अनुकूली औसत रेखा प्रारंभिक सीखने

अनुकूली औसत रेखा प्रारंभिक सीखने

• सममित

  सामान्य गणना औसत रेखा के लिए मापक सरल चलती औसत (ma) और घातीय चलती औसत (ema) है, जिसका सूत्र इस प्रकार हैः SMA = SUM ((CLOSE, N) /N EMA = (CLOSE(i)पी) + (ईएमएआई-1)(1-P)) or (M*CLOSE ((i) + ((N-M) *EMA ((i-1)) /N एमए में पिछड़ेपन की विशेषता होती है, इसलिए ईएमए में हाल की कीमतों को अधिक वजन दिया जाता है ताकि प्रवृत्ति का पालन करने का प्रभाव बढ़ सके। विशिष्ट एमए संकेतकों के विभिन्न संस्करण हैं, एमए, ईएमए, एसएम, डब्ल्यूएमए आदि, हालांकि सिद्धांत समान हैं। पारंपरिक औसत रेखाएं बाजार की बदलती परिस्थितियों को ध्यान में नहीं रखती हैं, निश्चित गणना प्रक्रियाओं का उपयोग करती हैं, बाजार में बार-बार उतार-चढ़ाव होने पर अल्पकालिक औसत रेखाएं अक्सर बदल जाती हैं, जबकि बाजार में तेजी से बढ़ने या गिरने पर दीर्घकालिक औसत रेखा प्रतिक्रिया धीमी होती है। जबकि प्रवृत्ति-निरीक्षण रणनीतियों के लिए संकेतकों को विभिन्न बाजार विशेषताओं के अनुकूल होने की आवश्यकता होती है, बाजार की दिशा और गति के अनुसार स्मार्ट तरीके से प्रतिक्रिया करना, एकतरफा बाजार में तेजी से औसत रेखाओं का उपयोग करना, उतार-चढ़ाव की स्थिति में धीमी औसत रेखाओं का उपयोग करना। पेरी कौफमैन ने अपनी पुस्तक में अनुकूलनशील चलती औसत (एएमए) की अवधारणा पेश की है, जो एक जटिल बाजार वातावरण में स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए संकेतकों को सक्षम बनाता है, जिससे शोर और अप्रत्याशित मूल्य परिवर्तनों को फ़िल्टर करने और बाजार की प्रवृत्ति को बेहतर ढंग से ट्रैक करने में मदद मिलती है।

• नीचे समोच्च रेखा के अनुकूल गणना प्रक्रिया का वर्णन किया गया हैः

  • एक, मूल्य प्रभावशीलता अनुपात सवाल उठाया गया जैसा कि नीचे दिए गए चित्र से पता चलता है, ए से सी तक, बाजार पैटर्न आदर्श रूप से चिकनी से शोर भरा है, और ट्रेंड की गति को दोहरे नुकसान से बचने के लिए नीचे जाना चाहिए। जब कीमत एक दिशा में तेजी से बदलती है, तो शोर कम स्पष्ट होता है, इसलिए ट्रेंड की गति का चयन करने के लिए दिशा और शोर दोनों को ध्यान में रखना आवश्यक हैः कीमत में बदलाव जितना स्पष्ट और तेज़ होगा, उतनी ही तेजी से ट्रेंड समतल का उपयोग करना आवश्यक होगा, इसलिए बाजार पैटर्न की गति और निरंतरता को संवेदनशील रूप से पकड़ने और इस जानकारी को गतिशील औसत पर प्रतिक्रिया देने और गतिशील औसत की गति को समायोजित करने के लिए एक तंत्र की आवश्यकता होती है।

    

    २, दक्षता अनुपात सूत्र (Efficiency Ratio ER) दक्षता अनुपात को मूल्य के सभी गतिशील दूरी (मूल्य ट्रैक) को घटाकर मूल्य के शुद्ध परिवर्तन का अनुपात भी माना जा सकता है। सूत्र इस प्रकार हैः मान लीजिये कि पिछले n समापन कीमतों में, क्रमशः p1, p2,...pn, तो इस मूल्य अनुक्रम की दक्षता

    

    सूत्र से यह देखा जा सकता है कि er मान की सीमा 0 है (बाजार अस्पष्ट, शोर भरा है) ~ 1 (उच्च प्रवृत्ति)

  • 2. प्रवृत्ति गति सीमा को परिभाषित करें और फिर हम एक और अधिक स्थिरता प्राप्त करने के लिए एक सरल विस्तार करने के लिए है, जो कि एक सुचारू रूप से संकेतक सोच के साथ है Scaled smoothing constand : sc = ER* ((फास्ट sc slow sc) + slow sc यहाँ sc = 2 / ((N + 1) Eg यदि तेजी से धीमी गति से 2 से 30 दिनों तक की सीमा है, तो चिकनाई निरंतरता 2 / 3, 2/31 है। Sc = er * (2/3 - 2/31) + 2/31 अंत में, यहां तक कि क्षैतिज रूप से तैयार बाजारों में भी, दीर्घकालिक (30) औसत रेखाएं धीरे-धीरे जमीन पर उतार-चढ़ाव करती रहती हैं, और जब बाजार की प्रवृत्ति स्पष्ट नहीं होती है, तो अनुकूलन औसत रेखाएं सबसे अच्छी तरह से क्षैतिज रूप से स्थानांतरित हो सकती हैं। निरंतरः C = sc * sc

  • तीन, एएमए अंत में, अमा ने गणना कीः AMA[i] = AMA[i-1] + c * (p[i] AMA[i-1]) सूत्रों के अनुसार, ama और ema का गणना करने का विचार समान है, केवल वजन के निर्धारण में अलग है।

    अमेज़ॅन ट्रेड यूनिकोड में निम्नलिखित विशेषताएं हैंः 1) दिन की एक निश्चित संख्या का उपयोग करके, तेजी से प्रवृत्ति सीमा निर्दिष्ट करें 2) जब बाजार की कोई दिशा नहीं होती है, तो अमा ट्रेंड लाइन में उतार-चढ़ाव रुक जाता है 3) जब कीमत में स्पष्ट बदलाव होता है, तो ama तेजी से ट्रैक कर सकता है, कम देरी के साथ 4) एक पैरामीटर को बदलना और विभिन्न बाजारों में लागू करना 5) अमा केवल सत्यापन के बजाय पूर्वानुमान विश्लेषण पर आधारित है

    उपरोक्त सामग्री मुख्य रूप से लेखक के मूल विवरण या अनुवाद के लिए है, और मुझे लगता है कि पारंपरिक संकेतक के लिए इस तरह के एक कुशल विस्तार का विचार सीखने के लायक है, इसके बाद ए-शेयर बाजार में वास्तविक युद्ध के प्रभाव को देखने के लिए एक अनुकूलन सममित एएमए रणनीति का परीक्षण करने की आवश्यकता है।

• संदर्भ

  स्मार्टर ट्रेडिंग संयुक्त प्रतिभूति कंक्रीट एक समान रेखा के अनुकूल समय के लिए आवेदन कंक्रीट

• भाग्यशाली जवाब दिया सबसे पहले, मैं एक बात कहना चाहता हूं कि प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग अपने निर्णय को मजबूत नहीं करती है, न ही डेटा खनन है, और न ही डेटा प्रसंस्करण है।

एक ब्लॉग जो अपने आप से बकवास करता है