Kaufman Adaptive Moving Average Excel

Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategie (Setup 038 Filter) I. Trading Strategy Entwickler: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Quelle: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Trading. Verbesserung der Leistung bei der Veränderung der Märkte. New York: McGraw-Hill, Inc. Konzept: Handelsstrategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung des Setups und Filters. Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Setup: Long Trades: Der Adaptive Moving Average (AMA) erhebt sich. Kurze Trades: Der Adaptive Moving Average geht ab. Hinweis: Die AMA-Trendlinie scheint zu stoppen, wenn die Märkte keine Richtung haben. Wenn die Märkte treiben, fällt die AMA-Trendlinie auf. Trade Entry: Long Trades: Ein Kauf am Ende steht nach einem bullish Setup. Kurze Trades: Ein Verkauf am Ende wird nach einem bärischen Setup platziert. Trade Exit: Tabelle 1. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes). Daten: 32 Jahre seit 1980. Prüfplattform: MATLAB. II. Sensitivitäts-Test Alle 3-D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: ERLength Amp FilterIndex (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Kommissionsverstärker 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. Directioni Closei 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 gleitenden 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). Index: i ERLength 2, 100, Schritt 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Lange Trades: Wenn AMAi gt AMAi 1 Amp AMAi 1 lt AMAi 2 dann MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average mit einem Pivot bei MinAMA). Kurze Trades: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 dann MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average dreht sich 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 (Standardwert). Index: i FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02 N 20 Langer Handel: Ein Kauf am Ende wird platziert, wenn AMAi gt AMAi 1 Amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Kurze Trades: Ein Verkauf am Ende wird platziert, wenn AMAi AM AMAi 1 Amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Index: i Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) ist der durchschnittliche True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkauf Stop ist bei Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird bei Entry ATR (ATRLength) ATRStop platziert. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02Wie was du gerade gelesen hast Digg it oder Tipd it. Das Ziel von Finance4Traders ist es, den Händlern dabei zu helfen, sie zu begleiten, indem sie ihnen eine neutrale Forschung und Ideen bringen. Seit Ende 2005 entwickle ich Handelsstrategien auf persönlicher Basis. Nicht alle diese Modelle sind für mich geeignet, aber andere Investoren oder Händler könnten sie nützlich finden. Immerhin haben die Menschen unterschiedliche Investitionsziele und Gewohnheiten. So wird Finance4Traders eine praktische Plattform, um meine Arbeit zu verbreiten. (Lesen Sie mehr über Finance4Traders) Bitte nutzen Sie diese Website in geeigneter und rücksichtsvoller Weise. Dies bedeutet, dass Sie Finance4Traders zitieren sollten, indem Sie zumindest einen Link zurück zu dieser Website bereitstellen, wenn Sie irgendwelche unserer Inhalte verwenden. Darüber hinaus ist es Ihnen nicht gestattet, unsere Inhalte rechtswidrig zu nutzen. Sie sollten auch verstehen, dass unsere Inhalte ohne Gewährleistung zur Verfügung gestellt werden und Sie sollten selbstverständlich unsere Inhalte überprüfen, bevor Sie sich auf sie verlassen. Verweisen Sie auf die Website-Content-Politik und Datenschutzrichtlinie beim Besuch dieser Website. 0 Kommentare: Kommentar schreiben Eine Handelsstrategie ist einer Unternehmensstrategie sehr ähnlich. Kritisch das Studium Ihrer Ressourcen wird Ihnen helfen, effektivere Entscheidungen zu treffen. (Weiterlesen) 8226 Technische Indikatoren verstehen Technische Indikatoren sind mehr als nur Gleichungen. Gut entwickelte Indikatoren, wenn sie wissenschaftlich angewendet werden, sind eigentlich Werkzeuge, um Händler dabei zu helfen, kritische Informationen aus Finanzdaten zu extrahieren. (Read on) 8226 Warum ich es vorziehe, Excel Excel zu verwenden, präsentiert Ihnen die Daten visuell. Dies macht es Ihnen viel einfacher, Ihre Arbeit zu verstehen und Zeit zu sparen. (Weiterlesen) 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.