適性的な平均線での初期学習

適性的な平均線での初期学習

• 均線

  計算平均線の一般的な指標は,ma (単純移動平均) とema (指数移動平均) で,式は以下のとおりである. 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は遅滞の特徴があるため,EMAでは最近の価格により大きな重みを与え,傾向を追跡する効果を高める.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,原理は同じです. 従来の平均線は,常に変化する市場条件を考慮せず,固定された計算プロセスを採用し,市場が繰り返し波動するときに短期平均線は頻繁に回転し,市場の急速な上昇または下落時に長期平均線は遅い反応をする.一方,トレンド追跡戦略は,指標が異なる市場特性に適応し,市場の方向性と速度に応じて巧みに対応できるようになることを必要とする. 上記の状況に対して,ペリー・カウフマンは,Smarter Tradingので,適応移動平均 (Adaptive Moving Average,AMA) の概念を提唱し,複雑な市場環境の中で,指標が自動的に調整し,ノイズや予測不能な価格変動を最大限にフィルタリングし,市場傾向の変化をよりよく追跡することを試みる.

• 平均線に適応する計算の手順は以下の通りです.

  • 価格効率の割合 疑問を投げかけました 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滑りやすいからノイズに満ちている.トレンドのスピードは,ダブル損失を避けるために下降しなければならない.価格が単方向に変化するほど速く,ノイズはより不透明である.したがって,トレンドのスピードの選択は,方向とノイズの両方を考慮する必要があります.価格の変化が明確で速いほど,より速いトレンド均線を使用する必要があります.したがって,市場パターンの速度と連続性を敏感に捉え,その情報を移動均線にフィードバックし,移動均線の平面速度を調整するメカニズムが必要です.

    

    2、効率比式 (ER) 効率比は,全価格移動距離 (価格軌跡) を除いての価格の純変化を比として考えることもできる. この価格配列の効率は,この値配列の効率の0から0に等しいです.

    

    公式から,er値の範囲は0 (市場が曖昧で騒々しい) ~1 (高度傾向) と見ることができます.

  • 2 トレンドスピードの範囲を定義する 安定性を高めるために,erを単純に拡張します. Scaled smoothing constand : sc = ER* (fast sc slow sc) + slow sc について これは,c=2/n+1です. エグ 2〜30日間の間隔で,平滑の常数は 2/3, 2/31 です. この式は,この式を,この式を,この式を, 最後に,横向的に整列された市場でも,長期 (−30) 均線は地上にゆっくりと波動し,市場傾向がはっきりしないとき,適応均線は水平に移動することが最善である. C=sc*sc について

  • 3 アメーバ アマの最終的な計算は以下の通りです. AMA[i] = AMA[i-1] + c * (p[i] AMA[i-1]) 公式から見ると,amaとemaの計算の考え方は同じですが,重量決定は違います.

    AMAのトレンド均線には以下の特徴があります. 1) 特定の数日間を使って,トレンド範囲を指定する速度を遅らせる 2) 市場が方向性がないとき,AMAトレンドラインは波動を停止します. 3) 価格が顕著に変化するとき,amaは迅速に追跡し,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

    上記の内容は,主に記述または翻訳した原稿の著者によるもので,従来の指標に対する巧妙な拡張の考えが参考にされ,A株市場での実戦の効果を見るために,順応性均線AMAの戦略をテストする必要がある.

• 参考資料

  スマター・トレーディング・ 合同証券は均線に適応するタイミングの適用

• 幸運の星に返信する まず,私が言いたいのは,プログラム化取引は判断力を強めるものでもなく,データマイニングでもなく,データ処理でもありません. 選択する際は,誤りを減らすこと,損を減らすこと,正しい利得を拡大する選択の問題です.

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