Chaikin Oscillator
Beskrivelse:
I Vikingen kalt Chaikin
Inspirert av arbeidet til sine forgjengere ( Joe Granville og Larry Williams ), utviklet Mark Chaikin en ny volummodell.
Chaikin Oscillator-modellen bruker glidende gjennomsnitt basert på akkumulerings-/distribusjonsmodellen.
Jeg lar Mark Chaikin fortelle det selv her. Oversettelsen er av meg, men ordene er skrevet av Mr. Chaikin selv.
Teknisk analyse av både indekser og enkeltaksjer må inkludere volum i studiene for å gi teknikeren et rettvisende bilde av den interne dynamikken i et gitt marked. Volumanalyse hjelper til med å identifisere intern styrke og svakhet, som finnes i beskyttelsen av kursutvikling. Svært ofte er volumavvik fra prisbevegelser de eneste ledetrådene vi får om at en viktig trendvending er nært forestående. Mens volum alltid har vært nevnt av teknikere og funnet å være viktig, ble det ikke gjort mye effektivt arbeid for å utvikle volummodeller før Joe Granville og Larry Williams begynte å se på volum versus rate, i siste halvdel av 60-tallet, i en mer kreativ måte.
I mange år ble det akseptert at volumet vanligvis steg og falt sammen, og når dette forholdet endret seg, ville prisbevegelsen bli undersøkt for en mulig trendvending. Granville OBV-konseptet, som ser det totale volumet på en opp-dag som akkumulering og det totale volumet på en ned-dag som distribusjon, er et anstendig konsept, men altfor enkelt til å ha reell verdi. Årsaken til dette er at det genererer alt for mange topper og bunner, både på kort sikt og på mellomlang sikt, da OBV bekrefter ekstreme rater. Men når en OBV-linje gir et divergenssignal mot prisekstremen, kan det være et verdifullt teknisk signal som vanligvis snur pristrenden.
Larry Williams tok OBV-konseptet og forbedret det. For å avgjøre om det var akkumulering eller distribusjon i markedet eller i en individuell aksje på en gitt dag, sammenlignet Granville sluttkursen med forrige sluttkurs, der Williams sammenlignet sluttkursen med åpningskursen. Han (Williams) opprettet en såkalt Kumulativ linje ved å legge til en prosentandel av det totale volumet til linjen hvis sluttkursen var høyere enn åpningskursen og trekke fra en prosentandel av det totale volumet hvis sluttkursen var lavere enn åpningskursen. Akkumulerings-/distribusjonslinjen ble betydelig forbedret i forhold til den klassiske OBV-tilnærmingen til volumdivergenser.
Williams gikk deretter et skritt videre, da han analyserte Dow Jones Industrials, ved å lage en oscillator av akkumulerings-/distribusjonslinjen og fikk fortsatt bedre kjøps- og salgssignaler. På begynnelsen av 1970-tallet ble åpningsprisen fjernet fra dagsavisene og Williams formel ble vanskelig å bruke uten en rekke daglige telefonsamtaler til en aksjemegler som hadde tilgang til åpningsprisene. På grunn av dette tomrommet skapte jeg Chaikin-oscillatormodellen ved å erstatte Williams åpningspris med gjennomsnittsprisen for dagen og tok også konseptet et skritt videre ved å bruke oscillatoren på aksjer og råvarer. Chaikin-modellen er en utmerket modell for å generere kjøps- og salgssignaler når bevegelsene sammenlignes med prisbevegelser. Jeg er overbevist om at det er en betydelig forbedring i forhold til arbeidet som gikk forut.
Forslaget med oscillatoren min er tredelt.
Den første forutsetningen er at hvis aksjen eller indeksen stenger over midtpunktet for dagen (definert som[high + low] / 2), så var det opphopning den dagen. Jo nærmere en aksje eller indeks nærmer seg det høyeste, jo mer akkumulering var det. Omvendt, hvis en aksje eller indeks lukker under midtpunktet for dagen, så var det en distribusjonsdag. Jo nærmere sluttkursen en aksje stenger, jo mer distribusjon var det den dagen.
Den andre antakelsen er at med en sunn økning, ledsaget av en økning i volum og en sterk volumakkumulering. Siden volum er drivstoffet i et rally, følger det at etterslepende volum i et rally er et tegn på at mindre drivstoff er tilgjengelig for å drive bestanden videre opp.
Motsatt er nedgangene ledsaget av lavere volum, men ender med en panisk avvikling av institusjonelle investorer. Derfor ser vi etter en økning i volum og deretter lavere lavverdier under redusert volum med noe akkumulering før en gyldig bunn kan utvikle seg.
Den tredje forutsetningen er, ved å bruke Chaikin-modellen, kan du overvåke strømmen av volum inn og ut av et marked. Ved å sammenligne denne flyten med kursutviklingen kan man identifisere topper og bunner, både på kort og mellomlang sikt.
Siden ingen teknisk modell fungerer hele tiden, foreslår jeg at du bruker modellen sammen med andre tekniske modeller for å unngå problemer. Jeg favoriserer bruken av en prisklasse rundt et 21-dagers glidende gjennomsnitt og en overkjøpt/oversolgt modell sammen med Chaikin-modellen for de beste korte og mellomstore tekniske signalene.
Det viktigste signalet som Chaikin genererer oppstår når prisen når et nytt høydepunkt eller et nytt lavpunkt i en retracement, spesielt på et overkjøpt eller oversolgt nivå, og modellen ikke klarer å overskride tidligere ekstremer og deretter snu retningen.
1. Signaler i middels trend er mer pålitelige enn de som går mot trenden.
2. Et bekreftet høydepunkt eller lavpunkt innebærer ingen fortsatt prisutvikling i den retningen. Jeg anser det som en ikke-hendelse.
En annen måte å bruke Chaikin-modellen på er å se en retningsendring i modellen som et kjøps- eller salgssignal, men kun i retning av trenden. For eksempel; Hvis en aksje er over 90-dagers glidende gjennomsnitt i en opptrend og en reversering av oscillatoren oppover mens den er i negativt territorium, genereres et kjøpssignal bare hvis aksjen er over 90-dagers glidende gjennomsnitt – ikke under.
En reversering nedover mens oscillatoren er i positivt territorium (over 0) vil generere et salgssignal hvis aksjen er under 90-dagers glidende gjennomsnitt.
Chaikin beregnes ved å trekke et 10-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt på akkumulerings-/distribusjonslinjen fra et 3-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt på akkumulerings-/distribusjonslinjen.
Tolkning:
Ovenfor har jeg oversatt Mark Chaikins egen tekst og inkludert et bilde der han illustrerer hvordan den skal se ut. Det er hans egen tolkning.
Chaikin er ganske enkelt MACD brukt på A/D-linjen.
I Vikingen kan det se slik ut:
Siden vi har lært å ikke stole på en enkelt modell og vi nå har identifisert en divergens, bruker vi andre modeller for å bekrefte og ev. gi oss salgs-/kjøpssignaler.
Det er nødvendig å velge modeller som utfyller hverandre og unngå å bruke modeller som viser de samme tingene. Det er derfor overflødig å produsere Momentum og eller MACD sammen med Chaikin. De er alle basert på de samme tingene. Stochastic, CCI og RSI er alle “banding” (momentum) modeller som er flinke til å vise overkjøpte og oversolgte posisjoner. De egner seg godt å supplere Chaikin med.
Her viser jeg Chaikin og RSI på samme tidsskala. RSI gir bekreftelse og salgssignal mens Chaikin gir oss en tidlig advarsel om at noe er i ferd med å skje. Vi ser selvfølgelig også etter bekreftelse i volumet og formasjonene vi tegner i våre diagrammer.
En god kombinasjon for Chaikin kan være følgende:
Chaikin-modellen – En ikke-trendfølgende volummodell for å identifisere kjøps- og salgspress.
RSI – En momentummodell som brukes til å identifisere potensielle overkjøpte og oversolgte posisjoner.
Moving Average – En trendfølgende modell for å identifisere den underliggende trenden i aksjen.
Prisrelativ – En komparativ modell for å identifisere styrken til aksjen, i forhold til en indeks for bransjen eller OMX f.eks.
Disse fire modellene har svært lite til felles og utfyller hverandre veldig godt.
Passasje:
Chaikin-modellen , i motsetning til en momentum-modell, påvirkes ikke av prisendringer fra dag til dag. I stedet fokuserer den på posisjonen til sluttkursen i forhold til en periode. Dette er styrken til Chaikin-modellen, men også dens svakhet. På grunn av at det ikke reflekterer kursendringen fra dag til dag, noen ganger kan ikke store “hull” gjenspeiles i modellen. Noen ganger kan det til og med bevege seg i motsatt retning fra “Gap” og gi et misvisende bilde.
Så lenge Chaikin-kurven er over 0-linjen, er den “bullish”.
Chaikin-modellen er egnet for short trading og bør definitivt ikke brukes alene.
Kilde: Greger
CHAIKIN
En god modell for de som ønsker å ta beslutninger raskt. Modellen reagerer raskt på endringer og passer for de som følger kurset tett. Nå tror du kanskje at CHAIKIN kun egner seg for dagshandel, men modellen egner seg også for handel med ukentlige og månedlige data. Modellen reagerer dermed raskt på en endring i raten, uansett om det er per minutt, dag, uke eller måned. Det positive er at du raskt får hjelp til å selge og kjøpe. Noen ganger for fort. For når banen i hovedsak står stille, er det for mange signaler. Selv om det først er mulig i etterkant å fastslå om kursen var stillestående i et par dager eller uker.
Den største fordelen er nok at risikoen reduseres, fordi man raskt får et signal om å selge. Det har også den effekten at du vil selge aksjer som går dårlig, kjøpe nye, selge noen igjen, kjøpe igjen og til slutt havne i aksjer som går bra.
Chaikin diagram
I diagrammet under kan du se at signalene kommer i alle ytterpunkter, både på toppen og i bunnen. Men når prisen beveger seg sidelengs, skal det ikke mye til for at det er et signal. Som bruker er det vanskelig å vite om det er et utbruddssignal eller bare ett signal i mengden. Da kan du ta støtte fra volumet. Ved sterk volumøkning vil du få veiledning om hvor kurset er på vei. Det første diagrammet er et ukentlig diagram, det vil si at en stolpe viser høyeste og laveste pris i løpet av en uke.
En rød linje er et salgssignal og en grønn linje er et kjøpssignal.
Når vi så bytter til et daglig diagram med Chaikin og samme aksje, er det betydelig flere signaler. Blir det høyere fortjeneste? Dessverre er det ikke mulig å vite på forhånd med denne modellen hvilken som vil være best. Er det daglige, ukentlige eller månedlige kurs? For deg som synes aksjehandel er gøy, vil du like modellen, for det skjer ofte noe.
Gode innstillinger
I gjennomsnitt passer innstillingene for gjennomsnittsverdi én = 8 og for gjennomsnittsverdi to = 15. Gjelder alle tidsserier, dag, uke, måned.
De beste innstillingene varierer mellom aksjer og om det er daglige, ukentlige eller månedlige data.
Chaikin i detalj
Modellen er en utvikling av modellen ADVolym, hvor AD står for akkumulering/distribusjon. Den brukes til å bekrefte eller avvise en trend. Den er egnet for short trading.
Chaiken-kurven beregnes som forskjellen mellom et “MV 1 lengde” kort gjennomsnitt for ADVolume og et “MV 2 lengde” langt gjennomsnitt for ADVolume.
Her er to eksempler på bruk av Chaiken-modellen:
1) Kombiner Chaiken med hastighetskurven. Svakhet indikeres hvis prisen når en ny, høyere topp, mens Chaiken ikke når sin umiddelbart foregående topp.
2) Styrke er indikert hvis prisen når en ny, lavere bunn mens Chaiken ikke når under sin forrige bunn.
Indikasjonene styrkes dersom RSI-modellen viser en overkjøpt eller oversolgt situasjon.
Modellen bruker følgende strategi for signaler.
1) Et kjøpssignal oppnås dersom Chaiken-kurven endrer retning fra fallende til stigende samtidig som priskurven er i stigende trend, definert på en passende måte. For eksempel kan trenden defineres som stigende dersom sluttkursen er over en hensiktsmessig valgt lang gjennomsnittsverdi, satt til 5 i modellen.
2) Et salgssignal oppnås dersom Chaiken-kurven endrer retning fra stigende til fallende, mens kurskurven er i en fallende trend, i modellen brukes det som betingelse at sluttkursen skal være under forrige dags sluttkurs.
Merk at kjøps- og salgssignalene her er laget i retning av den rådende trenden, dvs. kjøpssignaler når kurstrenden er stigende, dagens sluttkurs over 5-dagers gjennomsnitt, og salgssignaler når dagens kurstrend faller, dagens sluttkurs under gårsdagens.
Ved å sammenligne høyden på topper og bunner for priskurven og for Chaiken-kurven kan det gjøres antakelser om den fortsatte prisutviklingen.
Formelen er som følger:
Først beregnes et forhold med telleren som (sluttkurs – laveste pris) redusert med (høyeste pris – sluttkurs) og nevneren som (høyeste pris – laveste pris).
Forholdet multipliseres deretter med volumet.
Innstillinger:
MV 1 lengde = lengden på det korte gjennomsnittet av ADVolume.
MV 2 lengde = lengden på det lange gjennomsnittet av ADVolume.
