Hull Moving Average Accuracy

Hull Moving Average. Hull Moving Average membuat moving average lebih responsif sambil menjaga kelancaran kurva Rumus untuk menghitung rata-rata ini adalah sebagai berikut masukan HMA i MA 2 MA, periode 2 masukan MA, periode, periode SQRT dimana MA adalah moving average Dan SQRT adalah akar kuadrat Pengguna dapat mengubah masukan yang dekat, panjang periode dan nomor pergeseran Definisi indikator ini selanjutnya dinyatakan dalam kode kental yang diberikan dalam perhitungan di bawah ini. Bagaimana Melakukan Perdagangan Menggunakan Pindah Hull Average. Hull Moving Average adalah sebuah Indikator tren lagging dan dapat digunakan bersamaan dengan penelitian lain Tidak ada sinyal trading yang dihitung. Bagaimana Mengakses di MotiveWave. Pergi ke menu atas, pilih Study Moving Average Hull Moving Average. Atau masuk ke menu paling atas, pilih Add Study start typing Dalam nama penelitian ini sampai Anda melihatnya muncul dalam daftar, klik pada nama studi, klik OK. Penafian Penting Informasi yang diberikan di halaman ini sangat sesuai untuk tujuan informasi dan tidak menjadi kendala. Ed sebagai saran atau ajakan untuk membeli atau menjual sekuritas Silakan lihat Pernyataan Pengungkapan Informasi Pengungkapan Risiko dan Kinerja kami. Harga input, user defined, default adalah metode close moving average ma, user defined, defaultnya adalah WMA period user defined, defaultnya adalah 20 shift user defined, defaultnya adalah 0 wma weighted moving average, sqrt square root index current bar number, LOE less or Equal. Moving Averages. Moving Average Crossover. Studi ini menampilkan dua rata-rata bergerak, yang jenisnya dipilih oleh pengguna dengan Tipe Pindah Bergerak Rata-rata Tipe 1 dan Rata-Rata Bergerak Tipe 2 Secara default, rata-rata bergerak rata-rata adalah Rata-rata Bergerak Sederhana Input Data Masukan 1 Dan Input Data 2 masing-masing dilambangkan dengan X1 dan X2, dan Panjang Input 1 dan Panjang 2 dari dua rata-rata bergerak masing-masing dinotasikan sebagai n1 dan n2. Studi ini juga menampilkan sinyal untuk membeli ditunjukkan oleh tanda panah atas atau penjualan yang ditunjukkan Dengan tanda panah ke bawah pada bagan batang t Kondisi yang menentukan sinyal mana, jika ada, ditampilkan dinyatakan di bawah ini. Panah atas ditampilkan di bar grafik t jika salah satu dari berikut terjadi. N1 n2 dan Subgraph of MAt left X1, n1 benar melintasi Subgraph of MAt left X2, n2 kanan dari bawah di chart bar t. N2 n1 dan Subgraph of MAt left X2, n2 benar melintasi Subgraph of MAt left X1, n1 langsung dari bawah di chart bar t. Pada masing-masing dari dua kasus di atas, ujung panah bertepatan dengan bagian atas chart bar t. Moving Average Difference. Untuk membiasakan diri dengan terminologi dan notasi yang digunakan dalam penelitian ini, rujuklah dokumentasi untuk studi Moving Average - Simple. Studi ini menampilkan perbedaan antara dua moving averages, yang jenisnya dipilih oleh pengguna dengan Input Moving Average Type Secara default, kedua moving averages adalah Simple Moving Averages Input Input Data dinotasikan sebagai X, dan Inputs Length 1 dan Length 2 dari dua moving averages dinotasikan sebagai n1 dan n2, masing-masing. Kami menunjukkan Moving Average Difference Pada chart bar t untuk Input yang diberikan sebagai MADifft left X, n1, n2 right, dan kita hitung sebagai berikut. MADifft kiri X, n1, n2 kanan MAt kiri X, n1 kanan - MAt kiri X, n2 kanan. Subgraf indikator ini ditampilkan dalam dua warna pilihan pengguna satu untuk saat Subgraph sedang naik, dan yang lainnya karena saat itu Falling. Moving Average EnvelopeThe Moving Average Envelope study menggambar pita atas dan bawah atau amplop di atas dan di bawah rata-rata bergerak Masing-masing band adalah Nilai Tetap yang ditentukan dari rata-rata bergerak atau Persentase yang ditentukan dari rata-rata bergerak. Pegang atau Tetap Nilai Pilih Persentase atau Nilai Tetap Dalam hal Persentase tetapkan persentase dengan Masukan Persentase Dalam hal Nilai Tetap tetapkan nilai tetap dengan Masukan Nilai Tetap. Percepat Jika Persentase atau Nilai Tetap ditetapkan Persentase masukkan persentase dengan ini Masukan untuk mengalikan rata-rata bergerak dengan Hasil ini ditambahkan dan dikurangkan dari rata-rata bergerak 0 01 1.Fixed Value Jika Persentase atau Nilai Tetap ditetapkan ke Nilai Tetap masukkan nilai tetap dengan Masukan ini untuk ditambahkan dan sub Letakkan nilai tetap ini dari rata-rata bergerak. Rata-rata Sedang Bergerak. Rata-rata Sedang Bergerak. Rata-rata Sedang Bergerak - Adaptif. Studi ini menghitung rata-rata pergerakan adaptif data yang ditentukan oleh Input Data Input Rata-rata pergerakan ini dikembangkan oleh Perry Kaufman Reference Stocks Chart Pengaturan Penggunaan Jumlah Hari untuk Muatkan Hari ke Muat untuk panjang rata-rata bergerak eksponensial panjang akan mengubah hasilnya pada kolom grafik tertentu meskipun hari yang dihapus atau dimuat dalam tabel sebelum nilai rata-rata pergerakan eksponensial pada kolom grafik tertentu terjadi. Kembali dengan jumlah bar yang ditentukan oleh Input Panjang. Ini adalah sesuatu yang penting untuk dipahami tentang sifat perhitungan eksponensial dan Anda harus mempertanyakan apakah metode perhitungan yang tepat untuk metode analisis Anda. Rata-rata pergerakan eksponensial seharusnya tidak Digunakan dengan Panjang Panjang Sebagai gantinya, gunakan Moving Average - Simple. Moving Average - Hull. Studi ini menghitung rata-rata pergerakan Hull Data yang ditentukan oleh Input Data Input Moving average ini dikembangkan oleh Alan Hull. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xi menjadi nilai Input Data pada chart bar i Biarkan Moving Average Moving Average Length dilambangkan sebagai N Misalkan WMAt kiri X, kiri kanan kanan kanan dan WMA X, n adalah variabel acak yang menunjukkan Rata-rata Bergerak Rata-rata untuk X dengan Panjang kiri lfloor frac kanan rfloor dan n, masing-masing Kemudian kita menunjukkan Moving Average - Hull pada chart bar t Untuk Input yang diberikan sebagai HMAt X, n, dan kita hitung sebagai berikut. HMAt X, n WMAt kiri 2WMA kiri X, kiri kanan kanan lobus kanan rfloor - WMA X, n, kiri lfloor frac kanan rfloor right. For penjelasan tentang fungsi lantai kiri lfloor kanan rfloor, lihat artikel Wikipedia fungsi lantai dan langit-langit Rata-rata Bergerak - Mengangkat Akurasi Tinggi. Rata-rata Bergerak - Ketepatan Tinggi Bergulir menghitung di setiap batang tabel, rata-rata dari semua harga yang membentuk bagan batang selama jangka waktu yang ditentukan Studi ini bergantung pada Volume yang mendasari pada data Harga di Bagan untuk mencapai keakuratannya yang tinggi. Hal ini diperlukan agar Sierra Chart dikonfigurasi untuk mendapatkan centang dengan konfigurasi data kutu untuk studi sehingga mencapai akurasi yang tinggi. Untuk melakukan periode waktu Mingguan dan Bulanan dengan studi ini tidak masuk akal dengan Perhitungan bergulir karena studi ini tidak mereferensikan segmen waktu tertentu seperti awal minggu atau awal bulan. Sebaliknya, data referensi kembali pada setiap bilah grafik menurut jangka waktu yang ditentukan Oleh karena itu, cukup Tetapkan Periode Waktu Periode dan Jenis Periode Waktu Masukan dengan penelitian menjadi 7 Hari atau 30 Hari masing-masing untuk menyelesaikannya secara efektif. Jika Anda telah menetapkan Jenis Periode Waktu dan Waktu Input Panjang sehingga perhitungan Moving Average berada di sejumlah besar Bar dalam grafik dan ada sejumlah besar bar dimuat ke dalam grafik berdasarkan Pengaturan Chart saat ini, maka studi ini dapat mengambil waktu yang lama untuk melakukan perhitungan awal dan antarmuka pengguna program akan dibekukan selama waktu ini Oleh karena itu, Perlu untuk berhati-hati dengan pengaturan Input ini agar tidak terlalu banyak memuat beban pemrosesan pada program. Periode Periode Jenis Input ini menentukan tipe periode waktu. Bisa berupa Days Minutes atau Bars Bila disetel ke Bars maka ini berarti Jumlah batangan yang ditetapkan oleh Panjang Waktu Periode akan digunakan dalam perhitungan. Bila Masukan ini disetel ke Hari Periode Periode Waktu menentukan jumlah hari Trading perhitungan dilakukan selama hari perdagangan S ditentukan dengan menggunakan Session Times Misalnya, jika Time Period Length diatur ke 2, maka hari perdagangan sebelumnya seperti yang ditentukan oleh Session Times, dan semua hari perdagangan saat ini termasuk dalam perhitungan. Oleh karena itu, tidak dalam hal ini. Kasus penghitungan trailing 2 hari yang akan kembali 48 jam dari Periode Waktu Tanggal-Waktu. Time saat ini Input ini menentukan jumlah Hari, Menit, atau Bar tergantung pada apakah Tipe Periode Waktu diatur ke Hari Menit atau Bar. Exclude Akhir Pekan di Hitungan Hari Bila Masukan ini disetel ke Ya hari Sabtu dan Minggu dilewati saat menentukan berapa hari lagi yang harus disertakan dalam penghitungan sesuai dengan Input Panjang Waktu Periode. Gunakan Offset Tetap Alih-alih Deviasi Std. Band 1 Penyimpangan Deviasi Std Fixed Offset. Band 2 Std Deviation Multiplier Fixed Offset. Band 3 Std Deviation Multiplier Fixed Offset. Band 4 Std Deviation Multiplier Fixed Offset. Moving Average - Simple. This studi menghitung rata-rata bergerak sederhana dari data yang ditentukan oleh Inp Ut Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan biarkan Xi menjadi nilai Input Data pada chart bar i Biarkan Panjang Input dinotasikan sebagai n Kemudian kita menunjukkan Moving Average - Simple pada chart bar t untuk Diberikan Masukan sebagai MAt X, n, dan kami menghitungnya sebagai berikut. Untuk penjelasan notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat artikel Wikipedia Summation. Moving Average - Simple Skip Zeros. This studi menghitung rata-rata bergerak sederhana data Ditentukan oleh Input Data Input tidak termasuk nilai yang sama dengan zero. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xi menjadi nilai Input Data pada chart bar i Biarkan Panjang Input dilambangkan sebagai n, dan biarkan Jumlah nilai nol dari X dari X sampai Xt dinotasikan sebagai n Kemudian kita menunjukkan Moving Average - Simple Skip Zeros pada chart bar t untuk Input yang diberikan sebagai SZMAt X, n, dan kita hitung sebagai berikut. Untuk penjelasan tentang Notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat artikel Wikipedia Cle Summation. Moving Average - Sine-Wave Weighted. Studi ini menghitung rata-rata pergerakan tertimbang gelombang sinus dari data yang ditentukan oleh Input Input Data. Let X adalah variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xi menjadi nilai Input Data pada chart bar i Kemudian kami menunjukkan Moving Average - Sine-Wave Weighted pada chart bar t untuk input yang diberikan sebagai SWWMAt X, dan kami menghitungnya sebagai berikut. Untuk penjelasan notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat Wikipedia Artikel Summation. Moving Average - merapikan. Penelitian ini menghitung rata-rata pergerakan rata-rata data yang ditentukan oleh Input Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xi menjadi nilai Input Data pada chart bar i Let Panjang Input dilambangkan sebagai n Kemudian kita menunjukkan Moving Average - merapikan pada chart bar t untuk Input yang diberikan sebagai SMMAt X, n, dan kita menghitungnya dengan relasi rekursi berikut. Untuk penjelasan notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, Lihat Wikipedia Artikel Summation. Offset Input ini menentukan jumlah bar grafik dimana indeks penjumlahan digeser ke kiri. Rata-rata Sedang Bergerak - Segitiga. Rata-rata Bergerak Segitiga dihitung dari segi Simple Moving Average Rujuk ke studi tersebut untuk membiasakan diri Dengan notasi yang digunakan di sini. Sama seperti Simple Moving Average, studi ini bergantung pada Input Data Input X dan Length n Kami menghitung dua tambahan Length n1 dan n2, sebagai berikut. Gaya layar kiri rata-rata sejajar dengan nilon n ruang aneh n1 1 n ruang bahkan ujung kanan. Untuk penjelasan tentang fungsi langit-langit kiri kanan nyaring, lihat artikel Wikipedia Fungsi lantai dan langit-langit. Kami menunjukkan Moving Average - Segitiga pada bagan t untuk Data Masukan yang diberikan dan Panjang yang dihitung sebagai TMAt kiri X, n1, n2 kanan, dan kami hitung sebagai berikut. TMAt kiri X, n1, n2 kanan MAt kiri MA kiri X, n1 kanan, n2 kanan Dalam rumus di atas, MA kiri X, n1 benar adalah variabel acak yang menunjukkan Simple Moving Average of Length n1 untuk Data Masukan X. Moving Average - Triple Exponential. Studi ini menghitung rata-rata pergerakan tiga eksponensial dari data yang ditentukan oleh Input Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xt menjadi nilai Input Data pada bar chart t Biarkan Panjang Input Dilambangkan sebagai n Kemudian kita menunjukkan Moving Average - Triple Exponential pada chart bar t untuk Input yang diberikan sebagai TEMAt X, n, dan kita menghitungnya dalam hal Exponential Moving Averages EMAt X, n, EMAt EMA X, n, n , Dan EMA EMA EMA X, n, n, n, n dimana EMA X, n adalah variabel acak yang menunjukkan Exponential Moving Average of Length n untuk Data Masukan X Tiga rata-rata bergerak eksponensial diinisialisasi sebagai berikut. EMA0 X, n EMA0 EMA X, n, n EMA0 EMA EMA X, n, n, n X0. Moving Average - Triple Exponential dihitung dari moving average eksponensial ini sebagai berikut. TEMAt X, n 3EMAt X, n - 3EMAt EMA X, n, n EMAt EMA EMA X, n, n, n. Moving Average - Volume Weighted. This studi ini menghitung rata-rata bergerak tertimbang volume data yang ditentukan oleh Input Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data membiarkan Xi menjadi nilai Input Data pada bagan batang i, dan misalkan Vi adalah Volume pada bagan batang i Biarkan Panjang Input dinotasikan sebagai n Rata-rata Bergerak - Volume Tertimbang pada Bagan t untuk Masukan yang diberikan VWMAt X, n, dan kami menghitungnya sebagai berikut. Untuk penjelasan notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat artikel Wikipedia Summation. Moving Average - Weighted. This studi menghitung rata-rata bergerak tertimbang dari Data yang ditentukan oleh Input Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xi menjadi nilai Input Data pada chart bar i Biarkan Panjang Input dilambangkan sebagai n Kemudian kita beri nilai Moving Average - Weighted at Bagan t untuk Masukan yang diberikan sebagai WMAt X, n, dan kami hitung sebagai berikut. Untuk penjelasan Ion notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat artikel Wikipedia Summation. Moving Average - Welles Wilders. Studi ini menghitung rata-rata pergerakan Welles Wilders dari data yang ditentukan oleh Input Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data Dan biarkan Xi menjadi nilai Input Data pada bagan batang i Biarkan Panjang Input dilambangkan sebagai n Kemudian kita menunjukkan Moving Average - Welles Wilders pada chart bar t untuk Input yang diberikan seperti WWMAt X, n, dan kita menghitung menggunakan Berikut relasi rekursi. WWMA0 0 WWMAt X, n meninggalkan SZMAt X, n WMMA X, n 0 WWMA X, n frac kiri Xt - WWMA X, n kanan WWMA X, n neq 0 berakhir dengan benar. Pada fungsi di atas, SZMAt X, n mengacu pada Moving Rata-rata - Wikipedia Skip Zeros Untuk penjelasan notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat artikel Wikipedia Summation. Moving Average - Zero Lag Exponential. This studi menghitung nol lag eksponensial moving average dari data yang ditentukan oleh Input Data Input. Let X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data dan membiarkan Xt menjadi nilai Input Data pada bar chart t Biarkan Panjang Node Nol Lag Lag dilambangkan sebagai n Kemudian kita menunjukkan Moving Average - Zero Lag Exponential pada chart bar t untuk Diberi Masukan sebagai ZLEMAt X, n, dan kami menghitungnya menggunakan relasi rekursi berikut. ZLEMAt X, nc kiri 2Xt - X kanan 1 - c ZLEMA X, n. The konstan L disebut Lag, dan dihitung sebagai berikut. Untuk penjelasan tentang fungsi langit-langit meninggalkan huruf hidup sejatinya, rujuk ke artikel Wikipedia Lantai Dan fungsi langit-langit. Konstanta c adalah pengganda yang sama yang ditemukan pada Moving Average Eksponensial. Jika L 0, maka ZLEMAt X, n menjadi identik dengan EMAt X, n. Moving Averages. Studi ini menghitung dan menghasilkan rata-rata pergerakan 3 dari setiap Jenis Regresi Regresi Linier Bergerak Rata - Rata - Regresi Linier. Regresi Linier Bergerak dan Rata-rata Bergerak - Studi Regresi Linier menghitung dan menampilkan nilai fungsi regresi linier dari Input Data Terbuka yang dipilih, Tinggi, Rendah, Tutup sepanjang Panjang yang ditentukan. Oleh karena itu, setiap titik sepanjang garis studi Regresi Linier sama dengan nilai akhir dari garis Regresi Linier Misalnya, nilai akhir dari garis Regresi Linier yang mencakup 10 harga penutupan akan memiliki nilai yang sama dengan Regresi Linier Bergerak Li Ne dengan Panjang 10 di bar yang sama. Untuk metode perhitungan, lihat fungsi LinearRegressionIndicatorS dalam file di folder Sierra Chart yang terinstal. Jika Anda menggambar Regresi Linier Bergambar dengan Panjang yang sama yang telah Anda tetapkan Studi Masukan untuk penelitian ini, maka dimana gambar tersebut akan berakhir, maka akan memiliki nilai yang sama dengan studi Regresi Linier - Rata-rata. Selanjutnya, kami menggambarkan perhitungan Indikator Regresi Linier Misalkan T adalah variabel yang diukur sepanjang sumbu horizton, biarkan X menjadi variabel acak yang menunjukkan Input Data yang diukur sepanjang sumbu vertikal Kami menunjukkan nilai variabel-variabel ini pada bagan batang i sebagai Ti i dan Xi, dimana saya adalah indeks yang berjalan Kami menunjukkan nilai indeks yang sesuai dengan Bar saat ini Biarkan n menjadi Panjang Masukan Fungsi Regresi Regresi Linier menghitung masing-masing jumlah berikut pada bagan tabel t Jumlah ini digunakan untuk menghitung statistik regresi. Untuk penjelasan tentang Notasi Sigma Sigma untuk penjumlahan, lihat artikel Wikipedia Summation. Note Jumlah di atas nilai T tidak bergerak, karena jumlah di atas nilai X lakukan Hal ini dikompensasikan dengan menggunakan Panjang n di tempat-tempat tertentu, bukan Nilai sekarang t Indeks Ini selalu memberikan nilai LRI yang benar dan kemiringan garis regresi, namun tidak memberikan nilai intercept yang benar. Jumlah ini digunakan untuk menghitung statistik regresi, seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Model regresi adalah bentuk X pada btT, dimana at dan bt seperti yang didefinisikan di atas. Regresi Regresi Linier. Regresi Regresi Linier adalah koordinat X dari titik akhir kanan dari garis tren regresi linier Panjang n Nilai LRI pada grafik Bar t dihitung sebagai LRI pada btn. Moving Average - Regresi Linier pada bagan batang t untuk Input yang diberikan dilambangkan dengan LSMAt X, n pada btn. Study Moving Average. Studi ini untuk kompatibilitas kembali Anda harus menggunakan yang baru berdasarkan Dalam setting untuk belajar ke b Sebagai studi pada studi lain Untuk informasi lebih lanjut, lihat Pengaturan Studi Teknis. Studi ini menghitung rata-rata pergerakan T3 dari data yang ditentukan oleh Input Data Input Penelitian ini dikembangkan oleh Tim Tillson. Let X adalah variabel acak yang menunjukkan Input Data dan Misalkan Xt adalah nilai Input Data pada bar chart t Biarkan Panjang Input dilambangkan sebagai n, dan misalkan Input Multiplier dinotasikan sebagai v Kemudian kita menunjukkan nilai T3 pada chart bar t untuk Input yang diberikan sebagai T3 X, n , V, dan kita menghitungnya dengan menggunakan urutan berikut Exponential Moving Averages untuk Input yang diberikan EMAt X, n EMAt X, n EMAt X, n EMAt EMAX, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA X, n, n , N EMAt X, n EMAt EMA EMA EMA X, n, n, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA EMA EMA X, n, n, n, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA EMA EMA EMA X , N, n, n, n, n, n. In hubungan di atas, EMAt menunjukkan komposisi lipatan fungsi EMA dengan dirinya sendiri, dan EMA X, n adalah variabel acak yang menunjukkan Exponential Moving Average of Length n untuk Input Data X Kami menghitung T 3t X, n, v sebagai berikut. Terakhir dimodifikasi Selasa, 28 Februari, 2017.Hull Moving Average Indicator Jujur Moving Average. Details Diterbitkan 16 Oktober 2014 Ditulis oleh Admin Kategori Indikator Forex Hits 12068. Sebagian besar dari kita dalam satu bentuk atau bentuk penggunaan lain dari keluarga rata-rata bergerak dalam perdagangan kita Tapi Masalah utama dari semua indikator yang dibangun di atas matematika rata-rata adalah lagging. Solusi efektif untuk masalah ini ditemukan oleh banyak eksperimen dan diberi nilai dengan Hull Moving Average atau rata-rata pergerakan Hull. Pengganti menggunakan indikator berdasarkan rata-rata untuk membangun garis pertahanan pendukung dan penilaian dinamik. Kekuatan momentum harga Kerugian utama mereka terletak pada metode perhitungan karena rata-rata bergerak dihitung berdasarkan harga masa lalu untuk jangka waktu atau jumlah bar tertentu, garis yang dihitung akan mengurangi fluktuasi harga, namun akan selalu tertinggal dari harga sebenarnya. Hull, seorang matematikawan Australia, analis keuangan dan pedagang turun-temurun, anggota Asosiasi Australia untuk Tec Analisis teknis ternyata ada satu ini, penulis buku teks populer Active Investment dan The Book of Charts, mengusulkan versi perbaikan dari rata-rata bergerak, memberikan indikator halus dalam konstruksi dan hampir sepenuhnya menghilangkan efek negatif dari lagging. Yang bergerak rata-rata Ini adalah salah satu alat analisis teknik tertua, yang membantu mengidentifikasi kekuatan dan arah dari tren harga saat ini untuk memastikan kondisi optimal bagi trader untuk membuka posisi perdagangan sepanjang tren. Bahkan ayah dari kekacauan perdagangan, Bill Williams , Percaya bahwa kemampuan untuk menggunakan indikator moving averages akan memungkinkan spekulator menutup tidak kurang dari 60 posisi di plus. Moving Average atau MA dihitung sangat mudah di setiap titik, harga adalah harga rata-rata untuk Periode waktu yang ditentukan Dengan rata-rata, lonjakan harga acak terputus, dan semakin lama periode, semakin akurat garis periode optimum pergerakan av Pengambilan harus diambil secara terpisah untuk setiap instrumen perdagangan Rata-rata klasik selalu cukup akurat mengikuti pasar, karena penghitungannya berdasarkan data historis. Namun, rata-rata umum adalah prediktor yang sangat lemah. Metode perhitungan rata-rata Moving Average tidak memungkinkan untuk menghitung momen Trend change. Here hadir dalam sebuah rata-rata yang dimodifikasi Hull Moving Average indicator. Mathematics Hull Moving Average indicator. Perataan yang lebih harmonis dalam menghitung moving average ini disediakan dengan rata-rata tambahan rata-rata. Versi indikator yang diusulkan memecahkan masalah dengan memasukkan Nilai bukan periode, melainkan akar kuadrat dari data sebenarnya dari periode perhitungan ke dalam mekanisme untuk menghitung Tapi dalam kasus ini, pergerakan harus lebih jauh tertinggal dari harga sebenarnya Namun, Alan Hull berhasil menemukan bahan yang hilang. Yang secara efektif mengkompensasi delay. Hull menerapkan metode koefisien pembobotan ke pasar Perhitungan harga, dimana secara mentah dari 0 sampai 9, angka 9 paling banyak dihitung. Perhitungan diawali dengan penentuan nilai MA 10 bergerak sederhana dalam hasil, kita mendapatkan nilai rata-rata awal 4 5, dan memberikannya Jeda yang serius di belakang harga aktual Langkah selanjutnya adalah mengurangi separuh dari rata-rata 10 2 5 dan menerapkannya ke nilai terakhir pada baris 5, 6, 7, 8 dan 9 yang terdaftar, setelah itu kita mendapatkan rata-rata baru 7 Nilai ini adalah Kemudian ditambahkan ke perbedaan antara kedua rata-rata ini, yaitu sampai 2 5 7 4 5, dan kita mendapatkan jumlah akhir 7 2 5 9 5.Jika kita berasumsi bahwa harga pasar saat ini sama dengan 9, kompensasi yang dihasilkan tampaknya berlebihan Namun, Penulis menganggap overcorrection ini sangat nyaman untuk mengurangi pengaruh lonjakan harga acak Perubahan harga dengan bantuan perpindahan Hull dapat diprediksi dengan akurasi tinggi selama 1-2 periode yang dipilih Secara visual, garis bergerak biasanya lebih cepat dari pada nilai yang sebenarnya. Rata-rata. Secara umum, rumus untuk calculati Nilai-nilai dari indikator Hull Moving Average adalah sebagai berikut. Parameter dan pengaturan indikator Moving Average Average. Ada beberapa pilihan untuk menggunakan rata-rata yang dimodifikasi, namun biasanya disarankan untuk menggunakannya bersamaan dengan indikator panah HMA Arrow, yang secara jelas menunjukkan Indikator entry point yang direkomendasikan. Hull Moving Average terinstal di terminal MetaTreder4 dengan cara biasa, pada pasangan mata uang dan kerangka waktu Pengaturan yang disarankan dan warna yang optimal ditunjukkan pada gambar di bawah ini. Rata-rata modifikasi yang rendah bekerja dengan baik pada periode pendek dan menengah, Hasil yang paling stabil diberikan pada periode yang lebih besar dari 20 Nilai optimal dianggap sebagai parameter kunci berikut Pergeseran HMAMetod - 20Mengubah - 3.Sebagai contoh, pengaturan berikut dapat direkomendasikan untuk perdagangan jangka menengah yang lebih tenang dengan risiko kecil. HMAperiod - 55 HMAshift 3 Namun, titik masuk yang disarankan akan tampak kurang sering. Pengaturan indikator HMA Arrow tambahan sangat sederhana. Pros dan c Ons menerapkan indikator Hull Moving Average dalam perdagangan. Untuk kejelasan analisis, rata-rata bergerak sederhana SMA 14 pada garis harga penutupan garis hitam ditambahkan pada grafik dengan Hull Moving Average dan indikator HMA Arrow Pandangan umum mengenai seperangkat indikator di Terminal. Seperti dapat dilihat, sinyal masuk tampak cukup akurat, terutama dibandingkan dengan rata-rata umum Tapi jangan lupa tentang kelemahan utama Hull yang menggerakkan tren saat ini untuk melebih-lebihkan nilai harga rata-rata yang mengarah pada fakta bahwa Line tidak sesuai dengan harga rata-rata saat ini Ia bekerja dengan baik sebagai filter pembalikan, dan oleh karena itu, sinyal keluarnya lebih dapat diandalkan daripada entri. Jadi, indikator Hull Moving Average diperlukan untuk dikombinasikan dengan opsi osilator atau MACD Tetapi bahkan tanpa Penggunaan indikator panah tambahan, ada kemungkinan sinyal yang tinggi untuk membeli saat harga melewati garis indikator ke atas dan untuk menjual jika harganya turun. Sebagian besar ef Strategi yang tepat dianggap sebagai HullMovingAverage oleh Alan Hull, yang dibangun di atas pengawasan pasar standar Sinyal perdagangan dianggap sebagai pembalikan jalur Hull jika ada belokan, posisi pendek disarankan, jika berada pada posisi yang panjang Pada saat itu, terobosan ini Dengan harga garis indikator Hull Moving Average sendiri tidak dianggap sebagai sinyal pasar. Metodologi perhitungan indikator Hull Moving Average didasarkan pada mekanisme matematis modern yang sangat meningkatkan kelancaran garis dan keakuratan pasar. Sinyal Garis rata-rata HMA sangat baik mengikuti tren dan memberikan sinyal pembalikan yang akurat Keunggulan luar biasa dari nilai rata-rata dalam perhitungan menyebabkan perkiraan harga rata-rata yang terlalu tinggi, namun dengan pengaturan optimal dan indikator tambahan, Anda bisa mendapatkan strategi perdagangan dengan Tingkat kemenangan di atas 60.