使用Python实现Hull Moving Average (HMA)

赫尔移动平均线（Hull Moving Average，简称HMA）是一种技术指标，于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线，利用加权计算来减少滞后并提高准确性。

HMA对价格变动非常敏感，同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格，同时平滑数据。

计算HMA的公式涉及三个步骤。首先，使用价格数据计算加权移动平均线。然后，使用第一步的结果计算第二个加权移动平均线。最后，使用第二步的结果计算第三个加权移动平均线。最终计算的结果就是移动赫尔平均线。

WMA_1 =一段时期内价格的加权移动平均值(WMA) /2

WMA_2 =价格在一段时间内的WMA

HMA_non_smooth = 2 * WMA_1 - WMA_2

HMA = HMA_non_smooth的WMA除以根号(周期)

 

 

在下面的文章中，我们将介绍如何使用Python实现HMA。本文将对计算WMA的两种方法进行详细比较。然后介绍它在时间序列建模中的作用。

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/3c5f6027e1914676ad0f32c477c743c7