Fractal Adaptive Moving Average Matlab

MetaTrader 5 - Indikatoren Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - Indikator für MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Durchschnittliche technische Indikator (FRAMA) wurde von John Ehlers entwickelt. Dieser Indikator basiert auf dem Algorithmus des Exponential Moving Average. In dem der Glättungsfaktor auf der Grundlage der aktuellen fraktalen Dimension der Preisreihe berechnet wird. Der Vorteil von FRAMA ist die Möglichkeit, starken Trendbewegungen zu folgen und in den Momenten der Preiskonsolidierung hinreichend zu verlangsamen. Alle Analysetypen, die für Bewegungsdurchschnitte verwendet werden, können auf dieses Kennzeichen angewendet werden. (I) (1 - A (i)) FRAMA (i - 1) FRAMA (i) - aktueller Wert von FRAMA Preis (i) - aktueller Preis FRAMA (i -1) - vorheriger Wert von FRAMA A (i) - aktueller Faktor der exponentiellen Glättung. Der exponentielle Glättungsfaktor wird nach folgender Formel berechnet: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - aktuelle fraktale Dimension EXP () - mathematische Funktion des Exponenten. Die Fraktaldimension einer Geraden ist gleich Eins. Es ist aus der Formel ersichtlich, daß, wenn D & sub1 ;, dann EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1 ist. So wird bei Preisänderungen in geraden Linien keine exponentielle Glättung verwendet, da in einem solchen Fall die Formel Sieht wie folgt aus: FRAMA (i) 1 Preis (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preis (i) Der Indikator folgt genau dem Preis. Die fraktale Dimension einer Ebene ist gleich zwei. Aus der Formel ergibt sich, dass, wenn D 2, dann der Glättungsfaktor EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Ein solch kleiner Wert des exponentiellen Glättungsfaktors wird zu Momenten erhalten, wenn der Preis eine starke Sägezahnbewegung ausführt. Solch ein starkes Abbremsen entspricht etwa 200-Perioden einfachen gleitenden Durchschnitt. Formel der fraktalen Dimension: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Sie wird auf der Grundlage der zusätzlichen Formel N (Länge, i) (HöchstPreis (i) - Niedrigster Preis (i)) / (I) - aktueller Maximalwert für Längenperioden LowestPrice (i) - aktueller Minimalwert für Längenperioden Die Werte N1, N2 und N3 sind jeweils gleich N1 (i) N (Länge, i) N2 (i) N ( TRADERS TIPS Hier ist die Auswahl dieser Trader-Tipps, die von verschiedenen Entwicklern der technischen Analyse-Software beigetragen wird, um die Leser in die Lage zu versetzen, einige der hier präsentierten Strategien einfacher umzusetzen Und andere Fragen. Sie können diese Formeln und Programme für die einfache Verwendung in Ihrer Tabellenkalkulation oder Analysesoftware kopieren. Wählen Sie einfach den gewünschten Text, indem Sie wie in einem beliebigen Textverarbeitungsprogramm markieren, dann verwenden Sie Ihren Standardschlüsselbefehl zum Kopieren oder wählen Sie Kopieren aus dem Browsermenü. Der kopierte Text kann dann in eine beliebige offene Arbeitsmappe oder eine andere Software eingefügt werden, indem ein Einfügepunkt ausgewählt und ein Einfügebefehl ausgeführt wird. Durch das Hin - und Herschalten zwischen einem Anwendungsfenster und der geöffneten Webseite können Daten problemlos übertragen werden. TRADESTATION: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers Artikel in dieser Ausgabe, Fractal Adaptive Moving Averages, bereits einige EasyLanguage-Code für einen adaptiven gleitenden Durchschnitt. Dieser adaptive gleitende Durchschnitt basiert auf den fraktalen Eigenschaften einer Preisreihe. Wir haben den Ehlers-Code für diesen gleitenden Durchschnitt in eine EasyLanguage-Funktion umgewandelt, damit er von jedem Indikator oder einer Strategie aufgerufen werden kann. Der Funktionsname lautet AdaptMovAvgFractal. Wir haben auch eine bestehende Strategie auf der Basis von Bollinger-Bändern angepasst, um diese neue Funktion aufzurufen. Die überarbeitete Bollinger Band-Strategie heißt FractalAMA Bands. Es ruft AdaptMovAvgFractal sowohl für die Varianz-und Band-Berechnungen. Dieser Code und die Funktion können im Support Center der TradeStation heruntergeladen werden. Suchen Sie die Datei Frama. eld. Ehlers Originalcode finden Sie in der. eld-Datei. - Mark Mills EasyLanguage Fragen Foren TradeStation Securities, Inc. Eine Tochtergesellschaft der TradeStation Group, Inc. GO ZURÜCK METASTOCK: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers Artikel in dieser Ausgabe, Fractal Adaptive Moving Averages, führt einen Indikator mit dem gleichen Namen. In seiner Indikatorformel schränkt er die Anzahl der Perioden auf eine gerade Zahl ein. Die Formel in MetaStock vermeidet diese Einschränkung durch die Frage nach dem kleineren Zeitrahmen. Diese Zahl wird dann für die beiden Halbintervallberechnungen verwendet und dann für die vollständige Intervallberechnung verdoppelt. Die Formel für dieses Kennzeichen und die Schritte zum Einfügen in MetaStock werden hier vorgestellt. Um dieses Kennzeichen in MetaStock einzugeben: --William Golson, Equis International equis GEHEN SIE ZURÜCK AIQ EXPERT DESIGN STUDIO: Fraktale Adaptive Moving Average Der AIQ-Code für John Ehlers Fraktal adaptive Moving Average (FRAMA) wird hier zusammen mit zwei Beispiel-Handelssystemen gezeigt, Die in einem Backtest verwendet werden, um zu bestimmen, ob die FRAMA eine Verbesserung gegenüber einem festen Perioden-exponentiellen gleitenden Durchschnitt ist. Ein Wert von N40 wurde verwendet, um den FRAMA-Test durchzuführen. Der exponentielle durchschnittliche Test wurde mit einer festen Zeitdauer von 40 Tagen durchgeführt. Die Systeme kaufen, wenn der Preis über dem gleitenden Durchschnitt kreuzt und verkauft, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt liegt. Nur die lange Seite wurde getestet. 1 zeigt einen Vergleich eines FRAMA mit N40 mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für 40 Tage. Die FRAMA reagiert stärker auf Preisänderungen als der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die in Abbildung 2 dargestellten Backtest-Ergebnisse, die auf der NASDAQ 100-Bestandsliste durchgeführt wurden, zeigen, dass das FRAMA eine Verbesserung gegenüber dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für das getestete Musterhandelssystem darstellt. ABBILDUNG 1: TRADESTATION, QQQQ. Heres ein Beispiel TradeStation tägliches Balkendiagramm, das den fraktalen adaptiven gleitenden Durchschnitt demonstriert. Aus Gründen der Übersichtlichkeit ist die FRAMA-Anzeigelinie nicht dargestellt. ABBILDUNG 2: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA. Hier ist ein Vergleich von FRAMA mit N40 zu einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für 40 Tage. Die FRAMA scheint stärker auf Preisänderungen als den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu reagieren. ABBILDUNG 3: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, BACKTEST ERGEBNISSE FÜR FRAMA. Die Backtest-Ergebnisse, die auf der NASDAQ 100-Aktienliste basieren, zeigen, dass die FRAMA eine Verbesserung gegenüber dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für dieses Musterhandelssystem darstellt. Der AIQ-Code wird hier angezeigt, kann aber auch von aiqsystems / SampC1.htm heruntergeladen werden. WEALTH-LAB: Fractal Adaptive Moving Average In diesen Monaten Traders Tips, präsentieren wir ein Trendfolgesystem basierend auf dem Fraktal adaptive Moving Average (FRAMA) Indikator von John Ehlers in seinem Artikel dieser Ausgabe eingeführt. Die Implementierung des FRAMA-Custom-Indikators (mittlerweile Teil der Wealth-Lab-Codebibliothek) ermöglicht die Implementierung von Inputs für die Periode sowie die Konstante für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Hier verwenden wir die Konstante 4.6, wie Ehlers vorschlägt. Das System verwendet die 20-Tage-FRAMA des Schlusskurses und berechnet auch die Änderungsrate (ROC) der letzten fünf Tage der FRAMA. Es wartet dann auf einen Anstieg von mehr als 0,5 (ROC 0,5), um am nächsten Tag auf dem Markt einzutreten. Es bleibt in diesem Handel, bis der ROC unter Null fällt. In Abbildung 4, die einen Musterhandel für ExxonMobil zeigt, können wir sehen, dass der FRAMA-Indikator meist flach in Seitenphasen ist, während er in der Lage ist, einen Trend sehr früh zu erkennen und so einen großen Teil davon zu fangen. ABBILDUNG 4: WEALTH-LAB, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGES. In der unteren Scheibe ist die ExxonMobil-Preisserie zusammen mit ihrem 20-Tage-FRAMA aufgetragen. Der obere Bereich zeigt die Änderungsrate (ROC) von fünf Tagen der FRAMA-Anzeige an. Während der seitlichen Phasen zeigt die FRAMA-Anzeige nur wenig Bewegung. Demzufolge zeigt das ROC kleine Werte und es treten nur wenige Trades auf. Ende Januar 2005 beginnt ein starker Aufwärtstrend, der von der FRAMA erkannt wird. Das System ist in der Lage, früh zu betreten und fängt die meisten dieser upmove. - Joseacute Cruset, Wealth-Lab, Inc. Reichtum-Labor GEHE ZURÜCK eSIGNAL: Fractal Adaptive Moving Average Für diese Fragen Artikel von John Ehlers, Fraktal Adaptive Moving Averages, Weve zur Verfügung gestellt eSignal Formel-Datei mit dem Namen Frama. fs. Der Code wird auch hier angezeigt. Die Studie hat einen Parameter für die Länge oder die Perioden für die Studie, die über die Option Edit Studies des Advanced Chart angepasst werden kann. Die eingegebene Zahl wird gezwungen, die nächste höchste gerade Zahl zu sein, wenn eine ungerade Zahl eingegeben wird. Ein Beispiel-eSignal-Diagramm ist in Fig. 5 gezeigt. Fig. 5: eSIGNAL-, FRAKTISCHES ADAPTIVES BEWEGENDES DURCHSCHNITT. Dieses eSignal-Diagramm veranschaulicht den fraktalen adaptiven gleitenden Durchschnitt. Um diese Studie zu besprechen oder eine vollständige Kopie der Formel herunterzuladen, besuchen Sie bitte das Efs Library Discussion Board Forum unter dem Link Bulletin Boards auf esignalcentral. Dieser eSignal-Formelncode steht auch zum Kopieren und Einfügen auf der STOCKS amp COMMODITIES-Website unter Traders zur Verfügung. --Jason Keck eSignal, ein Geschäftsbereich von Interactive Data Corp. 800 815-8256, esignal GO ZURÜCK NEUROSHELL TRADER: Fractal Adaptive Moving Average Der von John Ehlers in dieser Ausgabe eingeführte fraktale adaptive gleitende Durchschnitt lässt sich einfach in NeuroShell Trader implementieren Einige NeuroShell Traders 800 Indikatoren und eine benutzerdefinierte Indikator, die an sich ist eine sehr nützliche generischen adaptive gleitenden Durchschnitt. Um den fraktalen adaptiven gleitenden Durchschnitt zu implementieren, wählen Sie Neuer Indikator. Aus dem Menü Einfügen und verwenden Sie den Indikator-Assistenten, um die folgenden Indikatoren zu erstellen: Benutzer von NeuroShell Trader können zum Abschnitt STOCKS amp COMMODITIES der NeuroShell Trader kostenlose technische Support-Website zum Herunterladen von benutzerdefinierten Indikatoren und ein Beispieldiagramm (Abbildung 6). ABBILDUNG 6: NEUROSHELL TRADER, FRAMA. Heres eine Probe NeuroShell Trader Diagramm demonstriert die fraktale adaptive gleitenden Durchschnitt. Für weitere Informationen über NeuroShell Trader, besuchen Sie NeuroShell. John Ehlers stellt eine neue Methode der adaptiven Glättung vor, die auf der Annahme beruht, dass die Marktpreise fraktalistisch sind. John Ehlers präsentiert eine neue Methode der adaptiven Glättung, die auf der Fragestellung basiert, dass die Marktpreise fraktal sind . Die Kodierung des fraktalen adaptiven Moving Average (FRAMA) ist relativ einfach in der AmiBroker Formula Language (AFL). Dank seiner leistungsfähigen Array-Processing-Funktionen, kann FRAMA in AmiBroker ohne Schleifen implementiert werden, so dass es extrem schnell. Der gebrauchsfertige Code ist in Listing 1 aufgeführt. Zu Vergleichszwecken zeigt der Code auch einen standardmäßigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt der gleichen Länge (Abbildung 7). ABBILDUNG 7: AMIBROKER, FRACTAL ADAPTIVE BEWEGENDES DURCHSCHNITT. Dieser AmiBroker-Screenshot zeigt eine Preisliste von AAPL mit einer 14-Tage-FRAMA (rote Linie) und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) der gleichen Länge. FRAMA folgt erheblichen Änderungen im Preis schneller, während Beibehaltung Glätte in Stauzonen. (N, 16, 2, 40, 2) // muss selbst N3 sein (HHV (High, N) - LLV (Low, N)) / N HH HHV (High, N / 2), N / 2) LL (Niedrig, N / 2) N1 (HH - LL) / (N / 2) (N1N2) - log (N3) N2 (N1N2) UND N3 0, (log (N1N2) - log (N & sub3;)) ) / Log (2), Null) alpha exp (-4,6 (Dimen -1)) alpha Min (Max (alpha, 0,01), 1) // gebunden bis 0,01. 1 Bereich Frama AMA (Preis, alpha) Grundstück (Frama, FRAMA (N), colorRed, styleThick) Grundstück (EMA (C, N), EMA (N), FarbeBlue) Version der Formel ist auf der Website von Amibroker erhältlich. - Tomasz Janeczko, AmiBroker amibroker ZURÜCK NEOTICKER: Fractal Adaptive Moving Average Die Fractal Adaptive Moving Averages von John Ehlers können als NeoTicker-Indikator implementiert werden. Listing 1 zeigt den Code für den fraktaladaptiven gleitenden Durchschnittsindikator mit zwei Parametern. Der erste Parameter ist der Preis, der ein Formelparameter ist, der die durchschnittliche Preisberechnung als Standardwert verwendet. Der zweite Parameter ist N, der ein Integer-Parameter mit 16 als Standardwert ist. Der NeoTicker-Fraktal-Adaptive Moving Average-Indikator zeichnet eine Linie auf, die das Berechnungsergebnis eines fraktalen Durchschnitts für jeden Balken verbindet. Dieser Indikator kann wie jedes andere Indikator in einem Handelssystem verwendet werden, wie in dem Beispieldiagramm in 8 gezeigt, wo ein Überkreuzungssystem unter Verwendung von FRAMA aufgebaut wird. ABBILDUNG 8: NEOTICKER, FRACTAL ADAPTIVE BEWEGENDES DURCHSCHNITT. Heres ein Beispiel NeoTicker-Diagramm zeigt ein Crossover-System mit dem FRAMA-Indikator aufgebaut. Eine herunterladbare Version dieses Indikators und des Beispieldiagramms ist in der NeoTicker Yahoo User Group verfügbar. In seinem Artikel Fractal Adaptive Moving Averages, beschreibt John Ehlers einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf der Grundlage der jüngsten Volatilität, mit fraktalen Dimensionen der jüngsten Preise, um ein Alpha zu etablieren. Diese Funktion steht auch als Download-Datei auf der TradingSolutions-Website (Tradingsolutions) im Bereich Solution Library zur Verfügung. Wie bei vielen Indikatoren, könnte diese Funktion einen guten Eingang für neuronale Netzwerk-Vorhersagen. --Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc. 800 634-3327, 352 377-5144 tradingsolutions GO ZURÜCK FINANZDATENBERECHNUNG: Fractal Adaptive Moving Average Der Artikel Fractal Adaptive Moving Averages von John Ehlers zeigt, wie man eine fraktale Dimension Näherung, um eine exponentielle Gleitender Durchschnitt adaptiv. In Financial Data Calculator (FDC), ist dies am leichtesten mit drei Makros: --Bill Rafter Mathematische Investitionen Entscheidungen Inc. 856 857-9088, mathinvestdecisions GEHEN ZURÜCK Alle Rechte vorbehalten. Kopieren Copyright 2005, Technische Analyse, Inc. Do Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Siegen und Verluste. Analytiker haben Jahrzehnte versucht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Trading-Tools geführt hat. (Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten überprüft, überprüfen Sie einfaches bewegendes Mittel, das Trends hervorhebt.) Vor - und Nachteile der bewegenden Durchschnitte Die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und von John Magee in der ersten Ausgabe der technischen Analyse von zusammengefasst Aktien-Trends. Wenn sie sagten, und es war schon im Jahre 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es vorher gemacht haben), dass durch die Mittelung der Daten für eine bestimmte Anzahl von Tagen konnte man eine Art von automatisierten Trendlinie, die definitiv interpretieren würde die Veränderungen der TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu schön, um wahr zu sein. Mit den Nachteilen überwiegen die Vorteile, Edwards und Magee schnell aufgegeben ihren Traum vom Handel von einem Strand Bungalow. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere darin, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Simple Moving Averages Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren durch die Anzahl der Perioden ausgewählt. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn das letzte Schließen über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese Trend-Definition-Eigenschaft ermöglicht es, dass gleitende Durchschnitte, um Trading-Signale zu generieren. In ihrer einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn Preise über dem gleitenden Durchschnitt sich bewegen und verkaufen, wenn Preise unter dieser Linie übersteigen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu setzen. Leider, während Glättung der Daten, bewegte Durchschnitte werden sich hinter der Markt-Aktion und der Händler wird fast immer geben einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinn-Trades. Exponential Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz weist den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu und bleibt dadurch der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Mittelwertes ist: EMA (Gewicht schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Dabei: Gewicht ist die vom Analytiker gewählte Glättungskonstante EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine andere ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt nicht ein anderes Problem mit sich bewegenden Durchschnittswerten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlierenden Geschäften führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass Märkte nur Trend ein Viertel der Zeit. Bis zu 75 Handelsgeschäfte beschränken sich auf enge Bereiche, wenn gleitende durchschnittliche Kauf - und Verkaufssignale wiederholt erzeugt werden, da sich die Preise rasch und deutlich über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte im Handel verwendet) Anpassung der gleitenden Durchschnitte an die Marktaktivität Eine Methode, um die Nachteile der gleitenden Durchschnitte zu adressieren, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten wäre. Dies würde Gewinner zu laufen. Als Trend geht ein Ende und die Preise konsolidieren. Würde der gleitende Durchschnitt näher an der gegenwärtigen Marktbewegung herangehen und theoretisch dem Trader erlauben, die meisten der erhaltenen Gewinne während des Trends zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basiert, in seinem Buch "New Trading Systems and Methods". Dieser Indikator soll die Stärke eines Trends messen, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) / (Summe der absoluten Preisänderungen für jeden Balken) Betrachten Sie eine Aktie, die jeden Tag einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen einen Kurs erzielt hat Insgesamt 15 Punkte. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkte-Bereich). Wäre dieser Bestand um 15 Punkte gesunken, wäre der ER -0,67. (Für weitere Trading-Tipps von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung der Handelsverluste skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1,0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend liegt -1,0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator zu finden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wobei: SCF die Exponentialkonstante für die schnellste ist EMA zulässig (meist 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das oben erwähnte Wirkungsgrad-Verhältnis Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in 1 gezeigt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größtmöglichen Abflachungsgrad in der Bereichsgrenze auf der rechten Seite dieser Tabelle. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt ist, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für whipsaw Trades zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil bei den gleitenden Durchschnitten ist bisher nicht auszuschließen. Fazit Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Er schloss, Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Reiz ist, zeigen unsere vorläufigen Tests keinen wirklichen praktischen Vorteil zu dieser komplexeren Trendglättungsmethode. Dieses bedeutet nicht, daß Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Mehr zu diesem Thema finden Sie unter Entdeckung von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Als Beispiel zeigen Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ kann, da sich die Volatilität in Zyklen bewegt, die Bestände mit dem niedrigsten Effizienzverhältnis als Ausbruchschancen beobachtet werden.