Главная

Контакты

Случайная статья

• Автоматизация
• Антропология
• Археология
• Архитектура
• Биология
• Ботаника
• Бухгалтерия
• Военная наука
• Генетика
• География
• Геология
• Демография
• Деревообработка
• Журналистика
• Зоология
• Изобретательство
• Информатика
• Искусство
• История
• Кинематография
• Компьютеризация
• Косметика
• Кулинария
• Культура
• Лексикология
• Лингвистика
• Литература
• Логика
• Маркетинг
• Математика
• Материаловедение
• Медицина
• Менеджмент
• Металлургия
• Метрология
• Механика
• Музыка
• Науковедение
• Образование
• Охрана Труда
• Педагогика
• Полиграфия
• Политология
• Право
• Предпринимательство
• Приборостроение
• Программирование
• Производство
• Промышленность
• Психология
• Радиосвязь
• Религия
• Риторика
• Социология
• Спорт
• Стандартизация
• Статистика
• Строительство
• Технологии
• Торговля
• Транспорт
• Фармакология
• Физика
• Физиология
• Философия
• Финансы
• Химия
• Хозяйство
• Черчение
• Экология
• Экономика
• Электроника
• Электротехника
• Энергетика

ПРОДУКТЫ И УСЛУГИ COAST INVESTMENT SOFTWARE, INC. 16 страница

FAST MA 8, 3896

SLOW MА 17, 5185

М А С М А 9, 0503

С М Е Щ Е Н Н Ы Е С К О Л Ь З Я Щ И Е С Р Е Д Н И Е

3-п е р и о д н а я п р о с т а я М А п о з а к р ы т и я м, с м е щ е н н а я в п е р е д н а 3 п е р и о д а 7-п е р и о д и н а я п р о с т а я М А п о з а к р ы т и я м, с м е щ е н н а я в п е р е д н а 5 п е р и о д о в 25-п е р и о д н а я п р о с т а я М А п о з а к р ы т и я м, с м е щ е н н а я в п е р е д н а 5 п е р и о д о в П е р и о д = д е н ь, н е д е л я, м е с я ц

О С Ц И Л Л Я Т О Р Б Е С Т Р Е Н Д О В О С Т И

З а к р ы т и е - N-п е р и о д н а я п р о с т а я с к о л ь з я щ а я с р е д н я я П е р и о д = д е н ь, н е д е л я и л и м е с я ц N = 7 и л и 3

¹ Gerald Appel, The Moving Average Convergence Divergence Trading Method (New York: Signalert Corporation).

280 У р о в н и Д и Н а п о л и

П Р Е Д П О Ч Т И Т Е Л Ь Н Ы Й С Т О Х А С Т И К

Ф У Н К Ц И Я П О Л Ь З О В А Т Е Л Я Д Л Я П Р Е Д П О Ч Т И Т Е Л Ь Н О Г О М Е Д Л Е Н Н О Г О %К

М е т о д : PreferredSlowK

Н а з в а н и е : М е д л е н н ы й %К, о с н о в а н н ы й н а М о д и ф и ц и р о в а н н о й С к о л ь з я щ е й С р е д н е й

Т и п : Ф у н к ц и я п о л ь з о в а т е л я

П р и м е ч а н и е : FastK п р е д о п р е д е л е н

В в о д: SlowKLen (Ч и с л о в о й ), FastKLen (Ч и с л о в о й );

PreferredSlowK = PreferredSlowK [1] + ((1/SlowKLen) * (FastK (FastKLen)

PreferredSlowK [1]));

П Р Е Д П О Ч Т И Т Е Л Ь Н Ы Й М Е Д Л Е Н Н Ы Й %D Ф У Н К Ц И Я П О Л Ь З О В А Т Е Л Я

М е т о д : PreferredslowD

Н а з в а н и е : М е д л е н н ы й %D, о с н о в а н н ы й н а М о д и ф и ц и р о в а н н о й С к о л ь з я щ е й С р е д н е й

Т и п : Ф у н к ц и я п о л ь з о в а т е л я

П р и м е ч а н и е : FastK п р е д о п р е д е л е н

В в о д: FastKLen(ч ucл oв oй ), SlowKLen(ч ucл oв oй ), SlowDLenf ч и с л о в о й ); PreferredslowD = PreferredslowD [1] + ((1/SlowDLen)*(PreferredSlowK(SlowKLen, FastKLen) -PreferredSlowD[l]));

П р и л о ж е н и е 281

П Р Е Д П О Ч Т И Т Е Л Ь Н Ы Й С Т О Х А С Т И Ч Е С К И Й И Н Д И К А Т О Р

******************************************************************************

М е т о д : StochasticPreferred

Н а з в а н и е : С т о х а с т и к, о с н о в а н н ы й н а М о д и ф и ц и р о в а н н о й С к о л ь з я щ е й С р е д н е й

Т и п : И н д и к а т о р

Input: FastKLen(S), SlowKLen(S), SlowDLen(S); Plotl(PreferredSlowK(SlowKLen, FastKLen), " %K" ); Plot2(PreferredSlowD(FastKLen, SlowKLen, SlowDLen), " %D" ); IfCheckAlert then begin

If Plot 1 crosses above Plotl or

Plotl crosses below Plot2 then

Alert = TRUE; end;

П Е Р Е П Р О Г Р А М М И Р О В А Н Н Ы Е С Т О Х А С Т И Ч Е С К И Е И Н Д И К А Т О Р Ы TRADESTATION® И И Х Ф У Н К Ц И И

TradeStation® и м е е т ч е т ы р е и н д и к а т о р а Stochastic, в к л ю ч е н н ы х в в е р с и ю 4. 0, к о н с т ­ р у к ц и я 18. Э т о:

• Stochastic Fast

• Stochastic Slow

• Stochastic Fast Custom

• Stochastic Slow Custom

Э т и и н д и к а т о р ы с о з д а ю т с я н а о с н о в е в ы ч и с л е н и я т а к и х ф у н к ц и й к а к:

FastK

FastD

SlowK

SlowD

FastKCustom

FastDCustom

SlowKCustom

SlowDCustom

282 У р о в н и Д и Н а п о л и

Д о с т а т о ч н о с к а з а т ь, к р о м е ф о р м у л ы д л я FastK (RAW), в с е э т и С т о х а с т и ч е с к и е ф у н к ­ ц и и, а с л е д о в а т е л ь н о, и х п р о и з в о д н ы е и н д и к а т о р ы, н е с о о т в е т с т в у ю т о п у б л и к о в а н н о ­ м у о п р е д е л е н и ю С т о х а с т и ч е с к о г о П р о ц е с с а Д ж о р д ж а Л э й н а, п р е д с т а в л я я с о б о й м о ­ д и ф и к а ц и и п е р в о н а ч а л ь н о й ф о р м у л ы. Н е з а б у д ь т е п р о в е р и т ь с п и с к и э т и х ф у н к ц и й, и с п о л ь з у я PowerEditor™ в TradeStaton®, ч т о б ы у з н а т ь, ч т о и м е н н о в ы п р и м е н я е т е, п р е ж д е ч е м б у д е т е п р и н и м а т ь о с н о в а н н ы е н а э т и х и н д и к а т о р а х т о р г о в ы е р е ш е н и я.

П р и л о ж е н и е 283

П Р И Л О Ж Е Н И Е Е

² John Murphy, Technical Analysis of the Futures Market (New York: New York Institute of Finance, 1986).

³ Perry Kaufman, The New Commodity Trading Systems and Methods (New York: John Wiley & Sons, 1987)

284 У р о в н и Д и Н а п о л и

П р и л о ж е н и е 285

⁴ J. K. Hutson, " Filter Price Data: Moving Averages vs. Exponential Moving Averages, " Technical Analysis of Stocks & Commodities magazine, May/June 1984.

О FibNodes™:

П р о г р а м м н о е о б е с п е ч е н и е FibNodes р а з р а б о т а н о д л я э ф ф е к т и в н о г о п р и м е н е н и я с т р а ­ т е г и й, п р е п о д а в а е м ы х в р а м к а х к у р с а п о У р о в н я м Д и Н а п о л и. Э т о т о ж е с а м о е п р о ­ г р а м м н о е о б е с п е ч е н и е, и с п о л ь з у е м о е м н о ю д л я м о е й с о б с т в е н н о й т о р г о в л и. Н е т н и к а ­ к и х и з м е н е н и й, н и к а к и х о т л и ч и й и н и к а к и х с е к р е т о в. О н о ш и р о к о п р и м е н я е т с я в н а ­ ш е й с т р а н е и з а р у б е ж о м с р а в н ы м у с п е х о м к а к р а з у м н о м ы с л я щ и м и и н д и в и д у а л ь н ы ­ м и т р е й д е р а м и, т а к и у п р а в л я ю щ и м и к а п и т а л о м, к о т о р ы е т о р г у ю т в с е м, ч е м у г о д н о -о т К у а л а -Л у м п у р с к о г о к а у ч у к а д о S& P.

К А К Р А Б О Т А Е Т FibNodes™: