Variabel Gleitender Durchschnitt

Variable Moving Average (VMA) alias Volatility Index Dynamic Ave (VIDYA) Der Variable Moving Average (VIDYA) alias Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) wurde von Tushar S. Chande entwickelt und erstmals in der Märzausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 Anpassung der gleitenden Durchschnitte zur Marktvolatilität Die Chande8217-Theorie war, dass die Performance eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts verbessert werden könnte, indem ein Volatility Index (VI) verwendet wurde, um die Glättungsperiode anzupassen, während sich die Marktbedingungen ändern. Die Idee, dass, wenn die Preise überlastet sind, sollte ein Durchschnitt verlangsamen, um whipsaws zu vermeiden, aber wenn die Preise stark sind, sollte ein Durchschnitt beschleunigen, um die großen Preisbewegungen zu erfassen. Er war nicht die erste Person, die in dieser Richtung zu denken George R. Arrington, Ph. D. eingeführt eine Variable Simple Moving Average basierend auf Standardabweichung in der Juni 1991 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe 8211 Aufbau einer variablen Länge Moving Average ( VLMA). Die YIDYA stellte jedoch einen massiven Schritt vorwärts von der VLMA dar, weil sie eine viel größere Verbreitung von Glättungsperioden erlaubte. So berechnen Sie eine Variable Moving Average VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Benutzer wählen ein Maß für die Volatilität oder Trendstärke. N Vom Benutzer gewählte Dauerglättungszeit. Hier ist ein Beispiel eines 3-Perioden-VMA mit einem 3-Perioden-Wirkungsgradverhältnis (ER) als VI: Wie die VIDYA-Glättung durch den Volatilitätsindex geändert wird Der Variable Moving Average ist einzigartig, da er keine obere oder untere Grenze seiner Glättung hat Periode: Die VMA-Glättungsperiode kann unendlich hoch gehen, bis der Volatilitätsindex null ist, zu welchem ​​Zeitpunkt der resultierende Durchschnitt sich nicht bewegt und gleich dem vorherigen VMA ist. Wenn der Volatilitätsindex gleich 1 ist, ist die Glättungsperiode gleich der benutzerausgewählten Konstante 8216N8217, wie wenn die Y-Achse N die X-Achse 1 ist. Wenn jedoch der verwendete Volatilitätsindex über 1 steigen kann (wie das Standardabweichungsverhältnis) Dann kann die Glättungsperiode unter die vom Benutzer ausgewählte Konstante fallen. Wenn das VI (N2) 0,5 ist, dann ist die Glättungsperiode gleich 1, was gleich dem Preis selbst ist. Daher darf das verwendete VI nicht über (N2) 0,5 steigen, und wenn es gelegentlich geschieht, dann muß dieses Cap in die Formel geschrieben werden. Ein Blick auf die tatsächliche Alpha Da die VMA ist wie der Name schon sagt, variabel, die 8216Actual Alpha8217 ist nicht statisch, sondern wird durch das VI beeinflusst. Durch Änderung der Konstante 8216N8217 ändert sich jedoch die Interpretation des VIs stark: Oben sehen Sie ein Beispiel des 8216Actual Alpha8217 und die daraus resultierende Glättungsperiode für einen VMA mit einem 8216N8217 von 1 und einem 8216N8217 von 5. Wir wissen, dass wenn das VI 1 (Was darauf hinweist, dass der Bestand perfekt verläuft) die Glättungsperiode 8216N8217. So würden die schnellstmöglichen Glättungsperioden in diesen Beispielen 1 bzw. 5 nicht ein großer Unterschied sein. Aber es ist erstaunlich zu sehen, was eine riesige Auswirkung 8216N8217 nur ein paar Punkte insgesamt hat. In der Tat als 8216N8217 erhöht sich die resultierende VMA bewegt sich exponentiell langsamer. Dieser Einfluss ist eher wie die Quadrierung von Kaufman in seinem Adaptive Moving Average verwendet. Welcher Volatilitätsindex zu verwenden Chande verwendete ursprünglich das Standardabweichungsverhältnis als sein VI und dieses ist das, das normalerweise benutzt wird, wenn Leute über ein VIDYA sprechen. Aber später, in der Oktober 1995 Artikel aus Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe 8211 8216Identifying Powerful Breakouts Anfang 8216 schlug er die Verwendung seiner eigenen Chande Momentum Oscillator (CMO). Da der CMO im Bereich von 100 bis -100 liegt, müssen wir den absoluten Wert geteilt durch 100 annehmen. Das Ergebnis ist identisch mit dem Effizienzverhältnis (ER) und ist das VI, das am häufigsten verwendet wird, wenn sich Personen auf einen VMA beziehen . Ein beliebiges Maß an Volatilität oder Trendstärke kann jedoch verwendet werden, solange es zwischen einem Bereich von Null bis (N2) 0,5 passt, wo höhere Werte einen stärkeren Trend angeben. Volatility Indexes für die Prüfung Als Teil der 8216Technical Indicator Kampf für Supremacy 8216 haben wir getestet werden prüfen Sie die folgenden Indikatoren als Volatility Index in einem variablen Moving Average: Gibt es andere, die Sie denken, sind wert Tests Bitte teilen Sie uns in den Kommentaren Abschnitt ganz unten. Variable Moving Average Excel-Datei Ich habe zusammen eine Excel Spreadsheet mit dem Variable Moving Average zusammen und machte es zum Download kostenlos. Es enthält eine 8216basic8217-Version, die alle Arbeiten und eine 8216fancy8217 zeigt, die sich automatisch an die Länge sowie den Volatility-Index anpasst, den Sie angeben. Finden Sie es am folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren: Variable Moving Average (VMA) 10 Tage Variable Moving Average Beispiel, VI 50 Tag Effizienz Verhältnis Dank Bruder das ist großartig. Die Erklärung der Mathe dahinter ist es sehr hilfreich, jetzt, da ich verstehe, wie jeder Teile der Gleichung funktioniert, kann ich mit ihm spielen ein question8230 VMA1 für die ersten Datenpunkt Sie nur die Close1 und in diesem Fall, warum nicht einfach nur Close1 es sollte Besser auf Preisänderung reagieren muss ich mit steveplace zustimmen, heteroskedacity ist schwer zu erklären, um 7:00 am Morgen lol Froh, dass Sie es nützlich gefunden Peter. Ich finde einige der Formeln rund um das Web für diese Dinge wirklich schwer zu lesen, weil ich keine formale mathematische Ausbildung haben. Deshalb breche ich es alle unten und zeigen die Arbeit, so gibt es keine Verwirrung. In Bezug auf Ihre Frage ist die VMA immer noch ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) etfhqblog20101108exponentiell-gleitenden Durchschnitt, aber mit einem dynamischen Alpha anstelle einer konstanten. Alle EMAs verwenden ihren vorherigen Durchschnitt, wenn sie vorwärts gehen, aber müssen mit einer Zahl am Anfang (normalerweise das vorhergehende schließen) EMA EMA (1) (nahes EMA (1)) ausgesät werden. Wenn Sie fortfahren, die vorhergehende Schließung zu verwenden, dann würde der Durchschnitt den Preis so genau verfolgen, um ihn fast genau zusammenzubringen. Laden Sie die Spread-Tabelle, wenn Sie haven8217t bereits und haben einen Versuch. Gehen Sie in die Zelle J5 am Ende der Formel, so heißt es, dass IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221) dies zu IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82218221)) füllen Sie diese Formel am unteren Rand der Spalte und es wird dann auf die vorherige schließen statt der vorherigen VMA verweisen. BTW Ich habe gerade festgestellt, dass ich die Kalkulationstabelle auf manuelle Berechnung Update statt automatischen eingestellt hatte. Vielleicht möchten Sie dies ändern oder laden Sie es erneut, wie ich es jetzt fixiert haben. Sayyed vor 5 Jahren Ich bin mit VMA zusammen mit anderen MA8217s (einfach, exp, gewichtet, vol gewichtet, dreieckig). Sollte ich den gleichen Zeitraum für VMA als Zeitraum für andere Durchschnitte verwenden ich Kreuzung als meine buysell Punkte als andere MA8217 oder sollte ich die Richtung der VMA als meine buysell Signal Dank für Ihre Unterstützung. Derry Brown Vor 5 Jahren Sie sehen Testergebnisse für mehrere der genannten MAs 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators Die Antwort auf Ihre Frage hängt davon ab, ob Sie sie als Teil eines mechanischen Systems oder eines diskretionären verwenden. Ich habe nicht getestet, die Ergebnisse der MA-Crossover zwischen verschiedenen Arten von MAs, aber ich wouldn8217t erwarten, dass dies ein effektiver Ansatz. Jede Art von gleitendem Durchschnitt ist eindeutig, so daß es nicht notwendig ist, dieselbe Glättungsperiode zu verwenden, und die VMA ist so verschieden, daß sie als ein völlig getrennter Durchschnitt behandelt werden muß. Hope this helps DerryEfficiency Ratio Variable Moving Average (ER-VMA) 8211 Testergebnisse Der Variable Moving Average (VMA) passt seine eigene Glättungsperiode dynamisch an die veränderten Marktbedingungen an, die auf einem Volatility Index (VI) basieren. Während jedes VI verwendet werden kann, in diesem Artikel werden wir untersuchen, wie die VMA führt mit einem Efficiency Ratio (ER). Dies ist identisch mit dem modifizierten CMO, das Tushar S. Chande in seinem Artikel vom Oktober 1995 in Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8216Identifying Powerful Breakouts Early 8216 vorgeschlagen hat. Der ER-VMA benötigt zwei benutzergewählte Eingänge: einen Wirkungsgradverhältniszeitraum und einen VMA Periode. Wir testeten Trades Long und Short, wobei Daily-Daten verwendet wurden, wobei End Of Day (EOD) und End Of Week (EOW) Signale verwendet wurden, die alle Kombinationen von ER 10, 20, 40, 80, 126, 252 VMA 1, 2, 3 analysierten , 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Die ER-Längen wurden aufgrund der Tatsache gewählt, dass sie mit der ungefähre Anzahl der Handelstage in Standardkalenderperioden übereinstimmen: 10 Tage 2 Wochen, 20 Tage 1 Monat, 40 Tage 2 Monate, 80 Tage Jahr, 126 Tage Jahr und es gibt 252 Handelstage in einem durchschnittlichen Jahr. Die VMA-Perioden wurden ausgewählt, nachdem vorläufige Tests zeigten, dass in Kombination mit den verschiedenen ER-Längen führte sie zu medianen Glättungszeiten zwischen 6 und 207 Tage ein Bereich, der die besten Ergebnisse auf der Grundlage von dem, was wir aus früheren Untersuchungen zu gleitenden Durchschnitten kennen. Insgesamt wurden 240 verschiedene Durchschnitte getestet und jeweils über 300 Jahre Daten über 16 verschiedene globale Indizes durchgeführt (Details hier). ER Variable Moving Average EOD vs EOW Returns: Wie bei dem vorherigen VMA-Test gelang es jedem einzelnen ER-VMA mit EOD-Signalen, die durchschnittliche Kauf - und Haltedauer von 6,32 während des Testzeitraums zu übertreffen, bevor Transaktionskosten und Schlupf berücksichtigt wurden. Offensichtlich erzeugten die ER-Perioden von 126 und 252 die besten Ergebnisse unter Verwendung von EOD - und EOW-Signalen. Dies führt zu früheren Ergebnissen bei anderen 8216intelligent8217 gleitenden Durchschnitten. Der 126-Tage-ER-VMA mit einer Konstanten von 1 zeichnet sich als bester Performer mit EOD-Signalen aus, während der 252-Tage-ER-VMA mit einer Konstanten von 9 der beste war, wenn er EOW-Signale empfängt. (Die Ergebnisse auf der kurzen Seite wiederholen dies). Es ist interessant festzustellen, dass die Renditen bei der Verwendung von EOW-Signalen auf einem 252 ER sehr gut ausfallen, so dass wir einen genaueren Einblick in die Frage haben, wie die Wahrscheinlichkeit von Gewinn und Handelsdauer für EOD - und EOW-Signale verglichen wird Die Gewinnwahrscheinlichkeit und die durchschnittliche Handelsdauer bei der Verwendung von EOW-Signalen beide sehr erwünschte Eigenschaften, insbesondere wenn sie erreicht werden können, ohne zu viel Rückgang zu opfern. Bestes EOD Efficiency Ratio Variable Moving Average Ich habe in der oben genannten Tabelle die Leistung der 126 Tag FRAMA, EOD 4, 300 Long becuase so weit dies war die beste Leistung Moving Average. Der 126-tägige ER-VMA, EOD 1, Long produzierte fast identische Ergebnisse zu den besten, die die FRAMA produzieren konnte, aber immer noch unter der Leistung etwas (Dasselbe gilt für die kurze Seite). Und es gibt noch andere kleine Dinge, die gegen den 126-tägigen ER-VMA, EOD 1 wie eine leichte Zunahme des größten Verlustes und nicht für einen Gewinn auf dem Nikkei 225 gehen. 126 Tag ER-VMA, EOD 1 8211 Glättungsperiodenverteilung Betrachten Die Glättung Verteilung können Sie sehen, es ist ziemlich ähnlich der FRAMA aber mit einem niedrigeren Median und einem MASSIVE Bereich. 126 Tag ER-VMA, 1 8211 Alpha-Vergleich Um eine Vorstellung von den Messwerten zu erhalten, die diese Ergebnisse erzeugt haben, haben wir einen Abschnitt des Alphas für den 126-Tage-ER-VMA, 1, verglichen und ihn mit der bestmöglichen FRAMA verglichen Alle Ähnlichkeiten, die zeigen, was einen guten Volatilitätsindex zeigt: Das Alpha hat ein sehr ähnliches Muster für die 126-Tage-FRAMA 4, 300 und die 126-Tage-ER-VMA 1 und dies hilft weiter zu erklären, warum ihre Leistung so ähnlich ist. Beachten Sie jedoch, dass die FRAMA weit weniger volatil ist. Es ist immer besser, mit Indikatoren zu arbeiten, die saubere Ablesungen mit geringem Rauschen erzeugen, vorausgesetzt, dass sie immer noch gute Ergebnisse liefern. Bestes EOW Effizienz Verhältnis Variable Moving Average Ich habe in der oben genannten Tabelle die Leistung der 252 Tag FRAMA, EOW 40, 250 Long becuase so weit dies war die beste Leistung 8216slower8217 Moving Average. Der 252 Day ER-VMA, EOW 9, unterliegt bei nahezu jeder Maßnahme einer kleinen Menge, bietet aber eine längere durchschnittliche Handelsdauer von 86 Tagen im Vergleich zu 63 Tagen für die FRAMA. Dies macht die 252 Day ER-VMA, EOW 9 ein sehr starker Kandidat als der beste 8216slower8217 gleitenden Durchschnitt, obwohl seine Leistung auf der kurzen Seite unter einer etwas größeren Marge ausführt. 252 Tag ER-VMA, EOW 9 8211 Glättungsperiodenverteilung Mit Blick auf die Glättungsverteilung für den 252 Tage ER-VMA, 9 sehen Sie, dass er mit nur 33 seiner Perioden weitaus mehr verbreitet ist als die ersten 50 Datenpunkte Während der gleiche Bereich 82 für die FRAMA umfasst. Es hat auch eine viel höhere mediane Glättung Zeitraum von 119 im Vergleich zu 52 für die FRAMA, was erklärt, warum es eine längere durchschnittliche Handelsdauer hat. 252 Tag ER-VMA, 9 8211 Alpha Vergleich Dieses Mal sehen wir, dass die Alphas sehr unterschiedlich sind, aber wieder ist die FRAMA weit weniger volatil. Denken Sie daran, je höher der Messwert, desto schneller die resultierende Glättungszeit der ER-VMA bleibt viel niedriger als die FRAMA die Ergebnisse in einem langsameren Durchschnitt. Fazit Die ER-VMA produziert eindrucksvolle Erträge und verleiht der FRAMA einen guten Lauf für ihr Geld. Für einen 8216fast8217 gleitenden Durchschnitt ist der 126 Tag FRAMA, EOD 4, 300 definitiv der 126-Tage-ER-VMA, 1 überlegen, weil er bei nahezu allen Messungen überragt und von weit weniger volatilen Messwerten (D) geleitet wird. Für den gleitenden Durchschnitt 8216slower8217 ist es schwieriger, den Sieger auszuwählen. Ich mag die Tatsache, dass die 252 ER-VMA, 9 hat eine viel gleichmäßigere Verteilung der Glättung und eine längere durchschnittliche Handelsdauer. Allerdings ist es unglücklich, dass es so viel mehr Lärm in der Lesungen (ER), die es führen. Die ER-VMA ist sicherlich Erwähnung und vielleicht weitere Forschung, aber auf der Grundlage unserer Erkenntnisse so weit die FRAMA bleibt etwas überlegen in fast jeder Hinsicht. Möchten Sie diesen Indikator verwenden, erhalten Sie eine kostenlose Excel-Tabelle auf dem fließenden Link unter Downloads Technische Indikatoren: Variable Moving Average (VMA). Es wird automatisch an eines von vielen verschiedenen VIs angepasst, die Sie auswählen können, einschließlich der Effizienz-Verhältnis in diesem Artikel verwendet. Für mehr in dieser Reihe siehe Technischer Indikator Kampf für Supremacy Ein Eingangssignal, zum lang zu gehen (oder Ausgangssignal, um ein kurzes zu bedecken) für jeden gemittelten Durchschnitt wurde mit einem Abschluss über diesem Durchschnitt erzeugt und ein Ausgangssignal (oder Eingangssignal, zum kurz zu gehen) Wurde bei jedem Schließen unterhalb dieses gleitenden Durchschnitts erzeugt. Es wurden keine Zinsen in bar erworben und es wurden keine Vergütungen für Transaktionskosten oder Rutschgeld gewährt. Trades wurden getestet mit End Of Day (EOD) und End Of Week (EOW) Signale auf Daily Daten. Z. B. Tägliche Daten mit einem EOW-Signal benötigen die Woche, um über einem Daily Moving Average zu beenden, um eine lange Zeit zu schließen oder eine kurze Zeit zu schließen. Tägliche Daten mit EOD-Signalen erfordern, dass der Tagespreis über einen Daily Moving Average schliesst, um ein Long - oder ein Close - Kurz und umgekehrt. Dies war die durchschnittliche jährliche Rendite der 16 Märkte während der Testperiode. Die für diese Tests verwendeten Daten sind in der Ergebniskalkulation enthalten und weitere Details zu unserer Methodik finden Sie hier. 252 Tag ER-AMA, 9 8211 Alpha-VergleichVariable Moving Average (VMA) Eine VMA ist eine EMA, die in der Lage ist, ihren Glättungsprozentsatz basierend auf Marktinkontinenz automatisch zu regulieren. Seine Sensibilität wächst, indem es mehr Gewicht auf die laufenden Daten, da es eine bessere Signal-Indikator für kurze und langfristige Märkte generiert. Die meisten Wege zur Messung von Moving Averages können nicht für seitwärts bewegliche Preise versus Trendmärkten kompensieren und oftmals viele falsche Signale erzeugen. Längerfristige gleitende Durchschnittswerte reagieren nur langsam auf Trendumkehr, wenn die Preise über einen längeren Zeitraum hin - und hergehen. Ein variabler Moving Average reguliert seine Empfindlichkeit und lässt ihn in allen Marktbedingungen durch automatische Regelung der Glättungskonstante besser funktionieren. Der Variable Moving Average ist auch als VIDYA Indicator bekannt. Aber diese Version ist ein modifiziertes Konzept der VIDYA. Der Variable Moving Average wurde von Tushar S. Chande entwickelt und erstmals in seinem Artikel vom März 1992 in der Fachzeitschrift Technical Analysis of Stocks amp Commodities vorgestellt, in dem eine Standardabweichung als Volatility Index verwendet wurde. In seinem Artikel vom Oktober 1995 in der gleichen Zeitschrift modifizierte Chande den VIDYA, um seinen eigenen Chande Momentum-Oszillator (CMO) als Volatility Index zu verwenden, der nachfolgende VMA-Code ist das Ergebnis dieser Modifikation. Keine Informationen auf dieser Website sind Anlageberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Der Handel kann Sie einem Verlustrisiko aussetzen, das größer ist als Ihre Einlagen und nur für erfahrene Anleger geeignet ist, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen, um dieses Risiko zu tragen. 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