Kaufman adaptive moving average filter no Brasil

A KAMA é uma média móvel projetada para contabilizar o ruído do mercado ou a volatilidade A KAMA acompanhará de perto os preços quando as oscilações de preços forem relativamente pequenas e O ruído é baixo KAMA irá ajustar quando as oscilações de preços alargar e seguir os preços a partir de uma distância maior Este indicador de tendência seguinte pode ser usado para identificar a tendência geral, pontos de mudança de tempo e os movimentos do preço do filtro. Existem várias etapas necessárias para calcular Kaufman s Média Movente Adaptável Vamos começar pela primeira vez com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA 10,2,30.10 é o número de períodos para a Eficiência Ratio ER.2 é o número de períodos para a mais rápida EMA constante.30 é o número De períodos para a constante de EMA mais lenta. Antes de calcular KAMA, precisamos calcular a Relação de Eficiência ER ea Constante de Alisamento SC Dividindo a fórmula em mordida n Uggets torna mais fácil entender a metodologia por trás do indicador Note que ABS significa Absolute Value. Efficiency Ratio ER. O ER é basicamente a mudança de preço ajustada para a volatilidade diária. Em termos estatísticos, a Eficiência Ratio nos diz a eficiência fractal do preço Mudanças ER flutua entre 1 e 0, mas estes extremos são a exceção, não a norma ER seria 1 se os preços subiram 10 períodos consecutivos ou para baixo 10 períodos consecutivos ER seria zero se o preço é inalterado ao longo dos 10 períodos. . A constante de suavização usa a 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 em sua fórmula 2 30 1 é a constante de suavização para um 30 - period EMA O SC mais rápido é a constante de suavização para períodos EMA 2 mais curtos. O SC mais lento é a constante de suavização para os períodos EMA 30 mais lentos. Note que o 2 no final é Para equacionar a equação. Com a Relação de Eficiência ER e Smoothing Constant SC, estamos agora prontos para calcular a Kaufman s Adaptive Moving Average 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. Cálculo Exemplo Chart. The imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha Excel usado para calcular KAMA eo correspondente QQQ chart. Usage e Signals. Chartists pode usar KAMA como qualquer outra tendência seguinte indicador, como um Em média móvel, os cartistas podem procurar cruzamentos de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiramente, uma cruz acima ou abaixo KAMA indica mudanças direcionais nos preços Como com qualquer média móvel, um sistema de passagem simples irá gerar muitos sinais e lotes de whipsaws Chartists pode reduzir Whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os crossovers Um pode exigir preço para segurar a cruz para definir o número de dias ou exigir a cruz do excee D KAMA por porcentagem set. Second, chartists pode usar a direção de KAMA para definir a tendência geral para uma segurança Isso pode exigir um ajuste de parâmetro para suavizar o indicador mais Chartists pode mudar o parâmetro do meio, que é a mais rápida EMA constante, para suavizar KAMA e olhar para mudanças direcionais A tendência é para baixo, enquanto KAMA está caindo e forjando baixos mais baixos A tendência é para cima, enquanto KAMA está subindo e forjando mais altos O exemplo Kroger abaixo mostra KAMA 10,5,30 com uma tendência de alta íngreme de De dezembro a março e uma tendência de subida menos abrupta de maio a agosto. E, finalmente, os cartistas podem combinar sinais e técnicas Os cartistas podem usar um longo prazo KAMA para definir a maior tendência e um curto prazo KAMA para sinais de negociação Por exemplo, KAMA 10 , 5,30 poderia ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista ao subir Uma vez bullish, chartists poderia então olhar para cruzes de alta quando o preço se move acima de KAMA 10,2,30 O exemplo abaixo mostra MMM com uma KAMA crescente a longo prazo e touro Ish atravessa em dezembro, janeiro e fevereiro KAMA de longo prazo recusado em abril e houve cruzes de baixa em maio, junho e julho. KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicador no Workbench SharpCharts As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetro Uma vez que é selecionado e os chartists podem mudar estes parâmetros para serir suas necessidades analíticas O primeiro parâmetro é para a relação de eficiência e os chartists devem abster-se de aumentar este número Em vez disso, os chartists podem o diminuir para aumentar sensibilidade Chartists que procuram alisar KAMA para a tendência a mais longo prazo Análise pode aumentar o parâmetro médio incrementalmente Embora a diferença é apenas 3, KAMA 10,5,30 é significativamente mais suave do que KAMA 10,2,30.Further Study. From o 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 Perry Kaufman. Kaufman Adaptive Moving Average Trad Estratégia de negociação com base em um filtro de ruído adaptativo Objetivo de pesquisa Verificação de desempenho de uma estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo. A configuração e filtro Especificação Tabela 1 Resultados Figura 1-2 Trade Setup longas negociações A média móvel móvel adaptativa AMA transforma negócios curtos A média móvel adaptável baixa Nota A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção Quando os mercados tendem, a linha de tendência AMA Pega comércio entrada longas negociações Uma compra no fechamento é colocado depois de uma configuração bullish Short Trades Uma venda no fechamento é colocado após uma configuração de baixa Trade Exit Table 1 Carteira 42 mercados de futuros de quatro grandes setores do mercado commodities, moedas, taxas de juros, E índices de equidade Dados 32 anos desde 1980 Teste Plataforma MATLAB. II Teste de Sensibilidade. Todos os gráficos 3-D são seguidos por 2-D con Gráficos da excursão para o fator do lucro, a relação de Sharpe, o índice do desempenho da ulcera, o CAGR, a tiragem máxima, as parcerias rentáveis ​​favorecidas ea relação média da perda das médias A imagem final mostra a sensibilidade da curva da equidade. Tabela 1 Deslizamento da Comissão 0.AMA ERLength é a Média Móvel Adaptativa durante um período de ERLength ERLength é um período de retorno da Eficiência Ratio ER ER i abs Direção i Volatilidade i, onde abs é o valor absoluto Direção i Fechar i Fechar i ERLength, Volatilidade i abs DeltaClose i, ERLength, onde é a soma ao longo de um período de ERLength, DeltaClose i Fechar i Fechar i 1 FastMALength é um período da média rápida SlowMALength é um período da média móvel lenta AMA i AMA i 1 Ci Close i AMA i 1, onde ci ER i Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Índice i. ERLength 2, 100, Step 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Long Trades Se AMA i AMA i 1 AMA i 1 A MA i 2 então MinAMA AMA i 1 Média Movente Adaptativa vira acima com um pivô em MinAMA Trades curtos AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 então MaxAMA AMA i 1 A média movente adaptativa gira para baixo com um pivô no índice de MaxAMA i. Filter I FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, onde StdDev é o desvio padrão da série sobre 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 Quando AMA i AMA i 1 AMA i Filtro MinAMA i Trades Curtas Uma venda no fechamento é colocada quando AMA i AMA i 1 MaxAMA AMA i Filtro i Índice i. Stop Perda Saída ATR ATRLength é o Average True Range ao longo de um período de ATRLength ATRStop é um múltiplo de ATR ATRLength Long Trades Um stop de venda é colocado na entrada ATR ATRLength ATRStop Short Trades Um stop de compra é colocado na entrada ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, etapa 2 FilterIndex 0 0, 1 0 , Etapa 0 02.Do Médias Movimento Adaptativo levam a melhores resultados. Moving médias são uma ferramenta favorita do comerciante ativo S No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a inúmeras negociações whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas Os analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples Neste artigo, olhamos para esses esforços e descobrir que sua pesquisa Tem levado a ferramentas úteis de negociação Para a leitura de fundo em médias móveis simples, confira médias móveis simples fazer tendências destacar-se prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens de médias móveis foram resumidos por Robert Edwards e John Magee na primeira edição do Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fez a descoberta, embora muitos outros tinham feito antes disso, a média dos dados para um determinado número de dias um poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que definitivamente Interpretar as mudanças de tendência Parecia quase bom demais para ser verdade Por uma questão de fato, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens outw Mas, 60 anos depois de terem escrito essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregaria as riquezas dos mercados. Médias Móveis Simples Para calcular Uma média móvel simples adicionar os preços para o período de tempo desejado e dividir 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 está acima do movimento Média, o estoque seria considerado para estar em uma tendência ascendente. As tendências são definidas pelos preços que negociam abaixo da média movente. Para mais, veja nossas movimentações médias tutorial. Esta propriedade que define a tendência torna possível para médias móveis gerar sinais negociando. Aplicação, 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 tr Ader no lado direito de cada comércio significativo Infelizmente, enquanto suavização dos dados, as médias móveis ficará para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar de volta uma grande parte dos seus lucros em até mesmo o maior ganhando trades. Exponential Moving Averages Analistas parecem Como a idéia da média móvel e passaram anos tentando reduzir os problemas associados com este atraso Uma dessas inovações é a média móvel exponencial EMA Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior para dados recentes e, como resultado, fica mais perto de A ação de preço do que uma média móvel simples A fórmula para calcular uma média móvel exponencial is. EMA Peso Close 1-Peso EMAy Onde. Peso é a constante de suavização selecionada pelo analista. MAy é a média móvel exponencial de ontem. O valor de ponderação comum É 0 181, o que é próximo a uma média móvel simples de 20 dias Outro é 0 10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza o atraso , A média móvel exponencial não consegue resolver outro problema com as médias móveis, que é que o seu uso para sinais de negociação levará a um grande número de negociações perdedoras Em Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo Até 75 da ação de negociação é confinada a intervalos estreitos, quando sinais de compra e venda médios móveis serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variar o fator de ponderação de O método de abordar as desvantagens de médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade Fazendo isso significaria que a média móvel seria Mais longe do preço atual em mercados voláteis Isto permitiria que os vencedores correrem Como uma tendência chega ao fim e os preços consolidam o movimento A média se aproximaria da ação de mercado atual e, em teoria, permite ao comerciante manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a relação de volatilidade pode ser um indicador como a largura da Banda de Bollinger, que mede a distância entre a Bem conhecidas Bollinger Bands Para mais informações sobre este indicador, consulte O Básico de Bollinger Bands. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada na taxa de eficiência ER em seu livro, New Trading Systems and Methods Este indicador é Projetado para medir a força de uma tendência, definido dentro de uma escala de -1 0 a 1 0 É calculado com uma fórmula simples. ER mudança total do preço para a soma do período das mudanças absolutas do preço para cada barra. Considere uma ação que tenha cinco - ponto de alcance de cada dia, e no final de cinco dias ganhou um total de 15 pontos Isso resultaria em um ER de 0 67 15 pontos de crescimento dividido pelo total de 25 pontos de alcance Se este estoque caiu 15 pontos, o ER Wou Ld ser -0 67 Para obter mais conselhos comerciais de Perry Kaufman, leia perdendo para ganhar, que descreve estratégias para lidar com perdas comerciais. O princípio da eficiência de uma tendência é baseado em quanto movimento direcional ou tendência você começa por unidade de movimento de preços Um período de tempo definido Um ER de 1 0 indica que o estoque está em uma tendência de subida perfeita -1 0 representa uma tendência de baixa perfeita Em termos práticos, os extremos raramente são alcançados. Para aplicar esse indicador para encontrar a AMA móvel adaptável, os comerciantes precisarão Para calcular o peso com a seguinte, bastante complexa, fórmula. C ER SCF SCS SCS 2 Onde. SCF é a constante exponencial para o EMA mais rápido permitido normalmente 2.SCS é a constante exponencial para o mais lento EMA permitido freqüentemente 30.ER é o Eficiência que foi observado 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 adaptativa é incluída como uma opção em quase todos os trad Para mais informações sobre a EMA, leia Explorando a média móvel ponderada exponencialmente. Os exemplos de uma linha vermelha média móvel simples, uma linha azul média móvel exponencial ea linha verde média móvel adaptável são mostrados na Figura 1. Figura 1 A AMA é 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 todos propensos a negociações whipsaw em vários tempos Esta desvantagem para médias móveis tem sido até agora impossível eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica em The Encyclopedia of Technical Indicadores de mercado Concluiu que, embora a média móvel adaptativa seja uma interessante nova idéia com considerável apelo intelectual, nossos testes preliminares não mostram qualquer prática real Al vantagem para este método de alisamento de tendência mais complexa Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia O AMA poderia ser combinado com outros indicadores para desenvolver um sistema de comércio rentável Para mais informações sobre este tópico, leia Discover Keltner Channels eo Chaikin Oscillator. The ER pode Como um exemplo, os rácios acima de 0 30 indicam fortes tendências de alta e representam as compras potenciais Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, as ações com o menor índice de eficiência podem ser vistas como Oportunidades de breakout.