Kaufman Gleitende Durchschnittliche Metastock

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. Spezifikation: 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 Avg. 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 absolute Wert 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) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 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. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02Do Adaptive Moving Averages Lead to Bessere Ergebnisse Gleitende Durchschnitte 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 Änderungen 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 den Reichtum der Märkte mühelos 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 Händler erlauben, die meisten Gewinne, die während des Trends erfasst werden, 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 einen Fünfpunktbereich pro Tag hat, und am Ende von fünf Tagen insgesamt gewonnen hat Von 15 Punkten. 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 Anklang 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, da die Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad könnte als Ausbruch Chancen beobachtet werden. März 1998 TRADERS TIPPS Hier ist diese Monate Auswahl von Traders Tipps, die von verschiedenen Entwicklern der technischen Analyse-Software beigetragen, um Lesern leichter implementieren einige Der in dieser Ausgabe präsentierten Strategien. 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, und verwenden Sie dann Ihren Standardschlüsselbefehl für die Kopie oder wählen Sie quotcopyquot aus dem Browser-Menü. Der kopierte Text kann dann in eine beliebige offene Kalkulationstabelle oder andere Software zerlegt 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. Diese Monate-Tipps enthalten Formeln und Programme für: TRADESTATION Der adaptive gleitende Durchschnitt, der im Interview mit Perry Kaufman im 1998 STOCKS amp COMMODITIES Bonus-Ausgabe (der Artikel erschien ursprünglich im März 1995) diskutiert wurde, ist eine hervorragende Alternative zu normalen gleitenden Durchschnittsberechnungen. In diesem Monat Traders Tipps, werde ich zwei Easy Language-Studien und ein Easy Language-System, die auf dem adaptiven gleitenden Durchschnitt basieren präsentieren. Die adaptive gleitende Durchschnittsberechnung, die in den Studien und dem System in TradeStation oder SuperCharts verwendet wird, wird in erster Linie durch eine Funktion ausgeführt, die als quotAMA. quot bezeichnet wird. Eine andere Funktion, die als quotAMAFquot bezeichnet wird, wird zur Berechnung des adaptiven gleitenden Durchschnittsfilters verwendet. Wie immer sollten die Funktionen vor der Entwicklung des Studiessystems erstellt werden. Typ: Funktion Name: AMA Vars: Rauschen (0), Signal (0), Diff (0), efRatio (0), Smooth (1), Schnellstes (.6667), Slowest (.0645), AdaptMA (0) Diff AbsValue (Schließen - Schließen1) IF CurrentBar lt Periode Dann AdaptMA Schließen IF CurrentBar gt Periode Danach Signal beginnen AbsValue (Close - ClosePeriod) Rauschen Summation (Diff, Period) efRatio Signal Rauschen Glatte Leistung (efRatio (am schnellsten - am langsamsten) am langsamsten, 2) AdaptMA (0), Diff (0), efRatio (0), Smooth (1), Am schnellsten (.6667 (Diff, Period.) Diff AbsValue (Close - Close1) IF CurrentBar lt Period Dann AdaptMA Schließen IF CurrentBar gt Zeitraum Dann beginnen Signal AbsValue (Close - ClosePeriod) Noise Summation (Diff, Period ) AdaptMA AdaptMA1 Smooth (Close - AdaptMA1) AMAFltr StdDev (AdaptMA-AdaptMA1, Period) Pcnt Ende AMAF AMAFltr Sobald Sie beide Funktionen erfolgreich erstellt haben, können Sie diese anlegen Die beiden Studien und das System. Der erste Indikator zeigt die adaptive gleitende mittlere Linie mit einem optionalen Twist an. Die Twist ist, dass die AMA-Linie kann geglättet werden mit linearen Regression. So habe ich in den Indikator eine Eingabe mit dem Namen quotsmoothquot, dass Sie bestimmen, ob die AMA-Linie geglättet werden soll oder nicht. Ein QuoteYquot als Eingabewert glättet die Berechnung. Ein quotNquot zeichnet einfach die rohe AMA Linie auf. Dieser Indikator sollte auf "Gleich" wie "Preisdaten" skaliert werden. Typ: Indikatorname: MovAvg Adaptive Inputs: Period (10), Smooth (Qyquot) IF UpperStr (Smooth) quotYquot Dann Plot1 (LinearRegValue (AMA (Periode), Periode, 0) , QuotSmooth AMAquot) Else Plot2 (AMA (Period), quotAdaptive MAquot) Der zweite Indikator, quotMov Avg Adaptive Fltr, quotiert das Filterkonzept und wendet es auf einen Indikator an. Basierend auf den gefilterten adaptiven gleitenden Durchschnittsparametern (AMAF) zeichnet diese Anzeige eine vertikale blaue oder rote Linie auf, abhängig von der Bedingung, die erfüllt ist. Die von den senkrechten Linien reflektierten Werte geben den Wert der AMA-Filterberechnung wieder. Einige vorgeschlagene Formateinstellungen werden nach dem Kennzeichen angezeigt. Typ: Indikator Name: MovAvg Adaptive Fltr Eingänge: Periode (10), Pcnt (.15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), AMALs (0), AMAHs (0) 1 Dann beginnen Sie AMALs AMAVAL AMAHs AMAVAL Ende Else Beginnen Sie IF AMAVal lt AMAVal1 Dann AMALs AMAVAL IF AMAVAL gt AMAVal1 Dann AMAHs AMAVAL IF AMAVAL - AMALs gt AMAFVal Dann beginnen Sie Plot1 (AMAFVal, quotBuyquot) IF Plot11 0 Dann Alert True Ende Else IF AMAHs - AMAVal Gt AMAFVal Danach Begin Plot2 (AMAFVal, quotSellquot) IF Plot21 0 Dann Alert True End Plot3 (AMAFVal, quotamAfilterquot) Endstil: Skalierung: Bildschirm Das untenstehende quotMovAvg Adaptive Fltrquot-System basiert auf den Regeln für Einträge basierend auf dem gefilterten adaptiven Bewegen Durchschnittsberechnung. Typ: Systemname: MovAvg Adaptive Fltr-Eingänge: Periode (10), Pcnt (.15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), AMALs (0), AMAHs (0) 1 Dann beginnen Sie AMALs AMAVAL AMAHs AMAVAL Ende Else Beginnen Sie IF AMAVal lt AMAVal1 Dann AMALs AMAVAL IF AMAVAL gt AMAVal1 Dann AMAHs AMAVAL IF AMAVAL - AMALs Kreuze über AMAFVal dann kaufen diese Bar auf Schließen IF AMAHs - AMAVal Kreuze über AMAFVal dann verkaufen diese Bar auf Schließen Ende Dieser Code ist auch auf der Website von Omega Researchs verfügbar. Der Name der Datei ist "AMA. ELA. quot" Bitte beachten Sie, dass alle Traders Tipps Analyse-Techniken auf der Omega Researchs-Website veröffentlicht werden können sowohl von TradeStation und SuperCharts genutzt werden. Wann immer möglich, werden die gebuchten Analyse-Techniken sowohl Quick Editor-und Power-Editor-Formate. - Gaston Sanchez, Omega Research 800 422-8587, 305 270-1095 Internet: wwwomegaresearch Zurück zur Liste In MetaStock 6.5, können Sie ganz einfach erstellen Sie die adaptive gleitenden durchschnittlichen System von Perry Kaufman diskutiert in dem Interview erscheinen in der 1998 Bonus-Ausgabe. Wenn MetaStock 6.5 ausgeführt wird, wählen Sie im Menü Extras den EintragIndicator Builderquot aus, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Neu. Geben Sie die folgenden Formeln ein: Adaptive Moving Average Binärwellenperioden: Input (quotTime Periodsquot, 1,1000, 10) Richtung: CLOSE - Ref (CLOSE, - perioden) SSC: ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA: Wenn (Cum (1 (CLOSE - PREV)) FilterPercent: Eingabe (quotFilter-Prozentsatz, 0,100,15) 100 Filter: FilterPercent-Std (AMA (AMA, -1), Perioden) AMALow: Wenn (AMA lt Ref (AMA, -1), AMA, PREV) AMAHigh: Wenn (AMA gt Ref (AMA, -1), AMA, PREV) Adaptiver Bewegungsdurchschnitt Periods: Input (Quotime Periodsquot, 1,1000, 10) Richtung: CLOSE - Ref (CLOSE, - perioden) SSC: ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA: Wenn (Cum (1) Perioden 1, ref (Schließen, ) Konstante (CLOSE - ref (Schließen, -1)), Prev Konstante (CLOSE - PREV)) Wenn Sie den adaptiven gleitenden Durchschnitt sehen wollen, einfach auf jedem Diagramm in MetaStock. Wenn Sie die Kauf - und Verkaufssignale aus dem adaptiven gleitenden Durchschnittssystem sehen wollen, zeichnen Sie die adaptive gleitende durchschnittliche Binärwelle auf. Diese binäre Welle zeichnet ein quot1quot wenn theres ein Kaufsignal, ein quot-1quot für ein Verkaufssignal und eine Null, wenn es kein Signal gibt. --Allan J. McNichol, EQUIS International 800 882-3040, 801 265-8886 Internet: equis Zurück zur Liste TECHNIFILTER PLUS Heres ein TechniFilter Plus, Version 8, Formel für die adaptive gleitenden Durchschnitt (AMA) diskutiert von Perry Kaufman in 1998 Bonusausgabe. AMA ist ein exponentieller Durchschnitt, wobei das Multiplikatorgewicht jeden Tag zwischen einem Maximal - und einem Minimalwert variieren kann. Da die Kurse einen starken Trend darstellen, nähert sich dieses variable Gewicht seinem Maximalwert, wodurch die AMA die Kurskurve besser verfolgen kann. Wenn die Preise zickzackig sind, nähert sich das variable Gewicht seinem minimalen Wert, was dazu führt, dass die AMA flach wird. Kaufman verwendet ein Verhältnis von Preisänderung zu Preisveränderung, um das variable Gewicht zu skalieren. Die Formel verwendet drei Parameter: 2, 30 und 10. Der erste Parameter 2 zeigt an, dass ein zweitägiger exponentieller Durchschnitt der schnellste Durchschnitt für den variablen Durchschnitt ist. Der zweite Parameter, 30, zeigt an, dass ein 30-Tage-Durchschnitt der langsamste Durchschnitt für den variablen Durchschnitt ist. Der dritte Parameter, 10, gibt die Rückblickperiode an, um zu berechnen, wie sich das Gewicht ändert. Perry Kaufmans Adaptive Moving Average Formel SWITCHES: multiline rekursiv INITIALWERT: C FORMULA: Diese TechniFilter Plus Strategie und die Berichte, Strategien und Formeln früherer Trader Tipps können von der RTRs Website heruntergeladen werden. --Clay Burch, RTR Software 919 510-0608, rtrsoftaol Internet: rtrsoftware Zurück zur Liste WAVEWIE MARKET SPREADSHEET Hier ist eine WAVE WIE-Programmimplementierung von Perry Kaufmans adaptive moving average (AMA), diskutiert im STOCKS amp COMMODITIES 1998 Bonusausgabe Interviewpräsentation. --Peter Di Girolamo, Jerome Technology 908 369-7503, e-mail: jtiwareaol Internet: members. aoljtiware Zurück zur Liste SMARTRADER Perry Kaufmans adaptive gleitenden Durchschnitt (STOCKS amp COMMODITIES, 1998 Bonus-Ausgabe) dient als gutes Beispiel für die Anwendung des Benutzers Rechenleistung in SMARTrader. Der Schlüssel zum Erstellen des adaptiven gleitenden Durchschnitts (AMA) ist die Fähigkeit, rekursive oder selbstreferenzierende Formeln zu schreiben. Kranke stellen die heraus, während wir vorgehen. Zeile 4, bezeichnet als Quotoffset, wird in Verbindung mit Zeile 15 verwendet, um die Werte, die manuell in das Tabellenkalkulationsbeispiel in den Zellen I5 bis I14 eingegeben wird, aufzutragen. Die Richtung wird in Zeile 5 unter Verwendung einer 10-stündigen Impulsstudie bestimmt. Die Zeilen 6, 7 und 8 berechnen die Flüchtigkeit, indem zuerst ein einperiodisches Impuls berechnet wird, dann der Absolutwert des Impulses genommen und schließlich eine 10-Periodenreihe addiert wird. Die Zeilen 9 und 10 berechnen den ER-Wert und seinen absoluten Wert. Die Zeilen 11 und 12 sind Koeffizienten, die die Exponentwerte enthalten, die zwei bzw. 30 Perioden repräsentieren. Zeile 13 berechnet den ssc-Wert. Zeile 14 Quadrate ssc, was c. Zeile 16 berechnet die aktuelle AMA und ist die erste rekursive Zeile. Zeile 17, auch rekursiv, berechnet die Differenz der aktuellen und früheren AMA. Zeile 18, AMAdiff, verwendet eine if-Anweisung, um zu vermeiden, dass ein ungültiges Ergebnis in Spalte 1 gemeldet wird, da nichts vor Spalte 1 eine gültige Berechnung ergibt. Zeile 19 berechnet die 10-Perioden-Standardabweichung von AMAdiff. Zeile 20 ist ein Koeffizient, der den prozentualen Wert enthält. Zeile 21 berechnet den Filterwert. Zeilen 22 und 23 sind rekursive Benutzerzeilen, die die AMA-Tiefs und AMA-Höhen verfolgen. Die Zeilen 23 und 24 sind die buysell-Regeln. Abbildung 1: SMARTRADER. Diese SMARTrader SpecSheet implementiert Perry Kaufmans adaptive gleitenden Durchschnitt aus der 1998 Bonus-Ausgabe. Dieses Specsheet ist auch auf Stratagems Web site vorhanden. --Jim Ritter, Stratagem Software International 504 885-7353, E-mail: Stratagem1aol Internet: members. aolstratagem1 Zurück zur Liste