Fractal Adaptive Moving Average Excel

Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Gewinnen und Verlusten führt. Analysten haben Jahrzehnte damit verbracht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Handelswerkzeugen geführt hat. (Für Hintergrundlesung auf einfachen gleitenden Durchschnitten, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Vor-und Nachteile der Moving Averages Die Vor-und Nachteile der bewegten Durchschnitte wurden zusammengefasst von Robert Edwards und John Magee in der ersten Auflage der technischen Analyse von Stock Trends. Als sie sagten, und es war wieder im Jahr 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es schon früher gemacht hatten), dass durch die Mittelung der Daten für eine angegebene Anzahl von Tageszeiten eine Art automatisierte Trendlinie ableiten konnte, die definitiv die Veränderungen von TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu gut um wahr zu sein. Mit den Nachteilen, die die Vorteile überwiegen, haben Edwards und Magee schnell ihren Traum vom Handel von einem Strandbungalow aufgegeben. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere daran, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Einfache gleitende Mittelwerte Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum hinzu und teilen Sie sich die Anzahl der ausgewählten Perioden auf. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde die Summe der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung um fünf verlangen. Wenn die jüngste Schließung über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese trenddefinierende Eigenschaft macht es möglich, gleitende Mittelwerte zu generieren Handelssignale. In seiner einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn die Preise über den gleitenden Durchschnitt gehen und verkaufen, wenn die Preise unter dieser Linie liegen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu stellen. Leider, während die Glättung der Daten, gleitende Mittelwerte hinter der Marktaktion zurückbleiben und der Händler wird fast immer wieder einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinnen Trades zurückgeben. Exponentielle Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz verleiht den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung, und als Ergebnis bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist: EMA (Gewicht Schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Wo: Gewicht ist die Glättungskonstante, die vom Analytiker ausgewählt wird EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, was Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein anderer ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung reduziert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt kein anderes Problem mit bewegten Durchschnitten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlorenen Trades führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass die Märkte nur ein Viertel der Zeit treiben. Bis zu 75 Handelsgeschäfte sind auf enge Bereiche beschränkt, wenn gleitende durchschnittliche Buy-and-Selling-Signale wiederholt generiert werden, da die Preise schnell über und über den gleitenden Durchschnitt hinausgehen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Mittelwerte im Handel verwendet) Anpassen von Bewegungsdurchschnitten auf Marktaktivitäten Eine Methode zur Bewältigung der Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte besteht darin, den Gewichtungsfaktor um ein Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten abhängt. Dies würde es den Gewinnern ermöglichen zu laufen. Da ein Trend zu Ende geht und die Preise konsolidieren. Der gleitende Durchschnitt würde sich der aktuellen Markttätigkeit näher bringen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten der während des Trends erfassten Gewinne zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger Bands misst. (Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter Die Grundlagen der Bollinger-Bands.) Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante basierend auf dem Wirkungsgrad (ER) in seinem Buch New Trading Systems und Methods zu ersetzen. Dieser Indikator dient zur Messung der Stärke eines Trends, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jede Bar) Betrachten Sie eine Aktie, die täglich einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt gesammelt hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkt-Bereich). Hätte dieser Bestand 15 Punkte gesenkt, wäre der ER -0.67. (Für mehr Handel Beratung von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung von Handelsverlusten skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) erhalten Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1.0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend ist -1.0 stellt einen perfekten Abwärtstrend dar. In praktischer Hinsicht werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator anzuwenden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen die Händler das Gewicht mit der folgenden, ziemlich komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wo: SCF ist die exponentielle Konstante für die schnellste EMA zulässig (meist 2) SCS ist die exponentielle Konstante für die langsamste EMA zulässige (oft 30) ER ist das Wirkungsgrad, das oben erwähnt wurde. Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt als Option in fast allen Handelssoftwarepaketen enthalten. (Für mehr auf der EMA lesen Sie bitte den exponentiell gewichteten bewegten Durchschnitt.) Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), ein exponentieller gleitender Durchschnitt (blaue Linie) und der adaptive gleitende Durchschnitt (grüne Linie) sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den grössten Grad an Abflachung in der Bereichsgrenze, die auf der rechten Seite dieses Diagramms zu sehen ist. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt wird, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für Peitschenhandel zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil der bewegten Durchschnitte ist bisher nicht möglich. Schlussfolgerung Robert Colby hat Hunderte von technischen Analyse-Tools in der Enzyklopädie der technischen Marktindikatoren getestet. Er schloss, obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellen Reiz ist, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Das bedeutet nicht, dass Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Entdecken von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu ermitteln. Als Beispiel zeigen die Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ kann, da sich die Volatilität in Zyklen bewegt, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad als Ausbruchchancen angesehen werden. Ein Maß für die Beziehung zwischen einer Veränderung der Menge, die von einem bestimmten Gut gefordert wird, und eine Änderung ihres Preises. Preis. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Eine Finanzierungsrunde, in der Anleger eine Aktie von einer Gesellschaft mit einer niedrigeren Bewertung erwerben als die Bewertung, Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. MetaTrader 5 - Indikatoren Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - Indikator für MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Durchschnittliche technische Indikator (FRAMA) wurde von John Ehlers entwickelt. Dieser Indikator basiert auf dem Algorithmus des exponentiellen Moving Average. In dem der Glättungsfaktor auf der Grundlage der aktuellen Fraktalabmessung der Preisreihe berechnet wird. Der Vorteil von FRAMA ist die Möglichkeit, starke Trendbewegungen zu verfolgen und in den Momenten der Preiskonsolidierung hinreichend zu verlangsamen. Alle Arten von Analysen, die für Moving Averages verwendet werden, können auf diesen Indikator angewendet werden. Fraktale Adaptive Moving Average Indicator FRAMA (i) A (i) Preis (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) - aktueller Wert von FRAMA Preis (i) - aktueller Preis FRAMA (i -1) - vorheriger Wert von FRAMA A (i) - Stromfaktor der exponentiellen Glättung. Der exponentielle Glättungsfaktor wird nach folgender Formel berechnet: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - aktuelle fraktale Dimension EXP () - mathematische Funktion des Exponenten. Die Fraktalabmessung einer Geraden ist gleich eins. Aus der Formel ergibt sich aus der Formel: Wenn D 1, dann A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Wenn also Preisänderungen in Geraden sind, wird eine exponentielle Glättung nicht verwendet, da in einem solchen Fall die Formel Sieht so aus: FRAMA (i) 1 Preis (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preis (i) Ie Der Indikator folgt genau dem Preis. Die fraktale Dimension einer Ebene ist gleich zwei. Aus der Formel ergibt sich, dass, wenn D 2, dann der Glättungsfaktor A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01 ist. Ein solcher kleiner Wert des exponentiellen Glättungsfaktors wird in Momenten erhalten, wenn der Preis eine starke Sägezahnbewegung macht. Solch eine starke Verlangsamung entspricht etwa 200-Perioden einfacher gleitender Durchschnitt. Formulierung der Fraktaldimension: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Es wird auf der Grundlage der zusätzlichen Formel berechnet: N (Länge, i) (Höchste Parallele (i) - Niedrigste (i)) Länge Höchste (I) - aktueller Maximalwert für Längenperioden Niedrigster Wert (i) - aktueller Minimalwert für Längenperioden Die Werte N1, N2 und N3 sind jeweils gleich: N1 (i) N (Länge, i) N2 (i) N (Länge, I Länge) N3 (i) N (2 Längen, i) FRAMA - Fractal Adaptive MA Fractal adaptive gleitenden Durchschnitt (Abkürzung FRAMA aka FAMA) wurde von John Ehlers erstellt. Das Ziel von FRAMA ist es, die Preisfraktale zu identifizieren. Fraktale sind eine geometrische Form, die in kleinere Teile aufgeteilt werden kann. Diese Teile sind nur eine kleinere Kopie der ganzen geometrischen Form. FRAMA teilt die Preisliste in kleinere Teile und vergleicht diese Teile miteinander. Die Preisliste ist eine Gruppe von vielen Quadraten - größere und kleinere. Z. B. Wenn wir einen 8-tägigen Fractal Adaptive gleitenden Durchschnitt berechnen wollen, analysiert Frama diese 8 Tage Zeit, aber es analysiert auch, wie der Preis in den ersten 4 Tagen und den nächsten 4 Tagen wirkt. Das Ziel von Frama ist es, nur die wichtigen Preisänderungen zu berücksichtigen. Wenn der Preis eine Seite deutlich genug bewegt, wird Frama dem Preis sehr eng folgen. Wenn der Preis in einem Bereich ohne wichtige Preisbewegung ist, wird Frama sehr flach handeln. Mit anderen Worten - dieser gleitende Durchschnitt ändert die Anzahl der Tage für seine Berechnung, je nach dem Verhalten der Fraktale. Das ist der Grund, warum es adaptiv ist (ähnlich KAMA). Wenn Sie sich für ein tieferes Studium dieses Indikators interessieren und es vorziehen, Lösungen bereitzustellen, kann die nächste Website für Sie interessant sein. Dort finden Sie technische Analyseindikatoren in Excel-Dateien. Achtung Browser Extension AdBlock erkannt. Bitte schalte es aus, um fortzufahren