Kaufmans parameter untuk adaptif moving average strategy

Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy (Setup 038 Filter) I. Strategi Perdagangan Developer: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Sumber: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Trading. Meningkatkan Kinerja dalam Mengubah Pasar. New York: McGraw-Hill, Inc. Konsep: Strategi perdagangan berdasarkan filter suara adaptif. Sasaran Penelitian: Verifikasi kinerja penyiapan dan filter. Spesifikasi: Tabel 1. Hasil: Gambar 1-2. Pengaturan Perdagangan: Perdagangan Panjang: Moving Average Bergerak (AMA) muncul. Trades Pendek: Moving Average Bergerak turun. Catatan: Garis tren AMA nampaknya berhenti saat pasar tidak memiliki arahan. Saat tren pasar, trendline AMA naik. Trade Entry: Long Trades: Pembelian pada penutupan ditempatkan setelah setup bullish. Short Trades: Sebuah sell pada penutupan ditempatkan setelah setup bearish. Keluar Perdagangan: Tabel 1. Portofolio: 42 pasar berjangka dari empat sektor pasar utama (komoditas, mata uang, suku bunga, dan indeks ekuitas). Data: 32 tahun sejak 1980. Platform Pengujian: MATLAB. II. Uji Sensitivitas Semua grafik 3-D diikuti oleh grafik kontur 2-D untuk Faktor Laba, Rasio Sharpe, Ulcer Performance Index, CAGR, Drawdown Maksimum, Persen Menguntungkan Perdagangan, dan Rata-rata. Menang rta. Rasio Rugi. Gambar terakhir menunjukkan sensitivitas dari Equity Curve. Variabel yang diuji: ERLength amp FilterIndex (Definisi: Tabel 1): Gambar 1 Kinerja Portofolio (Masukan: Tabel 1 Komisi amp Slippage: 0). AMA (ERLength) adalah Adaptive Moving Average selama periode ERLength. ERLength adalah periode lihat kembali dari Efficiency Ratio (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), dimana 8220abs8221 adalah nilai absolut. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilitas (abs (DeltaClosei), ERLength), di mana 82208221 adalah jumlah dari periode ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMuneength adalah periode moving average yang cepat. SlowMALength adalah periode moving average yang lambat. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), dimana ci (ERi (Lambat Cepat) Lambat) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). Indeks: i ERLength 2, 100, Langkah 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Perdagangan Panjang: Jika AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2 maka MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average muncul dengan poros di MinAMA). Short Trades: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 kemudian MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average turun dengan poros di MaxAMA). Indeks: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), dimana StdDev adalah deviasi standar rangkaian di atas periode N. N 20 (nilai default). Indeks: i FilterIndex 0.0, 1.0, Langkah 0.02 N 20 Perdagangan Panjang: Pembelian pada penutupan ditempatkan saat AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Short Trades: Sebuah sell pada tutup ditempatkan saat AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Indeks: i Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) adalah Range Rata Rata selama periode ATRLength. ATRStop adalah kelipatan dari ATR (ATRLength). Long Trades: Perhentian penjualan ditempatkan pada Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Trades Pendek: Stop beli akan ditempatkan di Entry ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Step 0.02Do Moving Averages Bergerak Memimpin Untuk Hasil yang Lebih Baik Moving averages adalah alat favorit trader aktif. Namun, ketika pasar berkonsolidasi, indikator ini menyebabkan banyak perdagangan whipsaw, yang menghasilkan serangkaian kemenangan dan kerugian kecil yang membuat frustrasi. Analis telah menghabiskan waktu puluhan tahun untuk memperbaiki rata-rata bergerak sederhana. Pada artikel ini, kita melihat upaya ini dan menemukan bahwa pencarian mereka telah menghasilkan alat perdagangan yang bermanfaat. (Untuk membaca latar belakang pada rata-rata bergerak sederhana, lihat Simple Moving Averages Membuat Trends Stand Out.) Pro dan Kontra Pergerakan Rata-rata Keuntungan dan kerugian dari rata-rata bergerak dirangkum oleh Robert Edwards dan John Magee dalam edisi pertama Analisis Teknis untuk Tren Saham Ketika mereka mengatakannya dan, pada tahun 1941 kembali kami dengan senang hati membuat penemuan itu (walaupun banyak lainnya berhasil melakukannya sebelumnya) bahwa dengan rata-rata data untuk jumlah hari yang disebutkan dapat menghasilkan semacam garis tren otomatis yang pasti akan menafsirkan perubahan Trend Sepertinya sangat bagus untuk menjadi kenyataan. Sebenarnya, itu terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Dengan kerugian yang melebihi keuntungan, Edwards dan Magee dengan cepat meninggalkan impian mereka untuk berdagang dari bungalo pantai. Tapi 60 tahun setelah mereka menulis kata-kata itu, yang lain tetap berusaha menemukan alat sederhana yang dengan mudah akan mengantarkan kekayaan pasar. Simple Moving Averages Untuk menghitung moving average yang sederhana. Tambahkan harga untuk periode waktu yang diinginkan dan bagi dengan jumlah periode yang dipilih. Menemukan rata-rata pergerakan lima hari akan membutuhkan penjumlahan lima harga penutupan terbaru dan dibagi dengan lima. Jika penutupan terakhir berada di atas rata-rata bergerak, saham akan dianggap berada dalam tren naik. Downtrends didefinisikan oleh harga perdagangan di bawah rata-rata bergerak. (Untuk informasi lebih lanjut, lihat tutorial Moving Averages). Properti yang mendefinisikan tren ini memungkinkan pergerakan rata-rata menghasilkan sinyal perdagangan. Dalam aplikasi yang paling sederhana, para pedagang membeli ketika harga bergerak di atas rata-rata bergerak dan menjual saat harga turun di bawah garis itu. Pendekatan seperti ini dijamin menempatkan pedagang di sisi kanan setiap perdagangan yang signifikan. Sayangnya, saat merapikan data, rata-rata bergerak akan tertinggal dari aksi pasar dan trader hampir selalu mengembalikan sebagian besar keuntungan mereka bahkan pada perdagangan terbesar sekalipun. Rata-rata Pindah Eksponensial Analis tampaknya menyukai gagasan tentang rata-rata bergerak dan telah menghabiskan bertahun-tahun mencoba untuk mengurangi masalah yang terkait dengan lag ini. Salah satu inovasi ini adalah moving average eksponensial (EMA). Pendekatan ini memberikan bobot yang relatif lebih tinggi terhadap data terakhir, dan akibatnya ia mendekati tindakan harga daripada rata-rata pergerakan sederhana. Rumus untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial adalah: EMA (Weight Close) ((1-Bobot) EMAy) Dimana: Bobot adalah konstanta pemulusan yang dipilih oleh analis EMAy adalah rata-rata pergerakan eksponensial dari kemarin Nilai pembobotan umum adalah 0,188, yang Mendekati rata-rata pergerakan sederhana 20 hari. Lain adalah 0,10, yang kira-kira memiliki rata-rata pergerakan 10 hari. Meskipun mengurangi lag, moving average eksponensial gagal mengatasi masalah lain dengan moving averages, yang penggunaannya untuk sinyal perdagangan akan menyebabkan sejumlah besar perdagangan rugi. Dalam Konsep Baru dalam Sistem Perdagangan Teknis. Welles Wilder memperkirakan bahwa pasar hanya tren seperempat waktu. Hingga 75 tindakan perdagangan dibatasi pada kisaran yang sempit, ketika sinyal beli dan beli rata-rata bergerak akan berulang kali dihasilkan karena harga bergerak cepat di atas dan di bawah rata-rata bergerak. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa analis menyarankan faktor pembobotan perhitungan EMA yang bervariasi. (Untuk lebih lanjut, lihat Bagaimana cara moving averages yang digunakan dalam trading) Mengadaptasi Moving Averages to Market Action Salah satu metode untuk mengatasi kerugian moving averages adalah dengan mengalikan faktor pembobotan dengan rasio volatilitas. Melakukan hal ini berarti bahwa rata-rata bergerak akan jauh dari harga saat ini di pasar yang bergejolak. Ini akan memungkinkan para pemenang lari. Seiring tren berakhir dan harga berkonsolidasi. Rata bergerak akan bergerak mendekati aksi pasar saat ini dan, secara teori, memungkinkan pedagang untuk mempertahankan sebagian besar keuntungan yang tertangkap selama tren berlangsung. Dalam prakteknya, rasio volatilitas dapat menjadi indikator seperti Bollinger Bandwidth, yang mengukur jarak antara Bollinger Bands yang terkenal. (Untuk informasi lebih lanjut mengenai indikator ini, lihat Dasar-Dasar Bollinger Bands.) Perry Kaufman menyarankan untuk mengganti variabel bobot dalam formula EMA dengan konstan berdasarkan rasio efisiensi (ER) dalam bukunya, New Trading Systems and Methods. Indikator ini dirancang untuk mengukur kekuatan tren, yang didefinisikan dalam kisaran dari -1,0 sampai 1,0. Hal ini dihitung dengan rumus sederhana: ER (perubahan harga total untuk periode) (jumlah perubahan harga mutlak untuk setiap batang) Perhatikan saham yang memiliki rentang lima poin setiap hari, dan pada akhir lima hari telah memperoleh total Dari 15 poin Ini akan menghasilkan ER sebesar 0,67 (15 poin ke atas dibagi dengan kisaran 25-titik total). Jika saham ini turun 15 poin, ER akan menjadi -0,67. (Untuk saran perdagangan lebih lanjut dari Perry Kaufman, baca Losing To Win yang menguraikan strategi untuk mengatasi kerugian perdagangan.) Prinsip efisiensi tren didasarkan pada seberapa banyak pergerakan arah (atau tren) yang Anda dapatkan per unit pergerakan harga di atas Periode waktu yang ditentukan ER dari 1,0 menunjukkan bahwa saham berada dalam uptrend yang sempurna -1,0 merupakan tren turun yang sempurna. Secara praktis, ekstrem jarang tercapai. Untuk menerapkan indikator ini untuk menemukan moving average moving average (AMA), trader harus menghitung bobotnya dengan rumus berikut, agak kompleks: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Dimana: SCF adalah konstanta eksponensial untuk yang tercepat EMA yang diijinkan (biasanya 2) SCS adalah konstanta eksponensial untuk EMA yang paling lambat yang diijinkan (seringkali 30) ER adalah rasio efisiensi yang disebutkan di atas Nilai C kemudian digunakan dalam formula EMA dan bukan variabel bobot yang lebih sederhana. Meski sulit dihitung dengan tangan, rata-rata pergerakan adaptif disertakan sebagai pilihan di hampir semua paket perangkat lunak perdagangan. (Untuk informasi lebih lanjut tentang EMA, baca Exploring The Exponentially Weighted Moving Average.) Contoh rata-rata pergerakan sederhana (garis merah), moving average eksponensial (garis biru) dan moving average moving average (garis hijau) ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 1: AMA berwarna hijau dan menunjukkan tingkat perataan yang paling tinggi dalam aksi jarak dekat yang terlihat di sisi kanan grafik ini. Dalam kebanyakan kasus, rata-rata bergerak eksponensial, yang ditunjukkan sebagai garis biru, paling dekat dengan aksi harga. Rata-rata bergerak sederhana ditunjukkan sebagai garis merah. Tiga rata-rata bergerak yang ditunjukkan pada gambar sangat rentan terhadap perdagangan whipsaw pada berbagai waktu. Kekurangan pada moving averages sejauh ini tidak mungkin dihilangkan. Kesimpulan Robert Colby menguji ratusan alat analisis teknis dalam The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Dia menyimpulkan, Meskipun rata-rata pergerakan adaptif adalah ide baru yang menarik dengan daya tarik intelektual yang cukup besar, tes pendahuluan kami gagal menunjukkan keuntungan praktis nyata pada metode perataan tren yang lebih kompleks ini. Ini tidak berarti pedagang harus mengabaikan gagasan itu. AMA dapat dikombinasikan dengan indikator lain untuk mengembangkan sistem perdagangan yang menguntungkan. (Untuk informasi lebih lanjut tentang topik ini, baca Discovering Keltner Channels And The Chaikin Oscillator.) ER dapat digunakan sebagai indikator tren yang berdiri sendiri untuk menemukan peluang perdagangan yang paling menguntungkan. Sebagai contoh, rasio di atas 0,30 mengindikasikan tren kenaikan yang kuat dan merupakan pembelian potensial. Sebagai alternatif, karena volatilitas bergerak dalam siklus, saham dengan rasio efisiensi terendah dapat diawasi sebagai peluang pelarian. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Dikembangkan oleh Perry Kaufman, Kaufman8217s Adaptive Moving Average dirancang tidak hanya untuk bertindak sebagai moving average, tapi juga untuk melacak tingkat kebisingan dalam tren dan menyesuaikannya. Ini secara otomatis mengubah kecepatannya berdasarkan volatilitas pasar. AMA digunakan sebagai pengganti rata-rata pergerakan biasa dan ketika dipresentasikan pada tahun 1995, lebih unggul dari usaha sebelumnya untuk menciptakan rata-rata bergerak yang cerdas karena menawarkan kontrol pengguna yang lebih besar. Pada dasarnya, ketika pasar sedang tren dengan kuat dan hanya ada sedikit pergerakan kontra-tren (pullback), hanya ada sedikit suara dan Anda lebih memilih MA untuk mengikuti aksi harga dengan ketat, sehingga Anda menginginkan agar memiliki rentang trackback yang lebih kecil. . Di sisi lain, jika pasar terikat dan didominasi oleh bar yang saling mengimbangi, yang Anda inginkan adalah moving average dengan periode lookback yang lebih lama yang akan memperlancarnya dan dengan demikian menghindari sinyal palsu. Apa yang Kaufman lakukan adalah men-tweak Exponential Moving Average dengan algoritma yang akan menyesuaikan perataan smoothing EMA8217s relatif terhadap rasio arah dan volatilitas pasar, sehingga sekarang responsif terhadap tren dan volatilitas. Berikut adalah rumus dari mana AMA diturunkan: AMA C close (t) 8211 AMA (t-1) AMA (t-1), di mana C adalah aspek adaptif dari konstanta pemulusan. Namun, ada sejumlah perhitungan sebelum mencapai C tapi kami tidak akan mencantumkannya di sini juga menjaga hal-hal lebih sederhana. Hal ini lebih penting untuk menyadari bahwa Kaufman8217s Adaptive Moving Average unggul berkat kemampuannya untuk merespon kondisi pasar8217 pergeseran dinamis, yang merupakan keuntungan besar dibandingkan dengan strategi perdagangan berdasarkan rata-rata bergerak dengan periode trackback yang tetap. Selain itu, selain menggunakan KAMA sebagai indikator yang berdiri sendiri, selain itu juga dapat memperlancar indikator lainnya. Sama seperti anggota lain dari indikator pergerakan rata-rata keluarga, Kaufman8217s AMA bertindak sebagai level supportresistance yang kuat yang menghasilkan sinyal masuk tren saat kontak, serta sinyal keluar saat pembalikan tren terbukti. Simak selisih antara Simple Moving Average, Moving Average Exponential dan Kaufman8217s Adaptive Moving Average pada gambar di bawah ini. Plotted in light blue adalah Simple Moving Average 14-periode, sedangkan 14 periode EMA berwarna kuning. Seperti yang Anda lihat, Kaufman8217s Adaptive Moving Average (garis ungu) relatif datar selama sebagian besar waktu karena pasar memegang dalam kisaran perdagangan yang ketat dalam tren bearish time yang lebih besar, sehingga akan menghasilkan lebih sedikit sinyal masuk yang salah di dalam area konsolidasi. . Didirikan pada tahun 2013, Binary Tribune bertujuan memberikan pembaca liputan berita keuangan yang akurat dan aktual. Situs kami berfokus pada segmen utama di pasar keuangan, mata uang dan komoditas, dan penjelasan mendalam mengenai peristiwa dan indikator ekonomi utama. Pengungkapan Risiko Keuangan BinaryTribune tidak akan bertanggung jawab atas kehilangan uang atau kerusakan yang diakibatkan karena mengandalkan informasi di situs ini. Trading forex, saham dan komoditas pada margin membawa tingkat risiko tinggi dan mungkin tidak sesuai untuk semua investor. Sebelum memutuskan untuk melakukan perdagangan valuta asing Anda harus mempertimbangkan secara hati-hati tujuan investasi, tingkat pengalaman dan selera risiko Anda. Kebijakan Cookie Situs web ini menggunakan cookies untuk memberi Anda pengalaman terbaik dan mengenal Anda lebih baik. Dengan mengunjungi situs web kami dengan browser Anda disetel untuk mengizinkan cookies, Anda menyetujui penggunaan cookie kami seperti yang dijelaskan dalam Kebijakan Privasi kami. Copy Hak Cipta 2017 mdash Binary Tribune. Seluruh hak cipta