Zlema Media Móvil

8.20 Promedio móvil exponencial de cero-retraso El promedio móvil exponencial de cero lag (ZLEMA) es una variación de la EMA (ver Media Móvil Exponencial) que añade un término de impulso con el fin de reducir el retraso en el promedio para seguir los precios actuales más de cerca. Para un período N-día dado, la fórmula es Donde el período ldquolagrdquo es (N-1) / 2. Una simple EMA aplicada a los puntos de línea recta termina siendo siempre el cierre en (N-1) / hace 2 días. Así que la idea de añadir en esta diferencia ldquoclose - closelagrdquo es compensar ese retraso, hacer que la pista ZLEMA sea una línea recta exactamente. Por supuesto, los datos reales rara vez es una línea recta, pero el principio es empujar el ZLEMA hacia aproximadamente el cierre actual. El cálculo todavía termina como varios pesos en cada precio pasado. El efecto del término de impulso es hacer que los precios recientes sean elevados y, por lo tanto, rastreados de cerca, y con pesos negativos en términos pasados. Therersquos un salto repentino en los pesos en el punto de retraso momentum. Por ejemplo, el siguiente gráfico es el peso de N15 (punto de retraso 7). El retraso de EMA en una línea recta se puede calcular fácilmente usando la fórmula de la energía para el EMA (véase el promedio móvil exponencial), aplicado a una secuencia infinita de precios que bajan por 1 cada día y que alcanza 0 en hoy. En las secuencias de línea no recta el retraso no es un simple (N-1) / 2. Pero varía según la forma, el período de los componentes cíclicos, etc. Copyright © 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart es un software libre que puede redistribuirlo y / o modificarlo bajo los términos del Licencia Pública General GNU publicada por la Free Software Foundation o versión 3, o (a su opción) cualquier versión posterior. ZLEMA - Zero Lag Exponential Moving Average ZLEMA es una abreviatura de Zero Lag Exponential Moving Average. Fue desarrollado por John Ehlers y Rick Way. ZLEMA es una especie de media móvil exponencial, pero su idea principal es eliminar el retraso que surge de la naturaleza misma de los promedios móviles y otros indicadores de tendencia después. A medida que se aproxima el precio, también proporciona un mejor promedio de precios y responde mejor a las oscilaciones de precios. Ejemplo: sólo trata de imaginar la línea recta de ndash de datos que puede suceder cuando los precios de los activos están subiendo o bajando constantemente. Si un comerciante utiliza un EMA clásico (promedio móvil exponencial), puede averiguar que la EMA es igual a la assetrsquos Close price (n-1) / hace 2 días. En otras palabras ndash para el cálculo EMA de 5 días, el valor EMA actual sería el mismo que el precio Close (n-1) / 2 hace 2 días. Puede ver el resultado en la imagen de abajo. Como ya habrás notado, los valores de ZLEMA se ven diferentes. No hay diferencia entre los valores y los precios Cerrar. Las ecuaciones (fórmula) para el cálculo de ZLEMA son las siguientes: Lag: (n dayrsquos period ndash 1) / 2 Datos de entrada para EMA: Close (Cerrar ndash Cerrar n dayrsquos ago) ZLEMA EMA de (Datos de entrada para EMA) Y el resultado final es una media móvil exponencial que sigue más cerca de los precios de los activos. Si los precios fueran una línea recta entonces el ZLEMA sería la misma línea recta. Vea la imagen de abajo. La línea verde muestra los precios de ASSET. Los puntos azules representan valores ZLEMA. La línea y los puntos rosados ​​representan valores EMA. Como puedes ver, cuando los precios crean una línea recta, los valores de ZLEMA son exactamente iguales a los precios. No hay retraso, no hay diferencia. ZLEMA simplemente reacciona mucho más rápido que el EMA. Lo suficientemente interesante, isnrsquot it Y qué pasa si los precios cambian rápidamente Mira la imagen de abajo. Usted puede ver otra vez que toma un cierto tiempo para que el EMA se adapte a las condiciones cambiantes en el mercado. Por otro lado ZLEMA puede adaptarse casi en el mismo momento en que ocurre el cambio de precio. Es porque el cálculo de ZLEMA se está haciendo en un de-lagged datos, en lugar de uno regular. Los precios actuales son sobrepeso y cuanto más vamos al pasado los datos están más bajo de peso - ZLEMA elimina el retraso duplicando el aumento o disminución de los precios entre n y (n-1) / 2 días para minimizar el efecto acumulativo. Cómo usar este indicador de análisis técnico para negociar Puede usarlo como cualquier otra media móvil (FRAMA, KAMA, HMA, T3, Vidya, DEMA, VAMA, etc.). Muestra las tendencias predominantes en el mercado para que pueda entrar en operaciones que están en línea con la tendencia actual. Puede combinar el ZLEMA con cualquier otra media móvil y buscar sus cruces. Puede buscar patrones de gráficos (soportes, resistencias, doble tapa y fondos, etc.) ya que ZLEMA produce datos más suaves que los de Close. También puede intentar comprar un activo cuando los valores de ZLEMA están subiendo y vender el activo cuando los valores están cayendo. La imagen de abajo ilustra esta estrategia comercial. La curva amarilla representa ZLEMA y las flechas muestran puntos de ruptura del promedio. Como con casi todos los indicadores técnicos lo mejor que puede hacer cada comerciante es probar sus propios datos, sus propios ajustes y sus propias reglas de cómo operar. Sorprendentemente, a veces el mejor resultado se puede lograr con los ajustes que no son comunes y las reglas que son bastante extraño a primera vista ndash más cosas un comerciante puede cambiar y experimentar con el mejor para él y su estrategia comercial. Si está interesado en un estudio más profundo de este indicador técnico y prefiere soluciones listas para servir, esta sección puede ser de su interés. Allí usted puede encontrar todos los indicadores disponibles en los archivos de Excel para la transferencia directa. Moving Promedio PRO Kaufmans Promedio móvil adaptativo (KAMA) ZB (180), KAMA (8,13,21) El 8220Adaptive Moving Average8221 fue presentado en 1998 por Perry J. Kaufman en Su libro 8220Trading Systems and Methods, 3ª Edición8221. Kaufman modificó la media móvil convencional con la ayuda de un enfoque 8220adaptive8221. La intención era hacer que el promedio móvil fuera más eficiente en la tendencia. El KAMA difiere de otras medias móviles, ya que requiere tres entradas: Rápido, Largo y Lento Este es uno de mis tipos MA favoritos (aunque, debido a sus parámetros adicionales, puede requerir más ajustes para ajustarlo a su símbolo / marco de tiempo .) MENSAJE DE MOVIMIENTO ADAPTATIVO DE Mesa (MAMA) El MESA Adaptive Moving Average (MAMA) se adapta al movimiento de precios de una manera totalmente nueva y única. La adaptación se basa en el cambio de fase de la fase medido por el Discriminador de Transformada de Hilbert. La ventaja de este método de adaptación es que presenta un promedio de ataque rápido y un promedio de decadencia lenta de manera que el promedio compuesto se acelera rápidamente detrás de los cambios de precio y mantiene el valor promedio hasta que se produce el siguiente trinquete. Promedio móvil T3 El T3 es un tipo de media móvil, o función de suavizado. Se basa en el Double-EMA. El T3 toma el cálculo Double-EMA y añade un 8220factor8221 que está entre cero y uno. La función resultante se llama GD, o Generalized Double-EMA. Un GD con un factor de 1 (y una cuenta de suavizado de 1) es el mismo que el Double-EMA. Un GD con un factor de 0 (y el recuento de suavizado de 1) es el mismo que un EMA normal. El T3 normalmente utiliza un factor de 0,7. Promedio móvil del casco (HMA) Creado por Alan Hull, el promedio móvil Hull intenta abordar tanto el retraso como el suavizar el promedio en un mercado agitado. El promedio móvil triangular difiere de la mayoría de las medias móviles, ya que está doblemente suavizado (promediado dos veces). Debido a este suavizado adicional, promedios móviles triangulares tienden a ser, como usted espera, más suave. La SMA se calcula de la siguiente manera: SMA (P1 P2 P3 P4 8230 Pn) / n El Promedio Móvil Triangular se calcula de la siguiente manera: TMA (SMA1 SMA2 SMA3 SMA4 8230 SMAn) La función de pronóstico muestra la tendencia estadística del precio de un instrumento durante un período de tiempo determinado basado en un análisis de regresión lineal. En lugar de una línea de tendencia de regresión lineal recta, el pronóstico de series de tiempo representa el último punto de las líneas de tendencia de regresión lineal múltiple. Esta es la razón por la que este indicador puede denominarse a veces el indicador de regresión lineal de movimiento 8220 o el oscilador de regla 8220. Una idea es usar esto como un método de disparo cuando cambia de dirección (y el precio está en un área de soporte / resistencia en la dirección de La tendencia más grande). Variable Moving Average (VMA) Un promedio móvil variable es un promedio móvil exponencial que ajusta automáticamente su porcentaje de suavizado basado en la volatilidad del mercado. Dar más peso a los datos actuales aumenta la sensibilidad, por lo que es un indicador de señal mejor para los mercados de corto y largo plazo. Regresión lineal El indicador de regresión lineal representa la tendencia de un precio de security8217s en el tiempo. Esta tendencia se determina mediante el cálculo de una línea de tendencia de regresión lineal utilizando el método de mínimos cuadrados. Esto asegura la distancia mínima entre los puntos de datos y una línea de tendencia de regresión lineal. Equilibrium Moving Average Esta media móvil se calcula tomando el promedio de la más alta alta y la más baja baja en un período dado. Cuando el precio comienza a ir, la línea irá plana y de lado, ya que el mercado está en equilibrio (como su nombre indica). Wilders Moving Average Desarrollado por J. Welles Wilder en 1978, es similar a un EMA, pero es más lento y más suave cuando se ajusta a los cambios de precios. Wilder es el padre de muchos indicadores populares, tales como rango promedio real (ATR), índice de fuerza relativa (RSI), índice direccional medio (ADI), SAR parabólico. Que media móvil para usar Con tantas opciones, que MA para usar No hay una sola respuesta correcta. Depende del comercio del símbolo, el marco de tiempo, y sus objetivos comerciales. Algunos gráficos se mueven muy rápido con grandes rangos y otros son más lentos con rangos poco profundos. Una idea es usar dos (o más) tipos diferentes de promedios móviles: uno configurado para actuar como soporte / resistencia de retrocesos a corto plazo (piense Elliot, sub-ondas) y otro para actuar como soporte / resistencia para mayores pullbacks. Si el mercado se rompe ambos, aumenta las posibilidades de un cambio de tendencia. Es importante comprender que cuando se pasa de un gráfico de 30 minutos a un gráfico de 15 minutos, por ejemplo, se duplica esencialmente la cantidad de barras (ya que hay dos barras de 15 minutos en cada barra de 30 minutos). Por lo tanto, cualquier media móvil que está utilizando en el gráfico de 30 minutos es esencialmente cortado por la mitad en el gráfico de 15 minutos. Por ejemplo, un SMA (10) en un gráfico de 30 minutos tendría que ser un SMA (20) en un 15-min para darle una línea MA similar como en el gráfico de 30 minutos, y así sucesivamente. Esta lógica funciona mejor en los gráficos basados ​​en el tiempo. Del mismo modo, hay 5 días de negociación en una semana (haciendo caso omiso de los días festivos), por lo que va de un diario a un semanario corta el número de barras de aproximadamente 5. Si desea mantener los mismos valores de línea MA, tiene que ajustar su MA Entrada en consecuencia. Los períodos comunes son los 200, 100, y 50, pero algunas opciones menos conocidas son de la serie de Fibonacci (82302, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, etc8230) Están buscando algo para probar, el EMA (89) (predeterminado) y / o el KAMA (8,16,144) (predeterminado) es un buen lugar para comenzar. Además, también puede utilizar las capturas de pantalla anteriores como ejemplos. Cualquiera que sea la configuración que utilice, nunca pierda de vista mayores tendencias de tiempo y niveles de soporte y resistencia Estos pueden fácilmente superar una tendencia más baja en el tiempo. Por ejemplo, la tendencia de un gráfico de 5 minutos puede ser alcista, justo después de que el mercado alcanza un nivel de resistencia del diario. Trabajar con los promedios móviles Algunas ideas finales8230 Cuando el mercado está en tendencia. Los promedios móviles funcionan bien ya menudo ofrecen un buen soporte o área de resistencia (un retorno a la media, si se quiere). Sin embargo, no funcionan bien con los mercados o periodos de congestión, porque la línea de MA no indica una tendencia, debido a la falta de máximos evidentes más bajos o menores. Solución posible Observar los marcos de tiempo más altos y no perder de vista la tendencia más grande Entender que cuando el mercado va hacia los lados, por lo general se acumula o distribuye sobre la base de movimientos de tiempo más grandes. Uso en conjunción con un nivel más alto de soporte y niveles de resistencia, en lugar de niveles más bajos, intermitentes, MA Break Disclaimer Al usar nuestros indicadores y visitar este sitio, usted acepta estos términos y condiciones. El comercio contiene riesgo de pérdida y no es para todos los inversores. La información en este sitio es para propósitos educativos solamente. No hay ninguna garantía de que usted se beneficiará de la información contenida en este documento. El rendimiento pasado no es necesariamente indicativa de resultados futuros. La información contenida en este sitio está destinado a ser utilizado como una herramienta más para ayudarle a llegar a sus decisiones comerciales. Divulgación Hipotética de Resultados: El desempeño pasado no es necesariamente indicativo de resultados futuros. Los resultados hipotéticos de rendimiento tienen muchas limitaciones inherentes. 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