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 Exponential Moving Average. In dem der Glättungsfaktor auf der Grundlage der aktuellen fraktalen Dimension der Preisreihe berechnet wird. Der Vorteil von FRAMA ist die Möglichkeit, starken Trendbewegungen zu folgen und in den Momenten der Preiskonsolidierung hinreichend zu verlangsamen. Alle Analysetypen, die für Bewegungsdurchschnitte verwendet werden, können auf dieses Kennzeichen angewendet werden. (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) - aktueller Faktor 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 Fraktaldimension einer Geraden ist gleich Eins. Es ist aus der Formel ersichtlich, daß, wenn D & sub1 ;, dann EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1 ist. So wird bei Preisänderungen in geraden Linien keine exponentielle Glättung verwendet, da in einem solchen Fall die Formel Sieht wie folgt aus: FRAMA (i) 1 Preis (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preis (i) 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 EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Ein solcher kleiner Wert des exponentiellen Glättungsfaktors wird zu Momenten erhalten, wenn der Preis eine starke Sägezahnbewegung ausführt. Ein solches starkes Abbremsen entspricht etwa 200-Perioden einfachen gleitenden Durchschnitt. Formel der fraktalen Dimension: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Sie wird auf der Grundlage der zusätzlichen Formel berechnet: N (Länge, i) (HöchstPreis (i) - Niedrigster Preis (i)) Länge HöchstPreis (I) - aktueller Maximalwert für Längenperioden LowestPrice (i) - aktueller Minimalwert für Längenperioden Die Werte N1, N2 und N3 sind jeweils gleich N1 (i) N (Länge, i) N2 (i) N (Länge, (KAMA) Kaufman039s Adaptiver Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Der adaptive Moving Average (KAMA) ist ein gleitender Durchschnitt, der auf den Markt abgestimmt ist Rauschen oder Volatilität. KAMA wird die Preise genau verfolgen, wenn die Preisschwankungen relativ klein sind und der Lärm gering ist. KAMA wird sich anpassen, wenn die Preisschwankungen sich verbreitern und die Preise aus größerer Entfernung folgen. Mit diesem Trendfolger können Sie den Gesamttrend, Zeitumkehrpunkte und Filterpreisbewegungen identifizieren. Berechnung Es sind mehrere Schritte erforderlich, um Kaufman039s Adaptive Moving Average zu berechnen. Let039s ersten Start mit den Einstellungen von Perry Kaufman empfohlen, die KAMA (10,2,30) sind. 10 ist die Anzahl der Perioden für das Efficiency Ratio (ER). 2 ist die Anzahl der Perioden für die schnellste EMA-Konstante. 30 ist die Anzahl der Perioden für die langsamste EMA-Konstante. Vor der Berechnung von KAMA müssen wir das Efficiency Ratio (ER) und die Smoothing Constant (SC) berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgrßen-Nuggets macht es leichter, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Efficiency Ratio (ER) Die ER ist grundsätzlich die an die tägliche Volatilität angepasste Preisänderung. In statistischer Hinsicht zeigt das Efficiency Ratio die fraktale Effizienz von Preisänderungen an. ER schwankt zwischen 1 und 0, aber diese Extreme sind die Ausnahme, nicht die Norm. ER wäre 1, wenn die Preise verschoben 10 aufeinander folgenden Perioden oder nach 10 aufeinander folgenden Perioden. ER wäre null, wenn der Kurs über die 10 Perioden unverändert bleibt. Glättungskonstante (SC) Die Glättungskonstante verwendet den ER und zwei Glättungskonstanten, die auf einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt basieren. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel. (2301) die Glättungskonstante für eine EMA mit 30 Perioden ist. Der schnellste SC ist die Glättungskonstante für kürzere EMA (2-Perioden). Der langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamste EMA (30 Perioden). Beachten Sie, dass die 2 am Ende ist, um die Gleichung zu quadrieren. Mit dem Efficiency Ratio (ER) und Smoothing Constant (SC) können wir nun den Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) berechnen. Da wir einen Anfangswert benötigen, um die Berechnung zu starten, ist die erste KAMA nur ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die folgenden Berechnungen basieren auf der nachstehenden Formel. BerechnungsbeispielChart Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Kalkulationstabelle, die zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm verwendet wird. Verwendung und Signale Chartisten können KAMA wie alle anderen Trend folgenden Indikator, wie einen gleitenden Durchschnitt verwenden. Chartisten können nach Preiskreuzen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst zeigt ein Kreuz über oder unter KAMA Richtungsänderungen der Preise an. Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System erzeugen viele Signale und viele whipsaws. Chartisten können Whipsaws reduzieren, indem sie einen Preis - oder Zeitfilter auf die Crossover anwenden. Man könnte Preis verlangen, um das Kreuz für eine festgelegte Anzahl von Tagen zu halten, oder erfordern das Kreuz, das die KAMA um einen festgelegten Prozentsatz übersteigt. Zweitens können Chartisten die Richtung von KAMA verwenden, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parameteranpassung erfordern, um die Anzeige weiter zu glätten. Chartisten können den mittleren Parameter ändern, der die schnellste EMA-Konstante ist, um KAMA zu glätten und nach Richtungsänderungen zu suchen. Der Trend ist nach unten, solange KAMA fällt und schmieden unteren Tiefs. Die Tendenz steigt, solange KAMA steigt und höhere Höhen schmiedet. Das Kroger-Beispiel unten zeigt KAMA (10,5,30) mit einem steilen Aufwärtstrend von Dezember bis März und einem weniger steilen Aufwärtstrend von Mai bis August. Und schließlich können Chartisten Signale und Techniken kombinieren. Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kurzfristige KAMA für Handelssignale zu definieren. Beispielsweise könnte KAMA (10, 5, 30) als Trendfilter verwendet werden und im Anstieg als bullisch angesehen werden. Sobald bullish, könnte Chartisten dann bullish Kreuze suchen, wenn der Preis bewegt sich über KAMA (10,2,30). Das folgende Beispiel zeigt MMM mit einem steigenden langfristigen KAMA und bullischen Kreuzen im Dezember, Januar und Februar. Langfristige KAMA sank im April und es gab bearish Kreuze im Mai, Juni und Juli. SharpCharts KAMA kann als Indikator-Overlay in der SharpCharts-Workbench gefunden werden. Die Standardeinstellungen werden automatisch in der Parameterbox angezeigt, sobald sie ausgewählt sind, und die Chartisten können diese Parameter entsprechend ihren analytischen Bedürfnissen ändern. Der erste Parameter ist für das Effizienzverhältnis und die Chartisten sollten davon absehen, diese Zahl zu erhöhen. Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter schrittweise erhöhen. Obwohl der Unterschied nur 3 ist, ist KAMA (10,5,30) deutlich glatter als KAMA (10,2,30). Weitere Studie Der Autor bietet detaillierte Informationen zu Indikatoren, Programmen, Algorithmen und Systemen, einschließlich Einzelheiten über KAMA und andere gleitende Durchschnittssysteme. Handelssysteme und Methoden Perry KaufmanSeptember 16, 2013 5:00 am 5 Kommentare Views: 6678 Der Fractal Adaptive Moving Average aka FRAMA ist ein besonders cleverer Indikator. Es nutzt die Fractal Dimension der Aktienkurse dynamisch anpassen ihre Glättung Zeitraum. In diesem Beitrag werden wir zeigen, wie die FRAMA durchführt und ob es würdig ist, in Ihr Trading-Arsenal aufgenommen zu werden. Um zu verstehen, wie die FRAMA funktioniert, lesen Sie bitte diesen Beitrag, bevor Sie fortfahren. Sie können auch eine KOSTENLOSE Kalkulationstafel mit einer funktionierenden FRAMA herunterladen, die sich automatisch an die von Ihnen festgelegten Einstellungen anpasst. Finden Sie es unter dem folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren: Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA). Bitte hinterlassen Sie einen Kommentar und teilen Sie diesen Beitrag, wenn Sie es nützlich finden. Die modifizierte FRAMA, die wir getestet haben, besteht aus mehr als einer Variablen. Bevor wir es gegen andere adaptive Moving Averages setzen können, um ihre Performance zu vergleichen, müssen wir zunächst verstehen, wie sich die FRAMA verhält, wie ihre Parameter geändert werden. Aus diesen Informationen können wir die besten Einstellungen identifizieren und diese Einstellungen verwenden, wenn wir den Vergleich mit anderen Moving Average Typen durchführen. Jede FRAMA erfordert eine Einstellung für den Fast Moving Average (FC), den Slow Moving Average (SC) und den FRAMA-Zeitraum selbst. Wir haben Trades getestet, die Long and Short, unter Verwendung der täglichen und wöchentlichen Daten, unter Verwendung von End Of Day (EOD) und End Of Week (EOW) - Signalen, die alle Kombinationen von FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 analysieren , 200, 250, 300 FRAMA 10, 20, 40, 80, 126, 252 Teil der FRAMA-Berechnung besteht darin, die Steigung der Preise für die erste Hälfte, die zweite Hälfte und die gesamte Länge der FRAMA-Periode zu finden. Aus diesem Grund wurden die getesteten FRAMA-Perioden aufgrund der geraden Anzahl und der Tatsache, dass sie mit der ungefähre Anzahl der Handelstage in Standardkalenderperioden übereinstimmen, ausgewählt: 10 Tage 2 Wochen, 20 Tage 1 Monat, 40 Tage 2 Monate, 80 Tage Jahr, 126 Tage im Jahr und es gibt 252 Börsentage in einem durchschnittlichen Jahr. Insgesamt wurden 920 verschiedene Durchschnitte getestet und jeweils über 300 Jahre Daten über 16 verschiedene globale Indizes durchgeführt (Details hier). Täglich vs wöchentliche Daten EOD vs EOW-Signale In unserem ursprünglichen MA-Test Moving Averages Simple vs Exponential ergab sich, dass, sobald eine EMA-Länge über 45 Tage war, durch die Verwendung von EOW-Signale anstelle von EOD-Signale Sie nicht Rückkehr geopfert, sondern profitierte von einem 50-Sprung In der Wahrscheinlichkeit des Gewinns und der doppelten durchschnittlichen Handelsdauer. Um zu sehen, ob dies auch bei der FRAMA der Fall war, verglichen wir die besten Renditen, die von jedem Signaltyp produziert werden: Wie Sie sehen können, werden für die FRAMA Tagesdaten mit EOD-Signalen die mit Abstand am meisten profitablen Ergebnisse produzieren Daten. Es wird nachfolgend anhand von Diagrammen dargestellt, die durch FRAMA-Perioden mit den Testergebnissen auf der y-Achse, dem Fast MA (FC) auf der x-Achse und einer separaten Reihe für jede Slow-MA (SC) aufgeteilt sind. FRAMA Annualized Return Day EOD Long Die erste beeindruckende Sache über die oben genannten Ergebnisse ist, dass jeder einzelne tägliche EOD lange durchschnittliche getestet übertraf die Kauf-und halten jährliche Rendite von 6,32 während der Testperiode (bevor die Transaktionskosten und Schlupf). Dies ist ein starkes Vertrauensvotum für die FRAMA als Indikator. Sie werden auch feststellen, dass die Datenreihe auf jedem Chart alle zusammen gebündelt sind, was zeigt, dass ähnliche Ergebnisse trotz der SC-Periode von 100 bis 300 Tagen erreicht werden. Das Ändern der anderen Parameter macht jedoch einen großen Unterschied und kehrt zurück, wenn die FRAMA-Periode mehr als 80 Tage beträgt. Dies zeigt, dass die Fraktaldimension nicht so sinnvoll ist, wenn sie über kurze Zeiträume gemessen wird. Wenn die FRAMA-Periode kurz ist, erhöht sich die Rendite, wenn der FC-Zeitraum verlängert wird. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Fraktaldimension sehr flüchtig ist, wenn sie über kurze Perioden gemessen wird, und ein längerer FC dämpft diese Volatilität. Sobald die FRAMA-Periode 40 Tage oder mehr ist, wird die Fraktaldimension weniger flüchtig und folglich führt eine Erhöhung des FC zu einem Rückgang der Rückkehr. Insgesamt kamen die besten jährlichen Renditen auf der Long-Seite des Marktes aus einer FRAMA-Periode von 126 Tagen, was etwa sechs Monaten auf dem Markt entspricht, während ein FC von nur 1 bis 4 Tagen am effektivsten war. Die Beurteilung der Ergebnisse aus der Short-Seite des Marktes kommt zu dem gleichen Ergebnis, obwohl die Renditen deutlich niedriger waren: FRAMA Annualized Return Short. FRAMA Annualisierte Rendite während des Exposure Day EOD Long Die obigen Charts zeigen, wie produktiv jede einzelne FRAMA EOD Long während des Marktes ausgesetzt war. Offensichtlich sind die kürzeren FRAMA-Perioden weit weniger produktiv und alles unter 40 Tage ist nicht wert, belästigend mit. Die 126-Tage-FRAMA wieder produziert die besten Renditen mit dem optimalen FC wird 1 4 Tage. Rückkehr für gehendes kurzes folgte ein ähnliches Muster aber, wie Sie erwarten würden, waren weit niedriger FRAMA Annualisierte Rückkehr während Belichtung kurz. Vorangehend werden wir uns auf die Eigenschaften der 126 Day FRAMA konzentrieren, weil sie durchweg überlegene Renditen erzielten. FRAMA, EOD Zeit im Markt. Weil die 16 Märkte mit einer durchschnittlichen jährlichen Rate von 6,32 während der Testperiode fortgeschritten sind, kommt es nicht als Überraschung, daß die Majorität der Marktexposition zur langen Seite war. Durch die Erweiterung des FC erhöhte sie die Zeit, die der langen Seite ausgesetzt war, und verringerte die Exposition auf der kurzen Seite. Wenn die Testperiode aus einer längeren Baisse bestand, würden die Exposure-Ergebnisse wahrscheinlich umgekehrt sein. FRAMA, EOD Handelsdauer. Durch die Erhöhung der FZ-Periode verlängert sie auch die durchschnittliche Handelsdauer. Das Ändern des SC macht wenig Unterschied, aber wenn der SC von 100 auf 300 Tage erhöht wird, steigt die durchschnittliche Handelsdauer immer so geringfügig an. FRAMA, EOD Gewinnwahrscheinlichkeit. Wie Sie erwarten würden, ist die Gewinnswahrscheinlichkeit auf der langen Seite höher, was wiederum im Wesentlichen eine Funktion der globalen Märkte ist, die während der Testperiode ansteigen. Jedoch ist die Schlüsselinformation, die durch die Diagramme oben aufgedeckt wird, daß die Wahrscheinlichkeit des Gewinns erheblich abnimmt, während der FC verlängert wird. Dies ist ein weiterer Hinweis, dass die optimale FRAMA eine kurze FC-Periode erfordert. Die besten täglichen EOD FRAMA Parameter. Unsere Tests zeigen deutlich, dass eine FRAMA-Periode von 126 Tagen nahezu optimale Ergebnisse liefern wird. Während für den SC haben wir gezeigt, dass jede Einstellung zwischen 100 und 300 Tage wird ein ähnliches Ergebnis zu produzieren. Der FC-Zeitraum auf der anderen Seite muss kurz 4 Tage oder weniger. John Ehlers ursprünglicher FRAMA hatte einen FC von 1 und einen SC von 198 dieses produziert fantastische Resultate ohne die Notwendigkeit irgendeine änderung. Weil wir es vorziehen, so selten wie möglich zu handeln, haben wir einen FC von 4 und einen SC von 300 als die besten Parameter ausgewählt, da diese Einstellungen zu einer längeren durchschnittlichen Handelsdauer führen, während weiterhin große Erträge sowohl auf der Long - als auch auf der Short-Seite des Marktes erzielt werden . FRAMA, EOD Lang. Oben sehen Sie, wie die 126-Tage-FRAMA mit einem FC von 4 und einem SC von 300 seit 1991 im Vergleich zu einem gleich gewichteten globalen Durchschnitt der getesteten Märkte. Ich habe die Leistung der 75 Tage EMA, EOW becuase es war die beste Leistung exponentiellen gleitenden Durchschnitt aus unseren ursprünglichen Tests enthalten. Dies zeigt deutlich, dass der Fractal Adaptive Moving Average einem Standard-Exponential Moving Average überlegen ist. Die FRAMA ist weit aktiver aber produzieren mehr als 5 Mal so viele Trades und leiden größere Rückgänge während der Bärenmarkt 2008. Auf der kurzen Seite des Marktes beweist die FRAMA ihre Wirksamkeit. Ohne das Ändern von Parametern bleibt der 126 Day FRAMA, EOD 4, 300 ein Spitzenreiter. Als wir unsere ursprünglichen Tests auf der EMA liefen, fanden wir, dass ein schnellerer Durchschnitt am besten geeignet war, um kurz zu werden und dass die 25-Tage-EMA besonders effektiv war. Aber wie Sie auf dem Diagramm oben sehen können, übertrifft die FRAMA wieder. Was ist besonders beachtenswert ist, dass die annualisierte Rendite während der 27 der Zeit, dass diese FRAMA kurz war der Markt war 6,64, die größer ist als die globale durchschnittliche annualisierte Rendite von 6,32. Siehe die Ergebnisse für den FRAMA, EOD 4, 300 126 Tag FRAMA, EOD 4, 300 Glättungsperiodenverteilung. Bei einer Standard-EMA ist die Glättungsperiode konstant, wenn Sie eine 75-Tage-EMA haben, dann ist die Glättungsdauer 75 Tage, egal was passiert. Die FRAMA hingegen ist adaptiv, so dass sich die Glättungsperiode ständig ändert. Aber wie ist die Glättung verteilt folgt es einer Glockenkurve zwischen dem FC und SC, ist es zufällig oder ist es um ein paar Werte lokalisiert. Um die Antwort zu verraten, haben wir den Prozentsatz angegeben, dass jede Glättungsperiode über die 300 Jahre der Testdaten auftrat. Das Diagramm oben kam als eine ziemlich überraschung. Es zeigt, dass trotz einer FC bis SC-Bereich von 4 bis 300 Tage 72 der Glättung innerhalb einer 4- bis 50-Tage-Bereich war und die Mehrheit davon war nur 5 bis 8 Tage. Dies erklärt, warum die Änderung der SC hat wenig Einfluss und warum die Änderung der FC macht den Unterschied. Es erklärt auch, warum die FRAMA nicht gut funktioniert, wenn EOW-Signale verwendet werden, da eine EMA über 45 Tage in der Dauer sein muss, bevor EOW-Signale verwendet werden können, ohne Rückgänge zu opfern. Ein langsamerer FRAMA Wir haben festgestellt, dass der FRAMA ein sehr effektiver Indikator ist, aber die besten Parameter (126 Tage FRAMA, EOD 4, 300 Long) resultieren in einem sehr schnellen Durchschnitt, der in Ihren Tests eine typische Handelsdauer von nur 14 Tagen hatte. Wir wissen auch, dass die 75 Tage EMA, EOW Long eine effektive noch langsamer gleitenden Durchschnitt und in unseren Tests hatte eine typische Handelsdauer von 74 Tagen. Ein guter langsam gleitender Durchschnitt kann eine nützliche Komponente in jedem Handelssystem sein, da es verwendet werden kann, um die Signale von anderen aktiveren Indikatoren zu bestätigen. So sahen wir die Ergebnisse der FRAMA-Testergebnisse wieder auf der Suche nach einem weniger aktiven Durchschnitt, der eine bessere Alternative zu der 75-Tage-EMA ist, und das ist es, was wir gefunden haben: Die 252-Tage-FRAMA, EOW 40, 250 Long produziert eindrucksvolle Ergebnisse Die 75 Tage EMA, EOW Long um einen Bruchteil. Allerdings ist diese fraktionale Verbesserung in fast jedem Maß einschließlich der Leistung auf der kurzen Seite. Der einzige Rückstand ist ein leichter Rückgang der durchschnittlichen Handelsdauer von 74 Tagen auf 63 Jahre. Als Ergebnis der 252 Tag FRAMA, EOW 40, 250 hat die 75 Day EMA, EOW aus dem Technischen Indikator Kampf für Supremacy geklopft. Sehen Sie die Ergebnisse für die 252 Day FRAMA, EOW 40, 250 Long und Short auf jedem der 16 getesteten Märkte. 252 Tag FRAMA, EOW 40, 250 Glättungsperiodenverteilung FRAMA Testing Fazit Das FRAMA ist erstaunlich effektiv sowohl als schneller als auch langsamer Gleitdurchschnitt und übertrifft jede SMA oder EMA. Wir haben eine modifizierte FRAMA mit einem FC von 4, einem SC von 300 und einer FRAMA-Periode von 126 als das effektivste schnelle FRAMA ausgewählt, obwohl die Einstellungen für eine Standard-FRAMA auch hervorragende Ergebnisse liefern. Für einen langsameren oder längerfristigen Durchschnitt sind die besten Ergebnisse wahrscheinlich von einem FC von 40 kommen, einem SC von 250 und einer FRAMA-Periode von 252. Robert Colby in seinem Buch The Encyclopedia of Technical Market Indicators abgeschlossen, Obwohl die adaptive gleitenden Durchschnitt ist Eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Reiz, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Nun Herr Colby, unsere Forschung in der FRAMA steht im direkten Kontrast zu Ihren Ergebnissen. Es wird interessant sein zu sehen, ob einer der anderen Adaptive Moving Averages bessere Renditen erzielen kann. Wir werden die Ergebnisse HIER bekannt geben, sobald sie verfügbar sind. Gut gemacht John Ehlers haben Sie einen weiteren außergewöhnlichen Indikator Build Profitable Trading Systems erstellt
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