Kaufman Adaptive Moving Average Amibroker

Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen. Moving Durchschnitte sind ein beliebtes Werkzeug der aktiven Trader Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen Whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Serie von kleinen Gewinnen und Verluste Analysten haben Jahrzehnte versucht, die zu verbessern Einfacher gleitender Durchschnitt In diesem Artikel schauen wir uns diese Bemühungen an und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Handelsinstrumenten geführt hat. Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten liest, schauen Sie sich einfach Umzugsdurchschnitte machen Trends stehen heraus Vor-und Nachteile von bewegenden Mitteln Die Vor-und Nachteile Von bewegten Durchschnitten wurden von Robert Edwards und John Magee in der ersten Auflage der Technischen Analyse der Stock Trends zusammengefasst, als sie sagten, und es war wieder im Jahr 1941, dass wir die Entdeckung entdeckt haben, obwohl viele andere es vorher gemacht hatten, indem sie die Daten mittelten Für eine bestimmte Anzahl von Tagen könnte man eine Art automatisierte Trendlinie ableiten, die definitiv die Trendänderungen interpretieren würde Fast zu gut um wahr zu sein In der Tat war es zu schön um wahr zu sein. Mit den Nachteilen, die die Vorteile überwiegen, verließen Edwards und Magee schnell ihren Traum vom Handel von einem Strandbungalow Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben hatten, andere Fortsetzen, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Einfache Umzugsdurchschnitte Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum hinzu und teilen sich die Anzahl der gewählten Perioden ab. Finden Sie einen fünftägigen gleitenden Durchschnitt Würde die Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn die jüngste Schließung über dem gleitenden Durchschnitt ist, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Downtrends sind definiert durch Preise Handel unter dem gleitenden Durchschnitt Für mehr, siehe Unsere Moving Averages Tutorial. Diese trenddefinierende Eigenschaft macht es möglich, gleitende Mittelwerte zu generieren Trading-Signale In seiner einfachsten Anwendung, Händler kaufen, wenn die Preise bewegen sich über dem Umzug Durchschnittlich und verkaufen, wenn die Preise unter diese Linie übergehen Ein solches Vorgehen wird garantiert, um den Händler auf die rechte Seite eines jeden bedeutenden Handels zu setzen. Unglücklicherweise wird bei gleichzeitiger Glättung der Daten gleitende Mittelwerte hinter der Marktwirkung zurückbleiben und der Händler wird fast immer geben Zurück einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinnen Trades. Exponential Moving Averages Analysten scheinen die Idee der gleitenden Durchschnitt zu mögen und haben Jahre versucht, die Probleme mit dieser Verzögerung zu reduzieren Einer dieser Innovationen ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Dieser Ansatz verleiht den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung, und als Ergebnis bleibt er näher an der Preisaktion als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. EMA Gewicht Schließen 1-Gewicht EMAy Wo. Weight ist die Glättung Konstante ausgewählt von der analyst. EMAy ist der exponentielle gleitenden Durchschnitt von gestern. Eine gemeinsame Gewichtung Wert ist 0 181, die in der Nähe von einem 20-Tage einfachen mov ist Durchschnittlich Einmal ist 0 10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt kein anderes Problem mit bewegten Durchschnitten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Zahl führen wird Des Verlierens von Trades In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen Welles Wilder schätzt, dass die Märkte nur ein Viertel der Zeit treiben. Bis zu 75 Handelsgeschäfte sind auf enge Bereiche beschränkt, wenn gleitende durchschnittliche Buy-and-Selling-Signale wiederholt als Preise generiert werden Schnell um und unter den gleitenden Durchschnitt zu bewegen Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden die geplanten Mittelwerte im Handel verwendet. Anpassungsfähige Mittelwerte in die Marktaktivität Eine Methode zur Bewältigung der Nachteile von Gleitende Mittelwerte ist es, den Gewichtungsfaktor um ein Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volati liegen würde Le Märkte Dies würde es den Gewinnern ermöglichen zu laufen Da ein Trend zu einem Ende kommt und die Preise den gleitenden Durchschnitt konsolidieren, würde sich der aktuellen Marktaktion näher kommen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten der während des Trends erfassten Gewinne zu halten. Kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter Die Grundlagen von Bollinger Bands. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel zu ersetzen Eine Konstante basierend auf dem Wirkungsgrad ER in seinem Buch, New Trading Systems und Methoden Dieser Indikator ist darauf ausgelegt, die Stärke eines Trends zu messen, der in einem Bereich von -1 0 bis 1 0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formulare berechnet Preisänderung für die Periodensumme der absoluten Preisänderungen für jede Bar. Beachten Sie eine Aktie, die jeden Tag eine Fünf-Punkte-Strecke hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt 15 Punkte gewonnen hat. Dies würde zu einem ER von 0 67 15 führen P Ond Aufwärtsbewegung geteilt durch die gesamte 25-Punkte-Bereich Hätte diese Aktie 15 Punkte abgelehnt, wäre die ER -0 67 Für mehr Handel Beratung von Perry Kaufman, lesen Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung von Handelsverlusten skizziert. Das Prinzip der Trend s Effizienz basiert darauf, wie viel Richtungsbewegung oder Trend Sie pro Einheit der Preisbewegung über einen definierten Zeitraum erhalten. Ein ER von 1 0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend ist -1 0 stellt einen perfekten Abwärtstrend dar Extreme werden selten erreicht. Um diesen Indikator anzuwenden, um die adaptive gleitende durchschnittliche AMA zu finden, müssen die Händler das Gewicht mit den folgenden, ziemlich komplexen Formeln berechnen. C ER SCF SCS SCS 2 Wo ist die SECF die exponentielle Konstante für die schnellste EMA Zulässig in der Regel 2.SCS ist die exponentielle Konstante für die langsamste EMA zulässig oft 30.ER ist das Effizienzverhältnis, das oben festgestellt wurde. Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariable verwendet Schwierig von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitenden Durchschnitt als Option in fast allen Handelssoftwarepaketen enthalten. Für mehr auf der EMA lesen Sie das Exponentiell gewichtete Moving Average. Examples einer einfachen gleitenden durchschnittlichen roten Linie, einer exponentiell gleitenden durchschnittlichen blauen Linie Und die adaptive gleitende durchschnittliche grüne Linie sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1 Die AMA ist grün und zeigt den größten Grad der Abflachung in der bereichsgebundenen Handlung, die auf der rechten Seite dieses Diagramms gesehen wird. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, Gezeigt als die blaue Linie, ist am nächsten an der Preisaktion Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie gezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Abbildung gezeigt werden, sind alle anfällig für peitschende Handlungen zu verschiedenen Zeiten Dieser Nachteil zu bewegten Durchschnitten war bisher nicht möglich Zu beseitigen. Conclusion Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in der Enzyklopädie der technischen Marktindikatoren Er schloss, obwohl die adaptive gleitenden Durchschnitt ist ein Interesse G neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Reiz, unsere Vorversuche zeigen keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Dies bedeutet nicht, dass die Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln Zu diesem Thema lesen Sie die Entdeckung von Keltner-Kanälen und den Chaikin-Oszillator. Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelschancen zu ermitteln. Als Beispiel geben die Verhältnisse über 0 30 starke Aufwärtstrends an und stellen potenzielle Käufe dar Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Aktien mit dem niedrigsten Effizienz-Verhältnis könnte als Ausbruch Chancen beobachtet werden. Umfrage von der United States Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Menge an Geldern der Vereinigten Staaten können Leihen Die Schuldenobergrenze wurde unter dem Zweiten Liberty Bond Act geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Ion leiht Gelder, die bei der Federal Reserve an eine andere Depotinstitution gepflegt werden.1 Eine statistische Maßnahme für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress, der 1933 als Bankengesetz verabschiedet wurde und das verboten ist Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition. Nonfarm Gehaltsabrechnung bezieht sich auf jede Arbeit außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, private Haushalte und der gemeinnützige Sektor Das US Bureau of Labor. Kaufman Adaptive Moving Durchschnittliche Handelsstrategie Setup Filter. I Trading-Strategie. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Quelle Kaufman, PJ 1995 Intelligentes Trading Verbesserung der Performance bei der Veränderung von Märkten New York McGraw-Hill, Inc Konzept Trading-Strategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter Research Goal Performance-Überprüfung des Setups und Filters Spezifikation Tabelle 1 Ergebnisse Abbildung 1-2 Trade Setup Long Trades Der Adaptive Moving Average AMA wendet sich an Short Trades Der Adaptive Moving Average wechselt Notizen Die AM Eine Trendlinie scheint zu stoppen, wenn die Märkte keine Richtung haben. Wenn die Märkte treiben, fängt die AMA-Trendlinie den Trade-Entry Long Trades an. Ein Kauf am Ende wird nach einem bullischen Setup platziert. Short Trades Ein Verkauf am Ende wird nach einem bärischen Setup Trade Exit Table platziert 1 Portfolio 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes Daten 32 Jahre seit 1980 Testplattform MATLAB. II Sensitivitäts-Test Alle 3-D-Charts folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Prozent Profitable Trades und Avg Win Avg Loss Ratio Das endgültige Bild zeigt die Sensitivität von Equity Curve. Tested Variablen ERLength FilterIndex Definitionen Tabelle 1.Figure 1 Portfolio Performance Inputs Tabelle 1 Kommission Slippage 0. AMA ERLength ist der Adaptive Moving Average über einen Zeitraum von ERLength ERLength ist eine Rückblickperiode des Effizienzverhältnisses ER ER i abs Richtung i Volatilität i, wobei abs die Absolutwert Richtung i Schließen i Schließen i ERLength, Volatilität i abs DeltaClose i, ERLength, wo ist die Summe über einen Zeitraum von ERLength, DeltaClose i Schließen i Schließen i 1 FastMALength ist eine Periode der schnell gleitenden Durchschnitt SlowMALength ist eine Periode der Langsam gleitender Durchschnitt AMA i AMA i 1 ci Schließen i AMA i 1, wo ci ER i Fast langsam langsam 2, schnell 2 FastMALength 1, langsam 2 SlowMALength 1 Index i. ERLength 2, 100, Schritt 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Long Trades Wenn AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 dann MinAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average mit einem Pivot bei MinAMA Short Trades AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 dann MaxAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average dreht sich um Mit einem Pivot bei MaxAMA Index i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, wobei StdDev die Standardabweichung der Serie über N Perioden ist N 20 Defaultwert Index i. FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02 N 20.Long Trades Ein Kauf am Ende ist platziert, wenn AMA i AMA i 1 AMA i MinAMA Filter i Short Trades Ein Verkauf am Ende Wird gesetzt, wenn AMA i AMA i 1 MaxAMA AMA i Filter i Index i. Stop Loss Exit ATR ATRLength ist die durchschnittliche True Range über einen Zeitraum von ATRLength ATRStop ist ein Vielfaches von ATR ATRLength Long Trades Ein Verkauf Stop ist bei Eintrag ATR ATRLength ATRStop platziert Short Trades Ein Kauf-Stop wird bei Entry ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02.Kaufman s Adaptive Moving Average KAMA. Kaufman s Adaptive Moving Average KAMA. Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman s 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 der Preis schwingt und folgt Preise aus größerer Distanz Dieser Trend-Indikator kann verwendet werden, um den Gesamttrend, die Zeitdrehpunkte und die Filterpreisbewegungen zu identifizieren. Es gibt mehrere Schritte, um Kaufman s Adaptive Moving Average zu berechnen St beginnen mit den von Perry Kaufman empfohlenen Einstellungen, die KAMA 10,2,30.10 sind die Anzahl der Perioden für die Effizienz-Verhältnis 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 Effizienzverhältnis ER und das Glättungs-Konstant-SC berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgrößen-Nuggets macht es einfacher, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Effizienzverhältnis ER. Die ER ist grundsätzlich die Preisänderung für die tägliche Volatilität angepasst. In statistischen Begriffen, die Effizienz-Verhältnis sagt uns 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 verschoben 10 aufeinanderfolgende Perioden oder nach 10 aufeinanderfolgenden Perioden ER wäre null, wenn der Preis unverändert über die 10 Perioden ist. Behebung Konstante SC. Die Glättungskonstante verwendet die ER und zwei Glättungskonstanten Basierend auf einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel 2 30 1 ist die Glättungskonstante für eine 30-Periode EMA Die schnellste SC ist die Glättungskonstante für Kürzere EMA 2-Perioden Die langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamsten EMA 30-Perioden Beachten Sie, dass die 2 am Ende ist, um die Gleichung zu quadrieren. Mit dem Effizienzverhältnis ER und Glättung Constant SC sind wir nun bereit, Kaufman zu berechnen Adaptive Moving Average KAMA 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. Berechnungsbeispiel Diagramm Die untenstehenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle Um KAMA und das entsprechende QQQ-Diagramm zu berechnen. Usage und Signals. Chartists können KAMA wie jeder andere Trend folgen Indikator, wie ein gleitender Durchschnitt Chartisten können nach Preiskreuze suchen, directio Änderungen und gefilterten Signalen. Erste ein Kreuz über oder unter KAMA zeigt Richtungsänderungen in den Preisen Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System viele Signale und viele Whipsaws generieren Chartisten können Whipsaw reduzieren, indem sie einen Preis oder Zeitfilter auf Die Crossover Man könnte den Preis verlangen, um das Kreuz für die festgelegte Anzahl von Tagen zu halten oder das Kreuz zu verlängern, um KAMA um den prozentualen Prozentsatz zu überschreiten. Zweitens können die Chartisten die Richtung von KAMA verwenden, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parameteranpassung erfordern Gleiten Sie den Indikator weiter. Chartisten können den mittleren Parameter ändern, der die schnellste EMA-Konstante ist, um KAMA zu glätten und nach Richtungsänderungen zu suchen. Der Trend ist so lange, wie KAMA fällt und untere Tiefen fällt Der Trend ist so lange, wie KAMA steigt Und das Fräsen höherer Höhen 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 c Ombinsignale und - techniken Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kürzere KAMA für Handelssignale zu definieren. Zum Beispiel könnte KAMA 10,5,30 als Trendfilter verwendet werden und gilt als bullish beim Aufstieg Einmal bullish , Konnten die Chartisten dann nach bullischen Kreuzen Ausschau halten, wenn der Preis über KAMA 10,2,30 geht. Das folgende Beispiel zeigt MMM mit einem steigenden Langzeit-KAMA und bullischen Kreuzen im Dezember, Januar und Februar Langfristige KAMA hat sich im April abgelehnt und es gab Bärische Kreuze im Mai, Juni und Juli. KAMA kann als Indikator-Overlay in der SharpCharts-Workbench gefunden werden. Die Standardeinstellungen werden automatisch in der Parameterbox angezeigt, sobald sie ausgewählt sind und Chartisten diese Parameter an ihre analytischen Bedürfnisse anpassen können Der erste Parameter ist Für die Effizienz-Verhältnis und Chartisten sollten von der Erhöhung dieser Zahl verzichten Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Sensitivität zu erhöhen Chartisten suchen, um KAMA für längerfristige Trendanalyse zu erhöhen kann t erhöhen Er mittlerer Parameter inkrementell Obwohl der Unterschied nur 3 ist, ist KAMA 10,5,30 deutlich glatter als KAMA 10,2,30.Weitere Studie. Aus dem Schöpfer, das Buch unten bietet detaillierte Informationen über Indikatoren, Programme, Algorithmen und Systeme, einschließlich Details über KAMA und andere gleitende durchschnittliche Systeme. Trading Systeme und Methoden Perry Kaufman.