Mudança Média Adaptativa

O Indicador Técnico da média móvel média adaptável (AMA) é usado para construir uma média móvel com baixa sensibilidade aos ruídos das séries de preços e é caracterizada pelo atraso mínimo para detecção de tendências. Este indicador foi desenvolvido e descrito por Perry Kaufman em seu livro quotSmarter Tradingquot. Uma das desvantagens de diferentes algoritmos de alisamento para séries de preços é que os saltos de preços acidentais podem resultar na aparência de sinais de tendências falsas. Por outro lado, o alisamento leva ao atraso inevitável de um sinal sobre parada ou mudança de tendência. Este indicador foi desenvolvido para eliminar essas duas desvantagens. Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Expert Advisor no MQL5 Wizard. Cálculo Para definir o estado de mercado atual, Kaufman introduziu a noção de Razão de Eficiência (ER), que é calculada pela fórmula abaixo: ER (i) valor atual do Sinal de Razão de Eficiência (i) ABS (Preço (i) - Preço (i - N)) valor do sinal atual, valor absoluto da diferença entre o preço atual e o preço N período atrasado Ruído (i) Soma (ABS (Preço (i) - Preço (i-1)), N) valor atual do ruído, soma de Valores absolutos da diferença entre o preço do período atual eo preço do período anterior para N períodos. Com uma tendência forte, a Razão de Eficiência (ER) tenderá a 1 se não houver movimento direcionado, será um pouco mais do que 0. O valor obtido de ER é usado na fórmula de suavização exponencial: EMA (i) Preço (i ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 (n1) EMA constante de suavização, n período do valor anterior exponencial EMA (i-1) anterior de EMA. A relação de suavização para o mercado rápido deve ser igual à EMA com o período 2 (SC 2 rápido (21) 0.6667), e para o período de nenhum período EMA de tendência deve ser igual a 30 (SC2 lento (301) 0.06452). Assim, a nova constante de suavização em mudança é introduzida (constante de suavização escalonada) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - SC lento) lento SC SSC (i) ER (i) 0.60215 0.06425 Para uma influência mais eficiente da Obteve uma constante de suavização no período de média Kaufman recomenda a quadratura. Fórmula de cálculo final: AMA (i) Preço (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (após o rearranjo ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Preço (i) - AMA (i-1)) AMA (i) valor atual de AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC ( I) valor atual da constante de suavização escalonada. As médias móveis adaptativas médias móveis mudam sua sensibilidade para as flutuações de preços. A média móvel adaptativa torna-se mais sensível durante os períodos em que o preço se move em uma determinada direção e torna-se menos sensível ao movimento do preço quando o preço é Volátil. O gráfico abaixo do contrato E-mini Nasdaq 100 Futures mostra a diferença entre uma média móvel exponencial (ver: Média móvel exponencial), que pesa Preços mais elevados do que os preços passados ​​e a média móvel adaptativa que altera a sensibilidade com base na volatilidade dos preços: a vantagem da média móvel adaptativa é mostrada acima no gráfico e-mini no centro onde o preço tornou-se sem direção e agitado. Durante esse período, a Média de Mudança Adaptativa manteve uma aparência de linha reta enquanto que a Média de Movimento Exponencial se moveu com a variação de preços. No entanto, quando a tendência do preço, como na extrema direita do gráfico e-mini acima, a Média de Mudança Adaptativa manteve-se com a Média Móvel Exponencial. A média móvel adaptativa é definitivamente um indicador técnico único que vale a pena investigar mais. A informação acima é apenas para fins informativos e de entretenimento e não constitui um aconselhamento comercial ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer estoque, opção, futuro, commodity ou produto forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. O comércio é inerentemente arriscado. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de uso, dos materiais e informações fornecidos por este site. Veja a renúncia total. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) é uma média móvel projetada para explicar o ruído ou a volatilidade do mercado. A KAMA acompanhará os preços quando os balanços de preços são relativamente pequenos e o ruído é baixo. KAMA irá ajustar quando os balanços de preços se expandirem e seguem os preços a uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de viragem do tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039s. Let039s primeiro começar com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para o Razão de Eficiência (ER). 2 é o número de períodos para a constante EMA mais rápida. 30 é o número de períodos para a constante EMA mais lenta. Antes de calcular KAMA, precisamos calcular a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC). Divulgar a fórmula em nuggets de tamanho de mordida facilita a compreensão da metodologia por trás do indicador. Observe que o ABS significa Absolute Value. Razão de Eficiência (ER) O ER é basicamente a variação de preço ajustada pela volatilidade diária. Em termos estatísticos, a Razão de eficiência nos diz a eficiência fractal das mudanças de preços. ER flui entre 1 e 0, mas esses extremos são a exceção, não a norma. ER seria 1 se os preços subissem 10 períodos consecutivos ou 10 períodos consecutivos. ER seria zero se o preço for inalterado ao longo dos 10 períodos. Smoothing Constant (SC) A constante de suavização usa o ER e duas constantes de suavização com base em uma média móvel exponencial. Como você pode ter notado, a constante de suavização está usando as constantes de suavização para uma média móvel exponencial na sua fórmula. (2301) é a constante de suavização para uma EMA de 30 períodos. O SC mais rápido é a constante de suavização para EMA mais curto (2 períodos). O SC mais lento é a constante de suavização para o EMA mais lento (30 períodos). Observe que o 2 no final é quadrado da equação. Com a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC), agora estamos prontos para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039 (KAMA). Uma vez que precisamos de um valor inicial para iniciar o cálculo, o primeiro KAMA é apenas uma média móvel simples. Os seguintes cálculos são baseados na fórmula abaixo. Exemplo de cálculoChart As imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha do Excel usada para calcular KAMA e o gráfico QQQ correspondente. Uso e sinais Os cartistas podem usar o KAMA como qualquer outra tendência que acompanha o indicador, como uma média móvel. Os cartistas podem procurar cruzes de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiro, uma cruz acima ou abaixo da KAMA indica mudanças direcionais nos preços. Tal como acontece com qualquer média móvel, um sistema de cruzamento simples gerará muitos sinais e muitos whipsaws. Chartists podem reduzir whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os cruzamentos. Pode-se exigir que o preço mantenha a cruz por um número definido de dias ou que exijam que a cruze exceda KAMA por porcentagem definida. Em segundo lugar, os cartistas podem usar a direção da KAMA para definir a tendência geral de uma segurança. Isso pode exigir um ajuste de parâmetros para suavizar o indicador ainda mais. Os cartistas podem mudar o parâmetro do meio, que é a constante EMA mais rápida, para alisar o KAMA e procurar mudanças direcionais. A tendência está baixa enquanto a KAMA cair e forjar baixas mais baixas. A tendência está aumentada enquanto a KAMA estiver aumentando e forjando altos altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência de alta abrupta de dezembro a março e uma tendência de alta menos escarpada de maio a agosto. E, finalmente, os chartists podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a maior tendência e um KAMA de prazo mais curto para sinais comerciais. Por exemplo, KAMA (10,5,30) poderia ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista ao subir. Uma vez otimista, os carlos poderiam procurar cruzes de alta quando o preço se movesse acima de KAMA (10,2,30). O exemplo abaixo mostra MMM com um aumento de KAMA a longo prazo e cruzamentos de alta em dezembro, janeiro e fevereiro. KAMA de longo prazo recusou em abril e houve cruzamentos de baixa em maio, junho e julho. SharpCharts KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicadores no banco de trabalho SharpCharts. As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetros uma vez que ela for selecionada e os autores podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Razão de Eficiência e os cartistas devem abster-se de aumentar esse número. Em vez disso, os cartistas podem diminuí-lo para aumentar a sensibilidade. Os cartistas que procuram lidar com KAMA para análise de tendência a mais longo prazo podem aumentar o parâmetro do meio de forma incremental. Mesmo que a diferença seja apenas 3, o KAMA (10,5,30) é significativamente mais suave do que KAMA (10,2,30). Estudo adicional Do criador, o livro abaixo oferece informações detalhadas sobre indicadores, programas, algoritmos e sistemas, incluindo detalhes sobre KAMA e outros sistemas de média móvel. Sistemas e Métodos de Negociação Perry Kaufman