Moving-average-adaptive-mt4

Moving-average-adaptive-mt4

Online-trading-platform-uae
Natwest-options-trading
How-to-create-moving-average-in-excel


Hukum-forex-dalam-islam-mufti-perak Lmt-forex-formula-download Option-trading-what-is-buy-to-open Bagaimana-untuk-perdagangan-menggunakan-bollinger-band Interpretasi candlesticks Jepang Jual-stock-options-to-buy-a-house

MetaTrader 5 - Indikator Adaptive Moving Average (AMA) - indikator untuk MetaTrader 5 Adaptive Moving Average (AMA) digunakan untuk membangun moving average dengan sensitivitas rendah terhadap noise seri harga dan ditandai dengan lag minimal untuk deteksi tren. Indikator ini dikembangkan dan dijelaskan oleh Perry Kaufman dalam bukunya Smarter Trading. Salah satu kelemahan dari algoritma pemulusan yang berbeda untuk seri harga adalah bahwa lonjakan harga yang tidak disengaja dapat mengakibatkan munculnya sinyal tren yang salah. Di sisi lain, merapikan menyebabkan jeda yang tak terhindarkan dalam memprediksi tren. Indikator ini dikembangkan untuk mengatasi kedua kekurangan tersebut. Indikator Bergerak Rata-rata Bergerak Untuk menentukan keadaan pasar saat Kaufman memperkenalkan konsep Efisiensi Rasio (ER), yang dihitung dengan rumus di bawah ini: ER (i) - nilai sekarang dari Sinyal Efisiensi Rasio (i) ABS (Harga (i) - Harga (i - N)) - nilai sinyal saat ini, nilai absolut selisih antara harga dan harga sekarang N periode yang lalu Noise (i) Sum (ABS (Harga (i) - Harga (i-1)), N) - Nilai noise saat ini, jumlah nilai absolut dari selisih antara harga periode sekarang dan harga periode sebelumnya untuk periode N. Pada tren yang kuat, Rasio Efisiensi (ER) akan cenderung 1 jika tidak ada pergerakan yang diarahkan, nilainya akan sedikit lebih dari 0. Nilai ER yang diperoleh digunakan dalam rumus smoothing eksponensial: EMA (i) Price (i ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA smoothing constant, n - periode pergerakan EMA eksponensial (i-1) - nilai EMA sebelumnya. Rasio pemulusan untuk tiang pasar cepat adalah untuk EMA dengan periode 2 (fast SC 2 (21) 0,6667), dan untuk periode tidak ada periode EMA tren harus sama dengan 30 (slow SC 2 (301) 0,06452). Dengan demikian, konstanta pemulusan perubahan yang baru diperkenalkan (konstanta pemulusan skala) SSC: SSC (i) (ER (i) SC SC lambat SC SCC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Untuk pengaruh yang lebih efisien dari (I) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) atau (setelah penataan ulang ) AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Harga (i) - AMA (i-1)) AMA (i) - nilai AMA AMA saat ini (i-1) - nilai sebelumnya Dari AMA SSC (i) - nilai arus dari rata-rata smoothing yang berskala. Kode asli: mql5rucode10Moving Average Moving Average Technical Indicator menunjukkan nilai rata-rata harga instrumen untuk jangka waktu tertentu. Rata bergerak rata-rata harga instrumen untuk periode waktu ini Karena perubahan harga, rata-rata bergeraknya meningkat, atau menurun. Ada empat jenis rata-rata bergerak: Sederhana (juga Disebut sebagai Aritmatika), eksponensial. Merapikan dan tertimbang Moving Average dapat dihitung untuk kumpulan data sekuensial, termasuk harga pembukaan dan penutupan, harga tertinggi dan terendah, volume perdagangan atau indikator lainnya. Hal ini sering terjadi ketika rata-rata pergerakan ganda digunakan. Satu-satunya hal di mana rata-rata bergerak dari berbagai jenis berbeda satu sama lain, adalah ketika koefisien bobot, yang ditetapkan ke data terbaru, berbeda. Jika kita berbicara tentang Simple Moving Average. Semua harga periode waktu yang dimaksud sama nilainya. Pindah Eksponensial Rata-rata dan Rata-rata Bergerak Rata-rata Bergerak melambangkan nilai lebih pada harga terbaru. Cara yang paling umum untuk menafsirkan rata-rata pergerakan harga adalah membandingkan dinamikanya dengan aksi harga. Ketika harga instrumen naik di atas rata-rata bergeraknya, sinyal beli muncul, jika harga turun di bawah rata-rata pergerakannya, yang kita miliki adalah sinyal jual. Sistem perdagangan ini, yang berbasis pada moving average, tidak dirancang untuk memberikan akses masuk ke pasar tepat di titik terendahnya, dan pintu keluarnya tepat di puncak. Hal ini memungkinkan untuk bertindak sesuai dengan tren berikut: untuk membeli segera setelah harga mencapai bagian bawah, dan untuk menjual segera setelah harga mencapai puncaknya. Moving averages mungkin juga diterapkan pada indikator. Di situlah interpretasi indikator moving averages sama dengan interpretasi rata-rata pergerakan harga: jika indikator naik di atas rata-rata pergerakannya, itu berarti pergerakan indikator naik cenderung berlanjut: jika indikator berada di bawah rata-rata pergerakannya, ini Berarti kemungkinan akan terus turun. Berikut adalah jenis rata-rata bergerak pada grafik: Rata-rata Moving Average Moving Average (SMMA) Rata-rata Bergerak Rata-rata Bergerak Rata-rata (SMMA) Anda dapat menguji sinyal perdagangan dari indikator ini dengan membuat Expert Advisor Di MQL5 Wizard. Perhitungan Simple Moving Average (SMA) Sederhana, dengan kata lain, rata-rata pergerakan aritmatika dihitung dengan menjumlahkan harga penutupan instrumen selama periode satu periode (misalnya 12 jam). Nilai ini kemudian dibagi dengan jumlah periode tersebut. SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM jumlah CLOSE (i) harga penutupan periode berjalan N jumlah periode perhitungan. Exponential Moving Average (EMA) Rata-rata pergerakan yang dipercepat secara eksponensial dihitung dengan menambahkan bagian tertentu dari harga penutupan saat ini ke nilai rata-rata pergerakan sebelumnya. Dengan rata-rata bergerak yang rata-rata dihaluskan, harga penutupan terbaru lebih bernilai. P-percent exponential moving average akan terlihat seperti: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) TUTUP (i) harga penutupan saat ini EMA (i - 1) nilai Moving Average Dari periode sebelumnya P persentase menggunakan nilai harga. Rata-rata bergerak rata-rata dihitung menurut rumus ini: SMMA (i) Nilai rata-rata dari rata-rata bergerak merapikan ini dihitung sebagai rata-rata bergerak sederhana (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) (SMMA1 (N-1) CLOSE (i)) N Berhasil rata-rata bergerak dihitung sesuai dengan rumus di bawah ini: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) TUTUP (i)) N SUM sum SUM1 jumlah total harga penutupan untuk periode N dihitung dari bar sebelumnya PREVSUM jumlah smoothed dari bar sebelumnya SMMA (i-1) merapikan moving average dari bar sebelumnya SMMA (i) merapikan moving average dari bar saat ini (Kecuali untuk yang pertama) TUTUP (i) harga saat ini mendekati periode penghalusan N. Setelah konversi aritmatika, rumus tersebut dapat disederhanakan: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Rata - rata Tertimbang Pita Bergerak (LWMA) Dalam hal rata - rata pergerakan tertimbang, data terakhir adalah Lebih banyak nilai daripada data awal lebih banyak. Rata-rata bergerak tertimbang dihitung dengan mengalikan masing-masing harga penutupan dalam rangkaian yang dipertimbangkan, dengan koefisien bobot tertentu: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM sum CLOSE (i) harga tutup saat ini SUM (i, N) jumlah total koefisien bobot N periode pemulusan.Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Pengenalan Bergerak Adaptif Pindah (KAMA) Pendahuluan Dikembangkan oleh Perry Kaufman, Kaufman039 Adaptive Moving Average (KAMA) adalah moving average yang dirancang untuk menjelaskan Kebisingan pasar atau volatilitas. KAMA akan mengikuti harga saat harga ayunan relatif kecil dan suaranya rendah. KAMA akan menyesuaikan saat harga ayunan melebar dan mengikuti harga dari jarak yang lebih jauh. Indikator berikut ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren keseluruhan, titik balik waktu dan pergerakan harga filter. Perhitungan Ada beberapa langkah yang diperlukan untuk menghitung Kaufman039 Adaptive Moving Average. Pertama mulailah dengan setting yang direkomendasikan oleh Perry Kaufman, yaitu KAMA (10.2,30). 10 adalah jumlah periode untuk Efisiensi Rasio (ER). 2 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA tercepat. 30 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA paling lambat. Sebelum menghitung KAMA, kita perlu menghitung Efficiency Ratio (ER) dan Smoothing Constant (SC). Memecah formula menjadi ukuran kecil nugget membuat lebih mudah untuk memahami metodologi di belakang indikator. Perhatikan bahwa ABS adalah singkatan dari Absolute Value. Efficiency Ratio (ER) ER pada dasarnya adalah perubahan harga yang disesuaikan dengan volatilitas harian. Secara statistik, Rasio Efisiensi memberi tahu kita efisiensi fraktal perubahan harga. ER berfluktuasi antara 1 dan 0, namun ekstrem ini adalah pengecualian, bukan norma. ER akan menjadi 1 jika harga bergerak naik 10 periode berturut-turut atau turun 10 periode berturut-turut. ER akan menjadi nol jika harga tidak berubah selama 10 periode. Smoothing Constant (SC) Konstanta pemulusan menggunakan ER dan dua konstanta pemulusan berdasarkan rata-rata pergerakan eksponensial. Seperti yang mungkin Anda perhatikan, Konstanta Smoothing menggunakan konstanta pemulusan untuk rata-rata bergerak eksponensial dalam formula. (2301) adalah konstanta pemulusan untuk EMA 30 periode. SC Tercepat adalah konstanta pemulusan untuk EMA lebih pendek (2 periode). SC yang paling lambat adalah konstanta pemulusan untuk EMA paling lambat (30 periode). Perhatikan bahwa 2 di akhir adalah untuk mensejajarkan persamaan. Dengan Efficiency Ratio (ER) dan Smoothing Constant (SC), kita sekarang siap untuk menghitung Kaufman039 Adaptive Moving Average (KAMA). Karena kita membutuhkan nilai awal untuk memulai perhitungan, KAMA pertama hanyalah sebuah moving average yang sederhana. Perhitungan berikut didasarkan pada rumus di bawah ini. Contoh PerhitunganChart Gambar di bawah ini menunjukkan tangkapan layar dari spreadsheet Excel yang digunakan untuk menghitung KAMA dan grafik QQQ yang sesuai. Penggunaan dan Sinyal Chartis dapat menggunakan KAMA seperti indikator berikut lainnya, seperti moving average. Chartis dapat mencari harga persilangan, perubahan terarah dan sinyal yang disaring. Pertama, sebuah salib di atas atau di bawah KAMA menunjukkan perubahan arah harga. Seperti halnya rata-rata bergerak, sistem crossover sederhana akan menghasilkan banyak sinyal dan banyak whipsaws. Chartists dapat mengurangi whipsaws dengan menerapkan filter harga atau waktu ke crossover. Seseorang mungkin memerlukan harga untuk memegang salib selama beberapa hari atau membutuhkan salib melebihi KAMA dengan persentase yang ditetapkan. Kedua, chartists dapat menggunakan arah KAMA untuk menentukan keseluruhan kecenderungan keamanan. Ini mungkin memerlukan penyesuaian parameter untuk memperlancar indikator lebih lanjut. Chartists dapat mengubah parameter tengah, yang merupakan konstanta EMA tercepat, untuk menghaluskan KAMA dan mencari perubahan arah. Tren turun selama KAMA jatuh dan menambat posisi terendah. Trennya naik selama KAMA naik dan menempa harga tertinggi. Contoh Kroger di bawah ini menunjukkan KAMA (10,5,30) dengan tren naik yang curam dari bulan Desember sampai Maret dan tren kenaikan yang kurang tajam dari bulan Mei sampai Agustus. Dan akhirnya, chartists bisa menggabungkan sinyal dan teknik. Chartists dapat menggunakan KAMA jangka panjang untuk menentukan tren yang lebih besar dan KAMA jangka pendek untuk sinyal perdagangan. Misalnya, KAMA (10,5,30) bisa dijadikan trend filter dan dianggap bullish saat naik. Setelah bullish, chartists kemudian bisa mencari bullish cross saat harga bergerak diatas KAMA (10.2,30). Contoh di bawah ini menunjukkan MMM dengan kenaikan KAMA jangka panjang dan persilangan bullish pada bulan Desember, Januari dan Februari. KAMA jangka panjang turun pada bulan April dan terjadi persilangan bearish pada bulan Mei, Juni dan Juli. SharpCharts KAMA dapat ditemukan sebagai indikator overlay di meja kerja SharpCharts. Pengaturan default akan secara otomatis muncul di kotak parameter setelah dipilih dan para chartis dapat mengubah parameter ini agar sesuai dengan kebutuhan analitis mereka. Parameter pertama adalah untuk Rasio Efisiensi dan chartists harus menahan diri untuk tidak meningkatkan jumlah ini. Sebagai gantinya, chartists dapat menurunkannya untuk meningkatkan sensitivitas. Chartis yang ingin memperlancar KAMA untuk analisis tren jangka panjang dapat meningkatkan parameter tengah secara bertahap. Meskipun perbedaannya hanya 3, KAMA (10,5,30) secara signifikan lebih mulus dari KAMA (10,2,30). Studi lebih lanjut Dari pencipta, buku di bawah ini menawarkan informasi terperinci mengenai indikator, program, algoritma, dan sistem, termasuk rincian tentang KAMA dan sistem rata-rata bergerak lainnya. Sistem dan Metode Trading Perry Kaufman
Bagaimana-untuk-backtest-your-trading-system
Optionshouse-trade-free