Fórmula De Adaptação Média Móvel

Escala final média média (ATR) As paradas de tração são normalmente calculadas em relação ao preço de fechamento: Calcular faixa média verdadeira (ATR) Multiplicar ATR pelo seu múltiplo selecionado no nosso caso 3 x ATR Em uma tendência ascendente, subtrair 3 x ATR do Preço de fechamento E traçar o resultado como a parada para o dia seguinte Se o preço terminar abaixo da parada ATR, adicione 3 x ATR ao preço de fechamento para rastrear um comércio curto Caso contrário, continue subtraindo 3 x ATR por cada dia subseqüente até o preço reverter abaixo da parada ATR Nós Também construiu um mecanismo de catraca para que o ATR pare não possa se mover mais baixo durante um longo comércio nem aumentar durante uma troca curta. A opção HighLow é um pouco diferente: 3xATR é subtraído do High diário durante uma tendência ascendente e adicionado ao Low diário durante uma tendência descendente. As paradas normais do Range True True Range são muito mais voláteis do que as paradas com base em médias móveis e são propensas a adiar e sair de posições, exceto quando há uma forte tendência. É por isso que é importante usar um filtro de tendências. As paradas normais do Range True True Range são mais adaptáveis ​​às condições de mercado variáveis ​​do que Percentage Trailing Stops, mas conseguem resultados semelhantes quando aplicados a ações que foram filtradas para uma forte tendência. O ATR original e as paradas de volatilidade têm duas principais fraquezas: as paradas movem-se para baixo durante uma tendência ascendente, se o intervalo vertical médio se alargar. Estou desconfortável com isso: as paradas só devem se mover na direção da tendência. O mecanismo Stop-and-Reverse pressupõe que você mude para uma posição curta quando for fechado fora de uma posição longa e vice-versa. O que é tão provável em um sistema de tendência seguinte é que um comerciante é interrompido cedo e sua próxima entrada está na mesma direção que seu comércio anterior. Introduzimos um mecanismo de catraca (descrito acima) para resolver a primeira fraqueza. O segundo pode ser tratado usando o ATR Bands. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) é uma média móvel projetada para explicar o ruído ou a volatilidade do mercado . A KAMA acompanhará os preços quando os balanços de preços são relativamente pequenos e o ruído é baixo. KAMA irá se ajustar quando os balanços de preços se expandirem e seguirem os preços a uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de giro do tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039s. Os primeiros começam com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para a Razão de Eficiência (ER). 2 é o número de períodos para a constante EMA mais rápida. 30 é o número de períodos para a constante EMA mais lenta. Antes de calcular o KAMA, precisamos calcular a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC). Divulgar a fórmula em nuggets de tamanho de mordida facilita a compreensão da metodologia por trás do indicador. Observe que o ABS significa Absolute Value. Razão de Eficiência (ER) O ER é basicamente a mudança de preço ajustada para a volatilidade diária. Em termos estatísticos, a Razão de eficiência nos diz a eficiência fractal das mudanças de preços. ER flui entre 1 e 0, mas esses extremos são a exceção, não a norma. ER seria 1 se os preços subissem 10 períodos consecutivos ou 10 períodos consecutivos. ER seria zero se o preço for inalterado ao longo dos 10 períodos. Constante de Suavização (SC) A constante de suavização usa o 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 na sua fórmula. (2301) é a constante de suavização para uma EMA de 30 períodos. O SC mais rápido é a constante de suavização para EMA mais curto (2 períodos). O SC mais lento é a constante de suavização para o EMA mais lento (30 períodos). Observe que o 2 no final é quadrado da equação. Com a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC), agora estamos prontos para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039 (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. Exemplo de cálculoChart As imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha do Excel usada para calcular KAMA e o gráfico QQQ correspondente. Uso e sinais Os cartistas podem usar o KAMA como qualquer outro indicador de tendência seguinte, como uma média móvel. Os cartistas podem procurar cruzes de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiro, uma cruz acima ou abaixo da KAMA indica mudanças direcionais nos preços. Tal como acontece com qualquer média móvel, um sistema de cruzamento simples gerará muitos sinais e muitos whipsaws. Os cartistas podem reduzir os whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os crossovers. Pode-se exigir que o preço mantenha a cruz para o número definido de dias ou exigir que a cruze exceda KAMA por porcentagem definida. Em segundo lugar, os cartistas podem usar a direção da KAMA para definir a tendência geral de uma segurança. Isso pode exigir um ajuste de parâmetros para facilitar o avanço do indicador. Os cartistas podem mudar o parâmetro do meio, que é a constante EMA mais rápida, para alisar o KAMA e procurar mudanças direcionais. A tendência está baixa enquanto a KAMA está caindo e forjando baixas mais baixas. A tendência aumenta enquanto a KAMA estiver aumentando e forjando altos altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência ascendente acentuada de dezembro a março e uma tendência ascendente menos escarpada de maio a agosto. E, finalmente, os artistas podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a tendência maior e um KAMA de prazo mais curto para sinais comerciais. Por exemplo, KAMA (10,5,30) poderia ser usado como um filtro de tendências e ser considerado otimista ao subir. Uma vez otimista, os carters poderiam então procurar cruzes de alta quando o preço se movesse acima de KAMA (10,2,30). O exemplo abaixo mostra MMM com um aumento de KAMA a longo prazo e cruzamentos de alta em dezembro, janeiro e fevereiro. KAMA de longo prazo recusou em abril e houve cruzamentos de baixa em maio, junho e julho. SharpCharts KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicadores no banco de trabalho SharpCharts. As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetros uma vez que ela for selecionada e os carters podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Razão de Eficiência e os autores devem abster-se de aumentar esse número. Em vez disso, os cartistas podem diminuí-lo para aumentar a sensibilidade. Os cartistas que procuram lidar com o KAMA para análise de tendências a longo prazo podem aumentar o parâmetro do meio de forma incremental. Mesmo que a diferença seja apenas de 3, KAMA (10,5,30) é significativamente mais suave do que KAMA (10,2,30). Estudo adicional Do 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 de Negociação Perry Kaufman