Adaptive moving average easylanguage

Outubro 2005 TRADERS TIPS. Here é a seleção deste mês de Traders Tips, contribuído por vários desenvolvedores de software de análise técnica para ajudar os leitores a implementar mais facilmente algumas das estratégias apresentadas neste e outros problemas. Você pode copiar estas fórmulas e programas para fácil utilização Em sua planilha ou software de análise Basta selecionar o texto desejado, destacando como faria em qualquer programa de processamento de texto, em seguida, use o comando de chave padrão para copiar ou escolher cópia no menu do navegador O texto copiado pode ser colado em qualquer planilha aberta ou outros Software, selecionando um ponto de inserção e executando um comando de colagem Ao alternar entre a janela de uma aplicação e a página da Web aberta, os dados podem ser transferidos com facilidade. TRADESTATION Fractal Adaptive Moving Average. John Ehlers artigo nesta edição, Fractal Adaptive Moving Averages , Já apresenta algum código EasyLanguage para uma média móvel adaptativa Esta média móvel adaptativa é baseada no suporte fractal Nós convertemos o código de Ehlers para esta média móvel em uma função de EasyLanguage, de modo que possa ser chamado de todo o indicador ou estratégia. O nome da função é AdaptMovAvgFractal. Nós adaptamos também uma estratégia existente baseada em Bandas de Bollinger assim Que chama esta nova função A estratégia de Banda Bollinger revista é chamada FractalAMA Bands Ele chama AdaptMovAvgFractal para os cálculos de variância e banda Este código e função estará disponível para download a partir do Centro de Suporte em Pesquisar o arquivo Ehlers código original pode ser encontrado em O arquivo --Mark Mills EasyLanguage Perguntas Fóruns TradeStation Securities, Inc Uma subsidiária do Grupo TradeStation, Inc GO BACK. METASTOCK Fractal Adaptive Moving Average. John Ehlers artigo nesta edição, Fractal Adaptive Moving Averages, introduz um indicador do mesmo nome Em seu Fórmula de indicador, ele restringe o número de períodos para um número par A fórmula no MetaStock evita essa restrição por askin G para o menor intervalo de tempo Este número é então usado para os dois cálculos de meio intervalo e é então duplicado para o cálculo do intervalo completo A fórmula para este indicador e os passos para incluí-lo no MetaStock são apresentados aqui. Para entrar este indicador em MetaStock --William Golson, Equis International GO VOLTAR. AIQ EXPERT DESIGN STUDIO Fractal Adaptive Moving Average. O código AIQ para John Ehlers fractal FRAMA mudança adaptativa móvel é mostrado aqui, juntamente com dois sistemas de comércio de amostras que usamos em um backtest para determinar se o FRAMA É uma melhoria sobre uma média móvel exponencial de período fixo. Um valor de N 40 foi usado para executar o teste FRAMA O teste de média exponencial foi executado usando um período fixo de 40 dias Os sistemas compram quando o preço cruza acima da média móvel e vende Quando o preço cruza abaixo da média móvel Apenas o lado longo foi testado. A Figura 1 mostra uma comparação de um FRAMA com N 40 a uma média móvel exponencial por 40 dias O FRAMA é mais r Respondendo a variações de preços do que a média móvel exponencial Os resultados de backtest mostrados na Figura 2, que foram executados na lista de ações do NASDAQ 100, mostram que o FRAMA é uma melhoria em relação à média móvel exponencial para o sistema de negociação de amostras testado. FIGURA 1 TRADESTATION FIGURA 2 AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA Aqui está uma comparação de FRAMA com N 40 para uma média móvel exponencial para a média móvel exponencial. 40 dias O FRAMA parece ser mais responsivo às mudanças de preços do que a média móvel exponencial FIGURA 3 AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, BACKTEST RESULTADOS PARA FRAMA Os resultados de backtest baseados na lista de ações NASDAQ 100 mostram que o FRAMA é uma melhoria em relação ao movimento exponencial Média para este sistema de negociação de amostra. O código AIQ é mostrado aqui, mas também pode ser baixado de. WEALTH-LAB Fractal Adaptive Moving Average. In this Nós apresentamos um sistema de seguimento de tendências baseado no algoritmo FRAMA de média móvel adaptável fractal introduzido por John Ehlers em seu artigo Esta introdução à Wealth-Lab do código personalizado FRAMA agora parte da biblioteca de código Wealth-Lab permite Entradas para o período, bem como a constante para a média móvel exponencial Aqui, usamos a constante 4 6, como Ehlers sugere. O sistema usa o FRAMA de 20 dias do preço de fechamento e também calcula a taxa de mudança ROC do passado Cinco dias de FRAMA Espera então um aumento de mais de 0 5 ROC 0 5 para entrar no dia seguinte no mercado Permanece neste comércio até a ROC cai abaixo de zero. Na Figura 4, que mostra um comércio de amostra para a ExxonMobil, Podemos ver que o indicador FRAMA é praticamente plano em fases laterais, ao mesmo tempo em que é capaz de detectar uma tendência muito cedo, capturando assim uma grande parte dela. FIGURA 4 LABORATÓRIO, FRATAL ADAPTATIVO MUDANÇAS MÍNIMAS A série de preços ExxonMobil, FRAMA de 20 dias é O gráfico FRAMA mostra pouca movimentação. Em conseqüência, o ROC mostra valores pequenos e poucas transações ocorrem. No final de janeiro de 2005 , Uma forte tendência de alta começa, o que é detectado pelo FRAMA O sistema é capaz de entrar cedo e pega a maior parte deste upmove - Jos Cruset, Wealth-Lab, Inc GO BACK. O estudo tem um parâmetro para o comprimento, ou períodos, para o estudo que pode ser ajustado através da opção Editar Estudos do Advanced Gráfico O número inserido será forçado a ser o próximo número par mais alto se um número ímpar for inserido. Um gráfico de eSignal de amostra é mostrado na Figura 5.FIGURA 5 eSIGNAL, FRACTAL ADAPTIVO MOVENDO MÉDIA Este gráfico eSignal demonstra a f Ractal adaptive moving average. Para discutir este estudo ou fazer o download de uma cópia completa da fórmula, visite o fórum Efs Library Discussion Board sob o boletim Boards link at Este código de fórmula eSignal também está disponível para copiar e colar do site STOCKS COMMODITIES - - Jason Keck eSignal, uma divisão da Interactive Data Corp 800 815-8256, GO BACK. NEUROSHELL TRADER Fractal Adaptive Moving Average. A média móvel adaptativa fractal introduzida por John Ehlers nesta edição pode ser facilmente implementada no NeuroShell Trader, combinando alguns dos NeuroShell Trader s 800 indicadores e um indicador personalizado, que por si só é um muito útil genérico adaptável média móvel. Para implementar a fractora adaptativa média móvel, selecione Novo Indicador a partir do menu Inserir e use o Assistente de Indicador para criar os seguintes indicadores Usuários de NeuroShell Trader pode ir para a seção STOCKS COMMODITIES do site de suporte técnico gratuito do NeuroShell Trader para fazer o download de indicadores personalizados E um gráfico de amostra Figura 6.FIGURA 6 NEUROSHELL TRADER, FRAMA Aqui está uma amostra NeuroShell Trader gráfico demonstrando a média móvel fractal adaptável. Para obter mais informações sobre NeuroShell Trader, visite --Margar Sherald, Ward Systems Group, Inc 301 662-7950, GO John A. Ehlers apresenta um novo método de alisamento adaptativo baseado na suposição de que os preços de mercado são fractales. Codificação da fracionária média móvel adaptativa FRAMA é relativamente direta em AmiBroker Formula Language AFL Graças à sua Poderosas funções de processamento de matriz, o FRAMA pode ser implementado no AmiBroker sem quaisquer loops, tornando-o extremamente rápido. O código pronto para usar é apresentado na Listagem 1 Para efeitos de comparação, o código também traça uma média móvel exponencial padrão do mesmo comprimento. 7.FIGURA 7 AMIBROKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE Esta AmiBroker captura de tela mostra um gráfico de preços de AAPL com um 14 dias FRAMA linha vermelha e expon A FRAMA segue mudanças significativas de preço mais rapidamente, mantendo a suavidade nas zonas de congestionamento. LISTA 1 FRAMA - Fractal Adaptive Moving Preço Médio HL 2 N Param N, 16, 2, 40, 2 deve ser mesmo. N3 HHV Alto, N - LLV Baixo, N N. HH HHV Alto, N2 LL LLV Baixo, N 2.HH HHV Ref Alto, - N2, N2 LL LLV Ref Baixo, - N2, N 2.Dimen IIf N1 0 E N2 0 E N3 0, log N1 N2 - log N3 log 2, Null. alpha exp -4 6 Dimen -1 alfa Min Max alfa, 0 01, 1 ligado a 0 01 1 range. Frama AMA Preço, alfa. Pot Frama, FRAMA N, colorRed, styleThick Plot EMA C, N EMA N, colorBlue Plot C, Close, colorBlack, styleCandle. A versão para download da fórmula está disponível no site --Tomasz Janeczko, GO BACK. NEOTICKER Fractal Adaptive Moving O algoritmo FRAMA de média móvel adaptativa fractal apresentado no artigo Fractal Adaptive Moving Averages de John Ehlers pode ser implementado como um indicador NeoTicker A Lista 1 mostra o código para o O primeiro parâmetro é o preço, que é um parâmetro de fórmula que usa o cálculo do preço médio como o padrão. O segundo parâmetro é N, que é um parâmetro inteiro com 16 como o padrão. O algoritmo adaptativo fractal de NeoTicker Indicador de média móvel traça uma linha que conecta o resultado de cálculo de uma média fractal para cada barra Este indicador, como qualquer outro indicador, pode ser usado em um sistema de negociação, como mostrado no gráfico de amostra na Figura 8, onde um sistema de crossover é construído Usando FRAMA. FIGURA 8 NEOTICKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE Aqui uma amostra NeoTicker gráfico mostrando um crossover sistema construído usando o FRAMA indicator. A versão para download deste indicador e gráfico de exemplo estará disponível no NeoTicker Yahoo User Group. TRADINGSOLUTIONS Fractal Adaptive Moving Average . Em seu artigo Fractal Adaptive Moving Averages, John Ehlers descreve uma média móvel exponencial baseada em volatili recente Esta função também está disponível como um arquivo para download do site TradingSolutions na seção Biblioteca de Soluções Como com muitos indicadores, esta função poderia fazer uma boa entrada para previsões de rede neural - Gary O artigo Fractal Adaptive Moving Averages de John Ehlers mostra como usar uma aproximação de dimensão fractal para fazer uma média móvel exponencial de adaptação em Calculadora de Dados Financeiros FDC, isto é mais facilmente feito usando três macros .-- Bill Rafter Decisões Matemáticas de Investimento Inc 856 857-9088, GO BACK. Todos os direitos reservados Copyright 2005, Análise Técnica, Inc. Free TradeStation Code. Get livre, versões simplificadas Das ferramentas que os especialistas da TradeStation usam em suas pesquisas diárias e na construção do sistema. Essas ferramentas ajudam você a aprender o EasyLanguage, Rce e deixá-lo construir sistemas complexos sem a necessidade de saber como code. All você precisa fornecer é um nome e endereço de e-mail Nenhum cartão de crédito ou endereço required. Welcome para usar EasyLanguage. From os autores do livro, Using EasyLanguage 9 X este site oferece tanto aos recém-chegados como aos usuários experientes de TradeStation algumas informações sobre como os principais especialistas do mundo usam a plataforma diariamente para fazer suas pesquisas e desenvolver sistemas. Neste site, você encontrará tudo, desde o código TradeStation gratuito até os indicadores TradeStation até O recurso definitivo sobre a aprendizagem EasyLanguage, o uso de EasyLanguage 9 x book. Featured Resources. A biblioteca de indicador adaptativo ajusta automaticamente seus indicadores para a metade do ciclo dominante atual com base no uso da transformada Hilbert Se olharmos para a matemática para a maioria dos indicadores técnicos seus Matemática assumir que estamos usando metade do ciclo dominante Nós usamos sempre tê-los sintonizados para isso eles vão oferecer as mesmas propriedades físicas com os dados em Termos de altos e baixos Saiba mais. Na comunidade TradeStation, os sistemas de negociação são referidos como TradeStation estratégias TradeStation estratégias têm uma estrutura especial que você precisa entender quando projetá-los Nesta página, Murray Ruggiero Jr um dos autores do livro, Caminha através de como conceber estas estratégias e também algumas dicas e truques que cada usuário TradeStation deve saber Saiba mais. Um excelente recurso para quem está interessado em aprender EasyLanguage Começando com conceitos básicos, este livro rapidamente leva o leitor em tópicos avançados, como texto Funções para colocar o texto em gráficos, objetos de desenho, barras de atividade e mapas de probabilidade Se você está interessado em codificar suas próprias idéias ou modificar outros códigos, este livro vai certamente ajudar a guiá-lo ao longo do caminho Saiba mais. Recente atividade. By Murray Ruggiero Jr 27 de janeiro de 2017 Neste post, Murray explica como as funções de múltiplas saídas funcionam dentro da TradeStation Tanto o início como o avançado EasyLanguag E os alunos vão achar este post útil como funções de múltiplas saídas são uma ferramenta poderosa do comércio ao desenvolver sistemas de negociação Leia mais. By Murray Ruggiero Jr 7 de novembro de 2017 Veja a conversa que Murray deu durante TradeStation Labs Autor de mais de 180 artigos e Sendo editor contribuinte para a revista Futures, Murray nesta conversa mostra como programadores não podem programar suas idéias usando EasyLanguage Este é um ótimo ponto de partida antes de ler usando EasyLanguage para 9 X Leia mais. by Michael R Bryant. Technical indicadores são um dos elementos fundamentais De indicadores sistemáticos de negociação, tais como médias móveis ou estocásticos, podem ser vistos como transformações das séries de entrada tipicamente, preço ou volume projetado para acentuar um aspecto particular do mercado, como sua tendência ou ciclicidade. Embora fundamental para a maioria dos métodos de negociação sistemática, Muitos comerciantes evitam os indicadores mais comuns, como as médias móveis simples eo indicador de força relativa RSI, Uma forma de compensar o efeito da eficiência do mercado na viabilidade dos indicadores técnicos é modificá-los de alguma forma significativa. Por exemplo, o indicador 1 de VIDYA de Chande e Kroll é um Exponencial em que o fator de suavização depende da volatilidade do mercado, de modo que o comprimento efetivo do look-back é reduzido quando a volatilidade aumenta. Neste artigo, eu vou desenvolver uma extensão da abordagem adaptativa de look-back e mostrar como aplicá-la Uma variedade de indicadores com apenas algumas linhas de código extra Os indicadores resultantes fornecem maior versatilidade do que os indicadores anteriores e podem ser mais consistentes com uma visão estatística dos mercados. Adaptar o comprimento Look-Back. Dado que os mercados estão em constante mudança, Faz sentido tentar adaptar-se às mudanças, tanto quanto possível A maioria dos indicadores técnicos foram originalmente desenvolvidos com um comprimento fixo look-back, por exemplo, o número De barras em uma média móvel simples Alguns autores propuseram a adaptação do comprimento do look-back à volatilidade do mercado. Para o indicador VIDYA do índice variável de índice dinâmico, por exemplo, Chande e Kroll usaram várias métricas diferentes, incluindo um índice de volatilidade baseado em um índice de volatilidade A idéia era que durante períodos de maior volatilidade, a média móvel deveria ser mais responsiva ao mercado, enquanto que em períodos de menor volatilidade, um período de tempo mais longo A média móvel do período foi mais consistente com o comportamento do mercado. Kaufman tomou uma abordagem um pouco diferente 2 A idéia por trás de sua Kaufman Adaptive Moving Average KAMA foi que durante períodos de alta volatilidade, você é mais provável obter chicoteado serra como o mercado oscila Para trás e adiante, resultando em perdas repetidas Para evitar isso, ele usou um período mais longo para a média móvel durante os períodos de ação de preço intermitente para que a ave A raiva seria menos responsiva à volatilidade do mercado, resultando em menos inversões. Durante a tendência de ação do mercado, o período da média móvel foi reduzido para que os comércios pudessem reagir mais rapidamente à mudança de direção. Para medir o choppiness, Kaufman usou o chamado Eficiência, que mede o valor absoluto da variação de preço ao longo do período de retrocesso dividido pela soma dos valores absolutos das variações de preços de barris em relação ao mesmo período. Se, por exemplo, a variação líquida em O preço é zero - o preço é o mesmo no final do período como no início - então o ER será zero Neste caso, o mercado é perfeitamente ineficiente em que ele pode se mover em torno de um lote de bar para bar, Mas ele não vai a lugar algum Se, por outro lado, o mercado se move constantemente em uma direção para cima ou para baixo, de modo que cada movimento da barra contribui para a mudança líquida de preço, o ER será 1 Neste caso, o mercado É perfeitamente eficiente em que todas as barras de preços mover S contribuem para a tendência Em geral, o ER situar-se-á entre 0 e 1.A Diferentes Vista de Adaptive Look-Back Lengths. While muitas métricas diferentes poderiam - e foram - usado para adaptar look-back comprimentos, o rácio de eficiência A diferença entre tendência e comportamento cíclico. Os valores elevados de ER implicam um mercado fortemente tendencial, o que significa muito pouco movimento cíclico, e valores baixos de ER implicam pouca tendência e, portanto, movimento mais cíclico exceto no caso No entanto, sua decisão de usar comprimentos de look-back mais longos em mercados intermitentes baseia-se em 1 a suposição de que estamos adaptando o comprimento de look-back de uma média móvel e de 2 a média móvel. Idéia de que a média móvel é usado para desencadear uma entrada de comércio ou saída. Um ponto de vista alternativo é o defendido por John Ehlers através de seu trabalho sobre a aplicação de métodos de processamento de sinal para a negociação 3 Sua visão é mais ao longo das linhas de tentar Para modelar mais de perto a parte do mercado de interesse, por exemplo, a componente de tendência ou a componente do ciclo. Deste ponto de vista, uma média móvel num mercado intermitente deve utilizar um comprimento mais curto para capturar com maior precisão a frequência mais elevada representada pela Choppiness, quando em um mercado fortemente tendendo, um comprimento mais longo do look-back é mais consistente com o movimento do mercado. Um terceiro ponto de vista é o que eu adotarei aqui a saber, um mais estatístico. Primeiro, não supomos nada mais do que absolutamente necessário Sobre o indicador em questão e como ele pode ser usado Em particular, não vamos supor que o indicador em questão é uma média móvel, e não vamos supor que é aplicado ao preço. Poderia, por exemplo, ser o RSI da volatilidade ou Média móvel do estocástico de volume O indicador pode ser usado em conjunto com outros indicadores como parte de uma regra maior para entrada ou saída, em vez de por si só. Com esta visão mais estatisticamente orientada, o objetivo é c Reate negociação regras que têm validade estatística, o que significa que eles se encaixam o preço acção bem sem excesso de montagem Não estamos assumindo que sabemos como os mercados funcionam bem o suficiente para tomar decisões específicas sobre se o look-back comprimento deve aumentar ou diminuir com algo como O rácio de eficiência Em vez disso, temos algumas razões para acreditar que o rácio de eficiência pode ter relevância e, portanto, queremos incluí-lo como uma variável, mas deixamos ao mercado para nos dizer se e como ele se encaixa em testes estatísticos é usado para Diga-nos se a estratégia de negociação que contém o indicador é estatisticamente válida ou se é excesso de ajuste, ou seja, inválido, porque ele se encaixa o ruído, em vez do sinal do market. A Backversive mais adaptativo Back. Given a discussão anterior, O comprimento de look-back desenvolvido aqui será baseado no índice de eficiência ER e usará um parâmetro para determinar a relação entre ER eo comprimento de look-back Em particular, considere o seguinte equ Em que VER é a relação de eficiência variável, e TrendParam é o parâmetro de tendência, que pode tomar qualquer valor positivo ou negativo e que determina se o comprimento de look-back Irá aumentar ou diminuir com o aumento de ER. Esta é essencialmente apenas uma maneira de inverter a taxa de ER dependendo do parâmetro de tendência Como mostrado abaixo, em vez de escalar a constante de suavização por ER, como Chande e Kroll e Kaufman essencialmente fazer, Valores positivos de TrendParam, VER varia positivamente com ER, enquanto que com valores negativos de TrendParam, VER varia negativamente com ER Com TrendParam igual a zero, VER é igual a 1 para todos os valores de ER O quadrado é tomado para melhor dimensionar os valores de uso Como multiplicador, conforme explicado a seguir. Para calcular o comprimento adaptativo do look-back usando esta equação, multiplicamos o valor original da constante de alisamento, Alpha, que corresponde ao comprimento original do look-back, por VER. VAlpha Alpha VER. in Que VAlpha é a constante de suavização adaptativa e Alpha é o valor original da constante de suavização. A relação entre a constante de suavização e o comprimento de look-back é a mesma que para a média móvel exponencial em que N é o look-back Comprimento e Alpha é a constante de suavização Esta equação também pode ser escrita para N em termos de Alpha as. O comprimento de look-back adaptativo é, portanto,.