Promedio Móvil Gomoso

Promedio móvil múltiple de Guppy - GMMA DEFINICIÓN del promedio móvil de Guppy - GMMA Un indicador usado en análisis técnico para identificar tendencias cambiantes. La técnica consiste en combinar dos grupos de promedios móviles con diferentes períodos de tiempo. Un conjunto de promedios móviles en el promedio móvil de Guppy (GMMA) tiene un marco de tiempo relativamente breve y se utiliza para determinar la actividad de los comerciantes a corto plazo. El número de días utilizados en el conjunto de promedios a corto plazo suele ser de 3, 5, 8, 10, 12 o 15. El otro grupo de promedios se crea con períodos de tiempo extendidos y se utiliza para medir la actividad de los inversores a largo plazo . Los promedios a largo plazo usualmente usan períodos de 30, 35, 40, 45, 50 o 60 días. La relación entre los dos conjuntos de promedios móviles se utiliza por los comerciantes para determinar si la perspectiva de los comerciantes a corto plazo se alinea con los inversores que tienen una perspectiva a más largo plazo. Las tendencias cambiantes se identifican cuando los dos grupos de promedios móviles se cruzan. Una tendencia alcista está presente cuando los promedios móviles a corto plazo están por encima de los promedios a largo plazo. Por el contrario, una tendencia bajista ocurre cuando los promedios a corto plazo están por debajo de los promedios a largo plazo. Este término recibe su nombre de Daryl Guppy, un comerciante australiano que se acredita con su desarrollo. Moving promedios cosas Motivado por correo electrónico de Robert B. Obtengo este correo electrónico preguntando acerca de Hull (HMA) y. Y nunca lo habías oído antes. Uh. está bien. De hecho, cuando realicé una búsqueda en Google descubrí un montón de promedios móviles de los que nunca había oído hablar, como: Límite de cero Media móvil exponencial Media móvil más baja Promedio móvil mínimo cuadrado Promedio móvil triangular Promedio móvil adaptable Promedio móvil Jurik. Así que pensé en hablar conmigo sobre los promedios móviles y. Havent que hiciste eso antes, como aquí y aquí y aquí y aquí y. Sí, sí, pero eso fue antes de que yo supiera de todos estos otros promedios móviles. De hecho, los únicos con los que jugué eran éstos, donde P 1. P2. P n son los últimos precios de las acciones n (siendo P n el más reciente). Promedio móvil simple (SMA) (P 1 P 2. P n) / K donde K n. Promedio móvil ponderado (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3.n P n) / K donde K (12.n) n (n1) / 2. Promedio Móvil Exponencial (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) / K donde K 1 945945 2. 1 / (1-945). Nunca he visto esa fórmula EMA antes. Siempre thoguht que era. Sí, normalmente se escribe de manera diferente, pero quería mostrar que estos tres tienen prescripciones similares. (Vea las cosas de la EMA aquí y aquí.) De hecho, todas parecen: Tenga en cuenta que, si todos los Ps son iguales, digamos, Po, entonces la media móvil es igual a Po. Y esa es la forma en que cualquier medio que se respete debería comportarse. Así que cuál es el mejor Definir mejor. Aquí hay unos pocos promedios móviles, tratando de realizar un seguimiento de una serie de precios de las acciones que varían de una manera sinusoidal: los precios de las acciones que siguen una curva senoidal ¿Dónde encontró una acción como que Preste atención Observe que los promedios móviles comúnmente utilizados (SMA, WMA Y EMA) alcanzan su máximo después de la curva sinusoidal. Eso es retraso y. Pero, ¿qué pasa con ese tipo de HMA? Se ve muy bien Sí, y eso es lo que queremos hablar. En efecto. Y cuál es ese 6 en HMA (6) y veo algo llamado MMA (36) y. Paciencia. Promedio móvil del casco Comenzamos calculando el promedio móvil ponderado (WMA) de 16 días así: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) / K con K 12. 16 136. Aunque su Agradable y smoooth, itll tienen un retraso más grande que wed como: Así que miramos el WMA de 8 días: Me gusta Sí, sigue las variaciones de precios bastante bien. Pero hay más. Mientras que WMA (8) mira precios más recientes, todavía tiene un retraso, así que vemos cuánto ha cambiado la WMA al pasar de 8 días a 16 días. La diferencia sería así: en cierto sentido, esa diferencia da alguna indicación de cómo la AMM está cambiando. Por lo que añadimos este cambio a nuestro anterior WMA (8) para dar: 2 WMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA ¿Por qué llamarla MMA? Tartamudeo. De todos modos, MMA (16) se vería así: Ill take it Patience. hay más. Ahora introducimos la transformación mágica y obtenemos. Ta-DUM Eso es casco Sí. Como lo entiendo Pero ¿cuál es el ritual mágico Después de haber generado una serie de MMA s que implican los promedios móviles ponderados de 8 días y 16 días, miramos atentamente esta secuencia de números. Luego calculamos el WMA en los últimos 4 días. Eso da el promedio móvil Hull que hemos llamado HMA (4). Huh 16 días entonces 8 días entonces 4 días. ¿Lanzar una moneda para ver cuántos. Usted escoge un número de días, como n 16. Luego mira WMA (n) y WMA (n / 2) y calcula MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (En nuestro ejemplo, thatd ser 2 WMA (8) - WMA (16).A continuación, se calcula WMA (sqrt (n)) utilizando sólo los últimos números sqrt (n) de la serie MMA (En nuestro ejemplo, thatd estar calculando Una WMA (4), utilizando la serie MMA.) Y para que la gráfica SINE divertido Howd lo hace Así que wheres la hoja de cálculo Im todavía trabajando en ella: MA-stuff. xls Es interesante ver cómo las diferentes medias móviles reaccionan a los picos: HMA realmente un promedio móvil ponderado Bueno, vamos a ver: Tenemos: 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 (1/136) P 1 P 2 8 P 8 - (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Por razones sanitarias P 3 16 P n) / 136 o MMA 2 (1/36) Razones, escribe bien así: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16. Tenga en cuenta que todos los pesos se suman a 1. Además, wk 2 (1/36) - (1/136) K para K 1, 2. 8 y wk - (1/136) K para K 9, 10. 16. Entonces, haciendo el ritual mágico de raíz cuadrada (donde sqrt (16) 4) tenemos (recordando que P 16 es el más Valor reciente) HMA el WMA de 4 días de los MMAs anteriores (w 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1 w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0 w 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 W 16 P 13) / 10 (observando que 1234 10). Huh P 0. P $ ^ { - 1} $. Qué. El MMA (16) utiliza los últimos 16 días, de regreso al precio se llamaba P 1. Si calculamos el promedio ponderado de 4 días de estos MMAs, bien usando el MMA de ayer (y eso se remonta 1 día antes de P 1) y el día anterior, el MMA se remonta a 2 días antes de P 1 y el día Antes that. Okay, por lo que está llamando a precios P ​​0. P -1 etc. etc. Lo tienes. Así que un HMA de 16 días en realidad utiliza información que se remonta a más de 16 días, a la derecha Usted lo consiguió. Pero hay pesos negativos para ellos viejos precios Es eso legal La prueba está en el. Sí, sí. la prueba está en el pudín. Así que lo que hace la hoja de cálculo Hasta ahora se ve como esto: (Haga clic en la imagen para descargar.) Puede elegir una serie SINE o una serie RANDOM de precios de las acciones. Para este último, cada vez que haga clic en un botón obtendrá otro conjunto de precios. Entonces usted puede elegir el número de días: thats nuestro n. (Por ejemplo, utilizamos n 16 para nuestro ejemplo, arriba). Además, si elige la serie SINE, puede introducir picos y moverlos a lo largo del gráfico. Me gusta esto . Tenga en cuenta que hemos utilizado n 16 y n 36 (en la imagen de la hoja de cálculo) causa n / 2 y sqrt (n) son ambos enteros. Si utiliza algo como n 15 entonces la hoja de cálculo utiliza la parte INT eger de n / 2 y sqrt (n), es decir, 7 y 3. Por lo tanto, es la media móvil Hull el mejor Definir mejor. ¿Qué pasa con ese Jurik promedio? No sé nada sobre él. Es propietario y tienes que pagar para usarlo. Sin embargo, permite jugar con promedios móviles. Otro promedio móvil Suponga que, en lugar de la media móvil ponderada (donde los pesos son proporcionales a 1, 2, 3.). Usamos el ritual mágico del Casco con el Promedio Móvil Exponencial. Es decir, consideramos que: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Sí, es decir, M oving A verage g inmick o M oving A verage g eneralized o M oving A verage g rand o. O M oving M og a de Ver a P o r P o r P o r P u ñ o ç. My.......................................... Podemos jugar con 945 yk y ver lo que tenemos: Por ejemplo, aquí están unos pocos MAgs (donde se quedaron a 16 días, pero cambiando los valores de 945 y k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA 16) 1.5 EMA (5) - 0.5 EMA (16) Tenga en cuenta que cuando tomamos k 3 obtenemos n / k 16/3 5.333 que cambiamos a simple y simple 5.0. ¿Por qué no te quedas con las opciones de cascos: 945 2 y k 2 buena idea. Mieras obtener esto: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece que el gráfico con 945 1,5 y k 3. Lo hace, no lo hizo ¿Usted goof. De nuevo Posiblemente. Así que qué sobre ese ritual de raíz cuadrada lo dejo como un ejercicio. Para ti Bueno, mientras jugaba con esa cosa MAg encuentro que Hulls k 2 funciona bastante bien. Tan bien se adhieren a eso. Sin embargo, a menudo obtenemos un promedio bastante bueno cuando agregamos sólo una pequeña parte del cambio: EMA (n / 2) - EMA (n). De hecho, bien agregue sólo una fracción 946 de ese cambio. Se obtiene: MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Es decir, se elige 946 0,5 o tal vez sólo 946 0,25 o lo que sea y utilice: Por ejemplo, si comparamos nuestra manada de promedios móviles como rastrear una función STEP, obtenemos esto, donde agregamos (para MAg) sólo 946 1 / 2 del cambio. Sí, pero cuál es el mejor valor de beta. Definir mejor: Tenga en cuenta que la beta 1 es la elección del casco. Excepto que estaban usando EMAs en lugar de WMAs. Y dejaste esa cosa de raíz cuadrada. Uh, sí. Olvidé eso. Nota . La hoja de cálculo cambia de una hora a otra. En la actualidad se ve como este Algo para jugar Con me tengo una hoja de cálculo que se parece a esto. Haga clic en la imagen para descargar. Usted escoge una acción y hace clic en un botón y consigue un valor de años de precios diarios. El usted elige HMA o MAg, cambiando el número de días y, para MAg, el parámetro, y ve cuándo debe COMPRAR ro SELL. Basado en qué criterio Si el promedio móvil es DOWN x de su máximo en los últimos 2 días, COMPRA. (En el ejemplo, x 1.0) Si su UP y de su mínimo durante los últimos 2 días, VENDE. (En el ejemplo, y 1.5) Puede cambiar los valores de x e y. Tiene algo de bueno. Estos criterios, dije que era algo con lo que jugar. Theres esta otra técnica de alisado llamado el Hodrick-Prescott Filtro. Con la ayuda de Ron McEwan, ahora está incluido en esta hoja de cálculo: ¿Es bueno jugar con él. Notará que hay un parámetro que puede cambiar en la celda M3. Y COMPRAR y VENDER señales. tópico sugerido por Kaihong T. Heres una hoja de cálculo que puede (o no) ser útil. Supongamos que está buscando alguna acción y quiere comprar cuando la media móvil de 10 días cruza la media móvil de 100 días y. Pero puede cruzar desde arriba o abajo y por qué elige 10 y. Espere hasta que termine Bien, nos suscribimos a la estrategia Comprar baja y vender alta. Pero bajo comparado con lo que y alto en comparación con lo que tal vez debería ser baja en comparación con algunos medios de movimiento lento (es decir, 100 días) y alta en comparación con algunos medios de movimiento rápido. Para este fin compramos cuando el promedio de 10 días cruza el promedio de 100 días desde arriba (lo que significa que el precio es sólo bajó a un bajo) y vender cuando. Sí, sí. Venda cuando cruce desde abajo. Pero ¿qué pasa con los números 10 y 100 y. Es ahí donde entra la hoja de cálculo: Elige una acción, descarga los precios de las acciones diarias y elige tus propios números para los promedios móviles. La hoja de cálculo le dirá si ha hecho bien. Debo señalar cómo funciona la hoja de cálculo: Usted viene a casa del trabajo y calcular los promedios móviles. Utiliza los precios de cierre de los últimos días, incluyendo hoy. Si hay una señal de compra o venta, usted compra o vende en el precio de apertura de mañana. Se verá algo como esto (con IBM como un ejemplo como dicta Chet K :) Para descargar un archivo. ZIP d, RIGHT-haga clic en la imagen de arriba y Guardar destino. ¿Cuál es ese 1 en la esquina superior derecha Sólo en caso de que desee comprar cuando el promedio más rápido (que es 2) cruza el promedio más lento (thats 1) de abajo y vender. ¿Por qué harías eso? Sorprendentemente, a veces es la mejor estrategia. De todos modos, si eliges 1 obtienes una estrategia y si eliges-1 obtienes la otra. ¿Qué es ese botón Maximizar Uh. Así, si usted está dispuesto a esperarlo, puede ejecutar a través de un montón de promedios móviles y elegir que uno que da el máximo de ganancia total. Cuando la hoja de cálculo está terminada, therell ser una explicación. Algo así Willing para esperarlo ¿Qué significa eso? Sólo tienes que ir a tomar un café mientras hace el crujido número. En realidad, para las acciones de IBM (desde diciembre / 98 a enero / 03, donde la acción ganó alrededor de 7 durante este período de tiempo), si empezamos con la mitad de nuestro dinero en Dinero en efectivo y la mitad en stock y elegir varios promedios móviles largos (1) y promedios móviles cortos (2), obtenga el Gráfico 1 para la ganancia de nuestra cartera. Para un promedio de 160 días de duración y un corto de 80 días, wed han hecho una ganancia de 200 Usted está mirando el punto con el punto negro Eso es 174 en unos 4 años. O alrededor de 28 regreso anualizado. Así que eso es lo que uso Id, derecho me refiero a 160 días y 80 días, seguro. Y orar el futuro es como el pasado. Es posible que desee pedir prestado esto. Sí. Muy divertido. Pero somebuddy me dijo que comprar cuando el precio de las acciones cae por debajo de la media móvil de 100 días y. Y pasar a dinero en efectivo cuando el precio va por encima del promedio de 100 días que es uno de los que venden cuando el precio es alto, comprar cuando su precio bajo. Eh Echa un vistazo a la Figura 2, donde comenzamos con 100K invertidos en el SP 500 y se mueven dentro y fuera de efectivo cuando el índice cruza el promedio de 100 días. Puedes ver eso. Más del doble de nuestra rentabilidad anual, de 2,8 a 6,8. Por los seis años completos, sí. Pero ¿ves nuestra cartera después de los primeros 3 1/2 años Wed tienen alrededor de 190K si acabamos de mantener nuestro dinero en el SP, pero sólo 170K con esta estrategia de compra / venta. Pero el riesgo es menor, eh quiero decir, si haces lo de BuySell, el riesgo. Bueno, para este ejemplo, la volatilidad se reduce en aproximadamente 1/3. Pero eso significa que el riesgo es menor, la derecha ¿Está equiparando el riesgo con la volatilidad Es una vergüenza para usted Le sugiero que ponga su dinero bajo su almohada. Eso le dará cero volatilidad. Tal vez sólo pida prestada su bola de cristal. Sé mi invitado. Y garantizas la exactitud de la hoja de cálculo Por supuesto. Siempre ofrezco una garantía de devolución de dinero. Theres también una hoja de cálculo que se parece a esto. Sólo en caso de que desee introducir sus propias devoluciones diarias y hacer que la hoja de cálculo se ejecute a través de un montón de promedios móviles, escogiendo el mejor. Una vez más, sólo tienes que hacer la operación de click-click / save target. Con la imagen. Actualización. Desde que escribí la primera hoja de cálculo descrita anteriormente en algún momento del siglo pasado, los datos de Yahoo descargados han cambiado para incluir un cierre adyacente que se encarga de los dividendos y las divisiones de acciones así. Así que cambió la hoja de cálculo, bien, sí. Después de recibir el correo electrónico de Mike D. He cambiado la corrección de un error o tres. Y ahora utilizar ese ajustado Cerrar y ahora incluyen la opción de utilizar promedios móviles exponenciales Para descargar la nueva versión, sólo RIGHT-haga clic aquí y Guardar destino. PD Hay una hoja de explicación que se parece a esto.