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Der VIDYA Moving Average Indikator

Der Variable Index Dynamic Average, kurz VIDYA, wurde vom Trader und technischen Analysten Tushar Chande entwickelt. Ziel war eine Verbesserung des exponentiellen gleitenden Durchschnitts (EMA). Die erste Vorstellung erfolgte in der Zeitschrift Technical Analysis of Stocks & Commodities.

Vorteile von VIDYA Moving Average:

⦁   Einsatz als Trendfilter möglich
⦁   Einsatz als Signal möglich, nur NanoTrader Full
⦁   Nutzung in jeder Zeiteinheit möglich
⦁   Leicht zu verstehen und einfach zu benutzen

Was ist der Variable Index Dynamic Average

VIDYA ist ein gleitender Durchschnittsindikator mit adaptiver Gewichtung. Die Berechnung des Durchschnittspreises folgt einem Ansatz, der die Volatilität einbezieht. Über die Volatilität wird der Zeitraum, über den der Durchschnitt berechnet wird, dynamisch angepasst.

Bei höherer Volatilität verkürzt sich der Berechnungszeitraum. Dadurch reagiert VIDYA schneller und zeigt Preisänderungen früher an. Bei niedrigerer Volatilität verlängert sich der Berechnungszeitraum. Dadurch reagiert VIDYA langsamer und zeigt Preisänderungen verzögert an.

Anwendung von VIDYA

VIDYA kann als Trendfilter oder als Trading-Signal eingesetzt werden. Der Einsatz ist allein möglich oder in Kombination mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt.

VIDYA als Trendfilter

Ein gezeigtes Beispiel nutzt VIDYA als Trendfilter. Dabei wird der Hintergrund des Charts eingefärbt, um den Markttrend darzustellen.

VIDYA als Trading-Signal

Ein weiteres Beispiel zeigt VIDYA als Trading-Signal. In der Darstellung sind zwei Trading-Signale erkennbar.

VIDYA in Kombination mit einfachem gleitenden Durchschnitt

Ein drittes Beispiel kombiniert VIDYA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Als Signal dient die Kreuzung der beiden Linien. Die roten oder grünen Flächen zwischen den Linien können zusätzlich als Trendfilter interpretiert werden.

Da VIDYA ein Konzept aus dem Bereich der gleitenden Durchschnitte ist, sind weitere Kombinationen möglich.

Fazit

Der Variable Index Dynamic Average ist ein adaptiv gewichteter gleitender Durchschnitt, der die Volatilität nutzt, um die Reaktionsgeschwindigkeit dynamisch zu verändern. Der Einsatz als Trendfilter, als Signal oder in Kombination mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt gehört zu den gezeigten Anwendungsformen.