor du ikke bør bruke Flytte gjennomsnitt. OK, her er det jeg hater å flytte gjennomsnitt, vel, kanskje hat er en sterk ø d Men det som får meg er at de blir overalt, og de er egentlig ikke så gode. Når jeg hører kommentatorer snakker om å hoppe av 50-dagers glidende gjennomsnitt eller 200-dagers glidende gjennomsnitt stiger så trenden er opp, jeg vil rope på min dataskjerm Det er så tilfeldig Hvorfor 200-dagers Hva om 200-dagers glidende gjennomsnitt stiger, men 175-dagers faller. Du tror jeg myrer ikke deg Nei, jeg er seriøs, jeg kan ikke holde flytteverdier Og her er et annet par grunner til hvorfor. Gjennomgangene antar at markedet enten går opp eller ned. De er enten stigende eller fallende. Men markedet er ikke så enkelt, det er bare 2 stater. Det er faktisk 3 stater hvor markedet enten stiger, fallende eller i overbelastning Et glidende gjennomsnitt kan ikke hjelpe deg med å bestemme denne tredje overbelastningsfasen. Det er bokstavelig talt millioner av forskjellige bevegelige gjennomsnittsverdier Enkel, eksponentiell, veiet osv. Så 9 bar, 13 bar, 21 bar, 50 bar osv. disse kombinasjonene sammen og du har bokstavelig talt et uendelig tall av kombinasjoner og så hvilken som er riktig. Det er en analytisk teknikk for å bestemme opptrender, nedtrender og markedsbelastning. Det fungerer for alle markeder, alle tidsrammer Ja, det er litt mer komplekst enn en flytende gjennomsnittsberegning, men det er punktet vi nå har datamaskinens kraft og de digitale signalbehandlingsteknikkene for å gjøre dette Og ja, jeg snakker om Hilbert Transform og Better Sine Wave-indikatoren. Utrykt datakraft betyr at vi kan gjøre det bedre enn et bevegelige gjennomsnitt. Klikk for video-transkripsjon. Det er Thanksgiving helg, så hvis du feirer Thanksgiving, håper du nyter ferien. I denne videoen vil jeg snakke om bevegelige gjennomsnitt og hvorfor jeg tror du burde grøft dem, noe som er litt av en stor kamp å velge, fordi hvis det er s Én ting jeg kan garantere, bruker du sannsynligvis et glidende gjennomsnitt på favorittskjermoppsettet ditt. Hvis ikke et glidende gjennomsnitt, så en MACD, som er forskjellen mellom to glidende gjennomsnitt. Så går mot kornet her, snill av mot konvensjonell visdom, men bare gi meg noen få minutter, og jeg skal prøve og forklare poenget mitt. Og hvorfor er bevegelige gjennomsnitt så 1956 Hva er betydningen av året 1956 1956 året Robert Brown og hans medskaperen Charles Holt publisert en bok om eksponentielt glidende gjennomsnitt, så det var første gang det kom inn i den offentlige bevisstheten. De hadde brukt det bevegelige gjennomsnittet for 8 eller 10 år tidligere. De jobbet begge for US Navy, selv om de var uavhengige og opprinnelig eksponentielle Flytende gjennomsnitt ble brukt til å spore plasseringen av ubåtene Senere ble det brukt til etterspørselsforespørsel og lagerstyring. Det eksponentielle glidende gjennomsnittets skjønnhet er at du bare trenger to tall for å gjøre beregningen. Så her er den lille formelen for eksponensiell bevegelse gjennomsnittlig det er i går s verdi av eksponentielt glidende gjennomsnitt, eller forrige bar s verdi, ganger noen faktor, alfa, pluss 1 alfa ganger det siste stykket data, enten det er dagens pris eller det siste bar s price. So som et lite eksempel her hvis alfa var 0 8, multipliserer du nåverdien av det eksponentielle glidende gjennomsnittet, si 100, med 0 8 og legg deretter til 1 0 8, som er 0 2, ganger det nåværende dataarket som følger med, som kan være 110 Legg de to tallene sammen, du har 102 Easy mental aritmetikk å gjøre. Hvis du bruker et 10 eller 25-årig enkelt glidende gjennomsnitt, må du legge til 10 eller 25 forskjellige tall og så divider med 25 eller 10 eller hva det kan være. Med et eksponentielt glidende gjennomsnitt trenger du bare to tall. Og da i dagene før de første lommekalkulatorene var tilgjengelige, var dette en godsend Beautiful. So 1956 var et viktig år Før det , teknisk analyse har vært veldig grafisk basert. Det handler om trendlinjer og støttemotstandslinjer og ting som du kan gjøre på et diagram. Etter 1956 var det langt mer beregningsbasert, hvor vi faktisk beregner glidende gjennomsnitt og vi bruker igjen datamaskin makt i utgangspunktet for å generere technica l analyse signaler. Nå er problemet med dette denne økte datakraften vi har hatt siden den gang har ført oss ned på feil vei, etter min mening. Søket etter det ultimate glidende gjennomsnittet som utjevner konsentrasjonsperioder. Her er 4.500 kryss strekkdiagram over Emini kontinuerlig kontrakt dag og natt økt går tilbake om 7 eller 8 dager, og jeg har bare et enkelt bevegelige gjennomsnittssted her over dette Det spiller ingen rolle på lengden på dette bestemte bevegelige gjennomsnittet, men hvis det faller , det er farget i hvitt Hvis det stiger, er det farget i rødt. Og du kan se trendingen beveger seg ganske pent merket Downtrend går her, opptrenden går her osv. Men mellom det har vi disse konsolideringsperioder hvor markedet prøver å bestemme hvilken vei det skal gå. Og vårt bevegelige gjennomsnitt er over alt. Du kan se her, det er farget rødt og hvitt, og går bakover og fremover. En annen liten trening beveger seg her rødt og Hvit går bakover og for menigheter og så videre Og så gjennom denne konsolideringsfasen, akkurat det samme. I disse perioder med usikkerhet eller overbelastning går det glidende gjennomsnittet ikke veldig bra på modellering. Du vet ikke om markedet går opp eller ned. falske signaler pågår Så all aktivitet som har gått på å utvikle bevegelige gjennomsnitt, har hele tiden vært å forsøke å finne dette ultimate glidende gjennomsnittet som utjevner disse perioder med konsolidering. Og resultatet er vi bokstavelig talt har tusenvis av kombinasjoner av forskjellige bevegelige gjennomsnitt Jeg har nettopp, fra toppen av hodet mitt, oppført noen av de som er programmert i EasyLanguage og TradeStation her. Åpenbart har vi enkle bevegelige gjennomsnitt, eksponentielle, veide glidende gjennomsnitt. Vi kunne også gjøre mediere av prisverdier. Det er T3, The TEMA, The Hull Moving Average Et ganske fint lite glidende gjennomsnitt. Det er JMA, Jurik Moving Average Again, et veldig fint lite glidende gjennomsnitt veldig smart. Hele John Ehlers filtrerer, og han s gjort dusinvis og dusinvis av forskjellige filtre, en av dem er Laguerre-filteret. Også MAMA - og FAMA-glidende gjennomsnitt. Vi har lineære regresjoner, nulllagfiltre, elliptikk og så flere glidende gjennomsnitt og forskjellen mellom de flere glidende gjennomsnittene, og så videre. Så, som du kan se, er det dusinvis av forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt. Derefter må du velge lengden eller utjevningsfaktoren for hver av disse å bruke. Og da kunne du også forskyv disse glidende gjennomsnittene Så sett alt sammen, og du har et myriade av forskjellige valg av bevegelige gjennomsnitt å bruke. Og alt de prøver å gjøre, er å glatte ut disse konsolideringsperiodene og begrense antall falske signaler du får det. Problemet jeg har er at i stedet for å prøve å finne dette ultimate glidende gjennomsnittet, er det en indikator som forteller oss hvilken type aktivitet markedet går gjennom. Hvis markedet trender, vil et glidende gjennomsnitt vær fan tastic på å vise deg signaler i et trendende marked Men når et marked ikke trender, men konsoliderer, vil det bevegelige gjennomsnittet være fryktelig. Så du trenger en indikator som vil fortelle hvilken type aktivitet markedet går gjennom for øyeblikket, slik at du kan søke riktig analyse. I virkeligheten beregner du støtte og motstandsnivåer adaptivt. Fordi når du bryter ut av et støtte - eller motstandsnivå, s når du går inn i en trendperiode, John Ehlers til redning. Vakkert stykke kode han utviklet kalt Hilbert Sine Wave, som jeg har forbedret, kalt "Better Sine Wave", som gir deg et alternativt syn på det. Så går du tilbake til vårt 4,500 tick bar diagram her, og la oss se på dette med hensyn til Better Sine Wave-indikatoren Nøyaktig samme tidsperiode og data. Så, her går vi, dette er Hilbert Sine Wave-utsikten over verden Og hva det står er at vi er i en downtrendperiode her, og vi gikk inn i en pullback slags trend hvor Denne nedtrenden kom til slutt Etter slutten av trendsignalet går vi gjennom en konsolideringsperiode. I konsolideringsperioden kan du se støtten, disse dynamiske støttene og motstandsnivåene blir plottet gjennom hele denne perioden. Og da markedet bryter ut i en annen trendflyt når den bryter motstand eller et støttenivå, og trekker tilbake til slutten av trenden, forteller dette oss at dette er en trendperiode her. Etter at vi får en slutt på trendsignalet, skal vi gå gjennom litt konsolidering Og igjen blir adaptive støtte - og motstandsnivåer plottet på disse dataene til vi bryter ut i en annen trend her. Dra tilbake til slutten av trenden. Markedet er så sterkt. Dette var på fredag. Markedet fortsetter bare å gå der. Bryter ut i en annen opp trend, så det er fortsatt i en trendfase her. Better Sine Wave-indikatoren viser deg perioder med konsolidering og perioder med trending. Og det du må gjøre er å finne ut hva markedet gjør og å p legg det i samsvar Hvis markedet går gjennom en konsolideringsfase her, etter å ha vært en sterk trend, må du spille støtte - og motstandsnivåer og deretter vente på neste breakout i en trend, som skjer med en trend her, over dette nivået, og du kan ri langs trenden. Nå er skjønnheten i å bruke denne bedre Sine Wave, eller denne Hilbert Sine Wave-tilnærmingen er at først og fremst er det ingen innganger til tweak. Du bare laster dette inn på et diagram og det dynamisk beregner disse støtte - og motstandsnivåene Det er ingen innganger Ingenting å optimalisere. Den andre tingen er fordi disse nivåene er dynamisk beregnet, det er en forbedring på den tradisjonelle støtten og motstandsvisningen av verden, hvor støtte - og motstandsnivåene faktisk var faste verdier, når folk chartret markedet Dette beregner disse og du kan se disse flytte gjennom en ganske bred type rekkevidde, og at støtte - og motstandsnivåene ikke er faste. Så det er min tonehøyde for den bedre Sine Wave-indikatoren, og hvorfor du bør dytte i glidende gjennomsnitt. De glidende gjennomsnittene vil alltid gi deg falske signaler gjennom alle disse konsolideringsperioder. Stor under treningstiderne Elendig under konsolidering Mens din dynamiske Better Sine Wave eller Hilbert Sine Wave type-visning av Verden vil faktisk fortelle deg når du er i en av disse overbelastningsområdene, og når du bryter ut av de overbelastede sonene i trendbevegelser. Nå er noen av dere som er kjent med de eldre versjonene av Better Sine Wave-indikatoren kanskje tenkende Hold på , var det ikke en Jurik Moving Average, en JMA-versjon av Better Sine Wave. Du bruker et glidende gjennomsnitt da. Det er sant, ja det var en JMA-versjon, men her er litt vri og her er hvordan jeg brukte det bestemt glidende gjennomsnitt Jeg har senere erstattet JMA med min egen versjon av en rask type glidende gjennomsnitt. Men de bevegelige gjennomsnittene ble brukt til å glatte innkommende prisdata eller forprosessere det i o rder for å eliminere støyen. Du kan bruke den teknikken til å forprosessere støyende prisdata i andre indikatorer. Forskjellen er at alt du bruker, er et veldig kort vindu, en kort periode for de som beveger gjennomsnitt Ikke mer enn 5 barer og noe mellom 2 og 4 barer er ideelt. Faktisk er en av de enkleste måtene å bruke noe som et glidende gjennomsnitt for å forprosessere eller glatte dataene å bruke en 3-bar eller en 5-bar median av prisdataene som kommer i, for å kvitte seg med den støyen Så det var en bevegelig gjennomsnittsversjon som jeg brukte, men jeg brukte den på en helt annen måte. Veldig kort sikt for å forhåndsbehandle data og komme ut av støyen fra noen av de støyende prisdatastrømmene du får. Så, det går vi, bare en rask video som forklarer banen min, for hvorfor jeg tror du skal grøfte glidende gjennomsnitt. Jeg får mange diagrammer sendt til meg via e-post av handelsmenn. Hvis du fortsatt fortsetter å bruke Flytte gjennomsnitt, jeg kommer ikke til å holde den mot deg, men bare vurder at det er en alternativ måte, en d dette søket etter det ultimate glidende gjennomsnittet Jeg tror bare det er i feil retning Vi må bruke tilnærminger som er mye smartere for å forstå markedets psykologi og prøve å finne ut når vi prøver å bryte ut av støtte og motstand levels. Unicorn Trading TradeStation EasyLanguage Funksjoner. Disse funksjonene er ment for bruk med TradeStation, men kan lett tilpasses til andre språk. Alle funksjonsnavn begynner med et understrekstegn. Det er en god ide å gjøre dette for alle brukerutviklede kodes slik at de vises gruppert sammen når TradeStation lister opp dem, noe som lindrer behovet for å jakte på for ditt eget arbeid. Enkeltspråklig referansemanual. høyreklikk Høyreklikk og lagre som på denne linken for å laste ned PDF Adobe Acrobat Reader-versjonen av Easy Language-referansemanualen til TradeStation 2000i. Lenkene til EL-kildekoden under vil vise tekstfiler For å importere dem riktig til PowerEditor, foreslår jeg du høyreklikker på linken, Lagre som en tekstfil, legg den inn i WordPad, ikke Notepad, og kopier deretter lim den inn i PowerEditor Hvis du kopierer lim inn den direkte fra nettleseren din, vil den også fungere, men du vil miste de tomme linjene. OPTIMIZATION AIDS. SystemQuality Gir deg mulighet til å optimalisere strategiene dine for andre ting, i tillegg til de hermetiske optimaliseringsresultatene som tilbys av TradeStation. Alt du gjør, er å ringe til SystemQuality ved slutten av strategisk signalkoden, og begynn en optimalisering sette opp for å gjøre mindre enn 65535 forsøk, fordi dette er det maksimale antallet rader som Excel kan holde SystemQuality, vil utføres på hver linje, men det vil kun utdata data bare på den siste linjen, som oppsummerer systemets ytelse SystemQuality-utganger al Ine av kommaavgrensede data som viser alle dine strategiers innspillingsparametere og forventningspoengsum Når optimaliseringen er fullført, importerer du filen til Excel, sorter etter siste kolonne i synkende rekkefølge, og du kan se parameterne som ga høyest poengsum. forventningspoeng er etter min mening den eneste virkelig objektive måten å evaluere utførelsen av en handelsstrategi Sharpe Ratio gjør ikke det Følg linken for å lære mer SystemHistory Du vil ikke at denne skal gjennomføres under en optimalisering Hvis du ringer til SystemHistory i din strategi s signalkode, vil den utføre på hver linje, men det vil kun utdata data til en fil bare når en posisjon er stengt Du overfører den din nåværende stopp og volatilitetsmåling som 20-dagers ATR på hver linje SystemHistory-utganger fortjeneste eller tap, innledende stopp, markedsvolatilitet ved oppføring, maksimal ugunstig ekskursjon MAE og maksimal gunstig utflukt MFE Disse dataene kan deretter importeres til programvareverktøy for å lage en posisjoneringsstrategi ProS izerQty Dette er en companion EL-funksjon til ProSizer mitt Excel-verktøy for å finne den beste posisjonsmodellen for handelsstrategien din. Når du har avgjort på en modell, kan du bare ringe denne funksjonen for å få mengden kontrakter til å handle i neste rekkefølge. Se ProSizer dokumentasjon for informasjon om hvordan alle stillingsstørrelsesmodellene fungerer. EXPONENTIAL FLYTNINGSVALUER. Alle er kjent med indikatorer der alle stolper i et visningsintervall blir gitt likevekt. Disse inkluderer alt som bruker statistiske tiltak, som for eksempel gjennomsnittlig standardavvik, regresjonshelling osv. Disse er gode for å analysere statiske datainnsamlinger, men ikke for tidsseriedata. Alle disse indikatorene lider av å bli påvirket av aktivitet N for mange år siden, da det som skjedde N barer siden, har ingen betydning for hva som skjer nå. En vei rundt det er å bruk så mange eksponensielle bevegelige indikatorer som mulig i stedet for de som vekter alle stolper likt. Advantager til å bruke eksponentielle bevegelige verdier over deres tradisjon nal motparter. Største vekt eller betydning er plassert på de nyeste stolpene. Eldre stolper påvirker fortsatt indikatorens oppførsel, men effekten avtar når tiden går videre. Beregningstiden er rask fordi det vanligvis ikke kreves løkker på hver bar. Typisk ingen historie lenger enn 1 bar tilbake må lagres Dette tillater at eksponentiell tilbakekallingslengdeparameter overskrider TradeStation s MaxBarsBack uten at TradeStation skal opprettholde all den historien. xAvhengig - eksponentiell flytende gjennomsnitt Ja, TradeStation inneholder allerede en xAverage-funksjon. Du kan imidlertid ikke passere inn i det variable variablene som endres med hver linje, som du kanskje vil gjøre hvis du har litt adaptiv teknikk basert på markedscyklusanalyse Denne funksjonen lar deg passere en annen lengde hver gang T3Average - T3 Moving Average Bob Fulks bidro denne funksjonen til Omega liste i 1997 original artikkel er her T3 Average er i hovedsak et lavpassfilter, som det tradisjonelle glidende gjennomsnittet og eksponensielt glidende gjennomsnitt T3-gjennomsnittet utviser imidlertid en brattere avrulling, noe som resulterer i bedre filtrering av høyfrekvent støy, samtidig som man bedre beholder lavfrekvenskomponentene i en tidsserie. Mens det ikke kommer nær å oppnå ytelsen til gullstandarden, Mark Jurik s JMA denne versjonen av T3 virker rimelig bra. T3 Gjennomsnitt kan brukes som tilbakestilling for TradeStation s Gjennomsnitt eller xAverage funksjoner Funksjonen som er tilgjengelig her korrigerer to mindre problemer jeg fant i den opprinnelige algoritmen. Den opprinnelige versjonen legger to ganger så mye som andre bevegelige gjennomsnitt lineære eller eksponentielle for en gitt lengdeparameter. Min versjon gjør det heller ikke. Også, jeg analyserte frekvensresponsen og oppdaget at standarddempningskoeffisienten er for høy, noe som resulterer i forsterkning ved lave frekvenser. xStdDev - Eksponentiell Moving Standard Deviation EMSD Dette startet som en fin 1-linje formel, overordentlig enkel og rask sammenlignet med den virkelige standardavviket, bortsett fra det virket fungerer best bare når dataene betyr at det var nær null Jeg har løst det nå, beregningen er en 2-linjers, men det er fortsatt enkelt og raskt, og krever ingen løkker som den tradisjonelle standardavviket. Ta en titt på dette Excel-regnearket som viser forskjellen mellom den tradisjonelle standardavviket og EMSD Regnearket viser en graf over normalt distribuerte tilfeldige data med en utlederverdi fast i. Den tradisjonelle standardavviket reagerer øyeblikkelig, men effekten fortsetter til utelgeren ruller ut av lookback-området. EMSD følger den tradisjonelle en ganske bra til outlier ser ut EMSD reagerer også raskt, men begynner å slå seg ned med en gang. Fordi mer vekt er gitt til den nyeste aktiviteten, ser EMSD tydeligere og spikier ut enn den tradisjonelle versjonen, men minimerer i det minste effektene av gamle data, som er spesielt viktig for lange tilbakekallingslengder T3xStdDev - T3 Eksponensiell Moving Standard Avvik Denne funksjonen tilpasser T3 Moving Average algorith m til standardavvik Det bruker xStdDev ovenfor for å skape en jevnere standardavvik med et lag som er ekvivalent med enten det tradisjonelle eller eksponensielle standardavviket xLinRegSlope - Eksponentiell flytende lineær regresjonshelling Dette er den tradisjonelle hellingsberegningen, med summasjonene i formelen erstattet av eksponensiell bevegelse summer Fordi et eksponentielt glidende gjennomsnitt approximerer et ekte likevektet gjennomsnitt, og det likeveide gjennomsnittet bare er summen av dataværdier dividert med N-verdier, kan summen være tilnærmet ved det eksponensielle glidende gjennomsnitt multiplisert med N Det er hva dette Funksjonen oppdateres 4 24 2004.De interesserende bits. LinRegSlopeSFC - Linjær regresjonshelling Super rask Calc Hvis du vil ha en likevekt lineær regresjonshelling, bruk denne funksjonen i stedet for de som følger med TradeStation LinRegSlopeSFCs utgang samsvarer med den tradisjonelle lineære regresjonshellingen perfekt, og det bruker ikke noen løkker bortsett fra en gang under initializa FractalDim - Fractal Dimensjon Fraktal dimensjon D er relatert til Hurst eksponenten H ved D 2 - H eller H 2 - D Enten kan brukes til å evaluere en fraktal karakter av en tidsserie som et marked. Generelt er et marked s dimensjonen ligger et sted mellom 1 og 2 Jo mer en markedstrender, jo nærmere dimensjonen kommer til 1 En plot av fraktal dimensjon ser bemerkelsesverdig ut, men omvendt til et plott av andre indikatorer som ADX eller dominerende sykluslengde Sevcik, Carlos, en prosedyre for å anslå Fractal Dimension of Waveforms Complexity International 5 1998 heapsorta - HeapSort Hvis du trenger å sortere store arrays, er denne sorteringsfunksjonen betydelig raskere enn den innebygde SortUp-funksjonen i TradeStation. Det er ganske kort og enkel, men ikke lett å forstå. Det sorterer en matrise på rekkefølgen på N log N iterasjoner, mens den innebygde typen trenger på rekkefølgen av N 2 iterasjoner, noe som er mye tregere når arrayet er større enn noen få hundre elementer filter2pole - 2-polet lowpass hig hpass IIR-filtre Denne funksjonen implementerer en Butterworth, Critically-Damped eller Bessel 2-polet IIR-filtre, både lavpass og høypass. Klikk her for trinnvise beregninger for disse filtrene, samt testresultater som viser frekvensrespons kurver og tidsmessige svar på en trinnfunksjon, for alle filtre Hjem ProSizer EasyLanguage Quotes. Copyright 2004 av Unicorn Research Corporation Alle rettigheter reservert.