Adaptive Moving Average Binary Wave

Kaufman Adaptive Moving Average Estratégia de Negociação Setup Filtro. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptativa Movendo Média KAMA Fonte Kaufman, PJ 1995 Mais Inteligente Trading Melhorar o desempenho em mercados em mudança Nova Iorque McGraw-Hill, Inc Estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo Pesquisa Objetivo Verificação de desempenho da configuração e filtro Especificação Tabela 1 Resultados Figura 1-2 Trade Setup longas operações A média móvel móvel adaptativa AMA transforma-se em operações curtas A média móvel adaptativa se torna baixa Nota A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção Quando a tendência dos mercados , A linha de tendência de AMA alcança Trade Entry Long Trades Uma compra no fim é colocada depois de uma configuração bullish Short Trades Uma venda no fechamento é colocada depois de uma configuração de baixa Feira de Comércio Tabela 1 Carteira 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado commodities, moedas , Taxas de juros e índices patrimoniais Dados 32 anos desde 1980 Testing Platform MATLAB. II Sensitivity Test. Al L Gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno 2-D para o Fator de Lucro, Índice de Sharpe, Índice de Desempenho da Úlcera, CAGR, Máximo Drawdown, Percentual de Negociações Lucrativas e Média de Média Razão de Perda Média A imagem final mostra a sensibilidade da Curva de Equidade. ERLength FilterIndex Definições Tabela 1. Tabela 1 Desempenho da Carteira Inputs Tabela 1 Deslizamento da Comissão 0.AMA ERLength é a Média Móvel Adaptável ao longo de um período de ERLength ERLength é um período de retorno da Eficiência Ratio ER ER i abs Direção i Volatilidade i, onde Abs é o valor absoluto Direção i Fechar i Fechar i ERLength, Volatilidade i abs DeltaFechar i, ERLength, onde é a soma ao longo de um período de ERLength, DeltaClose i Fechar i Fechar i 1 FastMALength é um período da média rápida SlowMALength é um Período da média lenta AMA i AMA i 1 ci Fechar i AMA i 1, em que ci ER i Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Índice i. ERLength 2, 100, Step 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Lo Ng Trades Se AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 então MinAMA AMA i 1 A média móvel adaptativa vira acima com um pivô em MinAMA Trades Curtos AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 então MaxAMA AMA i 1 Média Movente Adaptativa Gera para baixo com um pivô no Índice MaxAMA i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, onde StdDev é o desvio padrão de séries sobre N períodos N 20 valor padrão Índice i. FilterIndex 0 0, 1 0, Etapa 0 02 N 20.Long Trades Uma compra no fechamento é colocada quando AMA i AMA i 1 AMA i Filtro MinAMA i Trades Curtas Uma venda no fechamento é colocada quando AMA i AMA i 1 MaxAMA AMA i Filtro i Índice i. Stop Perda Saída ATR ATRLength é a Faixa Média Verdadeira durante um período de ATRLength ATRStop é um múltiplo de ATR ATRLength Long Trades Um stop de venda é colocado na entrada ATR ATRLength ATRStop Short Trades Um stop de compra é colocado na entrada ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2 , 100, Passo 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Etapa 0 02.Moving Averages. Moving Average Crossover. This estudo exibe dois meses Por padrão, ambas as médias móveis são Médias Móveis Simples Os Dados de Entrada de Entrada 1 e Dados de Entrada 2 são indicados como X1 e X2, respectivamente, E as Entradas Comprimento 1 e Comprimento 2 dessas duas médias móveis são denotadas como n1 e n2, respectivamente. Este estudo também exibe sinais de compra indicados por uma seta para cima ou vender indicados por uma seta para baixo na barra de gráficos t As condições que determinam quais O sinal, se houver, é exibido. Uma seta para cima é exibida na barra de gráficos t se ocorrer uma das seguintes situações. N1 n2 eo Subgrafo de MAt deixado X1, n1 direito cruza o Subgraph de MAt deixado X2, n2 direito de abaixo na barra de carta t. N2 n1 e o Subgrafo de MAt deixado X2, n2 direito cruza o Subgraph de MAt deixado X1, n1 direito de abaixo na barra de carta t. Em cada um dos dois casos acima, a ponta da seta coincide com o topo da barra de gráfico t. Movendo Diferença Média. Para familiarizar-se com a terminologia e notação utilizadas neste estudo, consulte a documentação para o estudo Moving Average - Simple. This estudo apresenta a diferença entre duas médias móveis, cujos tipos são escolhidos pelo usuário com o Input Tipo de Média Móvel Por padrão, as médias móveis são Médias Móveis Simples Os Dados de Entrada de Entrada são denotados como X e as Entradas Comprimento 1 e Comprimento 2 dessas duas médias móveis são denotadas como n1 e n2, respectivamente. Nós denotamos a Diferença Média Móvel Na barra de gráficos t para as Entradas dadas como MADifft deixou X, n1, n2 direita, e calculamos como segue. MADifft deixou X, n1, n2 direito MAt deixou X, n1 direito - MAt deixou X, n2 direito. O Subgraph deste indicador é exibido em duas cores selecionadas pelo usuário uma para quando o Subgraph está subindo, ea outra para quando é Envelope de média móvel. O estudo Envelope de média móvel desenha uma banda ou envelope superior e inferior acima e abaixo da média móvel. Cada uma das bandas é o valor fixo especificado a partir da média móvel ou da porcentagem especificada da média móvel. Porcentagem ou fixo Valor Selecione Porcentagem ou Valor Fixo No caso de Porcentagem defina a porcentagem com a Porcentagem de Entrada No caso de Valor Fixo, defina o valor fixo com a Entrada de Valor Fixo. Porcentagem Se Porcentagem ou Valor Fixo estiver definido como Porcentagem, insira a porcentagem com esta Entrada para multiplicar a média móvel por Este resultado é adicionado e subtraído para a média móvel 0 01 1.Fixed Valor Se Porcentagem ou Valor Fixo é definido como Fixed Value digite o valor fixo com esta entrada para adicionar e sub Trace este valor fixo a partir da média móvel. Média de Movimentação Tipo. Média de Comprimento Médio. Média de Movimento - Adaptativa. Este estudo calcula uma média móvel adaptável dos dados especificados pela Entrada de Dados de Entrada Esta média móvel foi desenvolvida por Perry Kaufman Gráfico de Ações de Referência Configurações Usar número de dias para carregar dias para carregar para uma média móvel exponencial de comprimento longo alterará o resultado em uma coluna de gráfico particular, embora os dias removidos ou carregados no gráfico sejam anteriores ao valor de média móvel exponencial em uma determinada coluna de gráfico De volta pelo número de barras especificado pelo comprimento entrada. Este é algo importante compreender sobre a natureza do cálculo exponencial e você deve questionar se é mesmo um método de cálculo adequado para o seu método de análise a média móvel exponencial não deve ser Usado com Comprimentos Longos Em vez de usar Moving Average - Simple. Moving Average - Hull. This estudo calcula um Hull média móvel do Dados especificados pela Entrada de Dados de Entrada Esta média móvel foi desenvolvida por Alan Hull. Let X seja uma variável aleatória denotando os Dados de Entrada e seja Xi o valor dos Dados de Entrada na barra de gráficos i Deixe o Comprimento Médio Movente do Casco de Entrada ser denotado como N Deixar WMAt esquerda X, esquerda lfloor frac direito rfloor direito e WMA X, n ser aleatório variáveis ​​denotando o Weighted Moving Averages for X with Lengths left lfloor frac right rfloor e n, respectivamente Então denotamos o Moving Average - Hull at chart bar t Para as entradas dadas como HMAt X, n, e calculamos como segue. HMAt X, n WMAt esquerda 2WMA esquerda X, esquerda lfloor frac direita direita - WMA X, n, esquerda lfloor frac direita rfloor direita. Para obter uma explicação da função floor esquerda lfloor right rfloor, consulte o artigo da Wikipédia..Movendo Média - Rolling High Accuracy. The Média Móvel - Rolling High Accuracy calcula em cada barra de gráfico, uma média de todos os preços que compõem as barras de gráfico durante o período de tempo especificado Este estudo baseia-se no Volume subjacente em dados de Preços em O gráfico para alcançar a sua alta precisão. É necessário para Sierra Chart para ser configurado para um tick por configuração de dados de carrapato para o estudo para alcançar sua alta precisão. Para fazer semanais e mensais períodos de tempo com este estudo não faz sentido com um Rolando porque este estudo não faz referência a segmentos específicos de tempo como o início da semana ou o início do mês Em vez disso volta dados de referência em cada barra de gráfico para o período de tempo especificado Portanto, simplesmente Defina as Entradas do Período de Tempo e do Período de Tempo com o estudo para 7 Dias ou 30 Dias, respectivamente, para efetivamente realizar isto. Se você definiu o Tipo de Período e as Entradas do Período de Tempo para que o cálculo da Média Móvel esteja em um grande número de Barras no gráfico e há um grande número de barras carregadas no gráfico com base nas configurações de gráfico atual, então o estudo pode levar um tempo prolongado para fazer os cálculos iniciais ea interface do usuário do programa será congelada durante este tempo Portanto, ele É necessário ter cuidado com essas configurações de entrada para não colocar demasiada carga de processamento no programa. Tipo de Período de Tempo Esta Entrada especifica o tipo de período de tempo Pode ser Dias Minutos ou Barras Quando definido como Barras, isso significa que O número de barras definido pelo Comprimento do Período de Tempo será usado no cálculo. Quando esta Entrada é definida como Dias, o Período de Tempo especifica o número de dias de Negociação, o cálculo é executado durante o Dia de Negociação S são determinados usando o Tempo de Sessão Por exemplo, se o Comprimento do Período de Tempo for definido como 2, então o dia de negociação anterior como determinado pelo Tempo de Sessão e todo o dia de negociação atual é incluído no cálculo. Portanto, não está neste Caso um cálculo de arrasto de 2 dias voltar 48 horas a partir da data atual. Time Período Comprimento Esta entrada especifica o número de dias, minutos ou barras, dependendo se o tipo de período de tempo é definido como Dias Minutos ou Bars. Exclude fins de semana em Day Count Quando esta entrada é definida como Sim sábado e domingos são ignorados quando determinar quantos dias de volta para incluir no cálculo de acordo com o período de tempo de entrada de comprimento. Use deslocamento fixo em vez de Std Desvio. Band 1 Std Desvio Multiplicador fixo Offset. Band 2 Std Desvio Multiplicador Fixo Offset. Band 3 Std Desvio Multiplicador Fixed Offset. Band 4 Std Desvio Multiplicador Fixed Offset. Moving Average - Simple. This estudo calcula uma simples média móvel dos dados especificados pelo Inp Ut Data Input. Let X seja uma variável aleatória denotando os dados de entrada e seja Xi o valor dos dados de entrada na barra de gráficos i Deixe o comprimento de entrada ser denotado como n Então denotamos a média móvel - simples na barra de gráficos t para a Dado Entradas como MAt X, n, e calculá-lo como follows. For uma explicação da Sigma Sigma notação para somatório, consulte o artigo Wikipedia Summation. Moving média - simples ignorar Zeros. This estudo calcula uma média móvel simples dos dados Especificado pela entrada de dados de entrada, excluindo os valores que são iguais a zero. Seja X uma variável aleatória que denota os dados de entrada e deixe que Xi seja o valor dos dados de entrada na barra de gráficos i Deixe o comprimento de entrada ser denotado como n e deixe O número de valores não nulos de X de X a Xt será denotado como n Então denotamos a Média Móvel - Zeros Simples de Saída na barra de gráficos t para as Entradas dadas como SZMAt X, n, e calculamos como segue. Para uma explicação de A Sigma Sigma notação para soma, consulte a Wikipedia arti Este valor calcula uma média móvel ponderada de onda senoidal dos dados especificados pela Entrada de dados de entrada. Seja X uma variável aleatória que denota os dados de entrada e seja Xi o valor da entrada Dados na barra de gráficos i Então denotamos a Média Móvel - Seno-Onda Ponderada na barra de gráficos t para as entradas dadas como SWWMAt X, e calculamos como segue. Para uma explicação da notação Sigma Sigma para somatório, consulte a Wikipedia Artigo Summation. Moving Average - Smoothed. Este estudo calcula uma média móvel suavizada dos dados especificados pela Input Data Input. Let X ser uma variável aleatória denotando os dados de entrada e deixe Xi ser o valor dos dados de entrada na barra de gráficos i Let O comprimento de entrada será denotado como n Então nós denotamos a Média Móvel - Alisada na barra de gráficos t para as Entradas dadas como SMMAt X, n, e calculamos com a seguinte relação de recursão. Para uma explicação da notação Sigma Sigma para soma, Consulte a Wikipedia Artigo Summation. Offset Esta entrada especifica o número de barras de gráfico pelo qual o índice de soma deve ser deslocado para a esquerda. Moving Average - Triangular. The Triangular Moving Average é calculado em termos da Média Móvel Simples Consulte esse estudo para se familiarizar Com a notação utilizada aqui. Assim como com a Média Móvel Simples, este estudo baseia-se na Entrada de Dados Entradas X e Comprimento n Calculamos dois Comprimentos adicionais n1 e n2, como se segue. Displaystyle left lceil direito rceil n espaço odd n1 1 n espaço mesmo fim direito. Para obter uma explicação da função teto esquerda lceil direito rceil, consulte o artigo Wikipedia Floor and ceiling functions. We denote a média móvel - Triangular na barra de gráfico t para Os Dados de Entrada dados e os Comprimentos calculados como TMAt deixaram X, n1, n2 direito, e calculamos como segue. Na fórmula acima, MA à esquerda X, n1 à direita é uma variável aleatória que denota a Média Móvel Simples de Comprimento n1 para os Dados de Entrada X. Média Móvel - Triplo Exponencial. Este estudo calcula uma média móvel exponencial tripla dos dados especificados pela Entrada de Dados de Entrada. Seja X uma variável aleatória que denota os Dados de Entrada e deixe Xt o valor dos Dados de Entrada na barra de gráficos. Ser denotado como n Então denotamos a Média Móvel - Triplo Exponencial na barra de gráficos t para as Entradas dadas como TEMAt X, n, e calculamos em termos das Médias Mínimas Exponenciais EMAt X, n, EMAt EMA X, n, n , E EMA EMA X, n, n, n, n em que EMA X, n é uma variável aleatória que denota a Média Móvel Exponencial de Comprimento n para os Dados de Entrada X As três médias móveis exponenciais são inicializadas como se segue. A Média Móvel - Tripla Exponencial é calculada a partir destas médias móveis exponenciais, como se segue. EMA0 X, n EMA0 EMA X, Este estudo calcula uma média móvel ponderada em volume dos dados especificados pela entrada de dados de entrada (Input Data Input, Input Data Input).Deixar X ser uma variável aleatória denotando os Dados de Entrada deixe que Xi seja o valor dos Dados de Entrada na barra de gráficos i e seja Vi o Volume na barra de gráficos i Deixe o Comprimento de Entrada ser denotado como n A Média Móvel - Volume Ponderado em Barra de gráfico t para as entradas dadas VWMAt X, n, e calculá-lo como follows. For uma explicação da notação Sigma Sigma para summation, consulte o artigo Wikipedia Summation. Moving média - Weighted. Este estudo calcula uma média móvel ponderada de Os dados especificados pela Entrada de Dados de Entrada. Seja X uma variável aleatória que denota os Dados de Entrada e seja Xi o valor dos Dados de Entrada na barra de gráficos i Deixe o Comprimento de Entrada ser denotado como n Então denotamos a Média Móvel - Ponderada em A barra de gráficos t para as Entradas dadas como WMAt X, n, e calculamos como segue. Para uma explanat Íon da sigma Sigma notação para soma, consulte o artigo Wikipedia Summation. Moving média - Welles Wilders. Este estudo calcula uma Welles Wilders média móvel dos dados especificados pelo Input Data Input. Let X ser uma variável aleatória denotando o Input Data E seja Xi o valor dos Dados de Entrada na barra de gráficos i Deixe o Comprimento de Entrada ser denotado como n Então denotamos a Média Móvel - Welles Wilders na barra de gráficos t para as Entradas dadas como WWMAt X, n e calculamos usando a Seguinte relação de recursão. WWMA0 0 WWMAt X, n esquerda SZMAt X, n WMMA X, n 0 WWMA X, n frac esquerda Xt - WWMA X, n direita WWMA X, n neq 0 end right. In a função acima, SZMAt X, n refere-se a Moving Average - Simple Skip Zeros Para uma explicação da notação Sigma Sigma para summation, consulte o artigo Wikipedia Summation. Moving Average - Zero Lag Exponential. This estudo calcula um zero lag média móvel exponencial dos dados especificados pela entrada de dados Input. Let X seja uma variável aleatória denotando os Dados de Entrada e seja Xt o valor dos Dados de Entrada na barra de gráficos t Deixe o Comprimento EMA Longo de Intervalo de Entrada seja denotado como n Então denotamos a Média Móvel - Exponencial de Limite Zero na barra de gráficos t para a Dado Entradas como ZLEMAt X, n, e calculá-lo usando a seguinte relação de recursão. ZLEMAt X, nc à esquerda 2Xt - X à direita 1 - c ZLEMA X, n. A constante L é chamada de Lag, e é calculada da seguinte forma. Para obter uma explicação da função teto esquerda lceil right rceil, consulte o artigo Wikipedia Floor E teto. A constante c é o mesmo multiplicador que é encontrado na Média Móvel Exponencial. Se L 0, então ZLEMAt X, n se torna idêntico a EMAt X, n. Moving Averages. This estudo calcula e desenha 3 médias móveis de qualquer Os valores de Regressão Linear em Movimento e Regressão Linear Móvel calculam e exibem o valor de uma função de regressão linear dos Dados de Entrada selecionados Aberto, Alto, Baixo, Fechado sobre o Comprimento especificado. Portanto, qualquer ponto ao longo da linha de estudo de Regressão Linear é igual ao valor final de uma linha de Regressão Linear. Por exemplo, o valor final de uma linha de Regressão Linear que cobre 10 preços de fechamento terá o mesmo valor de uma regressão linear móvel Ne com um comprimento de 10 na mesma barra. Para o método de cálculo, consulte a função LinearRegressionIndicatorS no arquivo na pasta Sierra Chart é instalado to. If você desenha um desenho de gráfico de regressão linear sobre o mesmo comprimento que você definiu em As entradas do estudo para este estudo, em seguida, onde esse desenho termina, ele terá o mesmo valor que a média móvel - Regressão linear study. Next descrevem o cálculo do Indicador de Regressão Linear Seja T a variável medida ao longo do eixo horiztonal, X é uma variável aleatória que denota os Dados de Entrada que são medidos ao longo do eixo vertical. Nós denotamos os valores dessas variáveis ​​na barra de gráficos i como Ti i e Xi, respectivamente, onde i é um índice corrente. Nós denotamos o valor do índice correspondente ao A barra atual como n Seja o comprimento de entrada A função de indicador de regressão linear calcula cada uma das seguintes somas na barra de gráficos t Essas somas são usadas para calcular as estatísticas de regressão. Para obter uma explicação de A notação Sigma Sigma para somatório, consulte o artigo da Wikipedia Summation. Note As somas sobre os valores de T não se movem, como as somas sobre os valores de X fazem isso é compensado usando o comprimento n em certos lugares em vez da Valor atual t do Índice Isto sempre dá o valor correto do LRI e da inclinação da linha de regressão, mas não dá o valor correto da interceptação. Essas somas são usadas para calcular as estatísticas de regressão, como mostrado abaixo. O modelo de regressão é da forma X em btT, onde em e bt são como definidos acima. Indicador de Regressão Linear. O Indicador de Regressão Linear é a coordenada X do ponto final direito da linha de tendência de regressão linear de Comprimento n Seu valor LRIt no gráfico A barra t é calculada como LRIt em btn. A média móvel - Regressão linear na barra de gráfico t para as Entradas dadas é denotada como LSMAt X, n em btn. Estudy Moving Average. This estudo é para compatibilidade com versões anteriores Você deve usar o novo Baseado No ajuste para um estudo para b Este estudo calcula uma média móvel T3 dos dados especificados pela entrada de dados de entrada. O estudo foi desenvolvido por Tim Tillson. Seja X uma variável aleatória que denota os dados de entrada e Seja Xt o valor dos dados de entrada na barra de gráficos. T Deixe o comprimento de entrada denotado como n e deixe o multiplicador de entrada denotado como v. Então denotamos o valor de T3 na barra de gráficos t para as entradas dadas como T3 X, n , V, e calculamos usando a seguinte seqüência de médias exponenciais para as entradas dadas EMAt X, n EMAt X, n EMAt X, n EMAt EMA X, n, n EMAt X, n EMAt EMA EMA X, n, n , N EMAt X, n EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA , N, n, n, n, n. Nas relações acima, EMAt denota a composição de dobra j da função EMA com si mesma, e EMA X, n é uma variável aleatória que denota a Média Móvel Exponencial de Comprimento n para Os Dados de Entrada X Nós calculamos T 3t X, n, v como se segue. Última modificação terça-feira, 28 de fevereiro, 2017.Marca 1998 TRADERS TIPS. Here é a seleção deste mês de Traders Dicas, contribuído por vários desenvolvedores de software de análise técnica para ajudar os leitores a implementar mais facilmente algumas das estratégias apresentadas neste issue. You pode copiar Estas fórmulas e programas para fácil utilização em sua planilha ou software de análise Basta selecionar o texto desejado, destacando como você faria em qualquer programa de processamento de texto, em seguida, use o comando de chave padrão para copiar ou escolher cópia no menu do navegador O texto copiado pode ser Colado em qualquer planilha aberta ou outro software selecionando um ponto de inserção e executando um comando de colagem Alternando para a frente e para trás entre uma janela de aplicativo ea página da Web aberta, os dados podem ser transferidos com facilidade. Dicas deste mês incluem fórmulas e programas para. A média móvel adaptativa que foi discutida na entrevista com Perry Kaufman na Edição de Bônus de STOCKS COMMODITIES de 1998, o artigo apareceu originalmente em Março de 1995 é uma excelente alternativa aos cálculos de média móvel padrão Neste mês s Traders Dicas, vou apresentar dois Easy Language estudos e um Easy Language sistema que são baseados na média móvel adaptável. O cálculo da média móvel adaptativa que é usado nos estudos E o sistema em TradeStation ou SuperCharts é executado principalmente por uma função referida como AMA Outra função referida como AMAF é usada para calcular o filtro de média móvel adaptativa Como sempre, as funções devem ser criadas antes do desenvolvimento do sistema de estudos Tipo Função Nome AMA. Vars Ruído 0, Sinal 0, Diff 0, efRatio 0, Suave 1, Mais Rápido 6667, Mais Lento 0645, AdaptMA 0.Diff AbsValue Fechar - Fechar 1.IF CurrentBar Período Então AdaptMA Close. IF CurrentBar Período Then Começar Sinal AbsValue Fechar - Período Período. Noise Summation Diff, Period. efRatio Sinal Noise. Smooth Potência efRatio Mais Rápido - Mais Lento Mais Lento, 2.AdaptMA AdaptMA 1 Suave Fechar - AdaptMA 1 End. Inputs Período Nume Ric, Pcnt Numeric. Vars Ruído 0, Sinal 0, Diff 0, efRatio 0, Smooth 1, Mais Rápido 6667, Mais Lento 0645, AdaptMA 0, AMAFltr 0.Diff AbsValue Fechar - Fechar 1.IF CurrentBar Período AdaptMA Close. IF CurrentBar Período Then Begin Signal AbsValue Fechar - Fechar Período. Noise Summation Diff, Period. efRatio Sinal Noise. Smooth Potência efRatio Mais Rápido - Mais Lento Mais Lento, 2.AdaptMA AdaptMA 1 Suave Fechar - AdaptMA 1.AMAFltr StdDev AdaptMA-AdaptMA 1, Período Pcnt End. AMAF AMAFltr Depois de ter criado com sucesso ambas as funções, você pode criar os dois estudos eo sistema O primeiro indicador exibe a linha de média móvel adaptativa, com uma torção opcional A torção é que a linha AMA pode ser suavizada usando regressão linear Assim, eu tenho Incluído no indicador uma entrada denominada suave que lhe permite determinar se a linha AMA deve ser suavizada ou não AY como o valor de entrada suaviza o cálculo An N simplesmente traça a linha AMA cru Este indicador deve ser escalado para Igual ao preço da Ta Tipo Indicador Nome MovAvg Adaptive. Inputs Período 10, Smooth Y. IF UpperStr Smooth Y Então Plot1 LinearRegValue AMA Período, Período, 0, Smooth AMA Else Plot2 Período AMA, Adaptive MA O segundo indicador, Mov Avg Adaptive Fltr, leva o conceito de filtragem E aplica-o a um indicador Com base nos parâmetros AMAF de média móvel adaptável filtrada, este indicador traçará uma linha vertical azul ou vermelha, dependendo da condição que é cumprida. Os valores reflectidos pelas linhas verticais reflectem o valor do cálculo do filtro AMA. As configurações de formato sugeridas são dadas após o código do indicador Tipo Indicador Nome MovAvg Adaptável Fltr. Inputs Período 10, Pcnt 15.Vars AMAVal 0, AMAFVal 0, AMALs 0, AMAHs 0.AMAFVAl Período AMAF, Pcnt. IF CurrentBar 1 Em seguida, Begin AMALs AMAVal. AMAHs AMAVal End Else Começar IF AMAVal AMAVal 1 Então AMALs AMAVal IF AMAVal AMAVal 1 Então AMAHs AMAVal IF AMAVal - AMALs AMAFVal Então Começar Plot1 AMAFVal, Buy. IF Plot1 1 0 Então Alerta True End Outros IF AMAHs - AMAVal AM AFVal Então Begin Plot2 AMAFVal, AMAFilter End. Style Scaling Screen O sistema MovAvg Adaptive Fltr abaixo é baseado nas regras estabelecidas para entradas com base no cálculo da média móvel adaptativa filtrada Tipo Sistema. Nome MovAvg Adaptive Fltr. Inputs Período 10, Pcnt 15.Vars AMAVal 0, AMAFVal 0, AMALs 0, AMAHs 0.AMAFVAl AMAF Período, Pcnt. IF CurrentBar 1 Em seguida, Begin AMALs AMAVal. AMAHs AMAVal End Outros Começar IF AMAVal AMAVal 1 Então AMALs AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal Amaval Amaval Amaval AMAVal Amaval AMAVal Amaval Amaval Amaval AMAVal Amaval AMAVal Amaval AMAVal AMAVal AMAVal O arquivo é Por favor, note que todas as técnicas de análise Traders Dicas postadas no site da Omega Research s podem ser utilizadas por TradeStation e SuperCharts Sempre que possível, as técnicas de análise postadas incluirão Quick Editor e Power Editor Formatos. - Gaston Sanchez, Omega Research 800 422-8587, 305 270-1095 Internet Back to List. In MetaStock 6 5, você pode facilmente criar o sistema de média móvel adaptável discutido por Perry Kaufman na entrevista aparecendo na edição de bônus de 1998 Com o MetaStock 6 5 em execução, escolha Indicator Builder no menu Ferramentas e, em seguida, clique no botão Novo Digite as seguintes fórmulas. Adaptiva Média Móvel Binary Wave. Periods Entrada Períodos de Tempo, 1,1000, 10.Direção CLOSE - Ref CLOSE, - periods. SSC ER FastSC - SlowSC SlowSC. AMA Se Cum 1 períodos 1, ref Close, -1 constante CLOSE - ref Close, -1, constante anterior CLOSE - PREV. FilterPercent Filtro de entrada Percentagem, 0,100,15 100.Filter FilterPercent Std AMA - Ref AMA, -1, Periods. AMALow Se AMA Ref AMA, -1, AMA, PREV. AMAHigh Se AMA Ref AMA, -1, AMA, PREV. Adaptive Moving Average. Periods Entrada Períodos de Tempo, 1,1000, 10.Direção CLOSE - Ref FECHAR, - periods. SSC ER FastSC - SlowSC SlowSC. AMA Se Cum 1 períodos 1, ref Close, -1 constante CLOSE - ref Close, -1, Prev const Se você quiser ver a média móvel adaptável, basta plotá-lo em qualquer gráfico no MetaStock Se você quiser ver os sinais de compra e venda do sistema de média móvel adaptativa, trace a onda binária de média móvel adaptável Esta onda binária Traça um 1 quando houver um sinal de compra, um -1 para um sinal de venda e um zero quando não houver sinal --Allan J McNichol, EQUIS International 800 882-3040, 801 265-8886 Internet Voltar para a lista. TECHNIFILTER PLUS. Here Sa TechniFilter Plus, versão 8, fórmula para a média móvel adaptativa AMA discutido por Perry Kaufman na edição de bônus de 1998.AMA é uma média exponencial onde o peso multiplicador pode variar cada dia entre um valor máximo e mínimo Como os preços formam uma tendência forte , Este peso variável aproxima-se de seu valor máximo, fazendo com que a AMA rastreie a curva de preços mais de perto Quando os preços estão em ziguezague, o peso variável se aproxima de seu valor mínimo, fazendo com que a AMA aplique Kaufman usa uma razão de variação de preço a variati O primeiro parâmetro, 2, indica que uma média exponencial de dois dias é a média mais rápida para a média variável. O segundo parâmetro, 30, indica que uma média exponencial de 30 dias, Dia média é a média mais lenta para a média variável O terceiro parâmetro, 10, indica o período de lookback para calcular como o peso vai mudar. Perry Kaufman Adaptive Moving Average Formula. SWITCHES multiline recursive. INITIAL VALOR C. FORMULA Esta estratégia TechniFilter Plus e Os relatórios, as estratégias e as fórmulas de comerciantes mais adiantados pontas podem ser downloaded do Web site de RTR s - Web site de RTR Burch, software de RTR 919 510-0608, Internet do E-mail de volta à lista. Este é um programa do WAVE WI E Implementação da média móvel adaptativa AMA de Perry Kaufman, discutida na entrevista à edição de bônus STOCKS COMMODITIES 1998 --Peter Di Girolamo, Jerome Technology 908 369-7503, E-mail Internet Voltar para a lista. Anúncio de Kaufman A chave para criar a média móvel adaptativa AMA é a habilidade de escrever fórmulas recursivas, ou auto-referenciadas, apontando as que estão fora como A seguir, procede-se a seguir. A curva 4, marcada com o offset, é usada em conjunto com a linha 15 para semear os valores introduzidos manualmente no exemplo da planilha nas células I5 a I14 A direção é determinada na linha 5 usando um estudo de impulso de 10 períodos Linhas 6,7 e 8 Calcular a volatilidade primeiro calculando um momento de um momento, em seguida, tomando o valor absoluto do momento e, finalmente, somando uma série de 10 períodos As linhas 9 e 10 calcular o valor ER e seu valor absoluto Linhas 11 e 12 são coeficientes contendo os valores exponentes representando Dois e 30 períodos, respectivamente Linha 13 calcula o valor ssc Linha 14 quadrados ssc, dando c. Row 16 calcula o real AMA e é a primeira linha que é recursiva Linha 17, também recursiva, calcu Lates a diferença do atual e anterior AMA Row 18, AMAdiff, usa uma instrução if para evitar relatar um resultado inválido na coluna 1, uma vez que não há nada antes da coluna 1 para produzir um cálculo válido. Row 19 calcula o padrão de 10 períodos Desvio de AMAdiff A linha 20 é um coeficiente que contém o valor percentual A linha 21 calcula o valor do filtro As linhas 22 e 23 são linhas de usuário recursivas que rastreiam os baixos de AMA e as altas de AMA. As rotas 23 e 24 são as regras de venda de compra, respectivamente. Figura 1 SMARTRADER Este SMARTrader SpecSheet implementa a média móvel adaptável de Perry Kaufman da edição de bônus de 1998. Esta folha de especificações também está disponível no site da Stratagem --Jim Ritter, Stratagem Software International 504 885-7353, Internet de e-mail Voltar à lista.