Moving Average Adaptive Mt4

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 von Perry Kaufman in seinem Buch Smarter Trading entwickelt und beschrieben. Einer der Nachteile von verschiedenen Glättungsalgorithmen für Preisreihen ist, dass zufällige Preissprünge zum Auftreten von falschen Trendsignalen führen können. Auf der anderen Seite 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, hat Kaufman den Begriff der Effizienzquote (ER) eingeführt, der nach folgender Formel berechnet wird: ER (i) - aktueller Wert des Effizienzverhältnis-Signals (i) ABS (Preis (i) - Preis (i - N)) - aktueller Signalwert, absoluter Wert der Differenz zwischen dem aktuellen Preis und dem Preis N Vorzeit Lärm (i) Summe (ABS (Preis (i) - Preis (i-1)), N) - Aktueller Lärmwert, Summe der absoluten Werte der Differenz zwischen dem Preis der laufenden Periode und dem Preis der Vorperiode für N Perioden. Bei einem starken Trend wird das Efficiency Ratio (ER) zu 1 tendieren, wenn es keine gerichtete Bewegung gibt, wird es ein wenig mehr als 0 sein. Der erhaltene Wert von ER wird in der exponentiellen Glättungsformel verwendet: EMA (i) Preis (i ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA Glättungskonstante, n - Periode des exponentiell bewegten EMA (i - 1) - vorheriger Wert von EMA. Das Glättungsverhältnis für den Fast-Market-Mast ist wie bei EMA mit Periode 2 (schneller SC 2 (21) 0,6667), und für den Zeitraum ohne Trend muss die EMA-Periode gleich 30 sein (langsamer SC 2 (301) 0,06452). So wird die neue sich ändernde Glättungskonstante eingeführt (skalierte Glättungskonstante) SSC: SSC (i) (ER (i) (schneller SC - langsamer SC) langsamer SC SSC (i) ER (i) 0.60215 0.06425 Für einen effizienteren Einfluss der (I) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) oder (nach der 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 Russisch von MetaQuotes Software Corp. Ursprünglicher Code: mql5rucode10Moving Average Der Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrument Preiswert für einen bestimmten Zeitraum an Wenn der Preis sich ändert, steigt der gleitende Durchschnitt entweder an oder sinkt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential. Geglättet und gewichtet. Moving Average kann für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Öffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Mittelwerte verwendet werden. Das Einzige, wo sich gleitende Mittelwerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Falls wir von Simple Moving Average sprechen. Alle Preise des jeweiligen Zeitraums sind gleichwertig. Exponentieller Moving Average und Linear Weighted Moving Average legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Die gängigste Art, den Preis gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, ist, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses Handelssystem, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht dafür ausgelegt, in den tiefsten Punkt des Marktes zu gelangen und seinen Ausgang direkt auf den Gipfel zu bringen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden erreicht haben, und bald zu verkaufen, nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Bewegliche Mittelwerte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: Wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet dies, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich weitergehen wird: Wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, ist dies der Fall Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten geht. Hier sind die Arten der sich bewegenden Mittelwerte auf dem Diagramm: Simple Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Geglättete Moving Average (SMMA) Linear Weighted Moving Average (LWMA) Sie können die Handelssignale dieses Indikators testen, indem Sie einen Expertenberater erstellen In MQL5 Zauberer. Berechnung Einfacher Bewegungsdurchschnitt (SMA) Einfache, mit anderen Worten, der arithmetische gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Preise der Instrumentenschließung über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammenfasst. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl solcher Perioden dividiert. SMA SUM (SCHLIESSEN (i), N) N SUM Summe SCHLIESSEN (i) aktuelle Periode Schliesspreis N Anzahl der Berechnungsperioden. Exponentieller Moving Average (EMA) Exponentiell geglätteter gleitender Durchschnitt wird durch Addition eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert des gleitenden Durchschnitts berechnet. Mit exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die letzten engen Preise von mehr Wert. P-Prozent-exponentieller gleitender Durchschnitt wird wie folgt aussehen: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) SCHLIESSEN (i) aktueller Periodenabschlusspreis EMA (i - 1) Wert des Moving Average Der vorherigen Periode P der Prozentsatz der Verwendung des Preiswertes. (SMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Durchschnitts wird als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Der zweite gleitende Durchschnitt wird nach dieser Formel berechnet: SMMA (i) (I - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) SCHLIESSEN (i)) NV - N SUM Summe SUM1 Gesamtsumme der Schlusskurse für N Perioden wird von der vorherigen Bar gezählt PREVSUM geglättete Summe der vorherigen Bar SMMA (i-1) geglätteten gleitenden Durchschnitt der vorherigen Bar SMMA (i) geglätteten gleitenden Durchschnitt der aktuellen Bar (Mit Ausnahme des ersten) SCHLIESSEN (i) aktueller enger Preis N Glättungszeitraum Nach arithmetischen Umwandlungen kann die Formel vereinfacht werden: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Linear Weighted Moving Average (LWMA) Bei gewichtetem gleitendem Durchschnitt sind die letzten Daten Von mehr Wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird durch Multiplikation jedes der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Serie mit einem gewissen Gewichtungskoeffizienten berechnet: LWMA SUM (SCHLIESSEN (i) i, N) SUM (i, N) SUM Summe SCHLIESSEN (i) aktueller Schlusskurs SUM (i, N) Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten N Glättungsperiode. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) ist ein gleitender Durchschnitt, Marktlärm oder Volatilität. KAMA wird die Preise genau verfolgen, wenn die Preisschwankungen relativ klein sind und der Lärm niedrig ist. KAMA wird sich anpassen, wenn sich die Preisschwankungen erweitern und die Preise aus größerer Entfernung verfolgen. Mit diesem Trend-Indikator können Sie den Gesamttrend, die Zeitdrehpunkte und die Filterpreisbewegungen identifizieren. Berechnung Es sind mehrere Schritte erforderlich, um Kaufman039s Adaptive Moving Average zu berechnen. Let039s beginnen zunächst mit den von Perry Kaufman empfohlenen Einstellungen, die KAMA (10,2,30) sind. 10 ist die Anzahl der Perioden für das Efficiency Ratio (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 Efficiency Ratio (ER) und die Smoothing Constant (SC) berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgröße Nuggets macht es einfacher, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Efficiency Ratio (ER) Die ER ist grundsätzlich die Preisänderung für die tägliche Volatilität angepasst. In statistischer Hinsicht sagt das Effizienzverhältnis 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 um 10 aufeinanderfolgende Perioden oder um 10 aufeinanderfolgende Perioden verschoben wurden. ER wäre null, wenn der Preis über die 10 Perioden unverändert bleibt. Glättungskonstante (SC) Die Glättungskonstante verwendet die ER - und zwei Glättungskonstanten auf der Grundlage eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel. (2301) ist die Glättungskonstante für eine 30-Perioden-EMA. Der schnellste SC ist die Glättungskonstante für kürzere EMA (2-Perioden). Der langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamste EMA (30-Perioden). Beachten Sie, dass die 2 am Ende ist, um die Gleichung zu quadrieren. Mit dem Efficiency Ratio (ER) und Smoothing Constant (SC) sind wir nun bereit, Kaufman039s 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 basieren auf der folgenden Formel. BerechnungsbeispielChart Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle, die zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm verwendet wird. Verwendung und Signale Chartisten können KAMA wie jeden anderen Trend folgen Indikator, wie ein gleitender Durchschnitt. Chartisten können nach Preiskreuzungen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst zeigt ein Kreuz über oder unter KAMA Richtungsänderungen in den Preisen an. Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System viele Signale und viele Whipsaws erzeugen. Chartisten können Whipsaws reduzieren, indem sie einen Preis - oder Zeitfilter auf die Crossover anwenden. Man könnte den Preis verlangen, um das Kreuz für die festgelegte Anzahl von Tagen zu halten oder das Kreuz zu verlängern, das KAMA um einen festgelegten Prozentsatz übersteigt. Zweitens können Chartisten die Richtung von KAMA nutzen, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parametrierung 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 geht ab, solange KAMA fällt und untere Tiefen schmiedet. Der Trend ist so lange, wie KAMA steigt und höhere Höhen schafft. 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 kombinieren. Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kürzere KAMA für Handelssignale zu definieren. Beispielsweise könnte KAMA (10,5,30) als Trendfilter verwendet werden und beim Aufsteigen als bullisch angesehen werden. Einmal bullisch, konnten die Chartisten dann nach bullischen Kreuzen Ausschau halten, 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 wandte sich im April ab und es waren bärische Kreuze im Mai, Juni und Juli. SharpCharts 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 das Efficiency Ratio und Chartisten sollten von der Erhöhung dieser Zahl absehen. Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter schrittweise 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 untenstehende Buch detaillierte Informationen zu Indikatoren, Programmen, Algorithmen und Systemen, einschließlich Details zu KAMA und anderen gleitenden Durchschnittssystemen. Handelssysteme und Methoden Perry Kaufman