Amibroker média móvel adaptável

WiseTrader Toolbox Indicadores adaptativos para Amibroker (AFL) Written by Administrator A WiseTrader Toolbox inclui uma série de indicadores que se adaptam às condições do mercado. Indicadores padrão como o RSI usam um número fixo de períodos em seus cálculos que podem funcionar bem em alguns mercados e mal em outros porque os mercados às vezes se apresentam e outras vezes eles trocam de lado. O indicador padrão geralmente seria ajustado para certas condições de mercado, como tendências de alta, mas isso é falho devido a uma série de fatores. Em primeiro lugar, os mercados mudam e você não pode usar o mesmo número de períodos nos mercados de alta, como você faz nos mercados comerciais. Em segundo lugar, o número de períodos em um indicador padrão não pode ser muito pequeno ou muito grande caso contrário, você será deslocado para fora do mercado ou não capturará movimentos de preços suficientemente grandes. Os indicadores adaptativos podem ajudar a resolver esses problemas. Por exemplo, a seguinte imagem do indicador adaptativo mostra uma média móvel exponencial de 15 dias em verde, média móvel exponencial de 40 dias em amarelo e média móvel adaptativa de 10 a 100 dias em rosa. Observe como o indicador adaptativo sai mais cedo do que a média móvel exponencial de 40 dias e evita que seja removido de grandes tendências, como a média móvel exponencial de 40 dias. Se você gostaria de ver um vídeo da média móvel exponencial adaptativa acima, clique aqui. O instantâneo abaixo mostra a janela de parâmetros para RSI adaptativo. A maioria dos indicadores adaptativos, com exceção do MACD adaptativo e da EMA, tem a mesma janela de parâmetros, mas sem a opção de suavização à medida que estão movendo indicadores de tipo médio. Cada indicador adaptativo tem uma escolha de 8 adaptadores diferentes para escolher. Isso inclui filtros de tendência e adaptadores baseados em ciclo para atender diferentes tipos de mercado e condições. Indicadores como o RSI também têm a opção de 5 lubrificantes diferentes para reduzir o ruído e o atraso, que realmente funciona muito bem para reduzir sinais falsos e melhorar a capacidade de resposta do indicador. Dê uma olhada no seguinte exemplo simples e perceba como os sinais de sobrecompra e sobrevenda são mais claramente definidos e quase não há atraso introduzido aplicando o alisamento. Estratégia de negociação média móvel adaptável Kaufman (Configuração 038 Filtro) I. Estratégia de negociação Desenvolvedor: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Comércio mais inteligente. Melhorando o desempenho na mudança de mercados. Nova York: McGraw-Hill, Inc. Conceito: estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo. Objetivo de pesquisa: verificação de desempenho da configuração e do filtro. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de comércio: negócios longos: a média móvel adaptativa (AMA) aparece. Operações curtas: a média móvel adaptativa diminui. Nota: A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção. Quando a tendência dos mercados, a linha de tendência da AMA alcança. Entrada de Comércio: Long Trades: Uma compra no fechamento é colocada após uma configuração de alta. Negociações curtas: uma venda no fechamento é colocada após uma configuração de baixa. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 32 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB. II. Teste de sensibilidade Todas as tabelas 3-D são seguidas de gráficos de contorno bidimensionais para fator de lucro, Razão de Sharpe, Índice de desempenho de úlcera, CAGR, Drawdown máximo, Negociações lucrativas percentuais e Média. Win Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve. Variáveis ​​testadas: ERLength amp FilterIndex (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1 Comitê amp Slippage: 0). AMA (ERLength) é a média móvel adaptativa durante um período de ERLength. ERLength é um período de retorno da Razão de Eficiência (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), onde 8220abs8221 é o valor absoluto. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), onde 82208221 é a soma em um período de ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength é um período da média em movimento rápido. SlowMALength é um período da média lenta. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), onde ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). Índice: i ERLength 2, 100, Passo 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Long Trades: Se AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2, então o MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average aparece com um pivô no MinAMA). Operações curtas: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2, em seguida, MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average desativa-se com um pivô no MaxAMA). Índice: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), onde StdDev é o desvio padrão da série ao longo de 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 colocada quando AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Negociações curtas: uma venda no fechamento é colocada quando AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Índice: i Stop Loss Sair: ATR (ATRLength) é o alcance real médio durante um período de comprimento ATRL. ATRStop é um múltiplo de ATR (ATRLength). Long Trades: uma parada de venda é colocada no Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Operações curtas: um ponto de compra é colocado na ATR ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02Kaufman039s Média de Mudança Adaptativa (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039's 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 ajustar quando os balanços de preços se expandirem e seguem os preços a uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de viragem do tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039s. Let039s primeiro começar com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para o 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 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 variação de preço ajustada pela 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. Smoothing Constant (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 outra tendência que acompanha o indicador, 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. Chartists podem reduzir whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os cruzamentos. Pode-se exigir que o preço mantenha a cruz por um número definido de dias ou que exijam 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 suavizar o indicador ainda mais. 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 cair e forjar baixas mais baixas. A tendência está aumentada enquanto a KAMA estiver aumentando e forjando altos altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência de alta abrupta de dezembro a março e uma tendência de alta menos escarpada de maio a agosto. E, finalmente, os chartists podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a maior tendência e um KAMA de prazo mais curto para sinais comerciais. Por exemplo, KAMA (10,5,30) poderia ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista ao subir. Uma vez otimista, os carlos poderiam 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 autores podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Razão de Eficiência e os cartistas 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 KAMA para análise de tendência a mais longo prazo podem aumentar o parâmetro do meio de forma incremental. Mesmo que a diferença seja apenas 3, o 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