Adaptive Moving Average Easylanguage

Październik 2005 TIPSY WSPÓŁPRACOWNIKÓW. Tutaj te Porady dla handlowców w tym miesiącu, wnoszone przez różnych programistów oprogramowania do analizy technicznej, aby ułatwić czytelnikom wdrożenie niektórych strategii przedstawionych w tym i innych sprawach. Możesz łatwo skopiować te formuły i programy w arkuszu kalkulacyjnym lub oprogramowaniu do analizy Wystarczy wybrać żądany tekst, wyróżniając go tak, jak w dowolnym programie do edytowania tekstu, a następnie użyj standardowego polecenia kluczowego do kopiowania lub wybierz kopię z menu przeglądarki Skopiowany tekst można wkleić do dowolnego otwartego arkusza kalkulacyjnego lub innego oprogramowanie przez wybranie punktu wstawiania i wykonanie polecenia wklejenia Przełączanie między oknem aplikacji a otwartą stroną internetową umożliwia łatwą transmisję danych. TRADESTATION Fractal Adaptive Moving Average. John Ehlers artykuł w tym wydaniu Fractal Adaptive Moving Averages , przedstawia już jakiś kod EasyLanguage dla adaptacyjnej średniej ruchomej Ta adaptacyjna średnia ruchoma jest oparta na fraktale erta serii cenowej. Przekształciliśmy kod Ehlersa dla tej średniej ruchomej w funkcję EasyLanguage, dzięki czemu można ją wywoływać z dowolnego wskaźnika lub strategii. Nazwa funkcji to AdaptMovAvgFractal. Dostosowaliśmy również istniejącą strategię opartą na pasma Bollingera, więc że wywołuje tę nową funkcję Zrewidowana strategia Bollinger Band nazywana jest pasmami FractalAMA Nazywa się AdaptMovAvgFractal zarówno dla wariancji, jak i do obliczeń pasma Ten kod i funkcja będą dostępne do pobrania z Centrum obsługi w poszukiwaniu pliku Oryginalny kod Ehlers można znaleźć w plik --Mark Mills Pytania do EasyLanguage TradeStation Securities, Inc. Podmiot zależny TradeStation Group, Inc GO BACK. METASTOCK Frakcja Adaptacyjna Ruch średnia Adaptive Average. John Ehlers w tym wydaniu, Fractal Adaptive Moving Averages, wprowadza wskaźnik o tym samym imieniu W jego wskaźnik wskaźnika ogranicza liczbę okresów do liczby parzystej Wzór w MetaStock unika tego ograniczenia przez askin g dla mniejszej ramki czasowej Ta liczba jest następnie używana w dwóch obliczeniach półwymiarowych i jest podwojona w celu obliczenia pełnego przedziału. Poniżej przedstawiono formułę tego wskaźnika oraz kroki, aby je uwzględnić w MetaStock. Aby wprowadzić ten wskaźnik do MetaStock --William Golson, Equis International GO BACK. AIQ EXPERT DESIGN STUDIO Fractal Adaptive Moving Average. Kod AIQ dla John Ehlers Fractal Fraktalna średnia ruchoma FRAMA jest przedstawiona tutaj wraz z dwoma przykładowymi systemami transakcyjnymi, które wykorzystaliśmy w teście wstecznym, aby ustalić, czy FRAMA jest poprawą w stosunku do średniej ruchomej średniej ustalonej. Wartość N 40 została użyta do przeprowadzenia testu FRAMA Wytworzona średnia próba została przeprowadzona przy użyciu ustalonego okresu 40 dni Systemy kupują, gdy cena przekracza średnią ruchomej i sprzedaje gdy cena przecina poniżej średniej ruchomej Jedynie długa strona została przetestowana. Rysunek 1 przedstawia porównanie FRAMA z N40 do wykładniczej średniej ruchomej przez 40 dni. FRAMA jest bardziej r esponsive do zmian cen niż mnożona średnia ruchoma Wyniki testów zwrotnych pokazane na rysunku 2, które zostały uruchomione na liście zasobów NASDAQ 100, pokazują, że FRAMA jest poprawą w stosunku do wykładniczej średniej ruchomej dla testowanego systemu handlowego. FIGURA 1 TRADESTACJA , QQQQ Poniżej znajduje się przykładowy wykres słupkowy TradeStation pokazujący fraktalną adaptacyjną średnią ruchliwą Dla zachowania jasności, linia wskaźników FRAMA nie została pokazana Ilustracja 2 Projekt AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA Oto porównanie FRAMA z N 40 do wykładniczej średniej ruchomej dla 40 dni FRAMA wydaje się bardziej reagować na zmiany cen niż mnożona średnia ruchoma RYSUNEK 3 STUDIA PROJEKTOWANIA AIQ EXPERT, WYNIKI BADAWCZE DLA FRAMA Wyniki testów zwrotnych na podstawie listy zasobów NASDAQ 100 wskazują, że FRAMA jest poprawą w stosunku do przesunięcia wykładniczego średnia dla tego przykładowego systemu handlowego. Kody AIQ są tutaj pokazane, ale można je pobrać ze strony. WEALTH-LAB Fractal Adaptive Moving Average. W tym miesiąc s Poradniki dla handlowców przedstawiamy trendowy system oparty na wskaźniku FRAMA adaptacyjnego wskaźnika Fractal wprowadzonym przez Johna Ehlersa w jego artykule. Wealth-Lab implementuje wskaźnik niestandardowy FRAMA, który obecnie znajduje się w bibliotece kodu Wealth-Lab wejścia dla okresu i stała dla wykładniczej średniej ruchomej Używamy stałej 4 6, jak sugerują Ehlers. System wykorzystuje 20-dniową FRAMA ceny końcowej, a także oblicza szybkość zmian ROC z przeszłości pięć dni FRAMA Następnie oczekuje na zwiększenie o więcej niż 0 5 ROC 0 5, aby wejść na następny dzień na rynku Pozostaje w tym handlu, dopóki ROC nie spadnie poniżej zera. Na rysunku 4, który pokazuje przykładowy handel produktem ExxonMobil, możemy zauważyć, że wskaźnik FRAMA jest w większości płaski w fazach boków, chociaż jest w stanie wykryć tendencję bardzo wcześnie, co odbija się w dużej mierze na tym tempie. FIGURA 4 ZABEZPIECZENIE MAKSYMALNE, ZABEZPIECZAJĄCE PRZEPŁYWY FUTERACYJNE Seria ExxonMobil wraz z jej 20-dniowa FRAMA wykreślony w dolnym okienku W górnym panelu przedstawiono szybkość zmiany ROC w ciągu pięciu dni od wskaźnika FRAMA W fazach bocznych wskaźnik FRAMA wykazuje tylko niewielki ruch W związku z tym ROC pokazuje małe wartości i tylko kilka transakcji występuje Pod koniec stycznia 2005 r. , silny trend wzrostowy wykryty przez FRAMA System jest w stanie wejść wcześnie i złapać większość tego upmove - Jos Cruset, Wealth-Lab, Inc GO BACK. eSIGNAL Fractal Średnia przemieszczenia Adaptive. Dla tego artykułu z artykułu John Ehlers, Fractal Adaptive Moving Averages, udostępniliśmy plik formuły eSignal o nazwie Kod również jest wyświetlany tutaj. Badanie ma jeden parametr dla długości lub okresów dla badania, które można dostosować za pomocą opcji Edycja studiów w programie Advanced Wykres Wprowadzony numer będzie zmuszony do kolejnej najwyższej liczby parzystej, jeśli zostanie wprowadzony nieparzysty numer Przykładowy schemat eSignal jest pokazany na rysunku 5.FIGURA 5 eSIGNAL, FRACTAL ADAPTIVE PRZEPŁYWY RUCHOWE Ten eSignal pokazuje wykres f raktywna średnia ruchoma adaptacyjna. Aby omówić niniejsze opracowanie lub pobrać pełną kopię tej formuły, odwiedź forum dyskusyjne Dyskusji Biblioteki Efs w ramach łącza Bulletin Boards w tym kodzie formuły eSignal jest również dostępny do kopiowania i wklejania z witryny STOCKS COMMODITIES na stronie - - Jason Keck eSignal, oddział Interactive Data Corp 800 815-8256, GO BACK. NARÓB TRANSFEROWYM Fractal Adaptive Moving Average. Fraktalna adaptacyjna średnia ruchoma wprowadzona przez Johna Ehlersa w tym wydaniu może być łatwo wdrożona w NeuroShell Trader, łącząc kilka Wskaźniki NeuroShell Trader 800 i jeden wskaźnik niestandardowy, który sam w sobie jest bardzo użyteczną ogólną adaptacyjną średnią ruchoma. Aby zastosować fraktalną adaptacyjną średnią ruchu, wybierz z menu Wstaw opcję Nowy wskaźnik i użyj Kreatora wskaźników, aby utworzyć następujące wskaźniki: Użytkownicy NeuroShell Trader może przejść do sekcji SKLEPY TOWARÓW w witrynie bezpłatnej pomocy technicznej NeuroShell Trader, aby pobrać niestandardowe wskaźniki i przykładowy wykres Rysunek 6.FIGURE 6 NEUROSHELL TRADER, FRAMA Oto przykładowy wykres NeuroShell Trader pokazujący fraktalną adaptacyjną średnią ruchliwą. Więcej informacji na temat NeuroShell Trader można znaleźć pod adresem: - Marge Sherald, Ward Systems Group, Inc 301 662-7950, GO BACK. AMIBROKER Fraktal Adaptive Moving Average - średnie kroczące Adaptive Movement Average, John Ehlers przedstawia nową metodę wygładzania adaptacyjnego opartą na założeniu, że ceny rynkowe są fraktalne Kodowanie fraktalnej adaptacyjnej średniej ruchomej FRAMA jest stosunkowo proste w AmiBroker Formula Language AFL Dzięki jego potężne funkcje do przetwarzania tablic, FRAMA może być zaimplementowana w programie AmiBroker bez żadnych pętli, co sprawia, że ​​jest ona bardzo szybka. Poniżej przedstawiono kod produktu przedstawiony w listingu 1 W celu porównania kod również posłużył do standardowej wykładniczej średniej ruchomej tej samej długości 7.FIGURA 7 AMIBROKER, FRACTAL ADAPTIVE PRZEPŁYWY PRZEMIENNE Ten zrzut ekranu AmiBroker przedstawia wykres cen AAPL z 14-dniową czerwoną linią FRAMA i eksponatem średnio wysoka średnica ruchomych linii o tej samej długości FRAMA śledzi znaczne zmiany cen szybciej, przy jednoczesnym utrzymaniu gładkości w strefach zatorowych. WYKAZ 1 FRAMA - Fractal Adaptive Moving Średnia cena HL 2 N Param N, 16, 2, 40, 2 musi być równy. N3 HHV Wysoki, N-LLV Niski, N N. HH HHV Wysoki, N 2 LL LLV Niski, N 2.HH HHV Wysoki Niski, - N 2, N 2 LL LLV Odbicie niskie, - N 2, N 2. Dimen IIf N1 0 AND N2 0 AND N3 0, log N1 N2 - log N3 log 2, Null. alpha exp -4 6 Dimen -1 alfa min Maks. Alfa, 0 01, 1 związany z zakresem 0 01 1.Frama AMA Cena, alfa. Plot Frama, FRAMA N, colorRed, styleThick Działka EMA C, N EMA N, kolor Ciekawostki. Średnia Średnia adaptacja średniej ruchowej fraktali FRAMA przedstawiona w artykule Fractal Adaptive Moving Averages według Johna Ehlersa może być implementowana jako wskaźnik NeoTicker Listing 1 pokazuje kod dla Fraktalna adaptacja wskaźnika średniej ruchomej z dwoma parametrami Pierwszy parametr to cena, będący parametrem formuły, który wykorzystuje średnie kalkulacje cen jako wartość domyślną Drugi parametr to N, który jest parametrem całkowitym z 16 jako domyślnym. Adaptacyjny Fractal NeoTicker Ruchome przecinki wskaźników linii, która łączy wynik obliczeniowy średniej fraktalnej dla każdego paska Ten wskaźnik, podobnie jak każdy inny wskaźnik, może być używany w systemie handlu, jak pokazano na wykresie próbki na rysunku 8, w którym zbudowany jest system crossover przy użyciu FRAMA. FIGURE 8 NEOTICKER, FRACTAL ADAPTIVE ŚREDNICTWO PRZEMIENNE Oto przykładowy schemat NeoTicker przedstawiający system crossover zbudowany przy użyciu wskaźnika FRAMA. Wersja próbna tego wskaźnika i wykres próbki będą dostępne w NeoTicker Yahoo User Group. TRADINGSOLUTIONS Fractal Adaptive Moving Average . W swoim artykule Fractal Adaptive Moving Averages, John Ehlers opisuje wykładniczą średnią ruchoma opartą na ostatnich volatili ty, przy użyciu wymiarów fraktalnych niedawnych cen w celu utworzenia alfa. Ta funkcja jest również dostępna jako plik do pobrania z witryny TradingSolutions w sekcji Biblioteka rozwiązań. Podobnie jak w przypadku wielu wskaźników, funkcja ta może stanowić dobry wkład do przewidywań sieci neuronowych --Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc 800 634-3327, 352 377-5144 GO BACK. KALKULATOR DANYCH FINANSOWYCH Fractal Adaptive Moving Average. Artykuł Fractal Adaptive Moving Averages autorstwa Johna Ehlersa pokazuje, jak używać przybliżonego wymiaru fraktalnego, aby uzyskać wykładniczą średnią ruchomą adaptacyjną In Kalkulator danych finansowych FDC, jest to najłatwiejsze rozwiązanie przy użyciu trzech makr. - Bill Rafter, decyzje dotyczące inwestycji matematycznych, Inc 856 857-9088, GO BACK. All rights reserved Copyright 2005, Technical Analysis, Inc. Darmowy TradeStation Code. Get bezpłatne, uproszczone wersje narzędzi, które eksperci TradeStation wykorzystują w swoich codziennych badaniach i budowaniu systemu Te narzędzia pomagają uczyć się języka EasyLanguage, ponieważ są całkowicie otwarte na sou rce i pozwala zbudować skomplikowane systemy bez konieczności znajomości kodu. Wszystkie potrzebne informacje to nazwa i adres e-mail Nie wymaga się karty kredytowej lub adresu. Witamy w usłudze EasyLanguage. Z autorów książki Using EasyLanguage 9 x ta witryna udostępnia zarówno nowicjuszom, jak i doświadczonym użytkownikom TradeStation, podobnie jak pewien wgląd w to, w jaki sposób światowi czołowi eksperci używają tej platformy codziennie, aby przeprowadzić badania i opracowywać systemy W tej witrynie znajdziesz wszystkie informacje od bezpłatnego kodu TradeStation do wskaźników TradeStation ostateczny zasób w nauce EasyLanguage, podręcznik Using EasyLanguage 9 x. Featured Resources. Biblioteka wskaźników adaptacyjnych automatycznie dostosowuje wskaźniki do połowy obecnego cyklu dominującego na podstawie transformacji Hilberta. Jeśli spojrzymy na matematykę dla większości wskaźników technicznych, matematyka zakłada, że ​​używamy połowy cyklu dominującego. Używamy ich zawsze do tego dostrojenia, oferują te same właściwości fizyczne, co dane w pojęcia wysokie i najniższe Dowiedz się więcej. W społeczności TradeStation systemy handlowe są określane jako strategie TradeStation Strategies TradeStation mają specjalną strukturę, którą musisz zrozumieć podczas projektowania ich na tej stronie Murray Ruggiero Jr jeden z autorów książki, przejdź przez jak zaprojektować te strategie, a także kilka wskazówek i wskazówek, które każdy użytkownik TradeStation powinien wiedzieć Dowiedz się więcej. Doskonały zasób dla każdego, kto jest zainteresowany nauką języka EasyLanguage Począwszy od podstawowych pojęć, ta książka szybko prowadzi czytelnika do zaawansowanych tematów, funkcje do umieszczania tekstów na wykresach, rysunkach, paskach aktywności i mapach prawdopodobieństwa Niezależnie od tego, czy interesujesz się kodowaniem własnych pomysłów czy modyfikowaniem innych kodów, ta książka z całą pewnością pomoże Ci Cię nauczyć. Dowiedz się więcej. Największą aktywność. By Murray Ruggiero Jr 27 stycznia 2017 r. W tym poście Murray wyjaśnia, jak wiele funkcji wyjściowych działa w TradeStation Zarówno początek, jak i zaawansowany program EasyLanguag Uczniowie znajdą ten post jako użyteczny, ponieważ wiele funkcji wyjściowych jest potężnym narzędziem handlu przy opracowywaniu systemów handlowych Więcej informacji. Przez Murray Ruggiero Jr 7 listopada 2017 r. Zobacz rozmowę, którą Murray przekazał podczas TradeStation Labs Po utworzeniu ponad 180 artykułów i redaktor naczelny magazynu Futures, Murray w tym komunikacie pokazuje, jak nie programiści mogą zaprogramować swoje pomysły za pomocą programu EasyLanguage Jest to świetny punkt wyjścia przed przeczytaniem programu EasyLanguage przez 9 X Więcej informacji. by Michael R Bryant. Techniczne wskaźniki są jednym z podstawowych elementów systematycznego handlu Wskaźniki, takie jak średnie ruchome lub stochastyczne, mogą być postrzegane jako transformacje typów wejściowych zwykle: cena lub objętość, które mają na celu podkreślenie szczególnego aspektu rynku, takie jak jego tendencja lub cykliczność Chociaż fundamentalne znaczenie dla większości systematycznych metod handlu, wielu przedsiębiorców unika się najczęstszych wskaźników, takich jak proste średnie ruchome i wskaźnik względnej wytrzymałości RSI, w przekonanie, że rynek przystosował się do ich wykorzystania, zmniejszając ich skuteczność. Jedynym sposobem na zrekompensowanie efektu efektywności rynku w odniesieniu do rentowności wskaźników technicznych jest ich modyfikacja w sposób znaczący. Na przykład Wskaźnik Chiden i Kroll s VIDYA 1 jest średniej ruchomej wykładniczej, w której współczynnik wygładzania zależy od zmienności rynku, tak aby skuteczna długość wzroku była obniżona, gdy zmienność wzrosła W tym artykule rozwinię się rozszerzenie adaptacyjnego podejścia spojrzenia wstecz i pokaż, jak go zastosować wiele wskaźników z kilkoma dodatkowymi liniami kodu Wynikiem wskaźników jest większa wszechstronność niż wcześniejsze wskaźniki i może być bardziej spójna z statystycznym spojrzeniem na rynki. Dostosowanie długości wstecznej. Dzięki temu rynki stale się zmieniają, warto starać się dostosować do zmian możliwie jak najbardziej. Większość wskaźników technicznych została pierwotnie opracowana z określoną długością wsteczną, na przykład liczbą bary w prostej średniej ruchomej Liczba autorów zaproponowała dostosowanie długości wzrokowej do zmienności rynkowej. Dla wskaźnika VIDYA Dynamic Average Variable Index, na przykład Chande i Kroll wykorzystywały kilka różnych wskaźników, w tym indeks zmienności oparty na znormalizowane odchylenie standardowe cen, w których wyższe wartości indeksu skutkują niższą efektywną długością wsteczną Pomysł polegał na tym, że w okresach wyższej lotności średnia ruchoma powinna być bardziej dostosowana do rynku, podczas gdy w okresach o niższej lotności dłużej - przeciętna średnia ruchoma była bardziej zgodna z zachowaniem rynku. Kaufman zastosował nieco inne podejście 2 Pomysł za Kaufman Adaptive Moving Average KAMA polegał na tym, że w okresach wysokiej zmienności, bardziej prawdopodobne jest, że baty zostaną przetarte jako huśtawki rynkowe w przód iw tył, powodując wielokrotne straty Aby uniknąć tego, wykorzystał dłuższy okres dla średniej ruchomej w okresach wahań cen, tak że ave gniew byłby mniej reagujący na zmienność rynku, co skutkowało mniejszym odwróceniem W trakcie tendencyjnego działania na rynku, okres średniej ruchomej został obniżony, dzięki czemu handel mógłby szybciej reagować na zmianę kierunku. Aby mierzyć choppiness, Kaufman wykorzystywał tzw. współczynnik sprawności ER, który mierzy bezwzględną wartość zmiany ceny w okresie oczekiwania wstecznego podzieloną przez sumę wartości bezwzględnych zmian cen bar-bar w tym samym okresie Jeśli na przykład zmiana netto cena wynosi zero - cena jest taka sama pod koniec okresu na początku - wtedy ER będzie wynosić zero W tym przypadku rynek jest całkowicie nieskuteczny, ponieważ może poruszać się dużo od baru do baru, ale nie idzie gdziekolwiek Jeśli z drugiej strony rynek będzie się poruszał w jednym kierunku w górę lub w dół, tak aby każdy ruch paska przyczyniał się do zmiany ceny netto, ER będzie wynosiła 1 W tym przypadku na rynku jest doskonale sprawny w tym, że wszystkie ruchy batonów s przyczynia się do tendencji Ogólnie, ER będzie leżeć między 0 a 1.A Różne spojrzenie Adaptive Look-Back Lengths. Może wiele różnych wskaźników mogło i było - wykorzystywane do dostosowania długości spojrzenia, współczynnika sprawności ujmuje fundamentalny aspekt działania rynkowego, a mianowicie różnicę między trendem trenującym a cyklicznym. Wysokie wartości ER oznaczają silnie trujący rynek, co oznacza bardzo mały ruch cykliczny, a niskie wartości ER oznaczają niewielki trend, a zatem bardziej cykliczny ruch, z wyjątkiem przypadku w ogóle nie ma ruchu. Ma tendencję do wspierania podejścia Kaufmana. Jednak jego decyzja o zastosowaniu dłuższych czasów obserwacji na niekompletnych rynkach bazuje na założeniu, że dostosowujemy średnią ruchową do tyłu, a 2 że średnia ruchoma jest wykorzystywana do wywoływania wejścia na rynek lub wyjścia. Alternatywnym punktem widzenia jest ten, na który opierał się John Ehlers poprzez jego pracę nad zastosowaniem metod przetwarzania sygnałów do handlu 3 Jego pogląd jest bardziej zgodny z próbami aby ściślej modelować część rynku zainteresowania, np. składnik trendu lub składnik cyklu Z tego punktu widzenia, średnia ruchoma na niekompletnym rynku powinna mieć krótszy czas zwrotu, aby dokładniej uchwycić wyższą częstotliwość reprezentowaną przez choppiness, podczas gdy na silnie trującym rynku długa długość wzroku jest bardziej spójna z ruchem rynkowym. Trzeci punkt widzenia to ten, który przyjmiemy mianowicie bardziej statystyczny. Po pierwsze, nie zakładaj niczego więcej niż absolutnie konieczne na temat danego wskaźnika i sposobu jego wykorzystania W szczególności nie zakładajmy, że wskaźnik jest średnią ruchomą, a nie zakładaj, że ma ona zastosowanie do ceny Może to być na przykład zmienność RSI zmienności lub średnia ruchoma stochastycznej objętości Wskaźnik może być używany w połączeniu z innymi wskaźnikami w ramach większej reguły dla wjazdu lub wyjazdu, a nie samemu. Z bardziej statystycznie ukierunkowanym poglądem celem jest c reguły handlowe, które mają statystyczną ważność, co oznacza, że ​​dopasowują się one do działań cenowych bez nadmiernego dopasowania Nie zakładamy, że wiemy, jak rynki działają na tyle dobrze, aby podejmować konkretne decyzje dotyczące tego, czy długość wzroku powinna wzrosnąć lub zmaleć, współczynnik sprawności Raczej mamy jakiś powód, by sądzić, że współczynnik sprawności może mieć znaczenie, dlatego też chcemy go uwzględnić jako zmienną, ale zostawiamy ją na rynku, aby powiedzieć nam, czy iw jaki sposób pasuje do badań statystycznych powiedz nam, czy strategia handlowa zawierająca wskaźnik jest statystycznie istotna, czy też jest nadmierna, tj. niewłaściwa, ponieważ pasuje raczej do hałasu, a nie do sygnału na rynku. Więcej wszechstronnego Adaptive Look-Back. Poprzednia dyskusja, adaptacyjna Długość wypatroszona opracowana w oparciu o współczynnik skuteczności ER i będzie wykorzystywał parametr do określenia zależności pomiędzy ER i długością wsteczną W szczególności rozważmy następujące równania ation 2VERVER square square ER ER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0ininininininininininininininin and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and is is is is is is wzrośnie lub maleje wraz ze wzrostem ER. Jest to zasadniczo tylko sposób odwrócenia współczynnika ER w zależności od parametru tendencji Jak pokazano poniżej, a nie skalowanie stałej wygładzania przez ER, jak to czyni Chande i Kaufman i Kaufman, używamy VER With pozytywne wartości TrendParam, VER zmienia się pozytywnie z ER, podczas gdy ujemne wartości TrendParam, VER zmienia się w sposób negatywny na ER Z TrendParam równy zeru, VER równe 1 dla wszystkich wartości ER Wykres jest pobierany w celu lepszego skalowania wartości użytych jako mnożnik, jak wyjaśniono poniżej. Aby obliczyć adaptacyjną długość wsteczną przy użyciu tego równania, pomnożymy oryginalną wartość stałej wygładzania, Alpha, która odpowiada oryginalnej długości wstecznej, VER. Valfa Alpha VER. in które VAlpha jest adaptacyjną stałą wygładzania, a Alpha jest oryginalną wartością stałej wygładzania. Relacja między stałą wygładzania a długością tylnej taśmy jest taka sama jak dla wykładniczej średniej ruchomej m.:N, której N jest wzrokiem wstecznym długość, a Alpha jest stałą wygładzania To równanie można również napisać dla N w kategoriach alfa as. W ten sposób adaptowalna długość wstecz.