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JMA
Indikator
2 käufe
Version 1.0, Mar 2025
Windows, Mac
Bewertungen: 2
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Seit 25/03/2025
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Beschreibung

Die Jurik-Glättung umfasst 3 Stufen:

1. Stufe - vorläufige Glättung durch adaptive EMA: MA1 = (1-alpha)*Price + alpha*MA1[1];

2. Stufe - eine weitere vorläufige Glättung durch Kalman-Filter: Det0 = (Price - MA1)*(1-beta) + beta*Det0[1]; MA2 = MA1 + PR*Det0;

3. Stufe - endgültige Glättung durch einzigartigen Jurik-adaptiven Filter: Det1 = (MA2 - JMA[1]) * (1-alpha)^2 + alpha^2 * Det1[1]; JMA = JMA[1] + Det1;

wobei: - Price - Preisreihe - alpha - dynamischer Faktor (wird unten beschrieben) - beta - periodisches Verhältnis = 0.45*(Length-1)/(0.45*(Length-1)+2) - PR - Phasenverhältnis: PR = Phase/100 + 1.5 (wenn Phase < -100 dann PR=0.5, wenn Phase > 100 dann PR=2.5).

Abbildung 1. Beispielchart mit allen Stufen der Jurik-Glättung. Sie können die Ergebnisse (Abbildung 1) jeder Stufe anhand des beigefügten Indikators JurikFilter_v2 sehen, indem Sie FilterMode ändern: 0 - Endstufe (JMA) 1 - 1. Stufe 2 - 2. Stufe 3 - nur finale (ohne vorläufige) Glättung.

Der dynamische Faktor ist ein periodischer Faktor (beta), der potenziert wird (pow):

alpha = beta ^ Pow,

wobei: - pow = rVolty ^ pow1 - rVolty - relative Preisvolatilität - pow1 - Potenz der relativen Volatilität mit folgender Formel: pow1 = len1 - 2 (wenn pow1 < 0.5 dann pow1 = 0.5),

wobei len1 - zusätzlicher periodischer Faktor: len1 = Log(SquareRoot(len))/Log(2.0) + 2 (wenn len1 < 0 dann len1 = 0).

Somit sieht man, dass der dynamische Faktor auf der relativen Preisvolatilität basiert und die erforderliche Anpassungsfähigkeit für diese Art von Preisfilter bietet.

Die Formel für die relative Preisvolatilität lautet rVolty = Volty/AvgVolty (wenn rVolty > len1^(1/pow1) dann rVolty = len1^(1/pow1), wenn rVolty < 1 dann rVolty = 1),

wobei:

- Volty - Preisvolatilität basierend auf der Berechnung der sogenannten Jurik-Bänder (VisualMode = 1).

- AvgVolty - durchschnittliche Volatilität, für die Jurik einen recht komplexen Berechnungsalgorithmus verwendet: AvgVolty = Average(vSum,AvgLen),

wobei:

- vSum - inkrementelle Summe von (Volty - Volty[10])/10;

- AvgLen - Durchschnittsperiode (Jurik verwendet 65).

In meiner Version des Jurik-Filters verwende ich einfachen Durchschnitt anstelle von Juriks komplexer Mittelung

Außerdem können Sie mit dem beigefügten Indikator JurikVolty_v1 (Abbildung 2) Werte für Volty (VisualMode=0), vSum (VisualMode=1) und AvgVolty (rote gepunktete Linie) sehen.

Die Formel für die Preisvolatilität lautet Volty = max zwischen Abs(del1) und Abs(del2), wenn Abs(del1) = Abs(del2) dann Volty = 0,

wobei: - del1 - Abstand zwischen Preis und oberem Band del1 = Price - UpperBand - del2 - Abstand zwischen Preis und unterem Band del2 = Price - LowerBand Die Jurik-Bänder unterscheiden sich von allen bekannten Preisbändern wie Bollinger, Keltner, Donchian, Fractal und so weiter: wenn del1 > 0 dann UpperBand = Price sonst UpperBand = Price - Kv*del1 wenn del2 < 0 dann LowerBand = Price sonst LowerBand = Price - Kv*del2,

wobei: - Kv - Volatilitätsfaktor Kv = bet ^ SquareRoot(pow2). Es ist leicht zu erkennen, dass diese Bänder eine Grundlage für Trendfolgeindikatoren wie Wilders Parabolic sein können. Somit sieht man, dass wir praktisch keine unklaren Stellen im Algorithmus des Jurik Moving Average (JMA) haben

Zusammenfassung

KI-Zusammenfassung
The Jurik Moving Average (JMA) is a triple-stage adaptive smoothing indicator designed for price series analysis. It applies three sequential filters: first, an adaptive exponential moving average (EMA) smooths the price; second, a Kalman filter further refines this smoothing; third, a unique Jurik adaptive filter produces the final smoothed output. Key parameters include a dynamic factor alpha, derived from relative price volatility, and beta, a periodic ratio dependent on the length setting. The dynamic factor adjusts smoothing responsiveness based on market volatility, enhancing adaptability.

Volatility is calculated using Jurik Bands, which differ from traditional bands like Bollinger or Keltner by adjusting upper and lower bands based on price distance and a volatility factor. Average volatility is computed via a simplified averaging method. The indicator supports visualization of each smoothing stage through an attached filter mode, allowing users to analyze intermediate results.

JMA is suitable for trend-following and smoothing price data with reduced lag and noise compared to classic moving averages. It incorporates advanced mathematical techniques to adapt dynamically to changing market conditions, providing a refined tool for technical analysis.
Indikatorprofil

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April 5, 2025
It feels useful once the setup has to clear another checkpoint. Sideways markets can fake the filter.
March 30, 2025
the strongest use case is it helps separate patience from hesitation. The first run should stay small enough to be boring.

Diskussion

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

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