Promedio De Mínimos Cuadrados

8.5 Promedio móvil de punto final La media móvil de punto final (EPMA) establece un precio promedio ajustando una línea recta de mínimos cuadrados (vea Regresión lineal) a través de los últimos precios de cierre de N días y tomando el punto final de la línea (es decir, Día) como el promedio. Este cálculo va por un número de otros nombres, incluyendo la media móvil de mínimos cuadrados (LSQMA), la regresión lineal en movimiento y la predicción de series de tiempo (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified mover averagerdquo es lo mismo también. La fórmula termina siendo un promedio ponderado directo de los últimos precios del N, con pesos que van de 2N-1 a - N2. Esto se deriva fácilmente de las fórmulas de los mínimos cuadrados, pero sólo mirando las ponderaciones la conexión a los mínimos cuadrados no es nada obvia. Si p1 es todayrsquos cerca, p2 ayer, etc, entonces Los pesos disminuyen 3 por cada día más viejo, e ir negativo para el tercio más antiguo de los N días. El siguiente gráfico muestra que para N15. Los negativos significan que el promedio es ldquooverweightrdquo en los precios recientes y pueden sobrepasar la acción del precio después de un salto repentino. En general, sin embargo, debido a que la línea ajustada pasa deliberadamente a mitad de los precios recientes, la EPMA tiende a estar en medio de los precios recientes, o una proyección de donde parecían estar en tendencia. Es interesante comparar la EPMA con una SMA simple (ver Media móvil simple). Una SMA dibuja efectivamente una línea horizontal a través de los precios de N días anteriores (su media), mientras que la EPMA dibuja una línea inclinada. El indicador de inercia (véase Inercia) utiliza la EPMA. Kevin Ryde Chart es un software libre que puede redistribuirlo y / o modificarlo bajo los términos de la Licencia Pública General GNU publicada por la Fundación de Software Libre ya sea versión 3 , O (a su opción) cualquier version. Hi posterior, me gusta la media móvil de mínimos cuadrados y su codificación de color. Me gustaría usarlo en algunos otros mercados (no forex) que comercializo, también. Desafortunadamente, no puedo hacer cabezas o colas de MQL4, aunque puedo programar indicadores en Tradestation. ¿Puede alguien por favor mirar el código para esto y traducirlo en declaraciones de lógica normal para mí Supongo que la LSMA es simplemente una regresión lineal (en movimiento). Si eso es cierto, Im realmente sólo buscando la lógica de la codificación de colores para que pueda aplicar a mi plataforma Tradestation, también. Agradezco cualquier ayuda que alguien me pueda dar. Saludos cordiales, Scott soy muy fluido en la programación TS. Tal vez yo te pueda ayudar. Pero no estoy seguro de lo que quieres hacer. ¿Es esto: Usted quiere que el color de su indicador cambie según ciertos criterios Cuando comparo el promedio móvil MT4 de mínimos cuadrados con la curva de regresión lineal de Tradestations, son sin duda los mismos. Sin embargo, el indicador MT4 tiene una buena codificación de color rojo / verde / amarillo que me gusta mucho. Mi indicador de Tradestation es solo un color. Si nos fijamos en el MT4 Least Squares MA, la lógica de codificación de color no es una simple lógica de subida / bajada (es decir, si MA gt MA1 entonces verde, si MA lt MA1 entonces rojo) es otra cosa. Me gusta este colorido indicador particular y me gustaría aplicarlo a la curva de regresión lineal de Tradestation. Soy razonablemente fluido en TS también. Im seguro yo podría programar el color en el indicador de TS LRC si podría entender la lógica del colorante en el código de MQL4. Por lo tanto, mi pregunta es, ¿cuál es el indicador de codificación de color lógica contenida en el código siguiente Cualquier ayuda que podría obtener con esto sería muy apreciado. Un color por línea de índice de indicador cuando sube, dibuja con índice 2 Cuando plano, índice 1 Cuando baja, índice 3 Pone el valor vacío en los índices que no se utilizan en ninguna barra en particular. Hola Phy, agradezco su respuesta. Y todavía estoy en la oscuridad. Mirar el código quotrealquot, como MQL4 y C y así sucesivamente me hace sentir realmente estúpido, porque no lo entiendo en absoluto. Puedo hacer algunas cosas sencillas en Tradestation con indicadores, pero no soy un programador. Soy todo autodidacta. Lo que probablemente es claro para usted no está claro para mí :) Sé que al mirar la tabla que el algoritmo es un poco más sutil. A veces, el indicador cambia de verde a amarillo cuando el precio sigue subiendo, a veces no, etc. ¿Podría por favor escribir en oraciones cómo funciona el algoritmo de codificación verde / rojo / amarillo Por ejemplo, ) Sum1 0 para (i longitud i gt 1 i--) longitud longitud 1 longitud var / 3 tmp 0 tmp (i - lengthvar) longitud de cierre-ishift sum1tmp wtshift sum16 / (longitud (longitud1)) media en relación a los índices I puede ser Pidiendo demasiado. No espero que me das un curso universitario en programación en un foro. Pero si pudiera darme algunas declaraciones de lógica que explican el algoritmo de coloración, podría convertirlo en Tradestation. O podría estar más allá de mí ahora mismo. En cualquier caso, acabo de descargar lo que parece un muy agradable MQL4 tutorial (por codificadores gurú de forex-tsd) y creo que voy a pasar el fin de semana leyendo que para tratar de obtener un control sobre esto. Esa parte es someones interpretación de quothow para encontrar los mínimos cuadrados moving averagequot No tiene nada que ver con el color. QuotIm realmente sólo buscan la lógica de la codificación de colorquot si (wtshift1 gt wtshift) wt es una matriz de los valores LSMA. Para la codificación de colores, compara el valor de la LSMA una barra atrás y la actual LSMA a medida que se mueve a través de la carta. Si el valor anterior era mayor, dibujar rojo, si es inferior, dibujar verde, o dibujar amarillo. Shift es un índice de conteo para las barras en el gráfico, shift1 indexa la barra anterior. Gracias Phy, eso tiene sentido para mí. Lo que no tiene sentido para mí es que el indicador no parece estar haciendo lo que dices. Incluí 2 fotos del indicador en el GBPJPY, de una demo de Alpari y una demostración de ODL. Usted puede ver que están haciendo lo mismo (con subsidios para el ligero diff en datafeeds). Puse flechas en el gráfico de Alpari para señalar un montón de lugares donde el indicador ha cambiado de verde a amarillo o rojo a amarillo, pero el indicador no es en absoluto plano. Hice un lugar con una gran flecha azul donde, no sólo el indicador no es plano, la pendiente del indicador es incluso creciente, ya que todavía está pintando un cambio de color de rojo a amarillo Así que, entiendo su explicación, pero todavía No entiendo por qué el indicador se ve así. ¿Crees que este indicador está repintando (es decir, usando datos futuros para cambiar el color, en efecto usando los datos de turno - 1). Podría hacer lo que describió en Tradestation con suficiente facilidad con algunas declaraciones IF y declaraciones PLOT. Pero no creo que las transiciones amarillas se verán similares en absoluto. Creo que debe haber algo más en la codificación de colores. Hola Phy, me di cuenta de lo que está pasando aquí - este indicador se vuelve a pintar. Sólo lo vi por un tiempo en un gráfico de un minuto. Ahora todo tiene más sentido - por un momento pensé que encontré el Grial Lo que hace en tiempo real es esto: (El mercado ha alcanzado su punto máximo y ahora está invirtiendo - la primera barra de inversión) El indicador muestra el verde hasta el final hasta su giro punto. La barra actual LSMA está empezando a rodar, el indicador parpadea de verde a rojo como el mercado de garrapatas hacia arriba y hacia abajo. Una vez que la barra actual se completa, si la LSMA es LSMA1 (recuerde, LSMA1 gt LSMA2 porque el mercado está en la primera barra de inversión), entonces la LSMA para la barra actual (la que acaba de completar) va ROJA y REPAINTS EL color LSMA Desde el verde al amarillo Puede verlo hacer esto en tiempo real en un gráfico de 1 minuto. Así que supongo que respondí mi propia pregunta. La lógica de codificación de colores para el LSMA es la siguiente: si es capaz de ver el futuro, recolor LSMA en consecuencia para la mayoría de los beneficios (fantasía) No hace el indicador totalmente inútil, pero backtesting manual con la expectativa de que el colorante amarillo se puede contar Salidas, etc) conducirá a la ruina. Si se está refiriendo al cambio de color en la barra actual, no hay nada inesperado en eso. Si repinta la barra anterior, entonces eso no es bueno. Re-pinta la barra anterior y estoy de acuerdo, que no es bueno. Usted puede verlo usted mismo si se sienta con un LSMA (8) en un gráfico de 1 min durante 10-15 minutos. Cuando LMSA invierte, por ejemplo, de largo a corto, pinta la barra actual en rojo y vuelve a pintar la barra anterior (previamente verde) para amarillear. Moving Promedios Material Motivado por correo electrónico de Robert B. Recibo este correo electrónico preguntando Sobre el promedio móvil 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.