Monday 13 November 2017

Mql5 Gleitender Durchschnitt Crossover


Moving Average Convergence Divergence (MACD) ist ein Trendfolgender dynamischer Indikator. Es zeigt die Korrelation zwischen zwei Moving Averages eines Preises. Der Moving Average Convergence Divergence (MACD) Technische Indikator ist der Unterschied zwischen einem 26-Periode und 12-Periode Exponential Moving Averages (EMA). Um die Verkaufschancen deutlich zu zeigen, wird auf dem MACD-Diagramm eine so genannte Signalleitung (9-Perioden-gleitender Durchschnitt des Indikators) aufgetragen. Der MACD erweist sich als am effektivsten in den breiten Handelsmärkten. Es gibt drei populäre Wege, die Moving Average Convergence Divergence zu verwenden: Crossover, überkaufte Überverkaufsbedingungen und Divergenzen. Frequenzweichen Die grundlegende MACD-Handelsregel ist zu verkaufen, wenn die MACD unter ihre Signalleitung fällt. Ähnlich tritt ein Kaufsignal auf, wenn die Moving Average Convergence Divergence über ihre Signalleitung steigt. Es ist auch beliebt, zu verkaufen, wenn die MACD geht über null. Überkauft Oversold Bedingungen Die MACD ist auch als überkauft Oversold Indikator nützlich. Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt dramatisch von dem längeren gleitenden Durchschnitt abzieht (d. h. die MACD steigt), ist es wahrscheinlich, daß der Symbolpreis überbelastet ist und bald zu realistischeren Werten zurückkehren wird. Divergenz Eine Anzeige, dass ein Ende des aktuellen Trends nahe sein kann, tritt auf, wenn der MACD vom Symbol abweicht. Eine zinsbullische Divergenz tritt auf, wenn der Moving Average Convergence Divergence Indikator neue Höchststände macht, während die Preise keine neuen Höchststände erreichen. Eine bärische Divergenz tritt auf, wenn der MACD neue Tiefstände macht, während die Preise keine neuen Tiefststände erreichen. Diese beiden Divergenzen sind am bedeutendsten, wenn sie bei relativ überkauften Überverkaufsniveaus auftreten. Sie können die Handelssignale dieses Indikators testen, indem Sie einen Expertenratgeber im MQL5-Assistenten erstellen. Berechnung Der MACD wird durch Subtrahieren des Wertes eines 26-periodischen exponentiellen gleitenden Mittelwertes aus einem 12-periodischen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Auf der MACD wird dann ein 9-Perioden-gepunkteter einfacher gleitender Durchschnitt der MACD (die Signalleitung) aufgetragen. MACD EMA (SCHLIESSEN, 12) - EMA (SCHLIESSEN, 26) SIGNAL SMA (MACD, 9) EMA Exponentiell Gleitender Mittelwert SMA Einfacher Gleitender Durchschnitt SIGNAL die Signalleitung des Indikators. MetaTrader Expert Advisor Einfache Systeme stehen die besten Chancen auf Erfolg Werden. Jedoch kann das Hinzufügen eines einfachen Filters zu einem robusten System eine große Weise sein, seine Rentabilität zu verbessern, vorausgesetzt, Sie analysieren auch, wie es irgendwelche Risiken oder Vorspannungen, die in das System eingebaut werden, ändern kann. Das Moving Average Crossover System mit RSI Filter ist ein hervorragendes Beispiel dafür. Über das System Dieses System verwendet die 30 Einheit SMA für den schnellen Mittelwert und die 100 Einheit SMA für den langsamen Mittelwert. Weil sein schnell gleitender Durchschnitt ein wenig langsamer ist als das SPY 10 100 Long Only Moving Average Crossover System. Es sollte weniger Handelssignale erzeugen. Es wird interessant sein zu sehen, ob dies zu einer höheren Gewinnrate führt. Das System verwendet auch den RSI-Indikator als Filter. Dies ist so konzipiert, um das System von Trades in Märkten, die nicht Trends, die auch zu einer höheren Gewinnrate führen sollte. Das System tritt in eine lange Position ein, wenn die SMA mit 30 Einheiten über der 100 Einheit SMA kreuzt, wenn der RSI über 50 liegt. Er tritt in eine kurze Position ein, wenn die 30 Einheit SMA unterhalb der 100 Einheit SMA kreuzt, wenn der RSI unter 50 liegt Eine Long-Position, wenn die 30 SMA-Einheit unterhalb der 100-Unit-SMA kreuzt, oder wenn der RSI unter 30 fällt. Er verlässt eine kurze Position, wenn die 30-Unit-SMA über die 100-Unit-SMA zurückkommt oder wenn der RSI über 70 ansteigt. Es implementiert auch einen nachlaufenden Stopp, der auf der Volatilität des Marktes basiert und einen Anfangsstopp bei dem letzten Tief für eine lange Position oder den letzten Hoch für eine kurze Position setzt. Ein tägliches FXI-Diagramm, das EURUSD ETF, zeigt die Systemregeln in Aktion 30 Einheiten SMA-Kreuze über 100 Einheiten SMA RSI gt 50 30 Einheiten SMA-Kreuze unter 100 Einheiten SMA RSI lt 50 30 Einheiten SMA-Kreuze unter 100 Einheiten SMA oder RSI fällt unten 30, oder Anhaltender Anschlag wird getroffen, oder Anfänglicher Anschlag wird gestoppt Exit Short Wenn: 30 Unit SMA kreuzt oberhalb der 100 Unit SMA oder RSI steigt über 70 oder Trailing Stop wird getroffen oder Anfängliche Stop wird getroffen Backtesting Ergebnisse Die Backtesting Ergebnisse I Für dieses System gefunden wurden von der Euro vs US Dollar Markt von 2004 bis 2011 unter Verwendung eines täglichen Zeitraums. Während dieser sieben Jahre, das System nur 14 Trades, so dass es definitiv gefiltert ein großer Teil der Aktion. Die Frage ist, ob es die guten Trades oder die schlechten herausgefunden hat oder nicht. Von diesen 14 Trades waren acht Gewinner und sechs Verlierer. Das gibt dem System eine 57 Gewinnrate, die wir wissen können sehr erfolgreich gehandelt werden, vorausgesetzt, die Profitrate ist auch stark. Backtesting-Berichte für Forex-Systeme verwenden eine stat namens Profit-Faktor. Diese Zahl wird berechnet, indem das Bruttoergebnis vom Bruttoverlust dividiert wird. Damit ergibt sich der durchschnittliche Gewinn pro Risikoeinheit. Die Ergebnisse für diese Backtesting-Bericht gab diesem System einen Gewinnfaktor von 3,61. Dies bedeutet, dass auf lange Sicht wird dieses System positive Renditen bieten. Für ein Vergleichs-Punkt hatte das Triple Moving Average Crossover-System nur einen Gewinnfaktor von 1,10, so dass das Moving Average Crossover-System mit RSI wahrscheinlich drei Mal mehr rentabel ist. Dies bedeutet, dass die Verwendung einer größeren Zahl für den schnell gleitenden Durchschnitt und das Hinzufügen des RSI-Filters muss aus einem der weniger produktiven Trades herausfiltern. Diese Zahlen werden durch die Tatsache, dass der durchschnittliche Gewinn war etwas mehr als doppelt so groß wie der durchschnittliche Verlust. Trotz dieser positiven Verhältnisse erlitt das System einen maximalen Rückgang von fast 40. Beispielgröße Die Tatsache, dass dieses System so wenig Signale liefert, ist sowohl seine größte Stärke als auch seine größte Schwäche. Setzen Sie weniger Trades und halten sie für längere Zeit werden die Transaktionskosten werden immer ein Faktor. Jedoch könnte die Analyse von 14 Trades, die über sieben Jahre auftraten, dazu führen, dass die Ergebnisse aufgrund der kleinen Stichprobengröße verschoben wurden. Ich bin gespannt, wie dieses System durchgeführt hätte, wenn es über ein Dutzend verschiedener Währungspaare über den gleichen Zeitraum gehandelt würde. Darüber hinaus, wie wäre es durchgeführt haben, wenn der Backtest ging zurück 50 Jahre oder getestet das System auf Aktienindizes oder Rohstoffe. Es gibt eindeutig positive Statistiken, um eine weitere Erforschung dieses Systems zu gewährleisten, aber es wäre töricht, echtes Geld auf der Grundlage der Ergebnisse von 14 Trades zu handeln. Trading-Beispiel Ein Beispiel für dieses System bei der Arbeit ist auf dem aktuellen Diagramm der FXI zu sehen. Um den 18. März dieses Jahres ging die 30-tägige SMA unter die 100-Tage-SMA. Zu dieser Zeit lag der RSI auch unter 50. Dies hätte eine kurze Position irgendwo knapp unter 36 ausgelöst. Der Anfangsstopp würde vermutlich über dem letzten Hoch bei 38 liegen. Bis Mitte April war der Preis auf 34 gefallen und Wir würden auf einem netten Profit sitzen. Der Preis dann erholte sich fast auslösen unsere erste Haltestelle bei 38 Anfang Mai vor dem Absturz fast den ganzen Weg bis zu 30 Ende Juni. Es hat sich seither zurück auf die 34 Bereich. Zu keinem Zeitpunkt während einer dieser Maßnahmen blieb die 30-Tage-SMA über die 100-Tage-SMA zurück und der RSI blieb unter 70. Daher hatte keiner von diesen einen Ausstieg ausgelöst. Während der Preis in der Nähe unserer ersten Haltestelle kam, kam es nicht ganz dorthin, so dass würde uns auch in den Handel gehalten haben. Das einzige, was einen Ausstieg hätte verursachen können, wäre die schleppende Haltestelle gewesen, die von der Volatilität abhängen würde, die wir so eingestellt haben. Es ist noch zu früh zu sagen, ob wir gestoppt werden wollen oder nicht. Über den RSI-Indikator Der RSI-Indikator wurde von J. Welles Wilder entwickelt und wurde in seinem 1978 erschienenen Buch New Concepts in Technical Trading Systems vorgestellt. Es ist ein Impulsanzeiger, der zwischen Null und 100 oszilliert, was die Geschwindigkeit und die Preisänderung anzeigt. Viele Impuls-Trader nutzen RSI als überkauft Oversold Indikator. RSI wird berechnet, indem zuerst RS berechnet wird, was die mittlere Verstärkung der letzten n Perioden dividiert durch den durchschnittlichen Verlust der letzten n Perioden ist. Der Wert für n beträgt in der Regel 14 Tage. RS (Durchschnittlicher Verlust) Sobald RS berechnet ist, wird die folgende Gleichung verwendet, um diesen Wert zu einem oszillierenden Indikator zu machen: RSI 100 8211 100 (1 RS) Dies ergibt einen Wert zwischen Null und 100. Jeder Wert oben 70 wird allgemein als überkauft betrachtet, und jeder Wert unter 30 wird als überverkauft betrachtet. Da dieses System jedoch ein Trendfolgesystem ist, haben Überkauf und Überverkauf nicht ihre üblichen negativen Konnotationen.

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