L'apprentissage initial de l'adaptation à la ligne moyenne

L'apprentissage initial de l'adaptation à la ligne moyenne

• Ligne homogène

  Les indicateurs couramment utilisés pour calculer une moyenne sont ma (simple moving average) et ema (exponential moving average), avec la formule suivante: SMA = SUM ((CLOSE, N) /N) EMA = (close (i))P) + EMA (i-1)(1-P)) ou (M*CLOSE (i) + (N-M) *EMA (i-1)) /N Le MA est caractérisé par une latence, de sorte qu'il est préférable de donner plus de poids aux prix récents dans l'ema pour améliorer l'effet de suivi de la tendance. Il existe différentes versions de l'indicateur ma spécifique, ma,ema,sm,wma, etc., mais les principes sont similaires. Les moyennes traditionnelles ne prennent pas en compte les conditions du marché qui changent à tout moment, utilisant un processus de calcul fixe, les moyennes à court terme tournent fréquemment quand le marché bouleverse à plusieurs reprises, tandis que les moyennes à long terme réagissent lentement lorsque le marché augmente ou diminue rapidement. Les stratégies de suivi des tendances nécessitent des indicateurs capables de s'adapter aux différentes caractéristiques du marché, en fonction de la direction et de la vitesse du marché. Dans son ouvrage "Smarter Trading", Perry Kaufman propose le concept d'une moyenne mobile adaptative (AMA) qui tente de permettre à l'indicateur de s'ajuster automatiquement dans un environnement de marché complexe, de filtrer le bruit et les fluctuations de prix imprévisibles et de mieux suivre les tendances du marché.

• Voici le processus de calcul qui s'adapte à la ligne droite:

  • Le coût de l'efficacité 1ère question posée Comme le montre le graphique ci-dessous, de a à c, le modèle du marché passe de l'idéal de l'élasticité au bruit, la vitesse de la tendance doit baisser pour éviter de subir une double perte. Lorsque les prix changent plus rapidement dans une seule direction, le bruit est moins évident, de sorte que le choix de la vitesse de la tendance doit prendre en compte à la fois la direction et le bruit: plus les prix changent clairement et plus rapidement, il est nécessaire d'utiliser une ligne horizontale de tendance plus rapide, il faut donc un mécanisme pour capturer de manière sensible la vitesse et la continuité du modèle du marché et retourner cette information à la ligne horizontale mobile, pour ajuster la vitesse horizontale de la ligne moyenne mobile.

    

    2, la formule du ratio d'efficacité ER Le ratio d'efficacité est le rapport entre le déplacement des prix et la fluctuation nette des prix sur l'ensemble de la distance de déplacement des prix (la trajectoire des prix). Supposons qu'à n prix de clôture dans le passé, p1, p2,...pn, l'efficacité de cette séquence de prix est

    

    Comme on peut le voir de la formule, la plage de la valeur er est de 0 (le marché est incertain et bruyant) ~ 1 (la tendance est élevée)

  • Deuxièmement, définissez la portée de la vitesse de la tendance Dans l'idée de l'élégance indicielle, élargissez simplement l'er pour améliorer sa stabilité. Scaled smoothing constand : sc = ER* ((fast sc slow sc) + slow sc C'est le cas ici, où sc est égal à 2/n+1. Je vous en prie. Si la plage de vitesse est de 2 à 30 jours, la constante de lissage est de 2/3, 2/31. Sc est égal à er * (2/3 - 2/31) + 2/31 Enfin, même dans les marchés horizontalement arrondis, les moyennes longues (30) fluctuent lentement sur le sol, et il est préférable que les moyennes d'adaptation se déplacent horizontalement lorsque la tendance du marché n'est pas évidente. Constant: C est égal à sc * sc

  • Je suis désolée. Le calcul final de l'AMA est le suivant: AMA[i] est égal à AMA[i-1] + c * (p[i] AMA[i-1]) D'après la formule, l'ama et l'ema ont la même idée de calcul, mais la détermination du poids est différente.

    L'AMA est caractérisée par la tendance homogène suivante: 1) Utiliser un certain nombre de jours pour spécifier la vitesse de la plage de tendance 2) Lorsque le marché n'a pas de direction, la ligne de tendance ama cesse de fluctuer 3) Lorsque les prix changent de manière significative, ama est capable de suivre rapidement, avec moins de retard. 4) Modifier un paramètre pour l'appliquer à différents marchés 5) Ama est basé sur l'analyse prédictive plutôt que sur la simple vérification

    Le contenu ci-dessus est principalement une description ou une traduction de l'auteur original, et je pense que cette idée d'une expansion habile des indicateurs traditionnels est utile, et il faudra ensuite tester la stratégie d'adaptation de l'AMA à l'équilibre pour voir comment cela fonctionne sur le marché des actions A.

• Pour référence:

  Je suis un homme intelligent. Les coefficients de coefficients de coefficients de coefficients de coefficients de coefficients de coefficients de coefficients

• Je ne peux pas le faire. Tout d'abord, je tiens à dire une chose, les transactions programmatiques ne sont pas un renforcement de votre propre jugement, ni de l'exploration de données, et encore moins de traitement de données.

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