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简单移动平均线与指数移动平均线的比较

不同类型移动平均线的比较,周期为 20

【干货分享】MT5新增技术指标全解析: (一)自适应移动平均线AMA

【干货分享】MT5新增技术指标全解析: (一)自适应移动平均线AMA

【干货分享】MT5新增技术指标全解析: (一)自适应移动平均线AMA

阿里巴巴日线, 主图为基于 AMA 构造的布林带 , 附图为基于 AMA 构造的 MACD 。

图表来源:嘉盛集团 MT 5 平台

、套用所有均线使用方法到 AMA

事实上,几乎所有传统均线中的使用方法和技巧, 我们都可以套用到 AMA 上 。例如, 使用 AMA 作为支撑 / 阻力、利用三条 AMA 构建三均线系统和套用葛兰碧八大法则等等。我们实在是有太多关于均线的用法了,这里不胜枚举。

【干货分享】MT5新增技术指标全解析: (一)自适应移动平均线AMA

现货黄金日线, 基于 AMA 构造的三均线交易系统 。图表来源:嘉盛集团 MT 5 平台

AMA 构建原理——“智能”的移动平均线

从理论上说,自适应移动平均线解决了传统均线的困境。在自适应移动平均线中,如果价格沿着一个方向快速运动,也就是市场出现趋势时, AMA 的均线参数就会越来越小,从而更快地追上趋势,此时 AMA 相当于一条短期均线;而当价格出现停滞,然后陷入区间震荡时, AMA 的均线参数就会越来越大,此时 AMA 就相当于一条长期均线。

AMA 计算 规则

自适应移动平均线 AMA 有 3 个参数,周期 N 、快速 EMA 和慢速 EMA ,其中 EMA 为指数移动平均线。

【干货分享】MT5新增技术指标全解析: (一)自适应移动平均线AMA

AMA 指标的默认参数 。图表来源:嘉盛集团 MT 5 平台

赫尔移动平均线——更好的 MA

赫尔移动平均线——更好的 MA

Binomo 平台上的赫尔移动平均线

移动平均线是最常用的技术分析工具之一。 它们有很多种。 一个 简单移动平均线 (SMA)虽然是最基本的,但它显示出最大的滞后。 然后我们有,例如, 指数移动平均线 (EMA) 或加权移动平均线 (WMA)。 他们更多地关注最近的数据,因此延迟有所减少。 那么赫尔移动平均线(HMA)呢? 你听说过它还是对你来说是新事物? 今天,我将解释 HMA 的工作原理。

赫尔移动平均线的基础知识

将 HMA 添加到 Binomo 图表

要在 Binomo 平台上使用 HMA 进行交易,您必须登录您的账户。 您还应该决定要交易的资产类型。 然后单击指标图标并选择移动平均线作为交易工具。 选择船体类型并单击黄色的应用按钮。

如何在 Binomo 平台上插入赫尔移动平均线

如何在 Binomo 平台上插入赫尔移动平均线

赫尔移动平均线计算

首先,计算周期为 n/2 的加权移动平均线并将其乘以 2。

然后,计算周期为 n 的 WMA。 从第一步的计算结果中减去它。

最后,计算周期为 sqrt(n) 的 WMA。

WMA (2*WMA(n/2) – WMA(n) ) sqrt(n) = HMA

不同类型移动平均线的比较,周期为 20

不同类型移动平均线的比较,周期为 20

在交易中使用赫尔移动平均线

较长周期的 HMA,例如 简单移动平均线与指数移动平均线的比较 200,可以帮助交易者定义趋势。 当移动平均线向上移动时,市场出现上升趋势。 HMA 的下降线反映了下降趋势。

HMA(200) 可用作趋势过滤器

HMA(200) 可用作趋势过滤器

当您应用较短周期的赫尔移动平均线时,例如 20,它可能会产生交易信号。 当整体趋势向上并且 HMA 线出现时,寻找做多的机会。 当指标线在整体下降趋势中向下时做空。

短期 HMA(20) 可用作交易信号

短期 HMA(20) 可用作改变方向时的交易信号

Alan Hull 发明的赫尔移动平均线通过优先考虑最近的值来显着减少滞后。 它响应速度更快,并且靠近价格栏。

HMA 可用于技术分析,以识别趋势和趋势的变化。 交易信号在转折点产生。 HMA 创建者不建议使用 HMA 与另一个移动平均线的交叉进行交易,因为这种方法基于滞后的差异,而这里的滞后已经大大减少。

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指标的移动平均

Moving-average

接着之前数据上下文(Context)的话题继续探讨网站分析中可以设立的数据意境。数据上下文2中的网站质量控制图为网站的KPI指标给出了有效的监控体系,但质量控制图毕竟比较严谨,其实对于大部分互联网环境的指标而言,可能并不符合这么苛刻的条件,于是我们需要寻找另外的方法来监控和观察这些指标的变化趋势。

同样是基于时间序列的分析,前面的文章——时间序列的趋势分析中主要介绍了“同比”和“环比”的概念,这里在介绍一种方法——移动平均法。其实移动平均线应用最多的是在股市,5日、10日、30日均线都是用移动平均法计算得到的;而移动平均线也是Excel中的趋势线的一种类型。所以移动平均法最常见的用法就是对于趋势变化的观察分析,但同时也具备了预测和比较监控的功能。下面介绍两个最简单常用的移动平均法:简单移动平均法(Simple Moving Average)和加权移动平均法(Weighted Moving Average)。

移动平均的适用条件

  • 指标没有明显的快速增长或下降的趋向
  • 指标不具备周期性波动的特征

简单移动平均法

简单移动平均(Simple moving average, SMA),将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。假设用X1到Xn来表示指标在时间序列上前n期中每一期的实际值,那么第n+1期的预测值可以用以下公式来计算得到:

SELECT date_id “日期”,SUM(amout) “每天销售额”,AVG(SUM(amount)) OVER(ORDER BY date_id ROWS BETWEEN 10 PROCEDING AND CURRENT ROW) “销售额移动均值” FROM sales GROUP BY date_id ORDER BY date_id;

加权移动平均法

加权移动平均(Weighted moving average, WMA),在基于简单移动平均的基础上,对时间序列上前n期的每一期数值赋予相应的权重,即加权平均的结果。基本思想是:提升近期的数据、减弱远期数据对当前预测值的影响,使预测值更贴近最近的变化趋势。我们用Wn来表示每一期的权重,加权移动平均的计算公式如下:

这里需要满足W1+W2+……+Wn=1,对于各权重的确定,可以使用经验法根据需要进行赋权:如果希望预期值受前几期数据的影响逐步加深,则可以赋予递增的权重,如0.1,0.2,0.3……;如果希望加深最近期的几个数值的影响,以反映最近的变化,则可以适当加大近1-2期的权重,根据适应实际情况结合测试来完成赋权。我们来比较下简单移动平均(下图SMA线,取近5期均值)和加权移动平均(下图WMA线,取近5期加权均值,权重依次为0.1, 0.1, 0.2, 0.简单移动平均线与指数移动平均线的比较 3, 0.3):

SMA_WMA

移动平均实例

3per_Mov_Avg

上面展现的是移动平均法的用途之一——分析趋势,其实我们也可以用移动平均来进行数据监控和预警

用移动平均法可以计算得到一个本期的预测值,我们可以将这个预测值作为本期预期可以实现的量,并用这个预期量与实际量进行比较,要分析实际量与预期量之间的差距。还是基于销售额,不过销售额可能存在明显的递增或递减趋势,于是我们除以消费用户数,于是就得到了所谓的ARPU值(Average Revenue Per User),这个是电子商务乃至任何消费型网站的关键指标之一,还是使用简单移动平均来比较实际值和预期值的差异: