✔️ Information granskad och uppdaterad i maj 2024 av Eduardo López
Tekniska indikatorer som Adaptive Moving Average är mycket bra på att stödja, bekräfta och förutsäga prisrörelser. Speciellt för handlare som måste strategisera för att få sina investeringar att fungera perfekt.
Således kan handlare med hjälp av dessa indikatorer identifiera trender och signaler på marknaden. En ledande indikator kan förutsäga framtida prisrörelser, medan en eftersläpande indikator tittar på tidigare trender.
Handlaren måste använda sin kunskap och sin riskkänsla för att avgöra vilken handelsindikator som bäst passar hans strategier. Tänk på att indikatorer ofta kan fungera bättre när de kombineras.
Idag kommer vi att prata om den adaptiva indikatorn för glidande medelvärde, en av indikatorerna som har utvecklats över tiden och används i stor utsträckning av handelsoperatörer eftersom den syftar till att ge svar på alla deras problem.
➡ Definition av den adaptiva indikatorn för glidande medelvärde
Denna indikator kombinerar fördelarna med långsamma och snabba medelvärden. Det utvecklades av Perry Kaufman och beskrivs i sin bok "Smarter Trading".
Den har en snabbare rörelse när marknaden trenderar att erbjuda signaler med hastighet.
Å andra sidan har den en långsammare rörelse när marknaden är i ett fluktuationsband för att filtrera brus. Denna indikator använder två utjämningskonstanter, "SC Fast" och "SC Slow".
Hat Vad är det adaptiva glidande genomsnittet för?
Den adaptiva indikatorn för glidande medelvärde används för att konstruera ett glidande medelvärde med känslighet för buller i prisserierna, och kännetecknas av minimal fördröjning för att upptäcka en trend.
En av nackdelarna med prisserie -algoritmer är att vissa oavsiktliga prishopp kan leda till falska signaler. om framväxten av trenden. Utjämningen har också en lång signalfördröjning över trendstoppet eller svängningen.
OwHur erhålls det?
Det adaptiva glidande genomsnittet börjar från ett exponentiellt glidande medelvärde, där din beräkning har större vikt i de senaste uppgifterna så att du kan ge snabbare resultat till de senaste ändringarna.
Dess formel är följande: KAMA (Current) = föregående KAMA + SC * (Price-Previous KAMA)
Författaren Perry Kaufman bestämde sig för att ersätta den variabla vikten med en konstant som bygger på effektivitetsprincipen. Detta i syfte att mäta styrkan hos en trend inom en viss tidsperiod.
För att hitta denna princip korrekt måste du först få effektivitetsförhållandet, vilket är prisändringen justerad för daglig volatilitet.
För att erhålla genomsnittet används en utjämningskonstant, detta för att jämna ut effektivitetsförhållandet. Vanligtvis hålls perioden för det glidande genomsnittet och det långsamma genomsnittet konstant, och endast det snabba glidande genomsnittet ändras.
Hat Vad är tolkningen?
En hausseartad signal erhålls när den adaptiva indikatorn för rörligt medelvärde stiger. Tvärtom erhålls en baissesignal när indikatorn går ner.
