Kaufman Adaptif Moving Average Amibroker

Apakah Rata-rata Bergerak Adaptif Memimpin Untuk Hasil yang Lebih Baik. Rata-rata bergerak adalah alat favorit pedagang aktif. Namun, ketika pasar berkonsolidasi, indikator ini mengarah pada banyak perdagangan whipsaw, yang mengakibatkan serangkaian kemenangan dan kerugian kecil yang membuat frustrasi. Analis telah menghabiskan beberapa dekade untuk memperbaiki Rata-rata bergerak sederhana Pada artikel ini, kita melihat upaya ini dan menemukan bahwa pencarian mereka telah menghasilkan alat perdagangan yang berguna Untuk membaca latar belakang pada rata-rata bergerak sederhana, lihat Simple Moving Averages Membuat Trends Stand Out Pro dan Kontra Moving Averages Keuntungan dan kerugiannya Rata-rata bergerak diringkas oleh Robert Edwards dan John Magee dalam edisi pertama Analisis Teknis Tren Saham ketika mereka mengatakannya dan, pada tahun 1941 kembali kami dengan senang hati membuat penemuan meskipun banyak lainnya berhasil melakukannya dengan cara rata-rata data Untuk beberapa hari yang disebutkan, seseorang bisa mendapatkan semacam garis tren otomatis yang pasti akan menafsirkan perubahan tren. Sepertinya Hampir terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Sebenarnya, terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Dengan kerugian yang melebihi keuntungan, Edwards dan Magee dengan cepat meninggalkan impian mereka untuk berdagang dari bungalo pantai. Tetapi 60 tahun setelah mereka menulis kata-kata itu, yang lain Bertahan dalam mencoba menemukan alat sederhana yang dengan mudah akan mengantarkan kekayaan pasar. Rata-rata Bergerak Sederhana Untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana, tambahkan harga untuk periode waktu yang diinginkan dan bagi dengan jumlah periode yang dipilih Tentukan rata-rata pergerakan lima hari Akan membutuhkan penjumlahan lima harga penutupan terbaru dan membaginya menjadi lima. Jika penutupan terakhir berada di atas rata-rata bergerak, saham akan dianggap berada dalam tren naik. Depresiasi ditentukan oleh harga perdagangan di bawah rata-rata pergerakan. Untuk lebih, lihat Tutorial Moving Averages kami. Properti yang mendefinisikan tren ini memungkinkan pergerakan rata-rata menghasilkan sinyal perdagangan. Dalam aplikasi yang paling sederhana, trader membeli ketika harga bergerak di atas pergerakan. Rata dan menjual saat harga di bawah garis tersebut Pendekatan seperti ini dijamin menempatkan pedagang di sisi kanan setiap perdagangan yang signifikan. Sayangnya, saat merapikan data, rata-rata bergerak akan tertinggal dari aksi pasar dan trader hampir selalu memberikan Kembali sebagian besar keuntungan mereka bahkan pada perdagangan terbesar sekalipun. Analis Pindah Bergerak Analis tampaknya menyukai gagasan tentang rata-rata bergerak dan telah menghabiskan bertahun-tahun mencoba untuk mengurangi masalah yang terkait dengan lag ini Salah satu inovasi ini adalah rata-rata pergerakan eksponensial EMA Pendekatan ini memberikan bobot yang relatif lebih tinggi terhadap data terakhir, dan akibatnya tetap mendekati aksi harga daripada rata-rata pergerakan sederhana Rumus untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial. EMA Berat Dekat 1-Berat EMAy Where. Weight adalah perataan Konstan yang dipilih oleh analis. EMAy adalah rata-rata bergerak eksponensial dari kemarin. Nilai pembobotan umum adalah 0 181, yang mendekati pergerakan sederhana 20 hari. Rata-rata lainnya adalah 0 10, yang kira-kira merupakan rata-rata pergerakan 10 hari. Meskipun mengurangi lag, rata-rata pergerakan eksponensial gagal mengatasi masalah lain dengan rata-rata bergerak, yang penggunaannya untuk sinyal perdagangan akan menghasilkan jumlah yang besar. Kehilangan Perdagangan Dalam Konsep Baru dalam Sistem Perdagangan Teknis Welles Wilder memperkirakan bahwa pasar hanya tren seperempat waktu Hingga 75 aksi perdagangan terbatas pada kisaran yang sempit, ketika sinyal buy-and-sell bergerak rata-rata akan berulang kali dihasilkan karena harga Dengan cepat bergerak di atas dan di bawah rata-rata bergerak Untuk mengatasi masalah ini, beberapa analis menyarankan faktor pembobotan perhitungan EMA yang berbeda-beda. Untuk lebih lanjut, lihat Bagaimana cara moving averages yang digunakan dalam trading. Mengadaptasi Moving Averages to Market Action Salah satu metode untuk mengatasi kerugian dari Moving averages adalah untuk mengalikan faktor pembobotan dengan rasio volatilitas. Hal ini berarti rata-rata bergerak akan jauh dari harga saat ini dalam volati Le markets Ini akan memungkinkan para pemenang untuk berjalan Sebagai sebuah tren berakhir dan harga mengkonsolidasikan moving average akan bergerak mendekati aksi pasar saat ini dan, secara teori, memungkinkan trader untuk mempertahankan sebagian besar keuntungan yang tertangkap selama tren. Dalam prakteknya, Rasio volatilitas bisa menjadi indikator seperti lebar Bollinger Band, yang mengukur jarak antara Bollinger Bands yang terkenal. Untuk indikator lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Bollinger Bands. Perry Kaufman menyarankan untuk mengganti variabel bobot dalam formula EMA dengan Sebuah konstanta berdasarkan rasio efisiensi ER dalam bukunya, New Trading Systems and Methods Indikator ini dirancang untuk mengukur kekuatan sebuah tren, yang didefinisikan dalam kisaran dari -1 0 sampai 1 0 Ini dihitung dengan rumus sederhana. ER total Perubahan harga untuk jumlah periode perubahan harga mutlak untuk setiap batang. Pertimbangkan saham yang memiliki rentang lima poin setiap hari, dan pada akhir lima hari telah memperoleh total 15 poin. Hal ini akan menghasilkan ER sebesar 0 67 15 Hal Oints gerakan ke atas dibagi dengan kisaran 25 poin total Jika saham ini turun 15 poin, ER akan menjadi -0 67 Untuk saran perdagangan lebih lanjut dari Perry Kaufman, baca Losing To Win yang menguraikan strategi untuk mengatasi kerugian perdagangan. Prinsip dari sebuah Efisiensi trend didasarkan pada seberapa banyak pergerakan arah atau tren yang Anda dapatkan per unit pergerakan harga selama periode waktu yang ditentukan ER dari 1 0 mengindikasikan bahwa saham berada dalam tren kenaikan yang sempurna -1 0 merupakan tren turun yang sempurna. Dalam istilah praktis, Ekstrem jarang tercapai. Untuk menerapkan indikator ini untuk menemukan rata-rata pergerakan adaptif AMA, para pedagang harus menghitung bobotnya dengan rumus berikut yang agak rumit. ER SCF SCS SCS 2 Where. SCF adalah konstanta eksponensial untuk EMA tercepat. Biasanya diijinkan 2.SCS adalah konstanta eksponensial untuk EMA yang paling lambat yang diijinkan seringkali 30.ER adalah rasio efisiensi yang disebutkan di atas. Nilai untuk C kemudian digunakan dalam formula EMA dan bukan variabel bobot yang lebih sederhana. Sulit dihitung dengan tangan, rata-rata pergerakan adaptif disertakan sebagai pilihan di hampir semua paket perangkat lunak perdagangan Untuk informasi lebih lanjut tentang EMA, baca Exploring The Exponentially Weighted Moving Average. Contoh garis merah rata-rata bergerak sederhana, garis biru rata-rata eksponensial bergerak Dan garis hijau rata-rata bergerak adaptif ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 1 AMA berwarna hijau dan menunjukkan tingkat perataan yang paling tinggi dalam aksi rentang-terikat yang terlihat di sisi kanan bagan ini. Pada kebanyakan kasus, rata-rata pergerakan eksponensial, Ditunjukkan sebagai garis biru, paling dekat dengan aksi harga Rata-rata bergerak sederhana ditunjukkan sebagai garis merah. Tiga rata-rata bergerak yang ditunjukkan pada gambar hampir rawan pada perdagangan whipsaw pada berbagai waktu Kekurangan terhadap moving averages sejauh ini tidak mungkin dilakukan. Untuk mengeliminasi. Koleksi Robert Colby menguji ratusan alat analisis teknis dalam The Encyclopedia of Technical Market Indicators Dia menyimpulkan, Meskipun rata-rata bergerak adaptif adalah sebuah interestin G gagasan yang lebih baru dengan daya tarik intelektual yang cukup besar, tes pendahuluan kita gagal menunjukkan keuntungan praktis sesungguhnya pada metode perataan tren yang lebih rumit Ini tidak berarti pedagang harus mengabaikan gagasan AMA dapat digabungkan dengan indikator lain untuk mengembangkan sistem perdagangan yang menguntungkan. Pada topik ini, baca Discovering Keltner Channels And The Chaikin Oscillator. ER dapat digunakan sebagai indikator tren yang berdiri sendiri untuk mengetahui peluang trading yang paling menguntungkan. Sebagai contoh, rasio di atas 0 30 mengindikasikan tren kenaikan yang kuat dan merupakan pembelian potensial. Sebagai alternatif, karena Volatilitas bergerak dalam siklus, saham dengan rasio efisiensi terendah dapat diawasi sebagai peluang pelarian. Sebuah survei yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dilakukan oleh Amerika Serikat Pinjam Langit-langit utang dibuat di bawah Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat bunga di mana sebuah institut penyimpanan Ion meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke institusi penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah undang-undang yang dikeluarkan Kongres AS pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang Bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan di luar peternakan, rumah tangga pribadi dan sektor nirlaba. Biro Tenaga Kerja AS. Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy Setup Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Sumber Kaufman, PJ 1995 Perdagangan yang Lebih Baik Meningkatkan Kinerja dalam Mengubah Pasar New York McGraw-Hill, Inc Konsep Strategi perdagangan berdasarkan filter kebisingan adaptif Tujuan Penelitian Verifikasi kinerja dari penyiapan dan penyaringan Spesifikasi Tabel 1 Hasil Gambar 1-2 Penyelesaian Perdagangan Perdagangan Panjang Moving Average Bergerak Rata-rata AMA menghasilkan Short Trades Moving Average Adaptive turun Catatan AM Sebuah trendline nampaknya berhenti ketika pasar tidak memiliki arah Bila tren pasar, trendline AMA berhasil mencapai Trade Entry Long Trades Sebuah pembelian pada penutupan ditempatkan setelah sebuah bullish setup Short Trades A sell pada penutupan ditempatkan setelah setup bearish Trade Exit Table 1 Portofolio 42 pasar berjangka dari empat sektor utama komoditas, mata uang, suku bunga, dan indeks ekuitas Data 32 tahun sejak 1980 Platform Pengujian MATLAB. II Uji Sensitivitas. Semua grafik 3-D diikuti oleh grafik kontur 2-D untuk Faktor Laba, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Drawdown Maksimum, Persen Menguntungkan Perdagangan, dan Rata-rata Rugi Rasio Rugi Rata-Rata Gambar terakhir menunjukkan sensitivitas Kurva Ekuitas. Variabel yang Ditetapkan Definisi ERLength FilterIndex Tabel 1.Gambar 1 Masukan Kinerja Portofolio Tabel 1 Slippase Komisi 0. AMA ERLength adalah Adaptive Moving Average selama periode ERLength ERLength adalah periode lihat kembali Rasio Efisiensi ER ER i abs Arah I Volatilitas i, dimana abs adalah Nilai absolut Arah I Close I Close I ERLength, Volatilitas i abs DeltaClose i, ERLength, di mana jumlah dari periode ERLength, DeltaClose i Close I Close i 1 FastMuneength adalah periode dari fast moving average SlowMuneength adalah periode dari Rata-rata bergerak lambat AMA i AMA i 1 ci Tutup i AMA i 1, dimana ci ER i Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Indeks i. ERLength 2, 100, Step 2 FastMuneength 2 SlowMALength 30.Long Trades Jika AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 maka Minama AMA i 1 Adaptive Moving Average muncul dengan pivot di Minama Short Trades AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 maka Maxanding AMA i 1 Adaptive Moving Average turun Dengan pivot di Indeks MaxAMA i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, di mana StdDev adalah deviasi standar rangkaian di atas N periode N 20 nilai default Indeks i. FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02 N 20.Long Trades A buy di tutup ditempatkan saat AMA i AMA i 1 AMA i MinAMA Filter I Short Trades A sell pada penutupan Ditempatkan saat AMA i AMA i 1 Maxama AMA i Filter I Index i. Stop Loss Exit ATR ATRLength adalah Range Rata-rata Rata-rata selama ATRLength ATRStop adalah kelipatan dari ATR ATRLength Long Trades Perhentian penjualan ditempatkan pada Entry ATR ATRLength ATRStop Short Trades Sebuah buy stop ditempatkan pada Entry ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02.Kaufman's Adaptive Moving Average KAMA. Kaufman's Adaptive Moving Average KAMA. Dikembangkan oleh Perry Kaufman, Kaufman's Adaptive Moving Average KAMA adalah moving average yang dirancang untuk memperhitungkan keresahan pasar atau volatilitas KAMA akan mengikuti harga saat harga berbalik relatif kecil dan kebisingannya rendah KAMA akan menyesuaikan saat harga bergerak melebar dan mengikuti. Harga dari jarak yang lebih jauh Indikator tren berikut ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren keseluruhan, titik balik waktu dan pergerakan harga filter. Ada beberapa langkah yang diperlukan untuk menghitung Average Average Moving Average Kaufman Let s fir Mulai dengan pengaturan yang direkomendasikan oleh Perry Kaufman, yaitu KAMA 10,2,30.10 adalah jumlah periode untuk Efisiensi Rasio ER.2 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA tercepat.30 adalah jumlah periode paling lambat Konstanta EMA. Sebelum menghitung KAMA, kita perlu menghitung Rasio Efisiensi ER dan Smoothing Constant SC Memecah formula menjadi ukuran kecil nugget membuat lebih mudah untuk memahami metodologi di belakang indikator Perhatikan bahwa ABS adalah singkatan dari Absolute Value. Efficiency Ratio ER. ER pada dasarnya adalah perubahan harga yang disesuaikan dengan volatilitas harian. Dalam istilah statistik, Rasio Efisiensi memberi tahu kita efisiensi fraktal dari perubahan harga ER berfluktuasi antara 1 dan 0, namun ekstrem ini adalah pengecualian, bukan norma ER akan menjadi 1 jika Harga bergerak naik 10 periode berturut-turut atau turun 10 periode berturut-turut ER akan menjadi nol jika harga tidak berubah selama periode 10. Simulasi konstan SC. Smoothing konstan menggunakan ER dan dua smoothing constant Berdasarkan rata-rata bergerak eksponensial. Seperti yang mungkin Anda sadari, Konstanta Smoothing menggunakan konstanta pemulusan untuk rata-rata bergerak eksponensial dalam rumus 2 30 1 adalah konstanta pemulusan untuk periode 30 EMA SC Tercepat adalah konstanta pemulusan untuk Periode EMA 2 yang lebih pendek SC yang paling lambat adalah konstanta pemulusan untuk periode EMA 30 paling lambat Perhatikan bahwa 2 pada akhirnya adalah membungkam persamaan. Dengan Rasio Efisiensi ER dan Smoothing Constant SC, kita sekarang siap untuk menghitung Kaufman s Adaptive Moving Average KAMA Karena kita memerlukan nilai awal untuk memulai perhitungan, KAMA pertama hanyalah sebuah moving average yang sederhana. Perhitungan berikut didasarkan pada rumus di bawah ini. Contoh Perhitungan Chart. Gambar di bawah ini menampilkan screen shot dari spreadsheet Excel yang digunakan. Untuk menghitung KAMA dan grafik QQQ yang sesuai. Usage dan Signals. Chartists dapat menggunakan KAMA seperti indikator berikut lainnya, seperti moving average Chartists dapat mencari harga silang, directio Perubahan nal dan sinyal tersaring. Pertama, sebuah salib di atas atau di bawah KAMA menunjukkan perubahan arah harga Seperti halnya rata-rata bergerak, sistem crossover sederhana akan menghasilkan banyak sinyal dan banyak whipsaws. Chartists dapat mengurangi whipsaws dengan menerapkan filter harga atau waktu ke Crossover One mungkin memerlukan harga untuk menahan salib selama beberapa hari atau membutuhkan salib melebihi KAMA dengan persentase yang ditetapkan. Kedua, para chartis dapat menggunakan arah KAMA untuk menentukan keseluruhan kecenderungan keamanan. Hal ini mungkin memerlukan penyesuaian parameter ke Kelancaran indikator lebih lanjut Chartists dapat mengubah parameter tengah, yang merupakan konstanta EMA tercepat, untuk menghaluskan KAMA dan mencari perubahan arah Tren turun selama KAMA terjatuh dan menempa posisi terendah. Kecenderungannya naik selama KAMA naik. Dan menempa harga yang lebih tinggi Contoh Kroger di bawah ini menunjukkan KAMA 10,5,30 dengan tren naik yang curam dari bulan Desember sampai Maret dan tren kenaikan yang kurang tajam dari bulan Mei sampai Agustus. Dan akhirnya, para chartis dapat Sinyal ombine dan teknik Chartists dapat menggunakan KAMA jangka panjang untuk menentukan tren yang lebih besar dan KAMA jangka pendek untuk sinyal perdagangan Misalnya, KAMA 10,5,30 dapat digunakan sebagai filter tren dan dianggap bullish saat naik. Setelah bullish , Chartist kemudian bisa mencari bullish cross saat harga bergerak diatas KAMA 10.2,30 Contoh di bawah ini menunjukkan MMM dengan KAMA naik dan naik bullish pada bulan Desember, Januari dan Februari KAMA jangka panjang turun pada bulan April dan ada Persilangan bearish pada bulan Mei, Juni dan Juli. KAMA dapat ditemukan sebagai indikator overlay di meja kerja SharpCharts Pengaturan default akan otomatis muncul di kotak parameter setelah dipilih dan para chartis dapat mengubah parameter ini agar sesuai dengan kebutuhan analitisnya Parameter pertama adalah Untuk Rasio Efisiensi dan chartists harus menahan diri untuk tidak meningkatkan jumlah ini. Sebaliknya, para chartis dapat menurunkannya untuk meningkatkan sensitivitas Chartists yang ingin memperlancar KAMA untuk analisis tren jangka panjang dapat meningkatkan t Parameter tengahnya secara bertahap Meskipun perbedaannya hanya 3, KAMA 10,5,30 secara signifikan lebih mulus dari KAMA 10.2,30. Studi lebih lanjut. Dari pencipta, buku di bawah ini menawarkan informasi terperinci mengenai indikator, program, algoritma, dan Sistem, termasuk rincian tentang KAMA dan sistem rata-rata bergerak lainnya. Sistem dan Metode Perunggasan Perry Kaufman.