Adaptive Moving Average Easylanguage

Oktober 2005 TRADERS TIPS. Hier ist in diesem Monat s Auswahl von Traders Tipps, die von verschiedenen Entwicklern der technischen Analyse-Software beigetragen, um Leser leichter implementieren einige der Strategien in diesem und anderen Fragen vorgestellt. Sie ​​können diese Formeln und Programme für die einfache Verwendung zu kopieren In deiner Kalkulationstabelle oder Analysesoftware Wählen Sie einfach den gewünschten Text aus, indem Sie wie in jedem Textverarbeitungsprogramm markieren, dann verwenden Sie Ihren Standardschlüsselbefehl für die Kopie oder wählen Sie Kopie aus dem Browsermenü. Der kopierte Text kann dann in eine beliebige offene Kalkulationstabelle eingefügt werden Software durch Auswahl eines Einfügepunkts und Ausführen eines Einfügebefehls Durch Umschalten zwischen einem Anwendungsfenster und der offenen Webseite können Daten mit ease übertragen werden. TRADESTATION Fractal Adaptive Moving Average. John Ehlers Artikel in dieser Ausgabe, Fractal Adaptive Moving Averages , Stellt bereits einen EasyLanguage-Code für einen adaptiven gleitenden Durchschnitt dar. Dieser adaptive gleitende Durchschnitt basiert auf den Fraktal-Eigenschaften einer Preisreihe. Wir haben den Ehlers-Code für diesen gleitenden Durchschnitt in eine EasyLanguage-Funktion umgewandelt, so dass er von jedem Indikator oder von jedem aufgerufen werden kann Strategie Die Funktion s name ist AdaptMovAvgFractal. Wir haben auch eine bestehende Strategie auf Bollinger Bands basiert, so dass es diese neue Funktion nennt Die überarbeitete Bollinger Band Strategie heißt FractalAMA Bands Es ruft AdaptMovAvgFractal für die Varianz und Band Berechnungen Dieser Code und Funktion wird Zum Download verfügbar aus dem Support Center bei der Suche nach der Datei Ehlers Original Code finden Sie in der Datei --Mark Mills EasyLanguage Fragen Foren TradeStation Securities, Inc Eine Tochtergesellschaft der TradeStation Group, Inc. GO BACK. METASTOCK Fractal Adaptive Moving Average. John Ehlers Artikel in dieser Ausgabe, Fractal Adaptive Moving Averages, führt einen Indikator des gleichen Namens In seiner Indikator Formel, beschränkt er die Anzahl der Perioden auf eine gerade Zahl Die Formel in MetaStock vermeidet diese Einschränkung durch die Frage nach dem kleineren Zeitrahmen Diese Zahl ist Dann für die beiden Halbintervallberechnungen verwendet und wird dann für die volle Intervallberechnung verdoppelt. Die Formel für diesen Indikator und die Schritte, um sie in MetaStock einzuschließen, werden hier vorgestellt. Um diesen Indikator in MetaStock - William Golson, Equis International GO BACK einzugeben. AIQ EXPERT DESIGN STUDIO Fractal Adaptive Moving Average. Der AIQ-Code für John Ehlers Fraktal adaptive gleitenden Durchschnitt FRAMA wird hier zusammen mit zwei Beispiel-Trading-Systeme, die wir in einem Backtest verwendet, um festzustellen, ob die FRAMA ist eine Verbesserung gegenüber einem festen Zeitraum exponentiell gezeigt Gleitender Durchschnitt. Ein Wert von N 40 wurde verwendet, um den FRAMA-Test auszuführen Der exponentielle durchschnittliche Test wurde mit einer festen Zeitspanne von 40 Tagen durchgeführt Die Systeme kaufen, wenn der Preis über den gleitenden Durchschnitt kreuzt und verkauft, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt liegt Die lange Seite wurde getestet. Abbildung 1 zeigt einen Vergleich eines FRAMA mit N 40 zu einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für 40 Tage Der FRAMA reagiert eher auf Preisänderungen als der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die Backtest-Ergebnisse, die in Abbildung 2 gezeigt wurden, Die NASDAQ 100 Liste der Aktien, zeigen, dass die FRAMA ist eine Verbesserung gegenüber dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für die Probe Trading System getestet. FIGUR 1 TRADESTATION, QQQQ Hier sa Probe TradeStation täglichen Balkendiagramm zeigt die Fraktal adaptive gleitenden Durchschnitt Für Klarheit s sake, die FRAMA-Indikatorzeile ist nicht dargestellt Abb. 2 AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA Hier ist ein Vergleich von FRAMA mit N 40 zu einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für 40 Tage Der FRAMA scheint auf Preisänderungen besser zu reagieren als der exponentielle gleitende Durchschnitt ABBILDUNG 3 AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, BACKTEST ERGEBNISSE FÜR FRAMA Die Backtest-Ergebnisse basieren auf der NASDAQ 100 Liste der Aktien zeigen, dass die FRAMA eine Verbesserung gegenüber dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt für dieses Beispiel Trading-System ist. Der AIQ-Code wird hier gezeigt, kann aber auch von. WEALTH heruntergeladen werden - LAB Fractal Adaptive Moving Average. In diesem Monat s Traders Tipps, präsentieren wir ein Trend-Follow-System auf der Grundlage der Fraktal adaptive gleitenden durchschnittlichen FRAMA Indikator eingeführt von John Ehlers in seinem Artikel diese Ausgabe Wealth-Lab s Umsetzung der FRAMA benutzerdefinierte Indikator jetzt Teil der Wealth-Lab-Code-Bibliothek ermöglicht Eingaben für den Zeitraum sowie die Konstante für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt Hier verwenden wir die Konstante 4 6, wie Ehlers vorschlägt. Das System nutzt die 20-Tage-FRAMA des Schlusspreises und auch Berechnet die Änderungsrate ROC der letzten fünf Tage von FRAMA Es wartet dann auf einen Anstieg von mehr als 0 5 ROC 0 5, um in den nächsten Tag auf dem Markt zu gelangen. Es bleibt in diesem Handel, bis der ROC unter Null fällt. Abbildung 4 , Die einen Beispielhandel für ExxonMobil zeigt, können wir sehen, dass der FRAMA-Indikator meist flach in seitlichen Phasen ist, während er in der Lage ist, einen Trend sehr früh zu erkennen und damit einen großen Teil davon zu fangen. FIGUR 4 WEALTH-LAB, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGES Die ExxonMobil-Preisreihe zusammen mit dem 20-Tage-FRAMA ist in der unteren Scheibe aufgetragen Die obere Scheibe zeigt die Änderungsrate ROC von fünf Tagen des FRAMA-Indikators Während der Seitwärtsphasen zeigt die FRAMA-Anzeige nur wenig Bewegung. Das ROC Zeigt kleine Werte und nur wenige Trades treten statt Ende Januar 2005 beginnt ein starker Aufwärtstrend, der von der FRAMA erkannt wird. Das System ist in der Lage, frühzeitig einzugehen und fängt den größten Teil dieses Aufstiegs - Jos Cruset, Wealth-Lab, Inc GO BACK. eSIGNAL Fractal Adaptive Moving Average. Für diese Ausgabe s Artikel von John Ehlers, Fractal Adaptive Moving Averages, haben wir die eSignal Formel-Datei mit dem Namen Der Code wird auch hier angezeigt. Die Studie hat einen Parameter für die Länge oder Perioden für Die Studie, die durch die Edit Studies-Option des erweiterten Diagramms angepasst werden kann. Die eingegebene Nummer wird gezwungen, die nächsthöhere geradzahlige Zahl zu sein, wenn eine ungerade Zahl eingegeben wird. Ein Beispiel eSignal-Diagramm ist in Abbildung 5 dargestellt. FREI 5 eSIGNAL, FRACTAL ADAPTIVE BEWEGUNGSDURCHSCHNITT Dieses eSignal-Diagramm zeigt den fraktalen adaptiven gleitenden Durchschnitt. Um diese Studie zu besprechen oder eine vollständige Kopie der Formel herunterzuladen, besuchen Sie bitte das EFS Library Diskussionsforum-Forum unter dem Bulletin Boards Link an Dieser eSignal Formel Code ist auch zum Kopieren und Einfügen verfügbar Von der STOCKS COMMODITIES Website bei --Jason Keck eSignal, eine Abteilung von Interactive Data Corp 800 815-8256, GO BACK. NEUROSHELL TRADER Fractal Adaptive Moving Average. Fractal adaptive gleitenden Durchschnitt von John Ehlers in dieser Ausgabe eingeführt werden kann leicht in implementiert werden NeuroShell Trader durch die Kombination einiger NeuroShell Trader s 800 Indikatoren und eine benutzerdefinierte Indikator, der an sich ein sehr nützlicher generischer adaptiver gleitender Durchschnitt ist. Um den fractal adaptiven gleitenden Durchschnitt zu implementieren, wähle New Indicator aus dem Insert-Menü und benutze den Indicator Wizard Erstellen Sie die folgenden Indikatoren Benutzer von NeuroShell Trader können auf die STOCKS COMMODITIES Abschnitt der NeuroShell Trader kostenlose technische Support-Website, um benutzerdefinierte Indikatoren und ein Beispiel-Diagramm herunterladen Abbildung 6.FIGURE 6 NEUROSHELL TRADER, FRAMA Hier ein Beispiel NeuroShell Trader Diagramm zeigt die Fraktal adaptive Gleitender Durchschnitt. Für weitere Informationen über NeuroShell Trader, besuchen Sie --Marge Sherald, Ward Systems Group, Inc 301 662-7950, GO BACK. AMIBROKER Fractal Adaptive Moving Average. In Fractal Adaptive Moving Averings präsentiert John Ehlers eine neue Methode der adaptiven Glättung Basierend auf der Annahme, dass die Marktpreise Fraktal sind Codierung der Fraktal adaptive gleitenden Durchschnitt FRAMA ist relativ einfach in AmiBroker Formula Language AFL Dank seiner leistungsstarken Array-Processing-Funktionen kann FRAMA in AmiBroker ohne Schleifen implementiert werden, so dass es extrem schnell. Ready - To-use-Code wird in Listing 1 dargestellt. Für Vergleichszwecke zeichnet der Code auch einen standardmäßigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt der gleichen Länge aus. Abbildung 7.FIGURE 7 AMIBROKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE Dieser AmiBroker Screenshot zeigt ein Preisdiagramm von AAPL mit einem 14- Tag FRAMA rote Linie und exponentielle gleitende durchschnittliche blaue Linie der gleichen Länge FRAMA folgt signifikante Preisänderungen schneller, während die Glätte in Stauzonen beibehalten wird. LISTE 1 FRAMA - Fractal Adaptive Moving Durchschnittlicher Preis HL 2 N Param N, 16, 2, 40 , 2 muss gleich sein. N3 HHV Hoch, N - LLV Niedrig, N N. HH HHV Hoch, N 2 LL LLV Niedrig, N 2.HH HHV Ref Hoch, - N 2, N 2 LL LLV Ref Niedrig, - N 2 , N 2.Dimen IIf N1 0 UND N2 0 UND N3 0, log N1 N2 - log N3 log 2, Null. alpha exp -4 6 Dimen -1 alpha Min Max Alpha, 0 01, 1 gebunden an 0 01 1 Bereich. Frama AMA Preis, alpha. Plot Frama, FRAMA N, colorRed, styleThick Plot EMA C, N EMA N, colorBlue Plot C, Schließen, colorBlack, styleCandle. A herunterladbare Version der Formel ist von der Website erhältlich --Tomasz Janeczko, GO BACK. NOTICKER Fractal Adaptive Moving Average. Fractal adaptive gleitende durchschnittliche FRAMA-Berechnung im Artikel gefunden Fractal Adaptive Moving Averages von John Ehlers kann als NeoTicker-Indikator implementiert werden Listing 1 zeigt den Code für die fraktale adaptive gleitende durchschnittliche Indikator mit zwei Parametern Die erste Parameter ist der Preis, der ein Formelparameter ist, der die durchschnittliche Preisberechnung als Standard verwendet. Der zweite Parameter ist N, der ein Integer-Parameter mit 16 als Standard ist. Der NeoTicker-Fraktal-adaptive Gleitendurchmesser bedeutet eine Zeile, die das Berechnungsergebnis verbindet Eines Fraktal-Durchschnitts für jeden Stab Dieser Indikator kann wie jedes andere Indikator in einem Handelssystem verwendet werden, wie in dem Beispieldiagramm in Abbildung 8 gezeigt, wo ein Crossover-System mit FRAMA. FIGURE 8 NEOTICKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE konstruiert wird Hier ist ein Beispiel-NeoTicker-Diagramm, das ein Crossover-System zeigt, das mit dem FRAMA-Indikator konstruiert wurde. Eine herunterladbare Version dieses Indikators und Beispieldiagramms ist bei der NeoTicker Yahoo User Group verfügbar. TRADINGSOLUTIONS Fractal Adaptive Moving Average. In seinem Artikel Fractal Adaptive Moving Averages, John Ehlers Beschreibt einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf der Grundlage der jüngsten Volatilität, mit fraktalen Dimensionen der jüngsten Preise, um ein Alpha zu etablieren. Diese Funktion ist auch als Download-Datei von der TradingSolutions-Website in der Solution Library Abschnitt Wie bei vielen Indikatoren, könnte diese Funktion gut machen Eingabe in neuronale Netzwerkvorhersagen --Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc 800 634-3327, 352 377-5144 GO BACK. FINANCIAL DATA CALCULATOR Fractal Adaptive Moving Average. Der Artikel Fractal Adaptive Moving Averages von John Ehlers zeigt, wie man eine Fraktal Dimension Näherung verwenden Um eine exponentielle gleitende durchschnittliche adaptive In Financial Data Calculator FDC machen, ist dies am einfachsten mit drei Makros getan. - Bill Rafter Mathematische Investitionsentscheidungen Inc 856 857-9088, GEHEN ZURÜCK. Alle Rechte vorbehalten Copyright 2005, Technische Analyse, Inc. Free TradeStation Code. Get freie, vereinfachte Versionen der Werkzeuge, die die TradeStation-Experten in ihrer täglichen Forschung und Systemaufbau verwenden Diese Tools helfen Ihnen, EasyLanguage zu lernen, da sie völlig Open Source sind und lassen Sie komplexe Systeme aufbauen, ohne zu wissen, wie man kodiert. Alles, was Sie zur Verfügung stellen müssen, ist ein Name und eine E-Mail-Adresse Keine Kreditkarte oder Adresse erforderlich. Willkommen bei der Verwendung von EasyLanguage. From die Autoren des Buches, Mit EasyLanguage 9 x bietet diese Seite sowohl Neulingen als auch erfahrenen TradeStation-Nutzern einen Einblick in wie Die weltweit führenden Experten nutzen die Plattform täglich, um ihre Forschung zu erledigen und Systeme zu entwickeln Auf dieser Seite finden Sie alles vom freien TradeStation-Code bis hin zu TradeStation-Indikatoren zur endgültigen Ressource beim Lernen von EasyLanguage, dem Verwenden von EasyLanguage 9 x book. Featured Resources. Die adaptive Indikatorbibliothek stimmt automatisch ihre Indikatoren auf die Hälfte des aktuellen dominanten Zyklus auf der Grundlage der Verwendung der Hilbert-Transformation Wenn wir die Mathematik für die meisten technischen Indikatoren betrachten ihre Mathematik davon ausgehen, dass wir die Hälfte des dominanten Zyklus verwenden Wir verwenden immer haben Sie stimmen darauf ab, dass sie die gleichen physikalischen Eigenschaften mit den Daten in Bezug auf Hoch - und Tiefs anbieten werden. Erfahren Sie mehr In der TradeStation-Community werden Handelssysteme als TradeStation Strategies bezeichnet. Die TradeStation-Strategien haben eine besondere Struktur, die Sie bei der Gestaltung verstehen müssen Auf dieser Seite, Murray Ruggiero Jr einer der Autoren des Buches, geht durch, wie man diese Strategien zu entwerfen und auch einige Tipps und Tricks, die jeder TradeStation Benutzer wissen sollte. Erfahren Sie mehr. Eine hervorragende Ressource für alle, die daran interessiert ist, lernen EasyLanguage Beginning mit Grundkonzepte, dieses Buch führt schnell zum Leser in fortgeschrittene Themen wie Textfunktionen, um Text auf Charts, Zeichnungsobjekte, Aktivitätsleisten und Wahrscheinlichkeitskarten zu platzieren Ob Sie daran interessiert sind, Ihre eigenen Ideen zu codieren oder andere Code zu modifizieren, dieses Buch wird definitiv helfen Begleiten Sie auf dem Weg Erfahren Sie mehr. Recent Activity. By Murray Ruggiero Jr 27. Januar 2015 In diesem Beitrag erklärt Murray, wie Multiple-Output-Funktionen innerhalb der TradeStation arbeiten Sowohl der Anfang als auch der fortgeschrittenen EasyLanguage-Lernenden finden diesen Beitrag als Multiple-Output-Funktionen Ein mächtiges Werkzeug des Handels bei der Entwicklung von Handelssystemen Lesen Sie mehr. By Murray Ruggiero Jr 7. November 2014 Sehen Sie die Rede, dass Murray gab während TradeStation Labs Nachdem Autor mehr als 180 Artikel und Redakteur Redakteur Futures Magazin, Murray in diesem Vortrag zeigt, wie Nicht-Programmierer können ihre Ideen mit EasyLanguage programmieren Dies ist ein guter Ausgangspunkt vor dem Lesen Mit EasyLanguage für 9 X Lesen Sie mehr. by Michael R Bryant. Technische Indikatoren sind eines der grundlegenden Elemente des systematischen Handels Indikatoren, wie z. B. Bewegungsdurchschnitte oder Stochastik, können Als Transformationen der Input-Serie in der Regel, Preis oder Volumen entworfen, um einen bestimmten Aspekt des Marktes zu akzentuieren, wie seine Tendenz oder Zyklizität Während grundlegende für die meisten systematischen Trading-Methoden, viele Händler vermeiden die häufigsten Indikatoren, wie einfache gleitende Durchschnitte Und die relative Stärke Indikator RSI, in der Überzeugung, dass der Markt hat sich an ihre Verwendung, die Verringerung ihrer Wirksamkeit. Ein Weg, um die Auswirkungen der Markt-Effizienz auf die Lebensfähigkeit der technischen Indikatoren zu kompensieren ist, um sie in einer sinnvollen Weise zu modifizieren Zum Beispiel, Chande und Kroll s VIDYA Indikator 1 ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, in dem der Glättungsfaktor von der Marktvolatilität abhängt, so dass die effektive Rückblicklänge reduziert wird, wenn die Volatilität zunimmt In diesem Artikel werde ich eine Erweiterung des adaptiven Look - Back-Ansatz und zeigen, wie man es auf eine Vielzahl von Indikatoren mit nur ein paar zusätzliche Codezeilen anwenden Die daraus resultierenden Indikatoren bieten größere Vielseitigkeit als vorherige Indikatoren und können im Einklang mit einer statistischen Sicht auf die Märkte. Adapting the Look-Back Länge. Angesichts der Tatsache, dass sich die Märkte ständig verändern, ist es sinnvoll, sich so schnell wie möglich an die Veränderungen anzupassen. Die meisten technischen Indikatoren wurden ursprünglich mit einer festen Rückblicklänge entwickelt, zum Beispiel die Anzahl der Stäbe in einem einfachen gleitenden Durchschnitt Autoren haben vorgeschlagen, die Rückblicklänge an die Marktvolatilität anzupassen. Für den Variablenindex Dynamic Average VIDYA Indikator haben beispielsweise Chande und Kroll mehrere verschiedene Metriken verwendet, darunter einen Volatilitätsindex, der auf einer normalisierten Standardabweichung des Preises basiert, in der höhere Werte von Der Index führte zu einer niedrigeren effektiven Rückblick-Länge Die Idee war, dass in Zeiten höherer Volatilität der gleitende Durchschnitt auf den Markt besser reagieren sollte, während in Zeiten geringerer Volatilität ein längerfristiger gleitender Durchschnitt mit dem Markt in Einklang stand S Verhalten. Kaufman nahm einen etwas anderen Ansatz 2 Die Idee hinter seinem Kaufman Adaptive Moving Average KAMA war, dass in Zeiten hoher Volatilität, Sie eher eher Peitsche gesägt werden, wie der Markt schwingt hin und her, was zu wiederholten Verlusten zu vermeiden Dass er einen längeren Zeitraum für den gleitenden Durchschnitt während der Perioden der abgehackten Preisaktion verwendet hat, so dass der Durchschnitt weniger auf die Marktvolatilität ansprechen würde, was zu weniger Umkehrungen führte. Während des Trendmarktes wurde die Periode des gleitenden Durchschnitts verringert, so dass die Trades Könnte schneller auf die Richtungsänderung reagieren. Um die Choppiness zu messen, nutzte Kaufman das so genannte Wirkungsgrad ER, das den absoluten Wert der Preisänderung über die Rückblickperiode dividiert durch die Summe der absoluten Werte der Bar-to-Bar-Preisänderungen im gleichen Zeitraum Wenn zum Beispiel die Netto-Preisänderung Null ist - der Preis ist der gleiche am Ende des Zeitraums wie am Anfang - dann wird der ER null sein Der Markt ist vollkommen ineffizient, dass er sich viel von Bar zu Bar bewegen kann, aber es geht nicht überall. Wenn auf der anderen Seite der Markt stetig in eine Richtung entweder nach oben oder unten bewegt, so dass jeder Bar s Umzug trägt zur Nettoveränderung des Preises bei, der ER wird 1 sein. In diesem Fall ist der Markt vollkommen effizient, da alle Stäbe Preisbewegungen zum Trend beitragen. Im Allgemeinen wird der ER zwischen 0 und 1 liegen. Eine andere Ansicht Von adaptiven Look-Back-Längen. Während viele verschiedene Metriken - und wurden - verwendet, um Rückblick-Längen anzupassen, erfasst die Effizienz-Verhältnis einen grundlegenden Aspekt der Markt-Aktion, nämlich der Unterschied zwischen Trending und zyklisches Verhalten Hohe Werte von ER Implizieren einen stark veränderten Markt, was eine sehr geringe zyklische Bewegung bedeutet, und niedrige Werte von ER implizieren wenig Tendenz und damit mehr zyklische Bewegung, außer im Falle einer kleinen Bewegung überhaupt. Dies tendiert dazu, Kaufman's Ansatz zu unterstützen. Allerdings ist seine Entscheidung, länger zu verwenden Rückblicklängen in abgehackten Märkten basieren auf der Annahme, dass wir die Rückblicklänge eines gleitenden Durchschnitts anpassen und 2 die Vorstellung, dass der gleitende Durchschnitt verwendet wird, um einen Handelseintrag oder einen Ausstieg auszulösen. Ein alternativer Standpunkt ist der Einer von John Ehlers durch seine Arbeit über die Anwendung von Signalverarbeitungsmethoden zum Handel 3 Seine Ansicht ist mehr im Sinne des Versuches, den Teil des Marktes von Interesse, z. B. die Trendkomponente oder die Zykluskomponente näher zu modellieren, aus dieser Sicht, Ein gleitender Durchschnitt in einem abgehackten Markt sollte eine kürzere Rückblicklänge verwenden, um die höhere Häufigkeit, die durch die Choppiness repräsentiert wird, genauer zu erfassen, während in einem starken Trend eine längere Rückblicklänge mit der Marktbewegung im Einklang steht Es ist derjenige, den ich hier annehmen werde, nämlich ein statistischerer Einer, lass uns nicht mehr als unbedingt notwendig über den fraglichen Indikator annehmen und wie er verwendet werden könnte. Insbesondere darf man nicht annehmen, daß der betreffende Indikator in Bewegung ist Durchschnittlich, und lass es nicht annehmen, dass es auf den Preis angewendet wird. Es könnte zum Beispiel der RSI der Volatilität oder der gleitende Durchschnitt des Stochastiks des Volumens sein. Der Indikator könnte in Verbindung mit anderen Indikatoren als Teil einer größeren Regel für die Eintragung verwendet werden Oder beenden, anstatt von sich selbst. Mit dieser mehr statistisch orientierten Sicht ist das Ziel, Handelsregeln zu schaffen, die statistische Gültigkeit haben, was bedeutet, dass sie die Preiswirkung gut ohne Überfüllung passen. Wir gehen nicht davon aus, dass wir wissen, wie die Märkte funktionieren Gut genug, um konkrete Entscheidungen darüber zu treffen, ob die Rückblick-Länge mit etwas wie dem Effizienz-Verhältnis zunehmen oder abnehmen soll. Vielmehr haben wir Grund zu der Annahme, dass das Effizienzverhältnis relevant sein kann und wir deshalb als Variable einschließen wollen Wir lassen es auf den Markt, um uns zu sagen, ob und wie es in statistische Tests passt, wird verwendet, um uns zu sagen, wenn die Handelsstrategie, die den Indikator enthält, statistisch gültig ist oder wenn es übergeht, dh ungültig ist, weil es den Lärm anstatt der Signal des Marktes. Ein vielseitigerer Adaptiver Look-Back. Bei der vorangegangenen Diskussion wird die hier entwickelte adaptive Rückblicklänge auf dem Wirkungsgrad ER basieren und einen Parameter verwenden, um die Beziehung zwischen ER und dem Rückblick zu bestimmen Länge Insbesondere betrachten wir die folgende Gleichung. VER Quadrat ER - 2 ER - 1 2 1 - TrendParam 0 5.in, wobei VER das variable Wirkungsgradverhältnis ist und TrendParam der Trendparameter ist, der einen positiven oder negativen Wert einnehmen kann und welcher Ob die Rückblicklänge mit steigendem ER zunimmt oder abnimmt. Dies ist im Wesentlichen nur eine Möglichkeit, das ER-Verhältnis in Abhängigkeit von dem Trendparameter wie unten gezeigt umzukehren, anstatt die Glättungskonstante von ER als Chande und Kroll und Kaufman zu skalieren Im Wesentlichen verwenden wir VER Mit positiven Werten von TrendParam variiert VER positiv mit ER, während bei negativen Werten von TrendParam VER negativ mit ER mit TrendParam gleich Null ist, ist VER gleich 1 für alle Werte von ER. Das Quadrat wird genommen Um die Werte für die Verwendung als Multiplikator besser zu skalieren, wie es weiter erläutert wird. Um die adaptive Rückblicklänge mit dieser Gleichung zu berechnen, multiplizieren wir den ursprünglichen Wert der Glättungskonstante Alpha, der der ursprünglichen Rückblicklänge entspricht VERV. Alpha Alpha VER. in, wobei VAlpha die adaptive Glättungskonstante ist und Alpha der ursprüngliche Wert der Glättungskonstante ist. Die Beziehung zwischen der Glättungskonstante und der Rückblicklänge ist die gleiche wie für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt Welche N ist die Rückblicklänge, und Alpha ist die Glättungskonstante Diese Gleichung kann auch für N in Form von Alpha as geschrieben werden. Die adaptive Rückblicklänge ist also.