अनुकूली मूविंग एवरेज की प्रारंभिक शिक्षा

• #### समान रेखा

एक सामान्य गणना की गई औसत रेखा के संकेतक हैं ma (सरल चलती औसत) और ema (एक्सपोनेंशियल चलती औसत), सूत्र इस प्रकार हैः SMA = SUM(CLOSE, N)/N EMA = (CLOSE(i)P)+(EMA(i-1)(1-P)) or (M*CLOSE(i)+(N-M)*EMA(i-1))/N एमए में पिछड़ेपन की विशेषता है, इसलिए ईएमए में हाल की कीमतों को अधिक वजन देने से प्रवृत्ति पर ट्रैकिंग की प्रभावशीलता बढ़ जाती है। विशिष्ट एमए संकेतक के विभिन्न संस्करण हैं, एमए, ईएमए, एसएम, डब्ल्यूएमए आदि, लेकिन सिद्धांत समान हैं। परंपरागत औसत रेखा बाजार की बदलती परिस्थितियों को ध्यान में नहीं रखती है, एक निश्चित गणना प्रक्रिया का उपयोग करती है, बाजार में बार-बार उतार-चढ़ाव के दौरान अल्पकालिक औसत रेखा अक्सर बदल जाती है, जबकि बाजार में तेजी से वृद्धि या गिरावट के दौरान लंबी अवधि की औसत रेखा प्रतिक्रिया धीमी होती है। जबकि रुझान ट्रैकिंग की रणनीति को संकेतक की आवश्यकता होती है जो बाजार की विभिन्न विशेषताओं के अनुकूल हो, बाजार की दिशा और गति के आधार पर समझदारी से प्रतिक्रिया दे, एकतरफा बाजार में तेजी से औसत रेखा का उपयोग करें, उतार-चढ़ाव की स्थिति में धीमी औसत रेखा का उपयोग करें। ऊपर के संदर्भ में, पेरी कौफमैन ने स्मार्ट ट्रेडिंग में, एडाप्टिव मूविंग एवरेज (एएमए) की अवधारणा की पेशकश की, जो जटिल बाजार की स्थिति में संकेतक को स्वचालित रूप से समायोजित करने की अनुमति देता है, जितना संभव हो उतना शोर और अप्रत्याशित मूल्य परिवर्तनों को फ़िल्टर करने के लिए, और बाजार के रुझानों को बेहतर ढंग से ट्रैक करने के लिए।

• नीचे दी गई गणना के लिए एक स्व-अनुकूलित समानांतर रेखा दी गई हैः

  • 1. मूल्य-प्रभावीता अनुपात
    1. सवाल पूछना जैसा कि नीचे दिए गए चित्र से देखा जा सकता है, a से c तक, बाजार का पैटर्न आदर्श रूप से चिकना हो जाता है और शोर से भरा होता है, और दोहरे नुकसान से बचने के लिए प्रवृत्ति की गति को कम किया जाना चाहिए। जब कीमतें एक दिशा में तेजी से बदलती हैं, तो शोर कम स्पष्ट होता है, इसलिए प्रवृत्ति की गति का चयन करने के लिए दिशा और शोर दोनों को ध्यान में रखना आवश्यक हैः कीमतों में परिवर्तन जितना स्पष्ट और तेज़ होता है, उतनी ही तेज़ प्रवृत्ति की लकीर का उपयोग करने की आवश्यकता होती है, इसलिए एक तंत्र की आवश्यकता होती है जो बाजार के पैटर्न की गति और निरंतरता को संवेदनशील रूप से पकड़ ले, और उस जानकारी को एक चलती लकीर पर वापस लाता है, और चलती लकीर की चिकनी गति को समायोजित करता है।

  

  1. दक्षता अनुपात (Efficiency Ratio ER) प्रभावशीलता अनुपात को मूल्य में परिवर्तन की कुल दूरी (मूल्य की प्रक्षेपवक्र) से मूल्य में शुद्ध परिवर्तन से विभाजित किया जा सकता है। इसे मूल्य में परिवर्तन की दर के रूप में भी माना जा सकता है। सूत्र निम्नानुसार हैः मान लीजिये कि पिछले n बार के समापन मूल्य थे p1, p2, …pn, तो इस मूल्य अनुक्रम की दक्षता

  

  जैसा कि सूत्र से देखा जा सकता है, er मान 0 के दायरे में है (बाजार अनिश्चित और शोर से भरा है)~~ 1 ((उच्च प्रवृत्ति)

  • 1. प्रवृत्ति की गति को परिभाषित करें और अगर हम इसे इस तरह से करते हैं, तो हम इसे और अधिक स्थिर कर सकते हैं, और हम इसे और अधिक स्थिर कर सकते हैं। Scaled smoothing constand : sc = ER*(fast sc – slow sc) + slow sc जहां sc = 2/ (N+1) Eg यदि यह 2 से 30 दिनों के लिए तेजी से धीमा करने के लिए है, तो यह ²⁄₃, ²⁄₃₁ है, और Sc = er * （2/3- 2/31） + ²⁄₃₁ अंत में, यहां तक कि क्षैतिज रूप से संरेखित बाजारों में, दीर्घकालिक (30) औसत धीरे-धीरे नीचे की ओर बढ़ता है। जब बाजार में कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होती है, तो अनुकूलन औसत बेहतर होता है कि वह क्षैतिज रूप से आगे बढ़ सके। इस उद्देश्य के लिए, sc squared को फिर से देखें। Constant : C= sc * sc

  • तीन, एएमए अंततः एएमए की गणना इस प्रकार की गईः AMA[i] = AMA[i-1] + c * (p[i] – AMA[i-1] ) सूत्रों के अनुसार, ama और ema की गणना एक ही विचार से की जाती है, केवल वजन के निर्धारण में भिन्नता होती है।

  एएमए ट्रेंड एवरेज लाइन में निम्नलिखित विशेषताएं हैं: 1) एक निश्चित संख्या के दिनों का उपयोग करें, एक प्रवृत्ति रेंज निर्दिष्ट करें 2) जब बाजार में कोई दिशा नहीं होती है, तो ama ट्रेंड लाइन में उतार-चढ़ाव रुक जाता है 3) जब कीमत में कोई स्पष्ट बदलाव होता है, तो ama तेजी से ट्रैक करने में सक्षम होता है, कम देरी के साथ 4) एक पैरामीटर को अलग-अलग बाजारों में लागू करें 5) अमा केवल सत्यापन के बजाय पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण पर आधारित है

  उपरोक्त सामग्री मुख्य रूप से लेखकों के मूल का वर्णन या अनुवाद है, और मुझे लगता है कि पारंपरिक संकेतकों के लिए इस तरह के विचार का विस्तार करने के लिए यह विचार बहुत अच्छा है, और इसके बाद, यह देखने के लिए कि ए शेयर बाजार में वास्तविक लड़ाई कैसे काम करती है, एवीएलएएमए की रणनीति का परीक्षण करने की आवश्यकता है।

• को देखें

《smarter trading》 संयुक्त प्रतिभूतियों के कक्षों को समानांतर रेखा के लिए अनुकूलित किया गया है

• luckystarsjz का जवाब सबसे पहले, मैं एक बात कहूंगा, प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग अपने निर्णय को मजबूत करने के लिए नहीं है, न ही डेटा खनन, और न ही डेटा प्रसंस्करण। समय का चयन केवल एक विकल्प है जो गलतियों को कम करता है और मुझे सही लाभप्रदता को बढ़ाता है, आपके बीच इतना डेटा चिकना, खनन, भविष्य के लिए कोई अनुकूलन नहीं, बाजार के तर्क को बिल्कुल नहीं समझता।

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