Fórmula Média Móvel Adaptativa Mesa

As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a inúmeras negociações de whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Os analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, analisamos esses esforços e descobrimos que sua busca levou a ferramentas comerciais úteis. (Para leitura de fundo em médias móveis simples, verifique as Médias móveis simples, faça com que Tendências se destaquem). Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Tendências de estoque. Quando eles disseram e voltou em 1941 que fizemos a descoberta (embora muitos outros tivessem feito isso antes) que ao calcular a média dos dados para um determinado número de dias, alguém poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que definitivamente interpretaria as mudanças de A moda parecia quase boa demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que superam as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociar a partir de um bangalô na praia. Mas, 60 anos depois, eles escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que ofereça sem esforço a riqueza dos mercados. Médias móveis simples Para calcular uma média móvel simples. Adicione os preços para o período de tempo desejado e divida pelo número de períodos selecionados. Encontrar uma média móvel de cinco dias exigiria somar os cinco preços de fechamento mais recentes e dividir por cinco. Se o fechamento mais recente estiver acima da média móvel, o estoque seria considerado como uma tendência de alta. As taxas de queda são definidas por preços abaixo da média móvel. (Para mais informações, consulte o nosso tutorial para as médias móveis.) Esta propriedade que define a tendência torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Na sua aplicação mais simples, os comerciantes compram quando os preços se movem acima da média móvel e vendem quando os preços cruzam abaixo dessa linha. Uma abordagem como esta é garantida para colocar o comerciante no lado direito de cada comércio significativo. Infelizmente, ao suavizar os dados, as médias móveis ficarão atrasadas na ação do mercado e o comerciante quase sempre dará uma grande parte de seus lucros, mesmo nos maiores negócios vencedores. Médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média móvel e passaram anos tentando reduzir os problemas associados a esse atraso. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Esta abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação de preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-peso) EMAy) Onde: O peso é a constante de suavização selecionada pelo analista EMAy é a média móvel exponencial de ontem Um valor de ponderação comum é 0.181, o que É perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outro é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza o atraso, a média móvel exponencial não consegue resolver outro problema com médias móveis, o que é que o uso deles para sinais comerciais levará a uma grande quantidade de negociações perdidas. Em Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica. Welles Wilder calcula que os mercados apenas tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial se limitam a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda média em movimento serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variar o fator de ponderação do cálculo EMA. (Para mais, veja Como são as médias móveis utilizadas na negociação) Adaptando as médias móveis à ação do mercado Um método para enfrentar as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel seria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores fossem executados. À medida que a tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da ação atual do mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maioria dos ganhos captados durante a tendência. Na prática, o índice de volatilidade pode ser um indicador, como a largura de banda Bollinger, que mede a distância entre as bem conhecidas Bandas Bollinger. (Para mais informações sobre este indicador, consulte The Basics of Bollinger Bands.) Perry Kaufman sugeriu a substituição da variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada na razão de eficiência (ER) em seu livro, New Trading Systems and Methods. Este indicador é projetado para medir a força de uma tendência, definida dentro de um intervalo de -1,0 a 1,0. É calculado com uma fórmula simples: ER (variação total do preço por período) (soma das variações absolutas de preços para cada barra) Considere uma ação que tenha um intervalo de cinco pontos por dia, e ao final de cinco dias tenha ganho um total De 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (15 pontos de movimento ascendente dividido pela faixa total de 25 pontos). Se esse estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria de -0,67. (Para obter mais conselhos comerciais de Perry Kaufman, leia Perdendo para Ganhar, que descreve estratégias para lidar com perdas comerciais.) O princípio de uma eficiência de tendências é baseado em quanto movimento direcional (ou tendência) você obtém por unidade de movimento de preços ao longo de um Período de tempo definido. Um ER de 1.0 indica que o estoque está em uma evolução ascendente perfeita -1.0 representa uma tendência de queda perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são alcançados. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes precisarão calcular o peso com o seguinte, bastante complexo, fórmula: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitido (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o EMA mais lento permitido (muitas vezes 30) ER é a relação de eficiência que foi observada acima. O valor para C é então usado na fórmula EMA em vez da variável de peso mais simples. Embora difícil de calcular à mão, a média móvel adaptativa é incluída como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. (Para obter mais informações sobre o EMA, leia Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostradas na Figura 1. Figura 1: A AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de alcance visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é mais próxima da ação de preço. A média móvel simples é mostrada como a linha vermelha. As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações de whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis foi até agora impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Encyclopedia of Technical Market Indicators. Ele concluiu que, embora a média móvel adaptativa seja uma novidade interessante, com um considerável atrativo intelectual, nossos testes preliminares não conseguem mostrar qualquer vantagem prática real para este método de suavização de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema comercial lucrativo. (Para mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner e O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência autônomo para detectar as oportunidades comerciais mais lucrativas. Como um exemplo, as proporções acima de 0,30 indicam fortes tendências ascendentes e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com a menor relação de eficiência podem ser vistos como oportunidades de fuga. Plano de apoio: A MESA Adaptive Moving Average (MAMA) Apenas no caso de isso ajudar, em anexo é o código MAMA que escrevi da MAMA. doc . Uma alteração foi feita para cálculos de ângulo corretos no período e na fase, caso contrário, é por MAMA. doc. Eu verifiquei os resultados em relação ao código anterior e essa versão anexa parece correta. No post 4 mama. cpp acima, há algumas diferenças de MAMA. doc. O arquivo em anexo deve ser bom para ir, mas se alguém vê as mudanças necessárias, basta publicar. Define MAMA sg. Subgraph91093 define FAMA sg. Subgraph91193 define Smooth. Sggraph91293 define Detrender sg. Subgraph91393 define Q1 sg. Subgraph91493 define I1 sg. Subgraph91593 define jI sg. Subgraph91693 define jQ sg. Subgraph91793 define I2 sg. Subgraph91893 define Q2 sg. Subgraph91993 Define Re sg. Subgraph911093 define Im sg. Subgraph911193 define Period sg. Subgraph911293 define Phase sg. Subgraph911393 define SmoothPeriod sg. Subgraph911493 define FALSE 0 define TRUE 1 define LONG 1 define SHORT -1 define GREEN RGB (0,255,0) define DKGREEN RGB ( 0,128,0) define YELLOW RGB (255,255,0) define LTYELLOW RGB (255,255,128) define RGB VERMELHO (255,0,0) define DKRED RGB (198,0,0) define BLACK RGB (0,0,1) define WHITE RGB (255,255,255) definem RGB CINANO (0,255,255) definem PURPLE RGB (255,0,255) definem GRIS RGB (192,192,192) definem BLUE RGB (0,128,255) definem RGB ORANGE (255, 127, 0) SCSFExport scsfMAMA (SCStudyGraphRef sg) se (sg. SetDefaults) Defina a configuração e os padrões sg. GraphName MAMA sg. StudyDescription MAMA sg. FreeDLL 0 sg. AutoLoop 1 true sg. GraphRegion 0 Defina o nome do primeiro subgrama sg. Subgrafo 91 0 93. Nome MAMA sg. Subgrafo 91 0 93. PrimaryColor RED sg. Subgrafo 91 0 93. DrawStyle DRAWSTYLELINE sg. Subgrafo 91 0 93. LineWidth 2 sg. Subgrafo 91 1 93. Nome FAMA sg. Subgrafo 91 1 93. PrimaryColor GREEN sg. Subgrafo 91 1 93. DrawStyle DRAWSTYLELINE sg. Subgrafo 91 1 93. LineWidth 2 sg. Subgrafo 91 14 93. Nome Período sg. Subgrafo 91 14 93. PrimaryColor GREEN sg. Subgrafo 91 14 93. DrawStyle DRAWSTYLEIGNORE sg. Subgrafo 91 14 93. LineWidth 2 sg. Entrada 91 0 93. Nome Dados de entrada sg. Entrada 91 0 93. SetInputDataIndex (SCHL) sg. Entrada 91 1 93. Nome limite rápido sg. Entrada 91 1 93. SetFloat (0,5) sg. Entrada 91 2 93. Nome Limite lento sg. Entrada 91 2 93. SetFloat (0.05) int i float FastLimit sg. Entrada 91 1 93. FloatValue float SlowLimit sg. Entrada 91 2 93. FloatValue flutuante alfa. DeltaPhase SCFloatArrayRef Preço sg. BaseDataIn 91 sg. Entrada 91 0 93. GetInputDataIndex () 93 sg. DataStartIndex 50 i sg. CurrentIndex suave Smooth 91 i 93 (4 Preço 91 i 93 3 Preço 91 i - 1 93 2 Preço 91 i - 2 93 Preço 91 i - 3 93) 10 detrender Detrender 91 i 93 (0.0962 Suave 91 i 93 0.5769 Suave 91 i - 2 93 - 0.5769 Suave 91 i - 4 93 - 0.0962 Suave 91 i - 6 93) (0.075 Período 91 i - 1 93 0.54) Componentes InPhase e Quadrature Q1 91 i 93 (0.0962 Detrender 91 i 93 0.5769 Detrender 91 i - 2 93 - 0.5769 Detrender 91 i - 4 93 - 0.0962 Detrender 91 i - 6 93) (0.075 Período 91 i - 1 93 0.54) I1 91 i 93 Detrender 91 i - 3 93 Avançar a fase de I1 e Q1 em 90 graus jI 91 I 93 (0,0962 I1 91 i 93 0,5769 I1 91 i - 2 93 - 0,5769 I1 91 i - 4 93 - 0,0962 I1 91 i - 6 93) (0,075 Período 91 i - 1 93 0,54) jQ 91 i 93 (0,0962 Q1 91 I 93 0.5769 Q1 91 i - 2 93 - 0.5769 Q1 91 i - 4 93 - 0.0962 Q1 91 i - 6 93) (0.075 Período 91 i - 1 93 0.54) Adição de Phassor para 3 bar com média I2 91 i 93 I1 91 i 93 - jQ 91 i 93 Q2 91 i 93 Q1 91 i 93 jI 91 i 93 Smooth th E I e Q antes de aplicar o discriminador I2 91 i 93 0.2 I2 91 i 93 0.8 I2 91 i - 1 93 Q2 91 i 93 0.2 Q2 91 i 93 0.8 Q2 91 i - 1 93 Homodyne Discriminator Re 91 i 93 I2 91 i 93 I2 91 i - 1 93 Q2 91 i 93 Q2 91 i - 1 93 Im 91 i 93 I2 91 i 93 Q2 91 i - 1 93 - Q2 91 i 93 I2 91 i - 1 93 Re 91 i 93 0.2 Re 91 i 93 0.8 Re 91 i - 1 93 Im 91 i 93 0.2 Im 91 i 93 0.8 Im 91 i - 1 93 se (Im 91 i 93 0.0 ampamp Re 91 i 93 0.0) Período 91 i 93 360 (57.3 atan (Im 91 i 93 Re 91 i 93)) se (Período 91 i 93 gt 1.5 Período 91 i - 1 93) Período 91 i 93 1.5 Período 91 i - 1 93 se (Período 91 i 93 lt 0.67 Período 91 i - 1 93) Período 91 I 93 0,67 Período 91 i - 1 93 se (Período 91 i 93 lt 6) Período 91 i 93 6 se (Período 91 i 93 gt 50) Período 91 i 93 50 Período 91 i 93 0,2 Período 91 i 93 0,8 Período 91 i - 1 93 SmoothPeriod 91 i 93 0.33 Período 91 i 93 0.67 SmoothPeriod 91 - 1 93 se (I1 91 i 93 0) Fase 91 i 93 57.3 atan (Q1 91 i 93 I1 91 i 93) DeltaPh Fase 91 i - 1 93 - Fase 91 i 93 se (DeltaPhase lt 1) DeltaPhase 1 alfa FastLimit DeltaPhase se (alfa lt SlowLimit) alfa SlowLimit MAMA 91 i 93 alfa Preço 91 i 93 (1 - alfa) MAMA 91 i - 1 93 FAMA 91 i 93 0.5 alfa MAMA 91 i 93 (1 - 0.5 alfa) FAMA 91 i - 1 93 Re: O MESA Adaptive Moving Average (MAMA) QUOTEertrader99697 Se, em caso de que isso ajude, anexado está o código MAMA que escrevi do MAMA. doc. Uma alteração foi feita para cálculos de ângulo corretos no período e na fase, caso contrário, é por MAMA. doc. Eu verifiquei os resultados em relação ao código anterior e essa versão anexa parece correta. No post 4 mama. cpp acima, há algumas diferenças de MAMA. doc. O arquivo em anexo deve ser bom para ir, mas se alguém vê as mudanças necessárias, basta publicar. Oi finalmente há alguém que adicionou um filtro dsp à Sierra Charts. Obrigado :) É algo que Sierra Charts realmente precisa n é seriamente faltando, pois torna o perfil do mercado muito mais efetivo. De qualquer forma, eu tenho algumas perguntas. 1) Como faço para carregar esse script. Para que ele possa ser usado em Sierra Charts 2) Funcionará com um gráfico de figura de amplificador de pontos Re: The MESA Adaptive Moving Average (MAMA) Oi praveenshan, Você carrega-o como qualquer outro indicador, exceto que ele está localizado nos estudos analiscensesMESA adaptativo Média móvel Sim, funcionará com Point and Figure. Primeiro, adicione o estudo de Ponto e Figura. Em seguida, adicione MESA, mas selecione com base em e escolha o estudo PampF. Eu uso MESA todos os dias, pois considero que a inclinação é um bom indicador de mudanças de tendência em potencial. Para ver as mudanças na inclinação, defina as opções Autocolor no entanto funciona para você. Com mudanças de inclinação Última edição por ertrader 07-26-2010 às 12:49 PM. Desenvolvido por John Ehlers, o MESA Adaptive Moving Average é um indicador de tendência técnica que, de acordo com seu criador, se adapta ao movimento de preços com base na taxa Mudança de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. Esse método de adaptação apresenta uma média rápida e uma média lenta, de modo que a média móvel compósita responde rapidamente às mudanças de preço e mantém o valor médio até o proximo bar8217s fechar. Ehlers afirma que, devido ao recuo da média8217s, é lento, você pode criar sistemas de negociação com tradições quase sem whipsaw. Abaixo você pode ver o indicador plotado em uma plataforma de negociação. Fonte do gráfico: VT Trader Basicamente, o indicador se parece com duas médias móveis, mas em vez de se curvar em torno da ação de preço, o MESA Adaptive MA se move de uma maneira de escada à medida que o preço rooteia. Produz duas saídas, MAMA e FAMA. FAMA (seguindo a média móvel adaptativa) é um resultado da aplicação da MAMA na primeira linha MAMA. O FAMA é sincronizado no tempo com o MAMA, mas seu movimento vertical vem com um atraso. Assim, os dois don8217t cruzam, a menos que ocorra uma mudança importante na direção do mercado, resultando em um sistema de cruzamento médio móvel que está praticamente livre de negócios de whipsaw, de acordo com Ehlers. O MESA Adaptive Moving Average é usado como uma substituição das médias móveis tradicionais. Como tal, o MAMA e o FAMA podem ser negociados, assim como as médias móveis ordinárias. Primeiro, eles atuam como fortes áreas de apoio e resistência e o preço tenderá a se recuperar do contato. Isso faz retrocessos para as áreas de entrada MAMA e FAMA apropriadas com tendências. Em segundo lugar, os cruzamentos entre a MAMA ea FAMA, que se assemelham a uma cruz dourada ou à morte, também são amplamente comercializados. Quando a MAMA atravessa o FAMA abaixo e as bordas mais altas, isso significa que o mercado provavelmente continuará a subir, gerando um sinal de compra. Por outro lado, quando a MAMA atravessa o FAMA de cima e as bordas mais baixas, isso implica que o mercado está mais baixo e provavelmente continuará a fazê-lo, gerando um sinal de entrada curto. O MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usado como um indicador autônomo, mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs para melhorar sua tomada de decisão. Fundada em 2013, o Binary Tribune visa fornecer aos seus leitores uma cobertura de notícias financeira precisa e real. Nosso site está focado em segmentos principais em ações, moedas e commodities dos mercados financeiros e explicação detalhada e interativa de eventos e indicadores econômicos chave. Divulgação de Risco Financeiro O BinaryTribune não será responsável pela perda de dinheiro ou por qualquer dano causado pela dependência das informações contidas neste site. Negociação de divisas, ações e commodities em margem traz um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Antes de decidir negociar trocas estrangeiras, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Política de Cookies Este site usa cookies para lhe proporcionar a melhor experiência e conhecê-lo melhor. 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