MetaTrader 5 - Indikatoren Adaptive Moving Average (AMA) - Indikator für MetaTrader 5 Der adaptive Moving Average (AMA) wird verwendet, um einen gleitenden Durchschnitt mit geringer Empfindlichkeit gegenüber Preisreihengeräuschen zu konstruieren. Dieser Indikator wurde von Perry Kaufman in seinem Buch Smarter Trading entwickelt und beschrieben. Einer der Nachteile der verschiedenen Glättungsalgorithmen für Preisreihen ist, dass zufällige Preissprünge das Auftreten falscher Trendsignale zur Folge haben können. Auf der anderen Seite führt Glättung zu der unvermeidlichen Verzögerung bei der Vorhersage der Trends. Dieser Indikator wurde entwickelt, um diese beiden Nachteile zu überwinden. Adaptive Moving Average Indicator Um den aktuellen Marktzustand zu definieren, hat Kaufman den Begriff Efficiency Ratio (ER) eingeführt, der nach folgender Formel berechnet wird: ER (i) - aktueller Wert des Wirkungsgradverhältnissignals (i) ABS (Preis (i) - Preis (i - N)) - aktueller Signalwert, absoluter Wert der Differenz zwischen dem aktuellen Preis und dem Preis N Zeitraum zuvor Lärm (i) Summe (ABS (Preis (i) - Preis (i-1)), N) - Aktuellen Rauschwert, Summe der absoluten Werte der Differenz zwischen dem Preis der aktuellen Periode und dem Preis der Vorperiode für N Perioden. Bei einem starken Trend wird das Efficiency Ratio (ER) dazu tendieren, wenn es keine gerichtete Bewegung gibt, wird es etwas mehr als 0 sein. Der erhaltene Wert von ER wird in der exponentiellen Glättungsformel verwendet: EMA (i) Preis (d. h. ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA Glättungskonstante, n - Periode des exponentiellen EMA (i - 1) - vorheriger Wert von EMA. Das Glättungsverhältnis für den schnellen Marktmast ist wie bei EMA mit Periode 2 (schnelles SC 2 (21) 0,6667), und für den Zeitraum von keinem Trend muss die EMA-Periode gleich 30 sein (langsamer SC 2 (301) 0,06452). Somit wird die neue Wechselglättungskonstante eingeführt (skalierte Glättungskonstante) SSC: SSC (i) (ER (i) (schnell SC - langsames SC) langsam SC SSC (i) ER (i) 0.60215 0,06425 Für einen effizienteren Einfluss der Berechnungsformel: AMA (i) Preis (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) oder (nach Umlagerung ) AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Preis (i) - AMA (i-1)) AMA (i) - aktueller Wert von AMA AMA (i-1) - vorheriger Wert Von AMA SSC (i) - aktueller Wert der skalierten Glättungskonstante Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Software Corp. Original-Code: mql5rucode10Do Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Gleitende Durchschnitte sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, Dieser Indikator führt zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Siegen und Verlusten. Die Analysten haben Jahrzehnte versucht, die einfache gleitende Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche hat zu nützlichen Handel geführt Werkzeuge. (Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten überprüft, überprüfen Sie einfaches bewegendes Mittel, das Trends hervorhebt.) Vor - und Nachteile der bewegenden Durchschnitte Die Vor - und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und von John Magee in der ersten Ausgabe der technischen Analyse von zusammengefasst Aktien-Trends. Wenn sie sagten, und es war schon im Jahre 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es vorher gemacht haben), dass durch die Mittelung der Daten für eine bestimmte Anzahl von Tagen konnte man eine Art von automatisierten Trendlinie, die definitiv interpretieren würde die Änderungen der TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu schön, um wahr zu sein. Mit den Nachteilen überwiegen die Vorteile, Edwards und Magee schnell aufgegeben ihren Traum vom Handel von einem Strand Bungalow. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere darin, ein einfaches Werkzeug zu finden, das den Reichtum der Märkte mühelos liefern würde. Simple Moving Averages Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren durch die Anzahl der Perioden ausgewählt. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn das letzte Schließen 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 Trend-Definition-Eigenschaft ermöglicht es, dass gleitende Durchschnitte, um Trading-Signale zu generieren. In ihrer einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn Preise über dem gleitenden Durchschnitt sich bewegen und verkaufen, wenn Preise unter dieser Linie übersteigen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu setzen. Leider, während Glättung der Daten, bewegte Durchschnitte werden sich hinter der Markt-Aktion und der Händler wird fast immer geben einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinn-Trades. Exponential 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 weist den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu und bleibt dadurch der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Mittelwertes ist: EMA (Gewicht schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Dabei: Gewicht ist die vom Analytiker gewählte Glättungskonstante EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine andere ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt nicht ein anderes Problem mit sich bewegenden Durchschnittswerten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlierenden Geschäften führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass Märkte nur Trend ein Viertel der Zeit. Bis zu 75 Handelsgeschäfte beschränken sich auf enge Bereiche, wenn gleitende durchschnittliche Kauf - und Verkaufssignale wiederholt erzeugt werden, da sich die Preise rasch und deutlich über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte im Handel verwendet) Anpassung der gleitenden Durchschnitte an die Marktaktivität Eine Methode, um die Nachteile der gleitenden Durchschnitte zu adressieren, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten wäre. Dies würde Gewinner zu laufen. Als Trend geht ein Ende und die Preise konsolidieren. Würde der gleitende Durchschnitt näher an der gegenwärtigen Marktbewegung herangehen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten Gewinne, die während des Trends erfasst werden, zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basiert, in seinem Buch "New Trading Systems and Methods". Dieser Indikator soll die Stärke eines Trends messen, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jeden Balken) Betrachten Sie eine Aktie, die einen Fünfpunktbereich pro Tag hat, und am Ende von fünf Tagen insgesamt gewonnen hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkte-Bereich). Wäre dieser Bestand um 15 Punkte gesunken, wäre der ER -0,67. (Für weitere Trading-Tipps von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung der Handelsverluste skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1,0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend liegt -1,0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator zu finden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wobei: SCF die Exponentialkonstante für die schnellste ist EMA zulässig (meist 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das oben erwähnte Wirkungsgrad-Verhältnis 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 in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in 1 gezeigt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größtmöglichen Abflachungsgrad in der Bereichsgrenze auf der rechten Seite dieser Tabelle. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt ist, 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 whipsaw Trades zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil bei den gleitenden Durchschnitten ist bisher nicht auszuschließen. Fazit Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Er schloss, Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Anklang ist, zeigen unsere vorläufigen Tests keinen wirklichen praktischen Vorteil zu dieser komplexeren Trendglättungsmethode. Dieses bedeutet nicht, daß Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Mehr zu diesem Thema finden Sie unter Entdeckung von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Als Beispiel zeigen Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ, da die Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Bestände mit dem niedrigsten Effizienz-Verhältnis könnte als Breakout-Chancen beobachtet werden. Adaptive Moving Average Adaptive Moving Average (AMA), wie der Name schon sagt, ist eine Anpassung der gleitenden Durchschnitt. Er ist so konzipiert, dass er sich je nach Bedarf dem dynamischen Markt anpasst. Simple Moving Average (SMA) und seine Cousins mit gewichteten gleitenden Durchschnitten (WMA) und exponentiellen gleitenden Durchschnitten (EMA) arbeiten alle fantastisch, wenn der Markt tendiert. Allerdings, wenn der Markt ist Reichweite gebunden heben sie eine Menge von Marktgeräuschen erzeugen eine Menge von vorzeitigen Signalen. Darüber hinaus sind sie alle inhärent in der Natur. In einem Bestreben, Mängel der bewegten Durchschnitte zu beheben, hat Perry J. Kaufmann zunächst in seinem Buch The Smarter Trading adaptive moving average eingeführt, um die Leistungsfähigkeit in sich verändernden Märkten zu verbessern. Bevor Herr Kaufmanns Einführung von AMA, Händler Kombination aus mehr als einem einzigen gleitenden Durchschnitt wie die Double Crossover-Methode und die Triple Crossover-Methode. Die Gründe für die Verwendung mehrerer Kombinationen von gleitenden Durchschnittswerten basieren auf folgenden Tatsachen: Schnelle gleitende Durchschnittswerte, die oftmals aus einer kürzeren Zeitspanne bestehen, wie z. B. eine 5-tägige Periode, die am besten durchgeführt wird, wenn der Markt rasant ansteigt. Langsame gleitende Durchschnitte, die oft aus längeren Zeitraum wie 50-Tage-Periode am besten durchgeführt, wenn der Markt Bereich gebunden ist dabei Filterung der meisten der Lärm auf dem Markt. So war das Genie in Kaufmanns AMA ein System, das intelligent genug ist, um seine Geschwindigkeit entsprechend einer Kombination von Marktrichtung und Geschwindigkeit zu variieren. Mit anderen Worten, wenn der Markt ist Trend, AMA beschleunigt sich zusammen mit dem Trend. Wenn der Markt Reichweite ist gebunden und tut nichts AMA verlangsamt. So verdient er gerecht den Namen adaptiv, da er sich auf Marktrichtung und Geschwindigkeit einstellt. Kaufmanns AMA erreicht ein Gefühl der Marktrichtung und Geschwindigkeit durch Inkorporieren des Wirkungsgrads. Die Adaptive Moving Average Calculation Lets einige mathematische, aber zunächst verstehen, was das Effizienz-Verhältnis übersetzt in einfachen einfachen Sprache. Am Ende unserer Diskussion werden Sie erstaunt sein, zu entdecken, wie Kaufmann genial Effizienz-Verhältnis bei der Gestaltung intelligenter System, das sich an Markt Richtung und Geschwindigkeit anpassen kann. Efficiency Ratio (ER) Direction Volatility Jetzt werden Verhältnisse verwendet, um einen Vergleich zwischen zwei Dingen herzustellen. In unserem Fall des Efficiency Ratio (ER) versuchen wir grundsätzlich zu bestimmen, ob der Markt richtungsweisend (trending) oder volatil (Marktlärm) ist. Durch Unterteilen der Direktionalität durch das Marktgeräusch variiert das Verhältnis zwischen 0 bis 1 oder einfach 037 bis 10037, so dass 0 8804 ER 8804 1 ist. Mit anderen Worten, ER ist gleich oder größer als 0 und ER ist gleich oder kleiner als 1. Bestimmung Preis Richtung Preis Richtung kann als die Netto-Preisänderung im Laufe der Zeit ausgedrückt werden. Richtung Preis - Preis wo, Richtung der aktuellen Preis Richtung Preis aktueller Preis (tägliches Schließen oder stündliches Schließen) pricen das nahe n-days ago (oder n-Zeiträume) Bestimmen der Volatilität Die beste Weise, Volatilität auszudrücken ist, die Summe von zu berechnen Alle Tag-zu-Tag-oder Stunde-zu-Stunde-Preisänderungen (jeweils als positive Zahl genommen), über die gleichen n Perioden. Volatilität Summe des absoluten Wertes von (Kurs - Kurs1) über n Perioden, wobei Volatilität Volatilität Wert Absolutwert (positiver Wert jeder Zahl) Summe der Summe der Werte über n Perioden Diese Idee der Effizienz Verhältnis ist so signifikant, wie wir sehen werden, wie Kann man verzögern und Rauschen zu produzieren SMA zu Trend Fang und Rauschfilterung adaptive gleitenden Durchschnitt (AMA). Schauen wir uns zuerst die EMA-Formel an. EMAtoday EMAyesterday 945 X (Pricetoday - EMAyesterday) wo 945 Glättungskonstante Als nächstes werden wir unser neues Wirkungsgradverhältnis (ER) einsetzen. Wir werden es zu Glättung konstant ändern und dann ersetzen es für Glättung Konstante in oben Formel. EMAtoday EMAyesterday c X (Pricetoday - EMAyesterday) wobei c eine neue Glättungskonstante ist, die 945 ersetzt. Unsere obige neue Formel zeigt, dass der exponentielle Durchschnitt dem heutigen Prozentsatz nahe kommt, c von gesternem Abstand. C bezieht sich auf SMA durch die Formel c 2 (n-1), wobei n die Anzahl der Tage ist. AMA AMA1 Smoothing Constant X (Preis - AMA1) Adaptive Moving Average Trading Regeln Im Folgenden finden Sie die Handelsregeln für den Adaptive Moving Average: Kaufen, wenn die AMA auftaucht Verkaufen, wenn die AMA ausfällt
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