Fractal Adaptive Bewegende Gemiddelde Aanwyser

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) Fractal Adaptive bewegende gemiddelde 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. Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. 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 1) Frama (i1) Prys (i) D. w.s. 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 tydperke lank LowestPrice (i) huidige minimale waarde vir lengte tydperke Waardes N1, N2 en N3 is onderskeidelik gelyk aan: N2 (i) N (lengte, ek lengte) N3 (i) N (2 lengte, i) Adaptive bewegende gemiddelde Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) Tegniese aanwyser gebruik vir die bou van 'n bewegende gemiddelde met 'n lae sensitiwiteit vir reeks geluide prys en word gekenmerk deur die minimale vertraging vir tendens opsporing. Hierdie aanwyser is ontwikkel en deur Perry Kaufman beskryf in sy boek quotSmarter Tradingquot. Een van nadele van verskillende glad algoritmes vir die prys reeks is dat toevallige prys spronge kan lei tot die voorkoms van vals tendens seine. Aan die ander kant, glad lei tot die onvermydelike vertraging van 'n sein oor tendens stop of verander. Hierdie aanwyser is ontwikkel vir die uitskakeling van hierdie twee nadele. Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. - Prys (i DAAR (i) huidige waarde van die doeltreffendheid verhouding Signal (i) ABS (Prys (i): berekening om die huidige mark toestand Kaufman het die idee van Doeltreffendheid verhouding (EV), wat bereken word deur die formule hieronder omskryf - N)) huidige sein waarde, absolute waarde van verskil tussen die huidige prys en die prys N tydperk gelede geraas (i) bedrag (ABS (prys (i) - prys (i-1)), N) huidige geraas waarde, som absolute waardes van die verskil tussen die prys van die huidige tydperk en prys van die vorige tydperk vir n periodes. Op 'n sterk tendens van die doeltreffendheid verhouding (EV) sal neig om 1 indien daar geen gerig verkeer, sal dit 'n bietjie meer as 0. Die verkry waarde van ER word gebruik in die eksponensiële gladstryking formule wees: EMA (i) Prys (i ) SC EMO (i-1) (1 - SC) SC 2 / (N1) EMO glad konstante, N tydperk van die eksponensiële bewegende EMO (i-1) vorige waarde van EMO. Die smoothing verhouding vir die vinnige mark moet wees as vir EMO met periode 2 (vinnig SC 2 / (21) 0,6667), en vir die tydperk van tendens EMO tydperk moet gelyk wees aan 30 (stadig SC 2 / (301) 0,06452) . So het die nuwe verandering glad konstant bekendgestel (afgeskaal glad konstante) SSC: SSC (i) (ER (i) (vinnig SC - stadig SC) stadige SC SSC (i) DAAR (i) 0,60215 0,06425 Vir 'n meer doeltreffende invloed van die verkry glad konstante op die gemiddelde tydperk Kaufman beveel dit kwadratuur Finale berekening formule:. AMA (i) prys (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) of (na herrangskikking ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (prys (i) - AMA (i-1)) AMA (i) huidige waarde van AMA AMA (i1) vorige waarde van AMA SSC ( i) huidige waarde van die skaal glad constant. The Voortgesette Soek vir Robuuste Momentum Aanwysers: die Fraktale Adaptive Moving Gemiddelde volgende uit die laaste post en tersydestelling van die-nie-werkende as-geadverteer Trend Vigor aanwyser, sal ons ons aandag op die wêreld van aangepaste bewegende gemiddeldes. in hierdie geval, sal ek saam met die FRAMA8211the fraktale Adaptive bewegende gemiddelde. die rede waarom ek begin af met hierdie een is dat volgens ETFHQ in hierdie pos. Frama is 'n aanduiding dat lyk baie sterk om prestasie, selfs met behulp van wat beslis lyk na 'n baie eenvoudige strategie (lang as die prys kruise oor die aanwyser, uitgang omgekeerd), wat waarskynlik sal laat een oop te whipsaws wees. Maar voor dan, I8217d graag 'n inleiding tot die Frama maak, deur 'n skakel na die oorspronklike Dr John Ehlers papier, hier. Terwyl ek won8217t probeer om 'n beter formele verklaring as die man wat die aanwyser geskep gee (wat is die rede waarom die papier is daar), die manier wat ek intuïtief te dink oor die Frama (of die aangepaste bewegende gemiddelde gesin van aanwysers, wat hier aangetref word) is dat hulle verbeterings van die eksponensiële bewegende gemiddelde wat probeer om die aanwyser tydens sikliese periodes mark glad te whipsaws vermy, en om 'n vinniger reaksie in tye van sterk tendense het, ten einde die skade wat as gevolg van 'n einde tendens te verminder. Die Frama self vergelyk twee tydperke van N / 2 dae (die laaste N / 2 dae, en die laaste N / 2 dae voor die laaste N / 2 dae) na die totale tydperk (N dae). Intuïtief, indien daar 'n reguit tendens opwaarts, dan die uitdrukking (log (N1N2) - log (N3)) / log (2), waar N1 is die verskil van die hoogste hoog en laagste laag oor die afgelope N / 2 dae en N2 is identies, behalwe vir die vorige N / 2 dae voor die laaste N / 2 dae, en N3 is dieselfde hoeveelheid oor die hele N dae, sal gelyk wees aan nul, en dus, sou die eksponent van daardie gelyk wees aan 1, wat analoog aan 'n EMO van 1 dag. Net so, wanneer daar 'n groot deel van die opeenhoping, dan die uitdrukking log (N1N2) sal groter wees as log (N3), en so die eksponent (dit wil sê, die fraktale dimensie) van die eksponent sal nader aan 2 wees (of groter , want ek geïmplementeer die gewysigde Frama). Let8217s kyk na die kode: wese van die tweede deel van die kode, dit is 'n gevorderde vorm van die eksponensiële bewegende gemiddelde wat rekening hou met die hoeveelheid verkeer oor 'n groter tydperk in vergelyking met die swaai by twee fyner tussenposes in die twee helftes van daardie tydperk. Die metode vir die gewysigde Frama is te danke aan ETFHQ (weereens), wat hier aangetref word. En terwyl woorde kan maak vir 'n bietjie van verduideliking, in hierdie geval, 'n foto (of 'n paar) is veel meer werd. Hier is 'n paar kode wat ek geskryf het om 'n EMO plot, en drie afsonderlike Frama berekeninge (die verstek John Ehlers instellings, die beste ETFHQ instellings, en die stadiger ETFHQ instellings) op XLB vanaf 2003 deur middel van 2010 (ja, dieselfde XLB uit ons Trend Vigor backtest, want dit was die go-to instrument vir al ons individuele aandele kurwes). Dit lei tot die volgende plot: Vanuit hierdie perspektief, die verbeterings is duidelik. In wese, die langtermyn Frama (FC 40, N 252 SC 252) beskik oor die grootste deel van die gladheid van die 126 dag EMO, terwyl baie meer ontvanklik vir die draaie in die prys aksie om oop aandele aan die einde van 'n tendens hou. Die twee vinniger FRAMAs, aan die ander kant, 'n drukkie die prys aksie van naderby, nog steeds 'n mate van vlotheid te behou. Here8217s die kode om in te zoem op 2007-2008. En, die ooreenstemmende plot. Hier kan ons 'n paar meer eiendomme te sien. Terwyl die verstek John Ehlers instellings (blou) oënskynlik spore prys aksie ten nouste, die aanwyser bevind hom gewoonlik reg in die middel van die prys aksie, maar het steeds die geleentheid tendens volgende eiendom wanneer die prys aksie breek deur dit aan die begin van die finansiële krisis. Met ander woorde, dit blyk dat dit julle albei as 'n tendens volgeling (whipsaws) kan seermaak, en as 'n gemiddelde terugkeer aanwyser (soos gesien wanneer XLB begin val in die krisis), so dit gee aanleiding tot die idee dat 'n aanduiding kan dop die prys te goed. Aan die ander kant, die 126 dag Frama (die ETFHQ instellings, in groen) blyk te lyk soos 'n dinamiese ondersteuning en weerstand aanduiding dat die praat koppe gaan aan en aan oor (nog gee baie min raad oor hoe om werklik objektief bereken), in die sin dat die prys aksie lyk dit elke nou en dan raak, maar nie ossilleer rondom dit. Dit breek in een rigting en dit regkry om te bly in daardie rigting, totdat dit breek in die ander rigting, en in stand te hou 'n skuif na daardie rigting. Dit lyk soos 'n fondament van 'n toekomstige handel strategie. Ten slotte, die 252 dag Frama (die ETFHQ instellings vir die langtermyn Frama aanwyser, in rooi) lyk soos 'n bevestigende aanwyser of filter. Let daarop dat in vergelyking, die 126 dag EMO lyk soveel indien nie meer as die 252 dag Frama lag, en uit hierdie uitkykpunt, blyk dit dat die resultate is nie so goed vir dieselfde hoeveelheid data verwerk. Algehele, dit blyk dat deur die handel af gladheid en responsiwiteit, kan 'n mens die fondamente van 'n moontlike stelsel sien. Die potensiële handel stelsels hier sal ondersoek word in die toekoms. Dankie vir die lees. Mis nooit 'n update Skryf R-bloggers om e-posse te ontvang met die nuutste R poste. (Jy sal hierdie boodskap nie weer sien nie.) Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama) Frama staan ​​vir Fractal Adaptive bewegende gemiddelde en ons het dit beskou as 'n log-normale Adaptive bewegende gemiddelde (LAMA). Geskep deur John F Ehlers (Sien sy oorspronklike papier of die artikel van die 2005-uitgawe van tegniese ontleding van aandele en kommoditeite 8211 Fractal Adaptive Moving gemiddeldes), dit maak gebruik van fraktale geometrie in 'n poging om sy glad tydperk dinamies te pas by die veranderende prys aksie te pas oortyd. Die Frama teorie is uiters slim, maar slim teorieë don8217t waarborg goeie resultate, sodat ons besig is om die konsep in die ring vir die 8216Technical aanwyser Veg vir Oppergesag 8216. Maar voordat ons verder gaan, is dit belangrik dat ons verstaan ​​wat ons toets. So ek sal verduidelik hoe die Frama werk alhoewel ek moet erken dit is 'n bietjie bo die die wiskunde onderwys wat ek didn8217t aandag te gee aan in die skool. Ook het ons saam 'n gratis Excel spreadsheet wat die fraksionele Adaptive bewegende gemiddelde, sodat jy dit kan toets vir jouself. (As jy eerder die wiskunde sou slaan dan spring om die voltooide toetsuitslae hier 8211 Is die Frama Doeltreffende) Frama Onderwerpe Hoe Die Frama Werke In die eerste plek die Frama neem voordeel van die feit dat die finansiële markte is fraktale. A fraktale vorm word gesê rowwe of gefragmenteerde te wees en kan verdeel word in dele, elk van wat is ten minste soortgelyk aan 'n verminderde grootte afskrif van die oorspronklike. Voorbeeld: Kan jy sien niks vreemds oor die grafiek hieronder Sonder vertel sou jy geweet het dat die linker helfte van die grafiek hierbo was 5 jaar van maandelikse bars en die regter helfte was 15 dae op 30 minute bars Waarskynlik nie, want prysbewegings kyk soortgelyke maak nie saak watter tyd raam ons hulle in besoek. Hierdie eienskap staan ​​bekend as self-ooreenkoms en definieer 'n fraktale vorm. Deur die vind van die Fraktale Dimension of 8220D8221 kry ons 'n aanduiding van hoe heeltemal 'n Fraktale blyk ruimte vul as een zoomt af na fyner en fyner skale. Dink dit op hierdie manier: 'n grafiek is te groot om te wees een dimensionele maar te dun twee dimensionele te wees sodat sy Fraktale Dimension is 'n lesing tussen een en twee. (Vir 'n meer in diepte kyk na Fractals en 8220D8221 lees asseblief hierdie post 8211 Die Fraktale Dimension) Die Frama identifiseer die Fraktale Dimension van pryse oor 'n spesifieke tydperk en dan gebruik die resultaat van die smoothing tydperk van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde dinamies aanpas. Dit vind van die Fraktale Dimension van 'n vorm aan die Fraktale Dimension 8220D8221 van 'n vorm kry ons dit met 'n aantal 8220F8221 van klein voorwerpe wat verskillende groottes 8220S8221 is: D Meld (F2 / F1) / Meld (S1 / S2) Vir dié van julle soos ek wat didn8217t aandag in wiskunde klas 8216Log8217 is kort vir logaritme en is die krag wat 'n aantal moet verhoog word tot ten einde op 'n gegewe resultaat te produseer. Tensy anders vermeld die basis getal is 10, dus: 103 10 10 10 Daarna vinnige wiskunde les kan bereken die Fraktale Dimension vir 'n lynstuk wat 10 meter lank. Kies eers twee klein dimensies soos S1 1 meter en S2 0.1 meter. Deur die plasing van bokse van hierdie mate op die lynstuk kan ons pas 10 van die grootte een meter en 100 van die grootte 0,1 meter. So F1 10 en F2 100. Dus: D Meld (F2 / F1) / Meld (S1 / S2) D Meld (100/10) / Meld (1 / 0.1) D Meld (10) / Meld (10) Omdat D 1 ons het aan die lig gebring dat die Fraktale bestaan ​​ten volle in een dimensie wat sin maak, want die gemete vorm was net 'n plat lyn. Vir 'n tweede voorbeeld in plaas van 'n plat lyn kan gebruik om 'n vierkant wat 10 x 10 meter. Hou S1 en S2 dieselfde ons nou kry F1 100 en F2 10,000 dus: D Meld (F2 / F1) / Meld (S1 / S2) D Meld (10000/100) / Meld (1 / 0.1) D Meld (100) / Meld (10) Omdat D 2 ons het getoon dat die Fractal heeltemal gevul twee dimensies wat sin maak as die gemete vorm 'n vierkant en 'n vierkantige vereis twee dimensies bestaan. Ongelukkig aandeelpryse nie oor hierdie reëlmaat maar nog self soortgelyke. So, ten einde die 8220D8221 van aandele pryse moet ons die gemeet Fraktale Dimension gemiddeld oor verskillende skale te ontdek. Wat 'n prys kurwe met 'n reeks van klein bokse is veels te omslagtig, maar omdat die prys monsters eenvormig gespasieer (elke staaf is 1 dag, 1 week, 10 min ens) Ehlers het besluit dat die gemiddelde helling van die kromme kan gebruik word as 'n skatting van die boks telling. Dit is veel minder ingewikkeld as wat dit klink soos die helling is gevind deur eenvoudig die neem van die hoogste prys oor 'n tydperk minus die laagste prys gedurende daardie tydperk en die resultaat te deel deur die aantal periodes. Ons sal hierdie maatreël 8220HL8221, dus 'n beroep: HL (Max (High, N) 8211 Min (Lae, N)) / N Ons moet die 8220HL8221 maat (helling) oor die eerste helfte, tweede helfte en volle lengte van 8220N8221 vind om ons te help 8220D8221, duidelik te vind as modder Hoe om te bereken 'n Fraktale Adaptive bewegende gemiddelde Dit begin met die buurt prys. Daarna Frama word bereken volgens die volgende formule: Frama Frama (1) (Close 8211 Frama (1)) Jy sal sien dat hierdie is dieselfde as die formule vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA): EMO EMO (1) ( Close 8211 EMO (1)) Maar Alpha in 'n EMO is 2 / (n 1) so dit bly konstant, terwyl vir die Frama EXP (W (D 8211 1)) maak dit pas as die Fraktale Dimension veranderinge. EXP staan ​​bekend as die eksponensiële funksie, dit is soos Meld maar in plaas van 'n veronderstelde basis van 10 het dit 'n basis van 8220e8221. So x Meld (10x) en x EXP (ex) waar 8220e8221 is ongeveer 2,718281828. Verward nog 8220e8221 is 'n unieke nommer omdat die helling van die kromme is 1 wanneer x 0 en dit los die saamgestelde rente probleem. Didn8217t weet daar was 'n probleem met saamgestelde rente ook nie I. Jy sien as jy 1 te belê teen 'n rentekoers van 100 jaarliks ​​bereken, aan die einde van die eerste jaar sal jy 2 eenvoudige hê. Maar as jy die rente Saamgestelde gedurende die jaar raak dit 'n bietjie meer ingewikkeld. Wanneer rente saamgestel elke 6 maande kan jy die resultaat te vind vir die jaar deur met 1,5 keer vermenigvuldig 1, sodat 1.00 1.52 2.25. As die rente kwartaalliks saamgestel dan die resultaat is 1,00 1,254 2,44, en maandelikse dit 1,00 1,083312 2,613035. Let op hoe elke keer as jy die frekwensie van saamgestelde verhoog jy 'n groter gevolg Dit is die 8216compound belang problem8217 kry. Maar as jy 1 te belê met 'n opbrengs van 100 per jaar en die rente is saamgestelde voortdurend daarna die resultaat is 8216e8217. As 'n aantal 8220Y8221 het 'n ewekansige veranderlike met 'n normaalverdeling dan EXP (Y) het 'n log-normale verspreiding. Aandele pryse Daar word gesê dat log-normale sodat EXP word gebruik om die Fraktale Dimension betrekking tot Alpha. Hou die lees van hierdie sal meer sin maak soon8230 Wat is log-normale en waarom dit beskryf aandeelpryse (In teorie) die persentasie verandering aan moontlike toekomstige aandeelpryse te bereik aan die einde van 'n tydperk is normaal verdeel. Dit is die verandering sal lei tot 'n positiewe of negatiewe opbrengs en 95 van die uitkomste behoort binne twee standaardafwyking s van die gemiddelde val. (In werklikheid prysveranderings aren8217t normaalverdeelde 8211 Michael Stokes verduidelik Vet sterte) Die moontlike pryse wat tot gevolg sal hê van dié veranderinge kan wissel van nul en oneindig. Dit is omdat 'n voorraad can8217t daal meer as 100 as dit sou lei tot 'n negatiewe prys, maar 'n dit kan meer as verdubbel. Daarom pryse word gesê dat dit log-normale. Hierdie konsep werklik verwar my met die eerste, maar 'n foto is die moeite werd 'n 1000 woorde so: Om te wys dat voorraad pryse is ongeveer log-normale Ek bereken die prys verandering teenoor die vorige jaar vir die laaste 10,000 mark dae op die Dow. In teorie hierdie resultate is normaal verdeel sodat deur die vind van hul EXP en plot die frekwensie elke resultaat kom, die bogenoemde grafiek toon die mees waarskynlike sluiting pryse vir die Dow in een jaar. Nou as 'n aantal 8220Y8221 is log-normale, dan Meld (Y) sal normaalverdeelde. So as aandeelpryse wel log-normale dan deur die neem van die log die prysveranderings op die bogenoemde grafiek ons ​​iets wat lyk soos 'n klok kurwe moet kry: Bo jy 'n klok kurwe kan sien (al is dit 'n lelike een) wat vertoon die waarskynlikheid van 'n persent kans op die Dow oor die volgende jaar tussen -20 en 25. So hopelik wat verduidelik wat log-normale is en waarom dit is 'n kenmerk van voorraad prices8230 Hier eindig die wiskunde les. Hoe om te bereken 'n Fraktale Adaptive bewegende gemiddelde 8211 Voortgesette Frama Frama (1) (Close 8211 Frama (1)) EXP (W (D 8211 1)) D (Meld (HL1 HL2) 8211 Meld (HT)) / Meld (2) HL1 (Max (High, N..N) 8211 Min (Lae, N..N)) / N HL2 (Max (High, N) 8211 Min (Lae, N)) / N HL (Max (High, N) 8211 Min (Lae, n)) / NN Frama periode, moet 'n ewe getal wees. W -4,6 (Stel deur Ehlers, maar kan verander Sien:. Gewysig Frama) As Alpha Dit 0,01 dan Alpha 0,01 As Alpha GT 1 dan Alpha 1 Dit vind van die Fraktale Dimension, Voorbeelde Kom ons kyk na 'n paar teoretiese voorraad pryse en die gevolglike Fractal Dimension: Bo is drie prys kurwes, kan nou bereken die 8220D8221 vir elke waar 8220N8221 100. D (Meld (HL1 HL2) 8211 Meld (HT)) / Meld (2) vir 8216Curve A8217 die volle omvang herhaal in beide helftes van die grafiek sodat dit bestaan ​​ten volle in twee dimensies en D 2. Vir 8216Curve B8217 net die helfte van die reeks herhaal in elke helfte van die grafiek sodat dit bestaan ​​tussen een en twee dimensies of spesifiek D 1.58. Die reeks vir 8216Curve C8217 is glad nie herhaal tussen die twee helftes van die grafiek sodat dit in net een dimensie en D 1. Hoe verskil die Fraktale Dimension 8220D8221 invloed op die Smoothing Tydperk 8220N8221 die Frama pas tussen 'n vinnig of stadig EMO gebaseer bestaan in die Fraktale Dimension van aandele pryse. Ehlers ontwerp die stadigste moontlike EMO om ongeveer 200 periodes in duur en die vinnigste 'n tydperk van een of in ander woorde wees gelyk aan die prys self te hê. So vir die drie krommes van ons vorige voorbeeld, kan sien hoe 8220D8221 verander 82208221 en hoe dit beïnvloed 8220N8221 of die smoothing tydperk van die gevolglike EMO: EXP (W (D 8211 1)) N (EMA) (2 8211) / (Ehlers stel 8220W8221 as -4,6, maar dit kan verander Sien:. Gewysig Frama) wanneer D 2 as met 8216Curve A8217 die resultaat is 'n Stadige EMO van 198 periodes terwyl wanneer D 1 as met 8216Curve C8217 die resultaat is 'n vinnige EMO van een periode (die beslote prys self). 8220This aangepaste struktuur vinnig volg groot veranderinge in prys en stadig verander wanneer die pryse is in 'n opeenhoping zone.8221 8211 John Ehlers Gewysig Frama Ehlers streng stel die Frama te skuif tussen 'n Fast EMO van 1 periode (kan noem dit FC) en 'n stadige EMO van 198 dae (kan noem dit SC). Maar omdat ons gaan betree die Frama in die 8216Technical aanwyser stryd vir die oppergesag 8216 Ek wou in staat wees om spesifiek te definieer die 8220FC8221 en 8220SC8221 van my keuse. Spesiale dank aan Prospektus 8211 8220 Real Einstein, Wanna-be Trader8221 vir sy hulp op hierdie artikel, is seker om in te skryf aan sy blog en volg hom op Twitter. So in plaas van die opstel van 8220W8221 as -4,6 as Ehlers het, kan maak W LN (2 / (SC 1)). Dit lei tot 'n Frama wat skofte tussen 'n 8220FC8221 van 1 en 'n 8220SC8221 van jou keuse. Byvoorbeeld waar SC 200, W -4,61015. Ehlers natuurlik afgerond hierdie af vandaar sy omgewing van -4,6. Wat is LN en hoekom word dit gebruik om uit te vind 8220W8221 LN is 'n afkorting vir 8216Natural Logarithm8217 en is die omgekeerde van EXP so as EXP (1) x dan LN (x) 1. Omdat EXP word gebruik om die Fraktale Dimension betrekking tot Alpha , LN gebruik om uit te vind 8220W8221. Nou om die Fast MA of 8220FC8221 van jou keuse gestel bloot neem die gevolglike EMO tydperk 8220N8221 en pas dit aan die nuwe reeks te pas. Byvoorbeeld, indien SC 100 en die gevolglike N 50 maar in plaas van die standaard SC 1 ons wil om dit te verander na SC 20, die volgende formule sal die 8220New N8221 openbaar: Nuwe N ((SC 8211 FC) ((oorspronklike N 8211 1) / (SC 8211 1))) FC Nuwe N ((100-20) ((50 8211 1) / (100 8211 1))) 20 Nuwe N (80 (49/99)) 20 Dit is dan maklik omskep terug in Alpha: Nuwe 2 / (Nuwe n 1) Gemodifiseerde Frama bykomende reëls: SC Jou keuse van 'n stadig bewegende gemiddelde GT FC FC Jou keuse van 'n vinnig bewegende gemiddelde Dit SC As Alpha Dit 2 / (SC 1) dan Alpha 2 / (SC 1) As Alpha GT 1 dan Alpha 1 Frama (N-1) som (naby, H) / HH SELFS (((SC 8211 FC) / 2)) FC As N-1 LT SELFS (((SC 8211 FC) / 2)) FC dan H n-1 Frama Excel-lêer Ons het saam 'n Excel spreiblad met die Frama en het dit beskikbaar vir gratis aflaai. Dit bevat 'n basiese weergawe van John Ehlers Frama en ons aangepaste weergawe saam met 'n fancy een wat outomaties kan aanpas by die instellings wat jy spesifiseer. Vind dit op die volgende skakel naby die onderkant van die bladsy onder te laai tegniese aanwysers: Fractal Adaptive bewegende gemiddelde (Frama). Laat weet my asseblief as jy dit nuttig vind. Frama en 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde Fractal Adaptive bewegende gemiddelde Tests Ons toets die Frama deur 300 jaar van data oor 16 wêreldmarkte, sien die resultate nou 8211 Is die Frama effektief. . . Michael Stokes verduidelik waarom 8211 Vet sterte