Skip to main content
Дорожка Adaptive moving average
7 / 24
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

1995выпуск C101-2

Адаптивная длина как выбор конструкции внутри экспоненциального сглаживания

Скользящую среднюю переменной длины можно построить как экспоненциальный сглаживатель, коэффициент усиления которого масштабируется мерой волатильности по приростам закрытия в дни роста и дни снижения. В расчёт адаптивной средней на рабочем листе входит только ряд цен закрытия; расчёт инициализируется более ранним закрытием и может быть показан с фиксированными полосами в 1 процент.

  • Скользящую среднюю переменной длины можно построить как экспоненциальный сглаживатель, коэффициент усиления которого масштабируется мерой волатильности по приростам закрытия в дни роста и дни снижения.
  • Форма индекса относительной силы (RSI) использует сумму приростов, делённую на итог суммы приростов и суммы снижений. Сопутствующий осциллятор использует те же суммы с их разностью в числителе, а абсолютное значение этого отношения служит масштабатором волатильности.
  • Немасштабированная экспоненциальная константа равна 2, делённым на единицу плюс выбранная базовая длина, затем умножается на абсолютный осциллятор, после чего текущее закрытие смешивается с предыдущим адаптивным значением.
  • Рекурсия инициализируется более ранней ценой закрытия, в рабочий лист входит только закрытие, а фиксированные полосы в 1 процент формируются умножением адаптивной средней на 1.01 и на 0.99.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаAdaptive moving average28 разборовExponential smoothing117 разборовRelative Strength Index186 разборов

То же смешивание, переменный коэффициент усиления

Скользящую среднюю переменной длины можно построить как экспоненциальный сглаживатель, коэффициент усиления которого масштабируется мерой волатильности, взятой из приростов закрытия в дни роста и дни снижения.

Адаптивная скользящая средняя — это рекурсивная средняя, эффективная длина которой укорачивается или удлиняется, когда масштабатор волатильности повышает или понижает коэффициент сглаживания. Экспоненциальное сглаживание — это одношаговое смешивание последнего наблюдения с предыдущим сглаженным значением, с базовой константой, равной двум, делённым на единицу плюс выбранная длина.

Приросты, снижения и накопительные суммы

Приросты от периода к периоду записываются как положительные разности закрытия к закрытию и иначе как ноль. Снижения записываются как абсолютное значение отрицательных разностей закрытия к закрытию.

Сумма приростов — это итог за период ретроспекции по приростам закрытия от периода к периоду. Сумма снижений — это итог за период ретроспекции абсолютных значений снижений закрытия от периода к периоду.

В рабочей конструкции использовалось 9-периодное окно для накопительных сумм приростов и снижений и 12-периодная базовая длина для адаптивной средней. Можно подставить другие окна, если эти формулы изменены соответственно.

Два показания из одних и тех же сумм

Индекс относительной силы (RSI) — это ограниченный осциллятор, образованный отношением суммированных приростов к итогу суммированных приростов и снижений. В рабочей форме это показание равно ста, умноженным на сумму приростов, делённым на итог суммы приростов и суммы снижений.

Сопутствующий осциллятор использует те же две суммы, но помещает их разность в числитель. Абсолютное значение этого знакового отношения приросты-минус-снижения служит масштабатором волатильности и используется для умножения экспоненциального коэффициента усиления.

От базовой константы к масштабированному смешиванию

Немасштабированная экспоненциальная константа равна 2, делённым на единицу плюс выбранная базовая длина. Затем эта константа умножается на абсолютный осциллятор перед смешиванием текущего закрытия с предыдущим адаптивным значением.

Инициализация и вход только по закрытию

Рекурсия инициализируется более ранней ценой закрытия, а не копируется из первой строки листа.

В расчёт адаптивной средней на рабочем листе входит только ряд цен закрытия. Остальные перечисленные ценовые поля не используются.

Процентные конверты вокруг средней

Фиксированные полосы в 1 процент вокруг адаптивной средней можно сформировать, умножив эту среднюю на 1.01 и на 0.99. Процентный конверт — это пара фиксированных дробных смещений, проведённых выше и ниже адаптивной средней.

Адаптивная средняя VIDYA с конвертами 1 процента

Сглаживатель переменной длины следует за дневным закрытием только после того, как сформированы суммы приростов и снижений за девять сессий, а границы лежат на фиксированные 1 процент выше и ниже этой средней, а не вокруг цены. Каждая точка считана из боковой таблицы, охватывающей 8 August through 9 September 1994.
Сглаживатель переменной длины следует за дневным закрытием только после того, как сформированы суммы приростов и снижений за девять сессий, а границы лежат на фиксированные 1 процент выше и ниже этой средней, а не вокруг цены. Каждая точка считана из боковой таблицы, охватывающей 8 August through 9 September 1994.Daily · 1994-08-08T00:00:00.000Z по 1994-09-09T00:00:00.000Z

В таблице задан базовый прирост 0.15 за 12 периодов, и VIDYA начинает выводиться только после заполнения девятидневного окна CMO; полосы — отображаемое наложение, а не вторая модель.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
7 из 24 в дорожке «Adaptive moving average»
19981-6 с.Дальше про «Adaptive moving average»Тестирование пробоев ценового канала с адаптивной средней, учитывающей лагБоковое движение трактуется как ценовой канал, потому что обычная скользящая средняя петляет через закрытия и даёт частые ложные развороты.
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 году199575 разборов
Все 28 разборов с записью «Adaptive moving average»
Тоже про «Adaptive moving average»5 разборов
1992Построение адаптивного к волатильности экспоненциального сглаживания1998Построение фильтров вложением смещений и переменных весов2005Построение адаптивной скользящей средней по фрактальной размерности2005Адаптивный экспоненциальный фильтр на основе размерности диапазона2010Построение простой, экспоненциальной и адаптивной средних