技术指标

探索MAD指标:提升MetaTrader 4交易策略的秘密武器
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探索MAD指标:提升MetaTrader 4交易策略的秘密武器

描述: MAD指标,即移动平均差(Moving Average Delta),用于计算两个移动平均点之间的差异。曲线展示了以点(Pips)为单位的变化。 通过计算两个点之间的差值,我们能更清晰地观察到移动平均曲线的微小变化,这些变化通常很难被察觉。可以把MAD曲线看作是通过显微镜观察简单移动平均曲线,它可以在趋势变化发生之前提供一些预测,示例中展示了从多头到空头的开始趋势变化。 尽管MAD是一个相对简单的指标,但我仍然相信移动平均线的有效性,因为市场的变化往往需要时间。当趋势发生转变时,市场中数以万计的个体开始买入(或卖出),随后更多的人会跟进。下跌(上涨)曲线开始放缓,最终停止并反向移动。 (我真奇怪为什么之前没有人开发这种指标) 图像: MAD指标 解读: MAD曲线大于0时,移动平均线处于上升状态 在趋势变化之前,移动平均线趋于平坦,MAD曲线指向零 我们可以观察到移动平均线的最大升降幅度,从而预测即将到来的趋势变化 使用方法: 在图表上添加一个简单的移动平均线,根据市场波动情况设置合适的周期。移动平均周期并没有“魔法”设置,你可以双击MA线来更改周期。 将MAD指标添加到图表,并将其周期设置为与你的简单移动平均线相同。

2010.03.02
可变指数动态平均线(VIDYA)在MetaTrader 5中的应用
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可变指数动态平均线(VIDYA)在MetaTrader 5中的应用

可变指数动态平均线(VIDYA)是由Tushar Chande开发的一种技术指标。 它是一种独特的计算指数移动平均线(EMA)的方法,具有动态变化的平均周期。平均周期会根据市场波动性而变化;在这里,Chande动量振荡器(CMO)被选为波动性的测量工具。 这个振荡器测量的是在一定周期内(CMO周期)正增量总和与负增量总和的比率。CMO值被用作平滑因子EMA的比例。因此,VIDYA需要设置两个参数:CMO的周期和EMA的周期。 应用 在交易系统中,通常使用的并不是VIDYA本身,而是其上下边界(上轨和下轨),这些边界分别是VIDYA的N%高和低。对于这种形式的指标解释,接收交易信号的方式与布林带类似。 可变指数动态平均线指标 计算方式: 标准的指数移动平均线是根据以下公式计算的: EMA(i) = Price(i) * F + EMA(i-1)*(1-F) 其中: F = 2/(Period_EMA+1) - 平滑因子; Period_EMA - EMA的平均周期; Price(i) - 当前价格; EMA(i-1) - 上一周期的EMA值。 可变指数动态平均线的值是用CMO以类似的方式计算的: VIDYA(i) = Price(i) * F * ABS(CMO(i)) + VIDYA(i-1) * (1 - F * ABS(CMO(i))) 其中: ABS(CMO(i)) - 当前Chande动量振荡器的绝对值; VIDYA(i-1) - 上一周期的VIDYA值。 CMO的值是根据以下公式计算的: CMO(i) = (UpSum(i) - DnSum(i))/(UpSum(i) + DnSum(i)) 其中: UpSum(i) - 当前周期的正价格增量总和; DnSum(i) - 当前周期的负价格增量总和。

2010.02.03
Fractal自适应移动平均线(FrAMA)指标详解
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Fractal自适应移动平均线(FrAMA)指标详解

Fractal自适应移动平均线(FrAMA)是一种由约翰·艾勒斯开发的技术指标。 该指标基于指数移动平均线的算法构建,其平滑因子是根据当前价格序列的分形维度计算的。FrAMA的优势在于能够有效跟随强趋势运动,并在价格整理时适度减缓反应。 FrAMA指标可以使用所有适用于移动平均线的分析方法。 Fractal自适应移动平均线指标 计算公式: FRAMA(i) = A(i) * Price(i) + (1 - A(i)) * FRAMA(i-1) 其中: FRAMA(i) - 当前的FRAMA值; Price(i) - 当前价格; FRAMA(i-1) - 前一个FRAMA值; A(i) - 当前的指数平滑因子。 指数平滑因子的计算公式如下: A(i) = EXP(-4.6 * (D(i) - 1)) 其中: D(i) - 当前的分形维度; EXP() - 指数函数。 一条直线的分形维度为1。从公式中可以看出,如果D=1,则A=EXP(-4.6*(1-1))=EXP(0)=1。因此,当价格呈直线变化时,不使用指数平滑,因为此时公式变为: FRAMA(i) = 1 * Price(i) + (1 - 1) * FRAMA(i-1) = Price(i) 也就是说,该指标完全跟随价格变化。 而平面的分形维度为2。从公式得到,如果D=2,则平滑因子A=EXP(-4.6*(2-1))=EXP(-4.6)=0.01。这个极小的指数平滑因子是在价格剧烈波动时得出的。这种强烈的减缓对应着大约200周期的简单移动平均线。 分形维度的公式为: D = (LOG(N1 + N2) - LOG(N3))/LOG(2) 其计算基于以下附加公式: N(Length,i) = (HighestPrice(i) - LowestPrice(i))/Length 其中: HighestPrice(i) - 当前Length周期内的最高价; LowestPrice(i) - 当前Length周期内的最低价。 值N1、N2和N3分别为: N1(i) = N(Length,i)N2(i) = N(Length,i + Length)N3(i) = N(2 * Length,i)

2010.02.03
牛市力量指标:掌握交易趋势的秘密
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牛市力量指标:掌握交易趋势的秘密

在日常交易中,买方("牛市")和卖方("熊市")之间的斗争推动着价格的波动。根据哪一方占据上风,今天的收盘价可能会高于或低于前一天的价格。中间结果,尤其是最高价和最低价,可以帮助我们判断当天的市场走势。 精准评估牛市力量的平衡至关重要,因为这个平衡的变化往往是趋势反转的前兆。我们可以通过亚历山大·艾尔德(Alexander Elder)开发的牛市力量振荡器来完成这项任务,他在自己的著作《活着交易:心理学、交易策略与资金管理》中对此进行了详细描述。艾尔德在推导这个振荡器时,基于以下几个前提: 移动平均线是买卖双方在一定时间段内的价格共识; 最高价反映了当天买方的最大力量。 基于这些前提,艾尔德将牛市力量定义为最高价与13期指数移动平均线(HIGH - EMA)之间的差值。 应用 这个指标最好与趋势指标(通常是移动平均线)结合使用: 如果趋势指标指向下方,而牛市力量指数高于零但在下降,这就意味着卖出信号; 在这种情况下,指标图上形成峰值的背离现象是理想的。 计算方法: 计算这个指标的第一步是计算指数移动平均线(通常建议使用13期EMA)。 BULLS = HIGH - EMA 其中: BULLS - 牛市力量; HIGH - 当前柱的最高价; EMA - 指数移动平均线。 在上涨趋势中,最高价高于EMA,因此牛市力量高于零,直方图位于零线之上。如果在价格下跌时,最高价低于EMA,牛市力量则会低于零,直方图也会跌落到零线以下。

2010.01.26
威廉指标:如何利用累积/分配指标提升交易策略
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威廉指标:如何利用累积/分配指标提升交易策略

威廉累积/分配(W_A/D)指标是通过正向“累积”和负向“分配”的价格变动累加而成的。 举个例子,如果当前收盘价高于之前的收盘价,W_A/D将增加当前收盘价与真实最低价之间的差值;反之,如果当前收盘价低于之前的收盘价,W_A/D则会减少当前收盘价与真实最高价之间的差值。 “累积”一词表示市场由买方主导,而“分配”则意味着市场由卖方控制。指标与价格之间的背离信号是我们需要关注的重要信号。就像大多数技术指标一样,W_A/D通常会领先价格走势。换句话说,当出现背离时,价格往往会根据指标的变化方向调整。 如果价格创新高,但累积/分配指标未能创新高,这意味着该资产在进行分配,是一个卖出信号。 如果价格创新低,但累积/分配指标未能创新低,这意味着该资产在进行累积,是一个买入信号。 威廉累积/分配指标 计算方法: 计算累积/分配指标,首先需要找到“真实范围高”(TRH)和“真实范围低”(TRL): TRH(i) = MAX(HIGH(i) || CLOSE(i-1))TRL(i) = MIN(LOW(i) || CLOSE(i-1)) 然后通过比较今天和昨天的收盘价来找出当前的累积/分配值(CurA/D)。 如果当前收盘价高于之前的收盘价,则: CurA/D = CLOSE(i) - TRL(i) 如果当前收盘价低于之前的收盘价,则: CurA/D = CLOSE(i) - TRH(i) 如果当前和之前的收盘价相同,则: CurA/D = 0 威廉累积/分配指标是这些值的日积累: W_A/D(i) = CurA/D + W_A/D(i-1) 其中: TRH(i) - 真实范围高; TRL(i) - 真实范围低; MIN - 最小值; MAX - 最大值; || - 逻辑或; LOW(i) - 当前柱的最低价格; HIGH(i) - 当前柱的最高价格; CLOSE(i) - 当前柱的收盘价格; CLOSE(i-1) - 前一柱的收盘价格; CurA/D - 当前的累积/分配值; W_A/D(i) - 当前威廉累积/分配指标的值; W_A/D(i-1) - 前一柱的威廉累积/分配指标的值。

2010.01.26
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