Saturday, 7 October 2017

Adaptive Moving Average Mt4 Indicator


Indicador técnico del promedio móvil móvil adaptativo (AMA) El indicador técnico se utiliza para construir un promedio móvil con baja sensibilidad a los ruidos de las series de precios y se caracteriza por el rezago mínimo para la detección de tendencias. Este indicador fue desarrollado y descrito por Perry Kaufman en su libro "Smart Trading". Una de las desventajas de los diferentes algoritmos de suavizado para la serie de precios es que los saltos de precios accidentales pueden dar lugar a la aparición de señales de tendencia falsas. Por otro lado, el alisado conduce al retraso inevitable de una señal sobre la parada o cambio de tendencia. Este indicador fue desarrollado para eliminar estas dos desventajas. Puede probar las señales comerciales de este indicador creando un Asesor experto en MQL5 Wizard. Cálculo Para definir el estado actual del mercado, Kaufman introdujo la noción de Eficiencia Ratio (ER), que se calcula mediante la siguiente fórmula: ER (i) valor actual de la Eficiencia Ratio Señal (i) - N)) valor de la señal de corriente, valor absoluto de la diferencia entre el precio actual y el precio N período de tiempo Ruido (i) Suma (ABS (Precio (i) - Precio (i-1) Valores absolutos de la diferencia entre el precio del período actual y el precio del período anterior para N períodos. En una tendencia fuerte el coeficiente de eficiencia (ER) tiende a 1 si no hay movimiento dirigido, será un poco más de 0. El valor obtenido de ER se utiliza en la fórmula de suavización exponencial: EMA (i) Precio ) SC EMA (i-1) (1-SC) SC 2 / (n1) Valor constante de suavización EMA, período n del valor EMA (i-1) anterior exponencial de EMA. La relación de suavización para el mercado rápido debe ser igual a la EMA con el periodo 2 (rápido SC 2 / (21) 0,6667), y para el período sin tendencia el período EMA debe ser igual a 30 (SC 2 lento / (301) 0,06452) . Por lo tanto, se introduce la nueva constante de suavizado cambiante (constante de suavizado escalado) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - lento SC) lento SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Para una influencia más eficiente de la Fórmula de cálculo final: AMA (i) Precio (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) o (después del reordenamiento AMA (i) valor actual de AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC (i) valor actual de AMA AMA (i) (AMA) - indicador para MetaTrader 5 Descripción: El promedio móvil móvil (AMA) se utiliza para construir un promedio móvil con baja sensibilidad a los ruidos de las series de precios y se caracteriza por: Por el retraso mínimo para la detección de tendencia. Este indicador fue desarrollado y descrito por Perry Kaufman en su libro Smarter Trading. Una de las desventajas de los diferentes algoritmos de suavizado para la serie de precios es que los saltos de precios accidental puede dar lugar a la aparición de señales de tendencia falsa. Por otra parte, el alisado conduce al retraso inevitable en la predicción de las tendencias. Este indicador fue desarrollado para superar estas dos desventajas. Kaufman introdujo la noción de Eficiencia Ratio (ER), que se calcula mediante la siguiente fórmula: ER (i) - valor actual de la Eficiencia Ratio Señal (i) ABS ( Precio (i) - Precio (i - N)) - valor de la señal actual, valor absoluto de la diferencia entre el precio actual y el precio N período anterior Ruido (i) , N) - valor actual del ruido, suma de los valores absolutos de la diferencia entre el precio del período actual y el precio del período anterior para N períodos. En una tendencia fuerte el coeficiente de eficiencia (ER) tiende a 1 si no hay movimiento dirigido, será un poco más de 0. El valor obtenido de ER se utiliza en la fórmula de suavización exponencial: EMA (i) Precio ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 / (n1) - EMA constante de suavizado, n - período del EMA exponencial en movimiento (i - 1) - valor anterior de EMA. La relación de suavización para el mástil de mercado rápido es como para EMA con el periodo 2 (rápido SC 2 / (21) 0.6667), y para el período sin tendencia el período EMA debe ser igual a 30 (SC 2 lento / (301) 0.06452) . Por lo tanto, se introduce la nueva constante de suavizado cambiante (constante de suavizado escalado) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - lento SC) lento SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Para una influencia más eficiente de la Fórmula de cálculo final: AMA (i) Precio (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) o (después del reordenamiento AMA (i) - valor actual de AMA AMA (i-1) - valor anterior (i-1) De AMA SSC (i) - valor actual de la constante de suavizado escalado Traducido del ruso por MetaQuotes Software Corp. Código original: www. mql5 / ru / code / 10Adaptive Moving Average Adaptive Moving Averages cambia su sensibilidad a las fluctuaciones de precios. El promedio siguiente se hace más sensible durante los períodos en los que el precio se mueve en una dirección determinada y se vuelve menos sensible al movimiento de precios cuando el precio es volátil El gráfico siguiente del contrato E-mini Nasdaq 100 Futures muestra la diferencia entre un promedio exponencial Moving Average) que pondera los precios actuales más fuertemente que los precios pasados ​​y el Adaptive Moving Average que cambia la sensibilidad basada en la volatilidad de los precios: La ventaja de la media móvil adaptativa se muestra más arriba en el e-mini gráfico en el centro, . Durante ese período, la Media Movente Adaptativa mantuvo una línea recta, mientras que la Media Exponencial se movió con el choque de los precios. Sin embargo, cuando la tendencia de los precios, al igual que en la extrema derecha de la e-mini gráfico de arriba, el promedio móvil móvil se mantuvo con la media móvil exponencial. La Media Movible Adaptativa es definitivamente un indicador técnico único que merece una investigación más profunda. La información anterior es sólo para fines informativos y de entretenimiento y no constituye asesoramiento comercial o una solicitud de compra o venta de acciones, opciones, futuros, productos básicos o productos de divisas. El desempeño pasado no es necesariamente una indicación del desempeño futuro. El comercio es inherentemente arriesgado. OnlineTradingConcepts no será responsable de ningún daño especial o consecuencial que resulte del uso o la incapacidad de uso, los materiales y la información proporcionada por este sitio. Los índices móviles móviles conducen a mejores resultados Los promedios móviles son una herramienta preferida de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador conduce a numerosos oficios whipsaw, resultando en una frustrante serie de pequeñas victorias y pérdidas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar el promedio móvil simple. En este artículo, miramos estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha llevado a útiles herramientas comerciales. Pros y contras de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de los promedios móviles fueron resumidos por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de Technical Analysis of Tendencias de Stock. Cuando dijeron y, fue en 1941 que hicimos el descubrimiento con alegría (aunque muchos otros lo habían hecho antes) que mediante el promedio de los datos para un número determinado de días uno podría derivar una especie de línea de tendencia automática que definitivamente interpretar los cambios de Tendencia Parecía casi demasiado bueno para ser verdad. De hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con las desventajas superando las ventajas, Edwards y Magee abandonaron rápidamente su sueño de negociar de un bungalow de la playa. Pero 60 años después de que escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta simple que sin esfuerzo entregar las riquezas de los mercados. Promedios móviles sencillos Para calcular una media móvil simple. Agregar los precios para el período de tiempo deseado y dividir por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría sumar los cinco precios de cierre más recientes y dividir por cinco. Si el cierre más reciente está por encima de la media móvil, se considerará que la acción está en una tendencia alcista. Las tendencias de baja se definen por los precios que operan por debajo de la media móvil. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial de Medias móviles.) Esta propiedad que define la tendencia hace posible que las medias móviles generen señales comerciales. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y se venden cuando los precios cruzan por debajo de esa línea. Un enfoque como este se garantiza para poner al comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Desafortunadamente, al alisar los datos, los promedios móviles se quedarán a la zaga de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverá una gran parte de sus ganancias incluso a las mayores operaciones ganadoras. Promedios móviles exponenciales Los analistas parecen gustar la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este rezago. Una de estas innovaciones es el promedio móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta a los datos recientes, y como resultado se mantiene más cerca de la acción del precio que un simple promedio móvil. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Weight Close) ((1 peso) EMAy) Donde: El peso es la constante de suavizado seleccionada por el analista EMAy es la media móvil exponencial de ayer Un valor de ponderación común es de 0.181, que Está cerca de una media móvil simple de 20 días. Otro es 0.10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, el promedio móvil exponencial no aborda otro problema con los promedios móviles, que es que su uso para las señales comerciales dará lugar a un gran número de operaciones perdidas. En Nuevos Conceptos en Sistemas Técnicos de Negociación. Welles Wilder estima que los mercados sólo tienden una cuarta parte del tiempo. Hasta 75 de la acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de compra-venta promedio móvil se generarán repetidamente a medida que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variar el factor de ponderación del cálculo EMA. Adaptación de los promedios móviles a la acción del mercado Un método para abordar las desventajas de los promedios móviles es multiplicar el factor de ponderación por una razón de volatilidad. Hacer esto significaría que el promedio móvil estaría más lejos del precio actual en mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores correr. Como una tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. El promedio móvil se acercaría a la acción actual del mercado y, en teoría, permitiría al comerciante mantener la mayor parte de las ganancias capturadas durante la tendencia. En la práctica, la relación de volatilidad puede ser un indicador como el Bollinger Bandwidth, que mide la distancia entre las Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugirió reemplazar la variable de peso en la fórmula EMA con una constante basada en el índice de eficiencia (ER) en su libro, New Trading Systems and Methods. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definida dentro de un rango de -1.0 a 1.0. Se calcula con una fórmula simple: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de cambios de precios absolutos para cada barra) Considere una acción que tiene un rango de cinco puntos cada día y al final de cinco días ha ganado un Total de 15 puntos. Esto daría lugar a un ER de 0,67 (15 puntos de movimiento ascendente dividido por el total de 25 puntos de rango). Si este stock disminuyera 15 puntos, el ER sería -0.67. El principio de la eficiencia de las tendencias se basa en la cantidad de movimiento direccional (o tendencia) que se obtiene por unidad de movimiento de precios a lo largo de un período de un año. Definido. Un ER de 1,0 indica que la acción está en una tendencia alcista perfecta -1,0 representa una tendencia bajista perfecta. En términos prácticos, los extremos rara vez se alcanzan. Para aplicar este indicador para encontrar el promedio móvil adaptable (AMA), los comerciantes tendrán que calcular el peso con la siguiente fórmula, bastante compleja: C (ER SCF SCS) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido EMA admisible (generalmente 2) SCS es la constante exponencial para el EMA más lento permitido (a menudo 30) ER es la relación de eficiencia que se anotó anteriormente El valor de C se utiliza entonces en la fórmula EMA en lugar de la variable de peso más simple. Aunque difícil de calcular a mano, el promedio móvil adaptable se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. En la Figura 1 se muestran ejemplos de una media móvil simple (línea roja), una media móvil exponencial (línea azul) y la media móvil adaptativa (línea verde). (Para más información sobre la EMA, consulte Exploración de la media móvil exponencialmente ponderada. Figura 1: El AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción de alcance que se ve en el lado derecho de este gráfico. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, mostrada como la línea azul, es la más cercana a la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres promedios móviles que se muestran en la figura son todos propensos a los oficios whipsaw en varias ocasiones. Este inconveniente de los promedios móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probó cientos de herramientas de análisis técnico en The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Concluyó, aunque el promedio móvil adaptable es una idea interesante más nueva con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a este método de suavización de tendencia más complejo. Esto no significa que los comerciantes deben ignorar la idea. La AMA podría combinarse con otros indicadores para desarrollar un sistema comercial rentable. (Para obtener más información sobre este tema, lea Descubriendo los canales de Keltner y el oscilador de Chaikin.) El ER puede utilizarse como un indicador de tendencias independiente para detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, las razones por encima de 0,30 indican fuertes subidas y representan compras potenciales. Alternativamente, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las poblaciones con la menor relación de eficiencia pueden verse como oportunidades de ruptura. Promedio de la media El Indicador técnico de la media móvil muestra el valor medio del precio del instrumento durante un cierto período de tiempo. Cuando se calcula la media móvil, se calcula la media del precio del instrumento para este período de tiempo. A medida que el precio cambia, su promedio móvil aumenta o disminuye. Hay cuatro tipos diferentes de promedios móviles: Simple (también conocido como Aritmética), Exponencial. Suavizado y ponderado. El Promedio móvil puede calcularse para cualquier conjunto de datos secuenciales, incluyendo precios de apertura y cierre, precios más altos y más bajos, volumen de operaciones o cualquier otro indicador. A menudo es el caso cuando se usan promedios móviles dobles. Lo único en que los promedios móviles de diferentes tipos divergen considerablemente entre sí, es cuando los coeficientes de peso, que se asignan a los últimos datos, son diferentes. En el caso de que estamos hablando de Media móvil simple. Todos los precios del período de tiempo en cuestión son iguales en valor. La media móvil exponencial y la media móvil ponderada lineal atribuyen más valor a los precios más recientes. La forma más común de interpretar el precio promedio móvil es comparar su dinámica con la acción del precio. Cuando el precio del instrumento sube por encima de su promedio móvil, aparece una señal de compra, si el precio cae por debajo de su media móvil, lo que tenemos es una señal de venta. Este sistema de comercio, que se basa en la media móvil, no está diseñado para proporcionar la entrada en el mercado justo en su punto más bajo, y su salida a la derecha en el pico. Permite actuar de acuerdo con la siguiente tendencia: comprar poco después de que los precios lleguen al fondo, y vender poco después de que los precios hayan alcanzado su punto máximo. Los promedios móviles también pueden aplicarse a los indicadores. Es ahí donde la interpretación de las medias móviles de los indicadores es similar a la interpretación de los promedios móviles de los precios: si el indicador sube por encima de su media móvil, es probable que continúe el movimiento del indicador ascendente: si el indicador cae por debajo de su promedio móvil, Significa que es probable que siga bajando. Estos son los tipos de promedios móviles en el gráfico: Promedio móvil simple (SMA) Promedio móvil exponencial (EMA) Promedio móvil suavizado (SMMA) Promedio móvil ponderado lineal (LWMA) Puede probar las señales comerciales de este indicador creando un Asesor experto En MQL5 Asistente. Cálculo Promedio móvil simple (SMA) Simple, en otras palabras, el promedio móvil aritmético se calcula sumando los precios del cierre del instrumento durante un cierto número de períodos individuales (por ejemplo, 12 horas). Este valor se divide entonces por el número de tales períodos. SMA SUM (CERRAR (i), N) / N SUM SUM CERRAR (i) período actual precio de cierre N número de períodos de cálculo. Promedio móvil exponencial (EMA) La media móvil suavizada exponencialmente se calcula sumando una cuota determinada del precio de cierre actual al valor anterior de la media móvil. Con promedios móviles suavizados exponencialmente, los últimos precios de cierre son de mayor valor. La media móvil exponencial del P por ciento se verá así: EMA (CERRAR (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CERRAR (i) De un período anterior P el porcentaje de utilización del valor del precio. Promedio móvil suavizado (SMMA) El primer valor de esta media móvil suavizada se calcula como la media móvil simple (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) La segunda media móvil se calcula de acuerdo con esta fórmula: SMMA (i) (I) (N) () () () () () NMA (i - 1) ) / N SUM sum SUM1 suma total de los precios de cierre para N periodos se cuenta desde la barra anterior PREVSUM suma suavizada de la barra anterior SMMA (i-1) media móvil suavizada de la barra anterior SMMA (i) media móvil suavizada de la barra Barra actual (excepto la primera) CERRAR (i) precio de cierre actual N período de suavizado. Después de conversiones aritméticas, la fórmula puede simplificarse: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CERRAR (i)) / N Promedio móvil ponderado lineal (LWMA) En el caso de la media móvil ponderada, Tiene más valor que los datos más antiguos. La media móvil ponderada se calcula multiplicando cada uno de los precios de cierre dentro de la serie considerada por un cierto coeficiente de ponderación: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) suma total de los coeficientes de peso N período de suavizado.

No comments:

Post a Comment