Wenn Sie irgendwelche Fragen oder Anregungen haben, sind Sie herzlich willkommen in unserem Forum Diskussion über Ehlers MESA Adaptive Moving Average Join The Forum. Developed by John Ehlers, ist die MESA Adaptive Moving Average ein technischer Trend-Indikator, der nach seinem Schöpfer sich anpasst Preisbewegung basierend auf der Geschwindigkeitsänderung der Phase, gemessen durch den Hilbert-Transformationsdiskriminator Diese Anpassungsmethode weist einen schnellen und langsamen gleitenden Durchschnitt auf, so dass der zusammengesetzte gleitende Durchschnitt schnell auf Preisänderungen reagiert und den Durchschnittswert bis zum nächsten Stab s hält Schließen Ehlers sagt, dass, weil die durchschnittliche s Fallback ist langsam, können Sie Trading-Systeme mit fast whipsaw-free Trades. Below können Sie sehen, der Indikator in einer Handelsplattform gezeichnet. Chart Quelle VT Trader. Basically die Indikator sieht aus wie zwei gleitende Durchschnitte, Aber anstatt sich um die Preisaktion zu drehen, bewegt sich die MESA Adaptive MA im Treppenhaus als die Preis-Ratschen Es produziert zwei Ausgänge, MAMA und FAMA FAMA Nach dem Adaptive Moving Average ist ein Ergebnis von MAMA auf die erste MAMA-Linie angewendet Die FAMA ist Synchronisiert in der Zeit mit MAMA, aber seine vertikale Bewegung kommt mit einer Lag So, die beiden don t Kreuz, wenn nicht eine wesentliche Änderung in der Marktrichtung auftritt, was zu einem gleitenden durchschnittlichen Crossover-System, das praktisch frei von Whipsaw Trades ist, nach Ehlers. The MESA Adaptive Moving Average wird als Ersatz für traditionelle gleitende Mittelwerte verwendet. So können die MAMA und FAMA genau wie gewöhnliche gleitende Mittelwerte gehandelt werden. Zuerst fungieren sie als starke Unterstützungs - und Widerstandsbereiche und der Preis wird dazu neigen, von ihnen bei Kontakt zu rebounden Dies macht Pullbacks zu den MAMA und FAMA geeignet mit Trend-Eintrittsgebieten. Zweitens sind Crossover zwischen MAMA und FAMA, ähnlich einem goldenen oder Tod Kreuz, auch weit gehandelt Wenn die MAMA die FAMA von unten und Kanten höher kreuzt, bedeutet dies Der Markt wird sich wahrscheinlich weiter nach oben bewegen und ein Kaufsignal generieren Umgekehrt, wenn die MAMA die FAMA von oben und Kanten niedriger kreuzt, bedeutet dies, dass der Markt tiefer ist und wird wahrscheinlich auch weiterhin so tun, so dass ein kurzes Eingangssignal generiert. Der MESA Adaptive Moving Average, genauso wie traditionelle gleitende Mittelwerte, kann als eigenständiger Indikator verwendet werden, aber auch in Verbindung mit anderen Indikatoren, die typischerweise mit SMA und EMAs kombiniert werden, um Ihre Entscheidungsfindung zu verbessern Alle Fragen oder Anregungen Sie sind herzlich eingeladen, sich unserem Forum Diskussion über Ehlers MESA Adaptive Moving Average Join The Forum. Gegründet im Jahr 2013, Binary Tribune zielt darauf ab, seinen Lesern genaue und tatsächliche finanzielle Berichterstattung Unsere Website konzentriert sich auf wichtige Segmente in Finanzmärkte Aktien , Währungen und Rohstoffe, und interaktive eingehende Erläuterung der wichtigsten wirtschaftlichen Ereignisse und Indikatoren. Financial Risk Disclosure. Haftet nicht für den Verlust von Geld oder irgendwelche Schäden, die durch die Verletzung der Informationen auf dieser Website verursacht werden. Devisenhandel, Aktien und Rohstoffe auf Marge tragen ein hohes Risiko und sind möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet Vor der Entscheidung, Devisenhandel zu handeln Sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Anlageziele, Niveau der Erfahrung und Risiko appetite. Cookie Policy. This Website verwendet Cookies, um Ihnen die besten Erfahrungen und wissen Sie besser Durch den Besuch unserer Website mit Ihrem Browser gesetzt, um Cookies zu erlauben, stimmen Sie zu Unsere Verwendung von Cookies, wie in unseren Datenschutzbestimmungen beschrieben. Copyright 2017 Binary Tribune Alle Rechte vorbehalten. Fractal Adaptive Moving Average FRAMA. FRAMA steht für Fractal Adaptive Moving Average und wir haben es als Log-Normal Adaptive Moving Average LAMA klassifiziert von John F Ehlers Sehen Sie seine Original-Papier oder den Artikel aus der Ausgabe 2005 aus der technischen Analyse von Aktien und Rohstoffen Fractal Adaptive Moving Averages, verwendet es Fractal Geometry in einem Versuch, dynamisch anpassen ihre Glättung Zeitraum an die sich ändernde Preis-Aktion im Laufe der Zeit Die FRAMA-Theorie ist extrem Kluge, aber kluge Theorien don t garantieren gute Ergebnisse, so dass wir setzen das Konzept in den Ring für die technische Indikator Kampf für die Supremacy. But bevor wir weiter gehen, ist es wichtig, dass wir verstehen, was wir testen So werde ich erklären, wie die FRAMA Werke, obwohl ich zugeben muss, dass es ein bisschen über der Mathematik Ausbildung ist, dass ich didn t Aufmerksamkeit auf in der Schule auch wir haben zusammen eine kostenlose Excel-Tabelle mit dem Fractional Adaptive Moving Average, so dass Sie es selbst testen können. Wenn du lieber die Mathematik überspringen willst, dann springe ich zu den fertigen Testergebnissen hier ist die FRAMA Effective. FRAMA Topics. How Die FRAMA Works. First der FRAMA nutzt die Tatsache, dass die Finanzmärkte fraktal sind. Eine Fraktalform heißt Grob oder zersplittert und kann in Teile aufgeteilt werden, von denen jeder mindestens einer verkleinerten Kopie des ursprünglichen Beispiels ähnlich ist. Können Sie irgendetwas merkwürdiges über das Diagramm unten sehen. Ohne zu sagen, hättest du das die linke Hälfte des Diagramms gekannt Oben war 5 Jahre der monatlichen Stäbe und die rechte Hälfte war 15 Tage auf 30 Minuten Stäbchen Wahrscheinlich nicht, weil Preisbewegungen ähnlich aussehen, egal welcher Zeitrahmen wir sie sehen. Diese Eigenschaft wird Selbstähnlichkeit genannt und definiert eine Fraktalform Finden Sie die Fractal Dimension oder D erhalten wir einen Hinweis darauf, wie vollständig ein Fraktal scheint, um Platz zu füllen, wie man zoomt auf feinere und feinere Skalen Denken Sie an diese Weise Ein Aktien-Chart ist zu groß, um eindimensional, aber zu dünn, um zwei zu sein Dimensionale so seine Fraktal Dimension ist ein Lesen zwischen ein und zwei. Für einen eingehenderen Blick in Fraktale und D lesen Sie bitte diesen Beitrag Die Fraktal Dimension. Die FRAMA identifiziert die Fraktale Dimension der Preise über einen bestimmten Zeitraum und verwendet dann das Ergebnis, um dynamisch anpassen die Glättung Zeitraum eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Finding The Fractal Dimension eines Shape. Um die Fractal Dimension D einer Form zu finden, decken wir es mit einer Anzahl F von kleinen Objekten, die verschiedene Größen sind SD Log F2 F1 Log S1 S2.Für die von Ihnen wie ich, die didn t Aufmerksamkeit in Mathe-Klasse bezahlen Log ist kurz für Logarithmus und ist die Macht, die eine Zahl angehoben werden muss, um ein gegebenes Ergebnis zu produzieren. Sofern nicht anders angegeben, ist die Basiszahl 10. daher. Nach dieser schnellen Mathematikstunde können wir die Fractal Dimension für ein Liniensegment berechnen Ist 10 Meter lang Erstens wählen zwei kleine Abmessungen wie S1 1 Meter und S2 0 1 Meter Durch das Platzieren von Boxen dieser Größen auf dem Liniensegment können wir 10 der 1 Meter Größe und 100 der 0 1 Meter Größe So F1 10 und F2 100 DaherD Log F2 F1 Log S1 S2.D Log 100 10 Log 1 0 1.D Log 10 Log 10.Bei D 1 haben wir ergeben, dass das Fractal vollständig in einer Dimension existiert, was sinnvoll ist, weil die gemessene Form gerade war Eine flache Linie. Für ein zweites Beispiel anstelle einer flachen Linie können wir ein Quadrat verwenden, das 10 x 10 Meter ist. S1 und S2 das gleiche halten wir jetzt F1 100 und F2 10.000 daher. D Log F2 F1 Log S1 S2.D Log 10.000 100 Log 1 0 1.D Log 100 Log 10.Because D 2 haben wir gezeigt, dass der Fraktal vollständig zwei Dimensionen gefüllt hat, was sinnvoll ist, da die gemessene Form ein Quadrat ist und ein Quadrat zwei Dimensionen erfordert Regelmäßigkeit aber sind immer noch ähnlich So, um das D der Aktienkurse zu entdecken, müssen wir die gemessene Fraktaldimension über verschiedene Skalen beurteilen. Die Überwindung einer Preiskurve mit einer Reihe von kleinen Schachteln ist viel zu schwerfällig, aber da die Preismuster gleichmäßig beabstandet sind Bar ist 1 Tag, 1 Woche, 10 Min. Usw. Ehlers entschied, dass die durchschnittliche Steigung der Kurve als Schätzung der Boxzählung verwendet werden könnte. Das ist viel weniger kompliziert, als es klingt, da der Hang gefunden wird, indem man einfach den höchsten Preis annimmt Eine Periode minus der niedrigste Preis während dieser Periode und dividiert das Ergebnis durch die Anzahl der Perioden Wir nennen diese Maßnahme HL, daher. HL Max High, N Min Niedrig, N N. Wir müssen die HL Maßnahme Slope über die erste finden Die Hälfte, die zweite Hälfte und die volle Länge von N, um uns zu helfen, finden D, klar wie Schlamm. Wie berechnen ein Fraktal Adaptive Moving Average. It beginnt mit dem Close Preis. Nach diesem FRAMA wird nach den folgenden Formeln berechnet. FRAMA FRAMA 1 Schließen FRAMA 1.Sie werden feststellen, dass dies die gleiche ist wie die Formel für eine exponentielle Moving Average EMA. EMA EMA 1 Schließen EMA 1.But Alpha in einem EMA ist 2 N 1 so bleibt es konstant, während für die FRAMA EXP WD 1 macht es Anpassen, wie die Fractal Dimension ändert. EXP ist als die exponentielle Funktion bekannt, es ist wie Log aber anstelle einer angenommenen Basis von 10 hat es eine Basis von e So x Log 10 x und x EXP ex wobei e ist etwa 2 718281828 Verwirrt noch E ist eine eindeutige Zahl, weil die Steigung seiner Kurve 1 ist, wenn x 0 und es löst das zusammengesetzte Interesse Problem. Didn t wissen, gab es ein Problem mit Zinseszins Wurde auch nicht. Sie sehen, wenn Sie 1 zu einem Zinssatz von 100 investieren Jährlich berechnet, am Ende des ersten Jahres haben Sie 2 einfache Aber wenn Sie die Zinsen während des Jahres zusammenbringen, wird es ein bisschen komplizierter, wenn das Interesse alle 6 Monate zusammengesetzt ist, können Sie das Ergebnis für das Jahr durch Multiplikation von 1 von 1 finden 5 zweimal, also 1 00 1 5 2 2 25 Wenn die Zinsen vierteljährlich zusammengesetzt sind, ergibt sich das Ergebnis 1 00 1 25 4 2 44 und monatlich 1 00 1 0833 12 2 613035.Notice, wie jedes Mal, wenn Sie die Häufigkeit erhöhen Compoundierung erhalten Sie ein größeres Ergebnis Dies ist die zusammengesetzte Interesse Problem Allerdings, wenn Sie 1 mit einer Rückkehr von 100 pro Jahr investieren und das Interesse ist zusammengesetzt ist dann das Ergebnis e. Wenn eine Zahl Y hat eine zufällige Variable mit einer normalen Verteilung dann EXP Y hat eine Log-Normal-Distribution Aktienkurse sind log-Normal so EXP verwendet wird, um die Fractal Dimension zu Alpha beziehen Lesen Sie weiter, dies wird mehr Sinn bald. Was ist Log-Normal und warum beschreibt es Aktienkurse. In der Theorie ist die prozentuale Veränderung, um mögliche künftige Aktienkurse am Ende eines Zeitraums zu erreichen, in der Regel verteilt, dass die Veränderung zu einer positiven oder negativen Rendite führen wird und 95 der Ergebnisse in zwei Standardabweichungen des Mittelwerts fallen sollen Ändert sich nicht normal verteilt Michael Stokes erklärt Fat Tails. Die möglichen Preise, die aus diesen Änderungen resultieren, können von Null und Unendlichkeit reichen. Dies liegt daran, dass ein Bestand mehr als 100 fallen kann, da dies zu einem negativen Preis führen würde, aber es kann mehr sein Als doppeltes Daher sind die Preise log-Normal. Dieses Konzept hat mich wirklich zuerst verwirrt, aber ein Bild ist eine 1000 Worte wert. Um zu zeigen, dass die Aktienkurse grob log-Normal sind, berechnete ich die Preisänderung gegenüber dem Vorjahr 10.000 Markttage auf dem Dow In der Theorie sind diese Ergebnisse in der Regel verteilt, so dass sie ihre EXP und die Aufteilung der Häufigkeit jedes Ergebnis auftritt, die oben genannten Diagramm zeigt die wahrscheinlichsten Schlusskurse für die Dow in einem Jahr Zeit. Jetzt, wenn eine Zahl Y Log ist - Normal, dann Log Y wird normal verteilt Also, wenn Aktienkurse sind in der Tat Log-Normal dann durch das Log der Preisänderungen auf dem obigen Diagramm sollten wir etwas, das aussieht wie eine Glocke Kurve. Above können Sie eine Glocke Kurve zu sehen Alles ist ein hässlicher, der die Wahrscheinlichkeit einer prozentualen Chance auf den Dow im nächsten Jahr zwischen -20 und 25 zeigt. So hoffentlich das erklärt, was Log-Normal ist und warum es ein Merkmal der Aktienkurse ist Hier endet die Mathe-Lektion. Wie man einen Fraktal berechnet Adaptive Moving Average Fortsetzung. FRAMA FRAMA 1 Schließen FRAMA 1.D Log HL1 HL2 Log HL Log 2.HL1 Max High, NN Min Low, NN N. HL2 Max High, N Min Low, N N. HL Max Hoch, N Min Niedrig, N NN FRAMA Periode, muss eine gerade Zahl sein. W -4 6 Set von Ehlers aber kann geändert werden Siehe Modified FRAMA. If Alpha 0 01 dann Alpha 0 01.If Alpha 1 dann Alpha 1.Finding The Fractal Dimension, Beispiele. Lets haben einen Blick auf einige theoretische Aktienkurse und die daraus resultierende Fractal Dimension. Above sind drei Preiskurven, jetzt können wir die D für jeden berechnen, wo N 100.D Log HL1 HL2 Log HL Log 2.For Kurve A die Voller Bereich wird in beiden Hälften des Diagramms wiederholt, so dass es vollständig in zwei Dimensionen und D 2 für Kurve B existiert nur die Hälfte des Bereichs wird in jeder Hälfte des Diagramms wiederholt, so dass es zwischen einem und zwei Dimensionen oder speziell D 1 58 existiert Der Bereich für Kurve C wird überhaupt nicht zwischen den beiden Hälften des Diagramms wiederholt, so dass es in nur einer Dimension und D existiert. Wie die Fractal Dimension D die Glättungsperiode N beeinflusst, nimmt die FRAMA zwischen einer schnellen oder langsamen EMA an Basiert in der Fraktal Dimension der Aktienkurse Ehlers entwarf die langsamste EMA zu etwa 200 Perioden in der Dauer und die schnellste, um eine Periode von einem oder mit anderen Worten gleich dem Preis selbst Also für die drei Kurven aus unserem früheren Beispiel, Lässt sich sehen, wie sich D ändert und wie sich das auf N oder die Glättungsperiode der resultierenden EMA auswirkt. Ehlers setzen W als -4 6, aber es kann geändert werden Siehe modifizierte FRAMA. Wenn D 2 wie bei Kurve A das Ergebnis ist eine langsame EMA von 198 Perioden, während bei D 1 wie bei Kurve C das Ergebnis eine schnelle EMA von einer Periode ist Der enge Preis selbst. Diese adaptive Struktur rasch folgt großen Änderungen im Preis und langsam ändert sich, wenn die Preise in einer Stauzone sind John Ehlers. Modifizierte FRAMA. Ehlers starr setzen die FRAMA, um zwischen einer schnellen EMA von 1 Periode zu verweisen, nennen es FC und Eine langsame EMA von 198 Tagen nennen wir es SC Aber weil wir in die FRAMA in der Technischen Indikator Kampf für die Supremacy betreten wollen, wollte ich in der Lage sein, speziell definieren die FC und SC meiner Wahl. Speziell dank Prospekt Real Rocket Scientist , Wanna-Trader für seine Hilfe auf diesem Abschnitt, achten Sie darauf, sein Blog zu abonnieren und folgen Sie ihm auf twitter. So anstatt setzen W als -4 6 wie Ehlers hat, können wir W LN 2 SC 1 Dies führt zu einem FRAMA Das wechselt zwischen einem FC von 1 und einem SC deiner Wahl Zum Beispiel, wo SC 200, W -4 61015 Ehlers offensichtlich abgerundet hat, also seine Einstellung von -4 6.Was ist LN und warum verwenden wir es, um W. LN zu finden Ist eine Abkürzung für Natural Logarithm und ist die Umkehrung von EXP also wenn EXP 1 x dann LN x 1 Da EXP verwendet wird, um die Fractal Dimension auf Alpha zu beziehen, wird LN verwendet, um W. Now zu finden, um den Fast MA oder FC einzustellen Von Ihrer Wahl nehmen Sie einfach die resultierende EMA-Periode N und passen Sie sie an die neue Reichweite an. Wenn beispielsweise SC 100 und die daraus resultierende N 50, sondern anstelle des Standard-SC 1 wir es auf SC 20 ändern wollen, wird die folgende Formel angezeigt Neuer N. New N SC FC Origional N 1 SC 1 FC. Neu N 100-20 50 1 100 1 20.New N 80 49 99 20.Dies ist dann leicht wieder in Alpha neu umgewandelt 2 neue N 1.Modifizierte FRAMA zusätzliche Regeln. SC Deine Wahl eines langsamen gleitenden Durchschnitts FC. FC Deine Wahl eines schnell gleitenden Durchschnitts SC. If Alpha 2 SC 1 dann Alpha 2 SC 1.If Alpha 1 dann Alpha 1.FRAMA N-1 SUM CLOSE, H HH EVEN SC FC 2 FC. If N-1 EVEN SC FC 2 FC dann H N-1.FRAMA Excel File. Wir haben eine Excel Spreadsheet mit dem FRAMA zusammengestellt und es zum kostenlosen Download zur Verfügung gestellt. Es enthält eine Basisversion von John Ehlers FRAMA und Unsere modifizierte Version zusammen mit einem Phantasie, die sich automatisch an die Einstellungen anpasst, die Sie angeben Finden Sie es am folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren Fractal Adaptive Moving Average FRAMA Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie es nützlich finden. FRAMA Und ein einfaches Moving Average. Fractal Adaptive Moving Average Testergebnisse. Wir getestet die FRAMA durch 300 Jahre Daten über 16 globale Märkte, siehe die Ergebnisse jetzt ist die FRAMA Effective. Michael Stokes erklärt, warum Fat Tails. Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategie Setup Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptive Moving Average KAMA Quelle Kaufman, PJ 1995 Intelligenteres Trading Verbesserung der Performance bei der Veränderung der Märkte New York McGraw-Hill, Inc Konzept Trading-Strategie auf der Grundlage eines adaptiven Rauschfilters Research Goal Performance-Überprüfung des Setups und Filter Spezifikation Tabelle 1 Ergebnisse Abbildung 1-2 Trade Setup Long Trades Der Adaptive Moving Average AMA eröffnet Short Trades Der Adaptive Moving Average sinkt Hinweis Die AMA Trendlinie scheint zu stoppen, wenn die Märkte keine Richtung haben Wenn die Märkte treiben, fängt die AMA Trendlinie den Handel auf Entry Long Trades Ein Kauf am Ende wird nach einem bullish Setup gesetzt Short Trades Ein Verkauf am Ende wird nach einem bärischen Setup platziert Trade Exit Tabelle 1 Portfolio 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsektoren Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes Daten 32 Jahre seit 1980 Testplattform MATLAB. II Sensitivitätsprüfung Alle 3D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg Win Avg Verlustquote Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit von Equity Curve. Tested Variablen ERLength FilterIndex Definitionen Tabelle 1.Figure 1 Portfolio Performance Inputs Tabelle 1 Kommission Slippage 0.AMA ERLength ist der Adaptive Moving Average über einen Zeitraum von ERLength ERLength ist eine Rückblickperiode von Das Wirkungsgrad ER ER i abs Richtung i Volatilität i, wobei abs der absolute Wert ist Richtung i Schließen i Schließen i ERLength, Volatilität i abs DeltaClose i, ERLength, wo ist die Summe über einen Zeitraum von ERLength, DeltaClose i Schließen i Schließen i 1 FastMALength ist eine Periode des schnell gleitenden Mittels SlowMALength ist eine Periode des langsamen gleitenden Durchschnitts AMA i AMA i 1 ci Schließen i AMA i 1, wobei ci ER i Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Index I. ERLength 2, 100, Schritt 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Long Trades Wenn AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 dann MinAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average mit einem Pivot bei MinAMA Short Trades AMA i AMA i 1 auftaucht AMA i 1 AMA i 2 dann MaxAMA AMA i 1 Adaptive Moving Average dreht sich mit einem Pivot bei MaxAMA Index i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, wobei StdDev die Standardabweichung von Serien über N Perioden N 20 default ist Wert Index i. FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02 N 20.Long Trades Ein Kauf am Ende wird platziert, wenn AMA i AMA i 1 AMA i MinAMA Filter i Short Trades Ein Verkauf an der Schließung platziert wird, wenn AMA i AMA I 1 MaxAMA AMA i Filter i Index i. Stop Loss Exit ATR ATRLength ist die durchschnittliche True Range über einen Zeitraum von ATRLength ATRStop ist ein Vielfaches von ATR ATRLength Long Trades Ein Verkauf Stop ist bei Eintrag ATR ATRLength ATRStop Short Trades platziert Ein Kauf Stop ist Platziert am Eintrag ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Schritt 0 02.
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