Media Móvil Adaptativa Fórmula Metastock

Hacen de adaptación Medias Móviles llevar a mejores resultados promedios móviles son una herramienta favorita de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador lleva a numerosos comercios whipsaw, lo que resulta en una frustrante serie de pequeñas victorias y derrotas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar la media móvil simple. En este artículo, nos fijamos en estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha dado lugar a herramientas comerciales útiles. (Para la lectura de fondo en las medias móviles simples, echa un vistazo a simples promedios móviles Hacer Tendencias destacan.) Ventajas y desventajas de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de las medias móviles se resume por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de análisis técnico de Tendencias de archivo. cuando dijeron y, lo que era en 1941 con deleite hicimos el descubrimiento (aunque muchos otros habían hecho antes) que el promedio de los datos para un número determinado de daysone podría derivar una especie de línea de tendencia automatizado que sin duda interpretar los cambios trendIt parecía casi demasiado bueno para ser verdad. Como cuestión de hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con los inconvenientes que prevalezca sobre los ventajas, Edwards y Magee rápidamente abandonaron su sueño de la negociación de un bungalow en la playa. Pero 60 años después de que se escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta sencilla que entregaría sin esfuerzo las riquezas de los mercados. Medias móviles simples para calcular una media móvil simple. añadir los precios para el período de tiempo deseado y se divide por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría la suma de los cinco precios de cierre más recientes y dividiendo por cinco. Si el más reciente cierre está por encima de la media móvil, la acción se considera que está en una tendencia alcista. Downtrends se definen por los precios de negociación por debajo de la media móvil. (Para más información, véase nuestra Medias Móviles tutorial.) Esta propiedad tendencia definitoria hace posible que las medias móviles para generar señales de operación. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y vender cuando los precios se cruzan debajo de esa línea. Un enfoque de este tipo se garantiza para poner el comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Por desgracia, mientras que suaviza los datos, las medias móviles se quedarán detrás de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverán una gran parte de sus beneficios en incluso las más grandes operaciones ganadoras. Medias móviles exponenciales analistas parece que les gusta la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este retraso. Una de estas innovaciones es la media móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta que los datos recientes, y como resultado se queda más cerca de la acción del precio de una media móvil simple. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Peso Close) ((1-Peso) Emay) Donde: Peso es la constante de alisamiento seleccionada por el analista Emay es la media móvil exponencial de ayer un valor de ponderación común es 0,181, lo cual es cerca de un 20 días de media móvil simple. Otra es 0,10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, la media móvil exponencial no aborda otro problema con las medias móviles, y es que su uso para señales de operación dará lugar a un gran número de operaciones perdedoras. En Nuevos conceptos en los sistemas de negociación técnica. Welles Wilder estima que los mercados única tendencia de una cuarta parte del tiempo. Hasta el 75 de acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de media móvil de compra y venta se generarán en repetidas ocasiones que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variando el factor de ponderación del cálculo EMA. (Para más información, consulte Cómo son promedios utilizados en las operaciones de movimiento) Adaptación de medias móviles de acción para el mercado Un método para hacer frente a las desventajas de medias móviles es multiplicar el factor de ponderación por una relación de volatilidad. Hacer esto significaría que la media móvil sería más del precio actual en los mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores para correr. Como tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. la media móvil se movería más a la acción actual del mercado y, en teoría, permitir que el comerciante para mantener la mayor parte de las ganancias capturados durante la tendencia. En la práctica, la relación de la volatilidad puede ser un indicador tal como el ancho de banda Bollinger, que mide la distancia entre las bandas de Bollinger bien conocidos. (Para más información sobre este indicador, véase Los fundamentos de las Bandas de Bollinger.) Perry Kaufman sugiere que se sustituya la variable de ponderación en la fórmula EMA con una constante basado en el ratio de eficiencia (ER) en su libro, nuevos sistemas de contratación y Métodos. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definido dentro de un rango de -1,0 a 1,0. Se calcula con una fórmula sencilla: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de los cambios de precios absolutos para cada barra) Considerar una acción que tiene un rango de cinco puntos todos los días, y al cabo de cinco días ha ganado una total de 15 puntos. Esto resultaría en una ER de 0,67 (15 puntos de movimiento hacia arriba dividido por el rango total de 25 puntos). Tuvo esta población se redujo 15 puntos, la sala de emergencias sería -0.67. (Para obtener más consejos de operaciones de Perry Kaufman, leer perder para ganar., Que describe las estrategias para hacer frente a las pérdidas del ejercicio.) El principio de una eficiencia de tendencias se basa en el movimiento direccional cuánto (o tendencia) se obtiene por unidad de movimiento de precios a través de una período de tiempo definido. Una sala de emergencias de 1,0 indica que la población está en una tendencia alcista -1,0 perfecta representa una tendencia a la baja perfecta. En la práctica, rara vez se alcanzaron los extremos. Para aplicar este indicador para encontrar la adaptación de media móvil (AMA), los operadores tendrán que calcular el peso con la siguiente, bastante compleja, la fórmula: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido permisible EMA (normalmente 2) SCS es la constante exponencial para la permitida EMA más lento (a menudo 30) ER es el ratio de eficiencia que se observó por encima del valor de C luego se utiliza en la fórmula EMA en lugar de la variable de ponderación más simple. Aunque es difícil de calcular a mano, la media móvil adaptativa se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. (Para más información sobre el EMA, leer Explorando Los ponderado exponencialmente Moving Average). Ejemplos de un promedio simple (línea roja) que se mueve, una media móvil exponencial (línea azul) y la adaptación de media móvil (línea verde) se muestran en la Figura 1. Figura 1: la AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción en rango visto en el lado derecho de esta tabla. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, que se muestra como la línea azul, está más cerca de la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres medias móviles mostrados en la figura son propensos a whipsaw operaciones en varios tiempos. Este inconveniente de las medias móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probado cientos de herramientas de análisis técnico en la Enciclopedia de los indicadores técnicos de mercado. Llegó a la conclusión, aunque la media móvil adaptativa es una idea interesante nueva con un considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a esta tendencia más complejo método de suavizado. Esto no significa que los operadores deberían ignorar la idea. La AMA se podría combinar con otros indicadores para desarrollar un sistema de comercio rentable. (Para más información sobre este tema, lea Canales de Keltner Descubriendo Y El Oscilador Chaikin.) La ER se puede utilizar como un indicador de tendencia independiente de detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, relaciones por encima de 0,30 indican las tendencias alcistas fuertes y representan compras potenciales. Por otra parte, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las acciones con la proporción más baja eficiencia podrían ser vistos como Índice de ruptura opportunities. Accumulation Acumulación / Distribución oscilación Adaptativo Adaptativo Aroon Promedio de movimiento direccional adaptativo rango promedio de certeza Adaptativo Adaptativo CCI Chaikin Money Flow adaptativa Chande Momentum Oscilador Avance Decadencia línea de adaptación Detrended Precio oscilador adaptativo de movimiento direccional / - DI adaptativa Índice de Movimiento direccional adaptativo de movimiento direccional Clasificación Facilidad de adaptación del Índice de Flujo de dinero Movimiento adaptativo inercia adaptativa impulso intradía Índice de adaptación lineal Indicador de regresión adaptativa de regresión lineal de pendiente adaptable MACD misa adaptativa Índice adaptativa Mesa de onda sinusoidal adaptativo adaptativo de media móvil adaptativa media móvil exponencial adaptativo de media móvil adaptativa móvil simple Bandas de Proyección Promedio ponderado de adaptación polarizada fractal Effiency adaptativo Precio oscilador de adaptación Precio por tasa de cambio adaptativo de proyección de adaptación oscilador adaptativo Qstick adaptativo indicadora de Rango de adaptación Momentum Índice relativo de adaptación índice de fuerza relativa de adaptación relativa Índice de Volatilidad adaptativa R-Squared adaptativa Desviación Estándar adaptativa Error estándar adaptable TEMA adaptable de tiempo Serie Previsión adaptativa TRIX adaptativa Ultimate Oscillator adaptativa Vertical Horizontal Filter adaptativo la volatilidad, Chaikins adaptativo Volumen oscilador adaptativo Wilders Índice de armas suavizado adaptativo Williams R Alfa Andrews Pitchfork (Trin) Aroon media True Range Beta de onda binario (5) Bandas de Bollinger Bull Bear Power Potencia 1 Bull Bear Power Power 2 Bull Power 3 CCI (Commodity Channel Index) Bear Power Chaikin A / D oscilador Chaikin Money Flow Chaikin La volatilidad Chande oscilador de Previsión Chande Momentum oscilador de la lámpara deja de OCM reversión Commodity Channel Index (2) Selección de índice de productos básicos Consolidación del desbloqueo Cooper 1234 Índice patrón Coppock curva de correlación Análisis de Ciclo de Líneas de la progresión del ciclo Darvas Box Dema demanda Denvelopes Detrended Precio oscilador de movimiento direccional (5) Índice de canales de Donchian dinámico impulso Índice dinámico Momentum 1 Facilidad de movimiento para personas mayores Ray Elipse del sobre equidistante de Canales media móvil exponencial aficionados Arcos de Fibonacci Fibonacci retrocesos de Fibonacci Fibonacci zonas de tiempo Fisher Transformación indicador oscilador de Previsión Transformada de Fourier Sistema fractal sistema de comercio de 1 fractal Trading 2 ventiladores Gann ángulos de Gann Gann Rejillas Gann línea de Gann bandas de swing Herrick Índice de Pago línea horizontal Ichimoku Kinko IntelliStops impulso intradía Inverse Fisher Transform del RSI Klinger oscilador regresión lineal regresión lineal rectas de regresión lineal larga pendiente cortocircuito de la venta Venta - 5 Día MACD (2) histograma MACD 1 histograma MACD 2 Mercado Índice de Facilitación del Índice oscilador McClellan McClellan Suma Meisels sobrecompra / sobreventa La mediana de precio Momentum MESA onda sinusoidal Índice de Flujo de dinero Moving Average - media Móvil simple - media Móvil Exponencial - Weighted Moving Average - Series de Tiempo Promedio Móvil - triangular media Móvil - cinta de media móvil - variable media Móvil - volumen ajustado Volatilidad Natenberg39s (diario) Volumen negativo Índice de Apuestas Los conos de probabilidad en la opción de balance de volumen abierto Opción interés Opción Delta Vencimiento de la Opción Gamma Opción vida Opción Precio Theta Opción Vega Opción Volatilidad SAR parabólico Modelo Sistema de comercio de 1 por ciento de retroceso Porcentaje de cruce 3 Rendimiento polarizada Eficiencia fractal positivo del volumen de proyección Índice de precios al oscilador Pring KST Bandas proyección del precio del Canal oscilador de Proyección oscilador 1 Qstick Cuadrante Líneas Raff Canal de regresión del arco iris banda superior del arco iris de la banda inferior del arco iris del arco iris Max Min arco iris oscilador de paseo aleatorio Índice de rango relativo Índice de Rendimiento relativo Momentum índice de fuerza relativa del índice de volatilidad relativa Indicador del rectángulo r cuadrado semi-Log línea de tendencia de onda sinusoidal 5- unidad en posición velocidad líneas de resistencia de cálculo estándar Desviación estándar Error StochRSI estocástico Momentum Índice oscilador estocástico estocástico RSI en cuclillas bar de swing Índice Niveles Previsión índice Tema La Fuerza Índice de Series de Tiempo Tirone volumen Comercio líneas de tendencia Trendline por Bandas de ángulo TRIX tortuga Traderreg precio típico Ultimate Oscillator Filtro Vertical Horizontal Vertical La volatilidad línea de ruptura (Chaikin) Volatilidad Indicadores (3) Volumen Volumen oscilador velocidad volumétrica de cambio ponderado Cerrar Wilders Smoothing Williams A / D, R zigzag Los nombres y logos para TurtleTraderreg, y TurtleTraderreg son marcas registradas de Marylebone Holdings, Ltd. (dba registrado TurtleTraderreg) Para más información ver: www. trendfollowingMetaStock Función móvil Promedio El promedio móvil es probablemente el más comúnmente utilizado de todos los indicadores. Se presenta en diferentes tipos y tiene numerosas aplicaciones. En términos básicos, sin embargo, una media móvil ayuda a suavizar las fluctuaciones en el precio (o un indicador) y proporcionar un reflejo más preciso de la dirección en la que la seguridad está en movimiento. Las medias móviles se están quedando indicadores y encajan en la tendencia siguiente categoría. Los diferentes tipos incluyen simple, ponderada, exponencial, variable y triangular. La diferencia entre los diversos tipos de medias móviles es simplemente la forma en que se calculan los promedios. Por ejemplo, un simple movimiento lugares promedio igual ponderación de cada valor en el período ponderado y el lugar exponencial más énfasis en los valores recientes en el período de un triangular en movimiento lugares promedio mayor énfasis en la sección media del período de tiempo y una media móvil variables ajusta la ponderación en función de la volatilidad en el período. Vamos a centrarse en la media móvil simple, que está formado por encontrar el precio medio de un valor en un número determinado de períodos. Esto se calcula mediante la suma de los precios de cierre de la seguridad sobre el número determinado de períodos (p. 15) y dividiendo esta respuesta sumada por el número de períodos. Con respecto a los otros tipos de medias móviles, sus cálculos pueden ser un poco más complejo, sin embargo la premisa sigue siendo la misma. La única diferencia de dónde y cómo los coeficientes relevantes se colocan. La sintaxis de Mov (matriz de datos, los períodos, E S T W TRI VAR VOL) ​​Matriz de datos Esta es la matriz de datos que serán promediados para formar el indicador de media móvil. Esto es lo más a menudo al precio de cierre, pero puede ser cualquier indicador de datos de precios o de otro. Esta períodos especifica cuántos períodos se utilizan para calcular la media móvil. EST TRI VAR W VOL Este es el tipo de media móvil que se va a utilizar, se muestra de la siguiente manera: E Exponencial Simple S T Tiempo Serie Tri triangular variable var W Volumen Vol ponderado ajustado La siguiente fórmula traza un 15 período de media móvil simple de la el precio de cierre: En el ejemplo anterior: una aplicación más útil de este ejemplo podría ser: CgtMov (C, 15, S) y VgtMov (V, 20, S) la fórmula anterior especifica que el precio de cierre debe estar por encima de un período de 15 habitaciones sencillas media móvil (denotado por CgtMov (C, 15, S)) y que la presente volumen debe ser mayor que el promedio de 20 periodo del volumen (denotado por VgtMov (V, 20, S)). En cuanto a la figura 3.27, podemos ver un período de 15 de media móvil simple aplicado a la gráfica. Figura 3.27 Movimiento indicador medio de Construct fórmulas para lo siguiente: 1. El cruce precio de cierre en un período de 20 media ponderada de la estrecha y la media móvil simple de 30 periodo de cierre es mayor que la media móvil simple de 50 periodo de cierre en movimiento: este artículo es un fragmento de la guía de estudio MetaStock programación. quotDiscover El secreto simple para hacer Metastock Fácil amp Identificar rentable Tradesquot clic aquí para encontrar Para más información sobre la programación MetaStock Estudio GuideMarch 1998 COMERCIANTES consejos aquí es esta selección meses de comerciantes extremidades, aportados por diversos desarrolladores de software de análisis técnico para ayudar a los lectores más fácilmente poner en práctica algunas de las estrategias que se presentan en este número. Puede copiar estas fórmulas y programas para facilitar su uso en el software de hoja de cálculo o análisis. Simplemente quotselectquot el texto deseado, poniendo de relieve como lo haría en cualquier programa de procesamiento de texto, a continuación, utilizar el comando de teclado estándar para la copia o elegir quotcopyquot desde el menú del navegador. El texto copiado se puede quotpastedquot en cualquier hoja de cálculo u otro software abierto mediante la selección de un punto de inserción y la ejecución de un comando de pegar. Mediante el cambio de ida y vuelta entre una ventana de aplicación y la página web abierta, los datos se pueden transferir con facilidad. Este mes consejos incluyen fórmulas y programas para: Tradestation la media móvil adaptativa que fue discutido en la entrevista con Perry Kaufman en el 1998 STOCKS MATERIAS PRIMAS amp prima de emisión (el artículo apareció originalmente en marzo de 1995) es una excelente alternativa a los cálculos de media móvil estándar. En estos meses Tips comerciantes, voy a presentar dos estudios Fácil de idioma y un sistema fácil de idioma que se basa en la media móvil adaptativa. El cálculo de la media adaptativa en movimiento que se utiliza en los estudios y sistema en TradeStation o SuperCharts se realiza principalmente por una función conocida como quotAMA. quot Otra función se hace referencia como quotAMAFquot se utiliza para calcular la adaptación filtro de media móvil. Como siempre, las funciones deben ser creadas antes del desarrollo de la Estudios / sistema. Tipo: Nombre de la función: AMA Vars: Ruido (0), la señal (0), Dif (0), efRatio (0), Suave (1), más rápido (0,6667), más lento (0.0645), AdaptMA (0) Dif AbsValue (Cerrar - Close1) SI CurrentBar Período lt Entonces AdaptMA Cerrar SI CurrentBar Período gt luego comenzar señal AbsValue (Cerrar - ClosePeriod) La suma de ruido (Dif, período) efRatio señal / ruido suave de potencia (efRatio (más rápida - lenta) más lento, 2) AdaptMA AdaptMA1 lisas (Cerrar - AdaptMA1) Entradas Fin: Periodo (numérico), Pcnt (numérico) Vars: ruido (0), la señal (0), Dif (0), efRatio (0), suave (1), más rápido (. 6667), el más lento (0.0645), AdaptMA (0), AMAFltr (0) Dif AbsValue (Cerrar - Close1) SI CurrentBar Período lt Entonces AdaptMA Primer Período SI CurrentBar gt luego comenzar señal AbsValue (Cerrar - ClosePeriod) La suma de ruido (Dif, período) efRatio señal / ruido de potencia suave (efRatio (más rápida - lenta) más lento, 2) AdaptMA AdaptMA1 liso (Cerrar - AdaptMA1) AMAFltr DesviaciónEstándar (AdaptMA-AdaptMA1, período) Pcnt Fin AMAF AMAFltr Una vez que haya creado con éxito ambas funciones, se puede a continuación, crear los dos estudios y el sistema. El primer indicador muestra el promedio móvil de adaptación, con un giro opcional. El giro es que la línea de AMA se puede suavizar mediante regresión lineal. Por lo tanto, he incluido en el indicador de un quotsmoothquot llamada de entrada que le permite determinar si la línea AMA debe suavizarse o no. Un quotYquot como valor de entrada suaviza el cálculo. Un quotNquot simplemente traza la línea de AMA en bruto. Este indicador debe ser a quotSame como Tipo data. quot precio: Indicador Nombre: Adaptive MovAvg Entradas: Periodo (10), Suave (quotYquot) SI UpperStr (liso) quotYquot Entonces Plot1 (LinearRegValue (AMA (período), período, 0) , quotSmooth AMAquot) Else Plot2 (AMA (Período), quotAdaptive MAquot) el segundo indicador, quotMov medio adaptativo Fltr, quot lleva el concepto de filtrado y la aplica a un indicador. Sobre la base de los parámetros filtrada media móvil adaptativa (AMAF), este indicador se trazar una línea vertical de color rojo o azul, dependiendo de la condición que se cumple. Los valores reflejados por las líneas verticales reflejan el valor del cálculo de filtro AMA. Algunos ajustes de formato sugeridas se dan después de que el código de indicador. Tipo: Nombre del Indicador: MovAvg Adaptive Entradas Fltr: Periodo (10), Pcnt (0,15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), Åmåls (0), amahs (0) AMAFVAl AMAF (Período, Pcnt) SI CurrentBar 1 luego comenzar Åmåls AMAVal amahs AMAVal end else begin SI AMAVal lt AMAVal1 Entonces Åmåls AMAVal SI AMAVal gt AMAVal1 Entonces amahs AMAVal SI AMAVal - Åmåls gt AMAFVal luego comenzar Plot1 (AMAFVal, quotBuyquot) SI Plot11 0 Luego Alerta True End Else If amahs - AMAVal gt AMAFVal luego comenzar Plot2 (AMAFVal, quotSellquot) SI Plot21 0 Luego Alerta True End Plot3 (AMAFVal, quotAMAFilterquot) Estilo Fin: Escala: Pantalla el sistema quotMovAvg adaptativa Fltrquot continuación se basa en las reglas establecidas para las entradas basadas en el movimiento adaptativo filtrada cálculo de la media. Tipo: Nombre del sistema: MovAvg Adaptive Entradas Fltr: Periodo (10), Pcnt (0,15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), Åmåls (0), amahs (0) AMAFVAl AMAF (Período, Pcnt) SI CurrentBar 1 luego comenzar Åmåls AMAVal amahs AMAVal end else begin SI AMAVal lt AMAVal1 Entonces Åmåls AMAVal SI AMAVal gt AMAVal1 Entonces amahs AMAVal SI AMAVal - Åmåls cruza por encima de AMAFVal luego comprar este bar en Cerrar SI amahs - AMAVal cruza por encima de AMAFVal luego vender este bar en Cerrar end Este código también está disponible en el sitio web de Investigaciones en Omega. El nombre del archivo es quotAMA. ELA. quot Tenga en cuenta que todas las técnicas de análisis de comerciantes sugerencias publicados en el sitio Web de Investigaciones en Omega pueden ser utilizados tanto por TradeStation y SuperCharts. Siempre que sea posible, las técnicas de análisis publicados incluirán tanto Editor Rápido y formatos editor múltiple. - Gastón Sánchez, Omega Investigación 800 422-8587, 305 270-1095 Internet: www / omegaresearch Regresar a la lista METASTOCK En MetaStock 6.5, puede crear fácilmente adaptable al sistema de media móvil discutido por Perry Kaufman en la entrevista que aparece en el bono de 1998 Problema. Con MetaStock 6.5 en ejecución, seleccione quotIndicator Builderquot en el menú Herramientas y, a continuación, haga clic en el botón Nuevo. Introduzca las siguientes fórmulas: Adaptable en movimiento los periodos medios de onda binario: Entrada (quotTime Periodsquot, 1,1000, 10) Dirección: CIERRE - Ref (CLOSE, - periods) SSC: ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA: Si (Cum (1 1) períodos, ref (Close, -1) constante (CLOSE - ref (Close, -1)), constante Anterior (CLOSE - PREV)) FilterPercent: entrada (quotFilter Percentagequot, 0,100,15) / 100 Filtro: Std (FilterPercent AMA - Ref (AMA, -1), períodos) AMALow: Si (AMA lt Ref (AMA, -1), AMA, PREV) AMAHigh: Si (AMA gt Ref (AMA, -1), AMA, PREV) Movimiento adaptativo periodos promedio: entrada (quotTime Periodsquot, 1,1000, 10) Dirección: CIERRE - Ref (CLOSE, - periods) SSC: ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA: Si (Cum (1) los períodos 1, ref (Close, - 1) constante (CLOSE - ref (Close, -1)), Prev constante (CLOSE - PREV)) Si desea ver el promedio de adaptación en movimiento, simplemente trazar en cualquier gráfico en MetaStock. Si quieres ver la compra y venta de señales del sistema adaptativo de media móvil, trazar el movimiento de adaptación de onda binaria media. Esta onda binaria traza un quot1quot cuando theres una señal de compra, un quot-1quot para una señal de venta y un cero cuando los theres ninguna señal. --Allan J. McNichol, EQUIS Internacional 800 882-3040, 801 265-8886 Internet: www. equis Volver a la lista TECHNIFILTER PLUS Heresa TechniFilter Plus, versión 8, la fórmula para la media móvil adaptativa (AMA) discutido por Perry Kaufman en la Edición 1998 de experiencia. AMA es una media exponencial cuando el peso multiplicador puede variar cada día entre un valor máximo y mínimo. A medida que los precios forman una fuerte tendencia, esta variable peso se aproxima a su valor máximo, haciendo que la AMA para realizar un seguimiento de la curva de precios más de cerca. Cuando los precios están zigzagueando, la variable peso se aproxima a su valor mínimo, haciendo que la AMA se aplane. Kaufman utiliza una proporción de cambio en el precio de la variación de precios de escalar el peso variable. La fórmula utiliza tres parámetros: 2, 30 y 10. El primer parámetro, 2, indica que una media exponencial de dos días es el promedio más rápido para la media variable. El segundo parámetro, 30, indica que un promedio de 30 días es el promedio más lento para el promedio variable. El tercer parámetro, 10, indica el período retroactivo para calcular cómo va a cambiar el peso. Perry Kaufman adaptable moviendo los interruptores de fórmula media: multilínea recursiva Valor inicial: C FÓRMULA: Esta estrategia TechniFilter Plus y los informes, estrategias y fórmulas de anteriores Consejos comerciantes pueden descargarse desde el sitio Web de la RTRS. --Clay Burch, Software RTR 919 510-0608, E-mail: rtrsoftaol Internet: www. rtrsoftware Volver a la lista de WAVEWIE HOJA DE MERCADO Aquí es una aplicación WAVE WIE programa de Perry Kaufman media móvil adaptativa (AMA), discutido en el cepo AMP MATERIAS PRIMAS 1998 presentación Bonus de la entrevista asunto. --Peter Di Girolamo, Jerome Tecnología 908 369-7503, E-mail: jtiwareaol Internet: members. aol/jtiware~~V Volver a la lista Smart Trader Perry Kaufman adaptativo de media móvil (STOCKS amp MATERIAS PRIMAS 1998 prima de emisión) sirve como un buen ejemplo para la aplicación de la capacidad de fórmula usuario en Smart Trader. La clave para la creación de la media adaptativa en movimiento (AMA) es la capacidad de escribir fórmulas de recurrencia o de autorreferencia,. punto de malos ésos hacia fuera a medida que avanzamos. Fila 4, quotoffset marcado, quot se utiliza en conjunción con la fila 15 a quotseedquot los valores introducidos manualmente en el ejemplo de hoja de cálculo en las células a través de I5 I14. La dirección se determina en la fila 5 mediante un estudio de impulso de 10 periodos. Filas 6, 7 y 8 calculan la volatilidad calculando primero un impulso de un periodo, a continuación, tomando el valor absoluto del momento y, finalmente, sumando una serie 10-periodo. Filas 9 y 10 calculan el valor ER y su valor absoluto. Las filas 11 y 12 son coeficientes que contienen los valores de exponente que representan dos y 30 períodos, respectivamente. Fila 13 calcula el valor SSC. Fila 14 plazas SSC, dando c. Fila 16 calcula la AMA real y es la primera fila que es recursivo. Fila 17, también recursivo, calcula la diferencia de la AMA actual y anterior. Fila 18, AMAdiff, utiliza una sentencia if para evitar reportar un resultado no válido en la columna 1, ya que no hay nada anterior a la columna 1 para producir un cálculo válido. Fila 19 calcula el 10-período desviación estándar de AMAdiff. Fila 20 es un coeficiente que contiene el valor de porcentaje. Fila 21 calcula el valor de filtro. Las filas 22 y 23 son las filas de usuario recursivas que hacen un seguimiento de los mínimos y máximos AMA AMA. Las filas 23 y 24 son las reglas de compra / venta, respectivamente. Figura 1: Smart Trader. Este Smart Trader Especificaciones del Producto implementa Perry Kaufman media móvil adaptativa de la Edición 1998 de experiencia. Especificaciones del Producto Esto también está disponible en el sitio Web estratagemas. --Jim Ritter, Stratagem Software International 504 885-7353, E-mail: Stratagem1aol Internet: members. aol/stratagem1 Volver a ListKaufman adaptativa Moving estrategia de negociación media (Configuración del filtro 038) I. Trading Estrategia Desarrollador: Perry Kaufman (Kaufman adaptativa en movimiento promedio 8211 KAMA). Fuente: Kaufman, P. J. (1995). Trading inteligente. Mejora del rendimiento en la evolución de los mercados. Nueva York: McGraw-Hill, Inc. Concepto: estrategia comercial basada en un filtro de ruido adaptativo. Objetivo de la investigación: Verificación del rendimiento de la instalación y el filtro. Especificación: Tabla 1. Resultados: Figura 1-2. Configuración comercial: Operaciones lejanos: La media móvil adaptativa (AMA) se convierte en imagen. Operaciones cortos: La media móvil adaptativa rechaza. Nota: La línea de tendencia AMA parece que deja cuando los mercados no tienen una dirección. Cuando los mercados de tendencia, la línea de tendencia AMA se pone al día. Entrada comercial: Operaciones largos: Una compra al cierre se coloca tras una configuración alcista. Operaciones de corta duración: de venta al cierre se coloca tras una configuración bajista. Salir comercial: Tabla 1. Cartera: 42 mercados de futuros de los cuatro principales sectores del mercado (materias primas, divisas, tipos de interés e índices de renta variable). Datos: 32 años desde 1980. Plataforma de Pruebas: MATLAB. II. Prueba de sensibilidad Todos los gráficos 3-D son seguidos por los gráficos de contorno 2-D para el factor de beneficio, ratio de Sharpe, el Índice de Rendimiento de la úlcera, TACC, Drawdown máximo, operaciones rentables por ciento y medio. Win / Med. Índice de siniestralidad. La imagen final muestra la sensibilidad de la equidad de la curva. Las variables analizadas: ERLength amp FilterIndex (Definiciones: Tabla 1): Figura 1 Resultados de la cartera (Entradas: Tabla 1 Comisión amp deslizamiento: 0). AMA (ERLength) es la media móvil adaptativa durante un período de ERLength. ERLength es un período de revisión retrospectiva de la ratio de eficiencia (ER). ERi abs (Directioni / Volatilityi), donde 8220abs8221 es el valor absoluto. Directioni cerrarYa cerrarYa ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), donde 82208221 es la suma durante un período de ERLength, DeltaClosei cerrarYa cerrarYa 1. FastMALength es un período de la media móvil rápida. SlowMALength es un período de la media móvil lenta. Amai Amai 1 ci (cerrarYa Amai 1), donde ci (ERI (Lenta Rápida) Lento) 2, Fast 2 / (FastMALength 1), Lento 2 / (SlowMALength 1). Índice: i ERLength 2, 100, Paso 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 oficios largos: Si Amai Amai gt 1 amperio Amai Amai 1 lt 2 a continuación MinAMA Amai 1 (Adaptive Moving Average se presenta con un pivote en MinAMA). Operaciones cortas: Amai Amai lt 1 amperio Amai Amai 1 2 gt entonces MaxAMA Amai 1 (Adaptive Moving Average gira hacia abajo con un pivote en MaxAMA). Índice: i Filteri FilterIndex DesviaciónEstándar (Amai Amai 1, N), donde DesviaciónEstándar es la desviación estándar de la serie sobre N períodos. N 20 (valor por defecto). Índice: i FilterIndex 0.0, 1.0, 0.02 Paso N 20 operaciones a largo: Una compra al cierre, cuando se coloca Amai Amai gt 1 amperio (Amai MinAMA) gt Filteri. Operaciones de corta duración: de venta al cierre, cuando se coloca Amai Amai lt 1 amperio (MaxAMA Amai) gt Filteri. Índice: i Detener la Pérdida: ATR (ATRLength) es el rango verdadero promedio durante un período de ATRLength. ATRStop es un múltiplo de ATR (ATRLength). Operaciones largos: Un stop de venta se coloca en la entrada ATR (ATRLength) ATRStop. Operaciones cortos: Un stop de compra se coloca en la entrada ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Paso 2 FilterIndex 0.0, 1.0, 0.02 Paso