Adaptive Moving Average Binärwelle

Kaufman Adaptive Moving Durchschnittliche Handelsstrategie Setup Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Quelle Kaufman, PJ 1995 Intelligentere Trading Verbesserung der Performance bei der Veränderung der Märkte New York McGraw-Hill, Inc Konzept Trading-Strategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter Forschung Ziel Performance-Überprüfung des Setups und Filters Spezifikation Tabelle 1 Ergebnisse Abbildung 1-2 Trade Setup Long Trades Der Adaptive Moving Average AMA eröffnet Short Trades Der Adaptive Moving Average sinkt Hinweis Die AMA Trendline scheint zu stoppen, wenn Märkte keine Richtung haben Wenn die Märkte tendieren , Die AMA-Trendlinie holt sich auf Trade Entry Long Trades Ein Kauf am Ende wird nach einem bullish Setup gesetzt Short Trades Ein Verkauf am Ende wird nach einem bärischen Setup platziert Trade Exit Tabelle 1 Portfolio 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsektoren Rohstoffe, Währungen , Zinssätze und Aktienindizes Daten 32 Jahre seit 1980 Testplattform MATLAB. II Sensitivitätsprüfung Alle 3-D-Charts folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Prozent Profitables 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 Wirkungsgrades ER ER i abs Richtung i Volatilität i, wobei abs der absolute Wert ist 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 des schnell gleitenden Durchschnitts SlowMALength ist eine Periode des langsamen gleitenden Durchschnitts AMA i AMA i 1 ci Schließen i AMA i 1, wo ci ER i Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 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 auftaucht Short Trades AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 dann MaxAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average dreht sich mit einem Pivot bei MaxAMA Index i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, wobei StdDev die Standardabweichung von ist Serie über N Perioden N 20 Defaultwert Index i. FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02 N 20.Long Trades Ein Kauf am Ende wird platziert, wenn AMA i AMA i 1 AMA i MinAMA Filter i Short Trades Ein Verkauf an der Schließen ist, 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 platziert ATRStop Short Trades Ein Kauf-Stop wird am Eintrag ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02.Moving Averages. Moving Average Crossover. This Studie zeigt zwei gleitende Durchschnitte , Deren Typen vom Benutzer mit den Eingängen Moving Average Type 1 und Moving Average Type 2 gewählt werden. Standardmäßig sind beide gleitenden Mittelwerte Simple Moving Averages Die Eingänge Input Data 1 und Input Data 2 werden als X1 bzw. X2 bezeichnet Eingänge Länge 1 und Länge 2 dieser beiden gleitenden Durchschnitte werden als n1 bzw. n2 bezeichnet. Diese Studie zeigt auch Signale an, die durch einen Pfeil nach oben oder durch einen Pfeil nach unten angezeigt werden sollen. Die Bedingungen, die bestimmen, welches Signal, Falls vorhanden, werden unten angegeben. Ein Pfeil nach oben wird in der Diagrammleiste t angezeigt, wenn eines der folgenden Punkte auftritt. N1 n2 und der Teilgraphen von MAt links X1, n1 rechts kreuzt den Teilgraphen von MAt links X2, n2 rechts von unten an Diagramm bar t. N2 n1 und der subgraph von MAt links X2, n2 rechts kreuzt den subgraphen von MAt links X1, n1 rechts von unten an chart bar t. In jedem der oben genannten zwei Fälle, die Spitze des Pfeils fällt mit der Spitze der Chart bar t. Moving Average Difference. To vertraut machen sich mit der Terminologie und Notation in dieser Studie verwendet, beziehen sich auf die Dokumentation für die Studie Moving Average - Simple. This Studie zeigt die Differenz zwischen zwei gleitenden Durchschnitten, deren Arten werden vom Benutzer mit dem Input gewählt Moving Average Type Standardmäßig sind beide gleitenden Mittelwerte Einfache Moving Averages Die Input Input Data werden als X bezeichnet und die Eingänge Length 1 und Length 2 dieser beiden Moving Averings werden als n1 bzw. n2 bezeichnet. Wir bezeichnen die Moving Average Difference Bei Chart-Balken t für die angegebenen Eingänge als MADifft links X, n1, n2 rechts, und wir berechnen es wie folgt. MADifft links X, n1, n2 rechts MAt links X, n1 rechts - MAt links X, n2 rechts. Der Teilgraphen dieses Indikators wird in zwei benutzerdefinierten Farben angezeigt, wenn der Subgraph steigt und der andere, wenn er ist Falling. Moving Average Envelope. Die Moving Average Envelope Studie zeichnet eine obere und untere Band oder Umschlag über und unter dem gleitenden Durchschnitt Jeder der Bands sind die angegebenen Fixed Value aus dem gleitenden Durchschnitt oder die angegebene Prozentsatz aus dem gleitenden Durchschnitt. Percentage oder Fixed Wert Wählen Sie entweder Prozentsatz oder fester Wert aus Im Fall von Prozentsatz setzen Sie den Prozentsatz mit dem Prozentsatz Input Im Fall von Festwert setzen Sie den festen Wert mit dem festen Wert Input. Percentage Wenn Prozentsatz oder Festwert auf Prozentsatz gesetzt ist, geben Sie den Prozentsatz mit diesem ein Eingabe, um den gleitenden Durchschnitt zu multiplizieren Dieses Ergebnis wird vom gleitenden Durchschnitt addiert und subtrahiert 0 01 1.Fixwert Wenn Prozentsatz oder Festwert auf Festwert gesetzt ist, geben Sie den festen Wert mit diesem Eingang ein, um diesen festen Wert hinzuzufügen und zu subtrahieren Der gleitende Durchschnitt. Moving Average Type. Moving Average Length. Moving Average - Adaptive. This Studie berechnet einen adaptiven gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input angegeben werden Dieser gleitende Durchschnitt wurde von Perry Kaufman entwickelt Referenz Aktien Chart Einstellungen Verwenden Sie Anzahl der Tage zu Load Days to Load für eine lange Länge exponentieller gleitender Durchschnitt ändert das Ergebnis an einer bestimmten Diagrammspalte, obwohl die Tage, die in dem Diagramm entfernt oder geladen wurden, vor dem exponentiellen gleitenden Mittelwert in einer bestimmten Chartspalte sind, die durch die Anzahl der Balken zurückgeht Spezifiziert durch die Länge Input. This ist etwas Wichtiges über die Art der exponentiellen Berechnung zu verstehen und Sie sollten fragen, ob es sogar eine geeignete Berechnungsmethode für Ihre Methode der Analyse Der exponentielle gleitenden Durchschnitt sollte nicht mit langen Längen verwendet werden Moving Average - Simple. Moving Average - Hull. This Studie berechnet einen Hull gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input Dieser gleitende Durchschnitt wurde von Alan Hull. Let X eine zufällige Variable, die die Input Data und lassen Xi werden die Wert der Eingabedaten an der Diagrammleiste i Lassen Sie die Input Hull Moving Average Length als n bezeichnen WMAt links X, links lfloor frac rechts rfloor rechts und WMA X, n zufällige Variablen, die die gewichteten Moving Averages für X mit Längen links lfloor Frac right rfloor und n, dann bezeichnen wir den Moving Average - Hull in der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als HMAt X, n, und wir berechnen sie wie folgt. HMAt X, n WMAt links 2WMA links X, links lfloor frac rechts rfloor rechts - WMA X, n, links lfloor frac rechts rfloor rechts. Für eine Erklärung der Bodenfunktion links lfloor rechts rfloor, siehe die Wikipedia-Artikel Boden-und Decken-Funktionen. Moving Average - Rolling High Accuracy. Die Moving Average - Rolling High Accuracy berechnet an jedem Chart-Bar, ein Durchschnitt aller Preise, aus denen die Chart-Bars über den angegebenen Zeitraum Diese Studie stützt sich auf die zugrunde liegenden Volumen zu Preisdaten in Das Diagramm, um seine hohe Genauigkeit zu erreichen. Es ist notwendig für Sierra Chart für ein Häkchen durch Tick-Daten-Konfiguration für die Studie konfiguriert werden, um es seine hohe Genauigkeit zu erreichen. To wöchentlich und monatliche Zeiträume mit dieser Studie macht keinen Sinn mit einem Rolling-Berechnung, da diese Studie nicht auf bestimmte Segmente der Zeit wie der Beginn der Woche oder den Beginn des Monats verweist Stattdessen verweist es zurück Daten in jeder Chart-Bar um die angegebene Zeitspanne Also einfach nur die Zeitdauer Zeitraum und Zeit Zeitraum Geben Sie Eingaben mit der Studie auf 7 Tage oder 30 Tage ein, um dies effektiv zu erreichen. Wenn Sie die Zeitperioden-Typ - und Zeitperioden-Längen-Eingaben so eingestellt haben, dass die Moving Average-Berechnung über eine große Anzahl von Balken im Diagramm liegt und es eine Eine große Anzahl von Stäben, die auf der Grundlage der aktuellen Chart-Einstellungen in das Diagramm geladen werden, dann kann die Studie eine längere Zeit dauern, um die anfänglichen Berechnungen durchzuführen, und die Programmbenutzeroberfläche wird während dieser Zeit eingefroren. Daher ist es notwendig, mit diesen Eingängen vorsichtig zu sein Einstellungen, um nicht zu viel von einer Bearbeitungsbelastung auf das Programm zu setzen. Zeitperiodenart Diese Eingabe gibt den Zeitraumsperiodestyp an. Es kann entweder Tage oder Stäbe sein, wenn sie auf Stäbe gesetzt sind, bedeutet dies die Anzahl der Stäbe, die durch die Zeitperiode eingestellt sind Die Länge wird in der Berechnung verwendet. Wenn diese Eingabe auf Tage eingestellt ist, gibt die Zeitdauerdauer die Anzahl der Handelstage an, an denen die Berechnung durchgeführt wird. Handelstage werden mit den Sitzungszeiten bestimmt Wenn beispielsweise Zeitdauer auf 2 gesetzt ist, Dann ist der vorherige Handelstag, wie er von der Session Times bestimmt wird, und der gesamte aktuelle Handelstag ist in der Berechnung enthalten. Daher ist es in diesem Fall nicht eine 2-tägige Nachlaufberechnung, die 48 Stunden ab dem aktuellen Datum-Uhrzeit zurückkehrt Länge Dieser Input gibt die Anzahl der Tage, Minuten oder Balken an, je nachdem, ob der Zeitperioden-Typ auf Days Minutes oder Bars gesetzt ist. Wochenende in Day Count aktivieren Wenn dieser Eingang auf Yes gesetzt ist, werden Sonntags und Sonntags bei der Bestimmung, wie viele Tage zurückgeht, übersprungen In die Berechnung nach der Zeitperiodenlänge eingeben Input. Use Fixed Offset statt Std Abweichung. Band 1 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Band 2 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Band 3 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Band 4 Std Abweichung Multiplikator Fixed Offset. Moving Average - Simple. This Studie berechnet einen einfachen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Eingabedaten eingegeben werden. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi der Wert der Eingabedaten in der Diagrammleiste sein lasse Input Length wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Simple at Chart Bar t für die angegebenen Eingänge als MAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für Summation, siehe die Wikipedia Artikel Summation. Moving Average - Einfache Überspringen von Nullen. Diese Studie berechnet einen einfachen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch den Eingangsdateneingang angegeben werden, ausgenommen die Werte, die gleich Null sind. Legen Sie X eine Zufallsvariable, die die Eingabedaten angibt, und lassen Sie Xi die Wert der Eingabedaten an der Diagrammleiste i Die Eingangslänge wird als n bezeichnet und die Anzahl der ungleichen Werte von X von X bis Xt als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir die Moving Average - Simple Skip Nullen in der Diagrammleiste t für Die angegebenen Inputs als SZMAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für die Summation, beziehen Sie sich auf die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Sinus-Welle gewichtet. Diese Studie berechnet eine Sinuswelle gewichtet Gleitender Durchschnitt der Daten, die durch die Eingangs-Eingangsdaten spezifiziert sind. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste sein soll. Dann bezeichnen wir die Verschiebungs-Durchschnitt-Sinus-Welle, die in der Diagrammleiste gewichtet wird T für die gegebenen Eingaben als SWWMAt X, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für die Summation, beziehen sich auf die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Smoothed. Diese Studie berechnet einen geglätteten gleitenden Durchschnitt der angegebenen Daten Durch die Eingabedaten Input. Let X eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste l lasse. Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Bewegungsdurchschnitt - geglättet in der Diagrammleiste t Für die angegebenen Eingaben als SMMAt X, n, und wir berechnen es mit der folgenden Rekursionsrelation. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für Summation, siehe den Wikipedia-Artikel Summation. Offset Dieser Input gibt die Anzahl der Chart-Balken an, mit denen die Summationsindex soll nach links verschoben werden. Moving Average - Triangular. Der Dreieckige Moving Average wird in Bezug auf die Simple Moving Average berechnet, um diese Studie, um sich mit der hier verwendeten Notation vertraut zu machen. Gerade wie bei dem Simple Moving Average, das Studie stützt sich auf die Eingänge Dateneingabe X und Länge n Wir berechnen zwei weitere Längen n1 und n2 wie folgt. Displaystyle links lceil rechts rceil n raum ungerade n1 1 n raum gerade Ende rechts. Für eine Erklärung der Decke Funktion links lceil rechts rceil, siehe die Wikipedia-Artikel Boden-und Decken-Funktionen. Wir bezeichnen die Moving Average - Dreieck in Chart bar t für Die angegebenen Eingangsdaten und die berechneten Längen als TMAt links X, n1, n2 rechts, und wir berechnen sie wie folgt. TMAt links X, n1, n2 rechts MAt links MA links X, n1 rechts, n2 rechts In der obigen Formel ist MA links X, n1 rechts ist eine zufällige Variable, die den Simple Moving Average der Länge n1 für die Eingabedaten X. Moving Average angibt - Triple Exponential. This Studie berechnet einen dreifachen exponentiellen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input. Let X eine zufällige Variable, die die Input Data und lassen Sie Xt der Wert der Input Data in Chart bar t Lassen Sie die Eingabe Länge Als n bezeichnet werden. Dann bezeichnen wir den Moving Average - Triple Exponential an der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als TEMAt X, n, und wir berechnen sie in Bezug auf die exponentiellen Moving Averages EMAt X, n, EMAt EMA X, n, n Und EMA EMA EMA X, n, n, n, n wobei EMA X, n eine Zufallsvariable ist, die den exponentiellen Moving Average der Länge n für die Eingangsdaten X angibt. Die drei exponentiellen gleitenden Mittelwerte werden wie folgt initialisiert. EMA0 X, n EMA0 EMA X, n, n EMA0 EMA EMA X, n, n, n X0. Der Bewegungs-Durchschnitt - Triple Exponential wird aus diesen exponentiellen gleitenden Durchschnitten wie folgt berechnet. TEMAt X, n 3EMAt X, n - 3EMAt EMA X, n, n EMAT EMA EMA X, n, n, n. Moving Average - Volumen gewichtet. Diese Studie berechnet einen volumengewichteten gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Eingangsdateneingabe angegeben sind. Leuf X eine zufällige Variable, die die Eingabedaten angibt, sei Xi der Wert der Eingabedaten in der Diagrammleiste i und sei Vi die Lautstärke an der Diagrammleiste. I Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Die Bewegungsdurchschnitt - Volumen gewichtet bei Chart Bar t für die angegebenen Eingänge VWMAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für die Summation, siehe die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Weighted. This Studie berechnet einen gewichteten gleitenden Durchschnitt von Die Daten, die durch die Eingangsdaten eingegeben werden. Let X sind eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste sein lasse. Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir die Bewegungsdurchschnitt - Gewichtet an Chart Bar t für die angegebenen Eingänge als WMAt X, n, und wir berechnen es wie folgt. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für Summation, beziehen sich auf die Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Welles Wilders. This Studie berechnet eine Welles Wilders Gleitender Durchschnitt der Daten, die durch die Eingangsdaten eingegeben werden. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt, und sei Xi der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste. I Die Eingangslänge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Bewegungsdurchschnitt - Welles Wilders an der Chartleiste t für die angegebenen Eingänge als WWMAt X, n, und wir berechnen mit der folgenden Rekursionsrelation. WWMA0 0 WWMAt X, n links SZMAt X, n WMMA X, n 0 WWMA X, n Frac links Xt - WWMA X, n rechts WWMA X, n neq 0 Ende rechts. In der obigen Funktion bezieht sich SZMAt X, n auf Moving Durchschnittliche - Einfache Überspringen von Zeros Für eine Erklärung der Sigma-Sigma-Notation für die Summation, siehe den Wikipedia-Artikel Summation. Moving Average - Zero Lag Exponential. This Studie berechnet einen Null-Verzögerung exponentiellen gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Input Data Input. Let angegeben X eine Zufallsvariable sein, die die Eingangsdaten angibt und Xt der Wert der Eingangsdaten in der Diagrammleiste l sein soll. Die Input Zero Lag EMA Länge wird als n bezeichnet. Dann bezeichnen wir die Moving Average - Zero Lag Exponential in der Diagrammleiste t für die Gegebene Eingaben als ZLEMAt X, n, und wir berechnen sie mit der folgenden Rekursionsrelation. ZLEMAt X, nc links 2Xt - X rechts 1 - c ZLEMA X, n. Die Konstante L heißt die Lag, und es wird wie folgt berechnet. Für eine Erklärung der Deckenfunktion links lceil rechts rceil, siehe den Wikipedia-Artikel Floor Und Deckenfunktionen. Die Konstante c ist der gleiche Multiplikator, der in der Exponential Moving Average gefunden wird. Wenn L 0, dann ZLEMAt X, n identisch mit EMAt X, n. Moving Averages. This Studie berechnet und zieht 3 gleitende Durchschnitte von jedem Type. Moving Linear Regression Moving Average - Lineare Regression. Die Moving Linear Regression und die Moving Average - Lineare Regressionsstudien berechnen und zeigen den Wert einer linearen Regressionsfunktion der ausgewählten Eingabedaten Open, High, Low, Close über die angegebene Länge. Daher ist jeder Punkt entlang der linearen Regressionsstudienlinie gleich dem Endwert einer linearen Regressionslinie. Beispielsweise wird der Endwert einer linearen Regressionslinie, die 10 Schlusskurse abdeckt, den gleichen Wert wie eine Moving Linear Regressionslinie mit einem Länge von 10 an der gleichen bar. Für die Berechnungsmethode, beziehen Sie sich auf die LinearRegressionIndicatorS-Funktion in der Datei im Ordner Sierra Chart ist installiert. Wenn Sie zeichnen ein Linear Regression Chart Zeichnung über die gleiche Länge, die Sie in der Studie Inputs gesetzt haben Für diese Studie, dann, wo diese Zeichnung endet, wird sie den gleichen Wert haben wie die Moving Average - Lineare Regressionsstudie. Wir beschreiben die Berechnung des linearen Regressionsindikators Sei T die Variable, die entlang der Horiztonalachse gemessen wird, sei X ein Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt, die entlang der vertikalen Achse gemessen werden. Wir bezeichnen die Werte dieser Variablen an der Diagrammleiste i als Ti i und Xi, wobei i ein laufender Index ist. Wir bezeichnen den Wert des Index, der dem aktuellen Balken entspricht Es ist n die Input Length Die Linear Regression Indicator Funktion berechnet jede der folgenden Summen in Chart bar t Diese Summen werden verwendet, um die Regressionsstatistiken zu berechnen. Für eine Erklärung der Sigma Sigma Notation für Summation, siehe die Wikipedia-Artikel Summation. Hinweis Die Summen über die T-Werte bewegen sich nicht, da die Summen über die X-Werte dies verglichen werden, indem man die Länge n an bestimmten Stellen anstelle des aktuellen Wertes t des Index verwendet. Dies gibt immer den korrekten Wert der LRI und der Neigung der Regressionsgeraden, aber es gibt nicht den korrekten Wert des Intercept. These Summen werden verwendet, um die Regressionsstatistik zu berechnen, wie unten gezeigt. Das Regressionsmodell ist von der Form X bei btT, wobei at und Bt sind wie oben definiert. Linear Regressionsindikator. Der lineare Regressionsindikator ist die X-Koordinate des rechten Endpunktes der linearen Regressions-Trendlinie der Länge n. Sein Wert LRIt an der Diagrammleiste t wird als LRIt bei btn berechnet. Moving Average - Linear Regression bei Chart-Balken t für die angegebenen Inputs wird als LSMAt X, n bei btn. Study Moving Average. This Studie ist für Rück-Kompatibilität Sie sollten die neue Based On-Einstellung für eine Studie, um eine Studie auf eine andere Studie basieren Für mehr Informationen finden Sie unter Technische Studieneinstellungen. Diese Studie berechnet einen T3-gleitenden Durchschnitt der Daten, die durch die Eingangsdateneingabe spezifiziert wurden. Die Studie wurde von Tim Tillson entwickelt. Let X ist eine Zufallsvariable, die die Eingangsdaten angibt und Xt den Wert des Inputs sein soll Daten an der Diagrammleiste t Die Eingangslänge wird als n bezeichnet und der Input Multiplier als v bezeichnet. Dann bezeichnen wir den Wert von T3 in der Diagrammleiste t für die angegebenen Eingänge als T3 X, n, v und wir berechnen sie mit Die folgende Folge von exponentiellen Moving-Mittelwerten für die gegebenen Eingänge EMAt X, n EMAt X, n EMAt X, n EMAt EMA X, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA X, n, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA EMA X, n, n, n EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EM , N, n. In den obigen Relationen bezeichnet EMAt die j-fache Zusammensetzung der EMA-Funktion mit sich selbst und EMA X, n ist eine zufällige Variable, die den Exponential Moving Average der Länge n für die Eingabedaten X angibt. Wir berechnen T3t X , N, v wie folgt. Zuletzt geändert am Dienstag, den 28. Februar, 2017.März 1998 TRADERS TIPS. Hier ist in diesem Monat die Auswahl von Traders Tipps, die von verschiedenen Entwicklern der technischen Analyse-Software, um Leser helfen leichter implementieren einige der Strategien in dieser Ausgabe vorgestellt. Sie ​​können kopieren Diese Formeln und Programme für die einfache Bedienung in Ihrer Tabellenkalkulation oder Analysesoftware Wählen Sie einfach den gewünschten Text aus, indem Sie wie in jedem Textverarbeitungsprogramm markieren, dann verwenden Sie Ihren Standardschlüsselbefehl für die Kopie oder wählen Sie Kopie aus dem Browsermenü. Der kopierte Text kann dann sein In eine offene Kalkulationstabelle oder eine andere Software eingefügt, indem du einen Einfügepunkt auswählst und einen Einfügebefehl ausführe. Um zwischen einem Anwendungsfenster und der offenen Webseite hin und her zu wechseln, können die Daten mit Leichtigkeit übertragen werden. In diesem Monat sind die Tipps für die Formeln und Programme enthalten. Der adaptive gleitenden Durchschnitt, der im Interview mit Perry Kaufman im Jahr 1998 diskutiert wurde STOCKS COMMODITIES Bonus Issue der Artikel, der ursprünglich im März 1995 erschien, ist eine hervorragende Alternative zu herkömmlichen gleitenden Durchschnittsberechnungen In diesem Monat s Traders Tipps, werde ich zwei Easy Language Studien vorstellen Und ein Easy Language-System, die auf dem adaptiven gleitenden Durchschnitt basieren. Die adaptive gleitende Durchschnittsberechnung, die in den Studien und dem System in der TradeStation oder SuperCharts verwendet wird, wird hauptsächlich durch eine Funktion ausgeführt, die als AMA bezeichnet wird. Eine andere Funktion, die als AMAF bezeichnet wird, wird verwendet Berechnen Sie den adaptiven gleitenden Mittelfilter Wie immer sollten die Funktionen vor der Entwicklung des Studiensystems erstellt werden Typ Funktion Name AMA. Vars Noise 0, Signal 0, Diff 0, efRatio 0, Smooth 1, Fastest 6667, Slowest 0645, AdaptMA 0.Diff AbsValue Schließen - Schließen 1.IF CurrentBar Periode Dann AdaptMA Close. IF CurrentBar Zeitraum Dann beginnen Signal AbsValue Schließen - Schließen Period. Noise Summation Diff, Period. efRatio Signal Noise. Smooth Power efRatio am schnellsten - Slowest Slowest, 2.AdaptMA AdaptMA 1 Smooth Close - AdaptMA 1 End. Inputs Periode Numerisch, Pcnt Numeric. Vars Noise 0, Signal 0, Diff 0, efRatio 0, Smooth 1, Fastest 6667, Slowest 0645, AdaptMA 0, AMAFltr 0Diff AbsValue Schließen - Schließen 1. IF CurrentBar Periode Dann AdaptMA Close. IF CurrentBar Periode Dann beginnen Signal AbsValue Schließen - Schließen Period. Noise Summation Diff, Period. efRatio Signal Noise. Smooth Power efRatio am schnellsten - Slowest Slowest, 2.AdaptMA AdaptMA 1 Smooth Close - AdaptMA 1.AMAFltr StdDev AdaptMA-AdaptMA 1, Periode Pcnt End. AMAF AMAFltr Sobald Sie beide Funktionen erfolgreich erstellt haben, können Sie dann die beiden Studien und das System erstellen. Die erste Indikator zeigt die adaptive gleitende durchschnittliche Linie mit einer optionalen Drehung an. Die Twist ist die AMA-Linie Kann mit linearer Regression geglättet werden. So habe ich in den Indikator eine Eingabe mit dem Namen glatt aufgenommen, die es Ihnen ermöglicht, festzustellen, ob die AMA-Linie geglättet werden soll oder nicht AY, wenn der Eingabewert die Berechnung glättet. Ein N zeigt einfach die rohe AMA-Linie an Diese Anzeige Sollte so skaliert werden, wie Preisdaten Typ Indikator Name MovAvg Adaptive. Inputs Periode 10, Smooth Y. IF UpperStr Smooth Y Dann Plot1 LinearRegValue AMA Periode, Periode, 0, Smooth AMA Else Plot2 AMA Periode, Adaptive MA Die zweite Indikator, Mov Avg Adaptive Fltr, nimmt das Filterkonzept auf und wendet es auf einen Indikator an. Basierend auf den gefilterten adaptiven gleitenden durchschnittlichen AMAF-Parametern zeichnet dieser Indikator eine vertikale blaue oder rote Linie auf, abhängig von der Bedingung, die erfüllt ist. Die von den senkrechten Linien reflektierten Werte spiegeln die Wert der AMA-Filterberechnung Einige vorgeschlagene Formateinstellungen werden nach dem Indikatorcode angegeben. Typ Indikator Name MovAvg Adaptive Fltr. Inputs Periode 10, Pcnt 15.Vars AMAVal 0, AMAFVal 0, AMALs 0, AMAHs 0.AMAFVAl AMAF Periode, Pcnt. IF CurrentBar 1 Dann fange AMALs an AMAVAL. AMAHs AMAVAL End Else Begin IF AMAVAL AMAVAL 1 Dann AMALs AMAVAL IF AMAVAL AMAVAL 1 Dann AMAHs AMAVAL IF AMAVAL - AMALs AMAFVal dann beginnen Plot1 AMAFVal, Buy. IF Plot1 1 0 Dann Alert True End Else IF AMAHs - AMAVA AMAFVal dann beginnen Plot2 AMAFVal, Sell. IF Plot2 1 0 Dann Alert True End Plot3 AMAFVal, AMAFilter End. Style Skalierung Bildschirm Das MovAvg Adaptive Fltr System unten basiert auf den Regeln für Einträge auf der Grundlage der gefilterten adaptiven gleitenden Durchschnitt Berechnung Typ basiert System. Name MovAvg Adaptive Fltr. Inputs Periode 10, Pcnt 15.Vars AMAVal 0, AMAFVal 0, AMALs 0, AMAHs 0.AMAFVAl AMAF Periode, Pcnt. IF CurrentBar 1 Dann beginne AMALs AMAVAL. AMAHs AMAVAL End Else Begin IF AMAVAL AMAVal 1 Dann AMALs AMAVAL IF AMAVAL AMAVAL 1 Dann AMAHs AMAVAL IF AMAVAL - AMALs kreuzt über AMAFVal Dann kaufen diese Bar auf dem Schließe IF AMAHs - AMAVal kreuzt über AMAFVal dann verkaufen diese Bar am Ende Ende Dieser Code ist auch bei Omega Research s Website verfügbar Der Name Der Datei ist Bitte beachten Sie, dass alle Trader-Tipps Analyse-Techniken auf Omega Research s Website veröffentlicht werden können sowohl von TradeStation und SuperCharts verwendet werden, wann immer möglich, die gebuchten Analyse-Techniken werden sowohl Quick Editor und Power Editor Formate. - Gaston Sanchez, Omega Forschung 800 422-8587, 305 270-1095 Internet Zurück zur Liste. In MetaStock 6 5 können Sie ganz einfach die adaptive gleitenden durchschnittlichen System von Perry Kaufman diskutiert in der Interview erscheinen in der 1998 Bonus-Ausgabe mit MetaStock 6 5 laufen, wählen Sie Indikator Builder aus dem Menü Extras und dann auf die Schaltfläche Neu klicken Geben Sie die folgenden Formeln ein. Adaptive Moving Average Binary Wave. Periods Input Time Periods, 1,1000, 10.Direction CLOSE - Ref CLOSE, - periods. SSC ER FastSC - SlowSC SlowSC. AMA Wenn Cum 1 Perioden 1, ref Schließen, -1 Konstante CLOSE - ref Schließen, -1, Prev Konstante CLOSE - PREV. FilterPercent Eingangsfilter Prozentsatz, 0,100,15 100.Filter FilterPercent Std AMA - Ref AMA, -1, Perioden. AMAL, wenn AMA Ref AMA, -1, AMA, PREV. AMAHigh Wenn AMA Ref AMA, -1, AMA, PREV. Adaptive Moving Average. Periods Input Time Periods, 1.1000, 10.Direction CLOSE - Ref CLOSE, - perioden. SSC ER FastSC - SlowSC SlowSC. AMA Wenn Cum 1 Perioden 1, Ref Schließen, -1 Konstante CLOSE - Ref Schließen, -1, Prev Konstante CLOSE - PREV. Wenn Sie den adaptiven gleitenden Durchschnitt sehen wollen, einfach nur auf jedem Diagramm In MetaStock Wenn Sie den Kauf und Verkauf von Signalen aus dem adaptiven gleitenden Durchschnittssystem sehen wollen, zeichnen Sie die adaptive gleitende durchschnittliche Binärwelle Diese Binärwelle zeichnet eine 1, wenn es ein Kaufsignal, ein -1 für ein Verkaufssignal und eine Null, wenn es gibt S kein Signal --Allan J McNichol, EQUIS International 800 882-3040, 801 265-8886 Internet Zurück zu List. TECHNIFILTER PLUS. Hier sa TechniFilter Plus, Version 8, Formel für die adaptive gleitenden Durchschnitt AMA diskutiert von Perry Kaufman im Jahr 1998 Bonus Issue. AMA ist ein exponentieller Durchschnitt, wo das Multiplikatorgewicht jeden Tag zwischen einem Maximal - und Minimalwert variieren kann. Da die Preise einen starken Trend bilden, nähert sich dieses variable Gewicht seinem maximalen Wert, was dazu führt, dass die AMA die Preiskurve genauer verfolgt Die Preise sind zickzackig, das variable Gewicht nähert sich seinem Minimalwert, wodurch die AMA flach wird Kaufman verwendet ein Verhältnis von Preisänderung zu Preisvariation, um das variable Gewicht zu skalieren. Die Formel verwendet drei Parameter 2, 30 und 10 Der erste Parameter 2 zeigt an Dass ein zweitägiger exponentieller Durchschnitt der schnellste Durchschnitt für den variablen Durchschnitt ist Der zweite Parameter, 30, zeigt an, dass ein 30-Tage-Durchschnitt der langsamste Durchschnitt für den variablen Durchschnitt ist. Der dritte Parameter, 10, gibt die Rückblickperiode für die Berechnung an, wie die Gewicht wird geändert. Perry Kaufman s Adaptive Moving Average Formeln. SWITCHES multiline recursive. INITIAL VALUE C. FORMULA Diese TechniFilter Plus Strategie und die Berichte, Strategien und Formeln früherer Trader Tipps können von der RTR s Website heruntergeladen werden - Clay Burch, RTR Software 919 510-0608, E-Mail Internet Zurück zu List. WAVEWI E MARKET SPREADSHEET. Hier ist ein WAVE WI E Programm Umsetzung von Perry Kaufman s adaptive gleitenden Durchschnitt AMA, diskutiert in der STOCKS COMMODITIES 1998 Bonus Issue Interview Präsentation --Peter Di Girolamo, Jerome Technology 908 369-7503, E-Mail Internet Zurück zu List. Perry Kaufman s adaptive Gleitende durchschnittliche STOCKS COMMODITIES, 1998 Bonus Issue dient als gutes Beispiel für die Anwendung der Benutzerformel Fähigkeit in SMARTrader Der Schlüssel zur Schaffung der adaptiven gleitenden Durchschnitt AMA ist die Fähigkeit, rekursive oder selbstreferenzierende Formeln zu schreiben, die ich bei den Vorgängen auf die rekursive oder selbstreferenzierende Formulare lasse. Die Zeile 4 wird in Verbindung mit der Zeile 15 verwendet, um die Werte einzutragen, die manuell in das Tabellenkalkulationsbeispiel in den Zellen I5 bis eingegeben hat I14 Die Richtung wird in Zeile 5 unter Verwendung einer 10-Perioden-Impulsstudie bestimmt. Die Reihen 6, 7 und 8 berechnen die Volatilität, indem sie zuerst eine Einperioden-Impulse berechnen und dann den absoluten Wert des Impulses nehmen und schließlich eine 10-Periodenreihe Rows 9 und 10 berechnen den ER-Wert und seinen Absolutwert Die Zeilen 11 und 12 sind Koeffizienten, die die Exponentenwerte enthalten, die zwei und 30 Perioden darstellen, bzw. Zeile 13 berechnet den ssc-Wert Row 14 Quadrate ssc, wobei c. Row 16 die tatsächliche AMA berechnet und die erste ist Zeile, die rekursiv ist Zeile 17, auch rekursiv, berechnet die Differenz der aktuellen und vorherigen AMA Row 18, AMAdiff, verwendet eine if-Anweisung, um zu vermeiden, ein ungültiges Ergebnis in Spalte 1 zu melden, da es nichts vor Spalte 1 gibt, um eine gültige zu geben Berechnung. Row 19 berechnet die 10-Perioden-Standardabweichung von AMAdiff Row 20 ist ein Koeffizient mit dem Prozentsatz Row 21 berechnet den Filterwert Rows 22 und 23 sind rekursive User-Zeilen, die die AMA-Tiefen und AMA highs. Rows 23 und 24 verfolgen Die Kaufverkaufsregeln, beziehungsweise. 1 SMARTRADER Diese SMARTrader SpecSheet implementiert Perry Kaufman s adaptive gleitenden Durchschnitt aus der 1998 Bonus Issue. This specsheet ist auch auf der Stratagem s Website - Jim Ritter, Stratagem Software International 504 885-7353, E - mail Internet Zurück zur Liste.