Adaptive Gleitende Mittelwerte

Kaufman039s Adaptiver Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptiver Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Der adaptive Moving Average (KAMA) ist ein gleitender Durchschnitt, der für Marktlärm oder Volatilität verantwortlich ist. KAMA wird die Preise genau verfolgen, wenn die Preisschwankungen relativ klein sind und der Lärm gering ist. KAMA wird sich anpassen, wenn die Preisschwankungen sich verbreitern und die Preise aus größerer Entfernung folgen. Mit diesem Trendfolger können Sie den Gesamttrend, Zeitumkehrpunkte und Filterpreisbewegungen identifizieren. Berechnung Es sind mehrere Schritte erforderlich, um Kaufman039s Adaptive Moving Average zu berechnen. Let039s ersten Start mit den Einstellungen von Perry Kaufman empfohlen, die KAMA (10,2,30) sind. 10 ist die Anzahl der Perioden für den Wirkungsgrad (ER). 2 ist die Anzahl der Perioden für die schnellste EMA-Konstante. 30 ist die Anzahl der Perioden für die langsamste EMA-Konstante. Vor der Berechnung von KAMA müssen wir das Efficiency Ratio (ER) und die Smoothing Constant (SC) berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgrßen-Nuggets macht es leichter, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Efficiency Ratio (ER) Die ER ist grundsätzlich die an die tägliche Volatilität angepasste Preisänderung. In statistischer Hinsicht zeigt das Efficiency Ratio die fraktale Effizienz von Preisänderungen an. ER schwankt zwischen 1 und 0, aber diese Extreme sind die Ausnahme, nicht die Norm. ER wäre 1, wenn die Preise verschoben 10 aufeinander folgenden Perioden oder nach 10 aufeinander folgenden Perioden. ER wäre null, wenn der Kurs über die 10 Perioden unverändert bleibt. Glättungskonstante (SC) Die Glättungskonstante verwendet den ER und zwei Glättungskonstanten, die auf einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt basieren. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel. (2301) die Glättungskonstante für eine EMA mit 30 Perioden ist. Der schnellste SC ist die Glättungskonstante für kürzere EMA (2-Perioden). Der langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamste EMA (30 Perioden). Beachten Sie, dass die 2 am Ende ist, um die Gleichung zu quadrieren. Mit dem Efficiency Ratio (ER) und Smoothing Constant (SC) können wir nun den Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) berechnen. Da wir einen Anfangswert benötigen, um die Berechnung zu starten, ist die erste KAMA nur ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die folgenden Berechnungen basieren auf der nachstehenden Formel. BerechnungsbeispielChart Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Kalkulationstabelle, die zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm verwendet wird. Verwendung und Signale Chartisten können KAMA wie alle anderen Trend folgenden Indikator, wie einen gleitenden Durchschnitt verwenden. Chartisten können nach Preiskreuzen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst zeigt ein Kreuz über oder unter KAMA Richtungsänderungen der Preise an. Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System erzeugen viele Signale und viele whipsaws. Chartisten können Whipsaws reduzieren, indem sie einen Preis - oder Zeitfilter auf die Crossover anwenden. Man könnte Preis verlangen, das Kreuz für eine festgelegte Anzahl von Tagen zu halten, oder erfordern das Kreuz, das die KAMA um einen festgelegten Prozentsatz übersteigt. Zweitens können Chartisten die Richtung von KAMA verwenden, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parameteranpassung erfordern, um die Anzeige weiter zu glätten. Chartisten können den mittleren Parameter ändern, der die schnellste EMA-Konstante ist, um KAMA zu glätten und nach Richtungsänderungen zu suchen. Der Trend ist nach unten, solange KAMA fällt und schmieden unteren Tiefs. Die Tendenz steigt, solange KAMA steigt und höhere Höhen schmiedet. Das Kroger-Beispiel unten zeigt KAMA (10,5,30) mit einem steilen Aufwärtstrend von Dezember bis März und einem weniger steilen Aufwärtstrend von Mai bis August. Und schließlich können Chartisten Signale und Techniken kombinieren. Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kurzfristige KAMA für Handelssignale zu definieren. Beispielsweise könnte KAMA (10, 5, 30) als Trendfilter verwendet werden und im Anstieg als bullisch angesehen werden. Sobald bullish, könnte Chartisten dann bullish Kreuze suchen, wenn der Preis bewegt sich über KAMA (10,2,30). Das folgende Beispiel zeigt MMM mit einem steigenden langfristigen KAMA und bullischen Kreuzen im Dezember, Januar und Februar. Langfristige KAMA sank im April und es gab bearish Kreuze im Mai, Juni und Juli. SharpCharts KAMA kann als Indikator-Overlay in der SharpCharts-Workbench gefunden werden. Die Standardeinstellungen werden automatisch in der Parameterbox angezeigt, sobald sie ausgewählt sind, und die Chartisten können diese Parameter entsprechend ihren analytischen Bedürfnissen ändern. Der erste Parameter ist für das Effizienzverhältnis und die Chartisten sollten davon absehen, diese Zahl zu erhöhen. Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter schrittweise erhöhen. Obwohl der Unterschied nur 3 ist, ist KAMA (10,5,30) deutlich glatter als KAMA (10,2,30). Weitere Studie Der Autor bietet detaillierte Informationen zu Indikatoren, Programmen, Algorithmen und Systemen, einschließlich Einzelheiten über KAMA und andere gleitende Durchschnittssysteme. Trading-Systeme und Methoden Perry KaufmanKaufman 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 Handel. Verbesserung der Leistungsfähigkeit in den Märkten. New York: McGraw-Hill, Inc. Konzept: Trading-Strategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung der Einrichtung und Filter. Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Setup: Long Trades: Der Adaptive Moving Average (AMA) erscheint. Short Trades: Der Adaptive Moving Average wird heruntergefahren. Hinweis: Die AMA Trendlinie scheint zu stoppen, wenn Märkte keine Richtung haben. Wenn Markttrends, die AMA-Trendlinie aufholt. Trade Entry: Long Trades: Ein Kauf am Schluss wird nach einem bullish Setup gesetzt. Short Trades: Ein Verkauf am Schluss wird nach einem bearish Setup aufgestellt. Trade Exit: Tabelle 1. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinsen und Aktienindizes). Daten: 32 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Empfindlichkeitstest Nach allen 3-D-Diagrammen folgen 2-D-Konturdiagramme für Profitfaktor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Procent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das abschließende Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: ERLength amp FilterIndex (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Provisionen amp 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. Direktioni 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 bewegten 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) ist. Wenn AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2 ist, wird MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average wird mit einem Pivot bei MinAMA hochgefahren). Short Trades: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 dann MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average fällt 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 (Voreinstellung). Index: i FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02 N 20 Long Trades: Am AMAi AMT 1 AM (AMAi MinAMA) gt Filteri kaufen. Short Trades: Ein Verkauf am Ende wird gesetzt, wenn AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Index: i Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) ist der mittlere True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkaufsstopp ist bei Eintritt ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird am Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02Moving Durchschnittliche Parameter Drei Moving Average Parameter Damit Sie einen gleitenden Durchschnitt in Ihren Diagrammen hinzufügen möchten. Was sind die Parameter, die Sie einstellen oder wählen müssen Es gibt nur wenige (drei): Die Preise, die für die Berechnung des Durchschnitts verwendet werden: close, durchschnittlich hoch und niedrig, durchschnittlich hoch, niedrig und schließen, etc. Die Länge der Periode des gleitenden Mittelwertes, wie viele Balken für die Berechnung des gleitenden Mittelwertes verwendet werden, oder wie viele Balken zurück, die wir jeden Augenblick betrachten wollen. Typ des gleitenden Durchschnitts der Formel: einfache vs. exponentielle vs. andere Typen. Let8217s erforschen nun jeden der Parameter. Parameter 1: Preis für gleitende Durchschnittsberechnung Die meisten Menschen verwenden jeden bar8217s-Schlusskurs, um gleitende Mittelwerte zu berechnen. In vielen Fällen ist dies durch die besondere Rolle des Schlusskurses gerechtfertigt. Zum Beispiel repräsentiert jeder Tag8217s Schlusskurs eines Aktienindex den Börsen-Konsens am Ende dieses Handelstages, wenn Händler ihre Intraday-Positionen schließen und ihre Portfolios für die Nacht vorbereiten, wenn sie nicht auf den Markt schauen werden. Auf der anderen Seite sind die Schlusskurse von Bars in Intraday-Charts viel weniger signifikant, da die Informationen über den Kurs, zu dem der Markt genau am Ende eines bestimmten Zeitraums von 5 oder 10 Minuten am Tag gehandelt hat, für die meisten Marktteilnehmer wenig Bedeutung haben. Daher können Sie bei der Arbeit mit Intraday-Daten alternative Methoden zur Berechnung von gleitenden Durchschnittswerten betrachten: Die gleitenden Mittelwerte können aus den Mittelwerten von Hoch und Tief jeder Bar oder dem sogenannten typischen Preis (durchschnittlich hoch, niedrig) berechnet werden , Und schließen), oder aus dem Durchschnitt aller vier Preise (offen, hoch, niedrig und schließen). Parameter 2: Gleitende mittlere Periodenlänge Die Länge des gleitenden Mittelwertes oder genauer die Anzahl der in der gleitenden Durchschnittsberechnung enthaltenen Balken ist wahrscheinlich die am meisten diskutierte der drei Parameter. Sie können den gleitenden Durchschnitt aus nur wenigen (z. B. 8) jüngsten Preisleisten berechnen und Sie werden sehen, dass er sehr schnell auf jede kleine Änderung in der Richtung des Marktes reagiert. Alternativ können Sie Zehner oder Hunderte von Preisleisten in die Berechnung aufnehmen (z. B. 200 bar ist ein beliebtes Setup). Auf diese Weise werden Sie alle Bar-zu-Bar-Rauschen der lange Zeitraum gleitenden Durchschnitt werden nur die sinnvolle, langfristige Preisentwicklung ausfiltern. Neben der Betrachtung der Anzahl der Bars. Müssen Sie natürlich auch berücksichtigen, wie lange jeder Balken ist. Während 10 Balken 2 Wochen auf einer Tageskarte darstellen, sind sie weniger als eine Stunde auf einem 5-Minuten-Chart. Es gibt keine ideale gleitende durchschnittliche Periodenlänge. Wie verschiedene Trading-Stile und Strategien erfordern Blick auf verschiedene Informationen. Das Problem der Suche nach einer guten bewegten durchschnittlichen Periode wurde hier diskutiert: Moving Average Period. Parameter 3: Gleitender Durchschnittstyp Der gängigste gleitende Durchschnitt ist ein einfacher gleitender Durchschnitt. Wie der Name schon sagt, ist es auch der einfachste zu berechnen und zu verstehen (das ist wahrscheinlich der Hauptgrund, warum es der populärste ist). Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist (einfach) das arithmetische Mittel der letzten N Balken (N ist die gleitende mittlere Periode, die oben diskutiert wurde). Sie summieren N die neuesten Preise und teilen das Ergebnis durch N. Neben einfachen gleitenden Durchschnitt gibt es andere Arten. Es gibt nur wenige Variationen in den Formeln und manchmal ist es schwer zu sagen, welche Art von gleitenden Durchschnitt ist es nur durch einen Blick auf ein Diagramm. Zum Beispiel, exponentiellen gleitenden Durchschnitt setzt mehr Gewicht auf die jüngsten Preise und daher scheint es zu reagieren ein bisschen schneller auf Preisänderungen im Vergleich zu den einfachen gleitenden Durchschnitt. Andere häufig verwendete gleitende Mitteltypen umfassen den kleinsten quadratischen gleitenden Durchschnitt. Adaptive gleitenden Durchschnitt. Oder gewichteten gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie kreativ und gut mit Zahlen sind, können Sie sogar Ihre eigenen proprietären Methoden (dennoch, die Nützlichkeit einer solchen Anstrengung ist fragwürdig, angesichts der kleinen Unterschiede und wenig zusätzliche Informationen erhalten Sie). Welches Moving Average Parameter zu verwenden Wenn Sie nicht getan haben viel quantitative Tests und haben keine Ahnung, welche gleitende Durchschnitt Berechnungsmethode für Ihren Trading-Ansatz effektiv sein kann, würde ich vorschlagen, Sie beginnen mit dem sehr einfach. Nehmen Sie den einfachen gleitenden Durchschnitt, der aus den Schlusskursen berechnet wird (dies ist das Setup, das Ihre Charting-Software wahrscheinlich als Standardwert hat) und konzentrieren Sie Ihre Energie auf die Suche nach einer guten gleitenden durchschnittlichen Periodenlänge. Denken Sie auch daran, dass gleitender Durchschnitt nur ein einziges Werkzeug ist, nur ein Teil der Analyse, und Sie müssen wahrscheinlich andere Dinge (wie die Grundlagen, Volumen oder Preis-Aktion) in Ihre Entscheidungsfindung, um eine solide Handelsstrategie zu bauen. 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