Kaufmans Parameter Untuk Adaptif Moving Average Strategy

Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy Setup Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Sumber Kaufman, PJ 1995 Perdagangan Smarter Meningkatkan Kinerja dalam Mengubah Pasar New York McGraw-Hill, Inc Konsep Strategi perdagangan berdasarkan filter suap adaptif Penelitian Verifikasi Kinerja Tujuan 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 Adaptasi turun Catatan Garis tren AMA nampaknya berhenti ketika pasar tidak memiliki arah Bila tren pasar , Garis tren AMA menangkap Trade Entry Long Trades Sebuah pembelian pada penutupan ditempatkan setelah pengaturan bullish Short Trades A sell pada penutupan ditempatkan setelah pengaturan bearish Trade Exit Table 1 Portfolio 42 pasar futures dari empat sektor utama komoditas, mata uang , Suku bunga, dan indeks ekuitas Data 32 tahun sejak 1980 Platform Pengujian MATLAB. II Sensitivity Test. Al Grafik 3-D diikuti oleh grafik kontur 2-D untuk Faktor Laba, Rasio Sharpe, Indeks Performa Ulkus, CAGR, Drawdown Maksimum, Persen Menguntungkan, dan Rata-rata Rugi Rasio Rata-Rata Rugi Gambar akhir menunjukkan sensitivitas Kurva Ekuitas. Variabel Teruji Definisi ERLength FilterIndex Tabel 1.Gambar 1 Masukan Kinerja Portofolio Tabel 1 Slippage Komisi 0.AMA ERLength adalah Moving Average Adaptive selama periode ERLength ERLength adalah periode lihat kembali Rasio Efisiensi ER ER i abs Arah I Volatilitas i, di mana Abs adalah nilai absolut Arah Saya Tutup Saya Tutup Saya 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 SlowMALength adalah sebuah IA i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i I i i I I i I I I i I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I i I. Lo Ng 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 kemudian MaxAMA 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 dari seri di atas N periode N 20 nilai default Indeks i. FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02 N 20.Long Trades A beli 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 Stop beli diletakkan pada Entry ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2 , 100, Step 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02.Do Adaptive Moving Averages Memimpin Untuk Hasil yang Lebih Baik. Rata-rata Adalah alat favorit pedagang aktif Namun, ketika pasar berkonsolidasi, indikator ini menyebabkan banyak perdagangan whipsaw, yang menghasilkan serangkaian kemenangan dan kerugian kecil yang membuat frustrasi Analis telah menghabiskan waktu puluhan tahun untuk memperbaiki rata-rata pergerakan sederhana. Pada artikel ini, kita melihat ini Upaya 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 Tren Berdiri Pro dan Kontra Bergerak Rata-rata Keuntungan dan kerugian dari moving averages disimpulkan oleh Robert Edwards dan John Magee dalam edisi pertama Analisis Teknis Tren Saham ketika mereka mengatakannya dan, pada tahun 1941 kembali kita dengan senang hati membuat penemuan meskipun banyak orang lain berhasil melakukannya sebelumnya dengan merata-ratanya data untuk sejumlah hari tertentu dapat menghasilkan semacam Dari garis tren otomatis yang pasti akan menafsirkan perubahan tren Sepertinya hampir terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Sebenarnya, itu terlalu bagus untuk dilakukan. Jadilah benar. 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 tetap berusaha 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. Menemukan rata-rata pergerakan lima hari akan memerlukan penjumlahan lima harga penutupan terbaru dan dibagi dengan lima. Penutupan baru-baru ini berada di atas rata-rata bergerak, saham akan dianggap berada dalam tren naik. Dependensi didefinisikan oleh harga perdagangan di bawah rata-rata bergerak. Untuk lebih, lihat tutorial Moving Averages kami. Properti yang menunjukkan tren ini memungkinkan pergerakan rata-rata ke moving average. Menghasilkan sinyal perdagangan Dalam aplikasi yang paling sederhana, pedagang membeli ketika harga bergerak di atas rata-rata bergerak dan menjual saat harga turun di bawah garis itu. Pendekatan semacam itu Karena ini dijamin menempatkan pedagang di sisi kanan setiap perdagangan yang signifikan. Sayangnya, saat merapikan data, rata-rata bergerak akan tertinggal dari aksi pasar dan pedagang hampir selalu memberikan sebagian besar keuntungan mereka bahkan pada kemenangan terbesar sekalipun. Perdagangan. Rata-rata Bergerak Pindah Analis tampaknya menyukai gagasan tentang rata-rata bergerak dan telah menghabiskan bertahun-tahun untuk mencoba mengurangi masalah yang terkait dengan lag ini Salah satu inovasi ini adalah rata-rata bergerak eksponensial EMA Pendekatan ini memberikan bobot yang relatif lebih tinggi terhadap data terakhir, dan Sebagai hasilnya, ia tetap mendekati tindakan harga daripada rata-rata bergerak sederhana Rumus untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial. EMA Berat Dekat 1-Berat EMAy Where. Weight adalah konstanta pemulusan yang dipilih oleh analis. EMAy adalah rata-rata pergerakan eksponensial Dari kemarin. Nilai pembobotan umum adalah 0 181, yang mendekati rata-rata bergerak sederhana 20 hari. Lain adalah 0 10, yang kira-kira bergerak 10 hari. Rata-rata. Meskipun mengurangi lag, rata-rata bergerak eksponensial gagal mengatasi masalah lain dengan rata-rata bergerak, yang penggunaannya terhadap sinyal perdagangan akan menyebabkan sejumlah besar perdagangan rugi. 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 bergerak cepat di atas dan di bawah rata-rata bergerak Untuk mengatasi masalah ini, beberapa analis Telah menyarankan berbagai faktor pembobotan dari perhitungan EMA Untuk lebih lanjut, lihat Bagaimana rata-rata bergerak yang digunakan dalam perdagangan. Mengambil Rata-rata Bergerak ke Tindakan Pasar Salah satu metode untuk mengatasi kerugian rata-rata bergerak adalah dengan mengalikan faktor pembobotan dengan rasio volatilitas Melakukan hal ini akan Berarti bahwa rata-rata bergerak akan jauh dari harga saat ini di pasar volatile Ini akan memungkinkan pemenang untuk berjalan Sebagai tren datang ke sebuah e Nd 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 dapat 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 konstan berdasarkan rasio efisiensi ER dalam bukunya, New Trading Sistem dan Metode Indikator ini dirancang untuk mengukur kekuatan suatu tren, yang didefinisikan dalam kisaran dari 0 sampai 1 0 Hal ini dihitung dengan formula. ER sederhana perubahan harga total untuk jumlah periode perubahan harga mutlak untuk setiap batang. Pertimbangan Sebuah saham yang memiliki kisaran lima poin setiap hari, dan pada akhir lima hari telah mendapatkan total 15 poin. Hal ini akan menghasilkan ER sebesar 0 67 15 poin ke atas dibagi dengan total 25 poin. Saham 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 efisiensi trend didasarkan pada seberapa banyak pergerakan arah atau kecenderungan Anda. Mendapatkan per unit pergerakan harga selama periode waktu yang ditentukan ER dari 1 0 mengindikasikan bahwa stok dalam uptrend yang sempurna -1 0 merupakan tren turun yang sempurna Secara praktis, ekstrem jarang tercapai. Untuk menerapkan indikator ini untuk menemukan adaptif Moving average AMA, trader harus menghitung bobotnya dengan rumus berikut yang agak rumit. ER SCF SCS SCS 2 Where. SCF adalah konstanta eksponensial untuk EMA tercepat yang diijinkan biasanya 2.SCS adalah konstanta eksponensial untuk EMA paling lambat. Sering diijinkan 30.ER adalah rasio efisiensi yang disebutkan di atas. Nilai untuk C kemudian digunakan dalam formula EMA dan bukan variabel berat yang lebih sederhana. Meski sulit dihitung dengan tangan, rata-rata pergerakan adaptifnya termasuk Uded 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 bergerak eksponensial 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 jarak dekat yang terlihat di sisi kanan bagan ini. Pada kebanyakan kasus, rata-rata pergerakan eksponensial, yang ditunjukkan sebagai garis biru, paling dekat dengan harga Tindakan 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 rata-rata bergerak sejauh ini tidak mungkin dihilangkan. Kesimpulan Robert Colby menguji ratusan teknik - Alat analisis dalam The Encyclopedia of Technical Market Indicators Dia menyimpulkan, Meskipun rata-rata bergerak adaptif adalah ide baru yang menarik dengan daya tarik intelektual yang cukup besar, pendahuluan kami Tes gagal untuk menunjukkan keuntungan praktis nyata untuk metode perataan tren yang lebih kompleks Ini tidak berarti pedagang harus mengabaikan gagasan AMA dapat dikombinasikan dengan indikator lain untuk mengembangkan sistem perdagangan yang menguntungkan Untuk informasi lebih lanjut tentang topik ini, baca Menemukan 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 harga terendah Rasio efisiensi dapat diawasi sebagai peluang terobosan. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam Amerika Serikat Langit-langit utang dibuat berdasarkan Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat suku bunga dimana lembaga penyimpanan 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 terjadi Ada yang terukur. Suatu tindakan 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 Perburuhan AS. Singkatan mata uang atau simbol mata uang untuk INR rupee India INR, mata uang India Rupee terdiri dari 1.Kaufman's Adaptive Moving Average KAMA. Kaufman's Adaptive Moving Average KAMA. Developed by Perry Kaufman, Kaufman's Adaptive Moving Average KAMA adalah sebuah Moving average yang dirancang untuk memperhitungkan keributan pasar atau volatilitas KAMA akan mengikuti harga saat harga berbalik relatif kecil dan tingkat kebisingannya rendah KAMA akan menyesuaikan saat harga bergerak melebar dan mengikuti harga dari jarak yang lebih jauh Indikator trend berikut ini dapat digunakan. Untuk mengidentifikasi keseluruhan tren, titik balik waktu dan pergerakan harga filter. Ada beberapa langkah yang diperlukan untuk menghitung Kaufman's Adaptive Moving Average Mari s s pertama Pelacur 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 untuk EMA paling lambat Konstan. Sebelum menghitung KAMA, kita perlu menghitung Rasio Efisiensi ER dan Smoothing Constant SC Memecah formula menjadi ukuran kecil nugget memudahkan pemahaman metodologi di belakang indikator. Perhatikan bahwa ABS mewakili Absolute Value. Efficiency Ratio ER. ER pada dasarnya adalah perubahan harga yang disesuaikan dengan volatilitas harian. Dalam istilah statistik, Rasio Efisiensi memberi tahu kita bahwa efisiensi fraktal dari perubahan harga ER berfluktuasi antara 1 dan 0, namun ekstrem ini adalah pengecualian, bukan norma ER akan menjadi 1 jika harga Naik 10 periode berturut-turut atau turun 10 periode berturut-turut ER akan menjadi nol jika harga tidak berubah selama periode 10. Perputusan Konstan SC. Penghuburan konstan menggunakan ER dan dua konstanta pemulusan Ed pada rata-rata bergerak eksponensial. Seperti yang mungkin Anda perhatikan, 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 and Signals. Chartists dapat menggunakan KAMA seperti indikator berikut lainnya, seperti moving average Chartists dapat mencari harga cross, directional Perubahan dan sinyal yang disaring. 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 Seseorang mungkin memerlukan harga untuk memegang 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 agar lancar. Indikator selanjutnya 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 Menempel 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 mengkombinasikan Ne sinyal 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 m Parameter iddle secara bertahap Meskipun perbedaannya hanya 3, KAMA 10,5,30 secara signifikan lebih halus daripada 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.