Skip to main content
Дорожка Adaptive moving average
19 / 24
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2017выпуск C0950-56

Одно-альфа reverse-path экспоненциальное сглаживание

Эта архивная статья восстанавливает однопараметрический сглаживатель цен закрытия, который наращивает reverse-path-stages из seed-smoother и вычитает явную поправку, формируя zero-line-oscillator. Редакторское прочтение: меняйте только alpha после того, как стек собран, и тот же объект переключается между более медленным trend-context рядом и более быстрым cycle-timing рядом.

  • seed-smoother на ценах закрытия использует complementary-weight, равный one minus alpha, затем eight reverse-path-stages смешивают каждое текущее reverse-значение с предыдущим баром на последовательных степенях двойки вплоть до 128.
  • Опубликованный zero-line-oscillator равен прямому сглаживателю minus alpha times восьмой reverse-path-stage.
  • dual-horizon-readout прогоняет ту же конструкцию при 0.05 и 0.3 и считывает знаки и пересечения нуля; перекодировки обычно выводят одну alpha, часто по умолчанию 0.1, на отдельной панели осциллятора.
  • causal-forward-backward-pair использует только текущие и запаздывающие наблюдения, поэтому прямой проход и reverse-path-поправка могут обновляться на последовательных живых барах.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаAdaptive moving average28 разборовExponential smoothing117 разборовMoving average449 разборов

Начните с seed-smoother

Редакторская рамка: рассматривайте один коэффициент сглаживания как лабораторный переключатель. Сначала постройте обычный seed-smoother на упорядоченных ценах закрытия, затем вычтите явную reverse-path-поправку и меняйте этот один коэффициент только после того, как объект готов.

Конструкция начинается с однопараметрического экспоненциального сглаживателя цен закрытия, у которого complementary-weight равен one minus выбранной alpha. Этот прямой проход и есть seed-smoother: первый проход по ценам закрытия, из которого наращивается reverse-path-стек.

Соберите стек reverse-path-stages

После этого прямого прохода стекируются eight reverse-path-stages. Каждый reverse-path-stage смешивает текущее reverse-значение с предыдущим баром, используя complementary weights, возведённые в последовательные степени двойки вплоть до 128.

Опубликованный осциллятор равен прямому сглаживателю minus alpha times восьмой reverse-path-stage. В такой записи результат — это zero-line-oscillator, а не средняя, следящая за ценой.

Считайте две alpha из одного объекта

Примерный набор правил строит ту же конструкцию дважды, используя 0.05 как trend alpha и 0.3 как cycle alpha, и задаёт входы и выходы по знакам и пересечениям нуля этих двух рядов. Эта пара — dual-horizon-readout, описанный в архивном рабочем процессе.

Одна демонстрация применяет 10-bar простую скользящую среднюю к trend reverse-path ряду и наносит оба ряда — trend и cycle — относительно нулевой опоры.

Осциллятор обратной экспоненциальной скользящей средней на дневном SPY

Трейдерам стоит следить за тем, как этот осциллятор нулевой линии меняет знак вместе с точками разворота SPY и почти без запаздывания: сам график печатает −2.17 2 February 2017 во впадине после января и 0.37 на последнем баре. Остальные точки сняты с панели обратной экспоненциальной скользящей средней того же дневного графика SPY у поставщика.
Трейдерам стоит следить за тем, как этот осциллятор нулевой линии меняет знак вместе с точками разворота SPY и почти без запаздывания: сам график печатает −2.17 2 February 2017 во впадине после января и 0.37 на последнем баре. Остальные точки сняты с панели обратной экспоненциальной скользящей средней того же дневного графика SPY у поставщика.SPY · daily · 2016-07-18T00:00:00.000Z по 2017-06-16T00:00:00.000Z

В Traders’ Tips за September 2017 единственный коэффициент по умолчанию в коде задан как альфа 0.1. Точны только два значения, напечатанные на графике; остальные точки разворота — приблизительные растровые отсчёты с точностью до одного знака после запятой.

Перекодировки оставляют один элемент управления

Одна перекодировка сеет reverse-path-стек из адаптивной скользящей средней цен закрытия, которая использует ту же alpha, затем вычитает alpha times последний reverse-stage из этого seed-smoother. Несколько независимых перекодировок выводят один элемент управления alpha, обычно по умолчанию 0.1, и показывают результат на отдельной панели осциллятора, а не как ценовой оверлей.

Одна перекодировка удерживает вывод, пока не истечёт warmup в three times ((2 / alpha) - 1) баров, затем применяет seven reverse-path-обновлений, которые удваивают показатель complementary-weight на каждом проходе.

Каузальное сравнение на тех же ценах закрытия

Пара задана как каузальная, используя только текущие и запаздывающие наблюдения, поэтому прямой сглаживатель и reverse-path-поправка образуют causal-forward-backward-pair, который можно оценивать на последовательных живых барах.

Сопроводительный график помещает reverse-path ряд рядом с рядом roofing-filter, рассчитанным на тех же ценах закрытия, чтобы две конструкции можно было сравнить визуально.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
19 из 24 в дорожке «Adaptive moving average»
201818-21 с.Дальше про «Adaptive moving average»Поставьте в пару две адаптивные средние, чтобы отфильтровать свинг-разворотыАдаптивная скользящая средняя обновляется от множителя, который локализует закрытие внутри диапазона максимум–минимум lookback-окна, а не от коэффициента эффективности Kaufman.
Все разборы дорожки · 24 разбора
  1. 1991Построение скользящих средних переменной длины по разбиению изменений цены
  2. 1991Скользящая средняя переменной длины по дисперсии изменений
  3. 1992Построение адаптивного к волатильности экспоненциального сглаживания
  4. 1995Построение адаптивной скользящей средней с коэффициентом эффективности и фильтром
  5. 1995Подтверждение пробоя по двум воротам с адаптивными средними
  6. 1995Построение адаптивных скользящих средних, масштабируемых импульсом
  7. 1995Адаптивная длина как выбор конструкции внутри экспоненциального сглаживания
  8. 1998Тестирование пробоев ценового канала с адаптивной средней, учитывающей лаг
  9. 1998Построение фильтров вложением смещений и переменных весов
  10. 1998Построение адаптивного среднего по коэффициенту эффективности и фильтра входа
  11. 2001Кодирование структуры свечи как числового фильтра
  12. 2001Адаптивные средние, управляемые скоростью фазы цикла
  13. 2005Построение адаптивной скользящей средней из веса фрактальной размерности
  14. 2005Адаптивный экспоненциальный фильтр на основе размерности диапазона
  15. 2010Построение простой, экспоненциальной и адаптивной средних
  16. 2010Как из обычных средних собирается сглаживатель, который прижимается к ценам
  17. 2013Оценка адаптивной скользящей средней в сравнении со скользящей средней с тем же окном
  18. 2016Трёхслойное подтверждение: адаптивная средняя, стохастический индекс относительной силы и stop-and-reverse
  19. 2017Одно-альфа reverse-path экспоненциальное сглаживание
  20. 2018Поставьте в пару две адаптивные средние, чтобы отфильтровать свинг-развороты
  21. 2018Две адаптивные скользящие средние как подтверждающая пара
  22. 2018Построение адаптивного фильтра для разворотов цикла освоения
  23. 2018Построение deviation-scaled adaptive moving average
  24. 2020Walk-forward и адаптивные средние как два теста одного и того же тренда
По областиИндикаторы и фильтры682 разбораПо году2017100 разборов
Все 28 разборов с записью «Adaptive moving average»
Тоже про «Adaptive moving average»5 разборов
1998Построение фильтров вложением смещений и переменных весов2010Построение простой, экспоненциальной и адаптивной средних2010Как из обычных средних собирается сглаживатель, который прижимается к ценам2018Построение deviation-scaled adaptive moving average1992Построение адаптивного к волатильности экспоненциального сглаживания