Fórmula Del Promedio Móvil Móvil Adaptativo De Mesa

Introducción Desarrollado por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) es una media móvil diseñada para contabilizar el ruido del mercado o la volatilidad. KAMA seguirá de cerca los precios cuando las oscilaciones de precios son relativamente pequeñas y el ruido es bajo. KAMA se ajustará cuando las oscilaciones de los precios se amplíen y sigan los precios desde una mayor distancia. Este indicador de tendencia puede ser usado para identificar la tendencia general, los puntos de cambio de tiempo y los movimientos de los precios de los filtros. Cálculo Hay varios pasos requeridos para calcular la media móvil adaptable de Kaufman039s. Primero debemos comenzar con los ajustes recomendados por Perry Kaufman, que son KAMA (10,2,30). 10 es el número de períodos para la Eficiencia (ER). 2 es el número de períodos para la constante EMA más rápida. 30 es el número de períodos para la constante EMA más lenta. Antes de calcular KAMA, necesitamos calcular la Relación de Eficiencia (ER) y la Constante Suavizante (SC). Desglosar la fórmula en nuggets de tamaño de mordida hace que sea más fácil entender la metodología detrás del indicador. Tenga en cuenta que ABS significa Absolute Value. Ratio de eficiencia (ER) El ER es básicamente el cambio de precio ajustado para la volatilidad diaria. En términos estadísticos, la Eficiencia Ratio nos dice la eficiencia fractal de los cambios de precios. ER fluctúa entre 1 y 0, pero estos extremos son la excepción, no la norma. ER sería 1 si los precios subieron 10 períodos consecutivos o por 10 períodos consecutivos. ER sería cero si el precio no cambia durante los 10 períodos. Constante de suavizado (SC) La constante de suavizado utiliza la ER y dos constantes de suavizado basadas en una media móvil exponencial. Como habrás notado, la Constante Suavizante utiliza las constantes de suavizado para una media móvil exponencial en su fórmula. (2/301) es la constante de suavizado para un EMA de 30 periodos. El SC más rápido es la constante de suavizado para EMA más corto (2 períodos). El SC más lento es la constante de suavizado para el EMA más lento (30 períodos). Tenga en cuenta que el 2 al final es cuadrar la ecuación. KAMA Con la Eficiencia Ratio (ER) y Smoothing Constant (SC), ahora estamos listos para calcular Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA). Puesto que necesitamos un valor inicial para comenzar el cálculo, el primer KAMA es simplemente una media móvil simple. Los cálculos siguientes se basan en la siguiente fórmula. Ejemplo de cálculo / gráfico Las imágenes de abajo muestran una captura de pantalla de una hoja de cálculo de Excel utilizada para calcular KAMA y el gráfico QQQ correspondiente. Uso y Señales Los cartistas pueden usar KAMA como cualquier otro indicador de tendencia siguiente, como un promedio móvil. Los cartistas pueden buscar cruces de precios, cambios direccionales y señales filtradas. En primer lugar, una cruz por encima o por debajo de KAMA indica cambios direccionales en los precios. Al igual que con cualquier media móvil, un sistema de crossover simple generará muchas señales y muchos whipsaws. Los cartistas pueden reducir los whipsaws aplicando un filtro de precio o tiempo a los crossovers. Uno podría requerir que el precio mantenga la cruz durante un número determinado de días o requiera que la cruz exceda a KAMA por porcentaje establecido. En segundo lugar, los cartistas pueden utilizar la dirección de KAMA para definir la tendencia general de una seguridad. Esto puede requerir un ajuste de parámetro para suavizar el indicador. Los cartistas pueden cambiar el parámetro medio, que es la constante EMA más rápida, para suavizar KAMA y buscar cambios direccionales. La tendencia es hacia abajo mientras KAMA está cayendo y forjando mínimos más bajos. La tendencia es hasta mientras KAMA está subiendo y forjando máximos más altos. El ejemplo de Kroger a continuación muestra KAMA (10,5,30) con una fuerte tendencia alcista de diciembre a marzo y una tendencia al alza menos pronunciada de mayo a agosto. Y finalmente, los cartistas pueden combinar señales y técnicas. Los cartistas pueden usar un KAMA a más largo plazo para definir la tendencia más grande y un KAMA a más corto plazo para las señales comerciales. Por ejemplo, KAMA (10, 5, 30) podría utilizarse como un filtro de tendencia y ser considerado alcista al subir. Una vez alcista, los cartistas podrían buscar cruces alcistas cuando el precio se mueve por encima de KAMA (10,2,30). El ejemplo siguiente muestra MMM con un aumento de KAMA a largo plazo y cruces alcistas en diciembre, enero y febrero. A largo plazo KAMA rechazó en abril y hubo cruces bajistas en mayo, junio y julio. SharpCharts KAMA se puede encontrar como una superposición de indicadores en el Workbench SharpCharts. La configuración predeterminada aparecerá automáticamente en el cuadro de parámetros una vez que se seleccione y los chartists pueden cambiar estos parámetros para adaptarlos a sus necesidades analíticas. El primer parámetro es para la Eficiencia Ratio y los chartistas deben abstenerse de aumentar este número. En su lugar, los artistas pueden reducirlo para aumentar la sensibilidad. Los cartistas que buscan suavizar KAMA para un análisis de tendencias a largo plazo pueden incrementar el parámetro medio de forma incremental. Aunque la diferencia es sólo 3, KAMA (10,5,30) es significativamente más suave que KAMA (10,2,30). Estudio adicional Del creador, el libro a continuación ofrece información detallada sobre indicadores, programas, algoritmos y sistemas, incluyendo detalles sobre KAMA y otros sistemas de media móvil. Sistemas y Métodos de Negociación Perry KaufmanMetaTrader 5 - Indicadores Indicador Técnico de Movimiento Adaptable Fractal (FRAMA) - indicador para MetaTrader 5 El Indicador Técnico de Media Movimiento Adaptable Fractal (FRAMA) fue desarrollado por John Ehlers. Este indicador se construye sobre la base del algoritmo de la media móvil exponencial. En el que el factor de suavizado se calcula sobre la base de la dimensión fractal actual de la serie de precios. La ventaja de FRAMA es la posibilidad de seguir fuertes movimientos de tendencia y de frenar suficientemente en los momentos de consolidación de precios. Todos los tipos de análisis utilizados para las medias móviles pueden aplicarse a este indicador. FRAMA (i) - valor actual de FRAMA Precio (i) - precio actual FRAMA (i) - precio actual FRAMA (i) -1) - valor anterior de FRAMA A (i) - factor de corriente de suavizado exponencial. El factor de suavizado exponencial se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensión fractal actual EXP () - función matemática del exponente. La dimensión fractal de una recta es igual a uno. Se ve por la fórmula que si D1, entonces A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Así, si el precio cambia en líneas rectas, no se utiliza el suavizado exponencial, porque en tal caso la fórmula Se ve así: FRAMA (i) 1 Precio (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Precio (i) El indicador sigue exactamente el precio. La dimensión fractal de un plano es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D2, entonces el factor de suavizado A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Un valor tan pequeño del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Una desaceleración tan fuerte corresponde a una media móvil simple de aproximadamente 200 periodos. Fórmula de la dimensión fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Se calcula sobre la base de la fórmula adicional: N (Length, i) (HighestPrice (i) (I) - valor mínimo actual para los períodos de longitud Los valores N1, N2 y N3 son respectivamente iguales a: N1 (i) N (Longitud, i) N2 (i) N ( Longitud, i Longitud) N3 (i) N (2 Longitud, i) Desarrollado por John Ehlers, el MESA Adaptive Moving Average es un indicador de tendencias técnicas que, según su creador, se adapta al movimiento de precios basado en el cambio de tasa de Fase medida por el Discriminador de Transformada de Hilbert. Este método de adaptación presenta una media rápida y una velocidad lenta, de modo que la media móvil compuesta responde rápidamente a los cambios de precio y mantiene el valor promedio hasta que la siguiente bar8217 se cierre. Ehlers afirma que debido a que el promedio de retrocesos de los 8217s es lento, puede crear sistemas comerciales con operaciones casi libres de whipsaw. A continuación se puede ver el indicador trazado en una plataforma de negociación. Básicamente el indicador se parece a dos promedios móviles, pero en lugar de curvar alrededor de la acción del precio, el MESA Adaptive MA se mueve de una manera escalera como el precio de los trinquetes. Produce dos salidas, MAMA y FAMA. FAMA (siguiendo el promedio móvil adaptable) es un resultado de MAMA que se aplica a la primera línea de MAMA. El FAMA se sincroniza en el tiempo con MAMA, pero su movimiento vertical viene con un retraso. Por lo tanto, los dos don8217t cruzar a menos que un cambio importante en la dirección del mercado se produce, lo que resulta en una media móvil crossover sistema que está prácticamente libre de whipsaw comercios, de acuerdo con Ehlers. El MESA Adaptive Moving Average se utiliza como un reemplazo de los promedios móviles tradicionales. Como tal, la MAMA y FAMA se pueden negociar al igual que los promedios móviles ordinarios. En primer lugar, actúan como fuertes áreas de apoyo y resistencia y el precio tenderá a rebotar de ellos al contacto. Esto hace retroceder a la MAMA y FAMA adecuadas con las áreas de entrada de tendencia. En segundo lugar, los cruces entre la MAMA y FAMA, parecido a una cruz de oro o la muerte, también se negocian ampliamente. Cuando la MAMA cruza la FAMA desde abajo y los bordes más altos, esto significa que el mercado probablemente continuará moviéndose hacia arriba, generando una señal de compra. Por el contrario, cuando la MAMA atraviesa la FAMA desde arriba y los bordes más bajos, implica que el mercado está bajando y probablemente seguirá haciéndolo, generando así una señal de entrada corta. El MESA Adaptive Moving Average, al igual que los promedios móviles tradicionales, puede utilizarse como un indicador independiente, pero también en combinación con otros indicadores, que suelen combinarse con SMA y EMA para mejorar su toma de decisiones. 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