MetaTrader 5 - Indicatori Adaptive Moving Average (AMA) - indicatore MetaTrader 5 Adaptive Moving Average (AMA) è utilizzato per la costruzione di una media mobile a bassa sensibilità al prezzo rumori della serie e si caratterizza per il ritardo minimo per il rilevamento di tendenza. Questo indicatore è stato sviluppato e descritto da Perry Kaufman nel suo libro più intelligente Trading. Uno degli svantaggi dei diversi algoritmi di smoothing per serie di prezzi è che salti di prezzo accidentali possono provocare la comparsa di segnali di tendenza falsi. D'altra parte, smoothing porta alla inevitabile ritardo nel predire le tendenze. Questo indicatore è stato sviluppato per superare questi due inconvenienti. Adaptive Moving indicatore medio Per definire lo stato attuale mercato Kaufman ha introdotto la nozione di Efficiency Ratio (ER), che viene calcolata con la formula seguente: ER (i) - il valore corrente del Efficiency Ratio del segnale (i) ABS (Prezzo (i) - Price (I - N)) - il valore corrente del segnale, il valore assoluto della differenza tra il prezzo corrente e prezzo periodo N fa Noise (i) Sum (ABS (prezzo (i) - prezzo (i-1)), N) - valore di rumore corrente, somma dei valori assoluti della differenza tra il prezzo del periodo attuale e il prezzo del periodo precedente per N periodi. Ad una forte tendenza Il rapporto di rendimento (ER) tenderà a 1 se non vi è alcun movimento diretto, sarà un po 'più di 0. Il valore ottenuto di ER è utilizzato nella formula livellamento esponenziale: EMA (i) Prezzo (i ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA levigatura costante, n - periodo EMA mobile esponenziale (i-1) - valore precedente di EMA. Il rapporto smoothing per l'albero mercato veloce sia da per EMA con periodo di 2 (SC fast 2 (21) 0,6667), e per il periodo di alcun periodo EMA tendenza deve essere pari a 30 (lenta SC 2 (301) 0,06,452 mila). Così viene introdotto il nuovo cambio smoothing costante (scala smoothing costante) SSC: SSC (i) (ER (i) (fast SC - lenta SC) lento SC SSC (i) ER (i) 0,60,215 mila 0,06,425 mila Per un'influenza più efficiente del ottenuto smoothing costante sul periodo di media Kaufman raccomanda squadratura esso formula di calcolo finale:. AMA (i) prezzo (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) o (dopo riarrangiamento ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Prezzo (i) - AMA (i-1)) AMA (i) - valore attuale di AMA AMA (i-1) - valore precedente di AMA SSC (i) - il valore corrente della lisciatura scala costante tradotto da Russo da MetaQuotes Software Corp. codice originale: mql5rucode10Moving media The Moving Average indicatore tecnico mostra il valore medio prezzo di uno strumento per un certo periodo di tempo in cui si calcola il.. .. media mobile, una media di fuori del prezzo di uno strumento per questo periodo di tempo come le variazioni dei prezzi, la sua media mobile o aumenta, o diminuisce ci sono quattro diversi tipi di medie mobili: semplice (noto anche come aritmetica), esponenziale. Levigata e ponderata. Media mobile può essere calcolato per ogni insieme di dati sequenziali, tra cui l'apertura e prezzi di chiusura, prezzi alti e più bassi, il volume di scambio o altri indicatori. E 'spesso il caso quando si utilizzano doppi medie mobili. L'unica cosa in cui le medie mobili di diversi tipi divergono notevolmente gli uni dagli altri, è quando i coefficienti di peso, che sono assegnati gli ultimi dati, sono diversi. In caso stiamo parlando di semplice media mobile. tutti i prezzi del periodo di tempo in questione sono uguali in valore. Media mobile esponenziale e lineare ponderata media mobile attribuiscono più valore agli ultimi prezzi. Il modo più comune per interpretare la media mobile dei prezzi è quello di confrontare la sua dinamica per l'azione dei prezzi. Quando il prezzo di uno strumento sale al di sopra della sua media mobile, appare un segnale di acquisto, se il prezzo scende al di sotto della sua media mobile, quello che abbiamo è un segnale di vendita. Questo sistema di scambio, che si basa sulla media mobile, non è progettato per fornire ingresso nel mercato nel suo punto più basso, e la sua uscita a destra sulla visiera. Esso permette di agire secondo la seguente tendenza: acquistare subito dopo i prezzi raggiungono il fondo, e di vendere subito dopo i prezzi hanno raggiunto il loro picco. Le medie mobili possono essere applicate anche agli indicatori. È qui che l'interpretazione di indicatori medie mobili è simile all'interpretazione di prezzo medie mobili: se l'indicatore sale al di sopra della sua media mobile, il che significa che il movimento dell'indicatore ascendente è probabile che continui: se l'indicatore scende al di sotto della sua media mobile, questo significa che è probabile che continuare ad andare verso il basso. Qui ci sono i tipi di medie mobili sul grafico: media mobile semplice (SMA) media mobile esponenziale (EMA) Lisciata Moving Average (SMMA) lineare ponderata media mobile (LWMA) È possibile verificare i segnali di commercio di questo indicatore con la creazione di un Expert Advisor in MQL5 Wizard. Calcolo media mobile semplice (SMA) semplice, in altre parole, aritmetica media mobile è calcolata sommando i prezzi di chiusura strumento su un certo numero di singoli periodi (ad esempio, 12 ore). Questo valore viene quindi diviso per il numero di tali periodi. SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM somma CLOSE (i) periodo corrente vicino prezzo numero N di periodi di calcolo. Media mobile esponenziale (EMA) media mobile esponenziale lisciato si calcola sommando di una certa quota del prezzo di chiusura corrente al valore precedente della media mobile. Con medie mobili esponenziale levigati, gli ultimi prezzi di chiusura sono di più valore. P-cento media mobile esponenziale sarà simile: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CLOSE (i) attuale periodo di stretta prezzo EMA (i - 1) valore della media mobile di un periodo precedente P la percentuale di utilizzare il valore del prezzo. Lisciato media mobile (SMMA) Il primo valore di questa media mobile lisciato è calcolato come media mobile semplice (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) La seconda media mobile viene calcolato secondo questa formula: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) CLOSE (i)) N Riuscire medie mobili sono calcolate secondo la seguente formula: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) CLOSE (i)) N sUM somma SUM1 somma totale dei prezzi di chiusura per periodi N è contato dal precedente PREVSUM bar somma della barra precedente SMMA livellata (i-1) lisciato media della barra precedente SMMA (i) lo spostamento levigata media della barra corrente in movimento (tranne il primo) cLOSE (i) corrente periodo vicino smoothing prezzo N. Dopo l'aritmetica conversioni La formula può essere semplificata: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N lineare ponderata media mobile (LWMA) Nel caso di ponderata media mobile, i dati più recenti è di più valore di quanto più precoce di dati. Ponderata media mobile è calcolata moltiplicando ciascuno dei prezzi di chiusura all'interno della serie considerata, da un certo coefficiente di peso: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM somma CLOSE (i) prezzo corrente vicino sUM (i, N) somma totale dei coefficienti di peso N lisciatura period. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introduzione Sviluppato da Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) è una media mobile progettata per tenere conto di rumore di mercato o di volatilità. KAMA seguirà da vicino seguire i prezzi quando le oscillazioni dei prezzi sono relativamente piccole e il rumore è basso. KAMA regolerà quando le oscillazioni dei prezzi si allargano e seguire i prezzi da una distanza maggiore. Questo indicatore seguono il trend può essere utilizzato per identificare la tendenza generale, i punti di svolta di tempo e movimenti di prezzo del filtro. Calcolo Ci sono diversi passaggi necessari per il calcolo Kaufman039s Adaptive media mobile. Let039s prima iniziare con le impostazioni consigliate da Perry Kaufman, che sono KAMA (10,2,30). 10 è il numero di periodi di Efficiency Ratio (ER). 2 è il numero di periodi per il più veloce costante EMA. 30 è il numero di periodi di lento costante EMA. Prima di calcolare KAMA, abbiamo bisogno di calcolare l'indice di efficienza (ER) e la levigatura costante (SC). Abbattere la formula in pepite morso dimensioni rende più facile comprendere la metodologia dietro l'indicatore. Si noti che ABS è sinonimo di valore assoluto. Efficiency Ratio (ER) ER è fondamentalmente il cambiamento di prezzo adeguato per la volatilità giornaliera. In termini statistici, il rapporto di efficienza ci dice l'efficienza frattale delle variazioni dei prezzi. ER oscilla tra 1 e 0, ma questi estremi sono l'eccezione, non la norma. ER sarebbe 1 se i prezzi si sono alzati 10 periodi consecutivi o giù per 10 periodi consecutivi. ER sarebbe pari a zero se il prezzo è invariato nel corso dei 10 periodi. Smoothing Constant (SC) La costante di smoothing utilizza il pronto soccorso e due costanti lisciatura sulla base di una media mobile esponenziale. Come avrete notato, la costante Smoothing è utilizzando le costanti di livellamento per una media mobile esponenziale nella sua formula. (2301) è la costante di smoothing per un EMA 30 periodo. La SC più veloce è la costante di smoothing per brevi EMA (2-periodi). La SC più lenta è la costante di smoothing per l'EMA più lento (30 periodi). Si noti che il 2 alla fine è quadrare l'equazione. Con il Rapporto di Efficienza (ER) e Smoothing Constant (SC), siamo ora pronti per calcolare Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA). Dal momento che abbiamo bisogno di un valore iniziale per avviare il calcolo, la prima KAMA è solo una semplice media mobile. I seguenti calcoli sono basati sulla formula di seguito. Calcolo ExampleChart Le immagini qui sotto mostrano una schermata da un foglio di calcolo Excel utilizzato per calcolare KAMA e il grafico QQQ corrispondente. Utilizzo e segnali Chartists possono utilizzare KAMA come qualsiasi altra tendenza seguente indicatore, come ad esempio una media mobile. Chartists possono cercare croci di prezzo, cambi di direzione e segnali filtrati. In primo luogo, una croce sopra o sotto KAMA indica cambi di direzione dei prezzi. Come con qualsiasi media mobile, un sistema di crossover semplice genererà un sacco di segnali e un sacco di whipsaws. Chartists possono ridurre whipsaws mediante l'applicazione di un prezzo o un filtro tempo per i crossover. Si potrebbe richiedere prezzo di tenere la croce per numero di giorni o richiedere la croce del superano KAMA dalla percentuale impostata. In secondo luogo, chartists possono utilizzare la direzione di KAMA per definire la tendenza generale di un titolo. Questo potrebbe richiedere una regolazione dei parametri per levigare ulteriormente l'indicatore. Chartists possono cambiare il parametro di mezzo, che è la costante EMA più veloce, per lisciare KAMA e cercare i cambi di direzione. La tendenza è verso il basso finché KAMA è in calo e forgiare minimi inferiori. La tendenza è fino a patto che KAMA è in aumento e forgiatura massimi più elevati. L'esempio seguente mostra Kroger KAMA (10,5,30), con un trend rialzista ripida da dicembre a marzo e un meno ripido trend rialzista da maggio ad agosto. E, infine, chartists possono combinare i segnali e le tecniche. Chartists possono utilizzare un KAMA a lungo termine per definire la tendenza più grande e una più breve termine KAMA per i segnali di trading. Ad esempio, KAMA (10,5,30) potrebbe essere utilizzato come filtro tendenza e considerata rialzista quando ci si alza. Una volta rialzista, chartists potrebbero quindi cercare cross rialzisti quando il prezzo si muove sopra KAMA (10,2,30). L'esempio seguente mostra MMM con un aumento a lungo termine KAMA e cross rialzisti nel mese di dicembre, gennaio e febbraio. A lungo termine KAMA abbassato in aprile e ci sono stati cross ribassisti in maggio, giugno e luglio. SharpCharts KAMA può essere trovato come un indicatore di sovrapposizione nel SharpCharts banco di lavoro. Le impostazioni predefinite appariranno automaticamente nella casella del parametro una volta che è stato selezionato e chartists possono modificare questi parametri per soddisfare le loro esigenze di analisi. Il primo parametro è per l'indice di efficienza e chartists dovrebbe astenersi da aumentare questo numero. Invece, chartists possono diminuirlo per aumentare la sensibilità. Chartists cerca di lisciare KAMA per l'analisi delle tendenze a lungo termine in grado di aumentare il parametro di mezzo in modo incrementale. Anche se la differenza è a soli 3, KAMA (10,5,30) è significativamente più liscia KAMA (10,2,30). Ulteriori studi Dal creatore, il libro di seguito offre informazioni dettagliate sugli indicatori, programmi, algoritmi e sistemi, inclusi i dettagli sulle KAMA e di altri sistemi di media mobile. Trading Systems e metodi Perry Kaufman
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