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適応型移動平均の予備学習

作成日:: 2017-02-23 11:18:03, 更新日::
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適応型移動平均の予備学習


  • #### 均線

計算平均線の一般的な指標は,ma ((simple moving average) とema ((exponential moving average) である.公式は以下の通りである. SMA = SUM(CLOSE, N)/N EMA = (CLOSE(i)P)+(EMA(i-1)(1-P)) or (M*CLOSE(i)+(N-M)*EMA(i-1))/N MAは後退する特性を有しており,したがってemaで最近の価格により大きな重みを与えることで,トレンドの追跡効果が向上する.特定のma指標には,ma,ema,sm,wmaなど様々なバージョンがありますが,原理は類似しています. 伝統的な平均線は,常に変化する市場条件を考慮せず,一定の計算プロセスを採用し,市場の反復的な振動時に短期平均線は頻繁に変化し,市場の急速な上昇または下落時に長期平均線は反応が遅い.トレンド追跡の戦略は,市場の異なる特徴に適応できる指標を必要とし,市場の方向と速度に応じて賢明に反応し,単面市場では急速な平均線を適用し,振動の状況では遅い平均線を適用します. 上記の状況に対応して,Perry Kaufmanは,Smarter Tradingので,自適性平均線 (Adaptive Moving Average,AMA) の概念を提唱し,複雑な市場環境下で,指標が自動的に調整できるようにし,できるだけ騒音と予測不能な価格変動をフィルターして,市場トレンドの変化をよりよく追跡できるようにしようとした.

  • 以下は自律均等線の計算過程について説明します.

    • 費用対効果の比率 1 疑問を投げかけること 下の図からわかるように,aからcまで,市場パターンは理想的に平坦から騒々しく,トレンドのスピードは下がり,二重の損失を免れる必要がある.価格が単方向に速く変化するほど,騒音は不明瞭になるので,トレンドのスピードの選択は方向と騒音の両方を考慮する必要がある:価格の変化がより明確で速くなるほど,より速いトレンド均線を使用する必要があるので,市場パターンの速度と連続性を敏感に捕捉し,その情報を移動均線にフィードバックし,移動均線の平坦速度を調整するメカニズムが必要です.

    適応型移動平均の予備学習

    1. 効率比式 (Efficiency Ratio ER) 効率比は,価格の移動距離 (価格軌跡) を全部で,価格の純変動を除き,価格の移動と変動の比として考えることができる.公式は次のとおりである. この価格の効率は,この価格の順序の効率が,この価格の順序の効率が,この価格の順序の効率が,この価格の順序の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率が,この価格の効率です.

    適応型移動平均の予備学習

    この式から,er値は0の範囲にあることがわかります. (市場は不確実で騒々しい)~~1 (高度トレンド)

    • 2 トレンドの速度範囲を定義する 単に指数関数でerを拡張して, 安定性を向上させる. Scaled smoothing constand : sc = ER*(fast sc – slow sc) + slow sc そして,この2つの項は, Eg 速度が2から30日という範囲で,平滑常数は2/3,231, Sc = er * (2/3- 2/31) + 231 最後に,横向きに整合した市場でも,長期の (< 30) 平均線はゆっくりと地上へ波動する.市場の傾向が目立たないとき,自律平均線は水平に動くことが最善である.この目的のために,scの二乗を再確認してください. Constant : C= sc * sc

    • 3つ目 AMA 最終的なAMAは以下の通りです. AMA[i] = AMA[i-1] + c * (p[i] – AMA[i-1] ) 公式から見ると,amaとemaの計算方法は同じですが,重量の決定は違います.

    AMAトレンド平均線には以下の特徴があります. 1) 傾向範囲を指定する,一定の数の日を用いて 2) アマトレンドラインは,市場が方向を決めていないときに動かない 3) 価格が大きく変化したときに,amaは速やかに追跡し,遅延が少ない 4) パラメータを変えて,異なる市場に適用する 5) Amaは単なる検証ではなく,予測分析に基づいています

    この文献は主に著者による記述や翻訳で,従来的な指標の巧妙な拡張を参考に,A株市場での実戦の効果を検証するために,自己適応均等線AMAの戦略をテストする.

  • 参照する

《smarter trading》 統一証券は均線に自在に適応する選択時適用

  • 幸運スターズの返信 まず言っておきますが,プログラム化された取引は判断力を高めるためではなく,データマイニングでもなく,さらにデータ処理でもありません. 選択する時は,誤った損失を減らすための選択のみで,正しい利益を増大させるための選択のみです.

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