Adaptive Moving Average Mt4 Indikator

MetaTrader 5 - Indikatoren. Adaptive Moving Average AMA - Indikator für MetaTrader 5.Adaptive Moving Average AMA wird für den Aufbau eines gleitenden Durchschnitts mit geringer Empfindlichkeit gegenüber Preisreihengeräuschen verwendet und zeichnet sich durch die minimale Verzögerung für Trenddetektion aus. Dieser Indikator wurde entwickelt und beschrieben Von Perry Kaufman in seinem Buch Smarter Trading. Einiger Nachteile von verschiedenen Glättungsalgorithmen für Preisreihen ist, dass zufällige Preissprünge zum Aussehen von falschen Trendsignalen führen können. Andererseits führt die Glättung zu der unvermeidlichen Verzögerung bei der Vorhersage der Trends. Dieser Indikator Wurde entwickelt, um diese beiden Nachteile zu überwinden. Adaptive Moving Average Indicator. Um den aktuellen Marktstaat zu definieren Kaufman führte den Begriff des Effizienzverhältnisses ER ein, der durch den folgenden Formeln berechnet wird. I - aktueller Wert des Effizienzverhältnisses. Signal i ABS Preis I - Preis i - N - aktueller Signalwert, absoluter Wert der Differenz zwischen dem aktuellen Preis und dem Preis N Zeitraum ago. Noise i Summe ABS Preis i - Preis i-1, N - aktueller Rauschwert, Summe der absoluten Werte der Differenz Zwischen dem Preis der aktuellen Periode und dem Preis der vorherigen Periode für N Perioden. Bei einem starken Trend wird das Effizienzverhältnis ER zu 1 neigen, wenn es keine gerichtete Bewegung gibt, wird es ein wenig mehr als 0 sein. Der erreichte Wert von ER Wird in der exponentiellen Glättungsformel verwendet. IA1 1 - SC. SC 2 n 1 - EMA Glättungskonstante, n - Periode der exponentiellen Bewegung. EMA i-1 - vorheriger Wert von EMA. Die Glättung Verhältnis für den schnellen Marktmast wie bei EMA mit Periode 2 schnell SC 2 2 1 0 6667, und für den Zeitraum ohne Trend EMA Zeitraum muss gleich 30 langsam SC 2 30 1 0 06452 So wird die neue Änderung Glättung Konstante eingeführt Skalierte Glättungskonstante SSC. SSC i ER i schnell SC - langsamer SC langsam SC. SSC i ER i 0 60215 0 06425.Für einen effizienteren Einfluss der erhaltenen Glättungskonstante auf die Mittelungsperiode Kaufman empfiehlt die Quadrierung it. Final Berechnung formula. AMA I Preis i SSC i 2 AMA i-1 1-SSC i 2.or nach Umlagerung. AMA i AMA i-1 SSC i 2 Preis i - AMA i-1.AMA i - aktueller Wert von AMA. AMA i-1 - Vorheriger Wert von AMA. SSC i - aktueller Wert der skalierten Glättungskonstante. Translated from Russian von MetaQuotes Software Corp Original code. CAN I VERWENDEN SIE ES MIT MT4 TRADER. Forum auf Handel, automatisierte Handelssysteme und Testhandelsstrategien Indikatoren AMASTLHTF newdigital, 2014 07 13 12 00 Adaptive Moving Average Adaptive Gleitender Durchschnitt AMA, wie der Name schon sagt, ist eine Anpassung des gleitenden Durchschnitts. Es ist so konzipiert, dass es sich nach dem dynamischen Markt nach Bedarf anpasst ---- Einfache gleitende durchschnittliche SMA und seine Cousinen gewichtete gleitende Durchschnitte WMA und Exponentielle gleitende Durchschnitte EMA alle funktionieren fantastisch, wenn der Markt trifft Doch wenn der Markt ist Reichweite gebunden sie abholen eine Menge von Markt Lärm erzeugen eine Menge von vorzeitigen Signalen Darüber hinaus sind sie alle inhärent hinterherhin in der Natur In der Suche nach Abhilfe Mängel der Bewegung Durchdringung, Perry J Kaufmann, stellte erstmalig einen adaptiven gleitenden Durchschnitt in seinem Buch ein. Der intelligentere Handel, der die Leistung bei der Veränderung der Märkte verbessert 20-Tage-SMA AMA In Aktion Vor der Einführung von AMA von Herrn Kaufmann nutzten die Händler eine Kombination aus mehr als einem gleitenden Durchschnitt Wie die Double Crossover-Methode und die Triple-Crossover-Methode Die Gründe für die Verwendung mehrerer Kombination von bewegten Durchschnitten basieren auf den folgenden Fakten Fast Moving Averages, die oft aus kürzeren Zeiträumen wie 5-Tage-Periode am besten, wenn der Markt schnell bewegt wird Mittelwerte, die oft aus längerer Zeitperiode bestehen, wie z. B. 50-Tage-Periode am besten, wenn der Markt Reichweite ist, wodurch der Großteil des Lärms im Genie in Kaufmann s AMA gefiltert wurde, war ein System, das schlau genug war, seine Geschwindigkeit nach einer Kombination zu variieren Der Markt Richtung und Geschwindigkeit In anderen Worten, wenn der Markt ist Trends, AMA beschleunigt zusammen mit dem Trend Wenn der Markt ist Reichweite gebunden und tut nichts AMA verlangsamt So hat es gerecht verdient den Namen anpassungsfähig, wie es sich selbst an die Marktrichtung und Geschwindigkeit anzupassen Kaufmann s AMA erreicht Sinn für Marktrichtung und Geschwindigkeit durch Einbeziehung der Effizienz-Verhältnis Adaptive Moving Average Trading Regeln Nachfolgend sind die Handelsregeln für die Adaptive Moving Average Buy, wenn die AMA dreht sich auf, wenn die AMA abbiegt. Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy Setup Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Quelle Kaufman, PJ 1995 Intelligentes Trading Verbesserung der Performance bei der Veränderung der Märkte New York McGraw-Hill, Inc Konzept Trading-Strategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter Research Goal Performance Verifizierung der Setup und Filter 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 Trendlinie scheint zu stoppen, wenn die Märkte keine Richtung haben Wenn die Märkte tendieren, nimmt die AMA Trendline den Trade Entry auf Long Trades Ein Kauf am Ende steht nach einem bullish Setup Short Trades Ein Verkauf an der Schließung platziert nach einem bärischen Setup 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 Sensitivitätstest. Alle 3-D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagramme für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg Win Avg Loss Verhältnis Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit 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 der Efficiency Ratio 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, wobei 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 Short Trades AMA i AMA i 1 AMA auftaucht 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 Serien über N Perioden N 20 Standardwert ist 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 Nähe ist platziert, wenn AMA i AMA i 1 MaxAMA AMA i Filter i Index i. Stop Loss Exit ATR ATRLength ist der 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 Short Trades platziert Ein Kauf Stop ist platziert Bei Eintrag ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02.Kaufman s Adaptive Moving Durchschnitt KAMA. Kaufman s Adaptive Moving Average KAMA. Developed by 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 die Preisschwankungen sich erweitern und die Preise aus einer größeren Distanz verfolgen - Nachfolgende Indikatoren können verwendet werden, um den Gesamttrend, die Zeitdrehpunkte und die Filterpreisbewegungen zu identifizieren. Es gibt mehrere Schritte, um Kaufman s Adaptive Moving Average zu berechnen. Beginnen wir zunächst mit den von Perry Kaufman empfohlenen Einstellungen, die KAMA 10,2 sind , 30.10 ist die Anzahl der Perioden für das Wirkungsgrad 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 Wirkungsgrad ER und Die Glättung Konstante SC Brechen Sie die Formel in Biss Größe Nuggets macht es einfacher, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen Beachten Sie, dass ABS steht für Absolute Value. Efficiency Ratio ER. Die ER ist im Grunde 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 aufeinander folgenden Perioden oder nach 10 aufeinander folgenden Perioden ER wäre null, wenn Der Preis ist unverändert über die 10 Perioden. Schoiden Konstante SC. Die Glättung Konstante verwendet die ER und zwei Glättung Konstanten auf einer exponentiellen gleitenden Durchschnitt basiert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, ist die Glättung Konstante mit den Glättung Konstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in seinem Formel 2 30 1 ist die Glättungskonstante für eine 30-Perioden-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 Quadratisch die Gleichung. mit dem Effizienzverhältnis ER und Glättung Konstante SC, sind wir nun bereit, Kaufman s 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 sind Basiert auf der folgenden Formel. Berechnungsbeispiel-Diagramm Die Bilder unten zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle, die verwendet wird, um KAMA und das entsprechende QQQ-Diagramm zu berechnen. Usage und Signals. Chartists können KAMA wie jeder andere Trend folgen Indikator, wie ein Bewegen Durchschnittliche Chartisten können nach Preiskreuzen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst 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 Peitschen produzieren Chartisten können Whipsaw reduzieren Durch die Anwendung eines Preis - oder Zeitfilters auf die Frequenzweichen Man könnte den Preis verlangen, um das Kreuz für die festgelegte Anzahl von Tagen zu halten oder das Kreuz zu verlängern, um die KAMA um einen festgelegten Prozentsatz zu überschreiten. Zweitens können die Chartisten die Richtung von KAMA verwenden, um den Gesamttrend für einen zu definieren Sicherheit Dies kann eine Parameteranpassung 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 ist so lange, wie KAMA fällt und untere Tiefen fällt Der Trend Ist so lange, wie KAMA aufsteigt und höhere Höhen schneidet 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 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 bullisch, wenn es steigt. Einmal bullish, konnten Chartisten Dann nach bullish kreuzen, 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 abgelehnt im April und dort waren bärische Kreuze in Mai, Juni und Juli. 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 die Effizienz Ratio und Chartisten sollten davon absehen, diese Zahl zu erhöhen Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter inkrementell 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 Buch unten detaillierte Informationen über Indikatoren, Programme, Algorithmen und Systeme, einschließlich Details über KAMA und andere gleitende durchschnittliche Systeme. Trading Systeme und Methoden Perry Kaufman.