Signaux de trading Signaux de trading pour SP Futures Les Signaux de négociation ATS sont conçus pour prédire les tendances à court terme du futur SPES 1 jour de bourse à l'avance. Les signaux de trading téléchargés le soir s'appliquent à la clôture de la séance de la journée du jour de bourse suivant. Les signaux commerciaux générés par des modèles individuels ainsi que des ensembles de modèles sont inclus. La période moyenne de négociation pour les modèles individuels varie de 3 à 350 jours de bourse. Les systèmes de négociation construits en utilisant des ensembles de modèles individuels fournissent des prévisions des tendances à court, moyen et long terme. Indicateurs techniques Les indicateurs techniques ATS sont conçus pour être des indicateurs avancés des tendances quotidiennes des prix de sécurité. Les indicateurs SIP (Predictors de l'indice boursier) ont été conçus pour prédire les contrats à terme SPES. L'indicateur SIP comprend les sept indicateurs suivants: Pression de vente Pression de vente Pression nette Pression d'achat élevée Pression de vente élevée Pression d'avancement Pression de déclin Les indicateurs ATS peuvent être tracés avec la sécurité correspondante en utilisant une application comme AmiBroker. Le pouvoir prédictif des indicateurs peut être facilement évalué. Une autre approche consiste à utiliser les indicateurs comme intrants lors de la construction de modèles de réseaux neuronaux. Il y a beaucoup de possibilités. Comment télécharger les signaux commerciaux ATS Mercury est l'application qui est utilisée pour télécharger les signaux et indicateurs commerciaux ATS. Cette application est gratuite. ATS Mercury est installé avec l'ID utilisateur par défaut de l'invité. Le compte invité est en mesure de télécharger un historique des indicateurs ATS, mais il sera retardé d'un jour de négociation. Par exemple, lors de l'utilisation du compte invité pour télécharger les valeurs de signal sur un mercredi soir, seuls les signaux jusqu'à mardi (le jour de bourse précédent) seront disponibles. Remarque: Les fichiers de signal seront enregistrés dans le dossier C: Indicateurs DataATS par défaut. Exemple de stratégie de trading L'indicateur SIP2 Net Pressure (SIP2NP) a été publié pour la première fois le 30 mai 2012 avec les autres indicateurs SIP2. La stratégie de négociation est d'être longue les contrats à terme SP lorsque l'indicateur SIP2NP est supérieur ou égal à 0,6 et court le marché quand il est inférieur ou égal à -0,6. Tous les métiers sont hypothéqués MOC le jour de bourse suivant le jour où les systèmes sont mis à jour. La courbe d'équité générée par cette règle simple suit. Les bénéfices cumulés sont en points et ne comprennent pas les commissions ou le glissement. SIP2NP appliquée aux contrats à terme SP Le graphe ci-dessus est mis à jour pour 652015. Le pourcentage de négociation parfait est de 18,65 et le système commercial est sur le marché environ 28 du temps. Vous pouvez télécharger les indicateurs et explorer cette stratégie de trading en utilisant ATS Mercury. Les abonnés au service SP Trade Signal et SIP Indicator peuvent télécharger les valeurs des signaux courants. Si vous souhaitez vous abonner, vous pouvez le faire sur la page Achats du produit. REMARQUE. Les résultats de performance hypothétiques ou simulés ont des limites inhérentes. Contrairement à un record de performance réelle, les résultats simulés ne représentent pas le commerce réel. En outre, étant donné que les opérations n'ont pas été effectivement exécutées, les résultats peuvent avoir sous-ou sur-compensé l'incidence, le cas échéant, de certains facteurs de marché, comme le manque de liquidité. Les programmes commerciaux simulés en général sont également soumis au fait qu'ils sont conçus avec le bénéfice du recul. Aucune représentation n'est faite que tout compte aura ou sera susceptible d'atteindre des profits ou des pertes semblables à ceux indiqués. La performance passée de nos systèmes de négociation, de signaux de négociation et de logiciels de modélisation, qu'elle soit réelle ou indiquée par des tests historiques simulés de stratégies de négociation, n'est pas indicative de résultats futurs. 0169 Copyright 2008-2017 AdaptiveTradingSystemsLa puissance de la programmation et l'algorithme de négociation Adaptatifs Bollinger Bands indicateur pour MetaTrader 4 Forex trading technique Adaptatif Bollinger Bands est un indicateur avancé Bollinger Bands techniques pour MT4 Forex trading. Les bandes adaptatives de Bollinger peuvent changer la période de recul de manière dynamique en fonction de l'état actuel du marché Forex. Adaptive Bollinger Bands s'adapte aux changements du marché Forex autant que possible. Bollinger Bands adaptatif est plus avancé que les bandes Bollinger conventionnelles. Version . 1.0 Plate-forme. MetaTrader 4 build 600 or later Caractéristiques principales Dynamic look back period Les bandes Bollinger adaptatives changent la période de retour en arrière en s'appuyant dynamiquement sur des méthodes adaptatives intelligemment conçues. Pas de souci pour la période fixe. 6 méthodes adaptatives Les six méthodes d'adaptation sont Volatility, Fractal, Swing, Symmetry ZigZag, Up Down Balance et Variable. Toutes les méthodes peuvent être configurées séparément. Méthode de la moyenne mobile Simple (SMA), exponentielle (EMA), lissée (SMMA), linéaire pondérée (LWMA), pondérée par le volume (VWMA), double EMA (DEMA) et triple EMA (TEMA). Les sept types de prix, proche, ouvert, élevé, faible, médian, typique, pondéré, et John Ehlers RSI lissage sont pris en charge. Plus sensible au marché Bollinger Bands adaptatif est beaucoup plus sensible aux changements de conditions du marché Forex que les bandes Bollinger conventionnelles. Véritable marché axé Bollinger Bands Adaptive détecte automatiquement la période meilleure période de retour pour s'adapter aux conditions actuelles du marché Forex. Affiche les flèches de signal d'achat et de vente Les flèches de signal peuvent être affichées sur le diagramme à barres. It039s configurable. Don039t manquer toute occasion commerciale. Génère des alertes pour les signaux. Déclenche les alertes lorsque la valeur traverse des niveaux élevés. Soutenir la notification de la poussée mobile. Pas de reprise, pas de recalcul La valeur de l'indicateur ne changera pas une fois la barre terminée. L'indicateur ne triche pas, il fonctionne honnêtement pour vous. Courtiers 4 et 5 chiffres L'indicateur détecte et manipule automatiquement les courtiers de 4 et 5 chiffres. Affiche le look back Les périodes de look back sont affichées dans les bandes Bollinger adaptatives. L'indicateur est écrit en C, hautement optimisé et bien testé. L'apparence des bandes Bollinger adaptatives La ligne bleue est les bandes Bollinger standard 1. La ligne rouge est des bandes Bollinger adaptatif avec volatilité basée sur le dos. Comment la période de retour en arrière est-elle déterminée? Il existe six méthodes d'adaptation dans les bandes adaptées de Bollinger, toutes fonctionnent de la même manière. Dans la gamme, latéralement, swing, haché, et le marché oscillant, la période de retour en arrière a tendance à être plus courte. Dans le marché des tendances, la période tend à être plus longue. La tendance plus forte, la plus longue période. La tendance la plus faible, la période la plus courte. Avec ce mécanisme, dans les tendances du marché, Adaptive Bollinger Bands est moins susceptible de changer de direction afin que nous puissions rouler sur la tendance pour plus de temps. Et dans le marché de la gamme, Bollinger Bands adaptative changera sa direction plus souvent afin que nous puissions soit attraper la tendance à venir tôt ou attraper chaque renversements sur le marché. Comment utiliser l'indicateur adaptatif de Bollinger Bands Puisque Adaptive Bollinger Bands est plus sensible aux changements de conditions de marché que les bandes Bollinger traditionnelles, les Bandes Bollinger adaptatives sont un meilleur indicateur pour détecter les produits vendus et vendus. Personnellement, je ne recommande pas d'utiliser Bollinger Bands Adaptive comme seul indicateur pour entryexit. Il doit être utilisé avec d'autres indicateurs ou des mesures de prix. Plus de stratégies vous attendent pour la recherche. Quelles sont les six méthodes d'adaptation Les six méthodes d'adaptation sont Volatility, Fractal, Swing, Symmetry ZigZag, Up Down Balance et Variable. Toutes les méthodes fonctionnent de la même manière, mais l'algorithme sous-jacent est tout à fait différent. Toutes les méthodes peuvent être configurées séparément. Foire aux questions Q. Pourquoi l'indicateur n'a pas pu charger et consigner le message La DLL doit être activée A: Les bandes Bollinger adaptatives sont écrites en C et utilisent des DLL Windows, donc la DLL doit être activée pour que l'indicateur fonctionne. Lisez ce blog pour apprendre comment activer la DLL dans MT4. La DLL utilisée dans l'indicateur Adaptive Bollinger Bands est aussi sûre que tous les autres indicateurs MT4 écrits en MQL. La DLL n'accepte que les données dans le sandbox MT4. Q. Il ya beaucoup d'indicateurs MT4 vendus dans le prix 20 30, isn039t Adaptatif Bollinger Bandes trop cher A: Absolument pas. Il existe 6 méthodes d'adaptation dans l'indicateur. Un autre fournisseur peut créer un indicateur unique pour chaque méthode et le vendre pour 30, puis pour collecter les 6 méthodes dont vous avez besoin pour payer 306180. Je dois dire que le prix de Bollinger Bands adaptatif est trop peu coûteux, et le prix peut augmenter dans le Future. by Michael R. Bryant Les indicateurs techniques sont l'un des éléments fondamentaux de la négociation systématique. Les indicateurs, tels que les moyennes mobiles ou les stochastiques, peuvent être considérés comme des transformations des séries d'intrants (typiquement le prix ou le volume) conçues pour accentuer un aspect particulier du marché, comme sa tendance ou sa cyclicité. Bien que fondamental pour la plupart des méthodes de négociation systématique, de nombreux commerçants évitent les indicateurs les plus courants, tels que les moyennes mobiles simples et l'indicateur de force relative (RSI), dans la conviction que le marché a adapté à leur utilisation, réduisant leur efficacité. Une façon de compenser l'effet de l'efficacité du marché sur la viabilité des indicateurs techniques consiste à les modifier de façon significative. Par exemple, l'indicateur 1 de Chande et Krolls VIDYA est une moyenne mobile exponentielle dans laquelle le facteur de lissage dépend de la volatilité du marché, de sorte que la longueur réactive effective est réduite lorsque la volatilité augmente. Dans cet article, Ill développer une extension de l'approche de retour adaptatif et de montrer comment l'appliquer à une variété d'indicateurs avec seulement quelques lignes de code supplémentaires. Les indicateurs qui en résultent offrent une plus grande polyvalence que les indicateurs antérieurs et peuvent être plus cohérents avec une vue statistique des marchés. Adaptation de la longueur du look-back Étant donné que les marchés sont en constante évolution, il est logique d'essayer de s'adapter autant que possible aux changements. La plupart des indicateurs techniques ont été développés à l'origine avec une longueur de look-back fixe par exemple, le nombre de barres dans une moyenne mobile simple. Un certain nombre d'auteurs ont proposé d'adapter la longueur de la recherche à la volatilité du marché. Pour l'indicateur de la moyenne dynamique de l'indice variable (VIDYA), par exemple, Chande et Kroll ont utilisé plusieurs paramètres différents, y compris un indice de volatilité fondé sur un écart-type normalisé du prix dans lequel des valeurs plus élevées de l'indice ont donné une longueur efficace . L'idée était que, pendant les périodes de plus forte volatilité, la moyenne mobile devrait être plus sensible au marché alors que pendant les périodes de faible volatilité, une moyenne mobile à plus longue période était plus conforme au comportement des marchés. Kaufman a adopté une approche quelque peu différente. 2 L'idée derrière sa Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) était que pendant les périodes de forte volatilité, vous êtes plus susceptible d'obtenir fouetté-scié que le marché va et vient, ce qui entraîne des pertes répétées. Pour éviter cela, il a utilisé une période plus longue pour la moyenne mobile pendant les périodes d'action de prix agitée de sorte que la moyenne serait moins sensible à la volatilité du marché, entraînant moins de retournements. Au cours des tendances de l'action du marché, la période de la moyenne mobile a été diminuée afin que les métiers pourraient réagir plus rapidement au changement de direction. Pour mesurer la quotchoppiness, Kaufman a utilisé le soi-disant ratio d'efficacité (ER) qui mesure la valeur absolue de la variation de prix sur la période de réflexion divisée par la somme des valeurs absolues des variations de prix bar à barre La même période. Si, par exemple, la variation nette du prix est nulle - le prix est le même à la fin de la période qu'au début - alors le RE sera égal à zéro. Dans ce cas, le marché est parfaitement inefficace en ce sens qu'il peut se déplacer beaucoup de bar à bar, mais il ne va nulle part. Si, d'autre part, le marché se déplace régulièrement dans une direction (soit vers le haut ou vers le bas), de sorte que chaque barre de déplacement contribue à la variation nette de prix, le ER sera 1. Dans ce cas, le marché est parfaitement efficace dans Que toutes les mesures de prix des bars contribuent à la tendance. D'une manière générale, l'ER se situera entre 0 et 1. Une vue différente des longueurs adaptatives de la recherche-retour Bien que de nombreuses métriques différentes puissent - et aient été - utilisées pour adapter les longueurs de look-back, le ratio d'efficacité capture un aspect fondamental du marché Action, à savoir la différence entre les tendances et le comportement cyclique. Les valeurs élevées de ER impliquent un marché fortement tendanciel, ce qui signifie très peu de mouvement cyclique, et de faibles valeurs de ER impliquent peu de tendance et donc un mouvement plus cyclique (sauf en cas de peu de mouvement du tout). Cela tend à soutenir l'approche de Kaufmans. Cependant, sa décision d'utiliser des longueurs de référence plus longues sur des marchés en panne est basée sur (1) l'hypothèse selon laquelle on adaptait la longueur d'une moyenne mobile, et (2) l'idée que la moyenne mobile est utilisée pour déclencher une Entrée ou sortie du commerce. Un point de vue alternatif est celui épousé par John Ehlers à travers son travail sur l'application des méthodes de traitement du signal à la négociation. 3 Son point de vue est plutôt celui d'essayer de modéliser plus étroitement la partie du marché d'intérêt (par exemple la composante de tendance ou la composante de cycle). De ce point de vue, une moyenne mobile sur un marché haché devrait utiliser une longueur de retour plus courte pour capturer plus précisément la fréquence plus élevée représentée par le choc, alors que dans un marché fortement tendu, une longueur de retour plus longue est plus conforme à Le mouvement du marché. Un troisième point de vue est celui que j'adopte ici, celui qui est plus statistique. Tout d'abord, ne pas supposer que rien de plus absolument nécessaire sur l'indicateur en question et comment il pourrait être utilisé. En particulier, ne pas supposer que l'indicateur en question est une moyenne mobile, et ne permet pas de supposer sa appliquée au prix. Il pourrait, par exemple, être le RSI de la volatilité ou de la moyenne mobile du stochastique du volume. L'indicateur peut être utilisé en conjonction avec d'autres indicateurs dans le cadre d'une règle plus large pour l'entrée ou la sortie, plutôt que par lui-même. Avec cette vision plus statistiquement orientée, l'objectif est de créer des règles commerciales qui ont une validité statistique, ce qui signifie qu'ils s'adaptent à l'action de prix bien sans trop-ajustement. Ne supposons pas que nous savons comment les marchés fonctionnent assez bien pour prendre des décisions spécifiques au sujet de savoir si la longueur de look-back devrait augmenter ou diminuer avec quelque chose comme le ratio d'efficacité. Nous avons plutôt des raisons de croire que le ratio d'efficience peut avoir une certaine pertinence et nous voulons donc l'inclure comme une variable, mais nous laissons au marché le soin de nous dire si et comment cela s'intègre. Si la stratégie de négociation qui contient l'indicateur est statistiquement valide ou si son over-fit, c'est-à-dire non valable parce qu'il correspond au bruit plutôt que le signal du marché. Un retour adaptatif plus polyvalent Compte tenu de la discussion qui précède, la longueur de rappel adaptative développée ici sera basée sur le rapport d'efficacité (ER) et utilisera un paramètre pour déterminer la relation entre ER et la longueur de look-back. En particulier, considérons l'équation suivante: VER square (ER - (2 ER - 1) 2. (1 - TrendParam) 0.5) dans lequel VER est le rapport d'efficacité variable, et TrendParam est le paramètre de tendance qui peut prendre toute valeur positive ou Valeur négative et qui détermine si la longueur du look-back augmentera ou diminuera avec l'augmentation de ER. C'est essentiellement un moyen d'inverser le ratio ER en fonction du paramètre de tendance. Comme montré ci-dessous, plutôt que d'escalader la constante de lissage par ER, comme Chande et Kroll et Kaufman essentiellement, nous utilisons VER. Avec des valeurs positives de TrendParam, VER varie positivement avec ER, alors qu'avec des valeurs négatives de TrendParam, VER varie négativement avec ER. Avec TrendParam égal à zéro, VER est égal à 1 pour toutes les valeurs de ER. Le carré est pris pour mieux évaluer les valeurs d'utilisation comme multiplicateur, comme expliqué ci-dessous. Pour calculer la longueur de rétrécissement adaptative en utilisant cette équation, nous multiplions la valeur d'origine de la constante de lissage Alpha qui correspond à la longueur de recouvrement originale par VER: VAlpha Alpha VER dans laquelle VAlpha est la constante de lissage adaptative, et Alpha est la valeur d'origine de la constante de lissage. La relation entre la constante de lissage et la longueur de rétrospection est la même que pour la moyenne mobile exponentielle, c'est-à-dire dans laquelle N est la longueur de recouvrement et Alpha est la constante de lissage. Cette équation peut également être écrite pour N en termes de Alpha as. La longueur de retour adaptative est donc
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