TriangularAverage

Syntaks

TriangularAverage[N](price)

Parametere

Formel

TMA = SMA[m](SMA[m](price))
where m is approximately (N + 1) / 2

Utjevningen skjer i to runder: et enkelt glidende gjennomsnitt av rådataene, deretter et enkelt glidende gjennomsnitt av det første gjennomsnittet. Den samlede vektingen er triangulær, barene midt i vinduet har størst vekt og vektene avtar lineært mot begge ender, som er der navnet kommer fra.

Slik fungerer det

Et enkelt glidende gjennomsnitt vekter hver bar i vinduet likt, så en enkelt uteligger som kommer inn i eller går ut av vinduet flytter linjen merkbart. Det triangulære gjennomsnittet demper denne effekten. Fordi den andre utjevningen beregner gjennomsnittet av den første, blir korte spiker utvannet to ganger, og linjen som kommer ut er en av de jevneste i den klassiske familien av glidende gjennomsnitt.

Prisen for den doble utjevningen er forsinkelse. En TMA vender etter at det tilsvarende enkle gjennomsnittet gjør det, og et godt stykke etter prisen selv. Den er derfor bedre egnet til å beskrive den etablerte trenden enn til å time innganger ved reverseringer. I trendende markeder er linjens helning og hvilken side av linjen prisen handles på de viktigste lesningene.

Perioden N oppfører seg som med andre gjennomsnitt: små verdier følger prisen tettere, store verdier fremhever den lengre sykelen. Siden den effektive utjevningen er dobbel, føles en TMA med periode 20 sammenlignbar med et merkbart lengre enkelt gjennomsnitt.

Eksempler

Eksempel 1, Trinnvis trendlinje fra en TMA på 50 barer (Indikator)

// Hold the plotted value until the TMA moves at least 1% away from it
once ssMA = close
MA = TriangularAverage[50](close)
if(MA > ssMA + (MA/100)*1) THEN
  ssMA = MA
ELSIF (MA < ssMA - (MA/100)*1) THEN
  ssMA = MA
ELSE
  ssMA = ssMA
ENDIF
RETURN ssMA

Det triangulære gjennomsnittet over 50 perioder gjøres om til en trinnvis linje som bare oppdateres når TMA beveger seg mer enn 1 prosent fra den sist lagrede verdien. Små svingninger i gjennomsnittet ignoreres, og grafen bytter nivå bare ved meningsfulle bevegelser.

Eksempel 2, Kryssingssystem for pris og TMA (ProOrder)

// Trend following on closes crossing the triangular average
tma = TriangularAverage[50](close)

IF close CROSSES OVER tma THEN
  BUY 1 CONTRACT AT MARKET
ELSIF close CROSSES UNDER tma THEN
  SELL AT MARKET
ENDIF

Fordi TMA er svært jevn, krysser prisen linjen sjeldnere enn med et enkelt gjennomsnitt av samme periode, noe som gir færre, men lengre signaler.

Eksempel 3, Skanning etter stigende TMA (ProScreener)

tma = TriangularAverage[20](close)
SCREENER[tma > tma[5]] ((tma - tma[5]) AS "TMA slope")

Returnerer instrumenter der det triangulære gjennomsnittet over 20 perioder er høyere enn det var fem barer tilbake, rangert etter størrelsen på stigningen, et enkelt opptrendfilter.

Tolkning

Vanlige konvensjoner for glidende gjennomsnitt gjelder. Pris over en stigende TMA indikerer en opptrend, pris under en fallende TMA en nedtrend, og en flat TMA et sidelengs marked. Fordi linjen er dobbelt utjevnet, endrer helningen seg sjeldnere og mer bestemt enn hos andre gjennomsnitt, noe som gjør TMA populær som trendfilter: ta long-signaler fra et raskere verktøy bare mens TMA stiger, og short bare mens den faller. Kryssinger mellom pris og TMA kommer sent i forhold til den faktiske vendingen, så de bekrefter reverseringer i stedet for å forutse dem.

Vanlige feil og fallgruver

• Feil parentestype. Perioden hører i hakeparenteser og prisen i parenteser: TriangularAverage[50](close). Å skrive TriangularAverage(50, close) er en syntaksfeil.
• Å forvente vendesignaler i rett tid. Den doble utjevningen gjør TMA til et av de mest forsinkede vanlige gjennomsnittene. Innganger tatt på vendepunkter i TMA skjer et godt stykke etter prisreverseringen, noe særlig mean reversion-logikk bør ta hensyn til.
• Å undervurdere den effektive perioden. En TMA med periode N utjevner omtrent som et betydelig lengre enkelt gjennomsnitt. Å flytte en strategi fra Average[N] til TriangularAverage[N] endrer karakter, juster perioden på nytt.
• Oppvarmingsbarer. To gjennomsnittsberegninger krever omtrent N barer med historikk før resultatet stabiliserer seg. Verdier på de tidligste barene i diagrammet er upålitelige.

Relaterte instruksjoner

• Average, enkelt glidende gjennomsnitt, utgangspunktet med én utjevning.
• ExponentialAverage, eksponentielt vektet gjennomsnitt med mindre forsinkelse.
• WeightedAverage, lineært vektet gjennomsnitt som vektlegger de nyeste barene.
• TimeSeriesAverage, regresjonsbasert glidende gjennomsnitt.
• WilderAverage, Wilders utjevning som brukes inne i RSI og ATR.
• HullAverage, glidende gjennomsnitt utformet for å minimere forsinkelse.
• DEMA, dobbelt eksponentielt glidende gjennomsnitt, mindre forsinkelse enn en dobbel SMA.
• TEMA, trippelt eksponentielt glidende gjennomsnitt.
• ZLEMA, zero-lag eksponentielt glidende gjennomsnitt.