Adaptive Bewegende Gemiddelde Amibroker

WiseTrader Gereedskap Adaptive Aanwysers vir Amibroker (AFL) Geskryf deur Administrator Die WiseTrader Gereedskap sluit 'n aantal aanwysers wat pas by marktoestande. Standard aanwysers soos RSI gebruik 'n vaste aantal periodes in die berekening wat goed in sommige markte en swak in ander kan werk nie, want markte soms tendens en ander kere hulle sywaarts handel. Die standaard aanwyser sal gewoonlik ingeskakel vir sekere marktoestande soos bullish tendense, maar dit is gebrekkig weens 'n aantal faktore. Eerstens, markte verander en jy kan dieselfde aantal periodes nie gebruik in lomp markte soos jy doen in sy handel markte. In die tweede plek kan die aantal periodes in 'n standaard aanwyser nie te klein of te groot anders sal jy whipsawed uit die mark of nie vang groot genoeg prysbewegings. Adaptive aanwysers kan help om hierdie probleme op te los. Byvoorbeeld, die volgende beeld van die aangepaste aanwyser toon 'n 15-dag eksponensiële bewegende gemiddelde in groen, 40-dag eksponensiële bewegende gemiddelde in geel en 'n 10-100 dag adaptive bewegende gemiddelde in pienk. Let op hoe die aangepaste aanwyser uitgange vroeër as die 40-dag eksponensiële bewegende gemiddelde en vermy word whipsawed uit groot tendense soos die 40-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. As jy wil graag 'n video van die bogenoemde adaptive eksponensiële bewegende gemiddelde kliek hier sien. Die onderstaande foto toon die parameter venster vir die adaptive RSI. Die meeste aanpasbaar aanwysers met die uitsondering van die aangepaste MACD en EMO dieselfde parameter venster maar sonder die keuse van glad as hulle beweeg gemiddelde tipe aanwysers. Elke adaptive aanwyser het 'n keuse van 8 verskillende adapters om uit te kies. Dit sluit tendens filters en siklus gebaseer adapters vir verskillende tipes markte en toestande aan te pas. Aanwysers soos die RSI het ook die opsie van 5 verskillende smoothers om geraas en lag wat eintlik werk baie goed om valse seine te verminder en te verbeter die reaksie van die aanwyser te verminder. Neem 'n blik op die volgende eenvoudige voorbeeld en sien hoe die oorkoop en oorverkoopte seine duideliker gedefinieer en daar is byna geen lag bekendgestel deur die toepassing van die smoothing. Do Adaptive Bewegende Gemiddeldes lei tot beter resultate bewegende gemiddeldes is 'n gunsteling instrument van aktiewe handelaars. Maar wanneer die markte te konsolideer, hierdie aanwyser lei tot talle geheel verslaan ambagte, wat lei tot 'n frustrerende reeks klein oorwinnings en verliese. Ontleders het dekades lank probeer om die eenvoudige bewegende gemiddelde te verbeter. In hierdie artikel kyk ons ​​na hierdie pogings en vind dat hul soektog het gelei tot nuttige handel gereedskap. (Vir agtergrond lees op eenvoudige bewegende gemiddeldes, check Eenvoudige Bewegende Gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Voor-en nadele van Moving Gemiddeldes Die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes is opgesom deur Robert Edwards en John Magee in die eerste uitgawe van tegniese ontleding van voorraad tendense. toe hulle gesê het, en dit was terug in 1941 dat ons delightedly het die ontdekking (alhoewel daar baie ander is dit vantevore gemaak) wat deur die gemiddeld van die data vir 'n bepaalde aantal daysone n soort outomatiese tendenslyn wat beslis die veranderinge van vertolk kan lei trendIt was byna te goed om waar te wees. As 'n saak van die feit, dit was te goed om waar te wees. Met die nadele outweighing die voordele, Edwards en Magee vinnig laat vaar hul droom van handel van die see huisies. Maar 60 jaar nadat hulle daardie woorde geskryf het, ander bly in 'n poging om 'n eenvoudige instrument wat moeiteloos die rykdom van die markte sal lewer vind. Eenvoudige Bewegende Gemiddeldes Om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken. voeg die pryse vir die verlangde tydperk en deel dit deur die aantal periodes gekies. Dit vind van 'n vyf-dae bewegende gemiddelde sou vereis die WHALM vyf mees onlangse sluiting pryse en te deel deur vyf. As die mees onlangse naby is bo die bewegende gemiddelde, sal die voorraad word beskou as in 'n uptrend. Downtrends word gedefinieer deur pryse handel onder die bewegende gemiddelde. (Besoek vir meer inligting ons Bewegende Gemiddeldes handleiding.) Hierdie eiendom-tendens definieer maak dit moontlik vir bewegende gemiddeldes te handel seine op te wek. In sy eenvoudigste aansoek, handelaars te koop wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde en verkoop wanneer pryse te steek onder die lyn. 'N benadering soos hierdie is gewaarborg om die handelaar aan die regterkant van elke beduidende handel sit. Ongelukkig, terwyl glad die data, sal bewegende gemiddeldes agter die mark aksie en die handelaar sal byna altyd terug te gee 'n groot deel van hul winste op selfs die grootste wen ambagte. Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Ontleders lyk die idee van die bewegende gemiddelde en het jare lank probeer om die probleme wat verband hou met hierdie lag te verminder. Een van hierdie innovasies is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie benadering ken 'n relatief hoër gewig onlangse data, en as gevolg daarvan bly nader aan die prys aksie as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die formule om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken is: EMA (Gewig Close) ((1-gewig) EMAy) Waar: Gewig is die glad konstante gekies deur die ontleder EMAy is die eksponensiële bewegende gemiddelde van gister 'n algemene gewig waarde is 0,181, wat is naby aan 'n 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde. Nog is 0.10, wat ongeveer 'n 10-dae bewegende gemiddelde. Hoewel dit die lag verminder, die eksponensiële bewegende gemiddelde versuim om 'n ander probleem aan te spreek met bewegende gemiddeldes, naamlik dat die gebruik daarvan vir handel seine sal lei tot 'n groot aantal van die verlies van ambagte. In nuwe konsepte in Tegniese Trading Systems. Welles Wilder skat dat markte net tendens 'n kwart van die tyd. Tot 75 van die saak aksie is beperk tot reekse smal, sal wanneer beweeg-gemiddelde koop-en-verkoop seine herhaaldelik gegenereer as pryse vinnig bo en onder die bewegende gemiddelde beweeg. Om hierdie probleem aan te spreek, het 'n hele paar ontleders voorgestel wisselende die gewig faktor van die EMO berekening. (Vir meer inligting Hoe bewegende gemiddeldes gebruik in die handel) Aanpassing bewegende gemiddeldes te Market Aksie Een metode van die aanspreek van die nadele van bewegende gemiddeldes is om die gewig faktor vermenigvuldig deur 'n wisselvalligheid verhouding. Deur dit te doen sal beteken dat die bewegende gemiddelde verder van die huidige prys in wisselvallige markte sal wees. Dit sal toelaat dat wenners uit te voer. As 'n tendens tot 'n einde en pryse te konsolideer. die bewegende gemiddelde sou nader aan die huidige mark aksie beweeg en, in teorie, toelaat dat die handelaar om die meeste van die winste vasgevang tydens die tendens hou. In die praktyk kan die wisselvalligheid verhouding 'n aanduiding soos die Bollinger bandwydte, wat die afstand tussen die bekende Bollinger Bands maatreëls. (Vir meer inligting oor hierdie aanwyser, sien die basiese beginsels van Bollinger Bands.) Perry Kaufman voorgestel vervanging van die gewig veranderlike in die EMO formule met 'n konstante gebaseer op die doeltreffendheid verhouding (EV) in sy boek, New Trading Systems en metodes. Hierdie aanwyser is ontwerp om die sterkte van 'n tendens, omskryf binne 'n verskeidenheid van -1,0 tot 1,0 meet. Dit word bereken met 'n eenvoudige formule: DAAR (totale prysverandering vir tydperk) / (som van absolute prys veranderinge vir elke bar) Dink aan 'n voorraad wat 'n vyf-punt reeks het elke dag, en aan die einde van vyf dae gekry het 'n Altesame 15 punte. Dit sal lei tot 'n ER van 0.67 (15 punte opwaartse beweging gedeel deur die totale 25-punt reeks). Het die aandeel gedaal 15 punte, sal die ER wees -0,67. (Vir meer handel advies van Perry Kaufman, lees Verloor om te wen. Watter strategieë beskryf vir die hantering van verliese met die verhandeling.) Die beginsel van 'n tendense doeltreffendheid is gebaseer op hoeveel directional beweging (of tendens) jy per eenheid van die prys beweging oor 'n gedefinieer tydperk. 'N ER van 1.0 dui aan dat die voorraad is in 'n perfekte uptrend -1,0 verteenwoordig 'n perfekte verslechtering neiging. In praktiese terme, is die uiterstes selde bereik. Om hierdie aanwyser van toepassing te vind die aangepaste bewegende gemiddelde (AMA), sal handelaars moet die gewig bereken met die volgende, eerder kompleks, formule: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Waar: SCF is die eksponensiële konstante vir die vinnigste EMO toelaatbare (gewoonlik 2) SCS is die eksponensiële konstante vir die stadigste EMO toelaatbare (dikwels 30) DAAR is die doeltreffendheid verhouding wat bo die waarde vir C is opgemerk word dan gebruik in die EMO formule in plaas van die eenvoudiger gewig veranderlike. Hoewel moeilik om te bereken met die hand, is die aangepaste bewegende gemiddelde ingesluit as 'n opsie in byna al die handel sagteware pakkette. (Vir meer inligting oor die EMA, lees Verken die eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde.) Voorbeelde van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (rooi lyn), 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (blou lyn) en die aangepaste bewegende gemiddelde (groen lyn) word in Figuur 1. Figuur 1: die AMA is in 'n groen en toon die grootste mate van plat te slaan in die reeks gebind aksie gesien op die regterkant van hierdie grafiek. In die meeste gevalle, die eksponensiële bewegende gemiddelde, getoon as die blou lyn, is die naaste aan die prys aksie. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is getoon as die rooi lyn. Die drie bewegende gemiddeldes in die figuur is almal geneig om ambagte geheel verslaan op verskillende tye. Dit nadeel om bewegende gemiddeldes het tot dusver onmoontlik om te skakel nie. Gevolgtrekking Robert Colby getoets honderde tegniese-analise-instrumente in die Encyclopedia of Tegniese Markaanwysers. Hy het afgesluit, Hoewel die aangepaste bewegende gemiddelde is 'n interessante nuwe idee met 'n aansienlike intellektuele appèl, ons voorlopige toetse versuim om enige werklike praktiese voordeel te wys om hierdie meer komplekse tendens glad metode. Dit beteken nie handelaars moet die idee ignoreer. Die AMA kan gekombineer word met ander aanwysers aan 'n winsgewende handel stelsel te ontwikkel. (Vir meer inligting oor hierdie onderwerp, lees Ontdek Keltner kanale en Die Chaikin Ossillator.) Die DAAR kan gebruik word as 'n stand-alone tendens aanwyser om die mees winsgewende handel geleenthede raak te sien. As 'n voorbeeld, verhoudings bo 0.30 dui sterk Uptrends en verteenwoordig potensiaal koop. Alternatiewelik, aangesien wisselvalligheid beweeg in siklusse, die aandele met die laagste doeltreffendheid verhouding kan dopgehou word as tempo opportunities. Adaptive 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. Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Inleiding Ontwikkel deur Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) is 'n bewegende gemiddelde ontwerp om verantwoording te doen geraas mark of wisselvalligheid. KAMA sal nou volg pryse wanneer die prys swaai is relatief klein en die geraas is laag. KAMA sal pas wanneer die prys swaai verbreed en volg pryse van 'n groter afstand. Dit tendens volgende aanwyser gebruik kan word om die algehele tendens te identifiseer, tyd draaipunte en filter prysbewegings. Berekening Daar is verskeie stappe wat nodig is om te bereken Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde. Let039s eerste begin met die aanbevole deur Perry Kaufman instellings, wat KAMA (10,2,30) is. 10 is die aantal periodes vir die doeltreffendheid verhouding (EV). 2 is die aantal periodes vir die vinnigste EMO konstante. 30 is die aantal periodes vir die stadigste EMO konstante. Voor die berekening van KAMA, moet ons die doeltreffendheid verhouding (EV) en Het glad konstant (SC) te bereken. Afbreek van die formule in byt grootte nuggets maak dit makliker om die metode agter die aanwyser verstaan. Let daarop dat ABS staan ​​vir Absolute waarde. Doeltreffendheid verhouding (EV) Die DAAR is basies die prysverandering aangepas vir die daaglikse wisselvalligheid. In statistiese terme, die doeltreffendheid verhouding vertel ons die fraktale doeltreffendheid van prysveranderings. DAAR wissel tussen 1 en 0, maar hierdie uiterstes is die uitsondering, nie die norm. DAAR sal 1 wees as pryse opgeskuif 10 agtereenvolgende tydperke of af 10 agtereenvolgende tydperke. DAAR sal nul wees as die prys is onveranderd oor die 10 periodes. Glad konstant (SC) Die smoothing konstante gebruik die ER en twee glad konstantes gebaseer op 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Soos jy dalk opgemerk het, soos matig konstant met behulp van die smoothing konstantes vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde in sy formule. (2/301) is die smoothing konstante vir 'n 30-tydperk EMO. Die vinnigste SC is die smoothing konstante vir korter EMO (2-periodes). Die stadigste SC is die smoothing konstante vir die stadigste EMO (30-periodes). Let daarop dat die 2 aan die einde is aan die vergelyking vierkant. KAMA met die doeltreffendheid verhouding (EV) en Gladstryking konstant (SC), ons is nou gereed om te bereken Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA). Aangesien ons 'n aanvanklike waarde moet die berekening begin, die eerste KAMA is net 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die volgende berekeninge is gebaseer op die onderstaande formule. Berekening Voorbeeld / Chart Die foto's hieronder toon 'n kiekie van 'n Excel spreiblad gebruik om KAMA bereken en die ooreenstemmende QQQ grafiek. Gebruik en Seine rasionele agente kan KAMA gebruik soos enige ander tendens volgende aanwyser, soos 'n bewegende gemiddelde. Rasionele agente kan kyk vir prys kruise, rigting veranderings en gefiltreer seine. Eerstens, 'n kruis bo of onder KAMA dui rigting veranderinge in pryse. Soos met enige bewegende gemiddelde, sal 'n eenvoudige crossover stelsel baie seine en baie whipsaws genereer. Rasionele agente kan whipsaws verminder deur die toepassing van 'n prys of tyd filter om die CROSSOVER. Mens sou prys vereis dat die kruis vir sekere aantal dae te hou of vereis dat die kruis die oorskry KAMA deur stel persentasie. In die tweede plek kan rasionele agente die rigting van KAMA gebruik om die algehele tendens vir 'n sekuriteit definieer. Dit kan 'n parameter aanpassing vereis dat die aanwyser verder glad. Rasionele agente kan die middel parameter, wat is die vinnigste EMO konstante verandering, om KAMA glad en kyk vir rigting verander. Die tendens is af so lank as wat KAMA val en vervalsing laer laagtepunte. Die tendens is om so lank as wat KAMA styg en vervalsing hoër hoogtes. Die onderstaande Kroger voorbeeld toon KAMA (10,5,30) met 'n steil uptrend van Desember tot Maart en 'n minder-steil uptrend van Mei tot Augustus. En ten slotte, rasionele agente kan seine en tegnieke te kombineer. Rasionele agente kan 'n langer termyn KAMA gebruik om die groter tendens en 'n korter termyn KAMA vir handel seine te definieer. Byvoorbeeld, kan KAMA (10,5,30) word gebruik as 'n tendens filter en lomp geag wanneer styg. Sodra lomp, kon rasionele agente dan kyk vir bullish kruise toe prysbewegings bo KAMA (10,2,30). Die voorbeeld hieronder toon MMM met 'n stygende langtermyn KAMA en lomp kruise in Desember, Januarie en Februarie. Langtermyn KAMA van die hand gewys in April en daar was lomp kruise in Mei, Junie en Julie. SharpCharts KAMA kan gevind word as 'n aanduiding oortrek in die SharpCharts werkbank. Die standaard instellings sal outomaties vertoon in die blokkie parameter wanneer dit gekies en rasionele agente kan hierdie parameters te verander om hul analitiese behoeftes aan te pas. Die eerste parameter is vir die doeltreffendheid verhouding en rasionele agente moet weerhou van die verhoging van die aantal. In plaas daarvan, kan rasionele agente dit verlaag tot sensitiwiteit te verhoog. Rasionele agente op soek te stryk KAMA langer termyn tendens analise kan die middel parameter geleidelik verhoog. Selfs al is die verskil is net 3, KAMA (10,5,30) is aansienlik gladder as KAMA (10,2,30). Verdere studie van die Skepper, die boek onder bied gedetailleerde inligting oor die aanwysers, programme, algoritmes, en stelsels, insluitend inligting oor KAMA en ander bewegende gemiddelde stelsels. Trading Systems en metodes Perry KaufmanAdaptive 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