Adaptive Bewegende Gemiddelde Wiki

Adaptive bewegende gemiddelde Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) Tegniese aanwyser gebruik vir die bou van 'n bewegende gemiddelde met 'n lae sensitiwiteit vir reeks geluide prys en word gekenmerk deur die minimale vertraging vir tendens opsporing. Hierdie aanwyser is ontwikkel en deur Perry Kaufman beskryf in sy boek quotSmarter Tradingquot. Een van nadele van verskillende glad algoritmes vir die prys reeks is dat toevallige prys spronge kan lei tot die voorkoms van vals tendens seine. Aan die ander kant, glad lei tot die onvermydelike vertraging van 'n sein oor tendens stop of verander. Hierdie aanwyser is ontwikkel vir die uitskakeling van hierdie twee nadele. Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. - Prys (i DAAR (i) huidige waarde van die doeltreffendheid verhouding Signal (i) ABS (Prys (i): berekening om die huidige mark toestand Kaufman het die idee van Doeltreffendheid verhouding (EV), wat bereken word deur die formule hieronder omskryf - N)) huidige sein waarde, absolute waarde van verskil tussen die huidige prys en die prys N tydperk gelede geraas (i) bedrag (ABS (prys (i) - prys (i-1)), N) huidige geraas waarde, som absolute waardes van die verskil tussen die prys van die huidige tydperk en prys van die vorige tydperk vir n periodes. Op 'n sterk tendens van die doeltreffendheid verhouding (EV) sal neig om 1 indien daar geen gerig verkeer, sal dit 'n bietjie meer as 0. Die verkry waarde van ER word gebruik in die eksponensiële gladstryking formule wees: EMA (i) Prys (i ) SC EMO (i-1) (1 - SC) SC 2 / (N1) EMO glad konstante, N tydperk van die eksponensiële bewegende EMO (i-1) vorige waarde van EMO. Die smoothing verhouding vir die vinnige mark moet wees as vir EMO met periode 2 (vinnig SC 2 / (21) 0,6667), en vir die tydperk van tendens EMO tydperk moet gelyk wees aan 30 (stadig SC 2 / (301) 0,06452) . So het die nuwe verandering glad konstant bekendgestel (afgeskaal glad konstante) SSC: SSC (i) (ER (i) (vinnig SC - stadig SC) stadige SC SSC (i) DAAR (i) 0,60215 0,06425 Vir 'n meer doeltreffende invloed van die verkry glad konstante op die gemiddelde tydperk Kaufman beveel dit kwadratuur Finale berekening formule:. AMA (i) prys (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) of (na herrangskikking ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (prys (i) - AMA (i-1)) AMA (i) huidige waarde van AMA AMA (i1) vorige waarde van AMA SSC ( i) huidige waarde van die skaal glad constant. Signals van die aanwyser Adaptive bewegende gemiddelde Kon tempo. die prys het die aanwyser afwaarts gekruis (die Open prys van die ontleed bar bo die aanwyser en die buurt prys is laer as die aanwyser), maar die aanwyser styg (swak aanwyser lyn roll-back sein). bewegende gemiddelde crossover. die prys het die aanwyser opwaarts gekruis (die Open prys van die ontleed bar is onder die aanwyser en die buurt prys is hoër as die aanwyser) en die aanwyser styg (sterk sein). Ware tempo. Die laer skaduwee van die kroeg het die aanwyser (die oop en toe pryse van die ontleed bar bo die aanwyser, en die Lae prys is laer as die aanwyser) en die aanwyser styg (aanwyser lyn roll-back sein) gekruis. Kon tempo. Die prys het die aanwyser opwaarts gekruis (die Open prys van die ontleed bar is onder die aanwyser en die Beslote prys is hoër as die aanwyser), maar die aanwyser val (swak aanwyser lyn roll-back sein). Bewegende gemiddelde crossover. Die prys het die aanwyser afwaarts gekruis (die Open prys van die ontleed bar bo die aanwyser en die Beslote prys is laer as die aanwyser) en die aanwyser val (sterk sein). Ware tempo. Die boonste skaduwee van die kroeg het die aanwyser (die oop en toe pryse van die ontleed bar is onder die aanwyser, en die hoë prys is hoër as die aanwyser) en die aanwyser val (aanwyser lyn roll-back sein) gekruis. Geen besware teen buyingAdaptive bewegende gemiddelde Adaptive bewegende gemiddeldes verander sy sensitiwiteit vir prysskommelings. Die Adaptive bewegende gemiddelde raak meer sensitief gedurende periodes wanneer die prys beweeg in 'n sekere rigting en word minder sensitief vir die prys beweging wanneer die prys is wisselvallig. Die grafiek hieronder van die E-mini Nasdaq 100 termynkontrak toon die verskil tussen 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (sien: Eksponensiële bewegende gemiddelde) wat die huidige pryse swaarder as verlede pryse en die Adaptive bewegende gemiddelde wat sensitiwiteit verander gebaseer op prysvolatiliteit gewigte: Die voordeel van die Adaptive bewegende gemiddelde is wys bo in die e-mini grafiek in die sentrum waar die prys is rigtingloos en woelig. Gedurende daardie tydperk die Adaptive bewegende gemiddelde gehandhaaf 'n reguit lyn voorkoms terwyl die Eksponensiële bewegende gemiddelde innig die schokkerig van pryse. Maar wanneer die prys tendens, soos op die heel regs van die e-mini grafiek hierbo, die Adaptive bewegende gemiddelde gehou met die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die Adaptive bewegende gemiddelde is beslis 'n unieke tegniese aanwyser wat die moeite werd is verdere ondersoek. bo die inligting is slegs ter inligting en vermaak doeleindes en nie handel advies of 'n uitnodiging om te koop of te verkoop enige voorraad, opsie, toekoms, kommoditeit, of forex produk uitmaak. Vorige prestasie is nie noodwendig 'n aanduiding van toekomstige prestasie nie. Trading is inherent riskant. OnlineTradingConcepts sal nie aanspreeklik wees vir enige spesiale of gevolglike skade wat voortspruit uit die gebruik van of die onvermoë om te gebruik, die materiaal en inligting wat deur hierdie site. Sien volle vrywaring. is slimmer beter 'n Vergelyking van aangepaste en eenvoudige bewegende gemiddelde handel strategieë Craig A. Ellis. Simon A. Parbery School of Economics en Finansies, Universiteit van Wes-Sydney, toegesluit Sak 1797, Penrith Suid DC, NSW 1797, Australië het 'n 5 September 2004 hersien 7 Desember 2004 aanvaar 20 Desember 2004, beskikbaar aanlyn Junie 24 2005Abstract Hierdie studie ondersoek die vergelykende prestasie van 'n Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) op die Australiese All Ordinaries, Dow Jones Industrial Average, en Standard en Poors 500 aandelemark indekse. Die teoretiese voordeel van die Adaptive bewegende gemiddelde oor vaste lengte Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) handel stelsels is sy vermoë om outomaties te reageer op veranderende marktoestande afhanklik van die vlak van wisselvalligheid in die mark. Terwyl die strategie bevestig om 'n paar marktydsberekening vermoë het, die algehele resultate wys terug na die Adaptive bewegende gemiddelde kan nie vergoed vir die koste van handel dus leen ondersteuning vir die gebruik van 'n lang termyn passiewe strategie. JEL klassifikasie Sleutelwoorde Tegniese ontleding Adaptive bewegende gemiddelde korresponderende outeur. Tel. 61 2 4620 3250 Faks: 61 2 4626 6683. Kopiereg afskrif 2005 Elsevier BV Alle regte voorbehou. Koekies gebruik word deur hierdie webwerf. Vir meer inligting, besoek die bladsy koekies. Kopiereg 2016 Elsevier BV of sy lisensiehouers of bydraers. ScienceDirect is 'n geregistreerde handelsmerk van Elsevier BVAdaptive bewegende gemiddelde (AMA) aka Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Die Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) aka Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) is geskep deur Perry Kaufman en eerste in sy boek slimmer Trading (1995). Dit bewegende gemiddelde aangebied om 'n beduidende voordeel bo die vorige pogings om 8216intelligent8217 gemiddeldes, want dit het toegelaat dat die gebruiker 'n groter beheer. Die veranderlike bewegende gemiddelde 8211 VMA (1992) byvoorbeeld aangebied geen boonste of onderste grens van sy glad tydperk. Die AMA aan die ander kant toegelaat word om die gebruiker in staat om die reeks oor wat hulle begeer glad te versprei definieer. Dit volg dieselfde teorie as die VMA in dat, afhangende van die markomgewing sal daar verskillende bedrae van geraas en daarom sal 'n ander bewegende gemiddelde spoed vereis word om die mees winsgewende resultate te bereik. In 'n sterk trending mark byvoorbeeld die geraasvlakke laag en 'n vinniger bewegende gemiddelde moet die beste resultate te lewer. Aan die ander kant in 'n krap of sywaarts te bemark die geraasvlakke is baie hoog en 'n stadiger gemiddelde waarskynlik beter geskik te wees. Hoe om 'n Adaptive bewegende gemiddelde Dit begin met die buurt prys te bereken. Daarna AMA word bereken volgens die volgende formule: AMA AMA (1) (Close AMA (1)) Jy sal sien dat hierdie is dieselfde as die formule vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA): EMO EMO (1) (Close EMO (1)) Maar Alpha in 'n EMO is 2 / (n 1) so dit bly konstant, terwyl 'n AMA die Alfa is aanpasbaar: (VI (FC SC)) SC VI Gebruikers keuse van 'n mate van wisselvalligheid of tendens sterkte, Kaufman voorgestel sy doeltreffendheid verhouding (EV). SN Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde GT FN FN Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde Dit SN Hier is 'n voorbeeld van 'n 3 tydperk AMA met 'n 3 tydperk Doeltreffendheid verhouding (EV) as die VI: Hoe kwadratuur Alpha invloed op die AMA Smoothing Range Kaufman dui daarop dat sy AMA het 'n FC van 2 en 'n SC van 30 wat sou lei een om te aanvaar dat die aangepaste glad in die 2 8211 30 reeks sou wees nie, maar jy is verkeerd sou wees, want die alfa is vierkantig. Byvoorbeeld, kan stel die VI by nul, sodat ons die stadigste moontlike kan openbaar gemiddelde: Aan die EMO glad tydperk 8216N8217 openbaar uit alfa: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 N (EMO ) 480 so in werklikheid 'n AMA met 'n SN van 30 waar Alpha word verhef tot die mag van 2 kan eintlik beweeg so stadig as 480 dag EMO. Nou vir my dit is nie baie gebruikersvriendelik begin van 'n parameter van 30 wat lei tot 'n glad tydperk van 480. So ek gebruik die volgende formule vir SC en FC plaas: P Power dat Alpha word opgewek om (gewoonlik 2) Sn Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde GT FN nou SN sal die werklike gevolglike stadigste bewegende gemiddelde wees, selfs as jy die krag wat Alpha word opgewek om te verander. Ek het ook dieselfde proses gebruik vir FN en FC. Kom ons kyk weer na Alpha met die VI stel aan nul, die FN op 2 en die SN by 480: En toe ons openbaar die EMO glad tydperk 8216N8217 van alfa dit moet net aan ons die gebruiker gedefinieerde 480: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 n (EMA) 480 n nader kyk na die invloed van kwadratuur Alpha Verstaan ​​die invloed van kwadratuur Alpha is baie belangrik as die grafiek hieronder illustreer: as jy bo kan sien, 'n inset glad tydperk van 300 met alfa kwadraat resultate in 'n werklike glad tydperk van meer as 45.300 wat heeltemal nutteloos. Maar dit is 'n instelling wat 'n mens maklik sonder 'n behoorlike begrip van hoe die AMA werk kon gebruik. In ons toets sal ons probeer die AMA met alfa opgewek om ander magte wat 2 so 'n paar ander voorbeelde is ook geplot op die grafiek hierbo. Onder ons kyk na die invloed op die Alfa en die smoothing as gevolg van 'n AMA met die doeltreffendheid verhouding direk in alfa geneem (1) of wat kwadraat (2): Ons het ons verander AMA formule vir die bogenoemde kaarte sodat die werklike FN en SN is identies ooreenstem ten spyte van veranderinge aan alfa. Soos jy kan sien, kwadratuur Alpha resultate in nie net 'n stadiger AMA algehele maar een wat baie vinniger om stadiger wanneer die alfa af. Kaufman natuurlik wou die AMA om baie vinnig te stadig wanneer die data het 'n tekort 'n tendens. Dit affekteer is soortgelyk aan dié van die verhoging van die konstante 8216N8217 in die veranderlike bewegende gemiddelde. Is die AMA 'n goeie aanduiding As deel van die 8216Technical aanwyser stryd vir die oppergesag 8216 sal ons wees om die AMA teen verskillende tipes van bewegende gemiddeldes en sal verskillende Volatiliteit indekse te toets as komponente, insluitend: Ons sal ook die toets van die aanname dat kwadratuur alfa was 'n goeie idee en sal probeer verhoog dit na verskillende magte. Kan jy dink aan enige ander waardevolle toetse Laat weet ons asseblief in die kommentaar afdeling aan die onderkant. Adaptive bewegende gemiddelde Excel lêer Ek het saam 'n Excel spreiblad met die Adaptive bewegende gemiddelde en het dit beskikbaar vir gratis aflaai. Dit bevat 'n 8216basic8217 weergawe wat al die werk toon en 'n 8216fancy8217 een wat outomaties kan aanpas by die lengte sowel as die wisselvalligheid indeks wat jy spesifiseer. Vind dit op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai tegniese aanwysers: Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) Adaptive bewegende gemiddelde Voorbeeld, VI 50 Dag Doeltreffendheid verhouding Adil 4 jaar gelede het ek vind die idee om die aangepaste bewegende gemiddelde baie Inter en 'n beroep Ek backtested die Kaufman AMA deur twee stelsels (binêre golf seine vir 'n lang en kort inskrywings rigting seine (AMA 'n lang inskrywing en ama af kort inskrywing), maar ek kon nie aflei dat die stelsel presteer beter as 'n langtermyn TF stelsel met behulp van SMA CROSSOVER (50day SMA en 200 dae SMA) kan ek weet die handel reëls rondom die AMA dat jy in jou handel Derry Bruin 4 jaar gelede Ek is bly dat jy die vind van ons navorsing nuttig geïmplementeer. ons het nog nie die uitslae van gepubliseerde bewegende gemiddelde CROSSOVER toetse sodat hulle goed meer effektief kan wees die reëls wat jy vra vir word uiteengesit aan die onderkant van elke bladsy waar ons toetsuitslae gepubliseer Hier is hulle weer:.. 'n inskrywing sein na 'n lang (of uitgang-sein na te dek 'n kort) vir elke getoets is gegenereer met 'n sluiting bo die gemiddelde en 'n uitgang-sein (of inskrywing sein te kort gaan gemiddeld) is gegenereer op elke sluiting onder wat bewegende gemiddelde. Geen rente verdien terwyl dit in kontant en geen toelae is gemaak vir transaksiekoste of glip. Ambagte is getoets met behulp van Einde van die dag (EOD) en einde van week (eow) seine vir Daily data en eow seine vir weeklikse data. Bv. Daily data met 'n eow sein sal die Week benodig om klaar te maak bo 'n daaglikse bewegende gemiddelde om 'n lang oop of toe te maak 'n kort rukkie daaglikse data met EOD seine die daaglikse prys sou vereis om te sluit bo 'n daaglikse bewegende gemiddelde om 'n lang oop of toe te maak 'n kort en omgekeerd. Die aangebied opbrengste is die gemiddelde jaarlikse opbrengs van die 16 markte gedurende die toetstydperk. Die gebruik van hierdie toetse data is opgeneem in die resultate sigblad en meer besonderhede oor ons metode hier etfhq kan gevind / blog / 2010/05/25 / beste tegniese-aanwysers / Laat weet my asseblief indien u enige ander vrae. Cheers Derry