Adaptive Bewegende Gemiddelde Formule In Excel

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) Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde Trading Strategie (Setup 038 Filter) I. Trading Strategie Ontwikkelaar: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive bewegende gemiddelde 8211 KAMA). Bron: Kaufman, P. J. (1995). Slimmer Trading. Die verbetering van prestasie in veranderende markte. New York: McGraw-Hill, Inc. Konsep: Trading strategie wat gebaseer is op 'n aangepaste geraas filter. Navorsing Doel: Performance verifikasie van die opstel en filter. Spesifikasie: Table 1. Resultate: Figuur 1-2. Handel Setup: Lang ambagte: Die Adaptive bewegende gemiddelde (AMA) opdaag. Kort ambagte: Die Adaptive bewegende gemiddelde draai af. Let wel: Die AMA tendenslyn verskyn om te stop wanneer die markte het geen rigting. Wanneer markte tendens, die AMA tendenslyn inhaal. Handel Entry: Lang ambagte: 'n koop aan die einde geplaas nadat 'n lomp opstel. Kort ambagte: A verkoop aan die einde geplaas nadat 'n lomp opstel. Handel afrit: Table 1. Portefeuljekomitee: 42 futures markte uit vier groot marksektore (kommoditeite, geldeenhede, rentekoerse en regverdigheid indekse). Data: 32 jaar sedert 1980. Toets platform: MATLAB. II. Sensitiwiteit Toets Alle 3-D kaarte is gevolg deur 2-D kontoer kaarte vir Wins Factor, Sharpe Ratio, Ulkus Performance Index, CAGR, Maksimum Onttrekking, Persent Winsgewende Trades, en Gem. Win / Gem. Verlies verhouding. Die finale foto toon sensitiwiteit van Equity kurwe. Getoets Veranderlikes: ERLength amp FilterIndex (Definisies: Tabel 1): Figuur 1 Fondsprestasie (insette: Tabel 1 Kommissie amp glip: 0). AMA (ERLength) is die Adaptive bewegende gemiddelde oor 'n tydperk van ERLength. ERLength is 'n blik terug tydperk van die doeltreffendheid verhouding (EV). Erf ABS (Directioni / Volatilityi), waar 8220abs8221 is die absolute waarde. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (ABS (DeltaClosei), ERLength), waar 82208221 is die som oor 'n tydperk van ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength is 'n tydperk van die vinnig bewegende gemiddelde. SlowMALength is 'n tydperk van die stadig bewegende gemiddelde. Amai Amai 1 ci (Closei Amai 1), waar ci (Erf (Fast Slow) Stadige) 2, Fast 2 / (FastMALength 1), Slow 2 / (SlowMALength 1). Index: Ek ERLength 2, 100, Stap 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Lang ambagte: As Amai GT Amai 1 amp Amai 1 LT Amai 2 dan MinAMA Amai 1 (Adaptive bewegende gemiddelde opdaag met 'n spilpunt op MinAMA). Kort ambagte: Amai Dit Amai 1 amp Amai 1 GT Amai 2 dan MaxAMA Amai 1 (Adaptive bewegende gemiddelde draai af met 'n spilpunt op MaxAMA). Index: Ek Filteri FilterIndex StdDev (Amai Amai 1, N), waar StdDev is die standaardafwyking van 'n reeks oor N tydperke. N 20 (verstek waarde). Index: Ek FilterIndex 0.0, 1.0, Stap 0,02 N 20 Lang ambagte: 'n koop aan die einde geplaas wanneer Amai GT Amai 1 amp (Amai MinAMA) GT Filteri. Kort ambagte: A verkoop aan die einde geplaas wanneer Amai Dit Amai 1 amp (MaxAMA Amai) GT Filteri. Index: Ek stop verlies afrit: ATR (ATRLength) is die gemiddelde Ware Range oor 'n tydperk van ATRLength. ATRStop 'n veelvoud van ATR (ATRLength). Lang ambagte: A verkoop stop geplaas op toetreevlak ATR (ATRLength) ATRStop. Kort ambagte: A koop stop geplaas op toetreevlak ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Stap 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Stap 0.02Moving Gemiddeldes dinge Gemotiveer deur e-pos van Robert B. Ek kry hierdie e-pos te vra oor die Hull bewegende gemiddelde (HMA) en. En jy nog nooit gehoor het nie. Uh. dit is reg. Trouens, toe ek googled ek ontdek baie van die bewegende gemiddeldes wat Id nooit van gehoor, soos: Zero Lag Eksponensiële bewegende gemiddelde Wilder bewegende gemiddelde Minste Square bewegende gemiddelde Driehoekige bewegende gemiddelde Adaptive bewegende gemiddelde Jurik bewegende gemiddelde. So So het ek gedink wed praat oor bewegende gemiddeldes and. Havent jy dit voorheen gedoen, soos hier en hier en hier en hier en. Ja, ja, maar dit was voor ek geweet het van al hierdie ander bewegende gemiddeldes. Trouens, die enigstes wat ek gespeel met was hierdie, waar P 1. P 2. P N is die laaste N aandeelpryse (P N synde die mees onlangse). Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) (P 1 P 2. P N) / K waar K N. Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P N) / K waar K (12. N) N (N1) / 2. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) (P N 945 P N-1 945 2 P N-2 945 3 P N-3.) / K waar K 1 945945 2. 1 / (1-945). Whoa Ive nooit dat EMO formule voor gesien. Ek thoguht altyd dit was. Ja, sy gewoonlik verskillend geskryf, maar ek wou om te wys dat hierdie drie soortgelyke voorskrifte. (Sien die EMO dinge hier en hier.) Trouens, hulle almal lyk: Let daarop dat, indien al die Ps gelyk aan is, sê, Po, dan die bewegende gemiddelde gelyk Po sowel. en dis die manier enige selfrespek gemiddelde behoort op te tree. So wat is die beste definieer beste. Hier is 'n paar bewegende gemiddeldes, 'n poging om 'n reeks van aandele pryse wat wissel in 'n sinusvormige mode dop: Aandele pryse wat 'n sine kurwe Waar het jy 'n voorraad te vind soos wat Skenk aandag Kennisgewing volg dat die algemeen gebruik bewegende gemiddeldes (SMA, WBG en EMO) bereik hul maksimum later as die sinus kurwe. Dis lag en. Maar wat van daardie HMA man. Hy lyk redelik goed Ja, en dis wat ons wil om te praat oor. Inderdaad. En whats wat 6 in HMA (6) en ek sien iets genoem MMA (36) en. Geduld. Hull Moving Gemiddelde Ons begin deur die berekening van die 16-dag Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) soos so: 1 WBG (16) (. P 1 2 P 2 3 P 3 16 P N) / K met K 12. 16 136. Hoewel sy mooi en smoooth, itll 'n lag groter as wed soos: So ons kyk na die 8-dag WBG: Ek hou van dit Ja, dit volg die prys variasies baie mooi. maar daar is nog baie meer. Terwyl WBG (8) kyk na meer onlangse pryse, is dit nog steeds 'n lag, so ons sien hoeveel die WBG het verander toe gaan van 8-dag tot 16 dae. Dit verskil sou lyk soos volg: In 'n sekere sin, wat verskil gee 'n aanduiding van hoe WBG is aan die verander. sodat ons voeg hierdie verandering aan ons vroeër WBG (8) te gee: 2 MMA (16) WBG (8) WBG (8) - WBG (16) 2 WBG (8) - WBG (16). Plaasmoorde Hoekom noem dit Plaasmoorde ek hakkel. In elk geval, MMA (16) sou lyk: Siek neem dit geduld. Theres meer. Nou begin ons die magie transformasie en kry. ta-DUM Dis Hull Ja. soos ek dit verstaan, maar whats die magie ritueel Nadat gegenereer 'n reeks van MMA se waarby die 8-dag en 16-dag geweeg bewegende gemiddeldes, staar ons stip na hierdie reeks getalle. Dan bereken ons die WBG oor die afgelope 4 dae. Dit gee die Hull bewegende gemiddelde wat weve genoem HMA (4). Huh 16 dae dan 8 dae dan 4 dae. Het jy 'n muntstuk om te sien hoeveel gooi. Jy kies 'n paar aantal dae, soos N 16. Dan moet jy kyk na WBG (N) en WBG (N / 2) en bereken Plaasmoorde 2 WBG (N / 2) - WBG (N). (In ons voorbeeld, thatd 2 WBG wees (8) -. WBG (16) Toe bereken jy WBG (sqrt (n)) met net die laaste sqrt (n) getalle van die MMA reeks (in ons voorbeeld, thatd word bereken. 'n WBG (4), met behulp van die MMA reeks) En vir daardie snaakse SINE grafiek Howd dit doen wheres die sigblad Im nog besig met dit. MA-stuff. xls Sy interessant om te sien hoe die verskillende bewegende gemiddeldes te reageer op spykers: Is HMA regtig 'n geweegde bewegende gemiddelde Wel, laat sien: Ons het: Plaasmoorde 2 WBG (8) - WBG (16) 2 (. P 1 2 P 2 3 P 3 8 P n) / 36 - (P 1 2 P 2 3 . P 3 16 P N) / 136 of MMA 2 (1/36) -. (1/136) P 1 2 P 2 8 P 8 -. (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Vir sanitêre redes, goed skryf soos hierdie so:... MMA w 1 P 1 W 2 P 2 W 16 P 16 Let daarop dat al die gewigte te voeg tot 1 Verder wk 2 (1/36) - (1/136) K vir K 1, 2. 8 en wk - (1/136) K vir K 9, 10. 16. Dan doen die towervierkant-wortel ritueel (waar sqrt (16) 4) ons (onthou dat P 16 is die mees. onlangse waarde). HMA die 4-dag WBG van die bogenoemde MMaS (w 1 P 1 W 2 P 2. w 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1. W 16 P 15) 3 (w 1 P -1 W 2 P 0. w 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 . w 16 P 13) / 10 (let op dat 1234 10). Huh P 0. P -1. Wat. Die MMA (16) gebruik die laaste 16 dae, terug na die prys is callling P 1. Indien ons die 4-dag geweegde gemiddelde van hulle thar MMaS, goed gebruik van gister se MMA (en dit geld terug 1 dag voor P 1) en die dag voor dit, die Plaasmoorde gaan terug na 2 dae voor P 1 en die dag voordat that. Okay, sodat julle noem hulle pryse P 0. P -1 Ens ens. Jy het dit. So 'n 16-dag HMA gebruik eintlik inligting wat terug gaan meer as 16 dae, reg Jy het dit. Maar daar is negatiewe gewigte vir hulle ou pryse Is dit reg Die bewys is in die. Ja, ja. die bewys is in die poeding. So, wat doen die sigblad doen Tot dusver lyk dit soos volg: (Klik op die foto om te laai.) Jy kan kies 'n sine reeks of 'n ewekansige reeks van aandele pryse. Vir die laasgenoemde, elke keer as jy klik op 'n knoppie wat jy 'n ander stel van pryse te kry. Dan kan jy die aantal dae te kies: dis ons n. (Byvoorbeeld, gebruik ons ​​N 16 vir ons 'n voorbeeld, hierbo.) Verder, as jy kies om die sinus-reeks, kan jy spykers in te voer en skuif dit langs die grafiek. soos hierdie . Let daarop dat weve gebruik N 16 en N 36 (in die beeld van die sigblad) veroorsaak N / 2 en sqrt (n) is albei heelgetalle. As jy iets soos n 15 gebruik dan die sigblad gebruik die INT Eger deel van N / 2 en sqrt (n), naamlik 7 en 3. So, is die Hull bewegende gemiddelde die beste definieer beste. Wat van daardie Jurik Gemiddeld Ek weet niks oor dit. Dit eiendom en jy moet betaal om dit te gebruik. Maar laat speel met bewegende gemiddeldes. Nog 'n bewegende gemiddelde Veronderstel dat, in plaas van die geweegde bewegende gemiddelde (waar die gewigte is eweredig aan 1, 2, 3). Ons gebruik die magie Hull ritueel met die eksponensiële bewegende gemiddelde. Dit is, ons kyk na: Mag 2 EMO (N / 2) - EMO (N) Mag Ja, dis M Oving neem Gemiddelde aantal g immick of M Oving neem Gemiddelde aantal g eneralized of M Oving neem Gemiddelde aantal g rand of. Of M Oving neem Gemiddelde aantal g ummy aandag Ons pluk ons ​​gunsteling aantal dae betaal nie, soos N 16 en bereken MAG (N, 945, k) 945 EMO (N / k) - (1-945) EMO (N). Ons kan speel met 945 en k en sien wat ons kry: Byvoorbeeld, hier is 'n paar mags (waar was vas aan 16 dae, maar die verandering van die waardes van 945 en k): Mag (16) 2 EMO (4) - EMO ( 16) Mag (16) 1.5 EMO (5) - 0,5 EMO (16) Let daarop dat wanneer ons kies k 3 kry ons N / k 16/3 5,333 wat ons verander om plain-en-eenvoudige 5.0. Hoekom hoef jy vashou met Hulls keuses: 945 2 en k 2 goeie idee. Wed kry hierdie: Mag (16) 2 EMO (8) - EMO (16) Dit lyk asof die grafiek met 945 1.5 en k 3. Dit beteken, maak nie dit het jy domkop. weer Moontlik. So, wat oor die vierkant-wortel ritueel laat ek dit as 'n oefening. vir jou Goed, terwyl speel met daardie Mag ding wat ek vind dat Hulls k 2 werk baie goed. so goed vashou aan dit. Maar ons kry dikwels 'n aardige gemiddelde wanneer ons net 'n klein stukkie van die verandering te voeg: EMA (N / 2) - EMO (N). Trouens, goed voeg net 'n fraksie 946 van daardie verandering. Thatd gee MAG (N, 946) EMO (N / 2) 946 EMO (N / 2) - EMO (N). Dit is, ons kies 946 0.5 of dalk net 946 0,25 of wat ook al en gebruik: Byvoorbeeld, as ons ons snateren van bewegende gemiddeldes te vergelyk as hulle 'n stap funksie by te hou, kry ons hierdie, waar ons by te voeg (vir MAG) net 946 1 / 2 van die verandering. Ja, maar whats die beste waarde van beta. Definieer die beste: Let daarop dat beta 1 is die Hull keuse. behalwe gebruik het EMA in plaas van WBGe. En jy laat dat vierkante-wortel ding. Uh, ja. Ek het vergeet dat. Let. Die sigblad verander van uur tot uur. Dit lyk op die oomblik soos hierdie Iets om mee te speel Ek het my 'n sigblad wat so lyk. Klik op die foto om te laai. Jy kies 'n voorraad en klik op 'n knoppie en kry 'n jaar se daaglikse pryse. Die wat jy kies óf HMA of MAG, die verandering van die aantal dae en vir MAG, die parameter en sien as jy ro VERKOOP moet koop. Wanneer Op grond van watter kriteria As die bewegende gemiddelde is af x van sy maksimum gedurende die afgelope 2 dae, koop jy. (In die voorbeeld, x 1,0) As sy UP y uit sy minimum in die afgelope 2 dae, jy verkoop. (In die voorbeeld, y 1.5) Jy kan die waardes van x en y verander. Is dit 'n goeie. hierdie kriteria Ek sê dit iets om mee te speel nie. Theres hierdie ander glad tegniek bekend as die Hodrick-Prescott Filter. Met die hulp van Ron McEwan, sy nou ingesluit in hierdie sigblad: Is dit 'n goeie speel met dit. Jy sal kennis dat 'n parameter wat jy kan verander in sel M3 Theres. en koop en verkoop signals. Ideally, wil jy 'n gefilterde sein vir beide gladde en lag-vry wees. Lag veroorsaak vertragings in jou ambagte, en die verhoging van lag in jou aanwysers tipies lei tot laer winste. Met ander woorde, laatkommers kry whats links op die tafel na die fees reeds begin. Dis hoekom beleggers, banke en instellings wêreldwyd te vra vir die Jurik Navorsing bewegende gemiddelde (JMA). Jy kan dit van toepassing net soos jy sou enige ander gewilde bewegende gemiddelde. Maar JMAs verbeter tydsberekening en gladheid sal jy verstom. Die kronkelende grys lyn in die grafiek simuleer prys aksie wat begin in 'n lae handel reeks, dan gapings na 'n hoër handel reeks. Sedert niemand hou wag op die kantlyn, sal 'n perfekte geraas vermindering filter (groen lyn) glad beweeg langs die middel van die eerste handel reeks en dan spring na die sentrum van die nuwe handelsmerk reeks byna immediately. Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) Inleiding Ontwikkel deur Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA) is 'n bewegende gemiddelde ontwerp om verantwoording te doen geraas mark of wisselvalligheid. KAMA sal nou volg pryse wanneer die prys swaai is relatief klein en die geraas is laag. KAMA sal pas wanneer die prys swaai verbreed en volg pryse van 'n groter afstand. Dit tendens volgende aanwyser gebruik kan word om die algehele tendens te identifiseer, tyd draaipunte en filter prysbewegings. Berekening Daar is verskeie stappe wat nodig is om te bereken Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde. Let039s eerste begin met die aanbevole deur Perry Kaufman instellings, wat KAMA (10,2,30) is. 10 is die aantal periodes vir die doeltreffendheid verhouding (EV). 2 is die aantal periodes vir die vinnigste EMO konstante. 30 is die aantal periodes vir die stadigste EMO konstante. Voor die berekening van KAMA, moet ons die doeltreffendheid verhouding (EV) en Het glad konstant (SC) te bereken. Afbreek van die formule in byt grootte nuggets maak dit makliker om die metode agter die aanwyser verstaan. Let daarop dat ABS staan ​​vir Absolute waarde. Doeltreffendheid verhouding (EV) Die DAAR is basies die prysverandering aangepas vir die daaglikse wisselvalligheid. In statistiese terme, die doeltreffendheid verhouding vertel ons die fraktale doeltreffendheid van prysveranderings. DAAR wissel tussen 1 en 0, maar hierdie uiterstes is die uitsondering, nie die norm. DAAR sal 1 wees as pryse opgeskuif 10 agtereenvolgende tydperke of af 10 agtereenvolgende tydperke. DAAR sal nul wees as die prys is onveranderd oor die 10 periodes. Glad konstant (SC) Die smoothing konstante gebruik die ER en twee glad konstantes gebaseer op 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Soos jy dalk opgemerk het, soos matig konstant met behulp van die smoothing konstantes vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde in sy formule. (2/301) is die smoothing konstante vir 'n 30-tydperk EMO. Die vinnigste SC is die smoothing konstante vir korter EMO (2-periodes). Die stadigste SC is die smoothing konstante vir die stadigste EMO (30-periodes). Let daarop dat die 2 aan die einde is aan die vergelyking vierkant. KAMA met die doeltreffendheid verhouding (EV) en Gladstryking konstant (SC), ons is nou gereed om te bereken Kaufman039s Adaptive bewegende gemiddelde (KAMA). Aangesien ons 'n aanvanklike waarde moet die berekening begin, die eerste KAMA is net 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die volgende berekeninge is gebaseer op die onderstaande formule. Berekening Voorbeeld / Chart Die foto's hieronder toon 'n kiekie van 'n Excel spreiblad gebruik om KAMA bereken en die ooreenstemmende QQQ grafiek. Gebruik en Seine rasionele agente kan KAMA gebruik soos enige ander tendens volgende aanwyser, soos 'n bewegende gemiddelde. Rasionele agente kan kyk vir prys kruise, rigting veranderings en gefiltreer seine. Eerstens, 'n kruis bo of onder KAMA dui rigting veranderinge in pryse. Soos met enige bewegende gemiddelde, sal 'n eenvoudige crossover stelsel baie seine en baie whipsaws genereer. Rasionele agente kan whipsaws verminder deur die toepassing van 'n prys of tyd filter om die CROSSOVER. Mens sou prys vereis dat die kruis vir sekere aantal dae te hou of vereis dat die kruis die oorskry KAMA deur stel persentasie. In die tweede plek kan rasionele agente die rigting van KAMA gebruik om die algehele tendens vir 'n sekuriteit definieer. Dit kan 'n parameter aanpassing vereis dat die aanwyser verder glad. Rasionele agente kan die middel parameter, wat is die vinnigste EMO konstante verandering, om KAMA glad en kyk vir rigting verander. Die tendens is af so lank as wat KAMA val en vervalsing laer laagtepunte. Die tendens is om so lank as wat KAMA styg en vervalsing hoër hoogtes. Die onderstaande Kroger voorbeeld toon KAMA (10,5,30) met 'n steil uptrend van Desember tot Maart en 'n minder-steil uptrend van Mei tot Augustus. En ten slotte, rasionele agente kan seine en tegnieke te kombineer. Rasionele agente kan 'n langer termyn KAMA gebruik om die groter tendens en 'n korter termyn KAMA vir handel seine te definieer. Byvoorbeeld, kan KAMA (10,5,30) word gebruik as 'n tendens filter en lomp geag wanneer styg. Sodra lomp, kon rasionele agente dan kyk vir bullish kruise toe prysbewegings bo KAMA (10,2,30). Die voorbeeld hieronder toon MMM met 'n stygende langtermyn KAMA en lomp kruise in Desember, Januarie en Februarie. Langtermyn KAMA van die hand gewys in April en daar was lomp kruise in Mei, Junie en Julie. SharpCharts KAMA kan gevind word as 'n aanduiding oortrek in die SharpCharts werkbank. Die standaard instellings sal outomaties vertoon in die blokkie parameter wanneer dit gekies en rasionele agente kan hierdie parameters te verander om hul analitiese behoeftes aan te pas. Die eerste parameter is vir die doeltreffendheid verhouding en rasionele agente moet weerhou van die verhoging van die aantal. In plaas daarvan, kan rasionele agente dit verlaag tot sensitiwiteit te verhoog. Rasionele agente op soek te stryk KAMA langer termyn tendens analise kan die middel parameter geleidelik verhoog. Selfs al is die verskil is net 3, KAMA (10,5,30) is aansienlik gladder as KAMA (10,2,30). Verdere studie van die Skepper, die boek onder bied gedetailleerde inligting oor die aanwysers, programme, algoritmes, en stelsels, insluitend inligting oor KAMA en ander bewegende gemiddelde stelsels. Trading Systems en metodes Perry Kaufman