Fractal adaptive bewegende gemiddelde matlab

Meta Trader 5 - Indicators Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama) - aanwyser vir Meta Trader 5 Beskrywing: Fractal Adaptive bewegende gemiddelde tegniese aanwyser (Frama) is ontwikkel deur John Ehlers. Hierdie aanwyser is saamgestel op grond van die algoritme van die eksponensiële bewegende gemiddelde. waarin die glad faktor word bereken op grond van die huidige fraktale dimensie van die prys reeks. Die voordeel van Frama is die moontlikheid om 'n sterk tendens bewegings te volg en om voldoende stadiger by die oomblikke van prys konsolidasie. Alle vorme van analise gebruik word vir Bewegende Gemiddeldes aangewend kan word om hierdie aanwyser. Fractal Adaptive bewegende gemiddelde aanwyser Berekening: Frama (i) A (i) Prys (i) (1 - A (i)) Frama (i-1) Frama (i) - huidige waarde van Frama Prys (i) - huidige prys Frama (i-1) - vorige waarde van Frama A (i) - huidige faktor van eksponensiële gladstryking. Eksponensiële gladstryking faktor word bereken volgens die onderstaande formule: A (i) EXP (-4,6 (D (i) - 1)) D (i) - huidige fraktale dimensie EXP () - wiskundige funksie van eksponent. Fractal dimensie van 'n reguit lyn is gelyk aan een. Dit is vanuit die formule dat indien D 1, dan is 'n EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. So as die prys veranderinge in reguit lyne, eksponensiële gladstryking word nie gebruik nie, want in so 'n geval die formule lyk soos volg: Frama (i) 1 prys (i) (1 - i) Frama (i-1) prys (i) dit wil sê die aanwyser volg die prys presies. Die fraktale dimensie van 'n vliegtuig is gelyk aan twee. Van die formule kry ons dat as D 2, dan is die glad faktor A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. So 'n klein waarde van die eksponensiële gladstryking faktor is verkry by oomblikke wanneer die prys maak 'n sterk zaag tand beweging. So 'n sterk verlangsaming ooreenstem met ongeveer 200-tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde. Formule van fraktale dimensie: D (log (N1 N2) - log (N3)) / log (2) Dit word bereken op grond van die addisionele formule: N (Duur, i) (HighestPrice (i) - LowestPrice (i)) / lengte HighestPrice (i) - huidige maksimale waarde vir lengte tydperke LowestPrice (i) - huidige minimale waarde vir lengte tydperke Waardes N1, N2 en N3 is onderskeidelik gelyk aan: N1 (i) N (lengte, i) N2 (i) N ( lengte, ek lengte) N3 (i) n (2 lengte, i) Doen Adaptive Bewegende gemiddeldes lei tot beter resultate bewegende gemiddeldes is 'n gunsteling instrument van aktiewe handelaars. Maar wanneer die markte te konsolideer, hierdie aanwyser lei tot talle geheel verslaan ambagte, wat lei tot 'n frustrerende reeks klein oorwinnings en verliese. Ontleders het dekades lank probeer om die eenvoudige bewegende gemiddelde te verbeter. In hierdie artikel kyk ons ​​na hierdie pogings en vind dat hul soektog het gelei tot nuttige handel gereedskap. (Vir agtergrond lees op eenvoudige bewegende gemiddeldes, check Eenvoudige Bewegende Gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Voor-en nadele van Moving Gemiddeldes Die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes is opgesom deur Robert Edwards en John Magee in die eerste uitgawe van tegniese ontleding van voorraad tendense. toe hulle gesê het, en dit was terug in 1941 dat ons delightedly het die ontdekking (alhoewel daar baie ander is dit vantevore gemaak) wat deur die gemiddeld van die data vir 'n bepaalde aantal daysone n soort outomatiese tendenslyn wat beslis die veranderinge van vertolk kan lei trendIt was byna te goed om waar te wees. As 'n saak van die feit, dit was te goed om waar te wees. Met die nadele outweighing die voordele, Edwards en Magee vinnig laat vaar hul droom van handel van die see huisies. Maar 60 jaar nadat hulle daardie woorde geskryf het, ander bly in 'n poging om 'n eenvoudige instrument wat moeiteloos die rykdom van die markte sal lewer vind. Eenvoudige Bewegende Gemiddeldes Om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken. voeg die pryse vir die verlangde tydperk en deel dit deur die aantal periodes gekies. Dit vind van 'n vyf-dae bewegende gemiddelde sou vereis die WHALM vyf mees onlangse sluiting pryse en te deel deur vyf. As die mees onlangse naby is bo die bewegende gemiddelde, sal die voorraad word beskou as in 'n uptrend. Downtrends word gedefinieer deur pryse handel onder die bewegende gemiddelde. (Besoek vir meer inligting ons Bewegende Gemiddeldes handleiding.) Hierdie eiendom-tendens definieer maak dit moontlik vir bewegende gemiddeldes te handel seine op te wek. In sy eenvoudigste aansoek, handelaars te koop wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde en verkoop wanneer pryse te steek onder die lyn. 'N benadering soos hierdie is gewaarborg om die handelaar aan die regterkant van elke beduidende handel sit. Ongelukkig, terwyl glad die data, sal bewegende gemiddeldes agter die mark aksie en die handelaar sal byna altyd terug te gee 'n groot deel van hul winste op selfs die grootste wen ambagte. Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Ontleders lyk die idee van die bewegende gemiddelde en het jare lank probeer om die probleme wat verband hou met hierdie lag te verminder. Een van hierdie innovasies is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie benadering ken 'n relatief hoër gewig onlangse data, en as gevolg daarvan bly nader aan die prys aksie as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die formule om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken is: EMA (Gewig Close) ((1-gewig) EMAy) Waar: Gewig is die glad konstante gekies deur die ontleder EMAy is die eksponensiële bewegende gemiddelde van gister 'n algemene gewig waarde is 0,181, wat is naby aan 'n 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde. Nog is 0.10, wat ongeveer 'n 10-dae bewegende gemiddelde. Hoewel dit die lag verminder, die eksponensiële bewegende gemiddelde versuim om 'n ander probleem aan te spreek met bewegende gemiddeldes, naamlik dat die gebruik daarvan vir handel seine sal lei tot 'n groot aantal van die verlies van ambagte. In nuwe konsepte in Tegniese Trading Systems. Welles Wilder skat dat markte net tendens 'n kwart van die tyd. Tot 75 van die saak aksie is beperk tot reekse smal, sal wanneer beweeg-gemiddelde koop-en-verkoop seine herhaaldelik gegenereer as pryse vinnig bo en onder die bewegende gemiddelde beweeg. Om hierdie probleem aan te spreek, het 'n hele paar ontleders voorgestel wisselende die gewig faktor van die EMO berekening. (Vir meer inligting Hoe bewegende gemiddeldes gebruik in die handel) Aanpassing bewegende gemiddeldes te Market Aksie Een metode van die aanspreek van die nadele van bewegende gemiddeldes is om die gewig faktor vermenigvuldig deur 'n wisselvalligheid verhouding. Deur dit te doen sal beteken dat die bewegende gemiddelde verder van die huidige prys in wisselvallige markte sal wees. Dit sal toelaat dat wenners uit te voer. As 'n tendens tot 'n einde en pryse te konsolideer. die bewegende gemiddelde sou nader aan die huidige mark aksie beweeg en, in teorie, toelaat dat die handelaar om die meeste van die winste vasgevang tydens die tendens hou. In die praktyk kan die wisselvalligheid verhouding 'n aanduiding soos die Bollinger bandwydte, wat die afstand tussen die bekende Bollinger Bands maatreëls. (Vir meer inligting oor hierdie aanwyser, sien die basiese beginsels van Bollinger Bands.) Perry Kaufman voorgestel vervanging van die gewig veranderlike in die EMO formule met 'n konstante gebaseer op die doeltreffendheid verhouding (EV) in sy boek, New Trading Systems en metodes. Hierdie aanwyser is ontwerp om die sterkte van 'n tendens, omskryf binne 'n verskeidenheid van -1,0 tot 1,0 meet. Dit word bereken met 'n eenvoudige formule: DAAR (totale prysverandering vir tydperk) / (som van absolute prys veranderinge vir elke bar) Dink aan 'n voorraad wat 'n vyf-punt reeks het elke dag, en aan die einde van vyf dae gekry het 'n Altesame 15 punte. Dit sal lei tot 'n ER van 0.67 (15 punte opwaartse beweging gedeel deur die totale 25-punt reeks). Het die aandeel gedaal 15 punte, sal die ER wees -0,67. (Vir meer handel advies van Perry Kaufman, lees Verloor om te wen. Watter strategieë beskryf vir die hantering van verliese met die verhandeling.) Die beginsel van 'n tendense doeltreffendheid is gebaseer op hoeveel directional beweging (of tendens) jy per eenheid van die prys beweging oor 'n gedefinieer tydperk. 'N ER van 1.0 dui aan dat die voorraad is in 'n perfekte uptrend -1,0 verteenwoordig 'n perfekte verslechtering neiging. In praktiese terme, is die uiterstes selde bereik. Om hierdie aanwyser van toepassing te vind die aangepaste bewegende gemiddelde (AMA), sal handelaars moet die gewig bereken met die volgende, eerder kompleks, formule: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Waar: SCF is die eksponensiële konstante vir die vinnigste EMO toelaatbare (gewoonlik 2) SCS is die eksponensiële konstante vir die stadigste EMO toelaatbare (dikwels 30) DAAR is die doeltreffendheid verhouding wat bo die waarde vir C is opgemerk word dan gebruik in die EMO formule in plaas van die eenvoudiger gewig veranderlike. Hoewel moeilik om te bereken met die hand, is die aangepaste bewegende gemiddelde ingesluit as 'n opsie in byna al die handel sagteware pakkette. (Vir meer inligting oor die EMA, lees Verken die eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde.) Voorbeelde van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (rooi lyn), 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (blou lyn) en die aangepaste bewegende gemiddelde (groen lyn) word in Figuur 1. Figuur 1: die AMA is in 'n groen en toon die grootste mate van plat te slaan in die reeks gebind aksie gesien op die regterkant van hierdie grafiek. In die meeste gevalle, die eksponensiële bewegende gemiddelde, getoon as die blou lyn, is die naaste aan die prys aksie. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is getoon as die rooi lyn. Die drie bewegende gemiddeldes in die figuur is almal geneig om ambagte geheel verslaan op verskillende tye. Dit nadeel om bewegende gemiddeldes het tot dusver onmoontlik om te skakel nie. Gevolgtrekking Robert Colby getoets honderde tegniese-analise-instrumente in die Encyclopedia of Tegniese Markaanwysers. Hy het afgesluit, Hoewel die aangepaste bewegende gemiddelde is 'n interessante nuwe idee met 'n aansienlike intellektuele appèl, ons voorlopige toetse versuim om enige werklike praktiese voordeel te wys om hierdie meer komplekse tendens glad metode. Dit beteken nie handelaars moet die idee ignoreer. Die AMA kan gekombineer word met ander aanwysers aan 'n winsgewende handel stelsel te ontwikkel. (Vir meer inligting oor hierdie onderwerp, lees Ontdek Keltner kanale en Die Chaikin Ossillator.) Die DAAR kan gebruik word as 'n stand-alone tendens aanwyser om die mees winsgewende handel geleenthede raak te sien. As 'n voorbeeld, verhoudings bo 0.30 dui sterk Uptrends en verteenwoordig potensiaal koop. Alternatiewelik, aangesien wisselvalligheid beweeg in siklusse, die aandele met die laagste doeltreffendheid verhouding kan dopgehou word as tempo geleenthede. 'N Persoon wat handel dryf afgeleides, kommoditeite, effekte, aandele of geldeenhede met 'n hoër-as-gemiddelde risiko in ruil vir. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie record. Ideally, wil jy 'n gefilterde sein vir beide gladde en lag-vry wees. Lag veroorsaak vertragings in jou ambagte, en die verhoging van lag in jou aanwysers tipies lei tot laer winste. Met ander woorde, laatkommers kry whats links op die tafel na die fees reeds begin. Dis hoekom beleggers, banke en instellings wêreldwyd te vra vir die Jurik Navorsing bewegende gemiddelde (JMA). Jy kan dit van toepassing net soos jy sou enige ander gewilde bewegende gemiddelde. Maar JMAs verbeter tydsberekening en gladheid sal jy verstom. Die kronkelende grys lyn in die grafiek simuleer prys aksie wat begin in 'n lae handel reeks, dan gapings na 'n hoër handel reeks. Sedert niemand hou wag op die kantlyn, sal 'n perfekte geraas vermindering filter (groen lyn) glad beweeg langs die middel van die eerste handel reeks en dan spring na die sentrum van die nuwe handelsmerk reeks byna immediately. FRAMA is 'n aangepaste bewegende gemiddelde wat lyk awesome Ive gedoen 'n paar toetse daarmee en die resultate is belowend. Lees die onderstaande ontleding. Sy redelik interessant. Vir dié van julle wat wil om dit te toets via Excel, Ill plaas onder die prosedure. 'N vinnige opsomming van Frama is soos volg. Dink aan die mark data in terme van bokse. In Frama, daar is hoofsaaklik drie bokse (HL1, HL2, HL). Sê, wil jy 'n bewegende gemiddelde van 30 dae. Om die drie bokse te skep, moet jy die volgende stappe doen. 1. Skep kolom quotHL1quot: HL1 bereken die verskil tussen die maksimum en min waardes van die 1ste helfte van die data reeks. Vir 'n 30 dae bewegende gemiddelde, sal jy die maksimum en laag vir die eerste 15 dae vind. HL1 (maksimum prys - minimum prys) / (30/2) 2. Skep kolom quotHL2quot: HL2 volg dieselfde logika as HL1, maar jy vind die maksimum en min op die tweede helfte van die boks. So uit die 16de dag na die 30ste dag. HL2 (maksimum prys - minimum prys) / (30/2) 3. Skep kolom quotHLquot: Kolom HT kan beskou word as die grootste box aangesien dit quotfits beide die HL1 en HL2 quotboxesquot. Basies, jy vind die maksimum en minimum waardes oor die hele 30 dae. HT (maksimum prys - minimum prys) / 30 4. Skep kolom quotD (Fraktale Dimension) quot log (HL1HL2) - Teken (HT) / log (2) 5. Skep kolom quotAlphaquot: Alpha EXP (-4,6 (D-1) ) -4,6 is 'n konstante 6. Skep quotFRAMAquot kolom: die eerste Frama waarde is die sluitingsprys van die dag 31. gebruik dan die volgende vergelyking om die oorblywende Frama waardes te bereken: Frama Vorige Frama Alpha (Huidige Close-Vorige Frama) En dis al daar is om dit. In die toekoms, ek hoop om mstrzerg oortuig om sy wonderlike MATLAB back testing doen met behulp van Frama en sien sy results. September 16, 2013 05:00 5 kommentaar Views: 6190 Die Fractal Adaptive bewegende gemiddelde aka Frama is 'n besonder slim aanwyser. Dit maak gebruik van die Fraktale Dimension van aandele pryse aan sy glad tydperk dinamies aanpas. In hierdie pos sal ons wys hoe die Frama voer en as dit waardig is om in jou handel arsenaal. Om ten volle te verstaan ​​hoe die Frama werk lees asseblief hierdie post voordat u verder gaan. Jy kan ook 'n gratis sigblad bevat 'n werkende Frama wat outomaties kan aanpas by die instellings wat jy spesifiseer te laai. Vind dit op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai tegniese aanwysers: Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama). Laat asseblief 'n comment en deel hierdie post as jy dit nuttig vind. Die aangepaste Frama dat ons getoets bestaan ​​uit meer as een veranderlike. So voordat ons dit kan sit teen ander Adaptive Bewegende Gemiddeldes om hul prestasie te vergelyk, moet ons eers verstaan ​​hoe die Frama optree as sy parameters verander. Uit hierdie inligting kan ons die beste instellings te identifiseer en diegene instellings gebruik by die verrigting van die vergelyking met ander bewegende gemiddelde tipes. Elke Frama vereis 'n instelling word wat vir die vinnig bewegende Gemiddeld (FC), Slow bewegende gemiddelde (SC) en die Frama tydperk self. Ons getoets ambagte lang en kort gaan, met behulp van daaglikse en weeklikse data, neem Einde van die dag (EOD) en einde van week (eow) seine te ontleed alle kombinasies van: FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 , 200, 250, 300 Frama 10, 20, 40, 80, 126, 252 Deel van die Frama berekening behels die vind van die helling van pryse vir die eerste helfte, tweede helfte en die hele lengte van die Frama tydperk. Om hierdie rede die Frama tydperke ons getoets is gekies as gevolg van die feit dat dit ewe getalle en die feit dat hulle ooreenstem met die geskatte aantal handelsdae in standaard kalender tydperke: 10 dae 2 weke, 20 dae 1 maand, 40 dae 2 maande, 80 dae jaar, 126 dae jaar en daar is 252 handelsdae in 'n gemiddelde jaar. 'N Totaal van 920 verskillende gemiddeldes is getoets en was dit, elkeen loop deur 300 jaar van data oor 16 verskillende globale indekse (besonderhede hier). Daily vs Weeklikse Data EOD vs eow Seine In ons oorspronklike MA toets Bewegende Gemiddeldes Eenvoudige teen Eksponensiële ons die lig gebring dat een keer 'n EMO lengte was bo 45 dae, deur die gebruik van eow seine in plaas van EOD seine jy didnt offer opbrengste, maar het die voordeel van 'n 50 sprong in die waarskynlikheid van wins en dubbel gemiddelde duur van die handel. Om te sien of dit was ook die geval met die Frama ons vergelyk met die beste opbrengste wat deur elke tipe sein: Soos jy kan sien, vir die Frama, Daily data met EOD seine wat by verre die mees winsgewende resultate en ons sal dus fokus op hierdie data aanvanklik. Dit word hieronder aangebied op kaarte verdeel deur Frama tydperk met die toetsuitslae op die y-as, die Fast MA (FC) op die x-as en 'n aparte reeks vertoon word vir elke Slow MA (SC). Frama geannualiseerde opbrengs Dag EOD lank die eerste indrukwekkende ding oor die resultate hierbo is dat elke enkele Daily EOD Lang gemiddelde getoets beter gevaar as die koop en hou geannualiseerde opbrengs van 6,32 tydens die toetsperiode (voordat vir transaksiekoste en glip). Dit is 'n sterk mosie van vertroue vir die Frama as 'n aanwyser. Jy sal ook agterkom dat die data-reeks op elke grafiek almal bondel saam onthulling dat soortgelyke resultate behaal ondanks die SC tydperk wat wissel 100-300 dae. Die verandering van die ander parameters egter 'n groot verskil en opbrengste te verhoog aansienlik wanneer die Frama tydperk is meer as 80 dae. Dit dui daarop dat die Fraktale Dimension is nie so nuttig as gemeet oor kort tydperke. Wanneer die Frama tydperk is kort, opbrengste te verhoog as die FC verleng. Dit is te danke aan die Fraktale Dimension om baie wisselvallig as gemeet oor kort tydperke en 'n langer FC dempende dat wisselvalligheid. Sodra die Frama tydperk is 40 dae of meer die Fraktale Dimension minder wisselvallig en as gevolg daarvan, die verhoging van die FC veroorsaak dan opbrengste te daal. Algehele die beste geannualiseerde opbrengs op die lang kant van die mark kom uit 'n Frama tydperk van 126 dae wat gelykstaande is aan sowat ses maande in die mark, terwyl 'n FC van net 1 tot 4 dae bewys mees doeltreffend te wees. Beoordeling van die resultate van die kort kant van die mark kom tot dieselfde gevolgtrekking hoewel die opbrengs was veel laer: Frama geannualiseerde opbrengs Kort. Frama geannualiseerde opbrengs gedurende die dag Blootstelling EOD Lang Bogenoemde kaarte wys hoe produktief elke verskillende Daily Frama EOD Lang was terwyl blootgestel aan die mark. Dit is duidelik dat die korter Frama periodes is baie minder produktiewe en niks minder as 40 dae is nie die moeite werd pla met. Die 126 dae Frama weer geproduseer die beste opbrengste met die optimale FC om 1 4 dae. Opbrengste uit te gaan kort ná 'n soortgelyke patroon maar as jy sou verwag was veel laer Frama geannualiseerde opbrengs Gedurende blootstelling Kort. Vorentoe beweeg sal ons fokus op die eienskappe van die 126 Dag Frama omdat dit konsekwent voortreflike opbrengste opgelewer. Frama, EOD Tyd in die mark. Omdat die 16 markte gevorderde gebruik teen 'n gemiddelde jaarlikse koers van 6,32 tydens die toetsperiode dit nie die geval as 'n verrassing dat die meerderheid van die blootstelling mark was om die lang kant. Deur die uitbreiding van die FC dit verder verhoog die tyd blootgestel aan die lang kant en verminderde blootstelling aan die kort kant. As die toets tydperk het bestaan ​​uit 'n lang beermark die blootstelling resultate sal waarskynlik omgekeer word. Frama, EOD Handel Duur. Deur die verhoging van die FC tydperk dit strek ook die gemiddelde duur handel. Die verandering van die SC maak min verskil, maar as die SC geopper 100-300 dae die gemiddelde duur handel nie so effens verhoog tot in ewigheid. Frama, EOD Waarskynlikheid van die wins. Soos jy sou verwag, is die waarskynlikheid van wins is hoër op die lang kant wat weer is meestal 'n funksie van die globale markte styg tydens die toetsperiode. Maar die belangrike inligting aan die lig gebring deur die kaarte bogenoemde is dat die waarskynlikheid van wins aansienlik verminder as die FC verleng. Dit is nog 'n aanduiding dat die optimale Frama vereis 'n kort FC tydperk. Die Beste Daily EOD Frama parameters. Ons toetse toon duidelik dat 'n Frama tydperk van 126 dae sal produseer naby optimale resultate. Terwyl die SC het ons gewys dat enige instelling tussen 100 en 300 dae 'n soortgelyke uitslag sal lewer. Die FC tydperk aan die ander kant moet kort 4 dae of minder wees. John Ehlers oorspronklike Frama het 'n FC van 1 en 'n SC van 198 dit sal fantasties resultate te produseer sonder die behoefte aan 'n verandering. Omdat ons verkies om handel te dryf as selde as moontlik ons ​​'n FC van 4 en 'n SC 300 as die beste parameters gekies omdat hierdie instellings lei tot 'n langer gemiddelde duur handel terwyl hy nog die vervaardiging van 'n groot opbrengs op beide die kort - en kant van die mark . Frama, EOD Long. Bo kan jy sien hoe die 126 Dag Frama met 'n FC van 4 en 'n SC 300 gepresteer sedert 1991 in vergelyking met 'n ewe geweegde globale gemiddelde van die getoets markte. Ek het ingesluit die prestasie van die 75 Dag EMO, eow becuase dit was die beste presteer eksponensiële bewegende gemiddelde van ons oorspronklike toetse. Dit illustreer duidelik dat die Fraktale Adaptive bewegende gemiddelde is beter as 'n standaard Eksponensiële bewegende gemiddelde. Die Frama is veel meer aktiewe egter die vervaardiging van meer as 5 keer soveel ambagte en gely het groter dalings gedurende die beermark 2008. Op die kort kant van die mark die Frama bewys verder sy doeltreffendheid. Sonder om enige parameters verander die 126 Dag Frama, EOD 4, 300 bly 'n top presteerder. Wanneer ons ons oorspronklike toetse het op die EMO ons het 'n vinniger gemiddelde gewerk beste vir 'n kort gaan en dat die 25 Dag EMO was veral effektief. Maar soos jy kan sien op die grafiek bo die Frama weer beter as. Wat is veral daarop waardig is dat die geannualiseerde opbrengs gedurende die 27 van die tyd wat dit Frama was kort die mark was 6,64 wat groter is as die wêreldwye gemiddelde jaarlikse opbrengs van 6,32. Sien die resultate vir die 126 Dag Frama, EOD 4, 300 126 Dag Frama, EOD 4, 300 Smoothing Tydperk Distribution. Met 'n standaard EMO die smoothing tydperk konstant as jy 'n 75 dag EMO dan die smoothing tydperk is 75 dae maak nie saak wat. Die Frama aan die ander kant is aanpasbaar sodat die smoothing tydperk voortdurend verander. Maar hoe is die glad versprei Is dit volg 'n klok kurwe tussen die FC en SC, is dit lukraak of is dit gelokaliseer rondom 'n paar waardes. Om die antwoord te openbaar ons gebring die persentasie wat elke glad tydperk plaasgevind het oor die 300 jaar van toetsdata. Die grafiek hierbo kom as 'n verrassing. Dit blyk dat ten spyte van 'n FC om SC reeks 4-300 dae, 72 van die smoothing was binne 'n 4-50 dag verskeidenheid en die meerderheid van dit was eers 5-8 dae. Dit verklaar waarom die verandering van die SC het min impak en waarom die verandering van die FC maak al die verskil. Dit verklaar ook waarom die Frama nie goed presteer by die gebruik van eow seine, soos 'n EMO moet wees oor 45 dae duur voordat eow seine gebruik kan word sonder om afbreuk opbrengste. 'N stadiger Frama Ons het geïdentifiseer dat die Frama is 'n baie doeltreffende aanwyser maar die beste parameters (126 Dag Frama, EOD 4, 300 Long) gevolg in 'n baie vinnige gemiddelde wat in jou toetse 'n tipiese handel duur van net 14 dae gehad. Ons weet ook dat die 75 Dag EMO, eow Lang is 'n doeltreffende nog stadiger bewegende gemiddelde en in ons toetse het 'n tipiese handel duur van 74 dae. 'N Goeie stadig bewegende gemiddelde kan 'n nuttige komponent in enige handel stelsel, want dit kan gebruik word om die seine van ander meer aktief aanwysers bevestig. So ons kyk deur die Frama toetsuitslae weer op soek na 'n minder aktiewe gemiddelde dit is 'n beter alternatief vir die 75 Dag EMO en dit is wat ons gevind: Die 252 Dag Frama, eow 40, 250 Lang produseer sommige indrukwekkende resultate en doen uit te voer die 75 Dag EMO, eow Lang deur 'n breuk. Maar hierdie fraksionele verbetering is in byna elke maat insluitend die prestasie op die kort kant. Die enigste teken terug is 'n effense afname in die gemiddelde duur handel van 74 dae tot 63 toe lank. As gevolg van die 252 Dag Frama, eow 40, 250 die 75 Dag EMO, eow het uitgeslaan van die Tegniese aanwyser stryd vir die oppergesag. Sien die resultate vir die 252 Dag Frama, eow 40, 250 lang en kort op elk van die 16 markte getoets. 252 Dag Frama, eow 40, 250 Smoothing Tydperk Distribution Frama Toets Gevolgtrekking Die Frama is verbasend effektief as beide 'n vinnige en 'n stadige bewegende gemiddelde en sal enige SMA of EMO oortref. Ons gekies om 'n gewysigde Frama met 'n FC van 4, 'n SC 300 en 'n Frama tydperk van 126 as die mees doeltreffende vinnige Frama hoewel die instellings vir 'n standaard Frama sal ook produseer uitstekende resultate. Vir 'n stadiger of langer termyn gemiddelde die beste resultate sal waarskynlik uit 'n FC van 40, 'n SC 250 en 'n Frama tydperk van 252. Robert Colby in sy boek The Encyclopedia of Tegniese Markaanwysers gesluit te kom, Hoewel die aangepaste bewegende gemiddelde is 'n interessante nuwe idee met 'n aansienlike intellektuele appèl, ons voorlopige toetse versuim om enige werklike praktiese voordeel te wys om hierdie meer komplekse tendens glad metode. Wel Mnr Colby, ons navorsing oor die Frama is in direkte teenstelling met jou bevindinge. Dit sal interessant wees om te sien of enige van die ander Adaptive bewegende gemiddeldes beter opbrengste kan lewer. Ons sal die resultate te plaas as hulle beskikbaar is. Welgedaan John Ehlers wat jy geskep het 'n ander uitsonderlike aanwyser Bou winsgewende handel stelsels