Adaptive Bewegende Gemiddelde Formule Excel

Doen 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. MetaTrader 5 - Indicators Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama) - aanwyser vir Meta Trader 5 Beskrywing: Fractal Adaptive bewegende gemiddelde tegniese aanwyser (Frama) was ontwikkel deur John Ehlers. Hierdie aanwyser is saamgestel op grond van die algoritme van die eksponensiële bewegende gemiddelde. waarin die glad faktor word bereken op grond van die huidige fraktale dimensie van die prys reeks. Die voordeel van Frama is die moontlikheid om 'n sterk tendens bewegings te volg en om voldoende stadiger by die oomblikke van prys konsolidasie. Alle vorme van analise gebruik word vir Bewegende Gemiddeldes aangewend kan word om hierdie aanwyser. Fractal Adaptive bewegende gemiddelde aanwyser Berekening: Frama (i) A (i) Prys (i) (1 - A (i)) Frama (i-1) Frama (i) - huidige waarde van Frama Prys (i) - huidige prys Frama (i-1) - vorige waarde van Frama A (i) - huidige faktor van eksponensiële gladstryking. Eksponensiële gladstryking faktor word bereken volgens die onderstaande formule: A (i) EXP (-4,6 (D (i) - 1)) D (i) - huidige fraktale dimensie EXP () - wiskundige funksie van eksponent. Fractal dimensie van 'n reguit lyn is gelyk aan een. Dit is vanuit die formule dat indien D 1, dan is 'n EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. So as die prys veranderinge in reguit lyne, eksponensiële gladstryking word nie gebruik nie, want in so 'n geval die formule lyk soos volg: Frama (i) 1 prys (i) (1 - i) Frama (i-1) prys (i) dit wil sê die aanwyser volg die prys presies. Die fraktale dimensie van 'n vliegtuig is gelyk aan twee. Van die formule kry ons dat as D 2, dan is die glad faktor A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. So 'n klein waarde van die eksponensiële gladstryking faktor is verkry by oomblikke wanneer die prys maak 'n sterk zaag tand beweging. So 'n sterk verlangsaming ooreenstem met ongeveer 200-tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde. Formule van fraktale dimensie: D (log (N1 N2) - log (N3)) / log (2) Dit word bereken op grond van die addisionele formule: N (Duur, i) (HighestPrice (i) - LowestPrice (i)) / lengte HighestPrice (i) - huidige maksimale waarde vir lengte tydperke LowestPrice (i) - huidige minimale waarde vir lengte tydperke Waardes N1, N2 en N3 is onderskeidelik gelyk aan: N1 (i) N (lengte, i) N2 (i) N ( lengte, ek lengte) N3 (i) N (2 lengte, i) Soos wat jy pas gelees Digg dit of Tipd dit. Die doel van Finance4Traders is om te help handelaars te begin deur te bring hulle onbevooroordeelde navorsing en idees. Sedert die einde van 2005, het ek die ontwikkeling van handel strategieë op 'n persoonlike basis. Nie al hierdie modelle is geskik vir my, maar ander beleggers of handelaars kan dit nuttig vind. Na alles, mense het verskillende belegging / handel doelwitte en gewoontes. So, Finance4Traders word 'n gerieflike platform om my werk te versprei. (Lees meer oor Finance4Traders) Gebruik asseblief hierdie webwerf in 'n toepaslike en bedagsame wyse. Dit beteken dat jy Finance4Traders moet noem deur ten minste die verskaffing van 'n skakel terug na hierdie site as jy gebeur om enige van ons inhoud te gebruik. Daarbenewens is jy nie toegelaat word om die gebruik van ons inhoud te maak in 'n onwettige wyse. Jy moet ook verstaan ​​dat ons inhoud is voorsien geen waarborg en jy moet onafhanklik ons ​​inhoud voordat vertrou op hulle te verifieer. Moet verwys na die beleid inhoud van die webtuiste beleid en privaatheid tydens die besoek aan hierdie webwerf. 0 kommentaar: Post a Comment 'n handel strategie is baie soortgelyk aan 'n korporatiewe strategie. Gee 'n kritiese studie van jou hulpbronne sal jou help om meer effektief besluite te neem. (Lees verder) 8226 Verstaan ​​tegniese aanwysers tegniese aanwysers is meer as net vergelykings. Goed ontwikkelde aanwysers, wanneer wetenskaplik toegepas, is eintlik gereedskap om te help handelaars onttrek kritieke inligting van finansiële data. (Lees verder) 8226 Hoekom het ek verkies om te gebruik Excel Excel bied data vir jou visueel. Dit maak dit baie makliker vir jou om jou werk te verstaan ​​en tyd te bespaar. (Lees verder) 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 KaufmanKaufman Adaptive bewegende gemiddelde Trading Strategie (Setup 038 Filter) I. Trading Strategie Ontwikkelaar: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde 8211 KAMA). Bron: Kaufman, P. J. (1995). Slimmer Trading. Die verbetering van prestasie in veranderende markte. New York: McGraw-Hill, Inc. Konsep: Trading strategie wat gebaseer is op 'n aangepaste geraas filter. Navorsing Doel: Performance verifikasie van die opstel en filter. Spesifikasie: Table 1. Resultate: Figuur 1-2. Handel Setup: Lang ambagte: Die Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) opdaag. Kort ambagte: Die Adaptive bewegende gemiddelde draai af. Let wel: Die AMA tendenslyn verskyn om te stop wanneer die markte het geen rigting. Wanneer markte tendens, die AMA tendenslyn inhaal. Handel Entry: Lang ambagte: 'n koop aan die einde geplaas nadat 'n lomp opstel. Kort ambagte: A verkoop aan die einde geplaas nadat 'n lomp opstel. Handel afrit: Table 1. Portefeuljekomitee: 42 futures markte uit vier groot marksektore (kommoditeite, geldeenhede, rentekoerse en regverdigheid indekse). Data: 32 jaar sedert 1980. Toets platform: MATLAB. II. Sensitiwiteit Toets Alle 3-D kaarte is gevolg deur 2-D kontoer kaarte vir Wins Factor, Sharpe Ratio, Ulkus Performance Index, CAGR, Maksimum Onttrekking, Persent Winsgewende Trades, en Gem. Win / Gem. Verlies verhouding. Die finale foto toon sensitiwiteit van Equity kurwe. Getoets Veranderlikes: ERLength amp FilterIndex (Definisies: Tabel 1): Figuur 1 Fondsprestasie (insette: Tabel 1 Kommissie amp glip: 0). AMA (ERLength) is die Adaptive bewegende gemiddelde oor 'n tydperk van ERLength. ERLength is 'n blik terug tydperk van die doeltreffendheid verhouding (EV). Erf ABS (Directioni / Volatilityi), waar 8220abs8221 is die absolute waarde. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (ABS (DeltaClosei), ERLength), waar 82208221 is die som oor 'n tydperk van ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength is 'n tydperk van die vinnig bewegende gemiddelde. SlowMALength is 'n tydperk van die stadig bewegende gemiddelde. Amai Amai 1 ci (Closei Amai 1), waar ci (Erf (Fast Slow) Stadige) 2, Fast 2 / (FastMALength 1), Slow 2 / (SlowMALength 1). Index: Ek ERLength 2, 100, Stap 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Lang ambagte: As Amai GT Amai 1 amp Amai 1 LT Amai 2 dan MinAMA Amai 1 (Adaptive bewegende gemiddelde opdaag met 'n spilpunt op MinAMA). Kort ambagte: Amai Dit Amai 1 amp Amai 1 GT Amai 2 dan MaxAMA Amai 1 (Adaptive bewegende gemiddelde draai af met 'n spilpunt op MaxAMA). Index: Ek Filteri FilterIndex StdDev (Amai Amai 1, N), waar StdDev is die standaardafwyking van 'n reeks oor N tydperke. N 20 (verstek waarde). Index: Ek FilterIndex 0.0, 1.0, Stap 0,02 N 20 Lang ambagte: 'n koop aan die einde geplaas wanneer Amai GT Amai 1 amp (Amai MinAMA) GT Filteri. Kort ambagte: A verkoop aan die einde geplaas wanneer Amai Dit Amai 1 amp (MaxAMA Amai) GT Filteri. Index: Ek stop verlies afrit: ATR (ATRLength) is die gemiddelde Ware Range oor 'n tydperk van ATRLength. ATRStop 'n veelvoud van ATR (ATRLength). Lang ambagte: A verkoop stop geplaas op toetreevlak ATR (ATRLength) ATRStop. Kort ambagte: A koop stop geplaas op toetreevlak ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Stap 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Stap 0,02