Gummiartig Beweglicher Durchschnitt

KAMA - Kaufman Adaptiver Moving Average KAMA - Kaufman Adaptiver Moving Average wurde von Perry Kaufman erstellt und zuerst in seinem Smarter Trading (1995) beschrieben. Kaufman schuf KAMA, um das Geräusch des Marktes zu berücksichtigen. Wenn es einen Aufwärtstrend mit einigen kleinen Schwingungen auf dem Markt gibt, ist das Marktgeräusch nur marginal und KAMA folgt dem Preis sehr eng. Auf der anderen Seite, wenn der Markt seitwärts bewegt (Ranging-Markt) ndash es bedeutet, Schließen Preis schließt einige Tage bis einige Tage nach unten, ist der Markt Lärm sehr hoch. KAMA folgt dem Preis mit größerem Abstand, um die Anzahl der falschen Signale dann zu verringern. SC (Glättungskonstante) ist ein Standardteil der gleitenden mittleren Konstruktion. Der SC bestimmt das Niveau, auf das der gleitende Durchschnitt empfindlich gegenüber bestehenden Preisschwankungen ist. SC bewegt sich im Bereich von 0 bis 1. Je niedriger die Smoothing Constant, desto weniger sensibel ist der gleitende Durchschnitt. Kaufman angepasst Exponential gleitenden Durchschnitt so, dass die SC nicht nur die Richtung folgen, sondern auch die Marktvolatilität. Und das gibt uns große Chancen. KAMA Formel sieht folgendermaßen aus: 1. Berechnen Sie die ER (Eficiency Ratio Direction Volatility): ABS (Schließen t ndash Schließen tn) n sum (ABS (Schließen t ndash Schließen t-1)), n bedeutet die gewählte Anzahl von Tagen für die Bewegung Durchschnittsberechnung Eg Wenn jeder Tag höher als der vorhergehende Tag schließen würde, wäre ER gleich 1. Sollte sich der Markt mit keiner Preisänderung seitwärts bewegen, wäre ER gleich 0. 2. Bestimmen Sie den kürzesten und längsten gleitenden Durchschnitt, den wir verwenden möchten In der KAMA-Berechnung. Berechnen Sie die Glättungskonstante - SC dieser Mittelwerte. Kaufman empfahl, die Reichweite von 2 Tage bis 30 Tage zu verwenden, so dass für 0.6667 für den kürzesten Moving-Durchschnitt und 0.0645 für den längsten Moving-Durchschnitt gleich sein würde. SC ER (schnelles SC ndash langsames SC) Langsames SC = SC ER (0.6667 ndash 0.0645) 0.0645 Wie wir bereits erwähnt haben: Wenn zB 10 Tage für die KAMA Berechnung in der gleichen Richtung (dh immer höher als am Vortag) ER wäre gleich 1. In einem solchen Fall wäre der SC 0.6667 (weil wir einen gleitenden 2-Tage-Durchschnitt als den kürzesten gewählt haben). Wenn sich der Markt seitwärts bewegt, würde der ER 0 sein, so dass der SC des längsten Moving Average verwendet wird (dh der 30 Tage gleitende Durchschnitt). KAMA verkürzt und verlängert den Zeitraum, der für die gleitende Durchschnittsberechnung verwendet wird, gemäß den Bedingungen, die auf dem Markt herrschen. KAMA wird in Abhängigkeit vom Markt vernünftiger oder robuster. Obwohl KAMA als ein 30-Tage-Moving-Durchschnitt während des abgehackten Marktes berechnet wird, bewegt er sich immer noch leicht nach oben und unten. Kaufman empfohlen, um die SC weniger sinnvoll durch seine Quadratur. Der nächste Schritt ist: C ist die endgültige Glättungskonstante, die für die KAMA-Berechnung verwendet wird. Die gesamte und finale KAMA-Berechnung ähnelt der EMA-Berechnung. Die Formel lautet: 4. KAMA Kama t-1 (C (Close t ndash Kama t-1) Wie benutzt man Kaufman AMA: KAMA gehört zu weniger bekannten gleitenden Durchschnitten. Der Hauptvorteil ist, dass es berücksichtigt nicht nur die Richtung, Sondern auch die Marktvolatilität: KAMA passt sich den Marktverhältnissen an, nur wenige Indikatoren der technischen Analyse geben uns ähnliche Chancen: KAMA informiert über Trends, die auf dem Markt vorherrschen Und es kann verwendet werden, um einige andere technische Indikatoren als gut zu glätten. Wenn Sie Interesse an einer tieferen Untersuchung dieser Indikator und lieber bereit, Lösungen zu dienen, t (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA) I Trading Strategy (Einrichtung 038 Filter) I. Trading Strategy Entwickler: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA) Es ist Ihnen nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist Ihnen nicht erlaubt, . Quelle: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Handel. Verbesserung der Leistungsfähigkeit in den Märkten. New York: McGraw-Hill, Inc. Konzept: Trading-Strategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung der Einrichtung und Filter. Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Setup: Long Trades: Der Adaptive Moving Average (AMA) erscheint. Short Trades: Der Adaptive Moving Average wird heruntergefahren. Hinweis: Die AMA Trendlinie scheint zu stoppen, wenn Märkte keine Richtung haben. Wenn Markttrends, die AMA-Trendlinie aufholt. Trade Entry: Long Trades: Ein Kauf am Schluss wird nach einem bullish Setup gesetzt. Short Trades: Ein Verkauf am Schluss wird nach einem bearish Setup aufgestellt. Trade Exit: Tabelle 1. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinsen und Aktienindizes). Daten: 32 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Empfindlichkeitstest Nach allen 3-D-Diagrammen folgen 2-D-Konturdiagramme für Profitfaktor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Procent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das abschließende Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: ERLength amp FilterIndex (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Provisionen amp Slippage: 0). AMA (ERLength) ist der Adaptive Moving Average über einen Zeitraum von ERLength. ERLength ist eine Rückblickperiode des Efficiency Ratio (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), wobei 8220abs8221 der absolute Wert ist. Direktioni Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), wobei 82208221 die Summe über einen Zeitraum von ERLength ist, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength ist eine Periode des schnell bewegten Durchschnitts. SlowMALength ist eine Periode des langsamen gleitenden Durchschnitts. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), wobei ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1) ist. Wenn AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2 ist, wird MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average wird mit einem Pivot bei MinAMA hochgefahren). Short Trades: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 dann MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average fällt mit einem Pivot bei MaxAMA ab). Index: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), wobei StdDev die Standardabweichung von Serien über N Perioden ist. N 20 (Voreinstellung). Index: i FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02 N 20 Long Trades: Am AMAi AMT 1 AM (AMAi MinAMA) gt Filteri kaufen. Short Trades: Ein Verkauf am Ende wird gesetzt, wenn AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Index: i Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) ist der mittlere True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkaufsstopp ist bei Eintritt ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird am Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. ATRL Länge 20 ATRStop 6 ERL Länge 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0,0, 1,0, Schritt 0,02