Ps Adaptive Moving Average

Moving Averages Stuff Motiviert per E-Mail von Robert B. Ich erhalte diese E-Mail nach dem Hull Moving Average (HMA) und. Und du hast noch nie davon gehört. Uh. Stimmt. In der Tat, wenn ich gegoogelt entdeckte ich viele gleitende Durchschnitte, die Id noch nie gehört, wie: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Gleitender Durchschnitt Least Square Gleitender Durchschnitt Dreieckig Gleitender Durchschnitt Adaptiver Gleitender Durchschnitt Jurik Gleitender Durchschnitt. Also dachte ich wed reden über bewegte Durchschnitte und. Havent Sie getan, dass vor, wie hier und hier und hier und hier und. Ja, ja, aber das war, bevor ich von all diesen anderen bewegenden Durchschnitten wusste. Tatsächlich waren die einzigen, mit denen ich spielte, diese, wobei P 1. P 2. P n die letzten n Aktienkurse sind (wobei P n der jüngste ist). Simple Moving Average (SMA) (P & sub1; P & sub2; Pn) / K mit Kn. Gewichteter gleitender Mittelwert (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3 n P n) / K wobei K (12 n) n (n 1) / 2 ist. Exponential Moving Average (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) / K wobei K 1 945945 2 ist. 1 / (1-945). Whoa Ive nie gesehen, dass EMA Formel vor. Ich habe immer thoguht es war. Yeah, seine normalerweise anders geschrieben, aber ich wollte zeigen, dass diese drei ähnliche Rezepte haben. (Siehe das EMA-Material hier und hier.) Tatsächlich sehen sie alle folgendermaßen aus: Wenn alle Ps gleich sind, z. B. Po, dann ist der gleitende Durchschnitt gleich Po. Und das ist der Weg, den jeder sich selbst respektierende Durchschnitt verhalten sollte. Also, was ist am besten definieren am besten. Hier sind ein paar gleitende Durchschnitte, die versuchen, eine Reihe von Aktienkursen, die in einer sinusoidalen Mode variieren verfolgen: Aktienkurse, die eine Sinuskurve folgen Wo haben Sie eine Aktie wie das finden Sie beachten, dass die häufig verwendete gleitende Mittelwerte (SMA, WMA Und EMA) ihr Maximum später als die Sinuskurve erreichen. Thats lag und. Aber was ist mit dem HMA-Kerl. Er sieht ziemlich gut aus, und das ist es, worüber wir sprechen wollen. Tatsächlich. Und was ist das 6 in HMA (6) und ich sehe etwas namens MMA (36) und. Geduld. Wir beginnen mit der Berechnung des 16-Tage-Weighted Moving Average (WMA) wie folgt: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) / K mit K 12. 16 136 Schön und smoooth, itll haben eine lag größer als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, folgt es den Preisvariationen ganz nett. Aber theres mehr. Während WMA (8) auf neuere Preise schaut, hat es immer noch eine Verzögerung, so dass wir sehen, wie viel die WMA hat sich geändert, wenn von 8-Tage bis 16-Tage. Dieser Unterschied würde so aussehen: In gewissem Sinne gibt dieser Unterschied einige Hinweise darauf, wie sich WMA verändert. (8) - WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16) addieren wir diese Änderung zu unserer früheren WMA (8). MMA Warum nennen es MMA Ich stottern. Wie auch immer, MMA (16) würde so aussehen: Ill nehmen Sie Geduld. es gibt mehr. Jetzt stellen wir die magische Transformation vor und bekommen. Ta-DUM Das ist Rumpf Ja. Wie ich es verstehe Aber was ist das magische Ritual Nachdem wir eine Serie von MMAs mit den 8-Tage - und 16-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitten erzeugt haben, starren wir aufmerksam auf diese Sequenz von Zahlen. Dann berechnen wir die WMA in den letzten 4 Tagen. Das ergibt den Hull Moving Average, den wir HMA nennen (4). Huh 16 Tage dann 8 Tage dann 4 Tage. Werfen Sie eine Münze zu sehen, wie viele. Sie wählen eine Anzahl von Tagen aus, wie n 16. Dann betrachten Sie WMA (n) und WMA (n / 2) und berechnen MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (In unserem Beispiel, das ist 2 WMA (8) - WMA (16).) Dann berechnen Sie WMA (sqrt (n)) mit nur den letzten sqrt (n) Zahlen aus der MMA-Serie (In unserem Beispiel thatd zu berechnen Ein WMA (4), unter Verwendung der MMA-Reihe.) Und für das lustige SINE Diagramm Howd es tun So wheres das Spreadsheet Im, das noch an ihm arbeitet: MA-stuff. xls Sein interessant, zu sehen, wie die verschiedenen bewegenden Durchschnitte auf Spitzen reagieren: Ist HMA wirklich ein gewichteter gleitender Durchschnitt Nun können wir sehen: Wir haben: MMA 2 WMA (8) - WMA (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 oder 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 Für sanitäre Einrichtungen Es sei angemerkt, daß alle Gewichte zu 1 addieren. Ferner ist wk & sub2; (1/36) - (1/136) K für K & sub1; & sub0 ;. 1, 2. 8 und wk - (1/136) K für K 9, 10. 16. Dann haben wir das magische Quadratwurzelritual (wobei sqrt (16) 4) (wir erinnern uns, dass P 16 am meisten ist Jüngster Wert) HMA die 4-tägige WMA der oben genannten MMAs (w 1 P 1 w 2 P 2. (W & sub1; P & sub1; & sub1; P & sub1; & sub2; P & sub1; & sub6; W 16 P 13) / 10 (unter Hinweis darauf, dass 1234 10). Huh P 0. P -1. Was. Die MMA (16) verwendet die letzten 16 Tage, zurück zum Preis rufen P 1 an. Wenn wir den 4-Tage-gewogenen Mittelwert von ihnen Thar-MMA berechnen, gut mit gestern s MMA (und das geht zurück 1 Tag vor P 1) und am Tag davor, die MMA geht zurück zu 2 Tage vor P 1 und den Tag Vor, dass. Okay, so dass Sie rufen sie Preise P 0. P -1 etc. etc. Du hast es. So ein 16-Tage-HMA verwendet tatsächlich Informationen, die zurück geht mehr als 16 Tage, rechts Du hast es. Aber es gibt negative Gewichte für sie alte Preise Ist das legal Der Beweis ist in der. Ja ja. Der Beweis ist im Pudding. Also, was macht die Tabelle so weit es sieht so aus: (Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen.) Sie können wählen, eine SINE-Serie oder eine RANDOM Reihe von Aktienkursen. Für letztere, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken, erhalten Sie eine andere Menge von Preisen. Dann können Sie die Anzahl der Tage: das ist unser n. (Beispielsweise haben wir für unser Beispiel n 16 verwendet.) Wenn Sie sich für die SINE-Serie entscheiden, können Sie Spikes einführen und diese entlang des Diagramms verschieben. so was . Beachten Sie, dass wir mit n 16 und n 36 (im Bild der Kalkulationstabelle) n / 2 und sqrt (n) beide ganze Zahlen verwenden. Wenn Sie so etwas wie n 15 verwenden, verwendet die Kalkulationstabelle den INT-eger-Teil von n / 2 und sqrt (n), nämlich 7 und 3. So ist der Hull Moving Average die beste Definition am besten. Was ist mit dem Jurik Durchschnitt ich weiß nichts davon. Es proprietär und du musst zahlen, um es zu benutzen. Jedoch können wir mit gleitenden Durchschnitten spielen. Ein anderer gleitender Durchschnitt Angenommen, anstelle des gewichteten gleitenden Durchschnitts (wobei die Gewichte proportional zu 1, 2, 3 sind). Wir verwenden das magische Hull-Ritual mit dem Exponential Moving Average. Das heißt, wir betrachten: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Ja, das ist M oving A verage g immick oder M oving A veree g eneralized or M oving A verage g rand or. Oder M oving A verage g ummy Lohnaufmerksamkeit Wir wählen unsere Lieblingszahl von Tagen, wie n 16, und berechnen Sie MAg (n, 945, k) 945 EMA (n / k) - (1-945) EMA (n). Wir können mit 945 und k spielen und sehen, was wir bekommen: Zum Beispiel, hier sind ein paar MAgs (wo waren 16 Tage bleiben, aber die Werte von 945 und k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA Es ist zu beachten, dass, wenn wir k 3 auswählen, n / k 16/3 5.333 erhalten werden, die wir in einfach und einfach ändern. Warum dont Sie Stick mit Hulls Entscheidungen: 945 2 und k 2 Gute Idee. Mi bekommen diese: MAG (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Sieht aus wie die Tabelle mit 945 1,5 und k 3. Es tut, nicht Sie haben goof. Wieder Möglich. Also, was über das Quadrat-Root-Ritual Ich lasse das als Übung. Für Sie Okay, beim Spielen mit dieser MAg Sache finde ich, dass Hulls k 2 ziemlich gut funktioniert. So gut bleiben. Allerdings bekommen wir oft einen hübschen Durchschnitt, wenn wir nur ein kleines Stück der Änderung hinzufügen: EMA (n / 2) - EMA (n). In der Tat, fügen Sie nur einen Bruchteil 946 dieser Änderung. Dies ergibt: MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Das heißt, wählen wir 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden Sie: Zum Beispiel, wenn wir unsere gaggle der gleitenden Durchschnitte vergleichen, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir hinzufügen (für MAg) nur 946 1 / 2 der Änderung. Ja, aber was ist der beste Wert der Beta. Bestimmen Sie am besten: Beachten Sie, dass Beta 1 die Option Hull ist. Außer, dass EMAs anstelle von WMAs verwendet wurden. Und Sie lassen das Quadrat-Wurzel-Ding. Äh, ja. Ich habe es vergessen. Hinweis . Die Kalkulationstabelle ändert sich von Stunde zu Stunde. Es sieht jetzt wie folgt aus Etwas zum Spielen Ich habe mir eine Tabelle, die so aussieht. Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen. Sie wählen eine Aktie und klicken Sie auf eine Schaltfläche und erhalten ein Jahr im Wert von Tagespreisen. Sie wählen entweder HMA oder MAg, ändern die Anzahl der Tage und, für MAg, den Parameter, und sehen, wenn Sie KAUFEN VERKAUFEN sollten. Wenn Basierend auf welchen Kriterien Wenn der gleitende Durchschnitt in den letzten 2 Tagen DOWN x von seinem Maximum abweicht, kaufst du. (In dem Beispiel, x 1,0) Wenn seine UP y von seinem Minimum in den letzten 2 Tagen, Sie SELL. (Im Beispiel y 1.5) Sie können die Werte von x und y ändern. Taugt es etwas. Diese Kriterien Ich sagte, es war etwas zu spielen. Theres diese andere Glättung Technik genannt Hodrick-Prescott Filter. Mit Hilfe von Ron McEwan, ist es jetzt in diesem Kalkulationstabelle enthalten: Ist es ein gutes Spiel mit ihm. Sie werden bemerken, dass theres ein Parameter, den Sie in Zelle M3 ändern können. Und kauft und verkauft Signale. Do Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Siegen und Verluste. Analytiker haben Jahrzehnte versucht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Trading-Tools geführt hat. (Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten überprüft, überprüfen Sie einfaches bewegendes Mittel, das Trends hervorhebt.) Vor - und Nachteile der bewegenden Durchschnitte Die Vor - und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und von John Magee in der ersten Ausgabe der technischen Analyse von zusammengefasst Aktien-Trends. Wenn sie sagten, und es war schon im Jahre 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es vorher gemacht haben), dass durch die Mittelung der Daten für eine bestimmte Anzahl von Tagen konnte man eine Art von automatisierten Trendlinie, die definitiv interpretieren würde die Änderungen der TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu schön, um wahr zu sein. Mit den Nachteilen überwiegen die Vorteile, Edwards und Magee schnell aufgegeben ihren Traum vom Handel von einem Strand Bungalow. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere darin, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Simple Moving Averages Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren durch die Anzahl der Perioden ausgewählt. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn das letzte Schließen über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese Trend-Definition-Eigenschaft ermöglicht es, dass gleitende Durchschnitte, um Trading-Signale zu generieren. In ihrer einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn Preise über dem gleitenden Durchschnitt sich bewegen und verkaufen, wenn Preise unter dieser Linie übersteigen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu setzen. Leider, während Glättung der Daten, bewegte Durchschnitte werden sich hinter der Markt-Aktion und der Händler wird fast immer geben einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinn-Trades. Exponential Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz weist den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu, und als Folge bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Mittelwertes ist: EMA (Gewicht schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Dabei: Gewicht ist die vom Analytiker gewählte Glättungskonstante EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine andere ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt nicht ein anderes Problem mit sich bewegenden Durchschnittswerten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlierenden Geschäften führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass Märkte nur Trend ein Viertel der Zeit. Bis zu 75 Handelsgeschäfte beschränken sich auf enge Bereiche, wenn gleitende durchschnittliche Kauf - und Verkaufssignale wiederholt erzeugt werden, da sich die Preise rasch und deutlich über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte im Handel verwendet) Anpassung der gleitenden Durchschnitte an die Marktaktivität Eine Methode, um die Nachteile der gleitenden Durchschnitte zu adressieren, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten wäre. Dies würde Gewinner zu laufen. Als Trend geht ein Ende und die Preise konsolidieren. Würde der gleitende Durchschnitt näher an der gegenwärtigen Marktbewegung herangehen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten Gewinne, die während des Trends erfasst werden, zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basiert, in seinem Buch "New Trading Systems and Methods". Dieser Indikator soll die Stärke eines Trends messen, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) / (Summe der absoluten Preisänderungen für jeden Balken) Betrachten Sie eine Aktie, die jeden Tag einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen einen Kurs erzielt hat Insgesamt 15 Punkte. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkte-Bereich). Wäre dieser Bestand um 15 Punkte gesunken, wäre der ER -0,67. (Für weitere Trading-Tipps von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung der Handelsverluste skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1,0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend liegt -1,0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator zu finden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wobei: SCF die Exponentialkonstante für die schnellste ist EMA zulässig (meist 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das oben erwähnte Wirkungsgrad-Verhältnis Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in 1 gezeigt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größtmöglichen Abflachungsgrad in der Bereichsgrenze auf der rechten Seite dieser Tabelle. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt ist, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für whipsaw Trades zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil bei den gleitenden Durchschnitten ist bisher nicht auszuschließen. Fazit Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Er schloss, Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Anklang ist, zeigen unsere vorläufigen Tests keinen wirklichen praktischen Vorteil zu dieser komplexeren Trendglättungsmethode. Dieses bedeutet nicht, daß Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Mehr zu diesem Thema finden Sie unter Entdeckung von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Als Beispiel zeigen Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ, da die Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad könnte als Ausbruch Chancen beobachtet werden. MetaStock (Ende des Tages) Ihr Trading Success hängt von den richtigen Trading-Tools Informationen und Aufträge. 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Acc / Swing Index (Accumulation Swing Index) Akkumulation / Verteilung Aroon Durchschnittliche True Range Bollinger Bänder CCI Chaikin A / D Oszillator Chaikin Geldfluss Chande Momentum Oszillator Warenauswahl Korrelation Dema Demand Index Detrended Preis Oszillator Directional Bewegung DI Direktional Bewegung DI Direktional Bewegung ADX Directional Bewegung ADXR Richtungsbewegung DX Dynamischer Momentumindex Einfachheit der Bewegung Hüllkurve Vorhersage Oszillator Fourier Transformation Herrick Auszahlungsindex Ichimoku Kinko Hyo Trägheit Intraday Momentum Index Klinger Oszillator Linearer Regression Indikator Lineare Regression Slope MACD Market Facilitation Index Massenindex Median Price MESA Sinuswelle Momentum Money Flow Index Moving Average Negative Volume Index On Balance Volume Open Interest Option Delta Option Expiration Option Gamma der Option Optionspreis Option Theta Option Vega Option Volatilität Parabolic SAR Leistung Polarized Fractal Efficiency Positive Volume Index Preis Kanal Price Oscillator Preis ROC Preis Volumen Trend Projektion Bands Projection Oscillator QStick R-Squared Random Walk Index Bereichsanzeige Relative Momentum Index Relative Performance Relative Strength Vergleichs Relative Strength Index Relative Volatility Index Standardfehler Bands Standardfehler Standardabweichung Verteilt Stochastic Momentum Index Stochastic Swing-Index Tema Time Series Forecast Handelsvolumen Index TRIX Typische Preis Ultimate Oscillator Vertikal Horizontal Filter Volatilität (Chaikins) Volumen Volumen Oscillator Volumen ROC Gewichtet Schließen Wilders Glättung Williams R Williams Acc / Dist ZigZag P amp F Werte Vor - / Rücklauflinie Alpha Arms Index (Online) Beta Binary Wave 1 20-unit ma Binärwelle Binärwelle 2 MACD / Trigger Binärwelle Binärwelle 3 12-ROC Preis Binärwelle Binärwelle 4 5-Stochastische Binärwelle Binärwelle Alle Verbundwelle von oben BM Monetär 13 Wochen T-Rechnung Ertrag BM Monetär 26 Wochen T - Ertrag BM Monetärer 30-jähriger Staatsanleiherendwert BM Monetärer zusammengesetzter Index - Mittelfristiger BM Monetärer zusammengesetzter Index - Kurzfristig BM Monetärer Euro-Wechselkurs BM Monetärer Fördersatz BM Monetärer Gold / Silber-Verhältnis BM Monetärer Gold-Basispreis BM Monetärer Zinssatz ROC BM Währungs japanische Yen Wechselkurs BM Währungs Prime Rate BM Währungs Silber Basispreis BM Währungs T-bill-Yield Spread BM NASDAQ Absolute Breitenindex BM NASDAQ Advance / Decline-Linie BM NASDAQ Advance / Decline-Verhältnis BM NASDAQ Advancing - Rückläufige Ausgaben BM NASDAQ Advancing Probleme BM NASDAQ Fortschrittsvolumen BM NASDAQ Waffenindex BM NASDAQ Breite Schub BM NASDAQ Verändertes Volumen BM NASDAQ Verbundband Index - Mittelfristig BM NASDAQ Verbundwerkstoff Index - Kurzfristig BM NASDAQ Kumulierter Volumenindex BM NASDAQ Sinkende Themen BM NASDAQ Sinkende Bande BM NASDAQ MACD BM NASDAQ McClellan Oscillator BM NASDAQ McClellan Summation BM NASDAQ Negativer Index BM NASDAQ Neue Höchststände - Neue Tiefstandszahlen BM NASDAQ Neue Höchststände - Neue Tiefstände BM NASDAQ Neue Höchststände BM NASDAQ Neue Höchstwerte / Neue Tiefststände Kumulative BM NASDAQ Neue Tiefstwerte BM NASDAQ Auf Balance Volumen BM NASDAQ Open - 10 TRIN BM NASDAQ Überkauft / Überverkauft BM NASDAQ Positive Volume Index BM NASDAQ Veränderungsrate (in Prozent) BM NASDAQ Rate of Change (Punkte) BM NASDAQ Relative Strength Index BM NASDAQ STIX BM NASDAQ Stochastic BM NASDAQ Gesamtvolumen BM NASDAQ Unverändert Volume BM NASDAQ Upside / Downside-Verhältnis BM NASDAQ Upside / Downside Volume BM NYSE Absolute Breitenindex BM NYSE Advance / Decline-Linie BM NYSE Advance / Decline-Verhältnis BM NYSE Advancing - Rückläufige Ausgaben BM NYSE Advancing Probleme BM NYSE Advancing Volume BM NYSE Arme Index BM NYSE Breite Thrust BM NYSE Changed Volume BM NYSE Composite-Tape-Index - Medium Term BM NYSE Composite-Tape-Index - Short Term BM NYSE kumulativer Volumenindex BM NYSE Rückläufige Ausgaben BM NYSE Rückläufige Volume BM NYSE MACD BM NYSE McClellan Oszillator BM NYSE McClellan Summation BM NYSE Negative Volume Index BM NYSE Neue Höchststände - Neue Tiefstände BM NYSE Neue Höchststände - Neue Tiefststände BM NYSE Neue Höchststände BM NYSE Neue Höchststände / Neue Tiefstände BM NYSE Neue Tiefststände BM NYSE Auf Kontostand BM NYSE Offen-10 TRIN BM NYSE Überkauft / Überverkauft BM NYSE Positive Volumenindex BM NYSE Veränderungsrate (in Prozent) BM NYSE Rate of Change (Punkte) BM NYSE Relative Strength Index BM NYSE STIX BM NYSE Stochastic BM NYSE Gesamtvolumen BM NYSE Unverändert Volume BM NYSE Upside / Downside-Verhältnis BM NYSE Upside / Downside Volume DT Widerstand (längerfristige) ltautogt DT-Widerstand (längerfristig) ltmanualgt DT-Widerstand (kürzerer Laufzeit) ltautogt DT-Widerstand (kürzerer Laufzeit) ltmanualgt DT-Unterstützung (längerfristige) ltautogt DT Support (längerfristige) ltmanualgt DT Support (kürzerer Laufzeit) ltautogt DT Support ( kürzerer Laufzeit) ltmanualgt DT Trndline Dn (längerfristig) ltautogt DT Trndline Dn (längerfristig) ltmanualgt DT Trndline Dn (kürzerer Laufzeit) ltautogt DT Trndline Dn (kürzerer Laufzeit) ltmanualgt DT Trndline Up (längerfristig) ltautogt DT Trndline Up (längerfristige ) ltmanualgt DT Trndline Up (kürzerer Laufzeit) ltautogt DT Trndline Up (kürzerer Laufzeit) ltmanualgt MACD (DEMA-geglättet) MACD (TEMA-geglättet) McClellan Oszillator (Online) McClellan Summation Index (Online) Moving Average Band OBV Gutes Beispiel für if () func P amp F 45 Down P amp F 45 Up P amp F Aktuelle Box P amp F Neue Spalte P amp F Widerstand Trendlinie P amp F Unterstützung Trendlinie P amp F Trend pp (Dow 30). Fibonacci Leiter pp (Dow 30). Nth Pivot Preis pp (Dow 30). Pivots pp (Dow 30). Rückzug (2 Plots) pp (Dow 30). Rückzug (3 Plots) pp (Dow 30). Rückzug (4 Plots) pp (Dow 30). TAverage pp (Dow 30). TimeCapsules Profitunity - PTG AC Grün Profitunity - PTG AC Red Profitunity - PTG Alligator Blau Profitunity - PTG Alligator Grün Profitunity - PTG roten Alligator Profitunity - PTG AO Grün Profitunity - PTG AO Red PS Adaptive Moving Average PS Zyklusprogression PS Lange Verkaufen Short Sale-5 Tag PS MACD Histogramm PS Meisels PS Prozentsatz Crossover 3 PS Projection Oszillator 1 PS StochRSI Regenbogen Band Lower Regenbogen-Band Oberregenbogen Max Regenbogen Min Regenbogen-Oszillator Sinus 5-Einheit stehen Sinus-Squat Bar Variable Beispiel Stochastic Beispiel von HHV () Funktion Pro enthält auch die folgenden: FX Traders Vorteil - 60-Minuten-Pivot FX Traders Vorteil - Pivot FX Traders Vorteil - Indikator FX Traders Vorteil - Indikator, vereinfachte FX Traders Vorteil - Volatilität PowerPivots TM Fünf exklusive Handelssysteme und Werkzeuge, die Beschriftung und analysieren Handel identifizieren Für rentable Ein - und Ausfahrtsignale. Auswertung der Dow 30s aktuellen Markttrend und Dynamik, PowerPivots hilft Ihnen, diese Wendepunkte, Ausbrüche und Pullbacks identifizieren. Drei PowerPivot-Systeme - Wählen Sie das System und den Zeitrahmen, der zu Ihrem Handelsstil passt. Dazu gehören Pivot Momentum, Pivot Rotation, und Time Frame Konvergenz. Plus zwei Power Tools - Steigern Sie die Leistung des Bollinger-Band-System mit geänderten Bollinger Bands und Commodity Channel Index mit geänderten Commodity Channel Index. Kann auf jedes System angewendet werden. Sie können sogar testen diese Modelle. Sie können auch Eingang und Ausgang Signale. Zusätzliche PowerPivots sind im PowerPivots Plus Plug-In verfügbar. Dieses Plug-in wertet den gesamten Marktplatz aus, um wichtige Wendepunkte zu identifizieren. Die Performance Systems TM 26 Trading Systeme und 10 Performance Explorations. Einzigartig für Spitzenleistung getestet.