Adaptive Bewegende Gemiddelde Parameters

Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Inleiding Ontwikkel deur Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) is 'n bewegende gemiddelde ontwerp om verantwoording te doen geraas mark of wisselvalligheid. KAMA sal nou volg pryse wanneer die prys swaai is relatief klein en die geraas is laag. KAMA sal pas wanneer die prys swaai verbreed en volg pryse van 'n groter afstand. Dit tendens volgende aanwyser gebruik kan word om die algehele tendens te identifiseer, tyd draaipunte en filter prysbewegings. Berekening Daar is verskeie stappe wat nodig is om te bereken Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde. Let039s eerste begin met die aanbevole deur Perry Kaufman instellings, wat KAMA (10,2,30) is. 10 is die aantal periodes vir die doeltreffendheid verhouding (EV). 2 is die aantal periodes vir die vinnigste EMO konstante. 30 is die aantal periodes vir die stadigste EMO konstante. Voor die berekening van KAMA, moet ons die doeltreffendheid verhouding (EV) en Het glad konstant (SC) te bereken. Afbreek van die formule in byt grootte nuggets maak dit makliker om die metode agter die aanwyser verstaan. Let daarop dat ABS staan ​​vir Absolute waarde. Doeltreffendheid verhouding (EV) Die DAAR is basies die prysverandering aangepas vir die daaglikse wisselvalligheid. In statistiese terme, die doeltreffendheid verhouding vertel ons die fraktale doeltreffendheid van prysveranderings. DAAR wissel tussen 1 en 0, maar hierdie uiterstes is die uitsondering, nie die norm. DAAR sal 1 wees as pryse opgeskuif 10 agtereenvolgende tydperke of af 10 agtereenvolgende tydperke. DAAR sal nul wees as die prys is onveranderd oor die 10 periodes. Glad konstant (SC) Die smoothing konstante gebruik die ER en twee glad konstantes gebaseer op 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Soos jy dalk opgemerk het, soos matig konstant met behulp van die smoothing konstantes vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde in sy formule. (2/301) is die smoothing konstante vir 'n 30-tydperk EMO. Die vinnigste SC is die smoothing konstante vir korter EMO (2-periodes). Die stadigste SC is die smoothing konstante vir die stadigste EMO (30-periodes). Let daarop dat die 2 aan die einde is aan die vergelyking vierkant. KAMA met die doeltreffendheid verhouding (EV) en Gladstryking konstant (SC), ons is nou gereed om te bereken Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA). Aangesien ons 'n aanvanklike waarde moet die berekening begin, die eerste KAMA is net 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die volgende berekeninge is gebaseer op die onderstaande formule. Berekening Voorbeeld / Chart Die foto's hieronder toon 'n kiekie van 'n Excel spreiblad gebruik om KAMA bereken en die ooreenstemmende QQQ grafiek. Gebruik en Seine rasionele agente kan KAMA gebruik soos enige ander tendens volgende aanwyser, soos 'n bewegende gemiddelde. Rasionele agente kan kyk vir prys kruise, rigting veranderings en gefiltreer seine. Eerstens, 'n kruis bo of onder KAMA dui rigting veranderinge in pryse. Soos met enige bewegende gemiddelde, sal 'n eenvoudige crossover stelsel baie seine en baie whipsaws genereer. Rasionele agente kan whipsaws verminder deur die toepassing van 'n prys of tyd filter om die CROSSOVER. Mens sou prys vereis dat die kruis vir sekere aantal dae te hou of vereis dat die kruis die oorskry KAMA deur stel persentasie. In die tweede plek kan rasionele agente die rigting van KAMA gebruik om die algehele tendens vir 'n sekuriteit definieer. Dit kan 'n parameter aanpassing vereis dat die aanwyser verder glad. Rasionele agente kan die middel parameter, wat is die vinnigste EMO konstante verandering, om KAMA glad en kyk vir rigting verander. Die tendens is af so lank as wat KAMA val en vervalsing laer laagtepunte. Die tendens is om so lank as wat KAMA styg en vervalsing hoër hoogtes. Die onderstaande Kroger voorbeeld toon KAMA (10,5,30) met 'n steil uptrend van Desember tot Maart en 'n minder-steil uptrend van Mei tot Augustus. En ten slotte, rasionele agente kan seine en tegnieke te kombineer. Rasionele agente kan 'n langer termyn KAMA gebruik om die groter tendens en 'n korter termyn KAMA vir handel seine te definieer. Byvoorbeeld, kan KAMA (10,5,30) word gebruik as 'n tendens filter en lomp geag wanneer styg. Sodra lomp, kon rasionele agente dan kyk vir bullish kruise toe prysbewegings bo KAMA (10,2,30). Die voorbeeld hieronder toon MMM met 'n stygende langtermyn KAMA en lomp kruise in Desember, Januarie en Februarie. Langtermyn KAMA van die hand gewys in April en daar was lomp kruise in Mei, Junie en Julie. SharpCharts KAMA kan gevind word as 'n aanduiding oortrek in die SharpCharts werkbank. Die standaard instellings sal outomaties vertoon in die blokkie parameter wanneer dit gekies en rasionele agente kan hierdie parameters te verander om hul analitiese behoeftes aan te pas. Die eerste parameter is vir die doeltreffendheid verhouding en rasionele agente moet weerhou van die verhoging van die aantal. In plaas daarvan, kan rasionele agente dit verlaag tot sensitiwiteit te verhoog. Rasionele agente op soek te stryk KAMA langer termyn tendens analise kan die middel parameter geleidelik verhoog. Selfs al is die verskil is net 3, KAMA (10,5,30) is aansienlik gladder as KAMA (10,2,30). Verdere studie van die Skepper, die boek onder bied gedetailleerde inligting oor die aanwysers, programme, algoritmes, en stelsels, insluitend inligting oor KAMA en ander bewegende gemiddelde stelsels. Trading Systems en metodes Perry KaufmanMoving Gemiddeld Parameters Drie bewegende gemiddelde Parameters So jy wil 'n bewegende gemiddelde voeg op jou kaarte. Wat is die parameters wat jy hoef te stel of kies Daar is slegs 'n paar (drie): Die pryse wat gebruik sal word vir die berekening van die gemiddelde: naby, gemiddelde van 'n hoë en 'n lae, gemiddelde van 'n hoë, lae en naby, ens Die lengte van die tydperk van die bewegende gemiddelde hoeveel bars sal gebruik word vir die berekening van die bewegende gemiddelde, of met ander woorde hoeveel bars terug wil ons kyk na elke oomblik. Tipe bewegende gemiddelde die formule gebruik: eenvoudige teen eksponensiële teen ander vorme. Let8217s nou verken elk van die parameters. Parameter 1: Prys Gebruik vir bewegende gemiddelde Berekening meeste tipies mense gebruik elke bar8217s sluiting prys bewegende gemiddeldes te bereken. In baie gevalle is dit geregverdig is deur die spesiale rol wat die sluitingsprys het. Byvoorbeeld, elke day8217s sluitingsprys van 'n voorraad-indeks verteenwoordig die voorraad market8217s konsensus aan die einde van daardie handel dag, toe handelaars is besig hul intraday posisies en die voorbereiding van hul portefeuljes vir die nag wanneer hulle sal nie kyk na die mark. Aan die ander kant, die sluiting van die pryse van bars is baie minder beduidende op intraday kaarte die inligting in verband met waarteen prys die mark kon die handel presies aan die einde van 'n bepaalde tydperk 5 of 10 minute gedurende die dag het min betekenis vir die meeste deelnemers aan die mark. Daarom kan jy kyk na alternatiewe metodes van die berekening van bewegende gemiddeldes wanneer jy besig is met intraday data: bewegende gemiddeldes kan bereken word uit die gemiddeldes van 'n hoë en 'n lae van elke staaf, of van die sogenaamde tipiese prys (die gemiddelde van 'n hoë, lae en naby), of uit die gemiddeld van al vier pryse (oop, hoog, laag, en naby). Parameter 2: Moving gemiddelde tydperk Duur Die lengte van die bewegende gemiddelde of meer presies die aantal bars in die bewegende gemiddelde berekening is waarskynlik die mees bespreek van die drie parameters. Jy kan bereken bewegende gemiddelde van net 'n paar (bv 8) mees onlangse prys bars en jy sal sien dat dit reageer baie vinnig om elke klein verandering in die market8217s rigting. Alternatiewelik kan jy sluit tiene of honderde prys bars in die berekening (bv 200 bars is 'n gewilde opstel). Op hierdie manier sal jy filter al die bar-om-bar geraas die lang tydperk bewegende gemiddelde sal slegs weerspieël die betekenisvolle, langtermyn prystendense. Behalwe kyk na die aantal bars. jy natuurlik moet ook in ag neem hoe lank elke maat is. Terwyl 10 bars verteenwoordig 2 weke op 'n daaglikse skedule, hulle is minder as 'n uur op 'n 5 minute grafiek. Daar is geen ideale bewegende gemiddelde tydperk lengte. soos verskillende handel style en strategieë vereis kyk na verskillende inligting. Die probleem van die vind van 'n goeie bewegende gemiddelde tydperk was hier bespreek: Moving gemiddelde tydperk. Parameter 3: bewegende gemiddelde Tipe Die mees algemene bewegende gemiddelde tipe is eenvoudig bewegende gemiddelde. Soos sy naam suggereer, is dit ook die eenvoudigste een te bereken en te verstaan ​​(that8217s waarskynlik die hoofrede waarom it8217s die gewildste). Eenvoudige bewegende gemiddelde is (bloot) die rekenkundige gemiddeld van die laaste N bars (N is die bewegende gemiddelde tydperk wat hierbo bespreek is). Jy som N mees onlangse pryse en verdeel die gevolg deur N. Behalwe eenvoudige bewegende gemiddelde, daar is ander vorme. Daar is net bietjie variasies in die formules en soms is dit moeilik om te sê watter tipe bewegende gemiddelde is dit net deur te kyk na 'n grafiek. Byvoorbeeld, eksponensiële bewegende gemiddelde plaas meer gewig aan die mees onlangse pryse en daarom is dit lyk na 'n bietjie vinniger te prysveranderings in vergelyking met die eenvoudige bewegende gemiddelde word reageer. Ander algemene gebruik bewegende gemiddelde tipes insluit minste vierkant bewegende gemiddelde. aangepaste bewegende gemiddelde. of geweeg bewegende gemiddelde. As jy kreatief en goed met getalle is, kan jy selfs jou eie eie metodes te ontwerp (in elk geval, die nut van so 'n poging is te betwyfel, gegewe die klein verskille en bietjie ekstra inligting wat jy kry). Watter bewegende gemiddelde Parameters om te gebruik as jy nie veel kwantitatiewe toets gedoen en het geen idee wat die gemiddelde berekeningsmetode beweeg kan effektief vir jou handel benadering wees, sou ek stel voor jy begin met die baie basiese. Neem eenvoudige bewegende gemiddelde bereken vanaf sluitingsdatum pryse (dit is die opstel van jou kartering sagteware waarskynlik het as verstek) en fokus jou energie op die vind van 'n goeie bewegende gemiddelde tydperk lengte. Hou ook in gedagte dat bewegende gemiddelde is net een instrument, net 'n stuk van die analise, en jy sal waarskynlik nodig het om ander dinge (soos die grondbeginsels, volume, of prys aksie) in jou besluit sluit die maak van 'n goeie handel strategie te bou. Deur oorblywende op hierdie webwerf en / of die gebruik van Macroption inhoud, bevestig jy dat jy het gelees en aanvaar die Terme van Gebruik ooreenkoms net so as jy dit onderteken het. Die ooreenkoms sluit ook Privaatheidsbeleid en Koekie Beleid. As jy nie saamstem met enige gedeelte van hierdie ooreenkoms, laat asseblief die webwerf en ophou met behulp van 'n Macroption inhoud nou. Alle inligting is vir opvoedkundige doeleindes alleenlik en mag verkeerd, onvolledig, verouderde of plain verkeerd wees. Macroption is nie aanspreeklik wees vir enige skade wat voortspruit uit die gebruik van die inhoud. Geen finansiële, belegging of handel advies gegee te eniger tyd. afskrif 2016 Macroption uitvoering Alle regte reserved. Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) aka Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Die Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) aka Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) is geskep deur Perry Kaufman en eerste in sy boek slimmer Trading (1995). Dit bewegende gemiddelde aangebied om 'n beduidende voordeel bo die vorige pogings om 8216intelligent8217 gemiddeldes, want dit het toegelaat dat die gebruiker 'n groter beheer. Die veranderlike bewegende gemiddelde 8211 VMA (1992) byvoorbeeld aangebied geen boonste of onderste grens van sy glad tydperk. Die AMA aan die ander kant toegelaat word om die gebruiker in staat om die reeks oor wat hulle begeer glad te versprei definieer. Dit volg dieselfde teorie as die VMA in dat, afhangende van die markomgewing sal daar verskillende bedrae van geraas en daarom sal 'n ander bewegende gemiddelde spoed vereis word om die mees winsgewende resultate te bereik. In 'n sterk trending mark byvoorbeeld die geraasvlakke laag en 'n vinniger bewegende gemiddelde moet die beste resultate te lewer. Aan die ander kant in 'n krap of sywaarts te bemark die geraasvlakke is baie hoog en 'n stadiger gemiddelde waarskynlik beter geskik te wees. Hoe om 'n Adaptive bewegende gemiddelde Dit begin met die buurt prys te bereken. Daarna AMA word bereken volgens die volgende formule: AMA AMA (1) (Close AMA (1)) Jy sal sien dat hierdie is dieselfde as die formule vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA): EMO EMO (1) (Close EMO (1)) Maar Alpha in 'n EMO is 2 / (n 1) so dit bly konstant, terwyl 'n AMA die Alfa is aanpasbaar: (VI (FC SC)) SC VI Gebruikers keuse van 'n mate van wisselvalligheid of tendens sterkte, Kaufman voorgestel sy doeltreffendheid verhouding (EV). SN Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde GT FN FN Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde Dit SN Hier is 'n voorbeeld van 'n 3 tydperk AMA met 'n 3 tydperk Doeltreffendheid verhouding (EV) as die VI: Hoe kwadratuur Alpha invloed op die AMA Smoothing Range Kaufman dui daarop dat sy AMA het 'n FC van 2 en 'n SC van 30 wat sou lei een om te aanvaar dat die aangepaste glad in die 2 8211 30 reeks sou wees nie, maar jy is verkeerd sou wees, want die alfa is vierkantig. Byvoorbeeld, kan stel die VI by nul, sodat ons die stadigste moontlike kan openbaar gemiddelde: Aan die EMO glad tydperk 8216N8217 openbaar uit alfa: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 N (EMO ) 480 so in werklikheid 'n AMA met 'n SN van 30 waar Alpha word verhef tot die mag van 2 kan eintlik beweeg so stadig as 480 dag EMO. Nou vir my dit is nie baie gebruikersvriendelik begin van 'n parameter van 30 wat lei tot 'n glad tydperk van 480. So ek gebruik die volgende formule vir SC en FC plaas: P Power dat Alpha word opgewek om (gewoonlik 2) Sn Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde GT FN nou SN sal die werklike gevolglike stadigste bewegende gemiddelde wees, selfs as jy die krag wat Alpha word opgewek om te verander. Ek het ook dieselfde proses gebruik vir FN en FC. Kom ons kyk weer na Alpha met die VI stel aan nul, die FN op 2 en die SN by 480: En toe ons openbaar die EMO glad tydperk 8216N8217 van alfa dit moet net aan ons die gebruiker gedefinieerde 480: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 n (EMA) 480 n nader kyk na die invloed van kwadratuur Alpha Verstaan ​​die invloed van kwadratuur Alpha is baie belangrik as die grafiek hieronder illustreer: as jy bo kan sien, 'n inset glad tydperk van 300 met alfa kwadraat resultate in 'n werklike glad tydperk van meer as 45.300 wat heeltemal nutteloos. Maar dit is 'n instelling wat 'n mens maklik sonder 'n behoorlike begrip van hoe die AMA werk kon gebruik. In ons toets sal ons probeer die AMA met alfa opgewek om ander magte wat 2 so 'n paar ander voorbeelde is ook geplot op die grafiek hierbo. Onder ons kyk na die invloed op die Alfa en die smoothing as gevolg van 'n AMA met die doeltreffendheid verhouding direk in alfa geneem (1) of wat kwadraat (2): Ons het ons verander AMA formule vir die bogenoemde kaarte sodat die werklike FN en SN is identies ooreenstem ten spyte van veranderinge aan alfa. Soos jy kan sien, kwadratuur Alpha resultate in nie net 'n stadiger AMA algehele maar een wat baie vinniger om stadiger wanneer die alfa af. Kaufman natuurlik wou die AMA om baie vinnig te stadig wanneer die data het 'n tekort 'n tendens. Dit affekteer is soortgelyk aan dié van die verhoging van die konstante 8216N8217 in die veranderlike bewegende gemiddelde. Is die AMA 'n goeie aanduiding As deel van die 8216Technical aanwyser stryd vir die oppergesag 8216 sal ons wees om die AMA teen verskillende tipes van bewegende gemiddeldes en sal verskillende Volatiliteit indekse te toets as komponente, insluitend: Ons sal ook die toets van die aanname dat kwadratuur alfa was 'n goeie idee en sal probeer verhoog dit na verskillende magte. Kan jy dink aan enige ander waardevolle toetse Laat weet ons asseblief in die kommentaar afdeling aan die onderkant. Adaptive bewegende gemiddelde Excel lêer Ek het saam 'n Excel spreiblad met die Adaptive bewegende gemiddelde en het dit beskikbaar vir gratis aflaai. Dit bevat 'n 8216basic8217 weergawe wat al die werk toon en 'n 8216fancy8217 een wat outomaties kan aanpas by die lengte sowel as die wisselvalligheid indeks wat jy spesifiseer. Vind dit op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai tegniese aanwysers: Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) Adaptive bewegende gemiddelde Voorbeeld, VI 50 Dag Doeltreffendheid verhouding Adil 4 jaar gelede het ek vind die idee om die aangepaste bewegende gemiddelde baie Inter en 'n beroep Ek backtested die Kaufman AMA deur twee stelsels (binêre golf seine vir 'n lang en kort inskrywings rigting seine (AMA 'n lang inskrywing en ama af kort inskrywing), maar ek kon nie aflei dat die stelsel presteer beter as 'n langtermyn TF stelsel met behulp van SMA CROSSOVER (50day SMA en 200 dae SMA) kan ek weet die handel reëls rondom die AMA dat jy in jou handel Derry Bruin 4 jaar gelede Ek is bly dat jy die vind van ons navorsing nuttig geïmplementeer. ons het nog nie die uitslae van gepubliseerde bewegende gemiddelde CROSSOVER toetse sodat hulle goed meer effektief kan wees die reëls wat jy vra vir word uiteengesit aan die onderkant van elke bladsy waar ons toetsuitslae gepubliseer Hier is hulle weer:.. 'n inskrywing sein na 'n lang (of uitgang-sein na te dek 'n kort) vir elke getoets is gegenereer met 'n sluiting bo die gemiddelde en 'n uitgang-sein (of inskrywing sein te kort gaan gemiddeld) is gegenereer op elke sluiting onder wat bewegende gemiddelde. Geen rente verdien terwyl dit in kontant en geen toelae is gemaak vir transaksiekoste of glip. Ambagte is getoets met behulp van Einde van die dag (EOD) en einde van week (eow) seine vir Daily data en eow seine vir weeklikse data. Bv. Daily data met 'n eow sein sal die Week benodig om klaar te maak bo 'n daaglikse bewegende gemiddelde om 'n lang oop of toe te maak 'n kort rukkie daaglikse data met EOD seine die daaglikse prys sou vereis om te sluit bo 'n daaglikse bewegende gemiddelde om 'n lang oop of toe te maak 'n kort en omgekeerd. Die aangebied opbrengste is die gemiddelde jaarlikse opbrengs van die 16 markte gedurende die toetstydperk. Die gebruik van hierdie toetse data is opgeneem in die resultate sigblad en meer besonderhede oor ons metode hier etfhq kan gevind / blog / 2010/05/25 / beste tegniese-aanwysers / Laat weet my asseblief indien u enige ander vrae. Cheers DerryFRAMA 8211 is dit doeltreffend Die Fractal Adaptive bewegende gemiddelde aka Frama is 'n besonder slim aanwyser. Dit maak gebruik van die Fraktale Dimension van aandele pryse aan sy glad tydperk dinamies aanpas. In hierdie pos sal ons wys hoe die Frama voer en as dit waardig is om in jou handel arsenaal. Om ten volle te verstaan ​​hoe die Frama werk lees asseblief hierdie post voordat u verder gaan. Jy kan ook 'n gratis sigblad bevat 'n werkende Frama wat outomaties kan aanpas by die instellings wat jy spesifiseer te laai. Vind dit op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai tegniese aanwysers: Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama). Laat asseblief 'n comment en deel hierdie post as jy dit nuttig vind. Die 8216Modified FRAMA8217 dat ons getoets bestaan ​​uit meer as een veranderlike. So voordat ons dit kan sit teen ander Adaptive Bewegende Gemiddeldes om hul prestasie te vergelyk, moet ons eers verstaan ​​hoe die Frama optree as sy parameters verander. Uit hierdie inligting kan ons die beste instellings te identifiseer en diegene instellings gebruik by die verrigting van die vergelyking met ander bewegende gemiddelde tipes. Elke Frama vereis 'n instelling word wat vir die vinnig bewegende Gemiddeld (FC), Slow bewegende gemiddelde (SC) en die Frama tydperk self. Ons getoets ambagte lang en kort gaan, met behulp van daaglikse en weeklikse data, neem Einde van die dag (EOD) en einde van week (eow) seine te ontleed alle kombinasies van: FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 , 200, 250, 300 Frama 10, 20, 40, 80, 126, 252 Deel van die Frama berekening behels die vind van die helling van pryse vir die eerste helfte, tweede helfte en die hele lengte van die Frama tydperk. Om hierdie rede die Frama tydperke ons getoets is gekies as gevolg van die feit dat dit ewe getalle en die feit dat hulle ooreenstem met die geskatte aantal handelsdae in standaard kalender tydperke: 10 dae 2 weke, 20 dae 1 maand, 40 dae 2 maande, 80 dae jaar, 126 dae jaar en daar is 252 handelsdae in 'n gemiddelde jaar. 'N Totaal van 920 verskillende gemiddeldes is getoets en was dit, elkeen loop deur 300 jaar van data oor 16 verskillende globale indekse (besonderhede hier). Kry 'n gratis Spreadsheet met rou data van alle 920 Frama lang en kort Toets Resultate Frama 8211 Tests: Daily vs Weeklikse Data 8211 EOD vs eow Seine In ons oorspronklike MA toets Bewegende Gemiddeldes 8211 Eenvoudige teen Eksponensiële ons die lig gebring dat een keer 'n EMO lengte bo 45 dae, deur die gebruik van eow seine in plaas van EOD seine jy didn8217t offer opbrengste, maar het die voordeel van 'n 50 sprong in die waarskynlikheid van wins en dubbel gemiddelde duur van die handel. Om te sien of dit was ook die geval met die Frama ons vergelyk met die beste opbrengste wat deur elke tipe sein: Soos jy kan sien, vir die Frama, Daily data met EOD seine wat by verre die mees winsgewende resultate en ons sal dus fokus op hierdie data aanvanklik. Dit word hieronder aangebied op kaarte verdeel deur Frama tydperk met die toetsuitslae op die 8220y8221 as, die Fast MA (FC) op die 8220x8221 as en 'n aparte reeks vertoon word vir elke Slow MA (SC). Frama geannualiseerde opbrengs 8211 Dag EOD lank die eerste indrukwekkende ding oor die resultate hierbo is dat elke enkele Daily EOD Lang gemiddelde getoets beter gevaar as die koop en hou geannualiseerde opbrengs van 6,32 tydens die toetsperiode (voordat vir transaksiekoste en glip). Dit is 'n sterk mosie van vertroue vir die Frama as 'n aanwyser. Jy sal ook agterkom dat die data-reeks op elke grafiek almal bondel saam onthulling dat soortgelyke resultate behaal ondanks die tydperk 8220SC8221 wissel 100-300 dae. Die verandering van die ander parameters egter 'n groot verskil en opbrengste te verhoog aansienlik wanneer die Frama tydperk is meer as 80 dae. Dit dui daarop dat die Fraktale Dimension is nie so nuttig as gemeet oor kort tydperke. Wanneer die Frama tydperk is kort, opbrengste te verhoog as die tydperk 8220FC8221 verleng. Dit is te danke aan die Fraktale Dimension om baie wisselvallig as gemeet oor kort tydperke en 'n langer 8220FC8221 dempende dat wisselvalligheid. Sodra die Frama tydperk is 40 dae of meer die Fraktale Dimension minder wisselvallig en as gevolg daarvan, die verhoging van die 8220FC8221 veroorsaak dan opbrengste te daal. Algehele die beste geannualiseerde opbrengs op die lang kant van die mark kom uit 'n Frama tydperk van 126 dae wat gelykstaande is aan sowat ses maande in die mark, terwyl 'n 8220FC8221 van net 1 tot 4 dae bewys mees doeltreffend te wees. Beoordeling van die resultate van die kort kant van die mark kom tot dieselfde gevolgtrekking hoewel die opbrengs was veel laer: Frama geannualiseerde opbrengs 8211 Kort. Frama geannualiseerde opbrengs Gedurende Blootstelling 8211 Dag EOD Lang Bogenoemde kaarte wys hoe produktief elke verskillende Daily Frama EOD Lang was terwyl blootgestel aan die mark. Dit is duidelik dat die korter Frama periodes is baie minder produktiewe en niks minder as 40 dae is nie die moeite werd pla met. Die 126 dae Frama weer geproduseer die beste opbrengste met die optimale 8220FC8221 om 1 8211 4 dae. Opbrengste uit te gaan kort ná 'n soortgelyke patroon maar as jy sou verwag was veel laer Frama geannualiseerde opbrengs Gedurende Blootstelling 8211 Kort. Vorentoe beweeg sal ons fokus op die eienskappe van die 126 Dag Frama omdat dit konsekwent voortreflike opbrengste opgelewer. Frama, EOD 8211 Tyd in die mark as gevolg van die 16 markte gebruik gevorderde teen 'n gemiddelde jaarlikse koers van 6,32 tydens die toetsperiode dit doesn8217t kom as 'n verrassing dat die meerderheid van die blootstelling mark was om die lang kant. Deur die uitbreiding van die 8220FC8221 dit verder verhoog die tyd blootgestel aan die lang kant en verminderde blootstelling aan die kort kant. As die toets tydperk het bestaan ​​uit 'n lang beermark die blootstelling resultate sal waarskynlik omgekeer word. Frama, EOD 8211 Handel Duur Deur die verhoging van die tydperk 8220FC8221 dit die gemiddelde duur handel strek ook. Die verandering van die 8220SC8221 maak min verskil, maar as die 8220SC8221 geopper 100-300 dae die gemiddelde duur handel nie so effens verhoog tot in ewigheid. Frama, EOD 8211 Waarskynlikheid van wins as wat jy sou verwag, is die waarskynlikheid van wins is hoër op die lang kant wat weer is meestal 'n funksie van die globale markte styg tydens die toetsperiode. Maar die belangrike inligting aan die lig gebring deur die kaarte bogenoemde is dat die waarskynlikheid van wins aansienlik verminder as die 8220FC8221 verleng. Dit is nog 'n aanduiding dat die optimale Frama vereis 'n kort tydperk 8220FC8221. Die Beste Daily EOD Frama Parameters Ons toetse toon duidelik dat 'n Frama tydperk van 126 dae sal produseer naby optimale resultate. Terwyl die 8220SC8221 het ons gewys dat enige instelling tussen 100 en 300 dae 'n soortgelyke uitslag sal lewer. Die tydperk 8220FC8221 aan die ander kant moet kort 4 dae of minder wees. John Ehlers8217 oorspronklike Frama het 'n 8220FC8221 van 1 en 'n 8220SC8221 van 198 dit sal fantasties resultate te produseer sonder die behoefte aan 'n verandering. Omdat ons verkies om handel te dryf as selde as moontlik ons ​​'n 8220FC8221 van 4 en 'n 8220SC8221 van 300 as die beste parameters gekies omdat hierdie instellings lei tot 'n langer gemiddelde duur handel terwyl hy nog die vervaardiging van 'n groot opbrengs op beide die kort - en kant van die mark Bo kan jy sien hoe die 126 Dag Frama met 'n 8220FC8221 van 4 en 'n 8220SC8221 van 300 gepresteer sedert 1991 in vergelyking met 'n ewe geweegde globale gemiddelde van die getoets markte. Ek het ingesluit die prestasie van die 75 Dag EMO, eow becuase dit was die beste presteer eksponensiële bewegende gemiddelde van ons oorspronklike toetse. Dit illustreer duidelik dat die Fraktale Adaptive bewegende gemiddelde is beter as 'n standaard Eksponensiële bewegende gemiddelde. Die Frama is veel meer aktiewe egter die vervaardiging van meer as 5 keer soveel ambagte en gely het groter dalings gedurende die beermark 2008. Op die kort kant van die mark die Frama bewys verder sy doeltreffendheid. Sonder om enige parameters verander die 126 Dag Frama, EOD 4, 300 bly 'n top presteerder. Wanneer ons ons oorspronklike toetse het op die EMO ons het 'n vinniger gemiddelde gewerk beste vir 'n kort gaan en dat die 25 Dag EMO was veral effektief. Maar soos jy kan sien op die grafiek bo die Frama weer beter as. Wat is veral daarop waardig is dat die geannualiseerde opbrengs gedurende die 27 van die tyd wat dit Frama was kort die mark was 6,64 wat groter is as die wêreldwye gemiddelde jaarlikse opbrengs van 6,32. Sien die resultate vir die 126 Dag Frama, EOD 4, 300 lang en kort op elk van die 16 markte getoets. 126 Dag Frama, EOD 4, 300 8211 Smoothing Tydperk Distribution Met 'n standaard EMO die smoothing tydperk konstant as jy 'n 75 dag EMO dan die smoothing tydperk is 75 dae maak nie saak wat. Die Frama aan die ander kant is aanpasbaar sodat die smoothing tydperk voortdurend verander. Maar hoe is die glad versprei Is dit volg 'n klok kurwe tussen die 8220FC8221 en 8220SC8221, is dit lukraak of is dit gelokaliseer rondom 'n paar waardes. Om die antwoord te openbaar ons gebring die persentasie wat elke glad tydperk plaasgevind het oor die 300 jaar van toetsdata: Die grafiek hierbo kom as 'n verrassing. Dit blyk dat ten spyte van 'n 8220FC8221 om 8220SC8221 reeks 4-300 dae, 72 van die smoothing was binne 'n 4-50 dag verskeidenheid en die meerderheid van dit was eers 5-8 dae. Dit verklaar waarom die verandering van die 8220SC8221 het min impak en waarom die verandering van die 8220FC8221 maak al die verskil. Dit verklaar ook waarom die Frama nie goed presteer by die gebruik van eow seine, soos 'n EMO moet wees oor 45 dae duur voordat eow seine gebruik kan word sonder om afbreuk opbrengste. 'N stadiger Frama Ons het geïdentifiseer dat die Frama is 'n baie doeltreffende aanwyser maar die beste parameters (126 Dag Frama, EOD 4, 300 Long) gevolg in 'n baie vinnige gemiddelde wat in jou toetse 'n tipiese handel duur van net 14 dae gehad. Ons weet ook dat die 75 Dag EMO, eow Lang is 'n doeltreffende nog stadiger bewegende gemiddelde en in ons toetse het 'n tipiese handel duur van 74 dae. 'N Goeie stadig bewegende gemiddelde kan 'n nuttige komponent in enige handel stelsel, want dit kan gebruik word om die seine van ander meer aktief aanwysers bevestig. So ons kyk deur die Frama toetsuitslae weer op soek na 'n minder aktiewe gemiddelde dit is 'n beter alternatief vir die 75 Dag EMO en dit is wat ons gevind: Die 252 Dag Frama, eow 40, 250 Lang produseer sommige indrukwekkende resultate en doen uit te voer die 75 Dag EMO, eow Lang deur 'n breuk. Maar hierdie fraksionele verbetering is in byna elke maat insluitend die prestasie op die kort kant. Die enigste teken terug is 'n effense afname in die gemiddelde duur handel van 74 dae tot 63 toe lank. As gevolg van die 252 Dag Frama, eow 40, 250 die 75 Dag EMO, eow het uitgeslaan van die Tegniese aanwyser stryd vir die oppergesag. Sien die resultate vir die 252 Dag Frama, eow 40, 250 lang en kort op elk van die 16 markte getoets. 252 Dag Frama, eow 40, 250 8211 Smoothing Tydperk Distribution Frama Toets 8211 Slot Die Frama is verbasend effektief as beide 'n vinnige en 'n stadige bewegende gemiddelde en sal enige SMA of EMO oortref. Ons gekies om 'n gewysigde Frama met 'n 8220FC8221 van 4, 'n 8220SC8221 van 300 en 'n tydperk 8220FRAMA8221 van 126 as die mees doeltreffende vinnige Frama hoewel die instellings vir 'n standaard Frama sal ook produseer uitstekende resultate. Vir 'n stadiger of langer termyn gemiddelde die beste resultate sal waarskynlik uit 'n 8220FC8221 van 40 te kom, 'n 8220SC8221 van 250 en 'n tydperk 8220FRAMA8221 van 252. Robert Colby in sy boek 8216The Encyclopedia of Tegniese Market Indicators8217 gesluit, 8220Although die aangepaste bewegende gemiddelde is 'n interessante nuwe idee met 'n aansienlike intellektuele appèl, ons voorlopige toetse versuim om enige werklike praktiese voordeel te wys om hierdie meer komplekse tendens glad method.8221 Wel Mnr Colby, ons navorsing oor die Frama is in direkte teenstelling met jou bevindinge. Dit sal interessant wees om te sien of enige van die ander Adaptive bewegende gemiddeldes beter opbrengste kan lewer. Ons sal die resultate te plaas as hulle beskikbaar is. Welgedaan John Ehlers jy 'n ander uitsonderlike aanwyser geskep Meer in hierdie reeks: Ons het gedoen en nog steeds uitgebreide toetse op 'n verskeidenheid van tegniese aanwysers. Kyk hoe hulle verrig en wat hulself openbaar as die beste in die Tegniese aanwyser Veg vir Oppergesag. September 16, 2013 05:00 5 kommentaar Views: 6188 Die Fractal Adaptive bewegende gemiddelde aka Frama is 'n besonder slim aanwyser. Dit maak gebruik van die Fraktale Dimension van aandele pryse aan sy glad tydperk dinamies aanpas. In hierdie pos sal ons wys hoe die Frama voer en as dit waardig is om in jou handel arsenaal. Om ten volle te verstaan ​​hoe die Frama werk lees asseblief hierdie post voordat u verder gaan. Jy kan ook 'n gratis sigblad bevat 'n werkende Frama wat outomaties kan aanpas by die instellings wat jy spesifiseer te laai. Vind dit op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai tegniese aanwysers: Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama). Laat asseblief 'n comment en deel hierdie post as jy dit nuttig vind. Die aangepaste Frama dat ons getoets bestaan ​​uit meer as een veranderlike. So voordat ons dit kan sit teen ander Adaptive Bewegende Gemiddeldes om hul prestasie te vergelyk, moet ons eers verstaan ​​hoe die Frama optree as sy parameters verander. Uit hierdie inligting kan ons die beste instellings te identifiseer en diegene instellings gebruik by die verrigting van die vergelyking met ander bewegende gemiddelde tipes. Elke Frama vereis 'n instelling word wat vir die vinnig bewegende Gemiddeld (FC), Slow bewegende gemiddelde (SC) en die Frama tydperk self. Ons getoets ambagte lang en kort gaan, met behulp van daaglikse en weeklikse data, neem Einde van die dag (EOD) en einde van week (eow) seine te ontleed alle kombinasies van: FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 , 200, 250, 300 Frama 10, 20, 40, 80, 126, 252 Deel van die Frama berekening behels die vind van die helling van pryse vir die eerste helfte, tweede helfte en die hele lengte van die Frama tydperk. Om hierdie rede die Frama tydperke ons getoets is gekies as gevolg van die feit dat dit ewe getalle en die feit dat hulle ooreenstem met die geskatte aantal handelsdae in standaard kalender tydperke: 10 dae 2 weke, 20 dae 1 maand, 40 dae 2 maande, 80 dae jaar, 126 dae jaar en daar is 252 handelsdae in 'n gemiddelde jaar. 'N Totaal van 920 verskillende gemiddeldes is getoets en was dit, elkeen loop deur 300 jaar van data oor 16 verskillende globale indekse (besonderhede hier). Daily vs Weeklikse Data EOD vs eow Seine In ons oorspronklike MA toets Bewegende Gemiddeldes Eenvoudige teen Eksponensiële ons die lig gebring dat een keer 'n EMO lengte was bo 45 dae, deur die gebruik van eow seine in plaas van EOD seine jy didnt offer opbrengste, maar het die voordeel van 'n 50 sprong in die waarskynlikheid van wins en dubbel gemiddelde duur van die handel. Om te sien of dit was ook die geval met die Frama ons vergelyk met die beste opbrengste wat deur elke tipe sein: Soos jy kan sien, vir die Frama, Daily data met EOD seine wat by verre die mees winsgewende resultate en ons sal dus fokus op hierdie data aanvanklik. Dit word hieronder aangebied op kaarte verdeel deur Frama tydperk met die toetsuitslae op die y-as, die Fast MA (FC) op die x-as en 'n aparte reeks vertoon word vir elke Slow MA (SC). Frama geannualiseerde opbrengs Dag EOD lank die eerste indrukwekkende ding oor die resultate hierbo is dat elke enkele Daily EOD Lang gemiddelde getoets beter gevaar as die koop en hou geannualiseerde opbrengs van 6,32 tydens die toetsperiode (voordat vir transaksiekoste en glip). Dit is 'n sterk mosie van vertroue vir die Frama as 'n aanwyser. Jy sal ook agterkom dat die data-reeks op elke grafiek almal bondel saam onthulling dat soortgelyke resultate behaal ondanks die SC tydperk wat wissel 100-300 dae. Die verandering van die ander parameters egter 'n groot verskil en opbrengste te verhoog aansienlik wanneer die Frama tydperk is meer as 80 dae. Dit dui daarop dat die Fraktale Dimension is nie so nuttig as gemeet oor kort tydperke. Wanneer die Frama tydperk is kort, opbrengste te verhoog as die FC verleng. Dit is te danke aan die Fraktale Dimension om baie wisselvallig as gemeet oor kort tydperke en 'n langer FC dempende dat wisselvalligheid. Sodra die Frama tydperk is 40 dae of meer die Fraktale Dimension minder wisselvallig en as gevolg daarvan, die verhoging van die FC veroorsaak dan opbrengste te daal. Algehele die beste geannualiseerde opbrengs op die lang kant van die mark kom uit 'n Frama tydperk van 126 dae wat gelykstaande is aan sowat ses maande in die mark, terwyl 'n FC van net 1 tot 4 dae bewys mees doeltreffend te wees. Beoordeling van die resultate van die kort kant van die mark kom tot dieselfde gevolgtrekking hoewel die opbrengs was veel laer: Frama geannualiseerde opbrengs Kort. Frama geannualiseerde opbrengs gedurende die dag Blootstelling EOD Lang Bogenoemde kaarte wys hoe produktief elke verskillende Daily Frama EOD Lang was terwyl blootgestel aan die mark. Dit is duidelik dat die korter Frama periodes is baie minder produktiewe en niks minder as 40 dae is nie die moeite werd pla met. Die 126 dae Frama weer geproduseer die beste opbrengste met die optimale FC om 1 4 dae. Opbrengste uit te gaan kort ná 'n soortgelyke patroon maar as jy sou verwag was veel laer Frama geannualiseerde opbrengs Gedurende blootstelling Kort. Vorentoe beweeg sal ons fokus op die eienskappe van die 126 Dag Frama omdat dit konsekwent voortreflike opbrengste opgelewer. Frama, EOD Tyd in die mark. Omdat die 16 markte gevorderde gebruik teen 'n gemiddelde jaarlikse koers van 6,32 tydens die toetsperiode dit nie die geval as 'n verrassing dat die meerderheid van die blootstelling mark was om die lang kant. Deur die uitbreiding van die FC dit verder verhoog die tyd blootgestel aan die lang kant en verminderde blootstelling aan die kort kant. As die toets tydperk het bestaan ​​uit 'n lang beermark die blootstelling resultate sal waarskynlik omgekeer word. Frama, EOD Handel Duur. Deur die verhoging van die FC tydperk dit strek ook die gemiddelde duur handel. Die verandering van die SC maak min verskil, maar as die SC geopper 100-300 dae die gemiddelde duur handel nie so effens verhoog tot in ewigheid. Frama, EOD Waarskynlikheid van die wins. Soos jy sou verwag, is die waarskynlikheid van wins is hoër op die lang kant wat weer is meestal 'n funksie van die globale markte styg tydens die toetsperiode. Maar die belangrike inligting aan die lig gebring deur die kaarte bogenoemde is dat die waarskynlikheid van wins aansienlik verminder as die FC verleng. Dit is nog 'n aanduiding dat die optimale Frama vereis 'n kort FC tydperk. Die Beste Daily EOD Frama parameters. Ons toetse toon duidelik dat 'n Frama tydperk van 126 dae sal produseer naby optimale resultate. Terwyl die SC het ons gewys dat enige instelling tussen 100 en 300 dae 'n soortgelyke uitslag sal lewer. Die FC tydperk aan die ander kant moet kort 4 dae of minder wees. John Ehlers oorspronklike Frama het 'n FC van 1 en 'n SC van 198 dit sal fantasties resultate te produseer sonder die behoefte aan 'n verandering. Omdat ons verkies om handel te dryf as selde as moontlik ons ​​'n FC van 4 en 'n SC 300 as die beste parameters gekies omdat hierdie instellings lei tot 'n langer gemiddelde duur handel terwyl hy nog die vervaardiging van 'n groot opbrengs op beide die kort - en kant van die mark . Frama, EOD Long. Bo kan jy sien hoe die 126 Dag Frama met 'n FC van 4 en 'n SC 300 gepresteer sedert 1991 in vergelyking met 'n ewe geweegde globale gemiddelde van die getoets markte. Ek het ingesluit die prestasie van die 75 Dag EMO, eow becuase dit was die beste presteer eksponensiële bewegende gemiddelde van ons oorspronklike toetse. Dit illustreer duidelik dat die Fraktale Adaptive bewegende gemiddelde is beter as 'n standaard Eksponensiële bewegende gemiddelde. Die Frama is veel meer aktiewe egter die vervaardiging van meer as 5 keer soveel ambagte en gely het groter dalings gedurende die beermark 2008. Op die kort kant van die mark die Frama bewys verder sy doeltreffendheid. Sonder om enige parameters verander die 126 Dag Frama, EOD 4, 300 bly 'n top presteerder. Wanneer ons ons oorspronklike toetse het op die EMO ons het 'n vinniger gemiddelde gewerk beste vir 'n kort gaan en dat die 25 Dag EMO was veral effektief. Maar soos jy kan sien op die grafiek bo die Frama weer beter as. Wat is veral daarop waardig is dat die geannualiseerde opbrengs gedurende die 27 van die tyd wat dit Frama was kort die mark was 6,64 wat groter is as die wêreldwye gemiddelde jaarlikse opbrengs van 6,32. Sien die resultate vir die 126 Dag Frama, EOD 4, 300 126 Dag Frama, EOD 4, 300 Smoothing Tydperk Distribution. Met 'n standaard EMO die smoothing tydperk konstant as jy 'n 75 dag EMO dan die smoothing tydperk is 75 dae maak nie saak wat. Die Frama aan die ander kant is aanpasbaar sodat die smoothing tydperk voortdurend verander. Maar hoe is die glad versprei Is dit volg 'n klok kurwe tussen die FC en SC, is dit lukraak of is dit gelokaliseer rondom 'n paar waardes. Om die antwoord te openbaar ons gebring die persentasie wat elke glad tydperk plaasgevind het oor die 300 jaar van toetsdata. Die grafiek hierbo kom as 'n verrassing. Dit blyk dat ten spyte van 'n FC om SC reeks 4-300 dae, 72 van die smoothing was binne 'n 4-50 dag verskeidenheid en die meerderheid van dit was eers 5-8 dae. Dit verklaar waarom die verandering van die SC het min impak en waarom die verandering van die FC maak al die verskil. Dit verklaar ook waarom die Frama nie goed presteer by die gebruik van eow seine, soos 'n EMO moet wees oor 45 dae duur voordat eow seine gebruik kan word sonder om afbreuk opbrengste. 'N stadiger Frama Ons het geïdentifiseer dat die Frama is 'n baie doeltreffende aanwyser maar die beste parameters (126 Dag Frama, EOD 4, 300 Long) gevolg in 'n baie vinnige gemiddelde wat in jou toetse 'n tipiese handel duur van net 14 dae gehad. Ons weet ook dat die 75 Dag EMO, eow Lang is 'n doeltreffende nog stadiger bewegende gemiddelde en in ons toetse het 'n tipiese handel duur van 74 dae. 'N Goeie stadig bewegende gemiddelde kan 'n nuttige komponent in enige handel stelsel, want dit kan gebruik word om die seine van ander meer aktief aanwysers bevestig. So ons kyk deur die Frama toetsuitslae weer op soek na 'n minder aktiewe gemiddelde dit is 'n beter alternatief vir die 75 Dag EMO en dit is wat ons gevind: Die 252 Dag Frama, eow 40, 250 Lang produseer sommige indrukwekkende resultate en doen uit te voer die 75 Dag EMO, eow Lang deur 'n breuk. Maar hierdie fraksionele verbetering is in byna elke maat insluitend die prestasie op die kort kant. Die enigste teken terug is 'n effense afname in die gemiddelde duur handel van 74 dae tot 63 toe lank. As gevolg van die 252 Dag Frama, eow 40, 250 die 75 Dag EMO, eow het uitgeslaan van die Tegniese aanwyser stryd vir die oppergesag. Sien die resultate vir die 252 Dag Frama, eow 40, 250 lang en kort op elk van die 16 markte getoets. 252 Dag Frama, eow 40, 250 Smoothing Tydperk Distribution Frama Toets Gevolgtrekking Die Frama is verbasend effektief as beide 'n vinnige en 'n stadige bewegende gemiddelde en sal enige SMA of EMO oortref. Ons gekies om 'n gewysigde Frama met 'n FC van 4, 'n SC 300 en 'n Frama tydperk van 126 as die mees doeltreffende vinnige Frama hoewel die instellings vir 'n standaard Frama sal ook produseer uitstekende resultate. Vir 'n stadiger of langer termyn gemiddelde die beste resultate sal waarskynlik uit 'n FC van 40, 'n SC 250 en 'n Frama tydperk van 252. Robert Colby in sy boek The Encyclopedia of Tegniese Markaanwysers gesluit te kom, Hoewel die aangepaste bewegende gemiddelde is 'n interessante nuwe idee met 'n aansienlike intellektuele appèl, ons voorlopige toetse versuim om enige werklike praktiese voordeel te wys om hierdie meer komplekse tendens glad metode. Wel Mnr Colby, ons navorsing oor die Frama is in direkte teenstelling met jou bevindinge. Dit sal interessant wees om te sien of enige van die ander Adaptive bewegende gemiddeldes beter opbrengste kan lewer. Ons sal die resultate te plaas as hulle beskikbaar is. Welgedaan John Ehlers jy 'n ander uitsonderlike aanwyser geskep