Kaufman Adaptive Bewegende Gemiddelde Formule Excel

KAMA - Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde KAMA - Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde is geskep deur Perry Kaufman en eerste in sy slimmer Trading (1995) beskryf. Kaufman geskep KAMA in ag te neem die geraas van die mark. As daar 'n uptrend met 'n paar klein swaaie wat heers op die mark, die geraas mark is net marginale en KAMA volg die prys baie nou. Aan die ander kant, indien die mark beweeg sywaarts (wat wissel mark) uitvoering maak dit beteken Close prys sluit 'n paar dae tot 'n paar dae af, die geraas mark is baie hoog. KAMA volg die prys met 'n groter afstand na die aantal valse seine te verminder dan. SC (Smoothing konstante) is 'n standaard deel van die bewegende gemiddelde konstruksie. Die SC bepaal die vlak waarop die bewegende gemiddelde is sensitief vir bestaande prys swaai. SC beweeg in die reeks van 0 tot 1. Hoe laer die glad Constant, hoe minder sinvolle die bewegende gemiddelde is. Kaufman aangepas Eksponensiële bewegende gemiddelde op so 'n manier dat die SC nie net die rigting, maar ook die markonbestendigheid sou volg. En dit gee ons groot geleenthede. KAMA formule lyk soos volg: 1. Bereken die ER (efficiency verhouding rigting / Volatiliteit): ABS (Close t â € Close tn) / n som (ABS (Close t â € Close t-1)), N beteken gekies aantal dae vir die bewegende gemiddelde berekening Bv As elke dag hoër sal sluit as die vorige dag, sal DAAR gelyk aan 1. wees indien die mark sywaarts beweeg met geen prysverandering op alle, DAAR sal gelyk wees aan 0. 2. Bepaal die kortste en langste bewegende gemiddelde ons wil gebruik in die KAMA berekening. Bereken die Gladstryking Konstante - SC van hierdie gemiddeldes. Kaufman aanbeveel om die reeks te gebruik van 2 dae tot 30 dae, sodat gelyke sou wees om 0,6667 vir die kortste Moving gemiddelde en 0,0645 vir die langste bewegende gemiddelde. SC DAAR (Fast SC uitvoering maak Slow SC) Stadige SC dws SC DAAR (0,6667 uitvoering maak 0,0645) 0,0645 Soos ons reeds voorheen vermeld: As eg10 dae gebruik vir KAMA berekening naby in dieselfde rigting (dws altyd hoër as die vorige dag), die DAAR sal gelyk aan 1. In so 'n geval wees van die SC sal 0,6667 wees (omdat ons 'n 2-dae chosed bewegende gemiddelde as die kortste een). As die mark sywaarts beweeg, sou die ER wees 0, sodat die SC van die langste bewegende gemiddelde gebruik sou word (dit wil sê die 30-dae bewegende gemiddelde). KAMA verkort en strek die tydperk wat vir bewegende gemiddelde berekening volgens die voorwaardes wat die oorhand kry op die mark. KAMA raak meer sinvol of robuuste in afhanklikheid van die mark. Selfs al KAMA sal bereken word as 'n 30-dae bewegende gemiddeldes tydens woelig mark, beweeg dit nog effens op en af. Kaufman aanbeveel om die SC minder sinvolle deur sy kwadratuur te maak. So die volgende stap is: C is die finale glad konstante wat gebruik word vir die KAMA berekening. Die hele en finale KAMA berekening lyk soortgelyk aan EMO berekening. Die formule is: 4. KAMA Kama t-1 (C (Close t uitvoering maak Kama t-1) Hoe om Kaufman AMA gebruik:. KAMA behoort aan minder bekende bewegende gemiddeldes sy grootste voordeel is dat dit in ag neem nie net die rigting, maar die markonbestendigheid sowel. KAMA pas sy lengte volgens die heersende marktoestande. Net 'n paar aanwysers van tegniese ontleding gee ons soortgelyke geleenthede. KAMA inligting vertel ons oor tendense wat heers op die mark. Dit is ook een van die tegnieke hoe om te gebruik dit vir verhandeling. ander maniere om dit is soortgelyk aan al die bewegende gemiddeldes. en dit kan gebruik word om 'n ander tegniese aanwysers glad sowel. as jy belangstel in 'n dieper studie van hierdie aanwyser is en verkies gereed om oplossings te dien, t hy langs webwerf kan van belang vir jou wees. Daar kan jy vind en aflaai tegniese ontleding aanwysers in Excel files. Like wat jy pas gelees Digg dit of Tipd dit. Die doel van Finance4Traders is om te help handelaars te begin deur te bring hulle onbevooroordeelde navorsing en idees. Sedert die einde van 2005, het ek die ontwikkeling van handel strategieë op 'n persoonlike basis. Nie al hierdie modelle is geskik vir my, maar ander beleggers of handelaars kan dit nuttig vind. Na alles, mense het verskillende belegging / handel doelwitte en gewoontes. So, Finance4Traders word 'n gerieflike platform om my werk te versprei. (Lees meer oor Finance4Traders) Gebruik asseblief hierdie webwerf in 'n toepaslike en bedagsame wyse. Dit beteken dat jy Finance4Traders moet noem deur ten minste die verskaffing van 'n skakel terug na hierdie site as jy gebeur om enige van ons inhoud te gebruik. Daarbenewens is jy nie toegelaat word om die gebruik van ons inhoud te maak in 'n onwettige wyse. Jy moet ook verstaan ​​dat ons inhoud is voorsien geen waarborg en jy moet onafhanklik ons ​​inhoud voordat vertrou op hulle te verifieer. Moet verwys na die beleid inhoud van die webtuiste beleid en privaatheid tydens die besoek aan hierdie webwerf. 0 kommentaar: Post a Comment 'n handel strategie is baie soortgelyk aan 'n korporatiewe strategie. Gee 'n kritiese studie van jou hulpbronne sal jou help om meer effektief besluite te neem. (Lees verder) 8226 Verstaan ​​tegniese aanwysers tegniese aanwysers is meer as net vergelykings. Goed ontwikkelde aanwysers, wanneer wetenskaplik toegepas, is eintlik gereedskap om te help handelaars onttrek kritieke inligting van finansiële data. (Lees verder) 8226 Hoekom het ek verkies om te gebruik Excel Excel bied data vir jou visueel. Dit maak dit baie makliker vir jou om jou werk te verstaan ​​en tyd te bespaar. (Lees verder) Doen Adaptive Bewegende Gemiddeldes lei tot beter resultate bewegende gemiddeldes is 'n gunsteling instrument van aktiewe handelaars. Maar wanneer die markte te konsolideer, hierdie aanwyser lei tot talle geheel verslaan ambagte, wat lei tot 'n frustrerende reeks klein oorwinnings en verliese. Ontleders het dekades lank probeer om die eenvoudige bewegende gemiddelde te verbeter. In hierdie artikel kyk ons ​​na hierdie pogings en vind dat hul soektog het gelei tot nuttige handel gereedskap. (Vir agtergrond lees op eenvoudige bewegende gemiddeldes, check Eenvoudige Bewegende Gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Voor-en nadele van Moving Gemiddeldes Die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes is opgesom deur Robert Edwards en John Magee in die eerste uitgawe van tegniese ontleding van voorraad tendense. toe hulle gesê het, en dit was terug in 1941 dat ons delightedly het die ontdekking (alhoewel daar baie ander is dit vantevore gemaak) wat deur die gemiddeld van die data vir 'n bepaalde aantal daysone n soort outomatiese tendenslyn wat beslis die veranderinge van vertolk kan lei trendIt was byna te goed om waar te wees. As 'n saak van die feit, dit was te goed om waar te wees. Met die nadele outweighing die voordele, Edwards en Magee vinnig laat vaar hul droom van handel van die see huisies. Maar 60 jaar nadat hulle daardie woorde geskryf het, ander bly in 'n poging om 'n eenvoudige instrument wat moeiteloos die rykdom van die markte sal lewer vind. Eenvoudige Bewegende Gemiddeldes Om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken. voeg die pryse vir die verlangde tydperk en deel dit deur die aantal periodes gekies. Dit vind van 'n vyf-dae bewegende gemiddelde sou vereis die WHALM vyf mees onlangse sluiting pryse en te deel deur vyf. As die mees onlangse naby is bo die bewegende gemiddelde, sal die voorraad word beskou as in 'n uptrend. Downtrends word gedefinieer deur pryse handel onder die bewegende gemiddelde. (Besoek vir meer inligting ons Bewegende Gemiddeldes handleiding.) Hierdie eiendom-tendens definieer maak dit moontlik vir bewegende gemiddeldes te handel seine op te wek. In sy eenvoudigste aansoek, handelaars te koop wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde en verkoop wanneer pryse te steek onder die lyn. 'N benadering soos hierdie is gewaarborg om die handelaar aan die regterkant van elke beduidende handel sit. Ongelukkig, terwyl glad die data, sal bewegende gemiddeldes agter die mark aksie en die handelaar sal byna altyd terug te gee 'n groot deel van hul winste op selfs die grootste wen ambagte. Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Ontleders lyk die idee van die bewegende gemiddelde en het jare lank probeer om die probleme wat verband hou met hierdie lag te verminder. Een van hierdie innovasies is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie benadering ken 'n relatief hoër gewig onlangse data, en as gevolg daarvan bly nader aan die prys aksie as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die formule om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken is: EMA (Gewig Close) ((1-gewig) EMAy) Waar: Gewig is die glad konstante gekies deur die ontleder EMAy is die eksponensiële bewegende gemiddelde van gister 'n algemene gewig waarde is 0,181, wat is naby aan 'n 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde. Nog is 0.10, wat ongeveer 'n 10-dae bewegende gemiddelde. Hoewel dit die lag verminder, die eksponensiële bewegende gemiddelde versuim om 'n ander probleem aan te spreek met bewegende gemiddeldes, naamlik dat die gebruik daarvan vir handel seine sal lei tot 'n groot aantal van die verlies van ambagte. In nuwe konsepte in Tegniese Trading Systems. Welles Wilder skat dat markte net tendens 'n kwart van die tyd. Tot 75 van die saak aksie is beperk tot reekse smal, sal wanneer beweeg-gemiddelde koop-en-verkoop seine herhaaldelik gegenereer as pryse vinnig bo en onder die bewegende gemiddelde beweeg. Om hierdie probleem aan te spreek, het 'n hele paar ontleders voorgestel wisselende die gewig faktor van die EMO berekening. (Vir meer inligting Hoe bewegende gemiddeldes gebruik in die handel) Aanpassing bewegende gemiddeldes te Market Aksie Een metode van die aanspreek van die nadele van bewegende gemiddeldes is om die gewig faktor vermenigvuldig deur 'n wisselvalligheid verhouding. Deur dit te doen sal beteken dat die bewegende gemiddelde verder van die huidige prys in wisselvallige markte sal wees. Dit sal toelaat dat wenners uit te voer. As 'n tendens tot 'n einde en pryse te konsolideer. die bewegende gemiddelde sou nader aan die huidige mark aksie beweeg en, in teorie, toelaat dat die handelaar om die meeste van die winste vasgevang tydens die tendens hou. In die praktyk kan die wisselvalligheid verhouding 'n aanduiding soos die Bollinger bandwydte, wat die afstand tussen die bekende Bollinger Bands maatreëls. (Vir meer inligting oor hierdie aanwyser, sien die basiese beginsels van Bollinger Bands.) Perry Kaufman voorgestel vervanging van die gewig veranderlike in die EMO formule met 'n konstante gebaseer op die doeltreffendheid verhouding (EV) in sy boek, New Trading Systems en metodes. Hierdie aanwyser is ontwerp om die sterkte van 'n tendens, omskryf binne 'n verskeidenheid van -1,0 tot 1,0 meet. Dit word bereken met 'n eenvoudige formule: DAAR (totale prysverandering vir tydperk) / (som van absolute prys veranderinge vir elke bar) Dink aan 'n voorraad wat 'n vyf-punt reeks het elke dag, en aan die einde van vyf dae gekry het 'n Altesame 15 punte. Dit sal lei tot 'n ER van 0.67 (15 punte opwaartse beweging gedeel deur die totale 25-punt reeks). Het die aandeel gedaal 15 punte, sal die ER wees -0,67. (Vir meer handel advies van Perry Kaufman, lees Verloor om te wen. Watter strategieë beskryf vir die hantering van verliese met die verhandeling.) Die beginsel van 'n tendense doeltreffendheid is gebaseer op hoeveel directional beweging (of tendens) jy per eenheid van die prys beweging oor 'n gedefinieer tydperk. 'N ER van 1.0 dui aan dat die voorraad is in 'n perfekte uptrend -1,0 verteenwoordig 'n perfekte verslechtering neiging. In praktiese terme, is die uiterstes selde bereik. Om hierdie aanwyser van toepassing te vind die aangepaste bewegende gemiddelde (AMA), sal handelaars moet die gewig bereken met die volgende, eerder kompleks, formule: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Waar: SCF is die eksponensiële konstante vir die vinnigste EMO toelaatbare (gewoonlik 2) SCS is die eksponensiële konstante vir die stadigste EMO toelaatbare (dikwels 30) DAAR is die doeltreffendheid verhouding wat bo die waarde vir C is opgemerk word dan gebruik in die EMO formule in plaas van die eenvoudiger gewig veranderlike. Hoewel moeilik om te bereken met die hand, is die aangepaste bewegende gemiddelde ingesluit as 'n opsie in byna al die handel sagteware pakkette. (Vir meer inligting oor die EMA, lees Verken die eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde.) Voorbeelde van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (rooi lyn), 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (blou lyn) en die aangepaste bewegende gemiddelde (groen lyn) word in Figuur 1. Figuur 1: die AMA is in 'n groen en toon die grootste mate van plat te slaan in die reeks gebind aksie gesien op die regterkant van hierdie grafiek. In die meeste gevalle, die eksponensiële bewegende gemiddelde, getoon as die blou lyn, is die naaste aan die prys aksie. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is getoon as die rooi lyn. Die drie bewegende gemiddeldes in die figuur is almal geneig om ambagte geheel verslaan op verskillende tye. Dit nadeel om bewegende gemiddeldes het tot dusver onmoontlik om te skakel nie. Gevolgtrekking Robert Colby getoets honderde tegniese-analise-instrumente in die Encyclopedia of Tegniese Markaanwysers. Hy het afgesluit, 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. Dit beteken nie handelaars moet die idee ignoreer. Die AMA kan gekombineer word met ander aanwysers aan 'n winsgewende handel stelsel te ontwikkel. (Vir meer inligting oor hierdie onderwerp, lees Ontdek Keltner kanale en Die Chaikin Ossillator.) Die DAAR kan gebruik word as 'n stand-alone tendens aanwyser om die mees winsgewende handel geleenthede raak te sien. As 'n voorbeeld, verhoudings bo 0.30 dui sterk Uptrends en verteenwoordig potensiaal koop. Alternatiewelik, aangesien wisselvalligheid beweeg in siklusse, die aandele met die laagste doeltreffendheid verhouding kan dopgehou word as tempo opportunities. KAMA aanwyser - Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde KAMA is 'n afkorting van Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde. Hierdie aanwyser van tegniese ontleding is geskep deur 'n Amerikaanse handelaar Perry Kaufman (hy is ook 'n kenner in die skep van algoritmiese handel programme). KAMA aanwyser behoort aan in die groep aangepaste bewegende gemiddeldes. Bewegende gemiddeldes. oor die algemeen, volg die prys en die ontwikkeling daarvan vir 'n sekere tydperk van die tyd. Bv As 'n handelaar besluit om 10 dae Eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken, is die werklike bewegende gemiddelde waarde altyd bereken vanaf die laaste 10 dae. Soms kan 'n groter gewig op die mees werklike dae sit, soos geweegde bewegende gemiddelde doen, maar die belangrikste ding is dat die 11 ste dag 'n uitwerking op die berekening het nie, want dit val buite die geselekteerde tyd reeks. Onwaarskynlik dat die algemene bewegende gemiddeldes, kan die aangepaste bewegende gemiddeldes aantal dae verander vir die berekening. As die toestande op die mark verandering, die aangepaste bewegende gemiddeldes volg die huidige situasie en hulself aan te pas. Thatrsquos hul grootste voordeel. Die omstandighede waaronder hulle verander kan anders wees. KAMA verander die dae vir die berekening volgens werklike geraas mark en wisselvalligheid. As die pryse geleidelik beweeg (doesnrsquot saak of hulle opstaan ​​of val) die geraas van die markpryse is laag, die KAMA volg die prys kurwe baie nou. As die pryse spring op en af ​​(wanneer hulle opstaan, wanneer hulle val) die wisselvalligheid is baie hoog en KAMA sal die prys grafiek volg van 'n groter afstand. Dit stel die handelaar om minder valse handel seine te kry en om sy handel stelsel vinnig verbeter. Hierdie beeld dispays OHLC pryse en KAMA aanwyser sodat jy kan sien hoe dit optree (KAMA stel om 6 dae Kort Alpha 0.6 en Fast Alpha 0.06). Die formule vir KAMA berekening lyk soos volg: 1. Bereken die rigting van die mark vir 'n uitverkore tydperk (bv 10-dae KAMA). Die mark rigting vir die laaste 10 dae kan dan bereken as: ABS (Close 0 uitvoering maak Close -9), waar: Close 0 beteken dat die meeste werklike dayrsquos naby prys en Close -9 beteken naby prys 9 dae gelede die rede waarom ons neem in ag prys 9 dae gelede (en nie 10 dae), is omdat die eerste dag in die berekening is die 0 dag (met ander woorde ten spyte van die feit dat ons in ag neem 10-dae prysverskil, is die 10 ste dag prys gemerk as Close -9). As ons wil graag 2-dae KAMA bereken, sou ons in ag neem Close 0 en Close -1. 2. Bereken die wisselvalligheid van die mark vir 'n uitverkore tydperk. Dit kan gedoen word soos som ABS (Close t â € Close t-1), waar: Close t is die buurt prys van elke van die dae in die berekening en Close t-1 is die einde van die vorige dag (bv Close 0 ndash Close -1 naby -1 uitvoering naby -2 ens). As ons 'n 10-dae in die berekening, kry ons 9 verskille in absolute (positiewe) waardes. Hierdie absolute verskille reflekteer die geraas mark of wisselvalligheid in die gekose periode. Doeltreffendheid verhouding wissel tussen 0 en 1 en vertel ons wat die geraas mark is (of wisselvalligheid van die pryse). Die doeltreffendheid verhouding sou gelyk is aan 1 indien die pryse 10 agtereenvolgende tydperke sal styg of daal 10 agtereenvolgende tydperke. Die doeltreffendheid verhouding sou gelyk aan 0 as die pryse nie oor die 10 agtereenvolgende tydperke verander. Dit is ook die punt waar 'n baie handelaars maak die basiese fout (en byna elke webwerf maak dieselfde fout) as hulle in ag neem 10 verskille vir 10-dae KAMA berekening plaas van 9 verskille. Wel, miskien is dit reg lyk en meer logies op 'n eerste oogopslag so letrsquos 'n nader kyk na hierdie saak. Onthou jy die klassieke Eenvoudige bewegende gemiddelde wat bogenoemde is (indien nie, net probeer om dit bo weer vind in die teks). So, as ons wil om te bereken 2-dae Eenvoudige bewegende gemiddelde, neem ons in ag net verlede 2 pryse en die prys 3de dag is nie vir ons belangrik nie. Letrsquos veronderstel die pryse vir die afgelope drie dae sal lyk: Prys 0 100 Prys -1 90 Prys -2 100 Die gebruik van die Eenvoudige bewegende gemiddelde formule, sou ons die 2-dae SMA waarde van 95. Dit reg lyk kry, doesnrsquot dit OK , nou die 2-dae KAMA berekening. Die mark rigting van die laaste 2 dae gelyk aan 10 punte. Die markonbestendigheid is ook 10 punte (100 ndash 90 10). Dan, as jy die doeltreffendheid verhouding te bereken, sal jy nie 'n waarde wat gelyk aan 1 (of 100) wat in werklikheid beteken dat 100 van die prys verandering binne die gekose periode gemaak is in dieselfde rigting te kry. Met ander woorde vertel die doeltreffendheid verhouding vir ons dat die prys óf styg of versuim al die tyd. Dit is geldig as jy in ag neem net 1 verskil vir 'n 2-dae KAMA berekening, maar die meeste webwerwe, handelaars of Analytics miskyk hierdie feit en hulle werk met 2 prysverskille (wat beteken dat hulle in die berekening sluit die 3de dag asook ). So, ten spyte van die feit dat ons belangstel net in die 2-dae KAMA is en moet saam met die rigting wat gelyk aan 10 en wisselvalligheid wat gelyk aan 10 sowel as 'n saak van die feit, die meeste mense wat donrsquot in ag neem hierdie effense verskil sal werk met die rigting wat gelyk aan 10 en wisselvalligheid wat gelyk aan 20. Dan kry hulle Doeltreffendheid verhouding wat gelyk aan 0,5 wat beteken dat die prys is stygende 50 van die tyd en val 50 van die tyd so goed. Dit sou reg wees vir die laaste 3 dae, maar nie vir die laaste 2 dae. 3. Bereken die ER (Doeltreffendheid verhouding). Die doeltreffendheid verhouding is in werklikheid die rigting van die mark verdeel deur sy Volatiliteit. DAAR rigting / Volatiliteit 4. Bereken die SC (Smoothing konstante). Die Smoothing konstante bestaan ​​uit die ER en twee ldquoalphasrdquo Eksponensiële bewegende gemiddeldes van. DAAR is reeds aan ons bekend. Ons moet die ldquoalphasrdquo nou bereken. Een alfa verteenwoordig vinnige eksponensiële bewegende gemiddelde en die tweede een stadig eksponensiële bewegende gemiddelde. Ons kan hulle Fast Alfa en Slow Alpha noem. Kaufman aanbeveel om 2-dae bewegende gemiddelde as die Fast Alpha en 30-dae bewegende gemiddelde as die Slow Alpha gebruik. Hierdie twee bewegende gemiddeldes is dan verantwoordelik vir hoe die KAMA optree wanneer die mark is baie en niks gebeur nie en wanneer dit stormagtige met baie beweeg op en af. Die vinnigste bewegende gemiddelde is ingesluit in die KAMA berekening wanneer die mark is baie (en so ons volg die prys baie geheg) en die stadigste bewegende gemiddelde is ingesluit in die berekening wanneer die mark is baie wisselvallig (die KAMA kurwe is weg te beweeg van die prys so dit kon toelaat dat die prys ldquotake n dieper breatherdquo en die handelaar doesnrsquot kry verskillende seine te koop en te verkoop alledaagse). So as ons kies om die Alfa's gebruik van 2-dae en 30-dae Eksponensiële bewegende gemiddelde, die berekening lyk soos volg: Fast Alpha 2 / (21) 0,6667 Slow Alpha 2 / (301) 0,0645 Dit verseker dat die dae vir KAMA berekening sal altyd verskil tussen 2 en 30 dae. Indien iemand wil meer gebruik bewegende gemiddelde as die 30-dae bewegende gemiddelde is, kan hy nuwe Alpha bereken, bv 100-dae Alpha gelyk 2 / (1001) 0,0198. In so 'n geval, sal die KAMA berekening altyd gebaseer wees op 'n aantal dae toe tussen 2 en 100. Die SC (glad konstante) self lyk soos volg: SC DAAR x (Fast Alpha uitvoering maak Slow Alpha) Stadige Alpha 2 So in hierdie geval die SC sou gelyk aan: SC DAAR x (0,6667 uitvoering maak 0,0645) 0,0645 en hierdie vergelyking sou wees in 'n vierkant. Selfs al KAMA sou word bereken as 30-dae gemiddelde sou dit nog steeds beweeg effens op en af ​​so Kaufman dit aanbeveel doen minder sinvolle uitvoering maak dit is die rede waarom die SC kwotasie is uiteindelik in 'n vierkant. 5. Bereken die KAMA self. Dit sal lyk soos hierdie: KAMA 0 KAMA -1 SC (Prys 0 uitvoering maak KAMA -1) As jy vertroud is met die eksponensiële bewegende gemiddelde berekening is, kan jy sien dat dit byna dieselfde. Die belangrikste verskil tussen Eksponensiële bewegende gemiddelde en Kaufman adaptive bewegende gemiddelde lê in die feit dat terwyl EMO gebruik altyd dieselfde aantal dae vir die berekening, KAMA kan hierdie nommer te verander. Die aantal dae verandering is verseker deur die Smoothing konstante en matig-konstante verandering is in werklikheid gebaseer op die doeltreffendheid verhouding. Dit sluit die sirkel. Bv As die prys nie sal verander nie en sal steeds dan bly: rigting van die mark sou gelyk aan 0, sou Doeltreffendheid verhouding gelyk aan 0, glad konstante sou gelyk te stadig Alpha (kwadraat) KAMA sal gelyk wees aan die gekose Slow Eksponensiële bewegende gemiddelde ( 30-dae EMO, maar daar sal n effense verskil as gevolg van die kwadraat SC vergelyking wees). Net so, as die prys sal styg almal val al die opeenvolgende dae in die berekening, dan is die mark rigting en wisselvalligheid sou gelyk het, sou die doeltreffendheid verhouding 1 wees en Gladstryking konstante sou gelyk vinnig Eksponensiële bewegende gemiddelde (2-dae EMO). Dit is die basiese beginsel hoe die KAMA meer robuuste of sinvolle tydens verskeie marktoestande (markonbestendigheid). As 'n saak van die feit dat ons oorweeg KAMA die feit dat een van die grootste tegniese aanwysers ooit as te danke aan sy vermoë om dit aan te pas is baie sterk en goed werk op baie markte. Daarbenewens kan jy eksperimenteer met die aanwyser en probeer om die ER of SC met waardes vervang van enige ander tegniese aanwyser of selfs gebruik hierdie waardes in ander aanwyser. Praktiese gebruik vir tegniese beurs: KAMA aanwyser behoort aan tendens-volgende aanwysers. Soortgelyk aan enige van die bewegende gemiddeldes soos HMA (Hulls bewegende gemiddelde), T3 bewegende gemiddelde, Frama (Fractal adaptive bewegende gemiddelde), Dema (dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde) ens volg die prys, sodat jy dit kan gebruik om die dominante tendens te identifiseer op die mark. Dit sal vereis dat die dae vir vinnige en stadige Alfa's tot 'n hoër getalle uitvoering maak bv om die tyd reeks dek tussen 50 en 200 dae. So KAMA sou meer robuuste geword en sal ons wys net die belangrikste mark beweeg. Dan as die KAMA styg, die neiging is besig om so goed en omgekeerd. In teenstelling met die tendens aanwysers soos ADX of Aroon aanwyser. jy kan dink dat KAMA ons nie sou wys die krag van die tendens, net die dominante tendens homself. Maar dit sou waar wees net 'n eerste oogopslag. As jy die KAMA berekening verstaan ​​wat jy kan uit te vind daar is dit 'n baie interessante deel genoem Doeltreffendheid verhouding bevat. Die ER wys vir ons, hoe groot die prys verandering was binne die geselekteerde aantal dae. Met ander woorde, indien die ER gelyk aan 1 beteken dit dat al die pryse op die dag by die berekening verskuif in dieselfde rigting (wat in werklikheid beteken 'n sterk tendens) en indien die ER gelyk aan 0, beteken dit dat die dag pryse nie beweeg glad (wat signal 'n afwesigheid van enige tendens). Ander moontlikheid hoe om handel te dryf met KAMA sou wees om die buurt prys en KAMA waardes kruisings volg. Indien die buurt pryse hoër wees as KAMA waardes, gaan ons 'n lang. Indien die buurt pryse laer wees as KAMA, gaan ons kort. Ons kan ook die handel KAMA kruisings. Dit sou nodig het om twee verskillende Kamas berei. Een wat gebaseer sal net op vinniger Alfa's en ander wat stadiger Alfa's sal gebruik vir die berekening. Dan kan jy hulle kruisings volg. Indien die vinniger KAMA kry bo die stadiger KAMA, ons koop en omgekeerd. Soos KAMA aanwyser is baie sterk en universele kon ons ook probeer om dit te gebruik as 'n deel van 'n ander aanwyser, bv om dit te gebruik in die Bollinger Bands in plaas van Simple bewegende gemiddelde of gebruik dit in die MACD in plaas van Eksponensiële bewegende gemiddelde. Soos jy kan sien, KAMA is regtig 'n buitengewone aanwyser van tegniese ontleding dat ons baie interessante inligting en moontlikhede hoe om dit te gebruik gee. Soos met byna al die tegniese aanwysers die beste ding wat elke handelaar kan doen, is om sy eie data, sy eie instellings, en sy eie reëls te toets hoe om handel te dryf. Verbasend, soms die beste resultaat bereik kan word met instellings wat nie algemeen en reëls wat nogal vreemd op 'n eerste oogopslag uitvoering maak, hoe meer dinge wat 'n handelaar kan verander en eksperimenteer met hoe beter vir hom en sy handelsresultate. Die volgende skakel lei tot die tegniese aanwysers in Excel-lêers vir download. Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde Trading Strategie (Setup 038 Filter) I. Trading Strategie Ontwikkelaar: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde 8211 KAMA). Bron: Kaufman, P. J. (1995). Slimmer Trading. Die verbetering van prestasie in veranderende markte. New York: McGraw-Hill, Inc. Konsep: Trading strategie wat gebaseer is op 'n aangepaste geraas filter. Navorsing Doel: Performance verifikasie van die opstel en filter. Spesifikasie: Table 1. Resultate: Figuur 1-2. Handel Setup: Lang ambagte: Die Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) opdaag. Kort ambagte: Die Adaptive bewegende gemiddelde draai af. Let wel: Die AMA tendenslyn verskyn om te stop wanneer die markte het geen rigting. Wanneer markte tendens, die AMA tendenslyn inhaal. Handel Entry: Lang ambagte: 'n koop aan die einde geplaas nadat 'n lomp opstel. Kort ambagte: A verkoop aan die einde geplaas nadat 'n lomp opstel. Handel afrit: Table 1. Portefeuljekomitee: 42 futures markte uit vier groot marksektore (kommoditeite, geldeenhede, rentekoerse en regverdigheid indekse). Data: 32 jaar sedert 1980. Toets platform: MATLAB. II. Sensitiwiteit Toets Alle 3-D kaarte is gevolg deur 2-D kontoer kaarte vir Wins Factor, Sharpe Ratio, Ulkus Performance Index, CAGR, Maksimum Onttrekking, Persent Winsgewende Trades, en Gem. Win / Gem. Verlies verhouding. Die finale foto toon sensitiwiteit van Equity kurwe. Getoets Veranderlikes: ERLength amp FilterIndex (Definisies: Tabel 1): Figuur 1 Fondsprestasie (insette: Tabel 1 Kommissie amp glip: 0). AMA (ERLength) is die Adaptive bewegende gemiddelde oor 'n tydperk van ERLength. ERLength is 'n blik terug tydperk van die doeltreffendheid verhouding (EV). Erf ABS (Directioni / Volatilityi), waar 8220abs8221 is die absolute waarde. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (ABS (DeltaClosei), ERLength), waar 82208221 is die som oor 'n tydperk van ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength is 'n tydperk van die vinnig bewegende gemiddelde. SlowMALength is 'n tydperk van die stadig bewegende gemiddelde. Amai Amai 1 ci (Closei Amai 1), waar ci (Erf (Fast Slow) Stadige) 2, Fast 2 / (FastMALength 1), Slow 2 / (SlowMALength 1). Index: Ek ERLength 2, 100, Stap 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Lang ambagte: As Amai GT Amai 1 amp Amai 1 LT Amai 2 dan MinAMA Amai 1 (Adaptive bewegende gemiddelde opdaag met 'n spilpunt op MinAMA). Kort ambagte: Amai Dit Amai 1 amp Amai 1 GT Amai 2 dan MaxAMA Amai 1 (Adaptive bewegende gemiddelde draai af met 'n spilpunt op MaxAMA). Index: Ek Filteri FilterIndex StdDev (Amai Amai 1, N), waar StdDev is die standaardafwyking van 'n reeks oor N tydperke. N 20 (verstek waarde). Index: Ek FilterIndex 0.0, 1.0, Stap 0,02 N 20 Lang ambagte: 'n koop aan die einde geplaas wanneer Amai GT Amai 1 amp (Amai MinAMA) GT Filteri. Kort ambagte: A verkoop aan die einde geplaas wanneer Amai Dit Amai 1 amp (MaxAMA Amai) GT Filteri. Index: Ek stop verlies afrit: ATR (ATRLength) is die gemiddelde Ware Range oor 'n tydperk van ATRLength. ATRStop 'n veelvoud van ATR (ATRLength). Lang ambagte: A verkoop stop geplaas op toetreevlak ATR (ATRLength) ATRStop. Kort ambagte: A koop stop geplaas op toetreevlak ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Stap 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Stap 0,02