Kaufman Adaptive Moving Average Filter

Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategie (Einrichtung 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. Technische Daten: 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 / Durchschn. 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 Absolutwert 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) Langsam) 2, Fast 2 / (FastMALength 1), Slow 2 / (SlowMAL 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. (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) ist ein gleitender Durchschnitt Um Marktlärm oder Volatilität zu berücksichtigen. 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 das Efficiency Ratio (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. (2/301) die Glättungskonstante für ein 30-Perioden-EMA 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 die Gleichung quadrieren soll. 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. Berechnungsbeispiel / Diagramm Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm. 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 KaufmanDeveloped von Perry Kaufman, Kaufman8217s Adaptive Moving Average ist nicht nur als gleitenden Durchschnitt konzipiert, sondern auch um den Grad des Lärms im Trend verfolgen und entsprechend anzupassen. Es ändert automatisch seine Geschwindigkeit auf der Grundlage der Marktvolatilität. Die AMA wird als Ersatz für gewöhnliche gleitende Durchschnittswerte verwendet, und wenn sie 1995 vorgelegt wurde, war sie den bisherigen Versuchen, einen intelligenten gleitenden Durchschnitt zu schaffen, überlegen, da sie eine größere Benutzersteuerung bietet. Grundsätzlich, wenn der Markt stark ist und es gibt nur geringe Gegen-Trend-Bewegungen (Pullbacks) gibt es sehr wenig Lärm, und Sie würden es vorziehen, dass die MA eng auf die Preis-Aktion folgen, so würden Sie wollen, dass es eine kleinere Trackback-Span haben . Auf der anderen Seite, wenn der Markt ist Bereich-gebunden und wird dominiert von Bars, die einander gegenüberstehen, was Sie wollen, ist ein gleitender Durchschnitt mit einer längeren Look-back-Zeit, die es glätten und damit falsche Signale vermeiden. Was Kaufman tat, ist, den Exponential Moving Average mit einem Algorithmus zu optimieren, der die EMA8217s Glättungskonstante relativ zum Verhältnis von Marktrichtung und Volatilität anpasst, also ist sie nun auf Trend und Volatilität ansprechend. Hier ist die Formel, aus der die AMA abgeleitet ist: AMA C close (t) 8211 AMA (t-1) AMA (t-1), wobei C der adaptive Aspekt der Glättungskonstante ist. Allerdings gibt es eine Reihe von Berechnungen, bevor wir zu erreichen C, aber wir werden nicht auflisten sie hier auch die Dinge einfacher. Es ist wichtiger zu erkennen, dass Kaufman8217s Adaptive Moving Average aufgrund seiner Fähigkeit, auf die Marktbedingungen zu reagieren.8217 dynamische Verschiebungen, was ein großer Vorteil im Vergleich zu Handelsstrategien basiert auf bewegten Durchschnitten mit festen Trackback-Perioden ist ausgezeichnet. Darüber hinaus kann es neben der Verwendung der KAMA als Stand-alone-Indikator auch zur Glättung anderer Indikatoren dienen. Genau wie die anderen Mitglieder der gleitenden Durchschnittsindikatorenfamilie fungiert Kaufman8217s AMA als starkes Unterstützungs - / Widerstandsniveau, das bei Kontakt Tendenz-Eingangssignale erzeugt, sowie Ausgangssignale, wenn eine Trendumkehr offensichtlich ist. Überprüfen Sie den Unterschied zwischen einem Simple Moving Average, einem Exponential Moving Average und Kaufman8217s Adaptive Moving Average auf dem Screenshot unten. Gezeichnet in hellblau ist ein 14-Periode einfaches Moving Average, während die 14-Periode EMA in Gelb gefärbt ist. Wie Sie sehen können, ist Kaufman8217s Adaptive Moving Average (lila Linie) relativ flach während der meiste Zeit, da der Markt hält in einem engen Handelsbereich innerhalb der größeren Zeit Frame8217s bearish Trend, so wird es weniger falsche Eingangssignale im Bereich der Konsolidierung produzieren . Gegründet im Jahr 2013, Binary Tribune zielt auf die Bereitstellung ihrer Leser genaue und tatsächliche Finanznachrichten Berichterstattung. Unsere Website konzentriert sich auf wichtige Segmente in Finanzmärkten Aktien, Währungen und Rohstoffe und interaktive eingehende Erläuterung der wichtigsten wirtschaftlichen Ereignisse und Indikatoren. 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