Variable Moving Average Ninjatrader

Der 8220 Adaptive Moving Average8221 wurde 1998 von Perry J. Kaufman in seinem Buch 8220Trading Systems and Methods, 3. Auflage8221, vorgestellt. Kaufman modifizierte den konventionellen Moving Average mit Hilfe eines 8220adaptive8221 Ansatzes. Ziel war es, den Moving Average trendorientierter zu gestalten. Die KAMA unterscheidet sich von anderen beweglichen Durchschnitten, da sie drei Eingänge benötigt: Schnell, Länge und Langsame Dies ist einer meiner Lieblings-MA-Typen (Obwohl aufgrund seiner zusätzlichen Parameter, kann es mehr tweaking erfordern, um es zu Ihrem Symbol-Rahmen passen.) Mesa Adaptive Moving Average (MAMA) Der MESA Adaptive Moving Average (MAMA) passt sich der Preisentwicklung auf eine völlig neue und einzigartige Weise an. Die Anpassung basiert auf der Geschwindigkeitsänderung der Phase, wie sie durch den Hilbert-Transformations-Diskriminator gemessen wird. Der Vorteil dieser Anpassungsmethode besteht darin, dass sie einen schnellen Angriffsdurchschnitt und einen langsamen Abklingdurchschnitt aufweist, so dass der zusammengesetzte Durchschnitt rasch nach Preisänderungen rastet und den Durchschnittswert bis zur nächsten Ratsche hält. T3 Gleitender Durchschnitt Der T3 ist ein gleitender Durchschnitt oder eine Glättungsfunktion. Es basiert auf dem Double-EMA. Der T3 nimmt die Double-EMA Berechnung und fügt eine 8220factor8221, die zwischen null und eins ist. Die resultierende Funktion heißt GD oder Generalized Double-EMA. Ein GD mit Faktor 1 (und Glättungszählung von 1) ist der gleiche wie der Doppel-EMA. Ein GD mit einem Faktor von 0 (und einer Glättungszählung von 1) ist der gleiche wie eine normale EMA. Der T3 verwendet typischerweise einen Faktor von 0,7. Hull Moving Average (HMA) Erstellt von Alan Hull, die Hull gleitenden durchschnittlichen Versuche, sowohl Lag als auch zu regeln, um den Durchschnitt in einem abgehackten Markt zu glätten. (TMA) EURUSD (Täglich), TMA (100) Der dreieckige gleitende Durchschnitt unterscheidet sich von den meisten gleitenden Durchschnittswerten dadurch, dass er doppelt geglättet wird (durchschnittlich zweimal). Aufgrund dieser zusätzlichen Glättung, dreieckigen gleitenden Mittelwerte neigen dazu, wie Sie erwarten, glatter. Zum Vergleich wird der SMA wie folgt berechnet: SMA (P1 P2 P3 P4 8230 Pn) n Der Dreiecksbewegungsdurchschnitt wird wie folgt berechnet: TMA (SMA1 SMA2 SMA3 SMA4 8230 SMAn) Zeitreihenvorhersage (TSF) Die Zeitreihenprognosefunktion Zeigt den statistischen Trend eines instruments8217s-Kurses über einen bestimmten Zeitraum basierend auf einer linearen Regressionsanalyse an. Anstelle einer linearen linearen Regressionstrendlinie zeichnet die Zeitreihenprognose den letzten Punkt mehrerer linearer Regressionstrendlinien auf. Aus diesem Grund kann dieser Indikator manchmal auch als 8220moving linear regression8221 Indikator oder der 8220regression Oszillator bezeichnet werden.8221 Eine Idee ist, diese als Trigger-Methode zu verwenden, wenn sie Richtungen ändert (und der Preis ist in einem Unterstützungsbereich, in Richtung des größeren Trend). Variable Moving Average (VMA) Ein Variable Moving Average ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der seinen Glättungsprozentsatz automatisch basierend auf der Marktvolatilität passt. Mit mehr Gewicht auf die aktuellen Daten erhöht die Sensitivität, so dass es eine bessere Signal-Indikator für kurz-und langfristigen Märkten. Lineare Regression Die lineare Regression Indicator zeichnet den Trend eines security8217s Preis im Laufe der Zeit. Dieser Trend wird durch die Berechnung einer linearen Regression Trendlinie nach der Methode der kleinsten Quadrate bestimmt. Dadurch wird der minimale Abstand zwischen den Datenpunkten und einer linearen Regression Trendlinie sichergestellt. Equilibrium Moving Average Dieser gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem der Durchschnitt der höchsten und niedrigsten Werte in einem gegebenen Zeitraum genommen wird. Wenn der Preis beginnt zu reichen, wird die Linie gehen flach und seitwärts, da der Markt im Gleichgewicht ist (wie der Name schon sagt). Wilders Moving Average Entwickelt von J. Welles Wilder im Jahr 1978, ähnelt einer EMA, ist aber langsamer und glatter bei der Anpassung an Preisänderungen. Wilder ist der Vater vieler populärer Indikatoren wie der durchschnittliche True Range (ATR), der Relative Strength Index (RSI), der Average Directional Index (ADI), der Parabolic SAR. Welches Moving Average zu verwenden Mit so vielen Möglichkeiten, die MA zu verwenden Es gibt keine einzelne, richtige Antwort. Es hängt davon ab, das Symbol Sie den Handel, den Zeitrahmen und Ihre Trading-Ziele. Einige Diagramme sind sehr schnell bewegen mit großen Bereichen und andere sind langsamer mit flachen Bereichen. Eine Idee ist die Verwendung von zwei (oder mehr) verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten: eine konfiguriert, um als Unterstützung Widerstand kürzere Pullbacks (denken Elliot, Sub-Wellen) und andere als Unterstützung Widerstand für größere Pullbacks zu handeln. Wenn der Markt beide bricht, erhöht es die Chancen einer Trendveränderung. It8217s wichtig zu verstehen, dass, wenn Sie von einem 30-min-Diagramm zu einem 15-min-Diagramm gehen, zum Beispiel, Sie im Wesentlichen verdoppeln die Menge an Bars (da gibt es zwei 15-min-Bars in jeder 30-min bar). So wird jeder gleitende Durchschnitt, den Sie auf dem 30-min-Diagramm verwenden, im Wesentlichen in der Hälfte auf dem 15-min-Diagramm geschnitten. Zum Beispiel, ein SMA (10) auf einem 30-Minuten-Diagramm müssten ein SMA (20) auf einer 15-minütigen, um Ihnen eine ähnliche MA-Linie wie auf dem 30-Minuten-Diagramm, und so weiter. Diese Logik arbeitet am besten auf zeitbasierten Diagrammen. Ähnlich gibt es 5 Handelstage in einer Woche (Ignorieren von Feiertagen), so gehen von einer täglichen auf eine wöchentliche Kürzung der Anzahl der Balken um etwa 5. Wenn Sie wollen, um die gleichen MA Linie Werte halten, müssen Sie Ihre MA anpassen Entsprechen. Gemeinsame Perioden sind die 200, 100 und 50, aber einige weniger bekannte Wahlen sind von der Fibonacci Reihe (82302, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, etc8230) Wenn Sie Suchen nach etwas zu versuchen, die EMA (89) (Standard) andor der KAMA (8,16,144) (Standard) ist ein guter Anfang. Sie können auch die oben genannten Screenshots als Beispiele. Unabhängig von der Konfiguration, die Sie verwenden, nie aus den Augen größerer Zeitrahmen Trends und Unterstützung und Widerstand Ebenen verlieren Diese können leicht trump eine niedrigere Zeit Frame8217s Trend. Zum Beispiel kann der Trend eines 5-minütigen Diagramms bullisch sein, direkt nachdem der Markt einen Widerstandswert von der Tageszeitung trifft. Arbeiten mit gleitenden Durchschnitten einige letzte Thoughts8230 Wenn der Markt trends. Bewegliche Durchschnitte arbeiten gut und bieten häufig eine nette Unterstützung oder Widerstandsbereich an (eine Rückkehr zum Mittel, wenn Sie werden). Allerdings funktionieren sie nicht gut mit rationalen Märkten oder Perioden der Überlastung, da die MA-Linie nicht auf einen Trend hinweist, weil keine offensichtlichen höheren Höhen oder niedrigeren Tiefs. Mögliche Lösung Betrachten Sie höhere Zeitrahmen und lose Anblick des größeren Tendenz Verstehen Sie, dass, wenn der Markt seitwärts geht, es normalerweise sich ansammelt oder verteilt basiert auf größeren Zeitrahmenbewegungen. Verwenden Sie in Verbindung mit höherem Niveau Unterstützung und Widerstand Ebenen, anstelle der unteren Ebene, choppy, MA brechen Disclaimer Indem Sie unsere Indikatoren und besuchen Sie diese Website, stimmen Sie diesen Bedingungen und Konditionen. Der Handel beinhaltet Verlustrisiken und gilt nicht für alle Anleger. Die Informationen auf dieser Seite sind nur für Bildungszwecke gedacht. Es gibt keine Garantie, dass Sie von den hierin enthaltenen Informationen profitieren werden. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indiz für zukünftige Ergebnisse. Die Informationen auf dieser Website soll nur als ein anderes Werkzeug verwendet werden, um Sie bei der Beschaffung Ihrer Handelsentscheidungen zu unterstützen. 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VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. Beschreibung (Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der das Glättungsgewicht automatisch auf der Grundlage der Volatilität der Datenreihe anpasst Zeiten mit niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitperiode kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch in der Tendenz zu sein. Während in mehr volatilen Nicht-Trending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte Um die Choppiness herauszufiltern VIDYA verwendet die CMO-Indikator für it39s internen Volatilitätsberechnungen. Beide VMA und die CMO-Periode sind einstellbar. Indikator Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der das Glättungsgewicht automatisch basierend auf der Volatilität der Datenreihe anpasst. VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. Rückgabewert VMA (Input, Periode, VolatilityPeriod) Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der automatisch den Wert von VMA VMA angibt Gewichtung basierend auf der Volatilität der Datenreihe. VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. (CacheVMA null) für (int idx 0 idx lt cacheVMA. Length idx) if (cacheVMAidx. Period Zeitraum ampamp cacheVMAidx. VolatilityPeriod volatilityPeriod ampamp cacheVMAidx. EqualsInput (input)) Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der das Glättungsgewicht automatisch basierend auf der Volatilität der Datenreihe anpasst. VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. Lt gibt gtlt zurück gt Gui. Design. WizardCondition (Indikatorzitat) public Indicator. VMA VMA (int period. Int volatilityPeriod) return indicator. VMA (Input, Periode, VolatilityPeriod) Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der das Glättungsgewicht automatisch auf der Grundlage der Volatilität der Datenreihe anpasst. VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. Rückgabewert VMA (Input, Periode, VolatilityPeriod) Dieser Namespace enthält alle Strategien und wird benötigt. Gtlt gibt zurück gt public Indicator. VMA VMA (Daten IDataSeries Input int Int. Ändern Sie es nicht. Öffentliche Teilklasse Strategie. StrategyBase Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der das Glättungsgewicht automatisch auf der Grundlage der Volatilität der Datenreihe anpasst. VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. Lt gibt gtlt zurück gt Gui. Design. WizardCondition (Indikatorzitat) public Indicator. VMA VMA (int period. Int volatilityPeriod) return indicator. VMA (Input, Periode, VolatilityPeriod) Der VMA (Variable Moving Average, auch bekannt als VIDYA oder Variable Index Dynamic Average) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der das Glättungsgewicht automatisch auf der Grundlage der Volatilität der Datenreihe anpasst. VMA löst ein Problem mit den meisten gleitenden Durchschnitten. In Zeiten niedriger Volatilität, wie zum Beispiel, wenn der Preis tendiert, sollte die gleitende durchschnittliche Zeitdauer kürzer sein, um empfindlich auf den unvermeidlichen Bruch im Trend zu sein. Während in den volatilen Nichttrending-Zeiten die gleitende durchschnittliche Zeitdauer länger sein sollte, um die Choppiness herauszufiltern. VIDYA verwendet für die internen Volatilitätsberechnungen den CMO-Indikator. Sowohl die VMA als auch die CMO-Periode sind einstellbar. (InInitialize ampamp input null) throw new ArgumentException (Sie können nur auf ein Indikator mit der Standard-Inputbar-Serie von innerhalb der 39Initialize ( ) 39 Globale Variablen in NT Globale Variablen in NT Globale Variablen in NT Ich habe nach einer Möglichkeit gesucht, Daten zwischen Indikatoren und Diagrammen zu teilen, dh die Global Variable dll auf TradeStation zu replizieren. Der Grund dafür ist, dass ich möchte, um zu vermeiden, dass die Rekalkulation Zeug und verbringen CPU, wenn ich bereits die Werte irgendwo anders. Ich habe mit einer sehr einfachen Lösung mit Benutzer-Methoden kommen, und es scheint zu funktionieren, in Echtzeit. Mein Fehlen von C-Fähigkeiten haben mich daran gehindert, historische Daten zu implementieren, aber die Art, wie ich sehe, ist, dass es erforderlich wäre, einen Link zu einer Art Array pro globaler Variable zu speichern. Und dann wäre es notwendig, mit einigen Logik, um die richtigen Daten abzurufen, wenn historische Daten verarbeitet wird. Würde jemand gerne dazu beitragen, diese Arbeit zu historischen Daten, oder hat jemand eine bessere Idee Der Kern sind zwei Methoden - SetGlobalVariable - gt von der Berechnungs-Indikator mit einer eindeutigen Kennung (Ich benutze die folgende Namenskonvention ltSymbolgtltchart lengthgtltsending indicatorgt) GetGlobalVariable - gt von der Empfangsanzeige aufgerufen, offensichtlich mit der gleichen Eindeutigkeitskennung Hier ist der Code für die Methoden: Hier eine geänderte SMA, die eine globale Variable setzt: Und hier der Indikator für das Plotten Die einfachste Testmethode ist wahrscheinlich einzurichten Ein 10-Sekunden-Diagramm, das die Daten drückt, und ein 5-Sekunden-Diagramm, das die globale Variable darstellt. Hinzugefügt 22.01.2013: Siehe meine spätere Post für historische globale Variablen Zuletzt bearbeitet von Geir 22 Januar, 2013 um 09:14 Uhr. Grund: feste Screenshots und entfernte harte Codierung des GV-Namens