Variable Gleit Durchschnitt Indikator Mt4

MetaTrader 5 - Indikatoren Variable Index Dynamic Average (VIDYA) - Indikator für MetaTrader 5 Variable Index Dynamic Average (VIDYA) technischer Indikator wurde von Tushar Chande entwickelt. Es ist eine originelle Methode, den Exponential Moving Average (EMA) mit der sich dynamisch verändernden Periode der Mittelung zu berechnen. Die Periode der Mittelung hängt von der Marktvolatilität ab, da das Maß der Volatilität Chande Momentum Oscillator (CMO) gewählt wurde. Dieser Oszillator misst das Verhältnis zwischen der Summe der positiven Inkremente und der Summe der negativen Inkremente für einen bestimmten Zeitraum (CMO-Periode). CMO-Wert wird als Verhältnis zum Glättungsfaktor EMA verwendet. So muss VIDYA Parameter einstellen: Zeitraum der GMO und Zeitraum der EMA. Normalerweise wird nicht VIDYA selbst in Handelssystemen verwendet, sondern seine obere und untere Grenze (Upper band amp Lower band), die bei N über und unter VIDYA liegen. Die Interpretation des Indikators für den Empfang von Handelssignalen in dieser Form erfolgt ähnlich wie bei Bollinger Bands. Variable Index Dynamic Average Indicator Der Standard Exponential Moving Average wird nach folgender Formel berechnet: EMA (i) Preis (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (PeriodEMA1) - Glättungsfaktor PeriodEMA - EMA Mittelwertbildung Zeitraum Preis (i) - aktueller Preis EMA (i-1) - vorheriger Wert von EMA. Der Wert des variablen Index-dynamischen Mittelwerts wird in analoger Weise unter Verwendung von CMO berechnet: VIDYA (i) Preis (i) F ABS (CMO (i)) VIDYA (i-1) (1 - F ABS (CMO (i))) ABS (CMO (i)) - absoluter Stromwert Chande Momentum Oszillator VIDYA (i-1) - vorheriger Wert von VIDYA. Der Wert von CMO wird nach folgender Formel berechnet: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) - aktuelle Summe der positiven Preisinkremente für die Periode DnSum (i) - aktuelle Summe der negativen Preisinkremente für den Zeitraum. Variable Moving Average (VMA) Eine VMA ist eine EMA, die in der Lage ist, ihren Glättungsprozentsatz auf der Grundlage der Marktinverträglichkeit automatisch zu regeln. Seine Empfindlichkeit wächst, indem sie den laufenden Daten mehr Gewicht verleiht, da sie einen besseren Signalindikator für kurz - und langfristige Märkte erzeugt. Die Mehrzahl der Möglichkeiten zur Messung von Moving Averages kann nicht für Seitenbewegungspreise im Vergleich zu Trendmärkten kompensieren und oft viele falsche Signale erzeugen. Längerfristig bewegte Durchschnitte sind langsam, um auf Umkehrungen im Trend zu reagieren, wenn die Preise über einen längeren Zeitraum hin - und hergehen. Ein variabler Moving Average reguliert seine Empfindlichkeit und lässt ihn bei jedem Marktzustand durch eine automatische Regulierung der Glättungskonstante besser funktionieren. Der Variable Moving Average ist auch als VIDYA Indicator bekannt. Aber diese Version ist ein modifiziertes Konzept der VIDYA. Der Variable Moving Average wurde von Tushar S. Chande entwickelt und erstmals in seinem Artikel im März 1992 in der Technischen Analyse der Aktie amp Commodities Magazin, in dem eine Standardabweichung als Volatility Index verwendet wurde, vorgestellt. In seinem Oktober, 1995 Artikel in der gleichen Zeitschrift, Chande modifizierte die VIDYA, um seinen eigenen Chande Momentum Oszillator (CMO) als Volatility Index zu verwenden, ist der VMA-Code unten das Ergebnis dieser Änderung. Keine Informationen auf dieser Website sind Anlageberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Der Handel kann Ihnen ein Verlustrisiko aussetzen, das größer ist als Ihre Einlagen und ist nur für erfahrene Anleger geeignet, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen, um dieses Risiko zu tragen. ProRealTime ITF-Dateien und andere Anhänge: Neue PRC ist auch jetzt auf YouTube, abonnieren Sie unseren Kanal für exklusive Inhalte und Tutorials Warnung: Trading kann Sie ein Risiko für einen Verlust größer als Ihre Einzahlungen aussetzen und ist nur für erfahrene Kunden geeignet, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen Solches Risiko zu tragen Die Artikel, Codes und Inhalte auf dieser Website enthalten nur allgemeine Informationen. Sie sind keine persönliche oder Anlageberatung noch eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf eines Finanzinstruments. Jeder Investor muss ein eigenes Urteil über die Angemessenheit des Handels eines Finanzinstruments für seine eigene finanzielle, steuerliche und rechtliche Situation machen. Um Ihnen zu helfen, Ihnen die bestmögliche Erfahrung auf ProRealCode zu bieten, verwenden wir Cookies. Wenn Sie auf Weiter klicken, stimmen Sie zu unserer Verwendung zu. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Datenschutzerklärung. ContinueVariable gleitender Durchschnitt ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der automatisch die Glättungskonstante basierend auf der Volatilität der Datenreihe anpasst. Je flüchtiger die Daten sind, desto größer ist die Glättungskonstante, die bei der gleitenden Durchschnittsberechnung verwendet wird. Je größer die Glättungskonstante ist, desto mehr Gewicht wird den aktuellen Daten gegeben. Das Gegenteil gilt für weniger flüchtige Daten. Typische gleitende Durchschnitte leiden unter der Unfähigkeit, Änderungen der Volatilität zu kompensieren. Während flüchtiger Märkte willst du einen gleitenden Durchschnitt, um seine Empfindlichkeit zu erhöhen, damit du schnell auf der richtigen Seite von wilden Gyrationen bist. Durch die automatische Anpassung der Glättungskonstante ist ein variabler gleitender Durchschnitt in der Lage, seine Empfindlichkeit anzupassen, so dass er in den hohen und niedrigen Volatilitätsmärkten besser abschneiden kann. Formulas: AbsCMO: (Abs (CMO (CFO)) VARMA. mq4 (VWM) 1.71 KiB) 470 Mal heruntergeladen Alexander. Gettinger FXCodeBase: Bestätigte User Beiträge: 2518 Registriert: Mi Mär 31, 2010 21:40 Ort: Russia, Omsk Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: Google [Bot] und 0 Gäste Powered by phpBB copy 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Gruppe FXCodeBase. Die ultimative Quelle der Indikatoren und Signale für die FXCM Trading Station und Marketscope Anwendungen Forex Capital Markets, LLC. (FXCM LLC) ist eine unabhängige juristische Person und ist nicht mit Gehtsoft USA LLC verbunden. Fxcodebase ist nicht im Besitz, kontrolliert oder betrieben von FXCM LLC. FXCM unterstützt kein Produkt oder eine Dienstleistung von Gehtsoft USA LLC. Nichts, was mit dieser Beförderung verbunden ist, gilt als Kauf - oder Angebotsanforderung, um ein Produkt oder eine Dienstleistung an irgendeine Person in einer Gerichtsbarkeit zu verkaufen, wenn ein solches Angebot, eine Aufforderung, ein Kauf oder ein Verkauf nach den Gesetzen oder Bestimmungen dieser Gerichtsbarkeit rechtswidrig wäre. Variable Moving Durchschnitt (VMA) aka Volatility Index Dynamic Ave (VIDYA) Der Variable Moving Average (VMA) aka Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) wurde von Tushar S. Chande entwickelt und erstmals in der März 1992 Ausgabe der Technischen Analyse der Aktien amp Commodities 8211 vorgestellt Anpassung der Bewegungsdurchschnitte an die Marktvolatilität Die Chande8217s-Theorie war, dass die Leistung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts durch die Verwendung eines Volatility Index (VI) verbessert werden könnte, um die Glättungsperiode anzupassen, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Die Idee ist, dass, wenn die Preise verstopft sind, sollte ein Durchschnitt verlangsamen, um Whipsaw zu vermeiden, aber wenn die Preise stark anhalten, sollte ein Durchschnitt beschleunigen, um die großen Preisbewegungen zu erfassen. Er war nicht die erste Person, die in diesen Zeilen zu denken George R. Arrington, Ph. D eingeführt eine variable Simple Moving Average auf der Grundlage von Standard-Abweichung in der Juni 1991 Ausgabe der technischen Analyse von Aktien amp Commodities 8211 Aufbau einer variablen Länge Moving Average ( VLMA). Die YIDYA stellte jedoch einen massiven Schritt vorwärts von der VLMA dar, weil sie eine viel größere Ausbreitung der Glättungsperioden erlaubte. Wie man einen variablen Moving Average VMA berechnet (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Benutzer Wahl eines Maßes der Volatilität oder Trendstärke. N Benutzer wählte konstante Glättungsperiode. Hier ist ein Beispiel für eine 3-Perioden-VMA mit einem 3-Perioden-Wirkungsgrad (ER) als VI: Wie die VIDYA-Glättung durch den Volatilitätsindex verändert wird Der Variable Moving Average ist einzigartig, da er keine obere oder untere Grenze für seine Glättung hat Periode: Die VMA-Glättungsperiode kann unendlich hoch gehen, bis der Volatilitätsindex gleich Null ist, an welchem ​​Punkt der resultierende Durchschnitt aufhört zu bewegen und gleich dem vorherigen VMA zu sein. Wenn der Volatilitätsindex gleich 1 ist, ist die Glättungsperiode gleich dem vom Benutzer ausgewählten Konstanten 8216N8217, wie wenn die Y-Achse N die X-Achse 1 ist. Wenn jedoch der verwendete Volatilitätsindex über 1 ansteigen kann (wie das Standardabweichungsverhältnis) Dann kann die Glättungsperiode unter den gewählten Benutzer fallen. Wenn das VI (N2) 0,5 ist, dann ist die Glättungsperiode 1, was gleich dem Preis selbst ist. Darum darf das VI, das verwendet wird, nicht über (N2) 0,5 aufsteigen, und wenn es einmal der Fall ist, dann muss diese Kappe in die Formel geschrieben werden. Ein Blick auf die tatsächliche Alpha Da die VMA ist wie der Name schon sagt, variabel, ist die 8216Actual Alpha8217 nicht statisch, sondern wird durch das VI beeinflusst. Durch die Änderung der Konstante 8216N8217 ändert sich jedoch die Interpretation des VIs sehr stark: Oben sehen Sie ein Beispiel des 8216Actual Alpha8217 und die daraus resultierende Glättungsperiode für eine VMA mit einem 8216N8217 von 1 und einem 8216N8217 von 5. Wir wissen, dass wenn das VI 1 (Was darauf hinweist, dass sich die Bestände perfekt verhalten) die Glättungsperiode 8216N8217. So wäre die schnellstmögliche Glättungsperiode in diesen Beispielen 1 und 5 bzw. kein großer Unterschied. Aber es ist erstaunlich zu sehen, was ein großer Einfluss ändern 8216N8217 nur ein paar Punkte hat insgesamt. In der Tat als 8216N8217 erhöht sich die resultierenden VMA-Bewegungen exponentiell langsamer. Dieser Einfluss ist eher wie die Quadrone von Kaufman in seinem Adaptive Moving Average verwendet. Welcher Volatilitätsindex, der Chande benutzt, verwendete ursprünglich das Standardabweichungsverhältnis als sein VI und dies ist das, das normalerweise verwendet wird, wenn Leute über ein VIDYA sprechen. Aber später, im Oktober 1995 Artikel von Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 8216Identifying Leistungsstarke Breakouts Anfang 8216 schlug er die Verwendung seiner eigenen Chande Momentum Oszillator (CMO). Da der CMO zwischen 100 und -100 liegt, müssen wir den absoluten Wert durch 100 dividieren. Das Ergebnis ist identisch mit dem Effizienzverhältnis (ER) und ist das VI am häufigsten, wenn man sich auf eine VMA bezieht . Jedes Maß der Volatilität oder Trendstärke kann jedoch verwendet werden, solange es zwischen einem Null bis (N2) 0,5 Bereich passt, wo höhere Messwerte einen stärkeren Trend anzeigen. Volatilitätsindizes, die für die Prüfung verwendet werden Als Teil des 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 haben wir getestet, testen die folgenden Indikatoren als Volatilitätsindex in einem Variablen Moving Average: Gibt es irgendwelche anderen, die du denkst, lohnt es sich zu testen Bitte informieren Sie uns im Kommentarbereich ganz unten. Variable Moving Average Excel File Ich habe eine Excel Spreadsheet mit dem Variable Moving Average zusammengestellt und es zur kostenlosen Download zur Verfügung gestellt. Es enthält eine Version 8216basic8217, die alle Arbeiten und eine 8216fancy8217 zeigt, die sich automatisch an die Länge und den von Ihnen angegebenen Volatilitätsindex anpassen wird. Finde es am folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren: Variable Moving Average (VMA) 10 Tag Variable Moving Average Beispiel, VI 50 Tag Effizienz Verhältnis Dank Bruder das ist toll. Die Erklärung der Mathematik dahinter ist sehr hilfreich jetzt, da ich verstehe, wie jeder Teil der Gleichung funktioniert, kann ich mit ihm spielen eine Frage8230 VMA1 für den ersten Datenpunkt, den Sie gerade die Close1 verwenden und in diesem Fall warum nicht einfach nur Close1 es sollte Sei besser auf Preisänderung reagieren Ich muss mit steveplace zustimmen, heteroskedacity ist schwer zu erklären um 7:00 morgens lol froh, dass du es nützlich gefunden hast Peter. Ich finde einige der Formeln rund um das Internet für diese Dinge wirklich schwer zu lesen, weil ich don8217t irgendeine formale Mathematik Ausbildung haben. Deshalb breche ich alles ab und zeige die Arbeit, also gibt es keine Verwirrung. In Bezug auf Ihre Frage ist die VMA immer noch ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) etfhqblog20101108exponential-gleitender Durchschnitt aber mit einem dynamischen Alpha statt einer konstanten. Alle EMAs verwenden ihren vorherigen Durchschnitt, während sie vorankommen, aber mit einer Nummer am Anfang (in der Regel die vorherige Schließung) EMA EMA (1) (Schließen EMA (1)) ausgesät werden müssen. Wenn du fortfährst, das vorhergehende zu benutzen, dann würde der Durchschnitt den Preis so genau verfolgen, daß er ihm fast genau entspricht. Laden Sie das gespreizte Blatt herunter, wenn Sie bereits haven8217t und probieren Sie es aus. Gehen Sie zu der Zelle J5 am Ende der Formel, so heißt es, dass IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) dies zum Lesen von IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5) - E4), 82218221)) füllen Sie diese Formel an den unteren Rand der Spalte und es wird dann auf die vorherige schließen statt der vorherigen VMA. BTW Ich habe gerade bemerkt, dass ich die Kalkulationstabelle auf manuelle Berechnung Update statt automatisiert eingestellt hatte. Vielleicht möchten Sie das ändern oder es wieder herunterladen, wie ich es jetzt behoben habe. Sagte vor 5 Jahren Ich benutze VMA zusammen mit anderen MA8217s (einfach, exp, gewichtet, vol gewichtet, dreieckig). Sollte ich den gleichen Zeitraum für VMA wie die Periode für andere Mittel verwenden, benutze ich Kreuzung als meine buysell Punkte als andere MA8217s oder sollte ich die Richtung von VMA als mein buysell Signal danke für Ihre Unterstützung verwenden. Derry Brown vor 5 Jahren Sie können Testergebnisse für mehrere der MAs sehen, die Sie hier erwähnt haben 8211 etfhqblog20100525best-technische Indikatoren Die Antwort auf Ihre Frage hängt davon ab, ob Sie sie als Teil eines mechanischen Systems oder einer diskretionären verwenden. Ich habe die Ergebnisse von MA-Crossovers nicht zwischen verschiedenen Arten von MAs getestet, aber ich würde nicht erwarten, dass dies ein effektiver Ansatz ist. Jede Art von gleitenden Durchschnitt ist einzigartig, so dass es nicht notwendig ist, die gleiche Glättungsperiode zu verwenden und die VMA ist so anders als sie muss als ein völlig separater Durchschnitt behandelt werden. Hoffe das hilft demry