Matlab De Media Móvil Exponencial Triple

Triple Exponencial Promedio Promedio Triple Exponencial (TRIX) fue desarrollado por Jack Hutson como un oscilador de las condiciones de mercado de sobrecompra / sobreventa. También se puede utilizar como indicador Momentum. El suavizado triple se utiliza para eliminar los componentes cíclicos en movimientos de precios con un período menor que el de TRIX. La zona se utiliza como indicador de sobrecompra o sobreventa (positiva y negativa respectivamente). La señal de compra es el cruce de la línea cero desde abajo, o la divergencia de la señal de venta es el indicador que cruza la línea cero desde arriba, o quotbears39quot divergencia con los precios. La característica distintiva del indicador es la perfecta filtración de los ruidos de precios y la ausencia de retraso que es tan típico de la mayoría de los promedios móviles. Puede probar las señales comerciales de este indicador mediante la creación de un Asesor experto en MQL5 Wizard. Cálculo Primero se calcula la media móvil exponencial de un precio: EMA1 (i) EMA (Precio, N, i) Precio (i) precio actual N EMA período EMA1 (i) valor actual de la media móvil exponencial. Luego se realiza el segundo suavizado del promedio obtenido - suavizado exponencial doble: EMA2 (i) EMA (EMA1, N, i). El promedio de movimiento exponencial doble se suaviza exponencialmente una vez más - obtenemos el promedio móvil exponencial triple: EMA3 (i) EMA (EMA2, N, i) Ahora se calcula el indicador en sí: TRIX (i) (EMA3 (i) - EMA3 (TEMA) fue desarrollado por Patrick Mulloy y publicado en la revista "Technical Analysis of Stocks amp Commodities". El principio de su cálculo es similar al DEMA (Doble Promedio Móvil Exponencial). El nombre quotTriple Exponential Moving Averagequot no refleja correctamente su algoritmo. Esta es una mezcla única de la media móvil exponencial simple, doble y triple proporcionando el retraso menor que cada uno de ellos por separado. TEMA se puede usar en lugar de los promedios móviles tradicionales. Se puede utilizar para alisar los datos de precios, así como para suavizar otros indicadores. Puede probar las señales comerciales de este indicador mediante la creación de un Asesor experto en MQL5 Wizard. Cálculo Primero se calcula el DEMA, entonces se calcula el error de desviación de precio de DEMA: (i) Precio (i) DEMA (Precio, N, ii) err (i) N, i) valor DEMA actual de series de precios con periodo N. A continuación, agregue el valor del promedio exponencial del error y obtenga un valor de TEMA: TEMA (i) DEMA (Precio, N, i) EMA (Precio, N, i) N, i) 3 EMA (Precio, N, i) EMA (Precio, N, i) , I) Valor actual EMA3 (Precio, N, i) EMA3 (Precio, N, i) valor actual de la media exponencial del error err EMA3 (Precio, N, i) , I) el valor actual de la suma triple de precio secuencial. ¿Qué sucede si los datos muestran tendencia y estacionalidad Para manejar la estacionalidad, tenemos que agregar un tercer parámetro En este caso, el suavizado doble no funcionará. Ahora introducimos una tercera ecuación para cuidar la estacionalidad (a veces llamada periodicidad). El conjunto resultante de ecuaciones se llama el método de Holt-Winters (HW) después de los nombres de los inventores. Las ecuaciones básicas para su método son dadas por: begin St alpha fract (1-alpha) (S b) ,,,,, mbox bt gamma (St-S) (1-gamma) ) I mbox F (St m bt) I mbox. (T) es un índice que denota un periodo de tiempo y (t) es la observación (S) es la observación suavizada (b) es el factor de tendencia (I) es el índice estacional (Alpha), (beta) y (gamma) son constantes que deben ser estimadas de tal manera que se minimice la MSE del error. Para iniciar el método HW necesitamos al menos un dato completo de las estaciones para determinar las estimaciones iniciales de los índices estacionales (I). (L) en una estación Los datos de las estaciones completas consisten en (L) períodos. Y necesitamos estimar el factor de tendencia de un período a otro. Para lograr esto, es aconsejable utilizar dos temporadas completas que es, (2 L) períodos. Valores iniciales del factor de tendencia Cómo obtener estimaciones iniciales para los parámetros de tendencia y estacionalidad La fórmula general para estimar la tendencia inicial viene dada por b frac a la izquierda (frac - y1 frac - y2 cdots frac - yL a la derecha). Valores iniciales de los índices estacionales Como veremos en el ejemplo, trabajamos con datos que consisten en 6 años con 4 períodos (es decir, 4 trimestres) por año. Paso 1: Calcular promedios anuales Paso 1: Calcular los promedios de cada uno de los 6 años. Ap frac 4 yi. P1,, 2,, ldots,, 6. Paso 2: divida por promedios anuales Paso 2: Divida las observaciones por la media anual apropiada. Paso 3: formar índices estacionales Paso 3: Ahora los índices estacionales se forman calculando el promedio de cada fila. Así, los índices estacionales iniciales (simbólicamente) son: begin I1 left (y1 / A1 y5 / A2 y9 / A3 y / A4 y / A5 y / A6 a la derecha) / 6 I2 izquierda (y2 / A1 y6 / A2 y / A3 y / A4 y / A5 y / A6 derecha) / 6 I3 izquierda (y3 / A1 y6 / A2 y / A3 y / A4 y / A5 y / A6 derecha) A4 y / A5 y / A6 derecha) / 6. Extremo Ahora conocemos el álgebra detrás del cálculo de las estimaciones iniciales. La siguiente página contiene un ejemplo de suavizado exponencial triple. El caso de los coeficientes ceros Coeficientes cero para los parámetros de tendencia y de estacionalidad A veces sucede que un programa de computadora para el suavizado exponencial triple produce un coeficiente final para la tendencia ((gamma)) o para la estacionalidad (beta) de cero. O lo que es peor, ambos se producen como cero ¿Esto indica que no hay tendencia y / o no hay estacionalidad Por supuesto que no Sólo significa que los valores iniciales de tendencia y / o estacionalidad eran correctos en el dinero. No era necesario actualizar para llegar al MSE más bajo posible. Debemos inspeccionar las fórmulas de actualización para verificar esto.