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 exponentiellen Moving Average. In dem der Glättungsfaktor auf der Grundlage der aktuellen Fraktalabmessung der Preisreihe berechnet wird. Der Vorteil von FRAMA ist die Möglichkeit, starke Trendbewegungen zu verfolgen und in den Momenten der Preiskonsolidierung hinreichend zu verlangsamen. Alle Arten von Analysen, die für Moving Averages verwendet werden, können auf diesen Indikator angewendet werden. Fraktale Adaptive Moving Average Indicator FRAMA (i) A (i) Preis (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) - Stromfaktor 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 Fraktalabmessung einer Geraden ist gleich eins. Aus der Formel ergibt sich aus der Formel: Wenn D 1, dann A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Wenn also Preisänderungen in Geraden sind, wird eine exponentielle Glättung nicht verwendet, da in einem solchen Fall die Formel Sieht so aus: FRAMA (i) 1 Preis (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preis (i) Ie 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 A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01 ist. Ein solcher kleiner Wert des exponentiellen Glättungsfaktors wird in Momenten erhalten, wenn der Preis eine starke Sägezahnbewegung macht. Solch eine starke Verlangsamung entspricht etwa 200-Perioden einfacher gleitender Durchschnitt. Formulierung der Fraktaldimension: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Es wird auf der Grundlage der zusätzlichen Formel berechnet: N (Länge, i) (Höchste Parallele (i) - Niedrigste (i)) Länge Höchste (I) - aktueller Maximalwert für Längenperioden Niedrigster Wert (i) - aktueller Minimalwert für Längenperioden Die Werte N1, N2 und N3 sind jeweils gleich: N1 (i) N (Länge, i) N2 (i) N (Länge, I Länge) N3 (i) N (2 Längen, i) Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Gewinnen und Verlusten führt. Analysten haben Jahrzehnte damit verbracht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Handelswerkzeugen geführt hat. (Für Hintergrundlesung auf einfachen gleitenden Durchschnitten, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Vor-und Nachteile der Moving Averages Die Vor-und Nachteile der bewegten Durchschnitte wurden zusammengefasst von Robert Edwards und John Magee in der ersten Auflage der technischen Analyse von Stock Trends. Als sie sagten, und es war wieder im Jahr 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es schon früher gemacht hatten), dass durch die Mittelung der Daten für eine angegebene Anzahl von Tageszeiten eine Art automatisierte Trendlinie ableiten konnte, die definitiv die Veränderungen von TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu gut um wahr zu sein. Mit den Nachteilen, die die Vorteile überwiegen, haben Edwards und Magee schnell ihren Traum vom Handel von einem Strandbungalow aufgegeben. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere daran, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Einfache gleitende Mittelwerte Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum hinzu und teilen Sie sich die Anzahl der ausgewählten Perioden auf. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde die Summe der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung um fünf verlangen. Wenn die jüngste Schließung 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 trenddefinierende Eigenschaft macht es möglich, gleitende Mittelwerte zu generieren Handelssignale. In seiner einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn die Preise über den gleitenden Durchschnitt gehen und verkaufen, wenn die Preise unter dieser Linie liegen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu stellen. Leider, während die Glättung der Daten, gleitende Mittelwerte hinter der Marktaktion zurückbleiben und der Händler wird fast immer wieder einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinnen Trades zurückgeben. Exponentielle 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 verleiht den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung, und als Ergebnis bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist: EMA (Gewicht Schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Wo: Gewicht ist die Glättungskonstante, die vom Analytiker ausgewählt wird EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, was Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein anderer ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung reduziert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt kein anderes Problem mit bewegten Durchschnitten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlorenen Trades führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass die Märkte nur ein Viertel der Zeit treiben. Bis zu 75 Handelsgeschäfte sind auf enge Bereiche beschränkt, wenn gleitende durchschnittliche Buy-and-Selling-Signale wiederholt generiert werden, da die Preise schnell über und über den gleitenden Durchschnitt hinausgehen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Mittelwerte im Handel verwendet) Anpassen von Bewegungsdurchschnitten auf Marktaktivitäten Eine Methode zur Bewältigung der Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte besteht darin, den Gewichtungsfaktor um ein Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten abhängt. Dies würde es den Gewinnern ermöglichen zu laufen. Da ein Trend zu Ende geht und die Preise konsolidieren. Der gleitende Durchschnitt würde sich der aktuellen Markttätigkeit näher bringen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten der während des Trends erfassten Gewinne zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger Bands misst. (Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter Die Grundlagen der Bollinger-Bands.) Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante basierend auf dem Wirkungsgrad (ER) in seinem Buch New Trading Systems und Methods zu ersetzen. Dieser Indikator dient zur Messung der Stärke eines Trends, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jede Bar) Betrachten Sie eine Aktie, die täglich einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt gesammelt hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkt-Bereich). Hätte dieser Bestand 15 Punkte gesenkt, wäre der ER -0.67. (Für mehr Handel Beratung von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung von Handelsverlusten skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) erhalten Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1.0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend ist -1.0 stellt einen perfekten Abwärtstrend dar. In praktischer Hinsicht werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator anzuwenden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen die Händler das Gewicht mit der folgenden, ziemlich komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wo: SCF ist die exponentielle Konstante für die schnellste EMA zulässig (meist 2) SCS ist die exponentielle Konstante für die langsamste EMA zulässige (oft 30) ER ist das Wirkungsgrad, das oben erwähnt wurde. 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 als Option in fast allen Handelssoftwarepaketen enthalten. (Für mehr auf der EMA lesen Sie bitte den exponentiell gewichteten bewegten Durchschnitt.) Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), ein exponentieller gleitender Durchschnitt (blaue Linie) und der adaptive gleitende Durchschnitt (grüne Linie) sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den grössten Grad an Abflachung in der Bereichsgrenze, die auf der rechten Seite dieses Diagramms zu sehen ist. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt wird, 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 Peitschenhandel zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil der bewegten Durchschnitte ist bisher nicht möglich. Schlussfolgerung Robert Colby hat Hunderte von technischen Analyse-Tools in der Enzyklopädie der technischen Marktindikatoren getestet. Er schloss, obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellen Reiz ist, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Das bedeutet nicht, dass Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Entdecken von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu ermitteln. Als Beispiel zeigen die 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 Wirkungsgrad als Ausbruchchancen angesehen werden. Artikel 50 ist eine Verhandlungs - und Vergleichsklausel im EU-Vertrag, in der die für jedes Land zu ergreifenden Maßnahmen umrissen werden. Beta ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht, die die. Ideal, Sie möchten ein gefiltertes Signal sowohl glatt als auch verzögerungsfrei sein. Lag verursacht Verzögerungen in Ihrem Trades, und steigende Verzögerung in Ihren Indikatoren in der Regel führen zu niedrigeren Gewinnen. Mit anderen Worten, Später kommen auf dem Tisch, nachdem das Fest bereits begonnen hat. Thats, warum Investoren, Banken und Institutionen weltweit nach dem Jurik Research Moving Average (JMA) fragen. Sie können es so anwenden, wie Sie irgendwelche anderen beliebten gleitenden Durchschnitt. Allerdings, JMAs verbessert Timing und Glätte wird Sie verblüffen. Die gezackte graue Linie im Diagramm simuliert Preisvorgänge, die in einem niedrigen Handelsbereich beginnen, dann Lücken zu einem höheren Handelsbereich. Da niemand an der Seitenlinie gewartet hat, bewegt sich ein perfekter Rauschunterdrückungsfilter (grüne Linie) reibungslos entlang der Mitte der ersten Handelsspanne und springt dann fast sofort in die Mitte des neuen Handelsbereichs. Oktober 2005 TRADERS TIPS Hier ist das Monate Auswahl von Traders Tipps, von verschiedenen Entwicklern der technischen Analyse-Software beigetragen, um Leser leichter implementieren einige der Strategien in diesem und anderen Fragen vorgestellt. Sie können diese Formeln und Programme zur einfachen Verwendung in Ihrer Tabellenkalkulation oder Analysesoftware kopieren. Wählen Sie einfach den gewünschten Text aus, indem Sie markieren, wie Sie es in jedem Textverarbeitungsprogramm wünschen. Verwenden Sie dann Ihren Standardschlüsselbefehl für die Kopie oder wählen Sie im Browsermenü die Option Kopieren. Der kopierte Text kann dann in eine beliebige offene Tabellenkalkulation oder andere Software eingefügt werden, indem er einen Einfügepunkt auswählt und einen Einfügebefehl ausführt. Durch das Umschalten zwischen einem Anwendungsfenster und der offenen Webseite können Daten problemlos übertragen werden. TRADESTATION: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers Artikel in dieser Ausgabe, Fractal Adaptive Moving Averages, präsentiert 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, so dass er von jedem Indikator oder einer Strategie aufgerufen werden kann. Der Name der Funktion ist AdaptMovAvgFractal. Wir haben auch eine bestehende Strategie auf Basis von Bollinger Bands angepasst, so dass sie diese neue Funktion nennt. Die überarbeitete Bollinger Band Strategie heißt FractalAMA Bands. Es ruft AdaptMovAvgFractal sowohl für die Varianz und Band Berechnungen. Dieser Code und die Funktion stehen Ihnen im Support Center der TradeStation zum Download zur Verfügung. Suche nach der 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. GEHEN ZURÜCK METASTOCK: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers Artikel in dieser Ausgabe, Fractal Adaptive Moving Averages, führt einen Indikator mit dem gleichen Namen ein. In seiner Indikatorformel beschränkt er die Anzahl der Perioden auf eine gerade Zahl. Die Formel in MetaStock vermeidet diese Einschränkung, indem sie nach dem kleineren Zeitrahmen fragt. Diese Nummer wird dann für die beiden Halbintervallberechnungen verwendet und wird dann für die volle Intervallberechnung verdoppelt. Die Formel für diesen Indikator und die Schritte zum Einfügen in MetaStock werden hier vorgestellt. Um diesen Indikator in MetaStock einzugeben: --William Golson, Equis International equis GEHEN ZURÜCK AIQ EXPERT DESIGN STUDIO: Fractal Adaptive Moving Average Der AIQ Code für John Ehlers Fraktal adaptive gleitenden Durchschnitt (FRAMA) wird hier zusammen mit zwei Sample Trading Systemen gezeigt, die wir Verwendet in einem Backtest zu bestimmen, ob die FRAMA ist eine Verbesserung gegenüber einem festen Zeitraum exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Ein Wert von N40 wurde verwendet, um den FRAMA-Test durchzuführen. Der exponentielle Durchschnittstest wurde mit einem festen Zeitraum von 40 Tagen durchgeführt. Die Systeme kaufen, wenn der Preis über den gleitenden Durchschnitt kreuzt und verkauft, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt liegt. Nur die lange Seite wurde getestet. Abbildung 1 zeigt einen Vergleich eines FRAMA mit N40 zu einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für 40 Tage. Die FRAMA reagiert eher auf Preisänderungen als der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die in Abbildung 2 dargestellten Backtest-Ergebnisse, die auf der NASDAQ 100-Liste der Bestände durchgeführt wurden, zeigen, dass die FRAMA eine Verbesserung gegenüber dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für das getestete Beispielhandelssystem ist. ABBILDUNG 1: TRADESTATION, QQQQ. Heres ein Beispiel TradeStation tägliches Balkendiagramm, das den Fraktal adaptiven gleitenden Durchschnitt zeigt. Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird die FRAMA-Indikatorlinie nicht angezeigt. 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 auf Preisänderungen besser zu reagieren als der exponentielle gleitende Durchschnitt. ABBILDUNG 3: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, BACKTEST ERGEBNISSE FÜR FRAMA. Die Backtest-Ergebnisse basieren auf der NASDAQ 100 Liste der Aktien zeigen, dass die FRAMA eine Verbesserung gegenüber dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für dieses Beispiel-Trading-System ist. Der AIQ-Code wird hier gezeigt, kann aber auch von aiqsystemsSampC1.htm heruntergeladen werden. WEALTH-LAB: Fractal Adaptive Moving Average In diesen Monaten Traders Tipps, präsentieren wir ein Trend-Follow-System auf der Grundlage der Fraktal adaptive gleitenden Durchschnitt (FRAMA) Indikator von John Ehlers in seinem Artikel dieses Problem eingeführt. Wealth-Labs Implementierung des FRAMA Custom Indikators (jetzt Teil der Wealth-Lab Code-Bibliothek) ermöglicht Eingaben für den Zeitraum sowie die Konstante für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Hier verwenden wir die Konstante 4.6, wie Ehlers vorschlägt. Das System nutzt die 20-Tage-FRAMA des Schlusskurses und berechnet auch die Änderungsrate (ROC) der letzten fünf Tage von FRAMA. Es wartet dann auf einen Anstieg von mehr als 0,5 (ROC 0,5), um den nächsten Tag auf dem Markt zu betreten. Es bleibt in diesem Handel, bis der ROC unter Null fällt. In Abbildung 4, die einen Beispielhandel für ExxonMobil zeigt, können wir sehen, dass der FRAMA-Indikator meist in seitlichen Phasen flach ist, während er in der Lage ist, einen Trend sehr früh zu erkennen und damit einen großen Teil davon zu fangen. ABBILDUNG 4: WEALTH-LAB, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGES. Die ExxonMobil-Preisreihe zusammen mit dem 20-Tage-FRAMA ist im unteren Bereich aufgetragen. Der obere Bereich zeigt die Änderungsrate (ROC) von fünf Tagen des FRAMA-Indikators an. Während der seitlichen Phasen zeigt die FRAMA-Anzeige nur wenig Bewegung. Folglich 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 kommen und fängt die meisten dieser upmove. - Joseacute Cruset, Wealth-Lab, Inc. Wealth-Labor GEHEN ZURÜCK eSIGNAL: Fractal Adaptive Moving Average Für diesen Artikel Artikel von John Ehlers, Fractal Adaptive Moving Averages, weve zur Verfügung gestellt die eSignal Formel-Datei mit dem Namen Frama. efs. Der Code wird hier auch angezeigt. Die Studie hat einen Parameter für die Länge oder Perioden, für die Studie, die durch die Edit Studies Option des Advanced Chart angepasst werden kann. Die eingegebene Nummer wird gezwungen, die nächsthöhere gerade Zahl zu sein, wenn eine ungerade Zahl eingegeben wird. Ein Beispiel-eSignal-Diagramm ist in Abbildung 5 dargestellt. ABBILDUNG 5: eSIGNAL, FRACTAL ADAPTIVE MOVING DURCHSCHNITT. Dieses eSignal-Diagramm zeigt den fraktalen adaptiven gleitenden Durchschnitt. Um diese Studie zu besprechen oder eine vollständige Kopie der Formel herunterzuladen, besuchen Sie bitte das EFS Library Diskussionsforum unter dem Bulletin Boards Link bei esignalcentral. Dieser eSignal-Formelcode steht auch zum Kopieren und Einfügen von der STOCKS amp COMMODITIES Website bei Traders zur Verfügung. - Jason Keck eSignal, eine Division von Interactive Data Corp. 800 815-8256, esignal GEHEN ZURÜCK NEUROSHELL TRADER: Fractal Adaptive Moving Average Der von John Ehlers in dieser Ausgabe eingeführte fraktale adaptive gleitende Durchschnitt lässt sich problemlos in NeuroShell Trader umsetzen Einige von NeuroShell Traders 800 Indikatoren und eine benutzerdefinierte Indikator, der an sich ein sehr nützlicher generischer adaptiver gleitender Durchschnitt ist. Um den fractal adaptiven gleitenden Durchschnitt zu implementieren, wählen Sie New Indicator. Aus dem Menü "Einfügen" und verwenden Sie den Indikator-Assistenten, um die folgenden Indikatoren zu erstellen: Benutzer von NeuroShell Trader können zum STOCKS amp COMMODITIES Abschnitt der NeuroShell Trader kostenlosen technischen Support-Website gehen, um benutzerdefinierte Indikatoren und ein Beispieldiagramm herunterzuladen (Abbildung 6). ABBILDUNG 6: NEUROSHELL TRADER, FRAMA. Heres eine Probe NeuroShell Trader Diagramm zeigt die Fraktal adaptive gleitenden Durchschnitt. Für weitere Informationen über NeuroShell Trader, besuchen Sie NeuroShell. - Marge Sherald, Ward Systems Group, Inc. 301 662-7950, saleswardsystems neuroshell GEHEN ZURÜCK AMIBROKER: Fractal Adaptive Moving Average In Fractal Adaptive Moving Averings präsentiert John Ehlers eine neue Methode der adaptiven Glättung, basierend auf der Annahme, dass die Marktpreise fraktal sind . Die Codierung des fraktalen adaptiven gleitenden Durchschnitts (FRAMA) ist in der AmiBroker Formula Language (AFL) relativ einfach. Dank seiner leistungsstarken Array-Processing-Funktionen kann FRAMA in AmiBroker ohne Loops implementiert werden, was es extrem schnell macht. Der gebrauchsfertige Code wird in Listing 1 dargestellt. Zu Vergleichszwecken zeigt der Code auch einen standardmäßigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt der gleichen Länge an (Abbildung 7). ABBILDUNG 7: AMIBROKER, FRACTAL ADAPTIVE BEWEGUNG DURCHSCHNITT Dieser AmiBroker-Screenshot zeigt ein Preisdiagramm von AAPL mit einer 14-tägigen FRAMA (rote Linie) und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) der gleichen Länge. FRAMA folgt deutlichen Preisveränderungen schneller, während die Glätte in Stauzonen beibehalten wird. (N, 16, 2, 40, 2) muss sogar N3 (HHV (High, N) - LLV (Niedrig, N)) N HH HHV (High , N 2) LL LLV (Niedrig, N 2) N 1 (H 2 - NL) (N 2) HH HHV (Ref (Hoch, - N 2), N 2) LL LLV (Ref (Niedrig, N 2) N 2 (N & sub3;) - log (N & sub3;) - log (N & sub3;)) log (2), Null) alpha exp (-4,6 (Dimen -1)) Alpha Min (Max (alpha, 0.01), 1) gebunden an 0,01. 1 Reihe Frama AMA (Preis, Alpha) Plot (Frama, FRAMA (N), colorRed, styleThick) Plot (EMA (C, N). EMA (N), colorBlue) Plot (C, Close, colorBlack, styleCandle) Ein herunterladbarer Die Version der Formel ist auf der Website von Amibroker erhältlich. - Tomasz Janeczko, AmiBroker amibroker GEHEN ZURÜCK NEOTICKER: Fractal Adaptive Moving Average Die Fraktal adaptive Gleitende Durchschnitt (FRAMA) Berechnung im Artikel Fractal Adaptive Moving Averages von John Ehlers kann als NeoTicker Indikator implementiert werden. Listing 1 zeigt den Code für die fraktale adaptive gleitende durchschnittliche Indikator mit zwei Parametern. Der erste Parameter ist der Preis, der ein Formelparameter ist, der die durchschnittliche Preisberechnung als Standard verwendet. Der zweite Parameter ist N, der ein Integer-Parameter mit 16 als Standard ist. Die NeoTicker Fraktal adaptive gleitenden durchschnittlichen Indikator zeigt eine Linie, die das Berechnungsergebnis eines Fraktal-Durchschnitts für jeden Balken verbindet. Dieser Indikator kann, wie jeder andere Indikator, in einem Handelssystem verwendet werden, wie in dem Beispieldiagramm in 8 gezeigt, wo ein Crossover-System unter Verwendung von FRAMA aufgebaut wird. ABBILDUNG 8: NEOTICKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING DURCHSCHNITT. Heres ein Beispiel NeoTicker Diagramm zeigt ein Crossover-System mit dem FRAMA-Indikator konstruiert. Eine herunterladbare Version dieses Indikators und Beispieldiagramms ist bei der NeoTicker Yahoo User Group verfügbar. TRADINGSOLUTIONS: Fractal Adaptive Moving Average In seinem Artikel Fractal Adaptive Moving Averers, 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 von der TradingSolutions-Website (tradingsolutions) im Bereich Solution Library zur Verfügung. Wie bei vielen Indikatoren könnte diese Funktion einen guten Beitrag zu neuronalen Netzwerkvorhersagen machen. - Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc. 800 634-3327, 352 377-5144 tradingsolutions GEHEN ZURÜCK FINANZDATENRECHNUNG: Fractal Adaptive Moving Average Der Artikel Fractal Adaptive Moving Averages von John Ehlers zeigt, wie man eine Fraktal Dimension Näherung, um eine exponentielle machen Gleitender durchschnittlicher adaptiver In Financial Data Calculator (FDC), ist dies am einfachsten mit drei Makros: --Bill Rafter Mathematical Investment Decisions Inc. 856 857-9088, mathinvestdecisions GO BACK Alle Rechte vorbehalten. Kopieren Copyright 2005, Technical Analysis, Inc.