Adaptive Moving Average Download

Escala de alcance real média (ATR) Paradas de tração são normalmente calculadas em relação ao preço de fechamento: Calcular faixa média verdadeira (ATR) Multiplicar ATR pelo seu múltiplo selecionado no nosso caso 3 x ATR Em uma tendência ascendente, subtrair 3 x ATR do Preço de fechamento E traçar o resultado como a parada para o dia seguinte. Se o preço fechar abaixo da parada ATR, adicione 3 x ATR ao preço de fechamento para rastrear um comércio curto. Caso contrário, continue subtraindo 3 x ATR por cada dia subseqüente até o preço reverter abaixo da parada ATR Nós Também construiu um mecanismo de catraca para que o ATR pare não possa se mover mais baixo durante um longo comércio nem aumentar durante um curto comércio. A opção HighLow é um pouco diferente: 3xATR é subtraído do High diário durante uma tendência ascendente e adicionado ao Low diário durante uma tendência descendente. As paradas normais do range true Range são muito mais voláteis do que as paradas com base em médias móveis e são propensas a adiar e sair de posições, exceto quando há uma forte tendência. É por isso que é importante usar um filtro de tendências. As paradas normais True Range Trailing são mais adaptáveis ​​às condições de mercado variáveis ​​do que Percentage Trailing Stops, mas obtêm resultados semelhantes quando aplicados a ações que foram filtradas para uma forte tendência. O ATR original e as paradas de volatilidade têm duas principais fraquezas: as paradas movem-se para baixo durante uma tendência ascendente, se o intervalo vertical médio se alargar. Estou desconfortável com isso: as paradas só devem se mover na direção da tendência. O mecanismo Stop-and-Reverse pressupõe que você mude para uma posição curta quando for fechado fora de uma posição longa e vice-versa. O que é tão provável em um sistema de tendência seguinte é que um comerciante é interrompido cedo e sua próxima entrada está na mesma direção que o seu comércio anterior. Introduzimos um mecanismo de catraca (descrito acima) para resolver a primeira fraqueza. O segundo pode ser tratado usando o ATR Bands. 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