Adaptive Moving Average Nifty

Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Gewinnen und Verlusten führt. Analysten haben Jahrzehnte damit verbracht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Handelswerkzeugen geführt hat. (Für Hintergrundlesung auf einfachen gleitenden Durchschnitten, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Vor-und Nachteile der Moving Averages Die Vor-und Nachteile der bewegten Durchschnitte wurden zusammengefasst von Robert Edwards und John Magee in der ersten Auflage der technischen Analyse von Stock Trends. Als sie sagten, und es war wieder im Jahr 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es schon früher gemacht hatten), dass durch die Mittelung der Daten für eine angegebene Anzahl von Tageszeiten eine Art automatisierte Trendlinie ableiten konnte, die definitiv die Veränderungen von TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu gut um wahr zu sein. Mit den Nachteilen, die die Vorteile überwiegen, haben Edwards und Magee schnell ihren Traum vom Handel von einem Strandbungalow aufgegeben. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere daran, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Einfache gleitende Mittelwerte Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum hinzu und teilen Sie sich die Anzahl der ausgewählten Perioden auf. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde die Summe der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung um fünf verlangen. Wenn die jüngste Schließung 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 trenddefinierende Eigenschaft macht es möglich, gleitende Mittelwerte zu generieren Handelssignale. In seiner einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn die Preise über den gleitenden Durchschnitt gehen und verkaufen, wenn die Preise unter dieser Linie liegen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu stellen. Leider, während die Glättung der Daten, gleitende Mittelwerte hinter der Marktaktion zurückbleiben und der Händler wird fast immer wieder einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinnen Trades zurückgeben. Exponentielle 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 verleiht den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung, und als Ergebnis bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist: EMA (Gewicht Schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Wo: Gewicht ist die Glättungskonstante, die vom Analytiker ausgewählt wird EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, was Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein anderer ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung reduziert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt kein anderes Problem mit bewegten Durchschnitten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlorenen Trades führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass die Märkte nur ein Viertel der Zeit treiben. Bis zu 75 Handelsgeschäfte sind auf enge Bereiche beschränkt, wenn gleitende durchschnittliche Buy-and-Selling-Signale wiederholt generiert werden, da die Preise schnell über und über den gleitenden Durchschnitt hinausgehen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Mittelwerte im Handel verwendet) Anpassen von Bewegungsdurchschnitten auf Marktaktivitäten Eine Methode zur Bewältigung der Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte besteht darin, den Gewichtungsfaktor um ein Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten abhängt. Dies würde es den Gewinnern ermöglichen zu laufen. Da ein Trend zu Ende geht und die Preise konsolidieren. Der gleitende Durchschnitt würde sich der aktuellen Markttätigkeit näher bringen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten der während des Trends erfassten Gewinne zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger Bands misst. (Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter Die Grundlagen der Bollinger-Bands.) Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante basierend auf dem Wirkungsgrad-Verhältnis (ER) in seinem Buch New Trading Systems und Methods zu ersetzen. Dieser Indikator dient zur Messung der Stärke eines Trends, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jede Bar) Betrachten Sie eine Aktie, die täglich einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt gesammelt hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkt-Bereich). Hätte dieser Bestand 15 Punkte gesenkt, wäre der ER -0.67. (Für mehr Handel Beratung von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung von Handelsverlusten skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) erhalten Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1.0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend ist -1.0 stellt einen perfekten Abwärtstrend dar. In praktischer Hinsicht werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator anzuwenden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen die Händler das Gewicht mit der folgenden, ziemlich komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wo: SCF ist die exponentielle Konstante für die schnellste EMA zulässig (meist 2) SCS ist die exponentielle Konstante für die langsamste EMA zulässige (oft 30) ER ist das Wirkungsgrad, das oben erwähnt wurde. 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 als Option in fast allen Handelssoftwarepaketen enthalten. (Für mehr auf der EMA lesen Sie bitte den exponentiell gewichteten bewegten Durchschnitt.) Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), ein exponentieller gleitender Durchschnitt (blaue Linie) und der adaptive gleitende Durchschnitt (grüne Linie) sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den grössten Grad an Abflachung in der Bereichsgrenze, die auf der rechten Seite dieses Diagramms zu sehen ist. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt wird, 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 Peitschenhandel zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil der bewegten Durchschnitte ist bisher nicht möglich. Schlussfolgerung Robert Colby hat Hunderte von technischen Analyse-Tools in der Enzyklopädie der technischen Marktindikatoren getestet. Er schloss, obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellen Reiz ist, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Das bedeutet nicht, dass Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Entdecken von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu ermitteln. Als Beispiel zeigen die Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ kann, da sich die Volatilität in Zyklen bewegt, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad als Ausbruchchancen angesehen werden. Beta ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Einzelperson zu messen. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s 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 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. Trader-Systeme und Methoden Perry KaufmanAdaptive Moving Average (AMA) aka Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) Der Adaptive Moving Average (AMA) aka Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) wurde von Perry Kaufman erstellt und erstmals in seinem Buch Smarter Trading (1995) . Dieser gleitende Durchschnitt bot einen signifikanten Vorteil gegenüber früheren Versuchen bei 8216intelligent8217 Mittelwerte, weil es dem Benutzer eine größere Kontrolle erlaubte. Der Variable Moving Average 8211 VMA (1992) bot zum Beispiel keine Ober - oder Untergrenze für seine Glättungsperiode an. Die AMA hingegen erlaubte es dem Benutzer, den Bereich zu definieren, über den sie die zu verbreitende Glättung wünschten. Es folgt die gleiche Theorie wie die VMA, dass je nach Marktumgebung es unterschiedliche Lärmmengen geben wird und daher eine andere gleitende Durchschnittsgeschwindigkeit erforderlich ist, um die profitabelsten Ergebnisse zu erzielen. In einem stark veränderten Markt zum Beispiel sind die Geräuschpegel niedrig und ein schneller gleitender Durchschnitt sollte die besten Ergebnisse erzielen. Umgekehrt in einer Krabbe oder seitwärts Markt der Lärm ist sehr hoch und ein langsamer Durchschnitt ist wahrscheinlich besser geeignet. So berechnen Sie einen Adaptive Moving Average Es beginnt mit dem Close Preis. Danach wird AMA nach folgender Formel berechnet: AMA AMA (1) (Schließen AMA (1)) Sie werden feststellen, dass dies der Formel für einen Exponential Moving Average (EMA) entspricht: EMA EMA (1) (Close EMA (1)) Aber Alpha in einer EMA ist 2 (N 1) so bleibt es konstant, während für eine AMA das Alpha adaptiv ist: (VI (FC SC)) SC VI Benutzer Wahl eines Maßes der Volatilität oder Trendstärke, Kaufman Schlug sein Wirkungsgrad (ER) vor. SN Die Wahl eines langsamen gleitenden Durchschnittes gt FN FN Die Wahl eines langsamen gleitenden Durchschnitts lt SN Hier ist ein Beispiel für eine 3 Periode AMA mit einem 3 Periodeneffektivitätsverhältnis (ER) wie das VI: Wie Squaring Alpha den AMA Glättungsbereich beeinflusst Kaufman schlägt vor, dass seine AMA einen FC von 2 und einen SC von 30 haben, der dazu führen würde, dass man davon ausgehen würde, dass die adaptive Glättung in der 2 8211 30 Reihe wäre, aber Sie wäre falsch, weil das Alpha quadriert ist. Zum Beispiel können wir das VI auf Null setzen, so dass wir den langsamsten Mittelpunkt freigeben können: Jetzt zeigen wir die EMA-Glättungsperiode 8216N8217 aus alpha: N (EMA) (2) N (EMA) (2 0,0042) 0,0042 N (EMA) 480 Also in Wirklichkeit ein AMA mit einer SN von 30 wo Alpha auf die Macht von 2 angehoben wird, kann sich eigentlich so langsam wie eine 480-tägige EMA bewegen. Jetzt ist mir das nicht sehr benutzerfreundliche Eingabe eines Parameters von 30, der zu einer Glättungsperiode von 480 führt. Also verwende ich die folgende Formel für SC und FC stattdessen: P Power, dass Alpha angehoben wird (meist 2) SN Deine Wahl von Ein langsamer gleitender Durchschnitt gt FN Jetzt SN wird die tatsächliche resultierende langsamste gleitende Durchschnitt, auch wenn Sie die Macht ändern, die Alpha erhöht wird. Ich benutze auch den gleichen Prozess für FN und FC. Lasst uns wieder auf Alpha schauen, wenn das VI auf Null gesetzt ist, das FN bei 2 und das SN bei 480: Jetzt, wenn wir die EMA Glättungsperiode 8216N8217 aus alpha zeigen, sollte es unseren Benutzer definieren 480: N (EMA) (2) N ( EMA) (2 0,0042) 0,0042 N (EMA) 480 Ein genauerer Blick auf den Einfluss von Squaring Alpha Das Verständnis des Affekts der Quadratur Alpha ist sehr wichtig, wie die folgende Grafik zeigt: Wie Sie oben sehen können, ist eine Eingangsglättungsperiode von 300 mit Alpha Quadriert ergibt eine tatsächliche Glättungsperiode von über 45.300, die völlig nutzlos ist. Allerdings ist dies eine Einstellung, die man leicht verwenden kann, ohne ein angemessenes Verständnis davon, wie die AMA funktioniert. In unserem Test werden wir versuchen, die AMA mit Alpha erhoben, um Potenzen andere, dass 2 so einige andere Beispiele wurden auch auf dem Diagramm oben gezeichnet. Im Folgenden sehen wir den Einfluss auf Alpha und die Glättung aus einer AMA mit dem Wirkungsgrad direkt in alpha (1) oder quadriert (2): Wir haben unsere modifizierte AMA Formel für die obigen Charts verwendet, so dass die tatsächlichen FN und SN Wurden trotz Änderungen an alpha identisch abgestimmt. Wie Sie sehen können, Quadrate Alpha Ergebnisse nicht nur eine langsamere AMA insgesamt aber eine, die viel schneller zu verlangsamen, wenn das Alpha abnimmt. Kaufman wollte die AMA offensichtlich sehr schnell verlangsamen, wenn die Daten einen Trend fehlten. Dieser Effekt ist ähnlich dem der Erhöhung der Konstante 8216N8217 im Variablen Moving Average. Ist der AMA ein guter Indikator Als Teil des 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 werden wir die AMA gegen mehrere verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten setzen und mehrere verschiedene Volatilitätsindizes als Komponenten testen, einschließlich: Wir werden auch die Annahme prüfen, dass Quadrate Alpha War eine gute Idee und wird versuchen, es auf mehrere verschiedene Kräfte zu bringen. Können Sie an irgendwelche anderen lohnenden Tests denken Bitte informieren Sie uns in den Kommentaren Abschnitt unten. Adaptive Moving Average Excel File Ich habe eine Excel Spreadsheet mit dem Adaptive Moving Average zusammengestellt und es zum kostenlosen Download zur Verfügung gestellt. Es enthält eine Version 8216basic8217, die alle Arbeiten und eine 8216fancy8217 zeigt, die sich automatisch an die Länge und den von Ihnen angegebenen Volatilitätsindex anpassen wird. Finde es am folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren: Adaptive Moving Average (AMA) Adaptive Moving Average Beispiel, VI 50 Day Efficiency Ratio adil Vor 5 Jahren finde ich die Idee um den adaptiven gleitenden Durchschnitt sehr interessant und ansprechend , Ich habe den Kaufman AMA durch zwei Systeme (Binärwellensignale für lange und kurze Einträge Richtung Signale (ama up lange Eintragung und ama unten kurzen Eintrag), aber ich konnte nicht feststellen, dass das System besser als ein langfristiges TF-System mit SMA ist Crossovers (50day SMA und 200 Tage SMA) kann ich die Handelsregeln um die AMA kennen, die du in deinem Handel implementiert hast. Derry Brown Vor 5 Jahren bin ich froh, dass du unsere Forschung nützlich wirst. Wir haben die Ergebnisse noch nicht veröffentlicht Die Regeln, die Sie bitten, sind unten auf jeder Seite, wo wir Testergebnisse veröffentlicht haben. Hier sind sie wieder: Ein Einstiegssignal, um lang zu gehen (oder Ausgangssignal zu decken) Ein kurzer) für jeden geprüften Durchschnitt wurde mit einem Ende oberhalb dieses Durchschnitts erzeugt und ein Ausstoßsignal (oder Eintrittssignal zu kurz) wurde bei jedem Ende unterhalb dieses gleitenden Durchschnitts erzeugt. Es wurden keine Zinsen in bar gezahlt und es wurden keine Transaktionskosten oder Schlupf geleistet. Trades wurden unter Verwendung von End Of Day (EOD) und End Of Week (EOW) Signalen für Tagesdaten und EOW Signale für wöchentliche Daten getestet. Z. B. Tägliche Daten mit einem EOW-Signal erfordern die Woche, um über einem Daily Moving Average zu beenden, um eine lange oder eine kurze Zeit zu öffnen. Tägliche Daten mit EOD-Signalen würden den Tagespreis benötigen, um über einem Daily Moving Average zu schließen, um ein langes oder nahes zu öffnen Kurz und umgekehrt Die dargestellten Renditen sind die durchschnittliche jährliche Rendite der 16 Märkte während der Testphase. Die Daten, die für diese Tests verwendet werden, sind in der Ergebniskalkulation enthalten und weitere Details über unsere Methodik finden Sie hier etfhqblog20100525best-technische Indikatoren Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie irgendwelche anderen Fragen haben. Cheers DerryNifty Live Exponenial Moving Average Computation Über Rajandran Rajandran ist ein Vollzeit-Händler und Gründer von Marketcalls, sehr interessiert an Gebäude Timing-Modelle, Algos. Diskretionäre Handelskonzepte und Trading Sentimental Analyse. Er unterrichtet jetzt Benutzer auf der ganzen Welt, von erfahrenen Händlern, professionellen Händlern bis hin zu einzelnen Händlern. Rajandran besuchte das College in der Chennai, wo er ein BE in Elektronik und Kommunikation verdiente. Rajandran hat ein breites Verständnis von Handels-Software wie Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python und versteht individuelle Bedürfnisse von Händlern und Investoren mit einer breiten Palette von Methoden. Lieber rajandran, es gibt keinen Link zum Download der Datei 8220Live Exponential Moving Average Tool8221. Pls den Beitrag aktualisieren oder an meine Mail senden. Danke8230 Erforderliche US-Regierung Haftungsausschluss CTFC Regel 4.41 Futures-Handel enthält erhebliches Risiko und ist nicht für jeden Investor geeignet. Ein Anleger könnte potenziell alle oder mehr als die ursprüngliche Investition verlieren. Risikokapital ist Geld, das verloren gehen kann, ohne die finanzielle Sicherheit oder den Lebensstil zu gefährden. Betrachten Sie nur das Risikokapital, das für den Handel verwendet werden sollte, und nur diejenigen mit ausreichendem Risikokapital sollten den Handel berücksichtigen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. CTFC RULE 4.41 HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE EINSCHRÄNKUNGEN. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN SOLCHER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. 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