MetaTrader 5 - Indikatoren Adaptive Moving Average (AMA) - Indikator für MetaTrader 5 Der adaptive Moving Average (AMA) wird verwendet, um einen gleitenden Durchschnitt mit geringer Empfindlichkeit gegenüber Preisreihengeräuschen zu konstruieren. Dieser Indikator wurde von Perry Kaufman in seinem Buch Smarter Trading entwickelt und beschrieben. Einer der Nachteile der verschiedenen Glättungsalgorithmen für Preisreihen ist, dass zufällige Preissprünge das Auftreten falscher Trendsignale zur Folge haben können. Auf der anderen Seite führt 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 Marktzustand zu definieren, hat Kaufman den Begriff Efficiency Ratio (ER) eingeführt, der nach folgender Formel berechnet wird: ER (i) - aktueller Wert des Wirkungsgradverhältnissignals (i) ABS (Preis (i) - Preis (i - N)) - aktueller Signalwert, absoluter Wert der Differenz zwischen dem aktuellen Preis und dem Preis N Zeitraum zuvor Lärm (i) Summe (ABS (Preis (i) - Preis (i-1)), N) - Aktuellen Rauschwert, Summe der absoluten Werte der Differenz zwischen dem Preis der aktuellen Periode und dem Preis der Vorperiode für N Perioden. Bei einem starken Trend wird das Efficiency Ratio (ER) dazu tendieren, wenn es keine gerichtete Bewegung gibt, wird es etwas mehr als 0 sein. Der erhaltene Wert von ER wird in der exponentiellen Glättungsformel verwendet: EMA (i) Preis (d. h. ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA Glättungskonstante, n - Periode des exponentiellen EMA (i - 1) - vorheriger Wert von EMA. Das Glättungsverhältnis für den schnellen Marktmast ist wie bei EMA mit Periode 2 (schnelles SC 2 (21) 0,6667), und für den Zeitraum von keinem Trend muss die EMA-Periode gleich 30 sein (langsamer SC 2 (301) 0,06452). Somit wird die neue Wechselglättungskonstante eingeführt (skalierte Glättungskonstante) SSC: SSC (i) (ER (i) (schnell SC - langsames SC) langsam SC SSC (i) ER (i) 0.60215 0,06425 Für einen effizienteren Einfluss der Berechnungsformel: AMA (i) Preis (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) oder (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 Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Software Corp. Original-Code: mql5rucode10Do Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Gleitende Durchschnitte sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, Dieser Indikator führt zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Siegen und Verlusten. Die Analysten haben Jahrzehnte versucht, die einfache gleitende Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche hat zu nützlichen Handel geführt Werkzeuge. (Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten überprüft, überprüfen Sie einfaches bewegendes Mittel, das Trends hervorhebt.) Vor - und Nachteile der bewegenden Durchschnitte Die Vor - und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und von John Magee in der ersten Ausgabe der technischen Analyse von zusammengefasst Aktien-Trends. Wenn sie sagten, und es war schon im Jahre 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es vorher gemacht haben), dass durch die Mittelung der Daten für eine bestimmte Anzahl von Tagen konnte man eine Art von automatisierten Trendlinie, die definitiv interpretieren würde die Änderungen der TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu schön, um wahr zu sein. Mit den Nachteilen überwiegen die Vorteile, Edwards und Magee schnell aufgegeben ihren Traum vom Handel von einem Strand Bungalow. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere darin, ein einfaches Werkzeug zu finden, das den Reichtum der Märkte mühelos liefern würde. Simple Moving Averages Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren durch die Anzahl der Perioden ausgewählt. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn das letzte Schließen über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese Trend-Definition-Eigenschaft ermöglicht es, dass gleitende Durchschnitte, um Trading-Signale zu generieren. In ihrer einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn Preise über dem gleitenden Durchschnitt sich bewegen und verkaufen, wenn Preise unter dieser Linie übersteigen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu setzen. Leider, während Glättung der Daten, bewegte Durchschnitte werden sich hinter der Markt-Aktion und der Händler wird fast immer geben einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinn-Trades. Exponential Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz weist den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu und bleibt dadurch der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Mittelwertes ist: EMA (Gewicht schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Dabei: Gewicht ist die vom Analytiker gewählte Glättungskonstante EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine andere ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt nicht ein anderes Problem mit sich bewegenden Durchschnittswerten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlierenden Geschäften führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass Märkte nur Trend ein Viertel der Zeit. Bis zu 75 Handelsgeschäfte beschränken sich auf enge Bereiche, wenn gleitende durchschnittliche Kauf - und Verkaufssignale wiederholt erzeugt werden, da sich die Preise rasch und deutlich über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte im Handel verwendet) Anpassung der gleitenden Durchschnitte an die Marktaktivität Eine Methode, um die Nachteile der gleitenden Durchschnitte zu adressieren, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten wäre. Dies würde Gewinner zu laufen. Als Trend geht ein Ende und die Preise konsolidieren. Würde der gleitende Durchschnitt näher an der gegenwärtigen Marktbewegung herangehen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten Gewinne, die während des Trends erfasst werden, zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basiert, in seinem Buch "New Trading Systems and Methods". Dieser Indikator soll die Stärke eines Trends messen, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jeden Balken) Betrachten Sie eine Aktie, die einen Fünfpunktbereich pro Tag hat, und am Ende von fünf Tagen insgesamt gewonnen hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkte-Bereich). Wäre dieser Bestand um 15 Punkte gesunken, wäre der ER -0,67. (Für weitere Trading-Tipps von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung der Handelsverluste skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1,0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend liegt -1,0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator zu finden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wobei: SCF die Exponentialkonstante für die schnellste ist EMA zulässig (meist 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das oben erwähnte Wirkungsgrad-Verhältnis Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in 1 gezeigt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größtmöglichen Abflachungsgrad in der Bereichsgrenze auf der rechten Seite dieser Tabelle. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt ist, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für whipsaw Trades zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil bei den gleitenden Durchschnitten ist bisher nicht auszuschließen. Fazit Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Er schloss, Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Anklang ist, zeigen unsere vorläufigen Tests keinen wirklichen praktischen Vorteil zu dieser komplexeren Trendglättungsmethode. Dieses bedeutet nicht, daß Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Mehr zu diesem Thema finden Sie unter Entdeckung von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Als Beispiel zeigen Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ, da die Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad könnte als Ausbruch Chancen beobachtet werden. Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman8217s Adaptive Moving Average ist nicht nur als ein gleitender Durchschnitt, sondern auch auf den Grad des Lärms zu verfolgen Im Trend einstellen und entsprechend anpassen. Es ändert automatisch seine Geschwindigkeit auf der Grundlage der Marktvolatilität. Die AMA wird als Ersatz für gewöhnliche gleitende Durchschnittswerte verwendet, und wenn sie 1995 vorgelegt wurde, war sie den bisherigen Versuchen, einen intelligenten gleitenden Durchschnitt zu schaffen, überlegen, da sie eine größere Benutzersteuerung bietet. Grundsätzlich, wenn der Markt stark ist und es gibt nur geringe Gegen-Trend-Bewegungen (Pullbacks) gibt es sehr wenig Lärm, und Sie würden es vorziehen, dass die MA eng auf die Preis-Aktion folgen, so würden Sie wollen, dass es eine kleinere Trackback-Span haben . Auf der anderen Seite, wenn der Markt ist Bereich-gebunden und wird dominiert von Bars, die einander gegenüberstehen, was Sie wollen, ist ein gleitender Durchschnitt mit einer längeren Look-back-Zeit, die es glätten und damit falsche Signale vermeiden. Was Kaufman tat, ist, den Exponential Moving Average mit einem Algorithmus zu optimieren, der die EMA8217s Glättungskonstante relativ zum Verhältnis von Marktrichtung und Volatilität anpasst, also ist sie nun auf Trend und Volatilität ansprechend. Hier ist die Formel, aus der die AMA abgeleitet ist: AMA C close (t) 8211 AMA (t-1) AMA (t-1), wobei C der adaptive Aspekt der Glättungskonstante ist. Allerdings gibt es eine Reihe von Berechnungen, bevor wir zu erreichen C, aber wir werden nicht auflisten sie hier auch die Dinge einfacher. Es ist wichtiger zu erkennen, dass Kaufman8217s Adaptive Moving Average aufgrund seiner Fähigkeit, auf die Marktbedingungen zu reagieren.8217 dynamische Verschiebungen, was ein großer Vorteil im Vergleich zu Handelsstrategien basiert auf bewegten Durchschnitten mit festen Trackback-Perioden ist ausgezeichnet. Darüber hinaus kann es neben der Verwendung der KAMA als Stand-alone-Indikator auch dazu dienen, andere Indikatoren zu glätten. Genau wie die anderen Mitglieder der gleitenden Durchschnittsindikatorenfamilie fungiert Kaufman8217s AMA als ein starkes Unterstützungswiderstandsniveau, das mit Trend-Eingangssignalen bei Kontakt erzeugt, sowie Ausgangssignale, wenn eine Trendumkehr offensichtlich ist. Überprüfen Sie den Unterschied zwischen einem Simple Moving Average, einem Exponential Moving Average und Kaufman8217s Adaptive Moving Average auf dem Screenshot unten. Gezeichnet in hellblau ist ein 14-Periode einfaches Moving Average, während die 14-Periode EMA in Gelb gefärbt ist. Wie Sie sehen können, ist Kaufman8217s Adaptive Moving Average (lila Linie) relativ flach während der meiste Zeit, da der Markt hält in einem engen Handelsbereich innerhalb der größeren Zeit Frame8217s bearish Trend, so wird es weniger falsche Eingangssignale im Bereich der Konsolidierung produzieren . Gegründet im Jahr 2013, Binary Tribune zielt auf die Bereitstellung ihrer Leser genaue und tatsächliche Finanznachrichten Berichterstattung. Unsere Website konzentriert sich auf wichtige Segmente in Finanzmärkten Aktien, Währungen und Rohstoffe und interaktive eingehende Erläuterung der wichtigsten wirtschaftlichen Ereignisse und Indikatoren. Finanzielle Offenlegung BinaryTribune haftet nicht für den Verlust von Geld oder für Schäden, die durch die Nutzung der Informationen auf dieser Website entstehen. Trading Forex, Aktien und Rohstoffe auf Margin trägt ein hohes Risiko und kann nicht für alle Anleger geeignet sein. Bevor Sie sich für den Devisenhandel entscheiden, sollten Sie sorgfältig Ihre Anlageziele, Erfahrung und Risikobereitschaft berücksichtigen. Cookie Policy Diese Website verwendet Cookies, um Ihnen die besten Erfahrungen zu geben und Sie besser kennenzulernen. Wenn Sie unsere Website mit Ihrem Browser verlassen, um Cookies zu erlauben, stimmen Sie unserer Nutzung von Cookies zu, wie in unseren Datenschutzbestimmungen beschrieben. Kopieren Copyright 2017 mdash Binäre Tribüne. Alle Rechte vorbehalten
No comments:
Post a Comment