Variable Gleitende Durchschnittsanzeige

Variable Index Dynamischer Durchschnittlicher Variabler Index Dynamischer Durchschnittlicher Technischer Indikator (VIDYA) wurde von Tushar Chande entwickelt. Es ist ein originelles Verfahren zur Berechnung des Exponential Moving Average (EMA) mit der sich dynamisch verändernden Mittelungsperiode. Die Zeitdauer der Mittelung hängt von der Marktvolatilität ab, da das Maß der Volatilität der Chande Momentum Oscillator (CMO) gewählt wurde. Dieser Oszillator misst das Verhältnis zwischen der Summe der positiven Inkremente und der Summe der negativen Inkremente für eine bestimmte Periode (CMO-Periode). Der CMO-Wert wird als Verhältnis zum Glättungsfaktor EMA verwendet. Daher muss VIDYA Parameter einrichten: Zeitraum der CMO und Zeitraum der EMA. Anwendung In der Regel wird nicht VIDYA selbst in Trading-Systemen verwendet, sondern seine obere und untere Grenze (Oberband-Amp-Lower-Band), die durch N über und unter VIDYA. Die Interpretation des Indikators für den Empfang von Handelssignalen in dieser Form erfolgt ähnlich wie bei Bollinger Bandsreg. Berechnung Der Standard-Exponentialbewegungsdurchschnitt wird nach folgender Formel berechnet: EMA (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (PeriodEMA1) Glättungsfaktor PeriodEMA EMA Mittelungszeitraum (i) Strom Preis EMA (i-1) früheren Wert von EMA. Der Wert von Variable Index Dynamic Average wird analog zu CMO berechnet: VIDYA (i) F ABS (CMO (i)) VIDYA (i-1) (1 - F ABS (CMO (i))) ABS (CMO (i)) absoluter Stromwert Chande Momentum-Oszillator VIDYA (i-1) vorheriger Wert von VIDYA. Der Wert von CMO wird gemäß der folgenden Formel berechnet: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) aktuelle Summe positiver Preisschritte für den Zeitraum DnSum (i) aktuelle Summe der negativen Preissteigerungen für die Periode. Moving Average Der Moving Average Technische Indikator zeigt den durchschnittlichen Instrumentpreiswert für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, berechnet man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt oder fällt sein gleitender Durchschnitt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential. Geglättet und gewichtet. Der gleitende Durchschnitt kann für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Eröffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Durchschnitte verwendet werden. Das Einzige, wo sich verschie - dende Durchschnittswerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Falls wir von Simple Moving Average sprechen. Alle Preise des fraglichen Zeitraums gleich sind. Exponential Moving Average und Linear Weighted Moving Average legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Der gängigste Weg zur Interpretation des gleitenden Durchschnitts ist es, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt ansteigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses handelnde System, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht entworfen, um Eintritt in den Markt direkt in seinem niedrigsten Punkt und seinem Ausgang direkt auf dem Höhepunkt zur Verfügung zu stellen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden zu erreichen, und zu verkaufen, bald nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Bewegungsdurchschnitte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet das, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich fortfährt: wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, dieses Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten gehen wird. Hier sind die Arten von gleitenden Durchschnittswerten im Diagramm: Einfacher Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Glatter Moving Average (SMMA) Linearer Gewichteter Moving Average (LWMA) Sie können die Handelssignale dieses Indikators testen, indem Sie einen Expertenratgeber erstellen Im MQL5-Assistenten. Berechnung Simple Moving Average (SMA) Ein einfacher, dh arithmetisch gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Preise für den Instrumentenschluss über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammengefasst werden. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl dieser Perioden dividiert. SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM Summe CLOSE (i) aktuelle Periode enge Preis N Anzahl der Berechnungsperioden. Exponential Moving Average (EMA) Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt wird durch Addition eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses zum vorherigen Wert des gleitenden Durchschnitts berechnet. Bei exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die letzten engen Preise von mehr Wert. P-Prozentsatz exponentieller gleitender Durchschnitt wird folgendermaßen aussehen: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CLOSE (i) Einer vorherigen Periode P den Prozentsatz der Verwendung des Preiswertes. Gleitender gleitender Mittelwert (SMMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Mittelwertes wird als einfacher gleitender Mittelwert (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Der zweite gleitende Durchschnitt wird gemäß dieser Formel berechnet: SMMA (i) (I - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) SCHLIESSEN (i)) N Nachfolgende gleitende Mittelwerte werden nach folgender Formel berechnet: N SUM Summe SUM1 Summe der Schlusskurse für N Perioden wird von der vorherigen Bar gezählt PREVSUM geglättete Summe der vorherigen Bar SMMA (i-1) geglättetes gleitendes Mittel der vorherigen Bar SMMA (i) geglättetes gleitendes Mittel der aktuellen Bar (Außer für die erste) SCHLIESSEN (i) gegenwärtig nahe Preis N Glättungsperiode. Nach arithmetischen Konvertierungen kann die Formel vereinfacht werden: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Linearer gewichteter gleitender Durchschnitt (LWMA) Bei gewichteten gleitenden Mittelwerten liegen die letzten Daten vor Von mehr Wert als mehr frühe Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem jeder der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Reihe mit einem gewissen Gewichtskoeffizienten multipliziert wird: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM Summe CLOSE (i) aktueller Schlusskurs SUM (i, N) Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten N Glättungszeitraum Variable Moving Average (VMA) alias Volatilitätsindex Dynamic Ave (VIDYA) Der Variable Moving Average (VMA), alias Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) wurde von Tushar S. entwickelt. Chande und erstmals in der März 1992 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 Anpassung der gleitenden Durchschnitte zur Marktvolatilität Chande8217s Theorie war, dass die Leistung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt könnte verbessert werden, indem ein Volatility Index (VI), um die Glättung Zeitraum anzupassen Wie sich die Marktbedingungen ändern. Die Idee ist, dass, wenn die Preise überlastet sind, sollte ein Durchschnitt verlangsamen, um whipsaws zu vermeiden, aber wenn die Preise stark sind, sollte ein Durchschnitt beschleunigen, um die großen Preisbewegungen zu erfassen. Er war nicht die erste Person, die in dieser Richtung zu denken George R. Arrington, Ph. D. eingeführt eine Variable Simple Moving Average basierend auf Standardabweichung in der Juni 1991 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe 8211 Aufbau einer variablen Länge Moving Average ( VLMA). Die YIDYA stellte jedoch einen massiven Schritt vorwärts von der VLMA dar, weil sie eine viel größere Verbreitung von Glättungsperioden erlaubte. So berechnen Sie eine Variable Moving Average VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Benutzer wählen ein Maß für die Volatilität oder Trendstärke. N Vom Benutzer gewählte Dauerglättungszeit. Hier ist ein Beispiel eines 3-Perioden-VMA mit einem 3-Perioden-Wirkungsgradverhältnis (ER) als VI: Wie die VIDYA-Glättung durch den Volatilitätsindex geändert wird Der Variable Moving Average ist einzigartig, da er keine obere oder untere Grenze seiner Glättung hat Periode: Die VMA-Glättungsperiode kann unendlich hoch gehen, bis der Volatilitätsindex null ist, zu welchem ​​Zeitpunkt der resultierende Durchschnitt sich nicht bewegt und gleich dem vorherigen VMA ist. Wenn der Volatilitätsindex gleich 1 ist, ist die Glättungsperiode gleich der benutzerausgewählten Konstante 8216N8217, wie wenn die Y-Achse N die X-Achse 1 ist. Wenn jedoch der verwendete Volatilitätsindex über 1 steigen kann (wie das Standardabweichungsverhältnis) Dann kann die Glättungsperiode unter die vom Benutzer ausgewählte Konstante fallen. Wenn das VI (N2) 0,5 ist, dann ist die Glättungsperiode gleich 1, was gleich dem Preis selbst ist. Daher darf das verwendete VI nicht über (N2) 0,5 steigen, und wenn es gelegentlich geschieht, dann muß dieses Cap in die Formel geschrieben werden. Ein Blick auf die tatsächliche Alpha Da die VMA ist wie der Name schon sagt, variabel, die 8216Actual Alpha8217 ist nicht statisch, sondern wird durch das VI beeinflusst. Durch Änderung der Konstante 8216N8217 ändert sich jedoch die Interpretation des VIs stark: Oben sehen Sie ein Beispiel des 8216Actual Alpha8217 und die daraus resultierende Glättungsperiode für einen VMA mit einem 8216N8217 von 1 und einem 8216N8217 von 5. Wir wissen, dass wenn das VI 1 (Was darauf hinweist, dass der Bestand perfekt verläuft) die Glättungsperiode 8216N8217. So würden die schnellstmöglichen Glättungsperioden in diesen Beispielen 1 bzw. 5 nicht ein großer Unterschied sein. Aber es ist erstaunlich zu sehen, was eine riesige Auswirkung 8216N8217 nur ein paar Punkte insgesamt hat. In der Tat als 8216N8217 erhöht sich die resultierende VMA bewegt sich exponentiell langsamer. Dieser Einfluss ist eher wie die Quadrierung von Kaufman in seinem Adaptive Moving Average verwendet. Welcher Volatilitätsindex zu verwenden Chande verwendete ursprünglich das Standardabweichungsverhältnis als sein VI und dieses ist das, das normalerweise benutzt wird, wenn Leute über ein VIDYA sprechen. Aber später, in der Oktober 1995 Artikel aus Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe 8211 8216Identifying Powerful Breakouts Anfang 8216 schlug er die Verwendung seiner eigenen Chande Momentum Oscillator (CMO). Da der CMO im Bereich von 100 bis -100 liegt, müssen wir den absoluten Wert geteilt durch 100 annehmen. Das Ergebnis ist identisch mit dem Wirkungsgradverhältnis (ER) und ist das am häufigsten verwendete VI, wenn sich Personen auf einen VMA beziehen . Ein beliebiges Maß an Volatilität oder Trendstärke kann jedoch verwendet werden, solange es zwischen einem Bereich von Null bis (N2) 0,5 passt, wo höhere Werte einen stärkeren Trend angeben. Volatility Indexes für die Prüfung Als Teil der 8216Technical Indicator Kampf für Supremacy 8216 haben wir getestet werden prüfen Sie die folgenden Indikatoren als Volatility Index in einem variablen Moving Average: Gibt es andere, die Sie denken, sind wert Tests Bitte teilen Sie uns in den Kommentaren Abschnitt ganz unten. Variable Moving Average Excel-Datei Ich habe zusammen eine Excel Spreadsheet mit dem Variable Moving Average zusammen und machte es zum Download kostenlos. Es enthält eine 8216basic8217-Version, die alle Arbeiten und eine 8216fancy8217 zeigt, die sich automatisch an die Länge sowie den Volatility-Index anpasst, den Sie angeben. Finden Sie es am folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren: Variable Moving Average (VMA) 10 Tage Variable Moving Average Beispiel, VI 50 Tag Effizienz Verhältnis Dank Bruder das ist großartig. Die Erklärung der Mathe dahinter ist es sehr hilfreich, jetzt, da ich verstehe, wie jeder Teile der Gleichung funktioniert, kann ich mit ihm spielen ein question8230 VMA1 für die ersten Datenpunkt Sie nur die Close1 und in diesem Fall, warum nicht einfach nur Close1 es sollte Besser auf Preisänderung reagieren muss ich mit steveplace zustimmen, heteroskedacity ist schwer zu erklären, um 7:00 am Morgen lol Froh, dass Sie es nützlich gefunden Peter. Ich finde einige der Formeln rund um das Web für diese Dinge wirklich schwer zu lesen, weil ich keine formale mathematische Ausbildung haben. Deshalb breche ich es alle unten und zeigen die Arbeit, so gibt es keine Verwirrung. In Bezug auf Ihre Frage ist die VMA immer noch ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) etfhqblog20101108exponentiell-gleitenden Durchschnitt, aber mit einem dynamischen Alpha anstelle einer konstanten. Alle EMAs verwenden ihren vorherigen Durchschnitt, wenn sie vorwärts gehen, aber müssen mit einer Zahl am Anfang (normalerweise das vorhergehende schließen) EMA EMA (1) (nahes EMA (1)) ausgesät werden. Wenn Sie fortfahren, die vorhergehende Schließung zu verwenden, dann würde der Durchschnitt den Preis so genau verfolgen, um ihn fast genau zusammenzubringen. Laden Sie die Spread-Tabelle, wenn Sie haven8217t bereits und haben einen Versuch. Gehen Sie in die Zelle J5 am Ende der Formel, so heißt es, dass IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221) dies zu IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82218221)) füllen Sie diese Formel am unteren Rand der Spalte und es wird dann auf die vorherige schließen statt der vorherigen VMA verweisen. BTW Ich habe gerade festgestellt, dass ich die Kalkulationstabelle auf manuelle Berechnung Update statt automatischen eingestellt hatte. Vielleicht möchten Sie dies ändern oder laden Sie es erneut, wie ich es jetzt fixiert haben. Sayyed vor 5 Jahren Ich bin mit VMA zusammen mit anderen MA8217s (einfach, exp, gewichtet, vol gewichtet, dreieckig). Sollte ich den gleichen Zeitraum für VMA als Zeitraum für andere Durchschnitte verwenden ich Kreuzung als meine buysell Punkte als andere MA8217 oder sollte ich die Richtung der VMA als meine buysell Signal Dank für Ihre Unterstützung. Derry Brown Vor 5 Jahren Sie sehen Testergebnisse für mehrere der genannten MAs 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators Die Antwort auf Ihre Frage hängt davon ab, ob Sie sie als Teil eines mechanischen Systems oder eines diskretionären verwenden. Ich habe nicht getestet, die Ergebnisse der MA-Crossover zwischen verschiedenen Arten von MAs, aber ich wouldn8217t erwarten, dass dies ein effektiver Ansatz. Jede Art von gleitendem Durchschnitt ist eindeutig, so daß es nicht notwendig ist, dieselbe Glättungsperiode zu verwenden, und die VMA ist so verschieden, daß sie als ein völlig getrennter Durchschnitt behandelt werden muß. Hoffe, das hilft Derry