Kaufman Adattativo Mobile Media Filtro

Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introduzione Sviluppato da Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) è una media mobile progettata per tenere conto di rumore di mercato o di volatilità. KAMA seguirà da vicino seguire i prezzi quando le oscillazioni dei prezzi sono relativamente piccole e il rumore è basso. KAMA regolerà quando le oscillazioni dei prezzi si allargano e seguire i prezzi da una distanza maggiore. Questo indicatore seguono il trend può essere utilizzato per identificare la tendenza generale, i punti di svolta di tempo e movimenti di prezzo del filtro. Calcolo Ci sono diversi passaggi necessari per il calcolo Kaufman039s Adaptive media mobile. Let039s prima iniziare con le impostazioni consigliate da Perry Kaufman, che sono KAMA (10,2,30). 10 è il numero di periodi di Efficiency Ratio (ER). 2 è il numero di periodi per il più veloce costante EMA. 30 è il numero di periodi di lento costante EMA. Prima di calcolare KAMA, abbiamo bisogno di calcolare l'indice di efficienza (ER) e la levigatura costante (SC). Abbattere la formula in pepite morso dimensioni rende più facile comprendere la metodologia dietro l'indicatore. Si noti che ABS è sinonimo di valore assoluto. Efficiency Ratio (ER) ER è fondamentalmente il cambiamento di prezzo adeguato per la volatilità giornaliera. In termini statistici, il rapporto di efficienza ci dice l'efficienza frattale delle variazioni dei prezzi. ER oscilla tra 1 e 0, ma questi estremi sono l'eccezione, non la norma. ER sarebbe 1 se i prezzi si sono alzati 10 periodi consecutivi o giù per 10 periodi consecutivi. ER sarebbe pari a zero se il prezzo è invariato nel corso dei 10 periodi. Smoothing Constant (SC) La costante di smoothing utilizza il pronto soccorso e due costanti lisciatura sulla base di una media mobile esponenziale. Come avrete notato, la costante Smoothing è utilizzando le costanti di livellamento per una media mobile esponenziale nella sua formula. (2301) è la costante di smoothing per un EMA 30 periodo. La SC più veloce è la costante di smoothing per brevi EMA (2-periodi). La SC più lenta è la costante di smoothing per l'EMA più lento (30 periodi). Si noti che il 2 alla fine è quadrare l'equazione. Con il Rapporto di Efficienza (ER) e Smoothing Constant (SC), siamo ora pronti per calcolare Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA). Dal momento che abbiamo bisogno di un valore iniziale per avviare il calcolo, la prima KAMA è solo una semplice media mobile. I seguenti calcoli sono basati sulla formula di seguito. Calcolo ExampleChart Le immagini qui sotto mostrano una schermata da un foglio di calcolo Excel utilizzato per calcolare KAMA e il grafico QQQ corrispondente. Utilizzo e segnali Chartists possono utilizzare KAMA come qualsiasi altra tendenza seguente indicatore, come ad esempio una media mobile. Chartists possono cercare croci di prezzo, cambi di direzione e segnali filtrati. In primo luogo, una croce sopra o sotto KAMA indica cambi di direzione dei prezzi. Come con qualsiasi media mobile, un sistema di crossover semplice genererà un sacco di segnali e un sacco di whipsaws. Chartists possono ridurre whipsaws mediante l'applicazione di un prezzo o un filtro tempo per i crossover. Si potrebbe richiedere prezzo di tenere la croce per numero di giorni o richiedere la croce del superano KAMA dalla percentuale impostata. In secondo luogo, chartists possono utilizzare la direzione di KAMA per definire la tendenza generale di un titolo. Questo potrebbe richiedere una regolazione dei parametri per levigare ulteriormente l'indicatore. Chartists possono cambiare il parametro di mezzo, che è la costante EMA più veloce, per lisciare KAMA e cercare i cambi di direzione. La tendenza è verso il basso finché KAMA è in calo e forgiare minimi inferiori. La tendenza è fino a patto che KAMA è in aumento e forgiatura massimi più elevati. L'esempio seguente mostra Kroger KAMA (10,5,30), con un trend rialzista ripida da dicembre a marzo e un meno ripido trend rialzista da maggio ad agosto. E, infine, chartists possono combinare i segnali e le tecniche. Chartists possono utilizzare un KAMA a lungo termine per definire la tendenza più grande e una più breve termine KAMA per i segnali di trading. Ad esempio, KAMA (10,5,30) potrebbe essere utilizzato come filtro tendenza e considerata rialzista quando ci si alza. Una volta rialzista, chartists potrebbero quindi cercare cross rialzisti quando il prezzo si muove sopra KAMA (10,2,30). L'esempio seguente mostra MMM con un aumento a lungo termine KAMA e cross rialzisti nel mese di dicembre, gennaio e febbraio. A lungo termine KAMA abbassato in aprile e ci sono stati cross ribassisti in maggio, giugno e luglio. SharpCharts KAMA può essere trovato come un indicatore di sovrapposizione nel SharpCharts banco di lavoro. Le impostazioni predefinite appariranno automaticamente nella casella del parametro una volta che è stato selezionato e chartists possono modificare questi parametri per soddisfare le loro esigenze di analisi. Il primo parametro è per l'indice di efficienza e chartists dovrebbe astenersi da aumentare questo numero. Invece, chartists possono diminuirlo per aumentare la sensibilità. Chartists cerca di lisciare KAMA per l'analisi delle tendenze a lungo termine in grado di aumentare il parametro di mezzo in modo incrementale. Anche se la differenza è a soli 3, KAMA (10,5,30) è significativamente più liscia KAMA (10,2,30). Ulteriori studi Dal creatore, il libro di seguito offre informazioni dettagliate sugli indicatori, programmi, algoritmi e sistemi, inclusi i dettagli sulle KAMA e di altri sistemi di media mobile. Sistemi di negoziazione e metodi Perry KaufmanDo adattivi medie mobili produrre risultati migliori medie mobili sono uno strumento preferito di operatori attivi. Tuttavia, quando i mercati si consolidano, questo indicatore porta a numerosi commerci whipsaw, causando una serie frustrante di piccole vittorie e sconfitte. Gli analisti hanno trascorso decenni cercando di migliorare la media mobile semplice. In questo articolo, guardiamo a questi sforzi e scoprire che la loro ricerca ha portato a strumenti di trading utili. (Per valori di fondo su semplici medie mobili, il check-out semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Pro e contro di medie mobili I vantaggi e gli svantaggi di medie mobili sono stati riassunta da Robert Edwards e John Magee nella prima edizione di analisi tecnica di l'andamento del titolo. quando hanno detto e, era di nuovo nel 1941 che abbiamo deliziato ha fatto la scoperta (anche se molti altri avevano fatto prima), che facendo la media dei dati per un determinato numero di daysone potrebbe derivare una sorta di linea di tendenza automatizzato che sarebbe sicuramente interpretare i cambiamenti di trendIt sembrava quasi troppo bello per essere vero. È un dato di fatto, era troppo bello per essere vero. Con gli svantaggi superiori ai vantaggi, Edwards e Magee abbandonato rapidamente il loro sogno di commercio da un bungalow sulla spiaggia. Ma 60 anni dopo, hanno scritto quelle parole, gli altri continuano a cercare di trovare uno strumento semplice che avrebbe facilmente consegnare le ricchezze dei mercati. Semplici medie mobili per calcolare una media mobile semplice. aggiungere i prezzi per il periodo desiderato e dividere per il numero di periodi selezionati. Trovare una media mobile di cinque giorni richiederebbe sommando i cinque più recenti prezzi di chiusura e dividendo per cinque. Se il più recente chiusura è al di sopra della media mobile, il titolo sarebbe stato considerato in una tendenza rialzista. Downtrends sono definiti dai prezzi di scambio al di sotto della media mobile. (Per ulteriori informazioni, vedere il nostro medie mobili tutorial.) Questa proprietà tendenza-definizione rende possibile per le medie mobili a generare segnali di trading. Nella sua applicazione più semplice, commercianti acquistare quando i prezzi si muovono al di sopra della media mobile e vendere quando i prezzi si incrociano sotto quella linea. Un approccio di questo tipo è garantito per mettere l'operatore sul lato destro di ogni commercio significativo. Purtroppo, mentre lisciando i dati, medie mobili saranno in ritardo rispetto l'azione di mercato e il commerciante sarà quasi sempre restituire una parte dei loro profitti sulle anche i più grandi trade vincenti. Medie mobili esponenziali analisti sembrano apprezzare l'idea della media mobile e hanno trascorso anni a cercare di ridurre i problemi associati a questo ritardo. Una di queste innovazioni è la media mobile esponenziale (EMA). Questo approccio assegna un peso relativamente elevato di dati recenti, e come risultato rimane più vicino all'azione prezzo di una semplice media mobile. La formula per calcolare una media mobile esponenziale è: EMA (Peso Chiudi) ((1-Peso) EMAy) Dove: Il peso è la costante livellamento selezionato dall'analista EMAy è la media mobile esponenziale da ieri un valore comune di ponderazione è 0.181, che è vicino ad una media mobile semplice a 20 giorni. Un altro è 0,10, che è di circa una media mobile di 10 giorni. Anche se si riduce il ritardo, la media mobile esponenziale non riesce ad affrontare un altro problema con le medie mobili, che è che il loro uso per i segnali di trading porterà a un gran numero di mestieri perdere. In Nuovi concetti in Technical Trading Systems. Welles Wilder stima che i mercati tendenza solo un quarto del tempo. Fino al 75 di azione commerciale si limita a restringere gli intervalli, i segnali quando si sposta alla media buy-and-sell saranno ripetutamente generati come i prezzi si muovono rapidamente sopra e al di sotto della media mobile. Per risolvere questo problema, molti analisti hanno suggerito variando il fattore di ponderazione del calcolo EMA. (Per ulteriori informazioni, vedere Come sono medie utilizzati nel trading in movimento) Adattare medie mobili di azione per il mercato Un metodo per affrontare gli svantaggi di medie mobili è quello di moltiplicare il fattore di ponderazione da un rapporto di volatilità. Fare questo vorrebbe dire che la media mobile sarebbe più lontano dal prezzo corrente in mercati volatili. Ciò consentirebbe vincitori per l'esecuzione. Come tendenza volge al termine ed i prezzi consolidano. la media mobile si muoverebbe più vicino all'azione di mercato e, in teoria, permettere al trader di mantenere la maggior parte dei guadagni catturati durante la tendenza. In pratica, il rapporto di volatilità può essere un indicatore come il Bollinger banda, che misura la distanza tra i ben noti bande di Bollinger. (Per ulteriori informazioni su questo indicatore, consultare le basi di bande di Bollinger.) Perry Kaufman ha suggerito di sostituire la variabile peso nella formula EMA con una costante in base al rapporto di efficienza (ER) nel suo libro, nuovi sistemi di negoziazione e metodi. Questo indicatore è progettato per misurare la forza di una tendenza, definita all'interno di una gamma da -1.0 a 1.0. Si è calcolato con una formula semplice: ER (variazione di prezzo totale per il periodo) (somma delle variazioni dei prezzi assoluti per ogni barra) Si consideri un titolo che ha una gamma di cinque punti ogni giorno, e al termine di cinque giorni ha guadagnato un totale di 15 punti. Ciò comporterebbe un ER di 0,67 (15 punti movimento verso l'alto diviso per l'intervallo totale di 25 punti). Ha avuto questo stock è diminuito di 15 punti, al pronto soccorso sarebbe -0.67. (Per ulteriori consigli di trading da Perry Kaufman, leggere perdere per guadagnare., Che delinea le strategie per far fronte alle perdite commerciali.) Il principio di un'efficienza tendenze si basa sulla quantità di movimento direzionale (o trend) si ottiene per unità di movimento dei prezzi nel corso di un periodo di tempo definito. Una ER di 1,0 indica che lo stock è in una perfetta -1.0 trend rialzista rappresenta una tendenza al ribasso perfetto. In termini pratici, gli estremi sono raramente raggiunto. Per applicare questo indicatore per trovare la adattativo media mobile (AMA), gli operatori avranno bisogno di calcolare il peso con la seguente, piuttosto complesso, formula: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Dove: SCF è la costante esponenziale per il più veloce EMA ammissibile (solitamente 2) SCS è la costante esponenziale per il più lento ammissibile EMA (spesso 30) ER è il rapporto di efficienza che è stato osservato in precedenza il valore di C viene poi utilizzato nella formula EMA posto della variabile di ponderazione semplice. Anche se difficile da calcolare a mano, la media mobile adattiva è incluso come opzione in quasi tutti i pacchetti software di trading. (Per ulteriori informazioni sul EMA, leggere esplorare la ponderata esponenzialmente media mobile.) Esempi di una media mobile semplice (linea rossa), una media mobile (linea blu) esponenziale e l'adaptive media mobile (linea verde) sono mostrati in figura 1. Figura 1: l'AMA è in verde e mostra il massimo grado di appiattimento nell'azione gamma-bound visto sul lato destro di questo grafico. Nella maggior parte dei casi, la media mobile esponenziale, mostrata come la linea blu, è più vicina alla azione dei prezzi. La media mobile semplice è indicato come la linea rossa. I tre medie mobili indicate in figura sono tutti inclini a whipsaw commerci in tempi diversi. Questo inconveniente di medie mobili è stata finora impossibile da eliminare. Conclusione Robert Colby testato centinaia di strumenti tecnico-analisi in The Encyclopedia of tecnici Indicatori del mercato. Ha concluso, anche se la media mobile adattiva è un'idea interessante più recente con notevole appeal intellettuale, i nostri test preliminari non riescono a mostrare un reale vantaggio pratico di questo metodo tendenza smoothing più complesso. Questo non significa che i commercianti dovrebbero ignorare l'idea. L'AMA potrebbe essere combinato con altri indicatori per sviluppare un sistema di scambio proficuo. (Per ulteriori informazioni su questo argomento, leggi Canali scoperta Keltner E Il Chaikin Oscillator). Il ER può essere utilizzato come un indicatore di tendenza stand-alone per individuare le opportunità commerciali più redditizie. Come esempio, indici riportati sopra 0.30 indicano uptrends forti e rappresentano potenziali acquisti. In alternativa, dal momento che la volatilità si muove in cicli, i titoli con il rapporto di efficienza più basso potrebbe essere guardati come opportunità di breakout. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano la. Rapporto DebtEquity è rapporto debito utilizzato per misurare una leva finanziaria company039s o un rapporto debito utilizzato per misurare un individual. Kaufman Adaptive Moving Strategy Media Trading (Setup 038 Filter) I. Strategia di Trading Autore: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Trading. Miglioramento delle prestazioni in evoluzione dei mercati. New York: McGraw-Hill, Inc. Concept: strategia di trading sulla base di un filtro del rumore adattativo. Obiettivo della ricerca: la verifica delle prestazioni della messa a punto e il filtro. Specifica: Tabella 1. Risultati: Figura 1-2. Setup commerciale: Compravendite dalla distanza: L'Adaptive Moving Average (AMA) salta fuori. Operazioni a breve: la media mobile Adaptive rifiuta. Nota: la linea di tendenza AMA sembra bloccarsi quando i mercati non hanno alcun senso. Quando i mercati di tendenza, la linea di tendenza AMA raggiunge. Commerciale Ingresso: Compravendite dalla distanza: Un acquisto alla fine è posto dopo una configurazione rialzista. Operazioni a breve: una vendita al momento della chiusura è posto dopo una configurazione ribassista. Commerciale Uscita: Tabella 1. portafoglio: 42 future su mercati da quattro principali settori di mercato (commodities, valute, tassi di interesse e indici azionari). Dati: 32 anni a partire dal 1980. Test Platform: MATLAB. II. La sensibilità del test Tutti i grafici 3-D sono seguiti da 2-D grafici di contorno per il Fattore di Rendimento, Sharpe Ratio, Ulcera Performance Index, CAGR, Massimo drawdown, percentuale fruttuosi scambi commerciali, e Avg. Win Media. Rapporto di perdita. L'immagine finale mostra la sensibilità di equità curva. Variabili esaminate: ERLength amp FilterIndex (definizioni: Tabella 1): Figura 1 Portfolio Performance (Ingressi: Tabella 1 Commissione amp Unità: 0). AMA (ERLength) è la media mobile adattiva in un periodo di ERLength. ERLength è un periodo di look-posteriore del Efficiency Ratio (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), dove 8220abs8221 è il valore assoluto. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), dove 82.208.221 è la somma per un periodo di ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength è un periodo della media in rapido movimento. SlowMALength è un periodo della media lento movimento. Amai Amai 1 CI (Closei Amai 1), dove ci (ERI (Veloce Lento) Lento) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Lento 2 (SlowMALength 1). Indice: i ERLength 2, 100, Fase 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Compravendite distanza: Se Amai Amai GT 1 amp Amai Amai 1 lt 2 poi MinAMA Amai 1 (Adaptive Moving Average salta fuori con un perno in MinAMA). Trades brevi: Amai Amai lt 1 amp Amai 1 GT Amai 2 poi MaxAMA Amai 1 (Adaptive Moving Average gira verso il basso con un perno in MaxAMA). Indice: i Filteri FilterIndex StdDev (Amai Amai 1, N), dove StdDev è la deviazione standard della serie di periodi N. N 20 (valore di default). Indice: i FilterIndex 0.0, 1.0, passo 0,02 N 20 Compravendite dalla distanza: Un acquisto alla fine è posto quando Amai Amai GT 1 amp (Amai MinAMA) gt Filteri. Operazioni a breve: una vendita al momento della chiusura è posto quando Amai Amai lt 1 amp (MaxAMA Amai) gt Filteri. Indice: mi fermo Uscita Loss: ATR (ATRLength) è l'Average True Range per un periodo di ATRLength. ATRStop è un multiplo di ATR (ATRLength). Trades dalla distanza: Una sosta vendita è posto a Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Operazioni a breve: Una sosta di acquisto è posto a Entry ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Fase 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Step adattivo 0.02Kaufman media mobile FDK sesso fa troppo piacere di rifiutare completamente Kaufman Adaptive Moving Strategy Media Trading (Setup 038 Filter) I. Strategia di Trading Developer: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Trading. Miglioramento delle prestazioni in evoluzione dei mercati. New York: McGraw-Hill, Inc. Concept: strategia di trading sulla base di un filtro del rumore adattativo. Obiettivo della ricerca: la verifica delle prestazioni della messa a punto e il filtro. Specifica: Tabella 1. Risultati: Figura 1-2. Setup commerciale: Compravendite dalla distanza: L'Adaptive Moving Average (AMA) salta fuori. Operazioni a breve: la media mobile Adaptive rifiuta. Nota: la linea di tendenza AMA sembra bloccarsi quando i mercati non hanno alcun senso. Quando i mercati di tendenza, la linea di tendenza AMA raggiunge. Commerciale Ingresso: Compravendite dalla distanza: Un acquisto alla fine è posto dopo una configurazione rialzista. Operazioni a breve: una vendita al momento della chiusura è posto dopo una configurazione ribassista. Commerciale Uscita: Tabella 1. portafoglio: 42 future su mercati da quattro principali settori di mercato (commodities, valute, tassi di interesse e indici azionari). Dati: 32 anni a partire dal 1980. Test Platform: MATLAB. II. La sensibilità di prova ERLength 2, 100, Fase 2 Kaufman Adaptive Moving Strategy Media Trading (Setup) I. Trading Strategia Sviluppatore: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Trading. Miglioramento delle prestazioni in evoluzione dei mercati. New York: McGraw-Hill, Inc. Concept: strategia di trading sulla base di un filtro del rumore adattativo. Obiettivo della ricerca: la verifica delle prestazioni della messa a punto. Specifica: Tabella 1. Risultati: Figura 1-2. Setup commerciale: Compravendite dalla distanza: L'Adaptive Moving Average (AMA) salta fuori. Operazioni a breve: la media mobile Adaptive rifiuta. Nota: la linea di tendenza AMA sembra bloccarsi quando i mercati non hanno alcun senso. Quando i mercati di tendenza, la linea di tendenza AMA raggiunge. Commerciale Ingresso: Compravendite dalla distanza: Un acquisto alla fine è posto dopo una configurazione rialzista. Operazioni a breve: una vendita al momento della chiusura è posto dopo una configurazione ribassista. Commerciale Uscita: Tabella 1. portafoglio: 42 future su mercati da quattro principali settori di mercato (commodities, valute, tassi di interesse e indici azionari). Dati: 32 anni a partire dal 1980. Test Platform: MATLAB. II. La sensibilità di prova ERLength 2, 100, Fase 2 FastMALength 2, 28, Fase 1