8,20 Zero-Lag Exponential Moving Average Der Nullpunkt-Exponential-Gleitender Durchschnitt (ZLEMA) ist eine Variation der EMA (siehe Exponential Moving Average), die einen Impulsbegriff hinzufügt, der darauf abzielt, die Verzögerung im Durchschnitt zu reduzieren, um die aktuellen Preise genauer zu verfolgen. Für eine gegebene N-Tage-Periode ist die Formel, wo die ldquolagrdquo Periode (N-1) 2 ist. Eine einfache EMA, die auf geradlinige Punkte angewendet wird, endet immer am Ende (N-1) vor 2 Tagen. Also die Idee des Hinzufügens in diesem Unterschied ldquoclose - closelagrdquo ist, diese Verzögerung zu kompensieren, um die ZLEMA Spur eine gerade Linie genau zu machen. Natürlich sind echte Daten selten eine gerade Linie, aber das Prinzip ist, die ZLEMA in etwa die aktuelle Nähe zu schieben. Die Berechnung endet immer als verschiedene Gewichte zu jedem vergangenen Preis. Die Wirkung des Impulses ist, die jüngsten Preise ldquoover weightrdquo zu machen und damit genau zu verfolgen, und mit negativen Gewichten zu vergangenen Bedingungen. Thertersquos einen plötzlichen Sprung in die Gewichte an der Impulsverzögerung Punkt. Zum Beispiel ist die folgende Grafik die Gewichte für N15 (Verzögerungspunkt 7). Die EMA-Verzögerung auf einer Geraden kann leicht mit der Leistungsformel für die EMA (siehe Exponential Moving Average) berechnet werden, angewendet auf eine unendliche Folge von Preisen, die nach unten um 1 jeden Tag und erreichen 0 bei heute. Bei nicht geraden Linienfolgen ist die Verzögerung nicht einfach (N-1) 2. Aber variieren je nach Form, Zeitraum der zyklischen Komponenten, etc. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart ist freie Software können Sie es verteilen und modifizieren sie unter den Bedingungen der GNU General Öffentliche Lizenz, wie sie von der Free Software Foundation veröffentlicht wird, entweder Version 3 oder (nach Ihrer Wahl) jede spätere version. Support Board Wenn Sie die Formel hinter dem Null-Verzögerungs-exponentiellen gleitenden Durchschnitt verstehen und dann Sie es zu einem MACD kombinieren, macht dies nicht Jeder praktische mathematische Sinn. Es läuft die Preise durch Schichten und Schichten von gleitenden Durchschnitten bis zu einem Punkt, wo es nicht mehr praktisch sinnvoll ist. Eine grundlegende MACD macht mehr Sinn. Abgesehen davon, kann dies leicht durch die Verwendung der Funktion, um Studien auf Studien basieren konstruiert werden. Wenn Sie ein bezahlter Benutzer sind, können wir dies für Sie tun. Cheers Sierra Chart Support - Engineering Level Ihre endgültige Quelle für Unterstützung. Andere Antworten sind von Benutzern. Wenn möglich, bitte halten Sie Ihre Fragen kurz und auf den Punkt. Bitte beachten Sie die Support-Richtlinien. Wenn Ihr Fragebogen beantwortet wurde und Sie nichts weiter haben, dann ist es am einfachsten für uns, wenn Sie nicht noch einmal antworten, um Ihnen zu sagen, danke. Zuletzt bearbeitet von SCSupportGroup 02-19-2010 um 06:30 PM. Zitat von DTrader Anstatt zu kritisieren meine Kollegen SC-Benutzer, ich dachte, es könnte nützlich sein, um etwas auf, dass nicht auf den Versuch, quotbase Studien auf Studienquot, oder einige solche Hack wie ich über mich gepostet. Pfui. Es kann nicht sinnvoll sein, einige von euch, aber einige Benutzer könnten es nützlich finden. Sicher, es ist ein quadratisches Derivat des Preises, aber so was viele Leute nicht verstehen, die verworrene Logik, die Wilder verwendet, um die ADX, DMI, RSI, ATR und andere Indikatoren vor über 30 Jahren zu entwickeln, aber sie sind immer noch heute verwendet, genau das gleiche . Also heres meine Version des Zero Lag MACD. Sie scheinen ziemlich informiert über diese Themen. Wenn Sie Zeit haben, würde ich gerne Ihre Meinung oder Theorie auf einige dieser Dinge hören, wenn Sie sie auslegen wollen. Zitat von SCSupportGroup Vielen Dank für den Beitrag. Unser Punkt ist, ist es am besten für jemanden, der die Mathematik verstehen, die in einer Studie verwendet wird, damit sie am besten bestimmen können, ob es für das geeignet ist, was sie machen wollen und wie es am besten ist, es anzuwenden. Kein Problem. Schätzen Sie die Kommentare. Mein Punkt ist einfach, dass Sie oft nicht wissen müssen, was die Mathematik hinter einer Studie ist, aber ob diese Studie liefert messbare, handelbare, profitable Ergebnisse für Sie auf einer konsistenten Basis. Da die meisten Händler wissen, was MACD ist (der Unterschied zwischen zwei gleitenden Durchschnitten), und wie sie es anwenden können, alles, was sie wirklich wissen müssen ist, was die Zero Lag EMA ist. Und alle Zero Lag EMA ist, ist der Unterschied zwischen einer EMA und einer anderen EMA der gleichen EMA, von der EMA subtrahiert, um jede angebliche Verzögerung in die ursprüngliche Filterung zu entfernen. Mash up die beiden Studien zusammen und Sie erhalten die Zero Lag MACD. Und nur für Kicks, können Sie die Wurzel MA ändern für die Zero Lag gleitenden Durchschnitt (die Voreinstellung ist EMA für eine Zero Lag EMA und seine MACD). Wenn es für ya funktioniert, verwenden Sie es. Wenn nicht, hör doch auf, es zu benutzen und etwas anderes auszuprobieren. Zitat von DTrader Ja, ich erinnere mich an Diskussionen über den Hull MA, da er Derivate des gewichteten Moving Average verwendet. Gleiches Thema, IMHO. Unglücklicherweise will deine Benutzerbasis diese Indikatoren, unabhängig davon, wie viele quadratische Berechnungsschichten dort sein können. Wie für den Kern Moving Averages in Sierra Charts, habe ich nur ein paar Probleme bemerkt. Wenn ich zum Beispiel eine 14 Periode Wilder nehme und eine 14 Periode Wilder davon (ja, ich weiß), gibt es mir ein sehr merkwürdig aussehender Chart. Dennoch, weil ich verstehe, dass eine 14 Periode Wilder funktional gleichbedeutend mit einer 27 Periode EMA ist, wenn ich das Gleiche mit einer 27 EMA mache und eine EM EM davon nehme, bekomme ich das richtige Ergebnis. Die Frage ist, warum Was ist intern im SC, die einen Wilder eines Wilderers verursachen würde, um ein ungenaues Ergebnis am Anfang des Diagramms zu geben. Danke, dass du das herausgestellt hast. Wir sollten dieses Problem beheben können. Es hat zu tun, wie es behandelt Grunddaten, die nicht gesetzt wurde und hat Null-Werte. Cheers Sierra Chart Support - Engineering Level Ihre endgültige Quelle für Unterstützung. Andere Antworten sind von Benutzern. Wenn möglich, bitte halten Sie Ihre Fragen kurz und auf den Punkt. Bitte beachten Sie die Support-Richtlinien. Wenn Ihr Fragebogen beantwortet wurde und Sie nichts weiter haben, dann ist es am einfachsten für uns, wenn Sie nicht noch einmal antworten, um Ihnen zu sagen, danke. Zitat von DTrader Ja, ich erinnere mich an Diskussionen über den Hull MA, da er Derivate des gewichteten Moving Average verwendet. Gleiches Thema, IMHO. Unglücklicherweise will deine Benutzerbasis diese Indikatoren, unabhängig davon, wie viele quadratische Berechnungsschichten dort sein können. Wie für den Kern Moving Averages in Sierra Charts, habe ich nur ein paar Probleme bemerkt. Wenn ich zum Beispiel eine 14 Periode Wilder nehme und eine 14 Periode Wilder davon (ja, ich weiß), gibt es mir ein sehr merkwürdig aussehender Chart. Dennoch, weil ich verstehe, dass eine 14 Periode Wilder funktional gleichbedeutend mit einer 27 Periode EMA ist, wenn ich das Gleiche mit einer 27 EMA mache und eine EM EM davon nehme, bekomme ich das richtige Ergebnis. Die Frage ist, warum Was ist intern im SC, die einen Wilder eines Wilderers verursachen würde, um ein ungenaues Ergebnis am Anfang des Diagramms zu geben. Danke, dass du das herausgestellt hast. Wir sollten dieses Problem beheben können. Es hat zu tun, wie es behandelt Grunddaten, die nicht gesetzt wurde und hat Null-Werte. Kein Problem. Scheint jetzt für alle Kernbewegungsdurchschnitte in SC zu arbeiten, außer einem - dem geglätteten Moving Average (SMMA). Wenn ich eine SMMA von einem SMMA nehme, wird der Bildschirm am Anfang - mit v581 gekrempelt. Bitte werdet noch einen Blick darauf werfen und es beheben, wenn du eine Chance hast. Alle anderen Core MAs in SC sind jetzt OK, außer dem geglätteten Moving Average. Zitat von DTrader Anstatt zu kritisieren meine Kollegen SC-Benutzer, ich dachte, es könnte nützlich sein, um etwas auf, dass nicht auf den Versuch, quotbase Studien auf Studienquot, oder einige solche Hack wie ich über mich gepostet. Pfui. Es kann nicht sinnvoll sein, einige von euch, aber einige Benutzer könnten es nützlich finden. Sicher, es ist ein quadratisches Derivat des Preises, aber so was viele Leute nicht verstehen, die verworrene Logik, die Wilder verwendet, um die ADX, DMI, RSI, ATR und andere Indikatoren vor über 30 Jahren zu entwickeln, aber sie sind immer noch heute verwendet, genau das gleiche . Also heres meine Version des Zero Lag MACD. Ist es möglich, diesen gleichen Indikator für die volumengewichtete MACD thx Besser noch zu erstellen, wenn Sierra kann einfach hinzufügen, die Studie in ihre zusätzlichen Studien für die technisch herausgefordert wie mich ..thxJohn Ehlers Optimal Tracking Filter Dr. R. E. Kalman stellte sein Konzept der optimalen Schätzung im Jahr 1960 vor. Seit dieser Zeit hat sich seine Technik als ein leistungsfähiges und praktisches Werkzeug erwiesen. Der Ansatz eignet sich besonders gut zur Optimierung der Leistungsfähigkeit moderner terrestrischer und Raumnavigationssysteme. Viele Händler, die nicht direkt an der Systemanalyse beteiligt sind, haben von der Kalman-Filterung gehört und haben Interesse geweckt, mehr darüber für Marktanwendungen zu lernen. Obwohl Versuche unternommen wurden, um einfache, intuitive Erklärungen zu geben, war keiner völlig erfolgreich. Fast ausnahmslos sind die Beschreibungen im Jargon und der staatlichen Raumnotation des Kultes verstrickt. Überraschenderweise ist die Kalman-Filterung trotz der obskuren aussehenden Mathematik (die am meisten undurchdringlich in Dr. Kalmans Originalpapier zu finden ist) ein ziemlich direktes und einfaches Konzept. Im Geiste, pragmatisch zu sein, werden wir uns in dieser Beschreibung nicht mit den vollblasigen Matrixgleichungen befassen und wir werden in der Anwendung zum Handel weniger streng sein. Strenge Anwendung erfordert Kenntnis der Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Statistik. Dennoch enden wir mit praktisch nützlichen Ergebnissen. Wir werden vom klassischen Ansatz abweichen, indem wir rückwärts von exponentiellen Moving Averages arbeiten. In diesem Prozess stellen wir einen Weg vor, um einen fast Null-Lag-Gleitender Durchschnitt zu schaffen. Von dort aus werden wir das Konzept eines Tracking Index verwenden, der die Filterverfolgung für die gegebene Unsicherheit in der Preisbewegung optimiert und die Unsicherheit in unserer Fähigkeit, sie zu messen. (Text und Code von jamesgoulding Website angepasst). Keine Informationen auf dieser Website sind Anlageberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Der Handel kann Ihnen ein Verlustrisiko aussetzen, das größer ist als Ihre Einlagen und ist nur für erfahrene Anleger geeignet, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen, um dieses Risiko zu tragen. ProRealTime ITF-Dateien und andere Anhänge: Neue PRC ist auch jetzt auf YouTube, abonnieren Sie unseren Kanal für exklusive Inhalte und Tutorials Warnung: Trading kann Sie ein Risiko für einen Verlust größer als Ihre Einzahlungen aussetzen und ist nur für erfahrene Kunden geeignet, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen Solches Risiko zu tragen Die Artikel, Codes und Inhalte auf dieser Website enthalten nur allgemeine Informationen. 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