As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, esse indicador leva a inúmeras negociações de whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Os analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, analisamos esses esforços e descobrimos que sua busca levou a ferramentas comerciais úteis. (Para leitura de fundo em médias móveis simples, verifique as Médias móveis simples, faça com que Tendências se destaquem). Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Tendências de estoque. Quando eles disseram e voltou em 1941 que fizemos a descoberta (embora muitos outros tivessem feito isso antes) que ao calcular a média dos dados para um determinado número de dias, alguém poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que definitivamente interpretaria as mudanças de A moda parecia muito boa pra ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que superam as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociar a partir de um bangalô na praia. Mas, 60 anos depois, eles escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que ofereça sem esforço a riqueza 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 uma tendência de alta. As taxas de queda são definidas por preços abaixo da média móvel. (Para mais, consulte o nosso tutorial de Moedas em Movimento.) Esta propriedade que define a tendência torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Na 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 ficarão atrasadas na ação do mercado e o comerciante quase sempre dará uma grande parte de seus lucros, mesmo nos maiores negócios vencedores. Médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média móvel e passaram anos tentando reduzir os problemas associados a esse atraso. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Esta abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação de preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-peso) EMAy) Onde: O 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, o 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 atraso, a média móvel exponencial não consegue resolver outro problema com médias móveis, o que é que o uso deles para sinais comerciais levará a uma grande quantidade de negociações perdidas. Em Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica. Welles Wilder estima que os mercados apenas se movem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial se limitam a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda média em movimento 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 do cálculo EMA. (Para mais, veja Como são as médias móveis utilizadas na negociação) Adaptando as médias móveis à ação do mercado Um método para enfrentar as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel ficaria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores fossem executados. À medida que a tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da ação atual do mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maioria dos ganhos captados durante a tendência. Na prática, o índice de volatilidade pode ser um indicador, como a largura de banda Bollinger, que mede a distância entre as bem conhecidas Bandas Bollinger. (Para mais informações sobre este indicador, consulte The Basics Of Bollinger Bands.) Perry Kaufman sugeriu a substituição da variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada na razão 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. É calculado com uma fórmula simples: ER (variação total do preço por período) (soma das variações absolutas de preços para cada barra) Considere uma ação que tenha um intervalo de cinco pontos por dia, e ao final de cinco dias tenha ganho um total De 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (15 pontos de movimento ascendente dividido pela faixa total de 25 pontos). Se esse estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria de -0,67. (Para obter mais conselhos de negociação de Perry Kaufman, leia Perdendo para Ganhar, que descreve estratégias para lidar com perdas comerciais.) O princípio de uma eficiência de tendências é baseado em quanto movimento direcional (ou tendência) 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 queda perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são alcançados. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes precisarão calcular o peso com o seguinte, bastante complexo, fórmula: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitido (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o EMA mais lento permitido (muitas vezes 30) ER é a relação de eficiência que foi observada 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 pacotes de software de negociação. (Para obter mais informações sobre o EMA, leia Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostradas na Figura 1. Figura 1: A AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de alcance visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é 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 de whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis foi até agora impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Encyclopedia of Technical Market Indicators. Ele concluiu que, embora a média móvel adaptativa seja uma novidade interessante, com um considerável atrativo intelectual, nossos testes preliminares não conseguem mostrar qualquer vantagem prática real para este método de suavização de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema comercial lucrativo. (Para mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner e O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência autônomo para detectar as oportunidades comerciais mais lucrativas. Como um exemplo, as proporções acima de 0,30 indicam fortes tendências ascendentes 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 fuga. Desenvolvido por John Ehlers, o MESA Adaptive Moving Average é um indicador de tendência técnica que, de acordo com seu criador, se adapta ao movimento de preços Com base na taxa de mudança de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. Esse método de adaptação apresenta uma média rápida e uma média lenta, de modo que a média móvel compósita responde rapidamente às mudanças de preço e mantém o valor médio até o proximo bar8217s fechar. Ehlers afirma que, devido ao recuo da média8217s, é lento, você pode criar sistemas de negociação com tradições quase sem whipsaw. 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 se curvar em torno da ação de preço, o MESA Adaptive MA se move de uma maneira de escada à medida que o preço rooteia. Produz duas saídas, MAMA e FAMA. FAMA (seguindo a média móvel adaptativa) é um resultado da aplicação da MAMA na primeira linha MAMA. O FAMA é sincronizado no tempo com o MAMA, mas seu movimento vertical vem com um atraso. Assim, os dois don8217t cruzam, a menos que ocorra uma mudança importante na direção do mercado, resultando em um sistema de cruzamento médio móvel que está praticamente livre de negócios de whipsaw, de acordo com Ehlers. O MESA Adaptive Moving Average é usado como uma substituição das médias móveis tradicionais. Como tal, o MAMA e o FAMA podem ser negociados, assim como as médias móveis ordinárias. Primeiro, eles atuam como fortes áreas de apoio e resistência e o preço tenderá a se recuperar do contato. Isso faz retrocessos para as áreas de entrada MAMA e FAMA apropriadas com tendências. Em segundo lugar, os cruzamentos entre a MAMA ea FAMA, que se assemelham a uma cruz dourada ou à morte, também são amplamente comercializados. Quando a MAMA atravessa o FAMA abaixo e as bordas mais altas, isso significa que o mercado provavelmente continuará a subir, gerando um sinal de compra. Por outro lado, quando a MAMA atravessa o FAMA de cima e as bordas mais baixas, isso implica que o mercado está mais baixo e provavelmente continuará a fazê-lo, gerando um sinal de entrada curto. O MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usado como um indicador autônomo, mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs para melhorar sua tomada de decisão. Fundada em 2013, o Binary Tribune visa proporcionar aos seus leitores uma cobertura de notícias financeira precisa e real. 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Todos os direitos reservados 16 de setembro de 2013 5:00 am 5 comentários Exibições: 6593 O Fractal Adaptive Moving Average também conhecido como FRAMA é um indicador particularmente inteligente. Ele usa a Dimensão Fractal dos preços das ações para ajustar dinamicamente seu período de suavização. Nesta publicação, vamos revelar como o FRAMA executa e se é digno de ser incluído no seu arsenal de negociação. Para entender completamente como o FRAMA funciona, leia esta postagem antes de continuar. Você também pode baixar uma planilha GRATUITA contendo um FRAMA de trabalho que se ajustará automaticamente às configurações que você especificou. Encontre-o no seguinte link, perto da parte inferior da página, em Downloads Indicadores técnicos: Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA). Por favor, deixe um comentário e compartilhe este post se você achar útil. O FRAMA modificado que testamos consiste em mais de uma variável. Portanto, antes de podermos lidar com outras Médias móveis adaptáveis para comparar seu desempenho, primeiro devemos entender como o FRAMA se comporta como seus parâmetros são alterados. A partir desta informação, podemos identificar as melhores configurações e usar essas configurações ao realizar a comparação com outros tipos de média móvel. Cada FRAMA exige que uma configuração seja especificada para a Média de Movimento Rápido (FC), a Média de Mudança Lenta (SC) e o próprio período FRAMA. Nós testamos trocas indo longas e curtas, usando dados diários e semanais, tomando sinais de fim de dia (EOD) e fim de semana (EOW) analisando todas as combinações de: FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 200, 250, 300 FRAMA 10, 20, 40, 80, 126, 252 Parte do cálculo do FRAMA envolve encontrar a inclinação dos preços para o primeiro semestre, segundo semestre e todo o período de FRAMA. Por este motivo, os períodos de FRAMA que testamos foram selecionados devido a números par e o fato de que eles correspondem com o número aproximado de dias de negociação em períodos de calendário padrão: 10 dias 2 semanas, 20 dias 1 mês, 40 dias 2 meses, 80 dias Ano, ano de 126 dias e há 252 dias de negociação em um ano médio. Um total de 920 médias diferentes foram testadas e cada uma foi executada através de 300 anos de dados em 16 índices globais diferentes (detalhes aqui). Diariamente versus dados semanais EOD vs EOW Signals Em nosso teste de MA original Médias móveis simples vs. exponencial, revelamos que, uma vez que um comprimento de EMA estava acima de 45 dias, usando sinais de EOW em vez de sinais de EOD, você não sacrificou retornos, mas se beneficiou de um salto de 50 Na probabilidade de lucro e dobro da duração média do comércio. Para ver se esse também foi o caso do FRAMA, comparamos os melhores retornos produzidos por cada tipo de sinal: como você pode ver, para o FRAMA, os dados diários com sinais EOD produziram, de longe, os resultados mais lucrativos e, portanto, nos concentramos nisso Dados inicialmente. É apresentado abaixo em gráficos divididos pelo período FRAMA com os resultados do teste no eixo y, o Fast MA (FC) no eixo x e uma série separada exibida para cada MA lento (SC). FRAMA Annualized Return Day EOD Longo A primeira coisa impressionante sobre os resultados acima é que cada média diária de EOD Long média testou o desempenho e o retorno anual anualizado de 6.32 durante o período de teste (antes de permitir custos de transação e derrapagens). Este é um forte voto de confiança para o FRAMA como indicador. Você também notará que as séries de dados em cada gráfico estão reunidas revelando que resultados semelhantes são alcançados apesar do período de SC que varia de 100 a 300 dias. Alterar os outros parâmetros no entanto faz uma grande diferença e os retornos aumentam significativamente uma vez que o período FRAMA é superior a 80 dias. Isso indica que a Dimensão Fractal não é tão útil se medida em períodos curtos. Quando o período FRAMA é curto, os retornos aumentam à medida que o período FC é estendido. Isto é devido à dimensão Fractal ser muito volátil, se medido em períodos curtos e um FC mais longo que amortece essa volatilidade. Uma vez que o período FRAMA é de 40 dias ou mais, a Dimensão Fractal torna-se menos volátil e, como resultado, aumentar o FC, então, faz com que os retornos diminuam. Em geral, os melhores retornos anualizados no lado longo do mercado vieram de um período FRAMA de 126 dias, o que equivale a cerca de seis meses no mercado, enquanto um FC de apenas 1 a 4 dias se mostrou mais efetivo. Avaliar os resultados do lado curto do mercado chega à mesma conclusão, embora os retornos tenham sido muito menores: FRAMA Annualized Return Short. FRAMA Retorno anualizado durante o dia da exposição EOD Long Os gráficos acima mostram o quão produtivo cada FRAMA EOD Long Daily diário foi exposto ao mercado. Claramente, os períodos de FRAMA mais curtos são muito menos produtivos e nada abaixo de 40 dias não vale a pena incomodar. O FRAMA de 126 dias produziu novamente os melhores retornos com o FC ideal sendo 1 4 dias. Os retornos para ficar curtos seguiram um padrão semelhante, mas, como seria de esperar, foram muito baixos os retornos anualizados de FRAMA durante a exposição curta. Avançando, nos concentraremos nas características do FRAMA de 126 dias porque produziu consistentemente retornos superiores. FRAMA, EOD Time in Market. Como os 16 mercados utilizaram avançado com uma taxa média anual de 6,32 durante o período de teste, não é uma surpresa que a maior parte da exposição ao mercado fosse para o lado longo. Ao ampliar o FC, aumentou o tempo exposto ao lado longo e reduziu a exposição no lado curto. Se o período de teste consistiu em um mercado urso prolongado, os resultados da exposição provavelmente seriam revertidos. FRAMA, EOD Trade Duração. Ao aumentar o período de FC, ele também amplia a duração média do comércio. Alterar o SC faz pouca diferença, mas como o SC é aumentado de 100 a 300 dias, a duração média do comércio aumenta tão ligeiramente. FRAMA, EOD Probabilidade de lucro. Como seria de esperar, a probabilidade de lucro é maior no lado longo, que novamente é principalmente uma função do aumento dos mercados globais durante o período do teste. No entanto, a informação chave revelada pelos gráficos acima é que a probabilidade de lucro diminui significativamente à medida que o FC é estendido. Esta é outra indicação de que o FRAMA ideal requer um curto período FC. Os melhores parâmetros do Daily EOD FRAMA. Nossos testes mostram claramente que um período FRAMA de 126 dias produzirá resultados quase ótimos. Enquanto para o SC mostramos que qualquer configuração entre 100 e 300 dias produzirá um resultado semelhante. O período do FC, por outro lado, deve ser curto de 4 dias ou menos. O FRAMA original da John Ehlers tinha um FC de 1 e um SC de 198 isso produzirá resultados fantásticos sem a necessidade de qualquer modificação. Como preferimos negociar com a menor frequência possível, selecionamos um FC de 4 e um SC de 300 como os melhores parâmetros porque essas configurações resultam em uma duração comercial mais longa, enquanto ainda produzam excelentes retornos no lado longo e curto do mercado . FRAMA, EOD Long. Acima, você pode ver como o FRAMA de 126 dias com um FC de 4 e um SC de 300 realizou desde 1991 em comparação com uma média global igualmente ponderada dos mercados testados. Incluí o desempenho da EMA de 75 dias, EOW, porque a média móvel exponencial de melhor desempenho de nossos testes originais. Isso ilustra claramente que a Média de Mudança Adaptativa Fractal é superior a uma Média de Movimento Exponencial Padrão. O FRAMA é muito mais ativo no entanto, produz mais de 5 vezes mais negócios e sofreu maiores declínios durante o mercado urugo de 2008. No lado curto do mercado, o FRAMA prova ainda sua eficácia. Sem a necessidade de mudar nenhum parâmetro, o FRAME de 126 dias, EOD 4, 300 continua sendo o melhor desempenho. Quando executamos nossos testes originais no EMA, descobrimos que uma média mais rápida funcionou melhor para ficar curta e que a EMA de 25 dias foi particularmente eficaz. Mas, como você pode ver no gráfico acima, o FRAMA supera novamente. O que é particularmente digno de nota é que o retorno anualizado durante o período 27 do tempo em que este FRAMA foi curto, o mercado foi de 6,64, o que é maior do que o retorno anualizado médio global de 6,32. Veja os resultados para a FRAMA de 126 dias, EOD 4, 300 126 FRAMA de dia, EOD 4, 300 Distribuição do período de suavização. Com um EMA padrão, o período de suavização é constante se você tiver um EMA de 75 dias, então o período de suavização é de 75 dias, não importa o que. O FRAMA, por outro lado, é adaptável para que o período de suavização esteja em constante mudança. Mas, como é o alisamento distribuído, segue uma curva de sino entre o FC eo SC, é aleatório ou está localizado em torno de alguns valores. Para revelar a resposta, traçamos a porcentagem que cada período de suavização ocorreu durante os 300 anos de dados do teste. O gráfico acima veio como uma surpresa. Isso revela que, apesar de uma faixa FC a SC de 4 a 300 dias, 72 do alisamento estava dentro de um intervalo de 4 a 50 dias e a maioria era de apenas 5 a 8 dias. Isso explica porque mudar o SC tem pouco impacto e por que mudar o FC faz toda a diferença. Também explica por que o FRAMA não funciona bem ao usar sinais EOW, uma vez que um EMA deve ter mais de 45 dias de duração antes que os sinais EOW possam ser usados sem sacrificar os retornos. Um FRAMA mais lento Identificamos que o FRAMA é um indicador muito eficaz, mas os melhores parâmetros (FRAME de 126 dias, EOD 4, 300 Long) resultam em uma média muito rápida em seus testes teve uma duração comercial típica de apenas 14 dias. Nós também sabemos que o EMA de 75 dias, EOW Long é uma média móvel efetiva ainda mais lenta e nos nossos testes teve uma duração comercial típica de 74 dias. Uma boa média lenta pode ser um componente útil em qualquer sistema comercial porque pode ser usado para confirmar os sinais de outros indicadores mais ativos. Então, analisamos os resultados dos testes do FRAMA novamente na pesquisa, uma média menos ativa que é uma alternativa melhor para o EMA de 75 dias e isso é o que encontramos: O FRONO 252 Day, EOW 40, 250 Long produz alguns resultados impressionantes e executa O EMA de 75 dias, EOW Long por uma fração. No entanto, esta melhoria fracionária é em quase todas as medidas, incluindo o desempenho no lado curto. O único recuo é uma ligeira diminuição na duração média do comércio de 74 dias para 63 quando há tempo. Como resultado, o 252 Day FRAMA, EOW 40, 250 derrubou o EMA de 75 dias, EOW fora da luta de indicadores técnicos pela supremacia. Veja os resultados para o FRAMA 252 Day, EOW 40, 250 Long e Short em cada um dos 16 mercados testados. 252 dias FRAMA, EOW 40, 250 Distribuição do período de suavização FRAMA Testing Conclusão O FRAMA é surpreendentemente eficaz como uma média rápida e média lenta e superará qualquer SMA ou EMA. Nós selecionamos um FRAMA modificado com um FC de 4, um SC de 300 e um período FRAMA de 126 como sendo o FRAMA rápido mais eficaz, embora as configurações para um FRAMA padrão também produzam excelentes resultados. Para uma média mais lenta ou mais longa, os melhores resultados provavelmente virão de um FC de 40, um SC de 250 e um período FRAMA de 252. Robert Colby em seu livro A Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado concluiu, embora a média móvel adaptativa seja Uma idéia mais interessante e interessante com um considerável atrativo intelectual, nossos testes preliminares não conseguem mostrar qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Bem, Sr. Colby, nossa pesquisa sobre o FRAMA contrasta diretamente com suas descobertas. Será interessante ver se algumas das outras Médias móveis adaptativas podem produzir retornos melhores. Nós iremos publicar os resultados AQUI à medida que estiverem disponíveis. Bem feito John Ehlers você criou outro indicador excepcional Construir Sistemas de Negociação Rentáveis
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