Adaptive Bevegelig Gjennomsnittsfilter

Flytte gjennomsnitt Det glidende gjennomsnittet er et av de mest nyttige, objektive og eldste analytiske verktøyene rundt. Noen mønstre og indikatorer kan være noe subjektive, hvor analytikere kan være uenige om mønsteret virkelig er forming eller om det er en avvik som kan være en illusjon. Det bevegelige gjennomsnittet er mer en kutt og tørr tilnærming til å analysere lagerdiagrammer og forutsi ytelse, og det er en av de få som ikke krever et geni intelligens å tolke. Flytende gjennomsnitt er en indikator som viser gjennomsnittsverdien av en sikkerhetsprisen over en tidsperiode. For å finne 50 dagers Simple Moving Average, vil du legge opp sluttkursene (men ikke alltid mer senere) fra de siste 50 dagene og dele dem med 50. Og fordi prisene forandrer seg, betyr det at det bevegelige gjennomsnittet vil bevege seg også. Eksponentiell Flytende Gjennomsnitt (EMA) - beregnes ved å bruke en prosentandel av dagens sluttkurs til gårdsdagens glidende gjennomsnittsverdi. Bruk et eksponentielt glidende gjennomsnitt for å legge mer vekt på de siste prisene. Som forventet har hver ny pris en større innvirkning på EMA enn den har på SMA. Og hver ny pris endrer glidende gjennomsnitt bare en gang, ikke to ganger. De mest brukte glidende gjennomsnittene er 15, 20, 30, 45, 50, 100 og 200 dagers gjennomsnitt. Hvert glidende gjennomsnitt gir en annen tolkning av hva aksjekursen vil gjøre. Det er egentlig ikke bare en quotrightquot tidsramme. Flytte gjennomsnitt med forskjellige tidsforbruk hver forteller en annen historie. Jo kortere tidsrammen, desto mer følsomme blir gjennomsnittsprisen for prisendringer. Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt eller jo mer glatt blir det bevegelige gjennomsnittet. Flytte gjennomsnitt brukes til å understreke retningen av en trend og jevne ut pris og volum svingninger eller quotnoisequot som kan forveksle tolkning. Ulike investorer bruker bevegelige gjennomsnitt for forskjellige grunner. Mens noen bruker det som deres primære analytiske verktøy, bruker andre bare det bevegelige gjennomsnittet som tillitsbygger for å få tilbake sine investeringsbeslutninger. Her er to andre strategier som folk bruker bevegelige gjennomsnitt for: Filtrering brukes til å øke tilliten din om en indikator. Det er ingen faste regler eller ting å se etter når du filtrerer, bare det som gjør deg trygg nok til å investere pengene dine. For eksempel vil du kanskje vente til en sikkerhet krysser gjennom det bevegelige gjennomsnittet og er minst 10 over gjennomsnittet for å sikre at det er et ekte crossover. Husk at innstillingen av prosentilen for høy kan resultere i å kvittere båtkvoten og kjøpe aksjene på topp. Et annet filter er å vente en dag eller to etter at sikkerheten krysser over, dette kan brukes til å sikre at økningen i sikkerheten ikke er en fluke eller uholdbar. Igjen er ulempen hvis du venter for lenge, så du kan ende opp med å savne noen store fortjeneste. Å bruke Crossovers er ikke like lett som å filtrere. Det finnes flere forskjellige typer kryss, men alle involverer to eller flere bevegelige gjennomsnitt. I en dobbel crossover ser du etter en situasjon hvor den korteste MA krysser gjennom den lengre. Dette anses nesten alltid å være et kjøpssignal, siden lengre gjennomsnitt er noe av et støttenivå for aksjekursen. For ekstra forsikring kan du bruke en trippel crossover, der det korteste glidende gjennomsnittet må passere gjennom de to høyere. Dette anses å være en enda sterkere kjøpsindikator. Adaptive Moving Averages Lead To Better Results Moving gjennomsnitt er et favorittverktøy for aktive handelsfolk. Men når markeder konsoliderer, fører denne indikatoren til mange whipsaw-bransjer, noe som resulterer i en frustrerende rekke små gevinster og tap. Analytikere har tilbrakt tiår med å prøve å forbedre det enkle glidende gjennomsnittet. I denne artikkelen ser vi på denne innsatsen og finner ut at deres søk har ført til nyttige handelsverktøy. (For bakgrunnsavlesning på enkle bevegelige gjennomsnitt, sjekk ut Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier. Gjør trendene stående.) Fordeler og ulemper med bevegelige gjennomsnittsverdier Fordelene og ulempene ved bevegelige gjennomsnitt ble oppsummert av Robert Edwards og John Magee i første utgave av teknisk analyse av Stock Trends. da de sa det, og det var tilbake i 1941 at vi gjerne gjorde oppdagelsen (selv om mange andre hadde gjort det før) at ved å beregne dataene i et gitt antall dager, kunne en få en slags automatisert trendlinje som definitivt ville tolke endringene i trend Det virket nesten for godt til å være sant. Faktisk var det for godt til å være sant. Med ulempene oppveier fordelene, forlot Edwards og Magee raskt sin drøm om å handle fra en bungalow på stranden. Men 60 år etter at de skrev disse ordene, fortsetter andre ved å forsøke å finne et enkelt verktøy som uten problemer ville gi rikdomene på markedene. Enkle bevegelige gjennomsnitt For å beregne et enkelt glidende gjennomsnitt. legg til prisene for ønsket tidsperiode og divider med antall valgte perioder. Å finne et fem-dagers glidende gjennomsnitt vil kreve oppsummering av de fem siste sluttkursene og dividere med fem. Hvis den siste lukkingen er over det bevegelige gjennomsnittet, vil aksjene anses å være i en uptrend. Downtrends er definert av priser som handler under det bevegelige gjennomsnittet. (For mer, se vår Moving Averages opplæring.) Denne trenddefinerende egenskapen gjør det mulig å flytte gjennomsnitt for å generere handelssignaler. I sin enkleste søknad kjøper handelsmenn når prisene går over det glidende gjennomsnittet og selger når prisene går over den linjen. En tilnærming som dette er garantert å sette handelsmannen på høyre side av enhver betydelig handel. Dessverre, mens utjevning av dataene, vil glidende gjennomsnitt ligge bak markedsaksjonen, og næringsdrivende vil nesten alltid gi tilbake en stor del av fortjenesten på selv de største vinnende handler. Eksponentielle Flytende Gjennomsnitt Analytikere ser ut til å ha ideen om det bevegelige gjennomsnittet og har tilbrakt flere år med å forsøke å redusere problemene knyttet til dette forsinket. En av disse innovasjonene er eksponentiell glidende gjennomsnitt (EMA). Denne tilnærmingen tilordner en relativt høyere vekting til nyere data, og som et resultat forblir det nærmere prisaktiviteten enn et enkelt bevegelige gjennomsnitt. Formelen for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt er: EMA (Vekt Lukk) (1 Vekt) EMAy) Hvor: Vekt er utjevningskonstanten valgt av analytikeren EMAy er det eksponentielle glidende gjennomsnittet fra i går En felles vektningsverdi er 0,181, hvilket er nær et 20-dagers enkelt glidende gjennomsnitt. En annen er 0,10, som er omtrent et 10-dagers glidende gjennomsnitt. Selv om det reduserer lagret, unnlater det eksponentielle glidende gjennomsnittet ikke å adressere et annet problem med bevegelige gjennomsnitt, som er at deres bruk for handelssignaler vil føre til et stort antall tapende handler. I nye konsepter i tekniske handelssystemer. Welles Wilder anslår at markedene bare trender en fjerdedel av tiden. Opptil 75 av handelshandlinger er begrenset til smale områder, når flytende gjennomsnittlig kjøps-og-selgesignaler vil bli gjentatte ganger da prisene raskt beveger seg over og under det bevegelige gjennomsnittet. For å løse dette problemet har flere analytikere foreslått å variere vektningsfaktoren for EMA-beregningen. (For mer, se Hvordan flytter gjennomsnitt som brukes i handel) Tilpasning av bevegelige gjennomsnitt til markedshandling En metode for å håndtere ulempene ved bevegelige gjennomsnitt er å multiplisere vektningsfaktoren med et volatilitetsforhold. Å gjøre dette ville bety at det bevegelige gjennomsnittet ville være lengre enn dagens pris i volatile markeder. Dette vil tillate vinnere å kjøre. Som en trend kommer til en slutt og prisene konsoliderer. det bevegelige gjennomsnittet vil bevege seg nærmere den nåværende markedsaksjonen, og i teorien tillate handelsmannen å beholde de fleste gevinster tatt i løpet av trenden. I praksis kan volatilitetsforholdet være en indikator som Bollinger Bandwidth, som måler avstanden mellom de kjente Bollinger Bands. (For mer om denne indikatoren, se Grunnleggende om Bollinger Bands.) Perry Kaufman foreslo å bytte vektvariabel i EMA-formelen med en konstant basert på effektivitetsforholdet (ER) i boken New Trading Systems and Methods. Denne indikatoren er utformet for å måle styrken til en trend definert innenfor et område fra -1,0 til 1,0. Det beregnes med en enkel formel: ER (total prisendring for periode) (sum av absolutte prisendringer for hver linje). Vurder en aksje som har en fempunkts rekkevidde hver dag, og ved utgangen av fem dager har det blitt totalt av 15 poeng. Dette ville resultere i et ER på 0,67 (15 poeng oppover bevegelse dividert med total 25-punkts rekkevidde). Hadde denne aksjen redusert 15 poeng, ville ER-være -0,67. (For mer handelsrådgivning fra Perry Kaufman, les Losing To Win. Som beskriver strategier for å takle handelsstap.) Prinsippet om en trendereffektivitet er basert på hvor mye retningsbestemt (eller trend) du får per prisbevegelsesenhet over en definert tidsperiode. En ER på 1,0 indikerer at aksjen er i perfekt opptrend -1,0 representerer en perfekt nedtrend. I praksis er ekstremene sjelden nådd. For å bruke denne indikatoren for å finne det adaptive glidende gjennomsnittet (AMA), må handelsfolk beregne vekten med følgende, ganske komplekse formelen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Hvor: SCF er eksponensiell konstant for den raskeste EMA tillatt (vanligvis 2) SCS er eksponensiell konstant for den langsomste EMA-tillatelsen (ofte 30) ER er effektivitetsforholdet som ble notert over. Verdien for C blir da brukt i EMA-formelen i stedet for den enklere vektvariabelen. Selv om det er vanskelig å beregne for hånd, er det adaptive glidende gjennomsnittet inkludert som et alternativ i nesten alle handelsprogramvarepakker. (For mer om EMA, les Exploring The Exponentially Weighted Moving Average.) Eksempler på et enkelt glidende gjennomsnitt (rød linje), et eksponentielt glidende gjennomsnitt (blå linje) og det adaptive glidende gjennomsnittet (grønn linje) er vist i Figur 1. Figur 1: AMA er i grønt og viser størst grad av flattning i rekkeviddebundet handling sett på høyre side av dette diagrammet. I de fleste tilfeller er det eksponentielle glidende gjennomsnittet, vist som den blå linjen, nærmest prishandlingen. Det enkle glidende gjennomsnittet vises som den røde linjen. De tre bevegelige gjennomsnittene som er vist på figuren, er alle tilbøyelige til å piske på ulike tider. Denne ulempen med bevegelige gjennomsnitt har hittil vært umulig å eliminere. Konklusjon Robert Colby testet hundrevis av tekniske analyseverktøy i Encyclopedia of Technical Market Indicators. Han konkluderte med at selv om det adaptive glidende gjennomsnittet er en interessant nyere ide med betydelig intellektuell appell, viser ikke våre foreløpige tester noen reell praktisk fordel for denne mer komplekse trendutjevningsmetoden. Dette betyr ikke at handelsfolk burde ignorere ideen. AMA kan kombineres med andre indikatorer for å utvikle et lønnsomt handelssystem. (For mer om dette emnet, les Discover Discover Keltner Channels og Chaikin Oscillator.) ER kan brukes som en frittstående trendindikator for å se de mest lønnsomme handelsmulighetene. Som et eksempel viser forholdstall over 0,30 sterke opptrender og representerer potensielle kjøp. Alternativt, siden volatiliteten beveger seg i sykluser, kan aksjene med lavest effektivitetsforhold sees som breakout-muligheter. En type kompensasjonsstruktur som hedgefondsledere vanligvis bruker i hvilken del av kompensasjonen som er resultatbasert. En beskyttelse mot tap av inntekt som ville oppstå hvis den forsikrede døde. Den navngitte støttemottakeren mottar. Et mål på forholdet mellom en endring i mengden som kreves av et bestemt godt og en endring i prisen. Pris. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy (Setup 038 Filter) I. Trading Strategy Utvikler: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Kilde: Kaufman, P. J. (1995). Smartere handel. Forbedre ytelsen ved å bytte markeder. New York: McGraw-Hill, Inc. Konsept: Handelsstrategi basert på et adaptivt støyfilter. Forskningsmål: Resultatverifisering av oppsett og filter. Spesifikasjon: Tabell 1. Resultater: Figur 1-2. Trade Setup: Long Trades: Det Adaptive Moving Average (AMA) dukker opp. Kort handler: Det adaptive bevegelige gjennomsnittet blir nede. Merk: AMA-trendlinjen ser ut til å stoppe når markeder ikke har noen retning. Når markeder trenden, fanger AMA trendlinjen opp. Handelshøyde: Langt handler: Et kjøp i nærheten er plassert etter et bullish oppsett. Korte handler: En selg på nært hold er plassert etter en bearish opsjon. Trade Exit: Tabell 1. Portefølje: 42 futuresmarkeder fra fire store markedssektorer (råvarer, valutaer, renter og aksjeindekser). Data: 32 år siden 1980. Testplattform: MATLAB. II. Sensitivitetstest Alle 3-D-diagrammer følges av 2-D-konturdiagrammer for fortjenestefaktor, Sharpe-forhold, Ulcer Performance Index, CAGR, Maksimal Drawdown, Prosent Lønnsom Trades og Avg. Vinn Avg. Tapforhold. Det endelige bildet viser sensitiviteten til Equity Curve. Testede variabler: ERLength amp FilterIndex (Definisjoner: Tabell 1): Figur 1 Portefølje ytelse (Inputs: Tabell 1 Kommisjonens forsterker: 0). AMA (ERLength) er det adaptive bevegelige gjennomsnittet over en periode med ERLength. ERLength er en tilbakekopningsperiode for effektivitetsforholdet (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), hvor 8220abs8221 er absoluttverdien. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilitet (abs (DeltaClosei), ERLength), hvor 82208221 er summen over en periode med ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength er en periode med det raskt bevegelige gjennomsnittet. SlowMALength er en periode med det langsomme glidende gjennomsnittet. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), hvor ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). Indeks: I ERLength 2, 100, Step 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Long Trades: Hvis AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2, så blir MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average med en sving på MinAMA). Kort handel: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 og MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average blir ned med en pivot på MaxAMA). Indeks: I Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), der StdDev er standardavviket for serier over N-perioder. N 20 (standardverdi). Indeks: I FilterIndex 0.0, 1.0, Trinn 0.02 N 20 Lange handler: Et kjøp ved lukkingen er plassert når AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Kort handler: En selg på tett plasseres når AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Indeks: Jeg stopper utgang: ATR (ATRLength) er gjennomsnittlig True Range over en periode med ATRLength. ATRStop er et flertall av ATR (ATRLength). Lange handler: Et salgsstopp er plassert ved ATR (ATRLength) ATRStop. Kort handel: Et kjøpsstopp er plassert ved ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLengde 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Trinn 0.02