Fórmula adaptável média móvel

O Indicador Técnico de 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 suavização para a série 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 a suspensão ou alteração da 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. O Indicador Técnico Médico Motivo Adaptativo Fractal Adaptável Fractal (FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Esse indicador é construído com base no algoritmo da Média Móvel Exponencial. No qual o fator de suavização é calculado Com base na atual dimensão fractal da série de preços. A vantagem do FRAMA é a possibilidade de seguir movimentos de tendência forte e desacelerar suficientemente nos momentos de preço c Onsolidação. Todos os tipos de análise utilizados para as médias móveis podem ser aplicados a este indicador. Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Expert Advisor no MQL5 Wizard. Cálculo FRAMA (i) A (i) Preço (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) valor atual de FRAMA Preço (i) preço atual FRAMA (i-1) valor prévio de FRAMA A (i) fator atual de alisamento exponencial. O fator de suavização exponencial é calculado de acordo com a fórmula abaixo: A (i) EXP (-4,6 (D (i) - 1)) D (i) dimensão fractal atual EXP () função matemática do expoente. A dimensão fractal de uma linha reta é igual a uma. É visto a partir da fórmula que se D 1, então A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Assim, se o preço muda em linhas retas, o alisamento exponencial não é usado, porque, nesse caso, a fórmula se parece com isso. FRAMA (i) 1 Preço (i) (1 1) FRAMA (i1) Preço (i) I. e. O indicador segue exatamente o preço. A dimensão fractal de um plano é igual a dois. A partir da fórmula, obtemos isso se D 2, então o fator de suavização A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Um valor tão pequeno do fator de alisamento exponencial é obtido nos momentos em que o preço faz um forte movimento de dente de serra. Um forte abrandamento corresponde a uma média móvel de aproximadamente 200 períodos. Fórmula da dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) É calculado com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) (Preço mais alto (i) - Preço mais baixo (i)) Comprimento Preço mais alto (I) valor máximo atual para períodos de comprimento Período mais baixo (i) valor mínimo atual para períodos de comprimento Valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N2 (i) N (Comprimento, i Comprimento) N3 (i) N (2 Comprimento, I) Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy (Configuração 038 Filter) I. Estratégia de Negociação Desenvolvedor: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Comércio mais inteligente. Melhorando o desempenho na mudança de mercados. Nova York: McGraw-Hill, Inc. Conceito: estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo. Objetivo de pesquisa: verificação de desempenho da configuração e do filtro. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de Comércio: Negociações Longas: A Média de Mudança Adaptativa (AMA) aparece. Negócios curtos: a média móvel adaptativa diminui. Nota: A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção. Quando a tendência dos mercados, a linha de tendência da AMA alcança. Entrada comercial: Long Trades: uma compra no fechamento é colocada após uma configuração de alta. Operações curtas: uma venda no fechamento é colocada após uma configuração de baixa. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 32 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB. II. Teste de sensibilidade Todas as tabelas 3-D são seguidas de gráficos de contorno bidimensionais para fator de lucro, Razão de Sharpe, Índice de desempenho de úlcera, CAGR, Drawdown máximo, Negociações lucrativas percentuais e Média. Win Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve. Variáveis ​​testadas: ERLength amp FilterIndex (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1 Comitê amp Slippage: 0). AMA (ERLength) é a média móvel adaptativa durante um período de ERLength. ERLength é um período de retorno da Razão de Eficiência (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), onde 8220abs8221 é o valor absoluto. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), onde 82208221 é a soma em um período de ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength é um período da média em movimento rápido. SlowMALength é um período da média lenta. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), onde ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). Índice: i ERLength 2, 100, Passo 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Long Trades: Se AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2, então o MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average aparece com um pivô no MinAMA). Operações curtas: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2, em seguida, MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average desativa-se com um pivô no MaxAMA). Índice: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), onde StdDev é o desvio padrão da série ao longo de N períodos. N 20 (valor padrão). Índice: i FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02 N 20 Long Trades: Uma compra no fechamento é colocada quando AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Negociações curtas: uma venda no fechamento é colocada quando AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Índice: i Stop Loss Sair: ATR (ATRLength) é o alcance real médio durante um período de comprimento ATRL. ATRStop é um múltiplo de ATR (ATRLength). Long Trades: uma parada de venda é colocada no Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Operações curtas: uma parada de compra é colocada no ATR ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02