Moving Average Fractal Adaptive

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. MetaTrader 5 - Indicators Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama) - aanwyser vir Meta Trader 5 Beskrywing:. Fractal Adaptive bewegende gemiddelde tegniese aanwyser (Frama) is ontwikkel deur John Ehlers Hierdie aanwyser is gebou 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) Fractal Adaptive bewegende gemiddelde Fractal Adaptive bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser (Frama) is 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. Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. 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 1) Frama (i1) Prys (i) D. w.s. 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 tydperke lank LowestPrice (i) huidige minimale waarde vir lengte tydperke Waardes N1, N2 en N3 is onderskeidelik gelyk aan: N2 (i) N (lengte, ek lengte) N3 (i) N (2 lengte, i) 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. The Voortgesette Soek Vir Robuuste Momentum Aanwysers: die Fraktale Adaptive Moving Gemiddelde volgende uit die laaste post en tersydestelling van die nie-werkende-as - geadverteerde Trend Vigor aanwyser, sal ons ons aandag te draai na die wêreld van aangepaste bewegende gemiddeldes. In hierdie geval, sal ek saam met die FRAMA8211the fraktale Adaptive bewegende gemiddelde. Die rede waarom ek begin af met hierdie een is dat volgens ETFHQ in hierdie pos. Frama is 'n aanduiding dat lyk baie sterk prestasie het, selfs met behulp van wat beslis lyk na 'n baie eenvoudige strategie (lang as die prys kruise oor die aanwyser, uitgang omgekeerd), wat waarskynlik sal laat een oop te whipsaws. Maar voor dan, I8217d graag 'n inleiding tot die Frama maak, deur 'n skakel na die oorspronklike Dr John Ehlers papier, hier. Terwyl ek won8217t probeer om 'n beter formele verklaring as die man wat die aanwyser geskep gee (wat is die rede waarom die papier is daar), die manier wat ek intuïtief te dink oor die Frama (of die aangepaste bewegende gemiddelde gesin van aanwysers, wat hier aangetref word) is dat hulle verbeterings van die eksponensiële bewegende gemiddelde wat probeer om die aanwyser tydens sikliese periodes mark glad te whipsaws vermy, en om 'n vinniger reaksie in tye van sterk tendense het, ten einde die skade wat as gevolg van 'n einde tendens te verminder. Die Frama self vergelyk twee tydperke van N / 2 dae (die laaste N / 2 dae, en die laaste N / 2 dae voor die laaste N / 2 dae) na die totale tydperk (N dae). Intuïtief, indien daar 'n reguit tendens opwaarts, dan die uitdrukking (log (N1N2) - log (N3)) / log (2), waar N1 is die verskil van die hoogste hoog en laagste laag oor die afgelope N / 2 dae en N2 is identies, behalwe vir die vorige N / 2 dae voor die laaste N / 2 dae, en N3 is dieselfde hoeveelheid oor die hele N dae, sal gelyk wees aan nul, en dus, sou die eksponent van daardie gelyk wees aan 1, wat analoog aan 'n EMO van 1 dag. Net so, wanneer daar 'n groot deel van die opeenhoping, dan die uitdrukking log (N1N2) sal groter wees as log (N3), en so die eksponent (dit wil sê, die fraktale dimensie) van die eksponent sal nader aan 2 wees (of groter , want ek geïmplementeer die gewysigde Frama). Let8217s kyk na die kode: wese van die tweede deel van die kode, dit is 'n gevorderde vorm van die eksponensiële bewegende gemiddelde wat rekening hou met die hoeveelheid verkeer oor 'n groter tydperk in vergelyking met die swaai by twee fyner tussenposes in die twee helftes van daardie tydperk. Die metode vir die gewysigde Frama is te danke aan ETFHQ (weereens), wat hier aangetref word. En terwyl woorde kan maak vir 'n bietjie van verduideliking, in hierdie geval, 'n foto (of 'n paar) is veel meer werd. Hier is 'n paar kode wat ek geskryf het om 'n EMO plot, en drie afsonderlike Frama berekeninge (die verstek John Ehlers instellings, die beste ETFHQ instellings, en die stadiger ETFHQ instellings) op XLB vanaf 2003 deur middel van 2010 (ja, dieselfde XLB uit ons Trend Vigor backtest, want dit was die go-to instrument vir al ons individuele aandele kurwes). Dit lei tot die volgende plot: Vanuit hierdie perspektief, die verbeterings is duidelik. In wese, die langtermyn Frama (FC 40, N 252 SC 252) beskik oor die grootste deel van die gladheid van die 126 dag EMO, terwyl baie meer ontvanklik vir die draaie in die prys aksie om oop aandele aan die einde van 'n tendens hou. Die twee vinniger FRAMAs, aan die ander kant, 'n drukkie die prys aksie van naderby, nog steeds 'n mate van vlotheid te behou. Here8217s die kode om in te zoem op 2007-2008. En, die ooreenstemmende plot. Hier kan ons 'n paar meer eiendomme te sien. Terwyl die verstek John Ehlers instellings (blou) oënskynlik spore prys aksie ten nouste, die aanwyser bevind hom gewoonlik reg in die middel van die prys aksie, maar het steeds die geleentheid tendens volgende eiendom wanneer die prys aksie breek deur dit aan die begin van die finansiële krisis. Met ander woorde, dit blyk dat dit julle albei as 'n tendens volgeling (whipsaws) kan seermaak, en as 'n gemiddelde terugkeer aanwyser (soos gesien wanneer XLB begin val in die krisis), so dit gee aanleiding tot die idee dat 'n aanduiding kan dop die prys te goed. Aan die ander kant, die 126 dag Frama (die ETFHQ instellings, in groen) blyk te lyk soos 'n dinamiese ondersteuning en weerstand aanduiding dat die praat koppe gaan aan en aan oor (nog gee baie min raad oor hoe om werklik objektief bereken), in die sin dat die prys aksie lyk dit elke nou en dan raak, maar nie ossilleer rondom dit. Dit breek in een rigting en dit regkry om te bly in daardie rigting, totdat dit breek in die ander rigting, en in stand te hou 'n skuif na daardie rigting. Dit lyk soos 'n fondament van 'n toekomstige handel strategie. Ten slotte, die 252 dag Frama (die ETFHQ instellings vir die langtermyn Frama aanwyser, in rooi) lyk soos 'n bevestigende aanwyser of filter. Let daarop dat in vergelyking, die 126 dag EMO lyk soveel indien nie meer as die 252 dag Frama lag, en uit hierdie uitkykpunt, blyk dit dat die resultate is nie so goed vir dieselfde hoeveelheid data verwerk. Algehele, dit blyk dat deur die handel af gladheid en responsiwiteit, kan 'n mens die fondamente van 'n moontlike stelsel sien. Die potensiële handel stelsels hier sal ondersoek word in die toekoms. Dankie vir die lees. Mis nooit 'n update Skryf R-bloggers om e-posse te ontvang met die nuutste R poste. (Jy sal hierdie boodskap nie weer sien nie.)