| 적응형 추세선[MAMA 및 FAMA] |
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| 14,238 2024-06-02 |
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영어: Adaptive Trend 라인에 대한 이전 알고리즘을 업데이트했지만, 새로운 기능을 추가하고 설정을 정리했습니다. 이제 정규화된 설정과 정규화되지 않은 설정 사이를 전환할 수 있으며, 색상도 업데이트되어 훨씬 더 보기 좋습니다.MAMA 및 FAMA 이러한 지표는 원래 John F. Ehlers(Stocks & Commodities V. 19:10: MESA Adaptive Moving Averages)가 개발했습니다.Everget은 이러한 지표의 초기 함수를 pine 스크립트로 작성했습니다.저는 단순히 지표를 정규화하고 hilbert 변환 대신 라플라스 변환을 사용하기로 선택했습니다. 지표 작동 방식: 이 지표는 일련의 복잡한 계산을 사용하지만, 기능을 이해하기 위해 주요 단계로 나누어 보겠습니다.LaplaceTransform : 주어진 src 입력에 대한 라플라스 분포를 계산합니다.라플라스 분포는 연속 확률 분포로 이중 지수 분포라고도 합니다.저는 비대칭 수익률 프로필 때문에 이것을 사용합니다.MESA 기간: 이 지표는 가격 데이터에서 지배적인 사이클 길이를 나타내는 MESA 기간을 계산합니다. 이 기간은 시장 변화에 적응하도록 지속적으로 조정됩니다. InPhase 및 Quadrature 구성 요소: InPhase 및 Quadrature 구성 요소는 Hilbert Transform 출력에서 파생됩니다. 이러한 구성 요소는 가격의 순환적 행동의 다양한 측면을 나타냅니다. Homodyne Discriminator: Homodyne Discriminator는 신호의 위상과 진폭을 결정하는 데 사용되는 위상 감지 기술입니다. 추세 변화를 감지하는 데 도움이 됩니다. Alpha 계산: Alpha는 지표의 민감도를 조정하는 적응 요인을 나타냅니다. MESA 기간과 InPhase 구성 요소의 위상을 기반으로 합니다. Alpha는 시장 상황의 변화에 대한 지표의 반응성을 동적으로 조정하는 데 도움이 됩니다. MAMA 및 FAMA 계산: MAMA 및 FAMA 값은 적응 요인(알파)과 입력 가격 데이터를 사용하여 계산됩니다. 이러한 값은 본질적으로 기존 이동 평균보다 현재 추세를 더 효과적으로 포착하는 것을 목표로 하는 적응 이동 평균입니다. 하지만 Omar, 누가 이것을 사용하고 싶어할까요? MAMA와 FAMA 라인은 다음 과 같은 이점을 제공합니다. 이 지표는 적응적 특성으로 인해 기존 이동 평균선에 비해 뚜렷한 이점을 제공하며, 이를 통해 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있습니다. 이러한 적응성 덕분에 투자자는 추세의 오른쪽에 머무를 수 있습니다. 지표는 추세 기간 동안 더 민감해지고 요동치거나 횡보하는 시장에서는 덜 민감해집니다. 이 지표의 주요 장점 중 하나는 MESA와 MAMA 기술을 결합하여 추세를 효과적으로 식별하는 능력에 있습니다. 이를 통해 시장 노이즈를 효율적으로 걸러내 추세 추종 전략에 매우 유용합니다. 투자자는 이 기능을 사용하여 지배적인 추세에 대한 더 명확한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 거래 결정을 내릴 수 있습니다. 이 지표는 주로 어떤 추세가 지배적인지 확인하기 위해 큰 시간대에 사용되도록 되어 있지만, 1D 아래의 시간대에서 사용하는 것을 반대하는 것은 아닙니다. 최신 포트폴리오 이론에 사용하는 경우 조심하세요. 이는 중기 구성 요소가 아니라 추세 제거 변동 분석을 적절히 사용하면 잘 작동하는 장기 구성 요소입니다.
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