Friday 24 November 2017

Variable Moving Average Mt4


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 Preisschritte für die Periode. Variable Moving Average (VMA) Eine VMA ist eine EMA, die in der Lage ist, ihren Glättungsprozentsatz basierend auf Marktinkontinenz automatisch zu regulieren. Seine Sensibilität wächst, indem es mehr Gewicht auf die laufenden Daten, da es eine bessere Signal-Indikator für kurze und langfristige Märkte generiert. Die meisten Wege zur Messung von Moving Averages können nicht für seitwärts bewegliche Preise versus Trendmärkten kompensieren und oftmals viele falsche Signale erzeugen. Längerfristige gleitende Durchschnittswerte reagieren nur langsam auf Trendumkehr, wenn die Preise über einen längeren Zeitraum hin - und hergehen. Ein variabler Moving Average reguliert seine Empfindlichkeit und lässt ihn in allen Marktbedingungen durch automatische Regelung der Glättungskonstante besser funktionieren. Der Variable Moving Average ist auch als VIDYA Indicator bekannt. Aber diese Version ist ein modifiziertes Konzept der VIDYA. Der Variable Moving Average wurde von Tushar S. Chande entwickelt und erstmals in seinem Artikel vom März 1992 in der Fachzeitschrift Technical Analysis of Stocks amp Commodities vorgestellt, in dem eine Standardabweichung als Volatility Index verwendet wurde. In seinem Artikel vom Oktober 1995 in der gleichen Zeitschrift modifizierte Chande den VIDYA, um seinen eigenen Chande Momentum-Oszillator (CMO) als Volatility Index zu verwenden, der nachfolgende VMA-Code ist das Ergebnis dieser Modifikation. Keine Informationen auf dieser Website sind Anlageberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Der Handel kann Sie einem Verlustrisiko aussetzen, das größer ist als Ihre Einlagen und nur für erfahrene Anleger geeignet ist, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen, um dieses Risiko zu tragen. 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ContinueVariable gleitender Durchschnitt ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der die Glättungskonstante automatisch basierend auf der Volatilität der Datenreihe anpasst. Je volatiler die Daten sind, desto größer ist die Glättungskonstante, die bei der gleitenden Durchschnittsberechnung verwendet wird. Je größer die Glättungskonstante ist, desto mehr Gewicht erhalten die aktuellen Daten. Das Gegenteil trifft auf weniger volatile Daten zu. Typische gleitende Durchschnittswerte leiden unter der Unfähigkeit, Veränderungen der Volatilität zu kompensieren. Während der volatilen Märkte, wollen Sie einen gleitenden Durchschnitt, um seine Empfindlichkeit zu erhöhen, so dass Sie schnell auf der richtigen Seite jeder wilden Gyrationen. Durch die automatische Anpassung der Glättungskonstante ist ein variabler gleitender Durchschnitt in der Lage, seine Empfindlichkeit anzupassen, so dass er sowohl auf Märkten mit hoher als auch niedriger Volatilität besser abschneiden kann. Formeln: AbsCMO: (Abs (CMO (Schließen, CMOPeriod))) 100 SC: 2 (SmoothPeriod1) wenn Periode gt CMOPeriod SmoothPeriod 2 dann VARMA (SCAbsCMOC) (1- (SCAbsCMO)) VARMAPREV) sonst VARMA Ende beenden VARMA. mq4 1.71 KiB) 458 mal heruntergeladen Alexander. Gettinger FXCodeBase: Confirmed User Beiträge: 2478 Registriert: Mi Mär 31, 2010 21:40 Ort: Russia, Omsk Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: 0 Mitglieder und 0 Gäste Powered by phpBB 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group FXCodeBase. Die ultimative Quelle für die Indikatoren und Signale für die FXCM Trading Station und Marketscope Anwendungen Forex Capital Markets, LLC. (FXCM LLC) ist eine unabhängige juristische Person und ist nicht mit der Gehtsoft USA LLC verbunden. Fxcodebase ist nicht im Besitz, kontrolliert oder betrieben von FXCM LLC. FXCM unterstützt kein Produkt oder eine Dienstleistung von Gehtsoft USA LLC. 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