Moving Average Variable Zeitraum

Die Funktion Moving Average (Variable Länge) gibt den gleitenden Durchschnitt eines Feldes über einen variablen Zeitraum zurück. Parameter ------------------ Data Die Daten, die im Durchschnitt verwendet werden sollen. Dies ist typischerweise ein Feld in einer Datenreihe oder ein berechneter Wert. Period Die Anzahl der Balken, die in den Durchschnitt aufgenommen werden sollen, einschließlich des aktuellen Wertes. Zum Beispiel enthält eine Periode von 3 den aktuellen Wert und die beiden vorherigen Werte. Maximaler Zeitraum Der Maximalwert, den Periode enthalten kann. Bei größeren Werten muss für diese Funktion ein zusätzlicher Speicher reserviert werden. Hinweis: Ein Endpunkt zum Period-Parameter kann mit der Funktion "Lag" simuliert werden, um einen vorherigen Wert dieser Funktion zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie in den Hinweisen zur Lagfunktion. Funktion Wert ------------------------ Der gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem die vorherigen Werte über dem angegebenen Zeitraum mit dem aktuellen Wert gemittelt werden. Der gleitende Durchschnitt am Anfang einer Datenreihe ist nicht definiert, bis es genug Werte gibt, um den angegebenen Zeitraum zu füllen. Wenn die Periode größer als die maximale Periode oder negativ ist, ist der Wert nicht definiert. Wenn der Zeitraum eine Bruchzahl enthält, wird nur der ganzzahlige Anteil verwendet. Verwendung ----------- Variable Längenfunktionen können in Verbindung mit anderen Berechnungen wie Bars Since Funktionen verwendet werden, um Werte zu bestimmen, da ein Ereignis aufgetreten ist. Beispielsweise würde die folgende Formel den Durchschnitt des High-Felds seit dem höchsten High in den letzten zehn Takten zurückgeben: MAVL (High, Add (BarsSinceHigh (High, 10) 1) 10) Gleitende Mittelwerte sind nützlich zum Glätten von verrauschten Rohdaten Daten wie Tagespreise. Die Preisdaten können von Tag zu Tag stark variieren, wodurch der Preis nach oben oder nach unten verschwindet. Mit Blick auf den gleitenden Durchschnitt des Preises, ein allgemeineres Bild der zugrunde liegenden Trends gesehen werden kann. Da bewegte Durchschnitte verwendet werden können, um Trends zu sehen, können sie auch verwendet werden, um zu sehen, ob Daten den Trend stecken. Entryexit-Systeme vergleichen oft Daten mit einem gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, ob sie einen Trend unterstützen oder einen neuen starten. Sehen Sie die Beispiel-entryexit-Systeme für ein Beispiel für die Verwendung eines Moving Average in einem entryexit system. Variable Moving Average Die Variable Moving Average-Studie können Sie sehr kreativ mit den gleitenden Durchschnitten erhalten. Drei gleitende Mittelwerte werden angewandt (normal, exponentiell und geglättet). Eigenschaften Zeitraum1. Für den normalen Moving Average, die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 10. Period2. Für die Exponential Moving Average, die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 10. Period3. Für die geglättete gleitende Durchschnitt, die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 10. Aspekt: ​​Das Feld Symbol, auf dem die Studie berechnet wird. Feld ist auf Default gesetzt, das beim Betrachten eines Diagramms für ein bestimmtes Symbol dasselbe wie Close ist. Interpretation Moving Averages sind eines der am häufigsten verwendeten technischen Werkzeuge. Sie folgen dem Trend, glätten die normalen Schwankungen der Daten und signalisieren dem Investor lange und kurze Positionen. Ein Moving Average kann als normales Crossover-Handelssystem angezeigt werden, wenn Sie bis zu drei verschiedene Durchschnitte auswählen. Die meisten Anleger und Charting-Services verwenden drei gleitende Durchschnitte. Ihre Längen bestehen typischerweise aus kurz-, mittel - und langfristig. Ein übliches System ist 4, 9 und 18 Intervalle. Ein Intervall kann Zecken, Minuten, Tage, Wochen oder sogar Monate sein, die vom Diagrammtyp abhängen. Normal verlaufende durchschnittliche Crossover-Buysellsignale sind wie folgt: Ein Kaufsignal wird geflasht, wenn der Kurz - und Mittelwertmittelwert sich von unterhalb zu über dem längerfristigen Durchschnitt kreuzt. Umgekehrt wird ein Verkaufssignal ausgegeben, wenn die kurz - und mittelfristigen Durchschnittswerte sich von oben nach unterhalb des längerfristigen Durchschnitts kreuzen. Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung der Schlusskurse mit dem gleitenden Durchschnitt (s). Wenn der Schlusskurs über dem gleitenden Durchschnitt liegt, pflegen Sie eine Long-Position. Wenn der Schlusskurs unter den gleitenden Durchschnitt fällt, liquidieren Sie jede Long-Position und legen eine Short-Position fest. Denken Sie daran, jeder gleitende Durchschnitt System funktioniert am besten in Trends Märkte. Inhalt Quelle: FutureSource View Weitere technische Analysen Studien Primäre Seitenleiste Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alle Rechte vorbehalten. Dieses Material wird als Aufforderung zur Eintragung eines Derivatgeschäfts vermittelt. Dieses Material wurde von einem Daniels Trading Broker, der Research Marktkommentar und Handel Empfehlungen im Rahmen seiner Aufforderung zur Einreichung von Konten und die Aufforderung für Trades, Daniels Trading nicht unterhält eine Forschungsabteilung, wie in CFTC-Regel 1.71 definiert. 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Sie sollten sorgfältig prüfen, ob dieser Handel für Sie geeignet ist im Hinblick auf Ihre Umstände und finanziellen Ressourcen. Sie sollten die Risikoveröffnungs-Webseite lesen, auf die bei DanielsTrading am unteren Ende der Homepage zugegriffen wird. Daniels Trading ist weder Mitglied noch unterstützt es ein Handelssystem, einen Newsletter oder einen ähnlichen Dienst. Daniels Trading übernimmt keine Gewährleistung oder Überprüfung von Leistungsansprüchen, die von solchen Systemen oder Diensten erbracht werden. Variable Moving Average (VMA) alias Volatility Index Dynamic Ave (VIDYA) Der Variable Moving Average (VMA) aka Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) wurde von Tushar entwickelt S. Chande und erstmals in der März 1992 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 Anpassung Moving Averages an die Volatilität des Marktes Chande8217s Theorie war, dass die Leistung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt könnte verbessert werden, indem ein Volatility Index (VI), um die anzupassen Während sich die Marktbedingungen ändern. Die Idee, 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-Wirkungsgrad-Verhältnis (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 zwischen 100 und -100 liegt, müssen wir den absoluten Wert durch 100 dividieren. Das Ergebnis ist identisch mit dem Wirkungsgradverhältnis (ER) und ist das VI, das am häufigsten verwendet wird, 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 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 nur Close1 verwenden, sollte es 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 wird IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221) an 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 MA8217s oder sollte ich die Richtung der VMA als mein 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 einer 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