Variabel Index Dynamisk Genomsnittlig Variabel Index Dynamisk Genomsnittlig Teknisk Indikator (VIDYA) utvecklades av Tushar Chande. Det är en ursprunglig metod för att beräkna exponentiell rörlig genomsnitts (EMA) med den dynamiskt växlande perioden av medelvärdet. Medelvärdet beror på marknadsvolatiliteten, eftersom mätningen av volatiliteten Chande Momentum Oscillator (CMO) valdes. Denna oscillator mäter förhållandet mellan summan av positiva steg och summan av negativa steg för en viss period (CMO-period). CMO-värde används som förhållande till utjämningsfaktorn EMA. VIDYA måste därför ställa in parametrar: CMO-period och EMA-period. Applikation Vanligtvis används inte VIDYA själv i handelssystem, men dess övre och nedre gränser (Upper Band Amp Lower Band), som är N över och under VIDYA. Tolkning av indikatorn för mottagande av handelssignaler i denna blankett utförs på samma sätt som Bollinger Bandsreg. Beräkning Det normala exponentiella rörelsemedlet beräknas enligt följande formel: EMA (i) Pris (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (PeriodEMA1) utjämningsfaktor PeriodEMA EMA-medelperiod Pris (i) ström pris EMA (i-1) tidigare värde av EMA. Värdet av variabelt index dynamiskt medelvärde beräknas på analogt sätt med hjälp av CMO: VIDYA (i) Pris (i) F ABS (CMO (i)) VIDYA (i-1) (1 - F ABS (CMO (i))) ABS (CMO (i)) absolut nuvärde Chande Momentum Oscillator VIDYA (i-1) tidigare värde av VIDYA. Värdet av CMO beräknas enligt följande formel: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) nuvarande summa av positiva prisökningar för perioden DnSum (i) nuvarande summan av negativa prisökningar för perioden. Variabelt rörligt medelvärde Variabel rörlig genomsnittlig studie gör att du kan bli väldigt kreativ med de glidande medelvärdena. Tre glidande medelvärden tillämpas (normalt, exponentiellt och jämnt). Egenskaper Period1. För det normala rörande genomsnittet, antalet barer i ett diagram. Om diagrammet visar dagliga data, anger perioden dagar i veckovisa diagram, kommer perioden att stå i veckor och så vidare. Applikationen använder en standard på 10. Period2. För exponentiellt rörande medelvärde, antalet barer i ett diagram. Om diagrammet visar dagliga data, anger perioden dagar i veckovisa diagram, kommer perioden att stå i veckor och så vidare. Applikationen använder en standard på 10. Period3. För det släta rörliga genomsnittet, antalet barer i ett diagram. Om diagrammet visar dagliga data, anger perioden dagar i veckovisa diagram, kommer perioden att stå i veckor och så vidare. Applikationen använder en standard på 10. Aspect: Symbolfältet som studien ska beräknas på. Fältet är inställt på Standard, vilket, när du visar ett diagram för en viss symbol, är densamma som Stäng. Tolkning Flyttande medelvärden är ett av de mest använda tekniska verktygen. De följer trenden, släpper ut de normala fluktuationerna i data och tydligt signalerar långa och korta positioner till investeraren. Ett rörligt medelvärde kan visas som ett normalt crossover-handelssystem när du väljer upp till tre olika medelvärden. De flesta investerare och kartläggningstjänster använder tre glidande medelvärden. Deras längder består typiskt av korta, mellanliggande och långsiktiga. Ett vanligt använd system är 4, 9 och 18 intervaller. Ett intervall kan vara fästingar, minuter, dagar, veckor eller till och med månader beror det på diagramtypen. Normala glidande genomsnittliga crossover-buysell-signaler är följande: En köpsignal blinkar när de korta och mellanliggande terminsgenomsnittet korsar från under till längre än genomsnittet på längre sikt. Omvänt utfärdas en säljsignal när de korta och mellanliggande siktvärdena överstiger från ovan till under det längre siktvärdet. Ett annat tillvägagångssätt är att använda slutkurs med det glidande genomsnittet. När slutkursen ligger över det glidande genomsnittet, behåller du en lång position. Om slutkursen sjunker under det glidande genomsnittet, liknar du eventuell lång position och etablerar en kort position. Kom ihåg att alla glidande medelvärden fungerar bäst i trendingmarknaderna. Innehållskälla: FutureSource Visa andra tekniska analysstudier Primärt sidofält Senaste tweets Prova online commodity futures trading RISKFRITT med ett dt Pro Practice konto. Aktivera din demo här: t. coHCRLzBvyXv Tid sedan 16 timmar via buffert NYHET buy amp säljer nivåer för ESF från MDASnapShot. Få fullständiga handelsdetaljer här: t. coCoXxaWZllH Tid sedan 22 timmar via buffert Tänk på att du inte vet om futureshandel Tänk igen Seniormäklare Tom Dosdall förklarar: t. co4keZ3oSlC4 Tid sedan 22 timmar via buffert Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alla rättigheter förbehållna. Detta material förmedlas som en uppmaning att ingå en derivat transaktion. Detta material har upprättats av en Daniels Trading-mäklare som tillhandahåller forskningsmarknadskommentarer och handelsrekommendationer som en del av hans eller hennes uppmaning till konton och uppdrag för handel. Men Daniels Trading behåller inte en forskningsavdelning enligt definitionen i CFTC regel 1.71. Daniels Trading, dess huvudmän, mäklare och anställda kan handla med derivat för egen räkning eller för andra. På grund av olika faktorer (t. ex. risk tolerans, marginalkrav, handelsmål, kortfristiga kontra långsiktiga strategier, teknisk kontra grundläggande marknadsanalys och andra faktorer) kan sådan handel leda till initiering eller likvidation av positioner som skiljer sig från eller i strid med yttrandena och rekommendationerna däri. Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. Risken för förlust i handelskontrakt eller råvaruprodukter kan vara väsentlig och därför borde investerare förstå riskerna med att ta ställningstaganden och ta ansvar för riskerna i samband med sådana investeringar och för deras resultat. Du bör noga överväga huruvida en sådan handel är lämplig för dig mot bakgrund av dina omständigheter och ekonomiska resurser. Du borde läsa webbplatsen för riskupplysningar som öppnas på DanielsTrading längst ned på hemsidan. Daniels Trading är inte anknutet till eller stödjer något handelssystem, nyhetsbrev eller annan liknande tjänst. Daniels Trading garanterar inte eller verifierar eventuella prestationskrav som görs av sådana system eller service. Originalbiblioteket för teknisk analys TA-SDK är vår ursprungliga tekniska analysutvecklingssats, som släpptes till mjukvaruutvecklare 1997. Efter att ha vunnit många utmärkelser från Futures magazine och Stocks Produktbladet för snabbhet och noggrannhet har TA-SDK kontinuerligt uppdaterats genom åren för att stödja alla senaste tekniska indikatorer. TA-SDK hjälper utvecklare att bygga i realtid handelsapplikationer på rekordtid. TA-SDK är flexibel och kraftfull. Alla indikatorer är helt anpassningsbara. Till exempel, med bara några rader av kod kan du beräkna en jämn CMO baserat på Welles-utjämning, ett triangulärt glidande medelvärde, enkel, exponentiell, viktad, volymjusterad eller VIDYA glidande medelvärde. Du kan då ta den släta CMO och köra den genom linjär regression, och du kan ta den utsignalen och köra den igenom ytterligare en indikator, till exempel ADX, till exempel. Begränsningarna av TA-SDK Det arent någon. TA-SDK finns i olika former. Det kommer som ett C-bibliotek för både Windows och Linux. En version är tillgänglig för Windows och Windows RT. En annan version finns tillgänglig i mål C för iOS. Två andra versioner finns tillgängliga för Java och JavaScript. TA-SDK lyser snabbt och kan beräkna indikatorer med en hastighet på tiotals miljoner register per sekund. Med hjälp av de tekniska indikatorerna från TA-SDK kan du utveckla handelsapplikationer, lagerskannrar, expertrådgivare, backtestapplikationer och mer. Tekniska indikatorer Chaos Fractal Bands Parabolisk SAR Hög Låg Bands Flyttande Genomsnittlig Kuvert Korrelationsanalys Hög Minus Låg Median Pris Typisk Pris Volym ROC Viktad Stäng Akkumulerande Swing Index Chaikin Pengaflöde Varukanal Index Jämförande Relativ Styrka Mass Index Index Pengeström Index Negativt Volym Index På Balans Volym Prestanda Index Positiv volym Index Pris Volym Trend Relativ Styrka Index Swing Index Handelsvolym Index Regression R-Squared Regression Prognos Regression Slope Regression Intercept Tidsserie Prognos Aroon Aroon Oscillator Chaos Fractal Oscillator Chaikin Volatilitet Historisk Volatilitet Chande Momentum Oscillator Avstämd Pris Oscillator DI DI - ADX ADXR Ease Av rörelse MACD-pris ROC-standardavvikelse Bollinger-band (hög, låg, median) Prime Numbers Bands Momentum Pris Oscillator True Range Ultimate Oscillator Vertikal Horisontell Filtervolym Oscillator Williams Accumulation Distribution Williams R Exponentiell Moving Aver ålder Enkel Flytta Genomsnitt Tid Serie Flyttande Genomsnitt Triangulär Rörlig Genomsnittlig Variabel Rörlig Medel VIDYA Vägt Rörlig Medelbrunn Vildare Utsmyckning Äldste Ray Bull Effekt Äldste Ray Bear Power Elder Force Index Äldre Termometer Ehlers Fisher Transform Keltner Channel Market Facilitation Index Schaff Trend Cycle QStick Stoller Genomsnittliga kanaler (STARC) Center of Gravity Coppock Curve Chande Prognos Oscillator Gopalakrishnan Range Index Klinger Volym Oscillator Ganska Bra Oscillator Avancerad MACD RAVI Slumpvis Walk Index Twiggs Pengaflöde Komma igång med TA-SDK Variable Moving Average (VMA) aka Volatilitetsindex Dynamic Ave (VIDYA) Variable Moving Average (VMA) aka Volatilitetsindex Dynamic Average (VIDYA) utvecklades av Tushar S. Chande och presenterades först i mars 1992-utgåvan av Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 Anpassning av rörliga medelvärden till marknadsvolatilitet Chande8217s teori var att prestandan av ett exponentiellt glidande medelvärde kan vara bättre ved att använda ett volatilitetsindex (VI) för att justera utjämningsperioden när marknadsförhållandena ändras. Tanken är att när priserna är överbelastade bör ett genomsnitt sakta ner för att undvika whipsaws, men när priserna trender starkt bör ett genomsnitt snabbare för att fånga de stora prisrörelserna. Han var inte den första personen som tänkte på dessa linjer George R. Arrington, Ph. D introducerade ett rörligt enkelt rörligt medelvärde baserat på standardavvikelsen i juni 1991-utgåvan av teknisk analys av lagerförstärkare 8211 bygga ett rörligt medeltal för rörlig längd ( VLMA). YIDYA representerade dock ett massivt steg framåt från VLMA eftersom det möjliggjorde en mycket större spridning av utjämningsperioder. Hur man beräknar ett rörligt genomsnittligt VMA (VI Stäng) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Användare väljer ett mått på volatilitet eller trendstyrka. N Användardefinierad konstant utjämningsperiod. Här är ett exempel på en 3-årig VMA med ett 3-års effektivitetsförhållande (ER) som VI: Hur VIDYA-utjämning ändras av volatilitetsindexet Det rörliga rörliga genomsnittet är unikt eftersom det inte har någon övre eller nedre gräns för dess utjämning period: VMA-utjämningsperioden kan gå oändligt hög tills volatilitetsindexet är lika med noll vid vilken tidpunkt det resulterande genomsnittet kommer sluta röra sig och vara lika med föregående VMA. När volatilitetsindexet är lika med 1 kommer utjämningsperioden att vara lika med den användardefinierade konstanten 8216N8217 märker hur när Y-axeln N, X-axeln 1. Om volatilitetsindexet som används kan stiga över 1 (som standardavvikelseförhållandet) då kan utjämningsperioden sjunka under den användardefinierade konstanten. När VI (N2) 0,5 blir utjämningsperioden 1, vilket är lika med själva priset. Därför får den VI som används inte stiga ovanför (N2) 0,5 och om det gör vid ett tillfälle måste detta lock skrivas in i formeln. En titt på den faktiska alfa Eftersom VMA är som namnet antyder, variabel är 8216Actual Alpha8217 inte statisk men påverkas av VI. Genom att ändra konstant 8216N8217 ändras dock tolkningen av VI väldigt: Ovan kan du se ett exempel på 8216Actual Alpha8217 och den resulterande utjämningsperioden för en VMA med en 8216N8217 av 1 och en 8216N8217 av 5. Vi vet att när VI 1 (vilket indikerar att beståndet trender perfekt) utjämningsperioden 8216N8217. Så de snabbaste möjliga utjämningsperioderna i dessa exempel skulle vara 1 respektive 5 inte en stor skillnad. Men det är förvånande att se vad en stor inverkan förändrar 8216N8217 bara några punkter har övergripande. Faktum är att 8216N8217 ökar de resulterande VMA-rörelserna exponentiellt långsammare. Denna påverkan är snarare som den kvadrering som används av Kaufman i sitt adaptiva rörande medelvärde. Vilket volatilitetsindex att använda Chande använde ursprungligen standardavvikelseförhållandet som hans VI och det här är det som vanligtvis används när folk pratar om en VIDYA. Men senare, i oktober 1995 artikeln från Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 8216Identifying Powerful Breakouts Early 8216 föreslog han användningen av sin egen Chande Momentum Oscillator (CMO). Eftersom CMO varierar mellan 100 och 100, för att använda den i den här applikationen måste vi ta det absoluta värdet dividerat med 100. Resultatet är identiskt med effektivitetsförhållandet (ER) och används VI oftast när människor hänvisar till en VMA . Eventuella mått på volatilitet eller trendstyrka kan dock användas så länge det passar mellan ett noll till (N2) 0,5-intervall där högre mätningar indikerar en starkare trend. Volatilitetsindex används för provning Som en del av 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 testade vi följande indikatorer som volatilitetsindex i ett rörligt rörligt medelvärde: Finns det några andra som du tycker är värda att testa? Vänligen meddela oss i kommentarfältet på botten. Variabel rörlig genomsnittlig Excel-fil Jag har sammanställt ett Excel-kalkylblad som innehåller det rörliga rörliga genomsnittet och gjort det tillgängligt för gratis nedladdning. Den innehåller en 8216basic8217-version som visar alla arbeten och en 8216fancy8217 som automatiskt anpassar sig till längden och det volatilitetsindex du anger. Hitta den på följande länk längst ner på sidan under Nedladdningar Tekniska indikatorer: Variabel rörlig genomsnitts (VMA) 10-dagars variabel rörlig genomsnittlig exempel, VI 50-dagars effektivitetsförhållande Tack, bror, det här är bra. förklaringen av matematiken bakom den är väldigt hjälpsam nu när jag förstår hur varje del av ekvationen fungerar kan jag spela med den en fråga8230 VMA1 för nävedatapunkten du bara använder Close1 och i så fall varför inte bara använda Close1 det borde vara mer lyhörd för prisförändring Jag måste hålla med steveplace, heteroskedacity är svår att förklara klockan 7:00 på morgonen lol Glad att du fann det användbart Peter. Jag hittar några av formlerna på webben för att dessa saker är svåra att läsa eftersom jag inte har någon formell matematikutbildning. Det är därför jag bryter ner det hela och visar arbetet så det finns ingen förvirring. När det gäller din fråga är VMA fortfarande ett exponentiellt glidande medelvärde (EMA) etfhqblog20101108exponential-moving-average, men med en dynamisk alfa istället för en konstant. Alla EMA använder sina tidigare medel när de flyttar framåt, men måste fröas med ett nummer i början (vanligtvis föregående stäng) EMA EMA (1) (Stäng EMA (1)). Om du fortsatte att använda föregående stängning så skulle genomsnittet spåra priset så nära att det matchar det nästan exakt. Ladda ner spreadsheeten om du redan har 8217 och försök. Gå till cell J5 i slutet av formeln kommer det att säga IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) ändra detta för att läsa IF (E482438221, E4 (2 (I51)) - E4), 82218221)) fyll i den här formeln längst ner i kolumnen och den refererar sedan till föregående stäng i stället för tidigare VMA. BTW Jag märkte just att jag hade kalkylbladet inställt på manuell beräkning uppdatering snarare än automatisk. Du kanske vill ändra det eller ladda ner det igen som jag har fixat det nu. sayyed 5 år sedan använder jag VMA tillsammans med andra MA8217s (enkel, exp, viktad, volviktig, triangulär). ska jag använda samma period för VMA som perioden för andra medelvärden använder jag skärningspunkten som mina buysellpoäng som andra MA8217s eller ska jag använda riktningen för VMA som min buysell-signal tack för ditt stöd. Derry Brown 5 år sedan Du kan se testresultat för flera av de MAs du nämnde här 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators Svaret på din fråga beror på om du använder dem som en del av ett mekaniskt system eller en diskretionär. Jag har inte testat resultaten av MA crossovers mellan olika typer av MAs men jag skulle inte tro att detta skulle vara ett effektivt tillvägagångssätt. Varje typ av rörligt medelvärde är unikt, så det är inte nödvändigt att använda samma utjämningsperiod och VMA är så annorlunda att den måste behandlas som ett helt separat medelvärde. Hoppas det hjälper Derry
No comments:
Post a Comment