Moyenne mobile adaptative L'indicateur technique de la moyenne mobile adaptative (AMA) est utilisé pour construire une moyenne mobile avec une faible sensibilité aux bruits des séries de prix et se caractérise par un retard minimal pour la détection des tendances. Cet indicateur a été développé et décrit par Perry Kaufman dans son livre «Smart Trading». Un des inconvénients de différents algorithmes de lissage pour la série de prix est que les sauts de prix accidentels peuvent entraîner l'apparition de faux signaux de tendance. D'autre part, le lissage conduit au retard inévitable d'un signal concernant l'arrêt ou le changement de tendance. Cet indicateur a été développé pour éliminer ces deux inconvénients. Vous pouvez tester les signaux commerciaux de cet indicateur en créant un Expert Advisor dans MQL5 Wizard. Calcul Pour définir l'état actuel du marché, Kaufman a introduit la notion de ratio d'efficacité (ER), qui est calculée par la formule ci-dessous: ER (i) valeur actuelle du ratio d'efficacité Signal (i) - N)) valeur du signal de courant, valeur absolue de la différence entre le prix actuel et le prix N la période écoulée Bruit (i) Somme (ABS (Prix (i) - Prix (i-1) Valeurs absolues de la différence entre le prix de la période courante et le prix de la période précédente pour N périodes. Dans une tendance forte, le ratio d'efficience (ER) tend vers 1 s'il n'y a pas de mouvement dirigé, il sera un peu plus de 0. La valeur obtenue de ER est utilisée dans la formule de lissage exponentiel: EMA (i) Prix ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 (n1) Constante de lissage EMA, période n de la valeur précédente EMA (i-1) exponentielle en mouvement de EMA. Le taux de lissage pour le marché rapide doit être comme pour l'EMA avec la période 2 (rapide SC 2 (21) 0,6667), et pour la période de pas de tendance la période EMA doit être égale à 30 (SC 2 lente (301) 0,06452). On obtient ainsi la constante de lissage du nouveau changement (constante de lissage à l'échelle) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rapide - lent SC) lente SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Pour une influence plus efficace du (I) (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (après réarrangement ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Prix i) - AMA (i-1) AMA (i) valeur courante de AMA AMA La moyenne mobile adaptative (AMA) est utilisée pour construire une moyenne mobile avec une faible sensibilité aux bruits des séries de prix et se caractérise par la valeur de la constante de lissage à l'échelle. MetaTrader 5 - Indicateurs L'indicateur a été développé et décrit par Perry Kaufman dans son livre Smarter Trading. Un des inconvénients de différents algorithmes de lissage pour la série de prix est que les sauts de prix accidentels peuvent entraîner l'apparition de faux signaux de tendance. D'autre part, le lissage conduit au retard inévitable dans la prédiction des tendances. Cet indicateur a été développé pour surmonter ces deux inconvénients. Indicateur de la moyenne mobile adaptative Pour définir l'état actuel du marché, Kaufman a introduit la notion de ratio d'efficacité (ER), qui est calculée par la formule suivante: ER (i) - valeur courante du ratio d'efficacité Signal (i) - Prix (i - N)) - valeur du signal de courant, valeur absolue de la différence entre le prix actuel et le prix N la période écoulée Bruit (i) Somme (ABS (Prix (i) - Prix (i-1) Valeur de bruit courante, somme des valeurs absolues de la différence entre le prix de la période courante et le prix de la période précédente pour N périodes. Dans une tendance forte, le ratio d'efficience (ER) tend vers 1 s'il n'y a pas de mouvement dirigé, il sera un peu plus de 0. La valeur obtenue de ER est utilisée dans la formule de lissage exponentiel: EMA (i) Prix ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA constante de lissage, n - période de EMA exponentielle en mouvement (i - 1) - valeur précédente de EMA. Le taux de lissage pour le mât de marché rapide est comme pour l'EMA avec la période 2 (rapide SC 2 (21) 0,6667), et pour la période d'aucune tendance la période EMA doit être égale à 30 (SC 2 lent (301) 0,06452). On obtient ainsi la constante de lissage du nouveau changement (constante de lissage à l'échelle) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rapide - lent SC) lente SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Pour une influence plus efficace du (I) (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (après réarrangement AMA (i) - valeur courante de AMA AMA (i-1) - valeur antérieure (i) AMA (i) AMA (i-1) De l'AMA SSC (i) - valeur actuelle de la constante de lissage à l'échelle. Traduit du russe par MetaQuotes Software Corp. Code original: mql5rucode10Kaufman Stratégie de négociation moyenne mobile adaptative (Setup 038 Filter) I. Stratégie de négociation Développeur: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average New York: McGraw-Hill, Inc. Concept: Stratégie de négociation basée sur un filtre de bruit adaptatif Objectif de recherche: Vérification de la performance de la configuration Et filtrer. Spécifications: Tableau 1. Résultats: Figure 1-2. Mise en place du commerce: Long métiers: la moyenne mobile adaptative (AMA) se présente. Métiers courtes: la moyenne mobile adaptative diminue. Remarque: La ligne de tendance AMA semble s'arrêter lorsque les marchés n'ont pas de direction. Lorsque la tendance des marchés, la ligne de tendance AMA rattrape. Entrée commerciale: Long métiers: Un achat à la fin est placé après une configuration haussière. Métiers courtes: Une vente à la clôture est placée après une configuration baissière. Sortie commerciale: Tableau 1. Portefeuille: 42 marchés à terme de quatre grands secteurs de marché (matières premières, devises, taux d'intérêt et indices boursiers). Données: 32 ans depuis 1980. Plate-forme de test: MATLAB. II. Test de sensibilité Tous les graphiques 3-D sont suivis par des graphiques de courbes en 2-D pour le facteur de profit, le ratio de Sharpe, l'indice de performance de l'ulcère, le TCAC, le tirage maximal, le pourcentage des métiers rentables et le cours moyen. Win Moy. Ratio de perte. La dernière image montre la sensibilité de la courbe d'équité. Variables testées: amplitude de l'ERL FilterIndex (Définitions: Tableau 1): Figure 1 Performance du portefeuille (entrées: tableau 1 Commission amp Slippage: 0). AMA (ERLength) est la moyenne mobile adaptative sur une période de ERLength. ERLength est une période de réflexion du ratio d'efficacité (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), où 8220abs8221 est la valeur absolue. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), où 82208221 est la somme sur une période de ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength est une période de la moyenne mobile rapide. SlowMALength est une période de la moyenne mobile lente. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), où ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). FastMALength 2 SlowMALength 30 Métiers longs: Si AMAi gt AMAi AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2 alors MinAMA AMAi 1 (moyenne mobile adaptative tourne vers le haut avec un pivot à MinAMA). Métiers courtes: AMAi lt AMAi AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 puis MaxAMA AMAi 1 (Moyenne mobile adaptative baissière avec un pivot à MaxAMA). Index: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), où StdDev est l'écart-type des séries sur N périodes. N 20 (valeur par défaut). Index: i FilterIndex 0.0, 1.0, Étape 0.02 N 20 Métiers longs: Un achat à la fin est placé lorsque AMAi gt AMAi 1 AMP (AMAi MinAMA) gt Filteri. Métiers courtes: Une vente à la fermeture est placée lorsque AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Index: i Stop Loss Sortie: ATR (ATRLength) est la moyenne True Range sur une période de ATRLength. ATRStop est un multiple d'ATR (ATRLength). Long métiers: Un arrêt de vente est placé à l'entrée ATR (ATRLength) ATRStop. Métiers courtes: Un arrêt d'achat est placé à l'entrée ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Etape 2 FilterIndex 0,0, 1,0, Etape 0,02
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