Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategi Setup Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Källa Kaufman, PJ 1995 Smartere Trading Förbättrad prestation i Changing Markets New York McGraw-Hill, Inc Koncept Trading strategi baserad på ett adaptivt brusfilter Forskning Mål Prestanda verifiering av inställningen och filtret Specifikation Tabell 1 Resultat Figur 1-2 Handel Konfigurera Långa Trader Den Adaptive Moving Average AMA visar korta transaktioner Det adaptiva rörliga genomsnittet slår ner Obs! AMA-trendlinjen verkar stoppa när marknaderna inte har någon riktning När marknadens trend AMA-trendlinjen fångar upp Trade Entry Long Trades Ett köp på slutet är placerat efter ett hausseffektivt läge Korta affärer En försäljning i slutet är placerad efter en bearish-inställning. Trade Exit Tabell 1 Portfölj 42 terminsmarknader från fyra stora marknadssektorer varor, valutor , Räntor och aktieindex Index 32 år sedan 1980 Testplattform MATLAB. II Sensitivity Test. Al L 3-D-diagram följs av 2-D-konturdiagram för vinstfaktor, Sharpe-förhållande, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximal Drawdown, Procent Lönsam Trades och Avg Win Avg Loss Ratio Den sista bilden visar känsligheten för Equity Curve. Tested Variables ERLength FilterIndex Definitioner Tabell 1.Figur 1 Portfolio Performance Inputs Tabell 1 Kommissionens Slippage 0.AMA ERLength är det adaptiva flyttande genomsnittet under en period av ERLength ERLength är en tittarperiod för effektivitetsförhållandet ER ER i Abs Direction i Volatilitet jag, där Abs är det absoluta värdet Riktningen i Stäng jag Stäng i ERLength, Volatilitet i abs DeltaClose jag, ERLength, var är summan över en period av ERLength, DeltaClose i Stäng jag Stäng i 1 FastMALength är en period med snabbrörande medelvärdet SlowMALength är en Perioden för det långsamma rörliga genomsnittet AMA I AMA i 1 ci Stäng jag AMA i 1, där ci ER I Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Index i. ERLength 2, 100, Steg 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Lo Ng Trades Om AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 så blir MinAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average med en pivot vid MinAMA Short Trades AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 då MaxAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average Svänger med en pivot vid MaxAMA Index i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N där StdDev är standardavvikelsen för serier över N perioder N 20 standardvärde Index i. FilterIndex 0 0, 1 0, Steg 0 02 N 20.Långa affärer Ett köp i slutet är placerat när AMA i AMA i 1 AMA i MinAMA Filter i korta affärer En försäljning i slutet är placerad när AMA I AMA I 1 MaxAMA AMA I Filter I Index I. Stop Förlust Avsluta ATR ATRLength är den genomsnittliga True Range över en period av ATRLängd ATRStop är en multipel av ATR ATRLength Långa transaktioner Ett försäljningsstopp är placerat vid Inträde ATR ATRLängd ATRStop Short Trades Ett köpstopp placeras vid Inträde ATR ATRLängd ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2 , 100, Steg 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Steg 0 02.Som vad du just har läst Digg det eller Tips d. Målet med F Inance4Traders är att hjälpa näringsidkare att komma igång genom att ge dem opartisk forskning och idéer Sedan slutet av 2005 har jag utvecklat handelsstrategier på ett personligt sätt. Inte alla dessa modeller passar mig, men andra investerare eller handlare kan tycka att de är användbara. Människor har olika investeringsmål och vanor Således blir Finance4Traders en lämplig plattform för att sprida mitt arbete Läs mer om Finance4Traders. Please använd denna hemsida på ett lämpligt och omtänksamt sätt. Det betyder att du borde citera Finance4Traders genom att åtminstone ge en länk tillbaka till det här Webbplats om du råkar använda något av våra innehåll Dessutom får du inte använda vårt innehåll på ett olagligt sätt Du bör också förstå att vårt innehåll inte har någon garanti och du bör självständigt verifiera vårt innehåll innan du förlita dig på dem Hänvisa till webbplatsens innehållspolicy och integritetspolicy när du besöker den här sidan. Posta en kommentar. En handelsstrategi är väldigt simila R till en företagsstrategi Att kritiskt studera dina resurser hjälper dig att göra mer effektiva beslut Läs vidare. Utnyttja tekniska indikatorer. Tekniska indikatorer är mer än bara ekvationer Väl utvecklade indikatorer, när de tillämpas vetenskapligt, är faktiskt verktyg för att hjälpa näringsidkare att extrahera kritisk information från finansiella Data Läs vidare. Varför föredrar jag att använda Excel. Excel presenterar data visuellt Det här gör det mycket lättare för dig att förstå ditt arbete och spara tid Läs vidare. MetaTrader 5 - Indikatorer. Fractal Adaptive Moving Average FrAMA-indikator för MetaTrader 5. Fractal Adaptive Moving Genomsnittlig teknisk indikator FRAMA utvecklades av John Ehlers. Den här indikatorn är konstruerad utifrån algoritmen för exponentiellt rörande medelvärde där utjämningsfaktorn beräknas utifrån den nuvarande fraktalimensionen i prisserien. Fördelen med FRAMA är möjligheten Att följa starka trendrörelser och att sakta sakta ner vid priskonsolideringens ögonblick Jon. Alla typer av analys som används för rörliga medelvärden kan appliceras på denna indikator. Fractal Adaptive Moving Average Indicator. FRAMA I A i Pris i 1 - A I FRAMA i-1.FRAMA i - nuvarande värde av FRAMA. Pris i - nuvarande Pris. FRAMA i-1 - föregående värde av FRAMA. A i - aktuell faktor för exponentiell utjämning. Exponentiell utjämningsfaktor beräknas enligt följande formel. A i EXP -4 6 D i - 1.D i - strömfraktal dimension. EXP - Exponentens matematiska funktion. Frekvensdimensionen av en rak linje är lika med en. Det framgår av formeln att om D 1, då A EXP -4 6 1-1 EXP 0 1 Således om pris förändras i raka linjer, exponentiell utjämning Används inte, för i så fall ser formeln ut så här. FRAMA i 1 Pris i 1 - i FRAMA i-1 Pris iI indikatorn exakt följer priset. Fraktens dimension är lika med två Från formeln Vi får det om D 2, då utjämningsfaktorn A EXP -4 6 2-1 EXP -4 6 0 01 Ett sådant litet värde av exponentiell utjämningsfaktor Erhålls vid tillfällen då priset ger en stark sågtandad rörelse. En sådan kraftig nedgång motsvarar ungefär 200-årigt enkelt glidande medelvärde. Formulär för fraktal dimension. D LOG N1 N2 - LOG N3 LOG 2.It beräknas baserat på Ytterligare formel. N längd, högsta pris i - lägsta pris i längd. Högsta pris i - nuvarande maximalvärde för längd periods. LowestPrice i - nuvarande minimivärde för längd period. Valvärden N1, N2 och N3 är lika med. N1 i N längd, Jag N2 i N längd, jag längd N3 i N 2 längd, jag.
No comments:
Post a Comment