Variabel-moving-average-vma

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Gleitender Durchschnitt Erklrung Technische Menganalisa Aussage: Gleitende Durchschnitte (Moving Averages ost einfach GDs) drften durch ihre Einfachheit und ihre Objektivitt die am hufigsten verwendete technische Studie reprsentieren. Der Moving Average definiert den Durchschnittskurs des Betrach-tungszeitraumes, wobei moving bzw. Gleitend auch bedeutet, dass mit jedem neuen Kursor (Tag, Woche, Monat), der lteste Kursor (Tag, Woche, Monat) des Betrachtungszeitraumes aus der Berechnung (von GD sederhana dan tidak berbobot) herausfllt. Moving Averages werden fr gewhnlich als gestrichelte oder gepunktete Linien im Chart des Basistitels dargestellt oder in einer zweiten Abbildung als Oszillator um die Mittelpunktslinie. Im Falle einer Oszillatoren-Darstellung wird nur die Differenz zwischen zwei Linien errechnet, wobei eine positif Differenz oberhalb der Mittelpunktslinie angetragen wird, eine negatif unterhalb. Gleitende Durchschnitte dienen zur Glttung des gegebenen Kursverlaufes und sind demnach (im wahrsten Sinne) trendfolgend. Basierend auf Moving Average-Systemen wurde eine Vielzahl von Konzepten entwickelt, von denen heute vor allem fnf bekannt sind: simple (einfache), weighted (gewichtete), eksponensial (exponentielle), segitiga sowie variable Moving Averages, die sich jeweils durch die Gewichtung der Daten unterscheiden. Moving Averages reprsentieren juga menemukan Glttungslinie, die entsprechend der Einstellung den vorherrschenden (kurz-, mittel-, langfristigen dll.) Trend definiert. Ein Kreuzen des Basistitels mit seinem Moving Average ost das Kreuzen verschiedener Moving Averages (mit unterschiedlichen Einstellungen) kann als Kauf-oder Verkaufssignal interpretiert werden. Berechnung: Sederhana Dalam einem einfachen bdquoGleitenden Durchschnittldquo wird der arithmetische Mittelwert des Basiskurses im Beobachtungszeitraum errechnet. Die Schlusskurse im Beobachtungszeitraum werden addiert und durch ihre Anzahl dividiert. Jedem Tag des Beobachtungszeitraums wird somit das gleiche Gewicht eingeraumlumt, d.h. Beispielsweise bei einem 10-Tages-Durchschnitt hat jeder einzelne Tag ein Gewicht von 10, bei einem 5-Tages-Durchschnitt hat jeder einzelne Tag ein Gewicht von 20. Tertimbang Dalam einem gewichteten bdquoGleitenden Durchschnittldquo wird den aktuellen bzw. Den juumlngeren Kursen ein houmlheres Gewicht eingeraumlumt als den weiter zuruumlckliegenden. Jeder einzelne Schlusskurs im Beobachtungszeitraum wird juga mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, wobei der aktuelle Schlusskurs den groumlszligten Gewichtungsfaktor erhaumllt und der letzte Wert des Beobachtungszeitraumes den kleinsten. Es bestehen verschiedene Alternativen zur Berechnung des Gewichtungsfaktors. Apakah kita bisa melakukan hal yang sama pada saat yang sama, di dalam hal-hal yang telah terjadi, Stellar in der Zeitreihe gewichtet werden. Dapet dellschnittldquo, in dem die einzelnen Schlusskurse entsprechend ihrer Stellung in der Zeitreihe gewichtet werden. Jadi wird bei einem linear gewichteten 5-Tages-bdquoGDldquo beispielsweise der aktuelle Schlusskurs mit 5 multipliziert, der vorangegangene mit 4 usw. Der aktuelle Wert errechnet sich schlieszliglich durch Penambahan der gewichteten Durchschnitte und einer Divisi dieser Summe durch die Summe der Gewichtungen, hier juga 15 (12345 15). Exponential Der exponenent bdquoGleitende Durchschnittldquo raumlumt den juumlngeren Kursen ebenfalls ein houmlheres Gewicht ein als den weiter zuruumlckliegenden, die Berechnung bezieht sich jedoch nicht auf einen festgelegten Zeitraum (von n Tagen), sondern beruumlcksichtigt saumlmtliche vorhandenen Datenreihen. Dies wird erreicht, indem vom heutigen Schlusskurs der exponentielle bdquoGDldquo von gestern subtrahiert und diese Differenz anschlieszligend mit einem exponentiellen Wertungsfaktor multipliziert wird. Eine Addition dieses Produktes zum exponentiellen bdquoGDldquo von gestern ergibt den exponentiellen bdquoGDldquo von heute. Der jeweilige Exponent (Wertungsderder Glaumlttungsfaktor) errechnet sich durch eine Divisi der Zahl 2 durch die Anzahl (unabhaumlngig ob Tage, Wochen, Monate dll.) Der Zeitperioden. Es gelten somit die folgenden (Standard-) Eksponen: Anzahl der Zeitperioden Eksponen 5 0,4 10 0,2 20 0,1 40 0,05 80 0,025 Da saumlmtliche existierenden Datenreihen dalam die Berechnung einbezogen werden (bdquonldquo juga nicht fuumlr den Berechnungszeitraum, sondern fuumlr den Exponenten definiert ist), Werden Untersuchungen verschiedener Analysten mit einem unterschiedlichen historischen Datenmaterial auch differentierende exponentielle Durchschnittswerte ndash und dh Moumlglicherweise auch unterschiedliche Ergebnisse ndash zur Folge haben. Variabel Der variabel bdquoGleitende Durchschnittldquo versteht sich als eine Art weiterentwickelter exponentieller bdquoGleitender Durchschnittldquo, fuumlr den der Wertungsfaktor von der vorherrschenden Volatilitaumlt im Basistitel abhaumlngt. Je houmlher die Volatilitaumlt der zugrunde liegenden Daten, desto groumlszliger wird die Glaumlttungskonstante, die hier in die Berechnung eingeht. Daher erhalten die juumlngeren Kurdi bei groumlszligeren Kursschwankungen auch ein houmlheres Gewicht und analog bei kleineren Schwankungen ein geringeres. Durch diese automatische Adjustierung des Wertungsfaktors ist ein variabler bdquoGleitender Durchschnittldquo grundsaumltzlich eher in der Lage zwischen Trend- und Seitwaumlrtsmaumlrkten zu unterscheiden. Der variabel bdquoGleitende Durchschnittldquo errechnet sich wie der exponentielle bdquoGleitende Durchschnittldquo, wobei der exponentielle Wertungsfaktor zunaumlchst noch mit einer Volatilitaumltskennziffer, der sog. BdquoVolatility Ratioldquo, multipliziert wird. Auch hier glilt, dass Untersuchungen verschiedener Analysten mit einem unterschiedlichen historischen Datenmaterial auch zu unterschiedlichen Ergebnissen fuumlhren werden. Segitiga Der triangulare bdquoGleitende Durchschnittldquo ist ein linear gewichteter Gleitender Durchschnitt, wobei das Verteilungsschema der Gewichte einer bdquodreieckigenldquo Bentuk folgt, die den mittleren Bereich des Glaumlttungszeitraums betont. Ein 7-Perioden-Durchschnitt erhaumllt bspw. Die Gewichtsverteilung: 1,2,3,4,3,2,1 (fuumlr alle ungeraden Periodenzahlen wird die Verteilung entsprechend gebildet. Fuumlr ungerade Periodenzahlen tritt das mittlere Gewicht doppelt auf, Beispiel: 1,2,3,3,2,1 ). Der triangulare bdquoGleitende Durchschnittldquo zeichnet sich durch einen konstanteren Verlauf aus als entsprechende einfache oder gewichtete Durchschnitte, ist dafuumlr jedoch weniger reaktionsfreudig. Der triangulare Gleitende Durchschnitt ist aumlquivalent zu einer doppelten linearen Glaumlttung mit ungefaumlhr halbiertem Glaumlttungszeitraum (vgl. Unten). Exponentieller GD EMA t EMA t-1 (SF t -EMA t-1) wobei EMA t aktueller Wert des exponenentiel GD SF Wertungsfaktor, wobei 2 (n1) den gebraumluchlichsten Wertungsfaktor darstellt. Variabler GD VMA t VMA t-1 ((SF VR) (C t - VMA t-1))) wobei VMA t aktueller Wert des variablen GD SF Wertungsfaktor, wobei 2n1 den gebraumluchlichsten Wertungsfaktor darstellt. VR Volatility Ratio, wobei diese in der Literatur nicht eindeutig definiert ist. Die Entwicklung dieses bdquoGDldquo-Ansatzes geht zwar auf Tushar Chande zuruumlck, doch am beliebtesten erscheint mittlerweile der Ansatz von Steven B. Achelis. Der als bdquoVolatility Ratioldquo den Quotienten zwischen dem heutigen bdquoVHF-Indikatorldquo (bdquoVertical Horizontal Filterldquo, siehe dort) und dem vor 12 Perioden benutzt. Segitiga GD Die Berechnung des triangularen bdquoGDldquo kann durch eine Abbildung auf zwei lineare GDs erfolgen. Fuumlr die Bestimmung der Beiden Periodenlaumlngen wird zwischen geraden oder ungeraden Periodenzeitraumlumen unterschieden. Konkret: Soll sich der triangulare bdquoGDldquo auf eine bdquogeradeldquo Periodenlaumlnge beziehen, juga z. B. auf 20 Tage, jadi wird hier mit den Werten 10 fuumlr den inneren linearen GD sowie 11 fuumlr den aumluszligeren linearen GD gerechnet. Bezieht sich der triangulare GD indes auf eine ungerade Periodenlaumlnge, juga z. B. auf 19 Tage, jadi wird hier mit dem Wert 10 fuumlr beide lineare GDs gerechnet. Gerade Periodenlaumlnge. M Periodenlaumlnge 2, n m 1 ungerade Periodenlaumlnge. M (Periodenlaumlnge 2) 0,5, m n TMA t (MA t MA t-1. MA t-n1) n wobei TMA t aktueller Wert des triangularen GD m Periodenlaumlnge des inneren GDs n Periodenlaumlnge des aumluszligeren GDs. Einstellung: 5 - 13 kurzfristig: 14 - 25 kurz-bis mittelfristig: 26 - 49 mittel-bis langfristig: 50 - 100 langfristig: 100 - 200 Interpretasi: Die exponentiellen und die gewichteten bdquoMoving Averagesldquo haben den Vorteil, dass sie den Bdquojuumlngerenldquo Kursen ein houmlheres Gewicht einraumlumen als den weiter zuruumlckliegenden, womit sich ein Trendwechsel fruumlher herauskristallisiert als in linearen bdquoMoving Averagesldquo. Bei letzteren wird vor allem kritisiert, dass der Herausfall eines Extremkurses zum Ende des Beobachtungszeitraumes zu einem Dreh des linearen bdquoGDldquo fuumlhren kann. Dem steht jedoch entgegen, dass es ja gerade mati Aufgabe der bdquoMoving Averagesldquo sein soll, den gegebenen Kursverlauf zu glaumltten. Durch die Glaumlttung des vorherrschenden Tren zeigt ein aufwaumlrtsgerichteter bdquoGDldquo einen Aufwaumlrtstrend, ein abwaumlrtsgerichteter bdquoGDldquo einen Abwaumlrtstrend und ein seitwaumlrtsgerichteter bdquoGDldquoGueDetail Seitwaumlrtstrend im Basistitel an. Je kleiner mati Einstellung im Durchschnitt bzw. Exponenten gewaumlhlt wird, desto sensitiver verhaumllt sich der bdquoGDldquo und analog je groumlszliger, desto traumlger verhaumllt sich der bdquoGDldquo. Die Einstellung des bdquoMoving Averageldquo ist fuumlr die Anwendung als Signalgeber entscheidend. Jadi, liefert ein kuumlrzer eingestellter bdquoGDldquo gute Ergebnisse di Seitwaumlrtstrends (schnelle Reaktion), aber schlechte Ergebnisse in Trendphasen (Trendwechsel werden nicht erkannt). Analog liefert ein laumlnger eingestellter bdquoGDldquo gute Ergebnisse in Trendphasen (Trendwechsel werden erkannt), aber schlechte di Seitwaumlrtsphasen (zu traumlge Reaktion). Der variabel bdquoMoving Averageldquo sollte dieser Problemstellung Abhilfe schaffen, wobei dieser bdquoGDldquo aufgrund seiner hohen Reagibilitaumlt oftmals auf Zwischenkorrekturen innerhalb kraumlftiger Trendphasen unbefriedigend reagiert. Sofern mit einem bdquoMoving Averageldquo gearbeitet wird, sind die Kreuzungspunkte zwischen dem Basistitel und dem bdquoGDldquo als Handelssignal zu interpretieren. Ein Kaufsignal gilt, wenn der Basistitel den bdquoGDldquo von unten nach oben schneidet und analog ein Verkaufssignal, wenn der Basistitel den bdquoGDldquo von oben nach unten schneidet. Um die Anzahl der Fehltrade bei Anwendung eine bdquoMoving Averageldquo zu reduzieren, setzen die meisten Techniker Filter ein Kauf- oder Verkaufssignale werden juga nur befolgt, wenn bestimmte, im Voraus definierte Kriterien erfuumlllt sind. Ein oftmals verwendeter Filter ist beispielsweise die Einschraumlnkung, dass die gesamte Handelsspanne am Signaltag (fuumlr ein Verkaufssignal juga auch das Tageshoch, fuumlr ein Kaufsignal auch das Tagestief) auszligerhalb des bdquoMoving Averageldquo gelegen sein muss. Sofern sich hier demnach ein Signal nur durch den Schlusskurs ergibt, wird zunaumlchst die Entwicklung der nachfolgenden Boumlrsensitzung abgewartet. Weitere Filter koumlnnen u.a. Sein: ndash Ein bestimmter Betrag bzw. Prozentsatz, um den der bdquoMoving Averageldquo durchbrochen sein muss. Eine notwendige charttechnische Bestaumltigung, juga membahas Ausbruch des Basistitels aus dem vorherrschenden Tradingbereich. Ein Zeitfilter, d.h. Ein kurzfristiges Abwarten, ob sich der Kurs annahmegemaumlszlig entwickelt oder ob das Sinyal wieder zuruumlckgenommen wird. Der Einsatz von bdquoEnvelopesldquo (Umhuumlllungslinien, siehe dort), die ebenfalls durchbrochen werden muumlssen. Einige Nachteile in der Anwendung einzigen bdquoGDsldquo koumlnnen durch die Kombination verschiedener bdquoMoving Averagesldquo vermieden werden, die eine weitere Filterung der Signale bewirken. Solche bdquoMoving Averageldquo-Systeme repraumlsentieren heute die am haumlufigsten angewendeten Handelssysteme. Im Regelfall basieren diese auf zwei, drei oder vier bdquoMoving Averagesldquo. Anwendung von zwei bdquoMoving Averagesldquo Die Kombination von zwei bdquoMoving Averagesldquo (bdquoDouble-Moving Average-Systemldquo) stellt als bdquoCrossoverldquo-Umkehrsystem die populaumlrste Konstruktion dar. Im Normalfall wird mit einem laumlngeren bdquoGDldquo der Trend definiert, waumlhrend der kuumlrzere bdquoGDldquo zur Signalgenerierung dient. Weit verbreitet ist hier das Sistem von Richard Donchian. Der Einen 5-Tages-Durchschnitt mit einem 20-Tages-Durchschnitt kombinierte (jeweils einfach gleitend). Anwendung von drei bdquoMoving Averagesldquo Bei einer Verknuumlpfung von drei bdquoMoving Averagesldquo (bdquoTriple-Moving Average-Systemldquo) erfolgt eine weitere Filterung der Signale. Jadi wird das Handelssignal (Kreuzung des kurzen bdquoGDldquo mit dem langen bdquoGDldquo) nur befolgt, wenn auch der mittlere bdquoGDldquo den langen bdquoGDldquo in die angezeigte Trendrichtung schneidet. Bekannt ist vor allem die Konstruktion von Richard C. Allen. Der 4-, 9- und 18-Tage-bdquoGDsldquo miteinander kombinierte. Dabei erfolgt der jeweilige Positionsaufbau wenn der 9-Tages-bdquoGDldquo den 18-Tages-bdquoGDldquo durchkreuzt (der 4-Tages-bdquoGDldquo wird vorher den 9-Tages-bdquoGDldquo in die gleiche Richtung gekreuzt haben). Die Glattstellung wird vorgenommen sofern sich 4 - und 9-Tages-bdquoGDldquo wieder in die entgegengesetzte Richtung kreuzen. Anwendung von vier bdquoMoving Averagesldquo Die Anwendung von vier bdquoMoving Averagesldquo bewirkt eine weitere Glaumlttung. Zwei laumlnger eingestellte bdquoGDsldquo sollen den vorherrschenden Tren identifizieren, waumlhrend zwei kuumlrzer eingestellte bdquoGDsldquo zur Generierung von Handelssignalen genutzt werden. Dabei werden ausschlieszliglich meninggal di Trendrichtung gerichteten Handelssignale befolgt (Aufwaumlrtstrend nur Hausse-Positionen, Abwaumlrtstrend nur Baisse-Positionen). Gebraumluchlich ist hier die Einstellung von 20 - und 40-Tagen (Trend), sowie 5- und 12-Tagen (Sinyal). Empfehlung: Funktionsweise und (die schier unerschpflichen) Mglichkeiten der Moving Averages sind nicht nur der Leitfaden vieler Handelssysteme, sondern auch die Basis fast eines jeden Trendfolgers. Wenn Sie ein eigenes Sistem entwickeln, fangen Sie unbedingt bei den GDs an. Apakah hier nicht funktioniert, wird Sie wahrscheinlich auch di keinem anderen trendfolgenden Ansatz zum Erfolg fhren. Mit dem Unterschied, dass Sie aufgrund der Einfachheit und Objektivitt bei den GDs die fehlerhaften Anfangsschritte mit Abstand am leichtesten erkennen werden. Dazu sei jedoch auch betont, dass gerade bei den Moving Averages mati Versuchung am grten ist, bertriebene Optimierungen bei der Parameterwahl vorzunehmen, jadi dass fr die Vergangenheit phantastische Ergebnisse errechnet werden, mati di der Zukunft aber zu einem ebenso ungewhnlich schnellen Ruin fhren knnen. Falls Sie mit Moving Averages (anderen Trendfolgern) arbeiten, bedenken Sie bitte stets, dass die Signale hier immer zu spt kommen, niemals zu frh. Die Sensitivitt fr Einstiegssignale und Ausstiegssignale sollte daher unbedingt variiert werden Quelle: Thomas Mller, TM BRSENVERLAG AG: Das GROSSE Buch der TECHNISCHEN INDIKATOREN P.S. Profitieren Sie bereits von unseren kostenlosen Brsen-Newslettern Klicken Sie hier.ProRealTime codes - Tampilan daftar perpustakaan Peringatan: Perdagangan dapat menyebabkan Anda terkena risiko kerugian lebih besar dari pada simpanan Anda dan hanya cocok untuk klien berpengalaman yang memiliki sarana keuangan memadai untuk menanggung risiko tersebut. Artikel, kode dan konten di situs ini hanya berisi informasi umum. Mereka bukan saran pribadi atau investasi atau ajakan untuk membeli atau menjual instrumen keuangan apa pun. Setiap investor harus membuat penilaian mereka sendiri tentang kelayakan perdagangan instrumen keuangan untuk situasi keuangan, fiskal dan hukum mereka sendiri. Untuk membantu kami terus menawarkan pengalaman terbaik di ProRealCode, kami menggunakan cookies. Dengan mengklik tombol Continue, Anda setuju untuk menggunakannya. Anda juga dapat memeriksa halaman kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut. Indeks Varian Optimal Moving Average (VMA) Dynamic Ave (VIDYA) Variabel Moving Average (VMA) alias Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) dikembangkan oleh Tushar S. Chande dan pertama kali dipresentasikan dalam Analisis Teknik Amplas Saham Maret 1992 Komoditas 8211 Beradaptasi Rata-rata Bergerak Terhadap Volatilitas Pasar Teori Chande8217 adalah bahwa kinerja rata-rata pergerakan eksponensial dapat ditingkatkan dengan menggunakan Volatility Index (VI) untuk menyesuaikan periode penghalusan karena kondisi pasar berubah. Gagasannya adalah bahwa ketika harga macet, rata-rata harus melambat untuk menghindari whipsaws namun ketika harga bergerak dengan kuat, rata-rata harus mempercepat pergerakan harga utama. Dia bukan orang pertama yang berpikir sepanjang garis ini. George R. Arrington, Ph.D memperkenalkan Variabel Simple Moving Average berdasarkan Standard Deviation pada Analisis Teknik untuk Persediaan Agustus 1999 8211 Membangun Variabel-Length Moving Average ( VLMA). YIDYA bagaimanapun mewakili sebuah langkah maju yang besar dari VLMA karena memungkinkan penyebaran periode perataan yang jauh lebih besar. Cara Menghitung Variabel Bergerak Rata-rata VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Pengguna memilih ukuran volatilitas atau kekuatan tren. N Pengguna memilih periode perataan konstan. Berikut adalah contoh dari 3 periode VMA dengan 3 periode Efficiency Ratio (ER) sebagai VI: Bagaimana Smoothing VIDYA diubah oleh Volatility Index Variable Moving Average yang unik karena tidak memiliki batas atas atau bawah untuk smoothingnya. Periode: Periode smoothing VMA bisa jauh lebih tinggi sampai Indeks Volatilitas sama dengan nol pada titik mana rata-rata yang dihasilkan akan berhenti bergerak dan sama dengan VMA sebelumnya. Bila Indeks Volatilitas sama dengan 1 periode smoothing akan sama dengan yang dipilih oleh pengguna 8216N8217 perhatikan bagaimana bila sumbu Y N, sumbu X 1. Namun jika Indeks Volatilitas yang digunakan dapat naik di atas 1 (seperti Rasio Deviasi Standar) Maka periode smoothing bisa turun di bawah user yang dipilih konstan. Bila VI (N2) 0,5 maka periode smoothing akan menjadi 1, yang sama dengan harganya sendiri. Oleh karena itu VI yang digunakan tidak boleh naik di atas (N2) 0,5 dan jika terjadi pada suatu saat maka tutup ini harus dituliskan ke dalam rumus. A Look in the Actual Alpha Karena VMA adalah seperti namanya, variabel, Alpha1617 Alpha1616 tidak statis namun dipengaruhi oleh VI. Dengan mengubah konstanta 8216N8217 namun interpretasi VI sangat berubah: Di atas Anda dapat melihat contoh Alpha8217 8216Actual dan periode pemulusan yang dihasilkan untuk VMA dengan 8216N8217 1 dan 8216N8217 dari 5. Kita tahu bahwa ketika VI 1 (Menunjukkan bahwa stok sedang tren dengan sempurna) periode smoothing 8216N8217. Jadi, periode perataan tercepat mungkin dalam contoh ini masing-masing adalah 1 dan 5 bukan perbedaan besar. Tapi mengejutkan untuk melihat dampak besar yang mengubah 8216N8217 hanya beberapa poin saja secara keseluruhan. Sebenarnya saat 8216N8217 meningkatkan VMA yang dihasilkan bergerak secara eksponensial lebih lambat. Pengaruh ini agak seperti kuadrat yang digunakan oleh Kaufman dalam Adaptive Moving Average-nya. Indeks Volatilitas yang digunakan Chande awalnya menggunakan Standard Deviation Ratio sebagai VI-nya dan inilah yang biasanya digunakan saat orang berbicara tentang VIDYA. Namun kemudian, pada artikel Oktober 1995 dari Analisis Teknik Persediaan Saham amp 8211 8216Mengidentifikasi Breakout yang Kuat Awal 8216 dia menyarankan penggunaan Chande Momentum Oscillator (CMO) sendiri. Karena CMO berkisar antara 100 dan -100, untuk menggunakannya dalam aplikasi ini kita harus mengambil nilai absolut dibagi dengan 100. Hasilnya identik dengan Efficiency Ratio (ER) dan paling sering digunakan VI ketika orang merujuk ke VMA. . Setiap ukuran volatilitas atau kekuatan tren dapat digunakan namun asalkan sesuai antara nol sampai (N2) 0,5 kisaran di mana pembacaan yang lebih tinggi menunjukkan tren yang lebih kuat. Indeks Volatilitas yang Digunakan untuk Pengujian Sebagai bagian dari Indikator 8216Technical Fight for Supremacy 8216, kita telah menguji akan menguji indikator berikut ini sebagai Indeks Volatilitas dalam Variabel Moving Average: Adakah yang menurut Anda layak untuk diuji Tolong beritahu kami di bagian komentar di dasar. Variabel Moving Average Excel File Saya telah mengumpulkan Lembar Kerja Excel yang berisi Variable Moving Average dan membuatnya tersedia untuk download GRATIS. Ini berisi versi 8216basic8217 yang menunjukkan semua kerja dan kemampuan seseorang yang secara otomatis menyesuaikan diri dengan panjang serta Indeks Volatilitas yang Anda tentukan. Temukan di link berikut di dekat bagian bawah halaman di bawah Unduhan Indikator Teknis: Variabel Moving Average (VMA) Contoh Rata-rata Bergerak Bergerak 10 Hari, Rasio Efisiensi Hari 50 Rasio Terima kasih Saudara hebat. Penjelasan matematika di belakang itu sangat membantu sekarang bahwa saya mengerti bagaimana setiap bagian dari persamaan bekerja saya bisa bermain dengan itu satu question8230 VMA1 untuk tinju titik data Anda hanya menggunakan Close1 dan dalam hal ini mengapa tidak hanya menggunakan Close1 itu harus Lebih responsif terhadap perubahan harga saya harus setuju dengan steveplace, heteroskedacity sulit dijelaskan pada pukul 7:00 pagi lol Senang Anda menemukannya berguna bagi Peter. Saya menemukan beberapa formula di sekitar web untuk hal-hal ini sangat sulit untuk dibaca karena saya tidak memiliki pendidikan matematika formal. Itulah sebabnya saya memecahkan semuanya dan menunjukkan kerja sehingga tidak ada kebingungan. Sehubungan dengan pertanyaan Anda, VMA masih merupakan moving average eksponensial (EMA) etfhqblog20101108exponential-moving-average namun dengan alfa dinamis dan bukan yang konstan. Semua EMA menggunakan rata-rata sebelumnya saat mereka bergerak maju namun perlu diunggulkan dengan nomor di awal (biasanya penutupan sebelumnya) EMA EMA (1) (Close EMA (1)). Jika Anda terus menggunakan penutupan sebelumnya maka rata-rata akan melacak harga sehingga mendekati sama persis. Download selebaran jika Anda belum pernah mencobanya. Pergi ke sel J5 pada akhir formula, akan dikatakan IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) mengubah ini untuk membaca IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 -E4), 82218221)) isi rumus ini ke bagian bawah kolom dan kemudian akan merujuk penutup sebelumnya daripada VMA sebelumnya. BTW saya hanya melihat bahwa saya memiliki spreadsheet diatur ke update perhitungan manual daripada otomatis. Anda mungkin ingin mengubah ini atau mengunduhnya lagi karena saya telah memperbaikinya sekarang. Sayyed 5 tahun yang lalu saya menggunakan VMA bersama dengan MA8217s lainnya (sederhana, exp, tertimbang, vol berbobot, segitiga). Haruskah saya menggunakan periode yang sama untuk VMA sebagai periode untuk rata-rata lainnya apakah saya menggunakan persimpangan sebagai poin buysell saya sebagai MA8217s lain atau haruskah saya menggunakan arah VMA sebagai sinyal buysell saya terima kasih atas dukungan Anda. Derry Brown 5 tahun yang lalu Anda dapat melihat hasil tes untuk beberapa MA yang Anda sebutkan di sini 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators Jawaban atas pertanyaan Anda bergantung pada apakah Anda menggunakannya sebagai bagian dari sistem mekanis atau diskresioner. Saya belum menguji hasil crossover MA antara berbagai jenis MA tapi saya tidak berharap ini menjadi pendekatan yang efektif. Setiap jenis moving average itu unik sehingga tidak perlu menggunakan periode smoothing yang sama dan VMA sangat berbeda sehingga harus diperlakukan sebagai rata-rata yang benar-benar terpisah. Semoga ini bisa membantu Derry
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