Adaptive Moving Average Parameter

Ist schlauer besser Ein Vergleich von adaptiven und einfachen gleitenden durchschnittlichen Handelsstrategien Craig A. Ellis. , Simon A. Parbery School of Economics and Finance, University of Western Sydney, Locked Bag 1797, Penrith South DC, NSW 1797, Australien erhielt 5. September 2004, überarbeitet am 7. Dezember 2004, angenommen 20. Dezember 2004, online verfügbar 24. Juni 2005Diese Studie untersucht Die Vergleichsleistung eines Adaptive Moving Average (AMA) auf den Australian All Ordinaries, Dow Jones Industrial Average und Standard und Poors 500 Börsenindizes. Der theoretische Vorteil des Adaptive Moving Average über feste Länge Simple Moving Average (SMA) Handelssysteme ist seine Fähigkeit, automatisch auf veränderte Marktbedingungen abhängig von der Volatilität auf dem Markt zu reagieren. Während die Strategie bestätigt wird, um einige Markt-Timing-Fähigkeit haben, die Gesamtergebnisse zeigen, Rückkehr in die Adaptive Moving Average kann nicht kompensieren die Kosten des Handels daher Kreditvergabe Unterstützung für die Verwendung einer langfristigen passiven Strategie. JEL Klassifizierung Technische Analyse Adaptive Moving Average Entsprechender Autor. Tel. 61 2 4620 3250 Fax: 61 2 4626 6683. Copyright Kopie 2005 Elsevier B. V. Alle Rechte vorbehalten. Cookies werden von dieser Seite benutzt. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite "Cookies". Copyright 2017 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V.Moving Durchschnittliche Parameter Drei Moving Average Parameters So möchten Sie einen gleitenden Durchschnitt auf Ihre Charts hinzufügen. Was sind die Parameter, die Sie einstellen oder wählen müssen Es gibt nur wenige (drei): Die Preise, die für die Berechnung des Durchschnitts verwendet werden: nahe, durchschnittlich hoch und niedrig, durchschnittlich hoch, niedrig und nah, etc. Die Länge der Periode des gleitenden Durchschnittes, wie viele Takte für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden, oder mit anderen Worten, wie viele Bars zurück wollen wir jeden Moment sehen. Art des gleitenden Durchschnitts die Formel verwendet: einfache vs exponentielle vs andere Arten. Let8217s erforschen nun alle Parameter. Parameter 1: Preis für die Verschiebung Durchschnittliche Berechnung Die meisten typischen Menschen verwenden jeden bar8217s Schlusskurs, um gleitende Durchschnitte zu berechnen. In vielen Fällen ist dies durch die besondere Rolle des Schlusskurses gerechtfertigt. Zum Beispiel stellt jeder Tag8217s Schlusskurs eines Aktienindex den Aktienmarkt8217s Konsens am Ende dieses Börsentages dar, wenn die Händler ihre Intraday-Positionen schließen und ihre Portfolios für die Nacht vorbereiten, wenn sie nicht auf den Markt schauen werden. Auf der anderen Seite sind die Schlusskurse von Stäben bei Intraday-Charts deutlich geringer als die Informationen, zu welchen Preis der Markt genau am Ende eines bestimmten 5 oder 10-minütigen Zeitraums während des Tages gehandelt hat, hat für die meisten Marktteilnehmer wenig Bedeutung. Daher können Sie sich alternative Methoden zur Berechnung von gleitenden Durchschnitten anschauen, wenn Sie mit Intraday-Daten arbeiten: Durchgehende Mittelwerte können aus den Mittelwerten von High und Low jedes Bar oder aus dem so genannten typischen Preis berechnet werden (der Durchschnitt von hoch, niedrig , Und schließen), oder aus dem Durchschnitt aller vier Preise (offen, hoch, niedrig und nah). Parameter 2: Verschieben der durchschnittlichen Periodenlänge Die Länge des gleitenden Durchschnitts oder genauer die Anzahl der in der gleitenden Durchschnittsberechnung enthaltenen Balken ist wohl die am meisten diskutierten der drei Parameter. Sie können den gleitenden Durchschnitt von nur wenigen (z. B. 8) jüngsten Preisscheinen berechnen, und Sie werden sehen, dass es sehr schnell auf jede kleine Änderung in der market8217s Richtung reagiert. Alternativ können Sie auch Zehner oder Hunderte von Preisstäben in die Berechnung aufnehmen (z. B. 200 bar ist ein beliebtes Setup). Auf diese Weise werden Sie alle Bar-to-Bar-Lärm herausfiltern, die lange Zeit gleitenden Durchschnitt wird nur die sinnvollen, langfristigen Preisentwicklung widerspiegeln. Neben der Betrachtung der Anzahl der Bars. Sie müssen natürlich auch berücksichtigen, wie lange jede Bar ist. Während 10 Balken 2 Wochen auf einer Tageskarte darstellen, sind sie weniger als eine Stunde auf einem 5-Minuten-Chart. Es gibt keine ideale gleitende durchschnittliche Periodenlänge. Da verschiedene Handelsstile und - strategien das Betrachten verschiedener Informationen erfordern. Das Problem, eine gut bewegte durchschnittliche Periode zu finden, wurde hier diskutiert: Moving Average Period. Parameter 3: Moving Average Type Die häufigste gleitende durchschnittliche Art ist einfach gleitender Durchschnitt. Wie der Name schon sagt, ist es auch der einfachste zu berechnen und zu verstehen (das ist wahrscheinlich der Hauptgrund, warum es die beliebtesten ist). Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist (einfach) das arithmetische Mittel der letzten N Balken (N ist die gleitende durchschnittliche Periode, die oben diskutiert wurde). Sie summieren N die neuesten Preise und teilen das Ergebnis von N. Neben einfach gleitenden Durchschnitt gibt es andere Arten. Es gibt nur wenige Variationen in den Formeln und manchmal ist es schwer zu sagen, welche Art von gleitenden Durchschnitt ist es nur durch ein Diagramm zu sehen. Zum Beispiel setzt der exponentielle gleitende Durchschnitt mehr Gewicht auf die jüngsten Preise und deshalb scheint es ein bisschen schneller auf Preisänderungen im Vergleich zum einfachen gleitenden Durchschnitt zu reagieren. Andere häufig verwendete gleitende durchschnittliche Typen umfassen den am wenigsten quadratischen gleitenden Durchschnitt. Adaptiver gleitender Durchschnitt Oder gewichteten gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie kreativ und gut mit Zahlen sind, können Sie sogar Ihre eigenen proprietären Methoden (dennoch, die Nützlichkeit solcher Bemühungen ist fragwürdig, angesichts der kleinen Unterschiede und wenig zusätzliche Informationen erhalten Sie). Welche bewegten durchschnittlichen Parameter zu verwenden Wenn Sie nicht viel quantitative Tests getan haben und haben keine Ahnung, welche gleitende durchschnittliche Berechnungsmethode für Ihren Handelsansatz effektiv sein könnte, würde ich vorschlagen, dass Sie mit dem sehr grundlegenden beginnen. Nehmen Sie einfach gleitenden Durchschnitt berechnet aus Schlusskurse (dies ist die Einrichtung Ihrer Charting-Software wahrscheinlich hat als Standard) und konzentrieren Sie Ihre Energie auf die Suche nach einer guten gleitenden durchschnittlichen Zeitraum Länge. Denken Sie auch daran, dass der gleitende Durchschnitt nur ein Werkzeug ist, nur ein Stück der Analyse, und Sie müssen wahrscheinlich auch andere Dinge (wie die Grundlagen, Volumen oder Preis Aktion) in Ihre Entscheidungsfindung, um eine solide Handelsstrategie zu bauen. Wenn Sie auf dieser Website andor mit Macroption-Inhalten bleiben, bestätigen Sie, dass Sie die Nutzungsbedingungen akzeptiert und akzeptiert haben, so als ob Sie es unterschrieben haben. Die Vereinbarung umfasst auch Datenschutzrichtlinie und Cookie-Richtlinien. Wenn Sie mit irgendeinem Teil dieser Vereinbarung nicht einverstanden sind, verlassen Sie bitte die Web site jetzt. Alle Informationen sind nur für Bildungszwecke und können ungenau, unvollständig, veraltet oder einfach falsch sein. Macroption haftet nicht für Schäden, die durch die Verwendung des Inhalts entstehen. Es werden keine Finanz-, Investitions - oder Handelsberatung gegeben. Kopie 2017 MacroptionKaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) ist ein gleitender Durchschnitt, der für Marktlärm oder Volatilität verantwortlich ist. KAMA wird die Preise genau verfolgen, wenn die Preisschwankungen relativ klein sind und der Lärm niedrig ist. KAMA wird sich anpassen, wenn sich die Preisschwankungen erweitern und die Preise aus größerer Entfernung verfolgen. Mit diesem Trend-Indikator können Sie den Gesamttrend, die Zeitdrehpunkte und die Filterpreisbewegungen identifizieren. Berechnung Es sind mehrere Schritte erforderlich, um Kaufman039s Adaptive Moving Average zu berechnen. Let039s beginnen zunächst mit den von Perry Kaufman empfohlenen Einstellungen, die KAMA (10,2,30) sind. 10 ist die Anzahl der Perioden für das Efficiency Ratio (ER). 2 ist die Anzahl der Perioden für die schnellste EMA-Konstante. 30 ist die Anzahl der Perioden für die langsamste EMA-Konstante. Vor der Berechnung von KAMA müssen wir das Efficiency Ratio (ER) und die Smoothing Constant (SC) berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgröße Nuggets macht es einfacher, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Efficiency Ratio (ER) Die ER ist grundsätzlich die Preisänderung für die tägliche Volatilität angepasst. In statistischer Hinsicht sagt das Effizienzverhältnis die fraktale Effizienz der Preisänderungen. ER schwankt zwischen 1 und 0, aber diese Extreme sind die Ausnahme, nicht die Norm. ER wäre 1, wenn die Preise um 10 aufeinanderfolgende Perioden oder um 10 aufeinanderfolgende Perioden verschoben wurden. ER wäre null, wenn der Preis über die 10 Perioden unverändert bleibt. Glättungskonstante (SC) Die Glättungskonstante verwendet die ER - und zwei Glättungskonstanten auf der Grundlage eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel. (2301) ist die Glättungskonstante für eine 30-Perioden-EMA. Der schnellste SC ist die Glättungskonstante für kürzere EMA (2-Perioden). Der langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamste EMA (30-Perioden). Beachten Sie, dass die 2 am Ende ist, um die Gleichung zu quadrieren. Mit dem Efficiency Ratio (ER) und Smoothing Constant (SC) sind wir nun bereit, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) zu berechnen. Da wir einen Anfangswert benötigen, um die Berechnung zu starten, ist die erste KAMA nur ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die folgenden Berechnungen basieren auf der folgenden Formel. BerechnungsbeispielChart Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle, die zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm verwendet wird. Verwendung und Signale Chartisten können KAMA wie jeden anderen Trend folgen Indikator, wie ein gleitender Durchschnitt. Chartisten können nach Preiskreuzungen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst zeigt ein Kreuz über oder unter KAMA Richtungsänderungen in den Preisen an. Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System viele Signale und viele Whipsaws erzeugen. Chartisten können Whipsaws reduzieren, indem sie einen Preis - oder Zeitfilter auf die Crossover anwenden. Man könnte den Preis verlangen, um das Kreuz für die festgelegte Anzahl von Tagen zu halten oder das Kreuz zu verlängern, das KAMA um einen festgelegten Prozentsatz übersteigt. Zweitens können Chartisten die Richtung von KAMA nutzen, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parametrierung erfordern, um den Indikator weiter zu glätten. Chartisten können den mittleren Parameter ändern, der die schnellste EMA-Konstante ist, um KAMA zu glätten und nach Richtungsänderungen zu suchen. Der Trend geht ab, solange KAMA fällt und untere Tiefen schmiedet. Der Trend ist so lange, wie KAMA steigt und höhere Höhen schafft. Das Kroger-Beispiel unten zeigt KAMA (10,5,30) mit einem steilen Aufwärtstrend von Dezember bis März und einem weniger steilen Aufwärtstrend von Mai bis August. Und schließlich können Chartisten Signale und Techniken kombinieren. Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kürzere KAMA für Handelssignale zu definieren. Beispielsweise könnte KAMA (10,5,30) als Trendfilter verwendet werden und beim Aufsteigen als bullisch angesehen werden. Einmal bullisch, konnten die Chartisten dann nach bullischen Kreuzen Ausschau halten, wenn der Preis über KAMA (10,2,30) geht. Das Beispiel unten zeigt MMM mit einem steigenden langfristigen KAMA und bullish Kreuze im Dezember, Januar und Februar. Langfristige KAMA wandte sich im April ab und es waren bärische Kreuze im Mai, Juni und Juli. SharpCharts KAMA kann als Indikator-Overlay in der SharpCharts Workbench gefunden werden. Die Standardeinstellungen werden automatisch im Parameterfeld angezeigt, sobald sie ausgewählt sind und Chartisten diese Parameter an ihre analytischen Bedürfnisse anpassen können. Der erste Parameter ist für das Efficiency Ratio und Chartisten sollten von der Erhöhung dieser Zahl absehen. Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter schrittweise erhöhen. Obwohl der Unterschied nur 3 ist, ist KAMA (10,5,30) deutlich glatter als KAMA (10,2,30). Weitere Studie Aus dem Schöpfer bietet das untenstehende Buch detaillierte Informationen zu Indikatoren, Programmen, Algorithmen und Systemen, einschließlich Details zu KAMA und anderen gleitenden Durchschnittssystemen. Trading Systems und Methoden Perry KaufmanAdaptive Moving Average Ein Adaptive Moving Average (AMA) ist ein weiterer Indikator wie SMA, MMA und EMA, hat aber mehr Parameter. Es ändert seine Empfindlichkeit aufgrund der Preisschwankungen. Der Adaptive Moving Average wird in Perioden, in denen sich der Preis in eine bestimmte Richtung bewegt, empfindlicher und wird weniger empfindlich auf Preisbewegungen, wenn er instabil wird. AnyChart Stock erlaubt Ihnen, AMA mit dem gewünschten Zeitraum zu jeder Ihrer Diagramme hinzuzufügen. Finden Sie die mathematische Beschreibung des Indikators auf der Seite "Adaptive Gleitender Durchschnitt (AMA)" Mathematische Beschreibung ". Hinzufügen Indikator AMA-Indikator wird durch die Methode ama () hinzugefügt. Es erfordert eine Zuordnung mit einem Wert (Daten) - Feld darin: Hier ist ein Live-Beispiel: Indikator-Parameter AMA-Indikator benötigt fünf Parameter: Mapping mit Wertfeld in ihm (erforderlich), drei Perioden: Periode, schnelle Periode und langsame Periode und a Art der Serie als angezeigt werden. Es ist möglich, den Serientyp jederzeit mit der Methode seriesType () zu ändern. Visualisierung Die Visualisierung eines Indikators ist abhängig vom Serientyp. Hier ist ein Beispiel, bei dem AMA mit verschiedenen Parametern und Einstellungen zu verschiedenen Plots hinzugefügt wird: