Mesa estratégia de média móvel adaptável

JOHN EHLERS INDICADORES: Eu compilei a maioria dos indicadores nesta página dos livros de Ehlers. Alguns ajustes foram feitos para clareza ou para que eles funcionem corretamente. Todos eles foram verificados no TradeStation, mas nenhuma garantia de perfeição ou funcionalidade adequada está implícita. A fórmula MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis), utilizada em muitos desses indicadores, foi originalmente desenvolvida para interpretar informações sísmicas para exploração de petróleo. Eles foram adaptados aqui para medir os ciclos de mercado - eles produzem saídas de alta resolução com quantidades excepcionalmente curtas de informações, uma combinação ideal para a avaliação do mercado. Indicador MAMA FAMA. - MAMA significa MESA Adaptive Moving Average (Também foi apelidado de Mãe de Todas as Médias Móveis). Este é um MA que se ajusta para cima / para baixo ciclos e é muito robusto - estou planejando incorporá-lo em algumas estratégias em breve. Indicador de Transformação de Fisher. Este é um indicador de gatilho de comércio cruzado muito rápido e, se usado em conjunto com uma boa ferramenta de seguimento de tendências, é preditivo e pode ser aplicado em estratégias (em breve). Quando comparado com o MACD ou outros indicadores de crossover, a Transformada de Fisher é claramente superior e oportuna. Indicador de Tendência Instantânea (iTrend): Indicador de tendência com atraso quase zero e aproximadamente a mesma suavização como EMA. Os sinais comerciais são gerados pelo cruzamento da linha de gatilho e da linha iTrend. Indicador de centro de gravidade. Outro oscilador Ehlers - eu não experimentei muito com este - pode exigir um indicador de tendência adicional para ajudar a funcionar melhor - fazer o seu próprio teste. Indicador Cyber ​​Cycle. Um indicador precoce de Ehlers que tenta medir os ciclos de mercado. Indicador de medição do ciclo. O mesmo que o indicador de Período de Ciclo. Outro indicador de medição do ciclo, mais robusto do que o acima, mas com apenas uma linha - sem cruzamentos. Fisher Cyber ​​Cycle Indicator. Um indicador de medição de ciclo com uma modificação de Fisher Transform. Índice de Vigor Relativo. O conceito de RVI é que os preços fecham mais alto do que eles abrem em mkts e v. v. Em baixo mkts. RVI é um oscilador onde o movimento é normalizado para a faixa de negociação de cada barra. Ele usa quatro compassos simétricos FIR filtros de cancelamento de atraso para produzir um indicador legível. Oscilador CG Estocástico. Rev.10 / 01/08 Diversos indicadores foram modificados com um algoritmo estocástico. Em alguns casos, isso melhora o desempenho, mas não significativamente. Fisher Stochastic CG Oscillator. O indicador / oscilador Fisher Stochastic CG é semelhante ao Oscilador CG Estocástico, mas com inversões mais acentuadas e sinais ocasionalmente mais antigos. Índice estocástico de RVI. Rev.10 / 01/08 - O conceito de RVI é que os preços fecham mais alto do que eles abrem em mkts e v. v. Em baixo mkts. RVI é um oscilador onde o movimento é normalizado para a faixa de negociação de cada barra. Ele usa quatro compassos simétricos FIR filtros de cancelamento de atraso para produzir um indicador legível. Esses indicadores adaptativos são mais responsivos do que seus homólogos estáticos (não adaptativos). Eles são destinados a eliminar o atraso. A onda senoidal (em breve) é suposto ser preditivo. Indicador de onda senoidal. Este indicador tenta determinar a fase atual do ciclo em que você está, tem uma vantagem sobre outros osciladores, como RSI e estocástico, porque prevê em vez de espera para a confirmação. SW dá sinais de entrada e saída 1/16 de um período de ciclo antes do ponto de viragem do ciclo e raramente dá falsos whipsaw sinais quando o mercado está em um modo de tendência. Desenvolvido por John Ehlers, a MESA Adaptive Moving Average é uma tendência técnica - Segundo o seu criador, adapta-se ao movimento de preços com base na variação de taxa de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. Este método de adaptação apresenta uma rápida e uma média de movimento lento, de modo que a média móvel composta responde rapidamente às mudanças de preços e mantém o valor médio até o próximo bar8217 fechar. Ehlers afirma que, porque o fallback de average8217s é lento, você pode criar sistemas de negociação com quase whipsaw-free comércios. 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 curvar em torno da ação de preço, o MESA Adaptive MA se move de forma escadaria como o preço ratchets. Produz duas saídas, MAMA e FAMA. FAMA (Seguindo Adaptive Moving Average) é um resultado de MAMA sendo aplicado para a primeira linha MAMA. O FAMA é sincronizado no tempo com MAMA, mas seu movimento vertical vem com um lag. Assim, os dois don8217t cruzar, a menos que uma grande mudança na direção do mercado ocorre, resultando em um sistema de cruzamento média móvel que é praticamente livre de comércio whipsaw, de acordo com Ehlers. A MESA Adaptive Moving Average é usada como uma substituição das médias móveis tradicionais. Como tal, o MAMA e FAMA podem ser negociados como médias móveis ordinárias. Em primeiro lugar, eles atuam como fortes áreas de apoio e resistência eo preço tende a rebote a partir deles no contato. Isso faz pullbacks para o MAMA e FAMA adequado com tendência áreas de entrada. Em segundo lugar, os cruzamentos entre o MAMA e FAMA, assemelhando-se a uma cruz de ouro ou morte, também são amplamente negociados. Quando o MAMA atravessa o FAMA de baixo e bordas mais altas, isso significa que o mercado provavelmente continuará a subir, gerando um sinal de compra. Por outro lado, quando o MAMA atravessa o FAMA de cima e bordas mais baixas, isso implica que o mercado é menor e mais provavelmente continuará a fazê-lo, gerando assim um curto sinal de entrada. A MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usada como um indicador independente, mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs, a fim de melhorar sua tomada de decisão. Fundada em 2017, a Tribuna Binária tem como objetivo fornecer aos seus leitores uma cobertura real e real de notícias financeiras. Nosso site está focado nos principais segmentos de ações, moedas e commodities dos mercados financeiros, além de uma explicação interativa e detalhada dos principais eventos e indicadores econômicos. Divulgação de Risco Financeiro A BinaryTribune não será responsabilizada pela perda de dinheiro ou qualquer dano causado por confiar nas informações contidas neste site. Trading forex, ações e commodities sobre a margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Antes de decidir negociar o câmbio você deve considerar com cuidado seus objetivos do investimento, nível da experiência e apetite do risco. Cookie Policy Este site usa cookies para lhe proporcionar a melhor experiência e conhecê-lo melhor. Ao visitar o nosso site com o seu navegador configurado para permitir cookies, você concorda com nosso uso de cookies, conforme descrito em nossa Política de Privacidade. Cópia Copyright 2017 mdash Tribuna binária. Todos os direitos reservados Médias móveis adaptáveis ​​levam a melhores resultados Médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a numerosas negociações Whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, nós olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa tem levado a ferramentas úteis de negociação. Prós e Contras das Médias Móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Médias Móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fizemos a descoberta (embora muitos outros tinham feito antes) que pela média dos dados para um determinado número de daysone poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que iria interpretar definitivamente as mudanças de Era quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens superando as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociação de um bangalô de praia. Mas 60 anos depois que escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregar as riquezas 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 em uma tendência de alta. As tendências de baixa são definidas pelos preços negociados abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial de Médias Móveis.) Esta propriedade que define tendências torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em 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 ficam para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar uma grande parte dos seus lucros em até mesmo os maiores negócios vencedores. As médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média movente e gastaram anos que tentam reduzir os problemas associados com este lag. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação do preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) (EMAy de 1 peso) Onde: 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, que Está perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outra é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza o lag, a média móvel exponencial não aborda outro problema com médias móveis, que é que seu uso para negociar sinais conduzirá a um grande número de comércios perdedores. Em Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial é confinado a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão gerados repetidamente à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação de médias móveis para a ação de mercado Um método de resolver as desvantagens de 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 para executar. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da atual ação de mercado e, teoricamente, permitiria ao profissional manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a relação de volatilidade pode ser um indicador, como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as conhecidas Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada no índice 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. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) / (soma das variações absolutas de preço para cada barra) Considere uma ação que tem um intervalo de cinco pontos por dia e no final de cinco dias ganhou um Total de 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (movimento ascendente de 15 pontos dividido pelo intervalo total de 25 pontos). Se este estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. O princípio de uma tendência de eficiência baseia-se na quantidade de movimento direcional (ou tendência) que 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 tendência de alta perfeita -1,0 representa uma tendência de baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os operadores terão de calcular o peso com a seguinte fórmula, bastante complexa: C (ER SCF SCS) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitida (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o mais lento EMA permitido (freqüentemente 30) ER é o índice de eficiência que foi anotado 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 adaptável é incluído como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostrados na Figura 1. Figura 1: O AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de intervalo-bound visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é a 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 whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis tem até agora sido impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia interessante com um interesse intelectual considerável, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. O AMA poderia ser combinado com outros indicadores para desenvolver um sistema negociando rentável. (Para saber mais sobre este tópico, leia Descobrir Canais Keltner eo Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades de negociação mais rentáveis. Como um exemplo, razões acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com o menor índice de eficiência podem ser vistos como oportunidades de breakout. Uma pessoa que negocia derivados, commodities, obrigações, acções ou moedas com um risco superior à média em troca de. QuotHINTquot é uma sigla que significa quothigh renda não impostos. quot É aplicado a high-assalariados que evitam pagar renda federal. Um fabricante de mercado que compra e vende títulos corporativos de curto prazo, denominados papel comercial. Um negociante de papel é tipicamente. Uma ordem colocada com uma corretora para comprar ou vender um número definido de ações a um preço especificado ou melhor. A compra e venda irrestrita de bens e serviços entre países sem a imposição de restrições, tais como. No mundo dos negócios, um unicórnio é uma empresa, geralmente uma start-up que não tem um registro de desempenho estabelecido. Indicador Técnico de Moving Average Adaptive Moving Average (AMA) é usado para construir uma média móvel com baixa sensibilidade à série de preços Ruídos e é caracterizada pelo atraso mínimo para a detecção de tendências. Este indicador foi desenvolvido e descrito por Perry Kaufman em seu livro "Smart Trading". Uma das desvantagens de diferentes algoritmos de suavização para a série de preços é que saltos de preço acidentais podem resultar na aparência de sinais de tendência falsa. Por outro lado, a suavização leva ao inevitável atraso de um sinal sobre a tendência de parar ou mudar. Este indicador foi desenvolvido para eliminar estas duas desvantagens. Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Expert Advisor no MQL5 Wizard. Cálculo Para definir o estado actual do mercado, a Kaufman introduziu a noção de Rácio de Eficiência (ER), que é calculada pela seguinte fórmula: ER (i) valor actual do Índice de Eficiência Sinal (i) - N)) valor do sinal de corrente, valor absoluto da diferença entre o preço actual e o preço N período atrás Ruído (i) Soma (ABS (Preço (i) - Preço (i-1) Valores absolutos da diferença entre o preço do período corrente eo preço do período anterior para N períodos. Em uma tendência forte, o Índice 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 ) SC EMA (i-1) (1-SC) SC 2 / (n1) EMA constante de suavização, n período do EMA exponencial em movimento (i-1) valor anterior de EMA. A taxa de alisamento para o mercado rápido deve ser igual à EMA com período 2 (fast SC 2 / (21) 0,6667), e para o período sem tendência o período EMA deve ser igual a 30 (slow SC 2 / (301) 0,06452) . Assim, a nova constante de alisamento de mudança é introduzida (constante de suavização escalonada) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - SC lento) SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Para uma influência mais eficiente do Fórmula de cálculo final: AMA (i) Preço (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (após rearranjo ) AMA (i) valor actual de AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC (i) valor actual de AMA AMA (i) I) valor atual da constante de suavização escalonada. John Ehlers DOCUMENTOS TÉCNICOS John Ehlers, o desenvolvedor do MESA, escreveu e publicou muitos artigos relacionados aos princípios usados ​​nos ciclos de mercado. As sinopses para os artigos disponíveis são exibidas abaixo. Seu HyperText associado. Por que os comerciantes perdem dinheiro (e o que fazer sobre isso) Um artigo na edição de maio de 2017 de Stock amp Commodities Magazine descreveu como criar curvas de equidade artificial apenas conhecendo os ganhadores do fator de lucro e porcentagem de uma estratégia de negociação. As estatísticas da Bell Curve para negociação de ações selecionadas aleatoriamente e operações de carteira também estão incluídas. Esta é uma planilha do Excel que permite que você experimente esses descritores estatísticos do desempenho do sistema de negociação. Indicadores Preditivos para Estratégias de Negociação Eficazes Os traders técnicos entendem que os indicadores precisam suavizar os dados do mercado para serem úteis, e que o suavização introduz o atraso como um efeito colateral indesejado. Também sabemos que o mercado é fractal um gráfico de intervalo semanal parece apenas como um gráfico mensal, diário ou intraday. O que pode não ser tão óbvio é que, à medida que o intervalo de tempo ao longo do eixo x aumenta, as oscilações de preços de alta para baixa ao longo do eixo y também aumentam, aproximadamente na proporção. Este fenômeno de dilatação espectral provoca uma distorção indesejável, que não foi reconhecida ou tem sido amplamente ignorada por desenvolvedores de indicadores e técnicos de mercado. Inferindo Estratégias de Negociação das Funções de Densidade de Probabilidade Medida Este foi o Vencedor do Segundo Vencedor do Prêmio Charles H. Dow dos MTAs 2008. Neste artigo, eu mostro as implicações das várias formas de detrending e como as Distribuições de Probabilidade resultantes podem ser usadas como estratégias para gerar sistemas comerciais eficazes. Os resultados destes sistemas de negociação robustos são comparados com abordagens padrão. Zero Lag Esta apresentação de papel e maneira interativa para eliminar tanto lag como desejado de filtros de suavização. Naturalmente, o atraso reduzido vem ao preço da suavidade de filtro diminuída. O filtro não exibe excesso transitório comumente encontrado em filtros de ordem superior. Decomposição do Modo Empírico Uma nova abordagem para a detecção de ciclo e tendência. Transformada de Fourier para Comerciantes O problema com Transformada de Fourier para a medição de ciclos de mercado é que eles têm uma resolução muito pobre. Neste artigo, mostro como usar outra transformação não-linear para melhorar a resolução de modo que as transformadas de Fourier sejam utilizáveis. O espectro medido é exibido como um mapa de calor Swiss Army Knife Indicator Indicadores são apenas respostas de transferência de dados de entrada. Por uma simples mudança de constantes, este indicador pode se tornar um EMA, SMA, 2 Pólo Gaussian Low Pass Filtro, 2 Pole Butterworth Low Pass Filter, um FIR mais suave, um filtro Bandpass, ou um Bandstop filtro. Filtro Ehlers Um filtro não-linear incomum é descrito. Este filtro está entre o mais responsivo às mudanças do preço mas smoothest em mercados laterais. Avaliação do Desempenho do Sistema Fator de Lucro (ganhos brutos divididos por perdas brutas) é análogo ao fator de desembolso no jogo. Assim, quando o Fator de Lucro é combinado com a porcentagem de vencedores em uma série de eventos aleatórios, exemplos de como um crescimento da equidade de estratégia de negociação pode ser simulada. Este artigo descreve como descritores de desempenho comuns estão relacionados a esses dois parâmetros. Uma planilha do Excel é descrita, permitindo que você execute uma análise Monte Carlo de seus sistemas de negociação se você conhece esses dois parâmetros (fora da amostra). FRAMA FRAMA (FRactal Adaptive Moving Average). Uma média móvel não linear é derivada usando o expoente de Hurst. MAMA MAMA é a mãe de todas as médias móveis adaptativas. Atualmente o nome é um acrônimo para MESA Adaptive Moving Average. A ação não-linear deste filtro é produzida pelo retorno de fase cada meio ciclo. Quando combinados com a FAMA, uma sequência de média móvel adaptativa, os crossovers formam excelentes sinais de entrada e saída que são relativamente livres de whipsaws. Time Warp Without Space Travel Laguerre Os polinômios são usados ​​para gerar uma estrutura de filtro semelhante a uma média móvel simples com a diferença de que o espaçamento de tempo entre as torneiras do filtro é nolinear. O resultado permite a criação de filtros muito curtos com as características de suavização de filtros muito mais longos. Filtros mais curtos significam menos atraso. As vantagens do uso dos polinômios Laguerre em filtros é demonstrada tanto em indicadores como em sistemas de negociação automáticos. O artigo inclui o código EasyLanguage. O oscilador CG O oscilador CG é único porque é um oscilador que é alisado e tem zero lag. Ele encontra o Centro de Gravidade (CG) dos valores de preço em um filtro FIR. O CG tem automaticamente o alisamento do filtro FIR (semelhante a uma média móvel simples) com a posição do CG sendo exatamente em fase com o movimento de preços. O código EasyLanguage está incluído. Usando a Transformação de Fisher Muitos sistemas de negociação são projetados usando a suposição de que a distribuição de probabilidade dos preços tem uma Distribuição de Probabilidade Normal, ou Gaussiana, sobre a média. Na verdade, nada poderia estar mais longe da verdade. Este artigo descreve como a Transformada de Fisher converte dados para ter quase uma Distribuição de Probabilidade Normal. Dada a distribuição de probabilidade é normal após a aplicação da transformada de Fisher, os dados são usados ​​para criar pontos de entrada com precisão cirúrgica. O artigo inclui o código EasyLanguage. A Transformação Inversa de Fisher A Transformação Inversa de Fisher pode ser usada para gerar um oscilador que muda rapidamente entre oversold e overbought sem whipsaws. Gaussian Filters Lag é a queda de filtros de suavização. Este artigo mostra como o atraso pode ser reduzido eo alisamento de fidelidade mais alta é obtido pela redução do atraso de componentes de alta freqüência nos dados. Uma tabela completa de coeficientes de filtro Gaussiano é fornecida. Pólos e Zeros Descrição dos filtros digitais em termos de Z Transforma. As ramificações de filtros de ordem superior são descritas. São fornecidas tabelas de coeficientes para filtros de 2 pólos e 2 pólos Butterworth.