Kaufmans adaptive moving average strategy 매개 변수

Kaufman Adaptive 이동 평균 거래 전략 설정 Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman 적응 이동 평균 KAMA Source Kaufman, PJ 1995 변화하는 시장에서의 스마트 거래 향상 뉴욕 McGraw-Hill, Inc 개념 적응 형 노이즈 필터 기반 트레이딩 전략 연구 목표 설정 및 필터 사양의 성능 검증 표 1 결과 그림 1-2 거래 설정 긴 거래 적응 이동 평균 AMA는 단기 거래 증가 적응 이동 평균 감소 참고 시장에 방향이 없을 때 AMA 추세선은 멈춘 것으로 보입니다. , AMA 추세선은 무역 진입 장사를 따라 잡습니다. 가까운 장래의 구매는 낙관적 인 설정 후 배치됩니다. 단기 거래 약세 설정 이후에 매도가 이루어집니다. 무역 출구 도표 1 포트폴리오 42 개 주요 시장 분야의 상품, 통화 , 이자율 및 주식 지수 데이터 1980 년 이후 32 년 테스트 플랫폼 MATLAB. II 감도 테스트. Al l 3-D 차트에는 Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, 최대 수익률, 수익성있는 거래 비율 및 평균 당 평균 손실 비율에 대한 2 차원 등고선 차트가 이어집니다. 마지막 그림은 Equity Curve의 감도를 보여줍니다. 테스트 변수 ERLength FilterIndex 정의 표 1. 그림 1 포트폴리오 성과 입력 표 1 Commission Slitage 0.AMA ERLength는 ERL 길이의 기간에 대한 적응 이동 평균입니다. ERLength는 효율성 비율의 후진 기간입니다. ER i abs Direction i Volatility i, 여기서 abs는 절대 값입니다. Direction i Close i 닫기 ERLength, 휘발성 i abs DeltaClose i, ERLength, ERLength, DeltaClose i의주기에 대한 합계입니다. Close i i를 닫습니다. FastMALength는 빠른 이동 평균의 기간입니다. SlowMALength는 a입니다. 느린 이동 평균의주기 AMA i AMA i 1 ci iAER i i, 여기서 i는 빠른 저속 2, 빠름 2, 고속 1, 저속 2 저속 1 인덱스 i. ERLength 2, 100, 2 단계 FastMALength 2 SlowMALength 30.봐라 거래의 경우 AMA i AMA i 1 AMA i AMA i 2 2 MinAMA AMA i 1 MinamA에서의 적응 이동 평균은 MinAMA Short Trades에서 나타납니다. AMA i AMA i 1 AMA i AMA i 2 2 MaxAMA AMA i 1 적응 이동 평균 MaxAMA 인덱스에서 피벗과 함께 회전 i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, StdDev는 N 기간에 걸친 계열의 표준 편차입니다. N 20 기본값 인덱스 i. FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02 N 20. 긴 트레이딩 가까운 장래에 매수세가 결정될 때 AMA I AMA I 1 AMA I 미나미 필자 단기 매매 마감시 매매는 AMA i AMA i 일 때 이루어집니다. MaxAMA AMA i 필터 i 지수 i. Stop Loss Exit ATR ATRLength는 ATRL 길이 기간 동안의 평균 True 범위입니다. ATRStop은 ATR의 배수입니다. ATRLength Long Trades 판매 중지는 Entry ATR에 있습니다. ATRLStart ATRStop Short Trades 구매 중지는 Entry ATR에 있습니다. ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2 , 100, 2 단계 FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02. 적응 이동 평균은 더 나은 결과를 이끌어냅니다. 이동 평균 액티브 트레이더의 가장 좋아하는 툴이다. 그러나 시장이 통합되면, 이 지표는 수많은 채권 거래로 이어져 작은 좌절과 손실을 야기한다. 분석가들은 수십 년 동안 간단한 이동 평균을 향상시키기 위해 노력했다. 이 기사에서 우리는 노력을하고 그들의 수색이 유용한 거래 도구로 이어진다는 것을 알 수 있습니다. 간단한 이동 평균에 대한 배경 독서에 대해서는 간단한 이동 평균을 확인하십시오. 동향을 강조하십시오. 이동 평균의 장단점 단점 이동 평균의 장점과 단점은 Robert Edwards와 John 마게 (Magee)는 기술 동향 분석 (Technical Analysis of Stock Trends) 초판에 발표했다. 1941 년에 많은 사람들이 데이터를 평균화하여 데이터를 평균화함으로써 발견 한 것을 기쁘게 생각했다. 트렌드의 변화를 명확하게 해석 할 수있는 자동화 된 추세선이 사실로보기에는 너무 좋았습니다 사실은 너무 좋았습니다. 진실 될 것입니다. 장점을 능가하는 단점 때문에 Edwards와 Magee는 해변 방갈로에서의 거래에 대한 그들의 꿈을 빨리 포기했습니다. 그러나 60 년이 된 후에 다른 사람들은 쉽게 시장의 풍성함을 제공 할 수있는 간단한 도구를 찾으려고 노력합니다. 간단한 이동 평균 계산 간단한 이동 평균을 계산하려면 원하는 기간의 가격을 추가하고 선택한 기간 수로 나눕니다. 5 일 이동 평균을 구하려면 5 개의 최근 마감 가격을 합산하고 5로 나누어야합니다. 최근 마감은 이동 평균보다 높습니다. 주식은 상승 추세로 간주됩니다. 하락 추세는 이동 평균보다 낮은 가격 거래로 정의됩니다. 자세한 내용은 이동 평균 자습서를 참조하십시오. 이 추세 정의 속성을 사용하면 거래 신호를 생성합니다. 가장 간단한 응용 프로그램에서 거래자는 가격이 이동 평균 이상으로 올라갈 때 구매하고 가격이 해당 라인 아래로 넘어갈 때 판매합니다. 이것은 모든 주요 거래의 오른쪽에 상인을 놓을 수 있기 때문에 불행히도, 데이터를 부드럽게하는 동안 이동 평균은 시장 행동에 뒤떨어지며 상인은 거의 항상 최대 이익에 대한 그들의 이익의 상당 부분을 돌려 줄 것입니다 지수 이동 평균 분석가는 이동 평균에 대한 아이디어를 좋아하고이 지연과 관련된 문제를 줄이기 위해 수년을 보냈습니다. 이러한 혁신 중 하나는 지수 이동 평균 EMA입니다. 이 접근 방식은 최근 데이터에 비교적 높은 가중치를 할당하고 결과적으로 간단한 이동 평균보다 가격 결정에 더 가깝습니다. 지수 이동 평균을 계산하는 공식은입니다. EMA 가중치 닫기 1 - 가중치 EMAy Where. Weight는 분석가가 선택한 평활 상수입니다. EMAy는 지수 이동 평균입니다 어제부터. 일반적인 가중치는 0 181이며 20 일 간단한 이동 평균에 가깝습니다. 또 다른 0은 10 일이며, 대략 10 일 이동합니다 지체가 줄어들지 만 지수 이동 평균은 이동 평균에 대한 또 다른 문제를 해결하지 못합니다. 즉, 거래 신호에 대한 사용이 많은 거래 손실을 초래할 것이라는 것입니다. 기술 거래 시스템의 새로운 개념 Welles Wilder는 시장 오직 1/4의 추세를 나타냅니다. 75 개 이상의 거래 행동은 가격이 이동 평균 위 또는 아래로 빠르게 이동함에 따라 이동 평균 매매 신호가 반복적으로 생성 될 때 좁은 범위에 국한됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 분석가 EMA 계산의 가중치를 변경하는 방법을 제안했습니다. 자세한 내용은 거래에서 사용되는 이동 평균은 어떻게됩니까? 평균 이동의 단점을 해결하는 한 가지 방법은 가중치에 변동성 비율을 곱하는 것입니다. 변동성이 큰 시장에서 이동 평균이 현재 가격보다 더 높다는 것을 의미합니다. 이는 승자가 뛰는 것을 허용합니다. 추세가 e 가격 및 가격을 합산하면 이동 평균은 현재의 시장 행동에 더 가깝게 움직일 것이고, 이론적으로 상인은 추세에서 포착 된 대부분의 이익을 유지할 수 있습니다. 실제로 변동성 비율은 Bollinger Band 폭, 잘 알려진 Bollinger Bands 사이의 거리를 측정합니다. 이 표시기에 대한 자세한 내용은 Bollinger Bands의 기본을 참조하십시오. Perry Kaufman은 EMA 공식의 무게 변수를 그의 책인 New Trading 시스템 및 방법이 표시기는 추세의 강도를 측정하기 위해 설계되었으며 -1 0에서 1 0까지의 범위 내에서 정의됩니다. 각 막대의 절대 가격 변동 기간에 대한 간단한 formula. ER 총 가격 변경으로 계산됩니다. 매일 5 포인트 범위의 주식이 있고 5 일의 끝에서 총 15 포인트를 얻었습니다. 이것은 0의 67의 ER 상승 포인트 15 포인트를 총 25 포인트 범위로 나눈 것입니다. 주식은 15 포인트 하락했고, ER은 -0 67이 될 것입니다. 페리 카프만 (Perry Kaufman)의 더 많은 거래 조언을 얻으려면 거래 손실에 대처하기위한 전략을 설명하는 Losing To Win을 읽으십시오. 추세의 효율성 원칙은 얼마나 많은 방향성 이동 또는 추세 정의 된 기간 동안 가격 움직임의 단위당 얻으십시오. 1 0의 ER은 주식이 완전한 상승 추세에 있음을 나타냅니다. -1 0은 완벽한 하락 추세를 나타냅니다. 실질적으로 극단에 도달하는 경우는 거의 없습니다. 이 지표를 적용하여 적응성 이동 평균 AMA의 경우 거래자는 다음과 같은 복잡한 공식을 사용하여 가중치를 계산해야합니다. C SC SCS SCS 2 여기서 SCF는 가장 빠른 EMA 허용 지수의 지수 상수입니다. 2.SCS는 가장 느린 EMA의 지수 상수입니다 허용되는 경우가 많음 30.EER는 위에서 언급 한 효율 비율입니다. C 값은 간단한 가중치 변수 대신 EMA 공식에 사용됩니다. 손으로 계산하기는 어렵지만 적응 이동 평균은 거의 모든 거래 소프트웨어 패키지에서 옵션으로 활용할 수 있습니다. EMA에 대한 자세한 내용은 지수 이동 가중 이동 평균 탐색을 참조하십시오. 간단한 이동 평균 빨간색 선, 지수 이동 평균 파란색 선 및 적응 이동 평균 평균 녹색 선의 예가 그림에 나와 있습니다 그림 1 : AMA는 녹색으로 표시되며이 차트의 오른쪽에 표시된 범위 제한 작업에서 가장 큰 평탄도를 나타냅니다. 대부분의 경우 파란색 선으로 표시된 지수 이동 평균은 가격에 가장 가깝습니다 행동 간단한 이동 평균은 빨간색 선으로 표시됩니다. 그림에 표시된 3 개의 이동 평균은 여러 번 Whipsaw 거래를하는 경향이 있습니다. 이동 평균에 대한 이러한 단점은 지금까지 제거 불가능했습니다. 결론 Robert Colby는 수백 가지의 기술 - 분석 도구는 기술적 시장 지표의 백과 사전에서 지적했다. 적응 적 이동 평균은 상당한 지적 매력을 지닌 흥미로운 최신 아이디어이지만, 우리의 예비 연구 테스트는이 복잡한 트렌드 스무딩 방법에 실제 실질적인 이점을 보여주지 못합니다. 이것은 거래자가 아이디어를 무시해야한다는 것을 의미하지 않습니다. AMA를 다른 지표와 결합하여 수익성있는 거래 시스템을 개발할 수 있습니다. 이 주제에 대한 자세한 내용은 Discover Keltner Channels and The ER은 가장 수익성 높은 거래 기회를 찾아내는 독립적 인 추세 지표로 사용할 수 있습니다. 한 예로, 30보다 높은 비율은 강한 상승 추세를 나타내고 잠재적 인 구매를 나타낼 수 있습니다. 또는 변동성이 주기적으로 움직이기 때문에 가장 낮은 주식 효율성 비율은 탈주 기회로 보일 수 있습니다. 미국이 돈을 빌릴 수있는 최대 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 준비 은행에서 다른 예금 기관에 자금을 대출하는 이자율 .1 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익률 분산의 통계적 척도 변동성은 ei 1933 년 미국 의회가 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)으로 통과 시켰습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가구 및 비영리 부문 밖의 모든 직업을 나타냅니다. 미국 노동국 (Bureau of Labor). 인도 루피에 대한 통화 약어 또는 통화 기호 INR, 인도 통화 루피는 Kaufman의 적응 이동 평균 KAMA. Kaufman의 적응 이동 평균 KAMA로 구성됩니다. Perry Kaufman이 개발 한 Kaufman의 적응 이동 평균 KAMA는 다음과 같습니다. 시장의 소음이나 변동성을 고려한 이동 평균 KAMA는 가격 변동이 상대적으로 작고 소음이 적은 경우 가격을 철저히 따를 것입니다. KAMA는 가격 변동이 확대 될 때 조정할 것이며 더 먼 거리의 가격을 따르게됩니다. 이 추세 추적 지표는 다음과 같이 사용될 수 있습니다 전반적인 추세, 시간 전환점 및 필터 가격 이동을 식별합니다. Kaufman의 적응 이동 평균을 계산하는 데 필요한 몇 가지 단계가 있습니다. Perry Kaufman이 권장하는 설정 값 인 KAMA 10,2,30.10은 효율성 비율의 기간 수입니다. ER.2는 가장 빠른 EMA 상수 기간의 수입니다 .30은 가장 느린 EMA 기간의 수입니다 KAMA를 계산하기 전에 효율 비 (ER)와 평활 상수 (SC)를 계산할 필요가 있습니다. 식 크기를 너트 크기로 나누면 표시기 뒤에있는 방법을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. ABS는 Absolute Value를 나타냅니다. 효율성 비율 ER ER은 기본적으로 일일 변동성에 따라 조정 된 가격 변동입니다. 통계적으로 효율성 비율은 가격 변화의 프랙탈 효율성을 1에서 0까지 변동 시키지만, 이 극단은 예외입니다. ER이 표준이 아니라 가격은 1입니다. 10 개의 연속 된 기간 또는 10 개의 연속 된 기간의 아래로 이동 10 개의 기간 동안 가격이 변하지 않는다면 ER은 0이됩니다. 일정한 SC를 매끄럽게합니다. 평활 상수는 ER과 두 개의 평활 상수 bas 지수 이동 평균에 적용됩니다. 주목할 것입니다. 스무딩 상수는 수식 2에서 지수 이동 평균에 평활 상수를 사용합니다. 30 1은 30 기간 EMA에 대한 평활 상수입니다. 가장 빠른 SC는 다음에 대한 평활 상수입니다. 짧은 EMA 2주기 가장 느린 SC는 가장 느린 EMA 30주기에 대한 스무딩 상수입니다. 마지막 2 점은 방정식을 제곱하는 것입니다. 효율성 비율 ER 및 평활 상수 SC를 사용하여 카우프만을 계산할 준비가되었습니다 적응 이동 평균 KAMA 계산을 시작하는 데 초기 값이 필요하기 때문에 첫 번째 KAMA는 단순한 이동 평균입니다. 다음 계산은 아래 수식을 기반으로합니다. 계산 예 차트 아래 이미지는 사용 된 Excel 스프레드 시트 KAMA 및 해당 QQQ 차트를 계산합니다. 사용 및 신호. 차트 사용자는 이동 평균과 같은 다른 추세 지표와 같이 KAMA를 사용할 수 있습니다. 차트리스트는 가격 십자가, 방향성 변경 및 필터링 된 신호. 먼저 KAMA 위 또는 아래의 십자가는 가격의 방향 변화를 나타냅니다. 이동 평균과 마찬가지로 간단한 크로스 오버 시스템은 많은 신호와 많은 휩쓸 신호를 생성합니다. 차트리스트는 가격이나 시간 필터를 적용하여 Whipsaw를 줄일 수 있습니다. 교차 수 정해진 일수 동안 십자가를 잡고 가격을 요구할 수도 있고, 십자가가 초과 할 수도 있습니다. 두 번째, 차트 작성자는 KAMA의 방향을 사용하여 보안의 전반적인 추세를 정의 할 수 있습니다. 지표를 추가로 차트리스트가 KAMA를 부드럽게하고 방향 변화를 찾기 위해 가장 빠른 EMA 상수 인 중간 매개 변수를 변경할 수 있습니다. KAMA가 떨어지고 한 단계 낮아지면 추세가 떨어집니다. KAMA가 상승하는 한 고등부 위조 아래의 Kroger 사례는 KAMA 10,5,30이 12 월에서 3 월까지 가파른 상승세를 보이고 5 월에서 8 월 사이에 가파른 상승 추세를 보이고 있음을 보여줍니다. 마지막으로 차트리스트는 ne 신호 및 기법 Chartists는 거래 신호에 대해 더 큰 경향 및 단기 KAMA를 정의하기 위해 장기 KAMA를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, KAMA 10,5,30은 경향 필터로 사용될 수 있으며 상승 할 때 완고한 것으로 간주됩니다. , 차트리스트들은 가격이 가마 10,2,30 위로 움직일 때 강세를 보일 수 있습니다. 아래의 예는 12 월, 1 월 및 2 월에 상승하는 장기 KAMA 및 강세 크로스를 가진 MMM을 보여줍니다. 장기 KAMA는 4 월에 거절되고 곰 같은 십자가를 5 월, 6 월 및 7 월에 만듭니다. KAMA는 SharpCharts 워크 벤치에서 지표 오버레이로 발견 할 수 있습니다. 기본 설정이 선택되면 매개 변수 상자에 자동으로 나타나고 차트 작성자는 분석 요구에 맞게 이러한 매개 변수를 변경할 수 있습니다. 효율성 비율과 차트리스트는이 숫자를 늘리지 말아야한다. 대신 차트리스트가 민감도를 높이기 위해 그것을 줄일 수있다. 장기적인 추세 분석을 위해 KAMA를 부드럽게하려는 차타 주의자들은 점차적으로 iddle 파라미터 차이는 3이지만, KAMA 10,5,30은 KAMA 10,2,30보다 훨씬 부드럽습니다. 추가 학습. 제작자로부터 아래의 책은 지표, 프로그램, 알고리즘 및 시스템에 대한 자세한 정보를 제공합니다 KAMA 및 기타 이동 평균 시스템에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 트래킹 시스템 및 방법 Perry Kaufman.