Moving Average Index Dynamic

Variable Index Dynamischer Durchschnittlicher Variabler Index Dynamischer Durchschnittlicher Technischer Indikator (VIDYA) wurde von Tushar Chande entwickelt. Es ist ein originelles Verfahren zur Berechnung des Exponential Moving Average (EMA) mit der sich dynamisch verändernden Mittelungsperiode. Die Zeitdauer der Mittelung hängt von der Marktvolatilität ab, da das Maß der Volatilität der Chande Momentum Oscillator (CMO) gewählt wurde. Dieser Oszillator misst das Verhältnis zwischen der Summe der positiven Inkremente und der Summe der negativen Inkremente für eine bestimmte Periode (CMO-Periode). Der CMO-Wert wird als Verhältnis zum Glättungsfaktor EMA verwendet. Daher muss VIDYA Parameter einrichten: Zeitraum der CMO und Zeitraum der EMA. Anwendung In der Regel wird nicht VIDYA selbst in Trading-Systemen verwendet, sondern seine obere und untere Grenze (Oberband-Amp-Lower-Band), die durch N über und unter VIDYA. Die Interpretation des Indikators für den Empfang von Handelssignalen in dieser Form erfolgt ähnlich wie bei Bollinger Bandsreg. Berechnung Der Standard-Exponentialbewegungsdurchschnitt wird nach folgender Formel berechnet: EMA (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (PeriodEMA1) Glättungsfaktor PeriodEMA EMA Mittelungszeitraum (i) Strom Preis EMA (i-1) früheren Wert von EMA. Der Wert von Variable Index Dynamic Average wird analog zu CMO berechnet: VIDYA (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 gemäß der folgenden Formel berechnet: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) aktuelle Summe positiver Preisschritte für den Zeitraum DnSum (i) aktuelle Summe der negativen Kursinkremente für den Zeitraum. Volatility Index Adaptive Average auf unseren Aktiencharts Beschreibung Der Variable Moving Average, auch Volatility Index Dynamic Average (VIDIA) genannt, wurde 1992 von Tushar S. Chande entwickelt und eingeführt Hauptidee hinter Variable Moving Average ist es, dynamisch einen gleitenden Durchschnitt an eine Trend-Volatilität anzupassen (anzupassen) oder eine Art von Trend. VIDIA gehört zur Gruppe der Adaptiven Bewegungsdurchschnitte, die auch als Intelligent Moving Averages bezeichnet werden. Technische Analyse, Signale und Handelssysteme VIDYA basiert auf Exponential Moving Average (EMA). Es sieht aus wie EMA, seine Formel sehr ähnlich der EMAs Formel und es wird in der technischen Analyse in der gleichen Weise wie traditionelle gleitende Durchschnitte verwendet werden. Der Hauptunterschied zwischen VIDYA und traditionellem EMA besteht darin, dass VIDYA aufgrund der Efficiency Ratio-Komponente in den Berechnungen während der Seitentrends dazu neigt, die Verzögerung zu erhöhen, indem versucht wird, häufige Signale zu vermeiden. Gleichzeitig verhält sich VIDYA bei starken Trends in der Nähe der traditionellen EMA. Auf der QQQ Aktie unten finden Sie, dass bei starken up-move die VIDYA und Exponential MA bewegen sich in der Nähe sind. Dann, wenn QQQ geht in Side-Way-Bereich Trend, VIDYA beginnt mehr zu lagern, indem Sie versuchen, Crossovers mit Preis zu vermeiden. Dann, wenn QQQ stark nach unten VIDYA bewegt sich identisch mit der EMA wieder. Tabelle 1: QQQ-Aktienchart - Vergleich von 25-bar VIDYA und 50-bar-EMA Auf der obigen Grafik 1 sehen wir, dass VIDYA während der starken Trends in der Nähe der EMA mit der zweimal größeren Balkenperiodeneinstellung bewegt wird. Da VIDYA im Grunde ein gleitender Durchschnitt ist, wird er in der technischen Analyse verwendet, da alle anderen Bewegungsdurchschnitte sind. Die wichtigsten Wege der Verwendung von MA einschließlich Volatility Index Dynamic Average sind eine Trendrichtung zu sehen - steigende gleitende Durchschnitt zeigt up-Trend und sinkenden gleitenden Durchschnitt ist ein Indiz für die Aufwärtstrend, um Signale auf die Übergänge von Preis und einem gleitenden Durchschnitt zu generieren Preiskreuze unterhalb von MA a quotSellquot-Signal erzeugt und Preiskreuze über MA ein quotBuyquot-Signal erzeugt, um Handelssignale auf den Überkreuzungen von zwei (schnellen und langsamen) gleitenden Durchschnitten zu erzeugen - wenn Fast MA unterhalb von Slow MA kreuzt, wird ein Quellsignal erzeugt und wann Fast MA kreuzt über langsame MA ein quotBuyquot-Signal wird generiert (MACD-Prinzip) zu glätten choppy Indikatoren für andere technische Indikatoren gelten als zweite Signalleitung mit Zweck der Erzeugung von Handelssignalen auf Übergänge eines Indikators und MA angewendet auf sie - zeigt Momente, wenn Eine Anzeige ändert ihre Richtung. Um den Vorteil von VIDYA gegenüber der traditionellen EMA zu demonstrieren, haben wir im Folgenden ein Diagramm dargestellt. Auf dem Diagramm 2 sehen Sie ein einfaches Handelssystem, das auf den Frequenzweichen 25-bar VIDYA und 25-bar EMA basiert. Auf dem gleichen Diagramm sehen Sie ein anderes einfaches Handelssystem, das auf den Überkreuzungen von zwei EMAs mit 25- und 50 bar-Periode basiert (50-bar EMA ist nah an 25-bar VIDYA) Einstellung. Chart 2: QQQ Aktie Chart Beispiel für zwei einfache Handelssysteme: auf Crossovers von VIDYA und EMA und auf Crossovers von zwei EMAs Auf der obigen Tabelle QQQ sehen Sie, dass ein einfaches Handelssystem basierend auf den Crossover von 25-bar VIDYA und 25- Bar EMA erzeugt nur zwei Signale - ein Kauf und ein Verkaufssignal. Zur gleichen Zeit, auf dem gleichen Diagramm, ein einfaches Handelssystem, das auf den Überkreuzungen von zwei EMAs basiert, die in zusätzlichen Signalen während des QQQ Nebenabschnittshandeles erzeugt werden. Diese Abbildung zeigt, dass VIDYA ein besseres Ergebnis gegenüber dem traditionellen Exponential MA liefern könnte, wenn es darum geht, choppy Signale während der Seitwärtsbewegung zu vermeiden. Man kann sagen, dass wir eine langsame EMA-Balkenperiodeneinstellung erhöhen können und nur zwei Signale auf dem Zwei-EMA-einfachen Handelssystem haben. Richtig ist, dass die Erhöhung der EMA-Balkeneinstellung die Verzögerung erhöht (siehe Grafik 3 unten), während die Verwendung von VIDYA als langsamer, gleitender Durchschnitt es ermöglicht, die Verzögerung klein zu halten und dadurch die Anzahl der Signale zu vermeiden oder zumindest zu reduzieren Preisentwicklung. Abbildung 3: QQQ-Aktienchart Beispiel zweier einfacher Handelssysteme: an Crossover von VIDYA und EMA sowie an Crossover von zwei EMAs Wie Sie auf dem QQQ-Aktienchart oben sehen können, um häufige Signale an der Spitze zu vermeiden Mussten wir die zweite EMA-Balkenperiode von 50 bar auf 125 bar erhöhen. Dieser Anstieg in der Balkenperiodeneinstellung verursachte große Verzögerung für die ersten quotBuyquot-Signale - das Signal "Buyquot" wurde zu höheren Preisen erzeugt, als wenn wir VIDYA verwenden würden. VIDIA Formel und Berechnungen Die Berechnungen und die Formel des Volatility Index Adaptive Average sind den Berechnungen und der Formel von Exponential Moving Average ähnlich: VIDIA 2 (BP 1) VI (Close - Previous VIDYA) Zurück VIDYA Wo: BP - ist eine Auswahl von a Benutzer Bar Periode für MA VI - Volatility Index, die dynamisch anwenden Bar Zeitraum zu einem Trend verwendet wird. Während VI ein beliebiger Indikator sein kann, ist das Wirkungsgradverhältnis am meisten für diesen Zweck verwendet. VI ER Änderung Summe der absoluten Änderungen Wo quotChangequot berechnet wird, wenn die durch eine Benutzerbalkenperiode (BP) und das Quotsum der absoluten Änderungsquot ausgewählten Umschaltung als Summe berechnet wird Absolute Änderungen der einzelnen Balken in ausgewählten Zeitraum. 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SMA vs. EMA Simple Moving Averages (SMA) glatt Preis-Aktion durch die Berechnung der Vergangenheit Schlusskurse und dividiert durch die Anzahl der Perioden. Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und durch 10 dividieren. Je glatter der gleitende Durchschnitt, desto langsamer reagiert er auf die Preise. Ein 50-Tage gleitender Durchschnitt bewegt sich langsamer als ein 10-Tage gleitender Durchschnitt. Ein 10- und 20-Tage gleitender Durchschnitt kann manchmal eine Volatilität der Preise erfahren, die es schwieriger machen kann, Preisaktionen zu interpretieren. In diesen Zeiträumen können Fehlsignale auftreten, die Verluste verursachen, weil die Preise dem Markt zu weit voraus sind. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) reagiert auf die Preise viel schneller als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Dies liegt daran, dass die EMA mehr Gewicht auf die neuesten Daten als die älteren Daten. Es ist ein guter Indikator für die kurzfristige und eine gute Methode, um kurzfristige Trends zu erfassen, weshalb Händler sowohl einfache als auch exponentielle Bewegungsdurchschnitte gleichzeitig für Ein - und Ausgänge verwenden. Trotzdem kann es auch die Daten hinter sich lassen. Das Problem mit sich bewegenden Durchschnitten In seiner Forschung der bewegten Durchschnitte, die viel weiter ging als die grundlegenden Beispiele, die bereits gezeigt wurden, fand McGinley, daß bewegliche Durchschnitte viele Probleme hatten. Das erste Problem war, dass sie unangemessen angewendet wurden. Gleitende Mittelwerte in verschiedenen Perioden arbeiten mit unterschiedlichem Ausmaß in verschiedenen Märkten. Zum Beispiel, wie kann man wissen, wann man einen 10-Tage zu einem 20- bis 50-Tage gleitenden Durchschnitt in einem schnellen oder langsamen Markt zu verwenden. Um das Problem der Wahl der Länge des gleitenden Durchschnitts, die auf den aktuellen Markt zutrifft, zu lösen, passt sich der McGinley Dynamic automatisch der Geschwindigkeit des Marktes an. McGinley glaubt, dass gleitende Mittelwerte nur als Glättungsmechanismus und nicht als Handelssystem oder Signalgenerator verwendet werden sollten. Es ist ein Trendmonitor. Aber ein 10-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt ist um fünf Tage oder die Hälfte seiner Länge ausgeschaltet. Die Chancen sind gut, dass die große Verschiebung der Preise bereits am fünften Tag eines 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt aufgetreten ist. Darüber hinaus sollte ein 10-Tage gleitenden Durchschnitt richtig aufgetragen werden fünf Tage vor dem aktuellen Datum. Zudem konnte McGinley feststellen, dass die gleitenden Durchschnittswerte den Preisen nicht folgen konnten, da es häufig zu großen Trennungen zwischen Preisen und gleitenden Durchschnittslinien kam. McGinley suchte, diese Probleme zu beseitigen, indem er einen Indikator ermittelte, der Preise näher umrissen, Preisabtrennung und whipsaws vermeiden würde und Preise automatisch in schnellen oder langsamen Märkten folgen würde. McGinley Dynamic Das tat er mit der Erfindung des McGinley Dynamic. Die Formel ist: Die McGinley Dynamic sieht aus wie eine gleitende durchschnittliche Linie, aber es ist ein Glättungsmechanismus für die Preise, die sich herausstellen, weit besser als jeder gleitende Durchschnitt. Es minimiert Preisabstand, Preis whipsaws und Umarmungen Preise viel mehr eng. Und es tut dies automatisch, da dies ein Faktor der Formel ist. Aufgrund der Berechnungen beschleunigt sich die Dynamic Line in den Märkten, da sich die Preise nach wie vor langsamer in den Märkten bewegen. Man möchte schnell sein, in einem Down-Markt zu verkaufen, aber fahren ein bis Markt so lange wie möglich. Die Konstante N bestimmt, wie eng der Dynamic den Index oder den Bestand verfolgt. Wenn man einen 20-Tage gleitenden Durchschnitt emuliert, verwenden Sie beispielsweise einen N-Wert, der halb so groß ist wie der gleitende Durchschnitt oder in diesem Fall 10. Er vermeidet Whipsaws, weil die Dynamic Line die Preise in jedem Markt schnell oder langsam verfolgt Ein Lenkmechanismus, der an den Preisen orientiert bleibt, wenn Märkte beschleunigen oder verlangsamen. Man kann sich auf Handelsentscheidungen berufen, doch McGinley hat das Dynamic 1997 als Marktinstrument und nicht als Handelsindikator erfunden. Fazit Ob es sich um ein Werkzeug oder Indikator handelt, das McGinley Dynamic ist ein faszinierendes Instrument, das von einem Markttechniker erfunden wurde, der Märkte und Indikatoren seit fast 40 Jahren verfolgt und studiert hat. Weitere Informationen zu Indikatoren und Marktinstrumenten finden Sie in unserem Technical Analysis Tutorial.