¿Los promedios móviles adaptativos conducen a mejores resultados? Los promedios móviles son una herramienta favorita de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador conduce a numerosos oficios whipsaw, resultando en una frustrante serie de pequeñas victorias y pérdidas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar el promedio móvil simple. En este artículo, miramos estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha llevado a útiles herramientas comerciales. Pros y contras de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de los promedios móviles fueron resumidos por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de Technical Analysis of Tendencias de Stock. Cuando dijeron y, fue en 1941 que hicimos el descubrimiento con alegría (aunque muchos otros lo habían hecho antes) que mediante el promedio de los datos para un número determinado de días uno podría derivar una especie de línea de tendencia automática que definitivamente interpretar los cambios de Tendencia Parecía casi demasiado bueno para ser verdad. De hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con las desventajas superando las ventajas, Edwards y Magee abandonaron rápidamente su sueño de negociar de un bungalow de la playa. Pero 60 años después de que escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta sencilla que sin esfuerzo entregar las riquezas de los mercados. Promedios móviles sencillos Para calcular una media móvil simple. Agregar los precios para el período de tiempo deseado y dividir por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría sumar los cinco precios de cierre más recientes y dividir por cinco. Si el cierre más reciente está por encima de la media móvil, se considerará que la acción está en una tendencia alcista. Las tendencias de baja se definen por los precios que operan por debajo de la media móvil. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial de Medias móviles.) Esta propiedad que define la tendencia hace posible que las medias móviles generen señales comerciales. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y se venden cuando los precios cruzan por debajo de esa línea. Un enfoque como este se garantiza para poner al comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Desafortunadamente, al alisar los datos, los promedios móviles se quedarán a la zaga de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverá una gran parte de sus ganancias incluso a las mayores operaciones ganadoras. Promedios móviles exponenciales Los analistas parecen gustar la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este rezago. Una de estas innovaciones es el promedio móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta a los datos recientes, y como resultado se mantiene más cerca de la acción del precio que un simple promedio móvil. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Weight Close) ((1 peso) EMAy) Donde: El peso es la constante de suavizado seleccionada por el analista EMAy es la media móvil exponencial de ayer Un valor de ponderación común es de 0.181, que Está cerca de una media móvil simple de 20 días. Otro es 0.10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, el promedio móvil exponencial no aborda otro problema con los promedios móviles, que es que su uso para las señales comerciales dará lugar a un gran número de operaciones perdidas. En Nuevos Conceptos en Sistemas Técnicos de Negociación. Welles Wilder estima que los mercados sólo tienden una cuarta parte del tiempo. Hasta 75 de la acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de compra-venta promedio móvil se generarán repetidamente a medida que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variar el factor de ponderación del cálculo EMA. Adaptación de los promedios móviles a la acción del mercado Un método para abordar las desventajas de los promedios móviles es multiplicar el factor de ponderación por una razón de volatilidad. Hacer esto significaría que el promedio móvil estaría más lejos del precio actual en mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores correr. Como una tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. El promedio móvil se acercaría a la acción actual del mercado y, en teoría, permitiría al comerciante mantener la mayor parte de las ganancias capturadas durante la tendencia. En la práctica, la relación de volatilidad puede ser un indicador como el Bollinger Bandwidth, que mide la distancia entre las Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugirió reemplazar la variable de peso en la fórmula EMA con una constante basada en el índice de eficiencia (ER) en su libro, New Trading Systems and Methods. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definida dentro de un rango de -1.0 a 1.0. Se calcula con una fórmula simple: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de cambios de precios absolutos para cada barra) Considere una acción que tiene un rango de cinco puntos cada día y al final de cinco días ha ganado un Total de 15 puntos. Esto daría lugar a un ER de 0,67 (15 puntos de movimiento ascendente dividido por el total de 25 puntos de rango). Si este stock disminuyera 15 puntos, el ER sería -0.67. El principio de la eficiencia de las tendencias se basa en la cantidad de movimiento direccional (o tendencia) que se obtiene por unidad de movimiento de precios a lo largo de un período de un año. Definido. Un ER de 1,0 indica que la acción está en una tendencia alcista perfecta -1,0 representa una tendencia bajista perfecta. En términos prácticos, los extremos rara vez se alcanzan. Para aplicar este indicador para encontrar el promedio móvil adaptable (AMA), los comerciantes tendrán que calcular el peso con la siguiente fórmula, bastante compleja: C (ER SCF SCS) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido EMA admisible (generalmente 2) SCS es la constante exponencial para el EMA más lento permitido (a menudo 30) ER es la relación de eficiencia que se anotó anteriormente El valor de C se utiliza entonces en la fórmula EMA en lugar de la variable de peso más simple. Aunque difícil de calcular a mano, el promedio móvil adaptable se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. En la Figura 1 se muestran ejemplos de una media móvil simple (línea roja), una media móvil exponencial (línea azul) y la media móvil adaptativa (línea verde). (Para obtener más información sobre la EMA, consulte Exploración de la media móvil exponencialmente ponderada. Figura 1: El AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción de alcance que se ve en el lado derecho de este gráfico. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, mostrada como la línea azul, es la más cercana a la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres promedios móviles que se muestran en la figura son todos propensos a los oficios whipsaw en varias ocasiones. Este inconveniente de los promedios móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probó cientos de herramientas de análisis técnico en The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Concluyó, aunque el promedio móvil adaptable es una idea interesante más nueva con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a este método de suavización de tendencia más complejo. Esto no significa que los comerciantes deben ignorar la idea. La AMA podría combinarse con otros indicadores para desarrollar un sistema comercial rentable. (Para obtener más información sobre este tema, lea Descubriendo los canales de Keltner y el oscilador de Chaikin.) El ER puede utilizarse como un indicador de tendencias independiente para detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, las razones por encima de 0,30 indican fuertes subidas y representan compras potenciales. Por otra parte, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las acciones con la menor relación de eficiencia pueden verse como oportunidades de ruptura. Marzo 1998 COMERCIANTES CONSEJOS Aquí está la selección de meses de Traders Tips, aportado por varios desarrolladores de software de análisis técnico para ayudar a los lectores a implementar más fácilmente algunos De las estrategias presentadas en este número. Puede copiar estas fórmulas y programas para facilitar su uso en su hoja de cálculo o en su software de análisis. Simplemente seleccione el texto deseado resaltando como lo haría en cualquier programa de procesamiento de texto, luego utilice el comando de tecla estándar para copiar o elija quotcopyquot en el menú del navegador. El texto copiado puede entonces ser quotpastedquot en cualquier hoja de cálculo abierta u otro software seleccionando un punto de inserción y ejecutando un comando de pegar. Al alternar entre una ventana de la aplicación y la página Web abierta, los datos se pueden transferir con facilidad. El promedio móvil adaptativo que se discutió en la entrevista con Perry Kaufman en el fascículo de la edición de 1998 de PRODUCTOS DE STOCKS (el artículo apareció originalmente en marzo de 1995) es una excelente alternativa a los cálculos de la media móvil estándar. En estos meses de Traders Tips, presentaré dos estudios Easy Language y un Easy Language System basado en el promedio móvil adaptable. El cálculo del promedio móvil adaptable que se utiliza en los estudios y el sistema en TradeStation o SuperCharts se realiza principalmente por una función denominada quotAMA. quot Otra función denominada quotAMAFquot se utiliza para calcular el filtro de media móvil adaptativa. Como siempre, las funciones deben ser creadas antes del desarrollo de los estudios / sistema. Tipo: Función Nombre: AMA Vars: Noise (0), Signal (0), Diff (0), efRatio (0), Smooth (1), Fastest (.6667), Slowest (.0645), AdaptMA (0) Diff AbsValue (Close - Close1) IF CurrentBar lt Período Then AdaptMA Close IF CurrentBar gt Período Then Begin Señal AbsValue (Close - ClosePeriod) Noise Summation (Diff, Period) efRatio Señal / Ruido Smooth Power (efRatio (más rápido - más lento) AdaptMA AdaptMA1 Smooth (Close - AdaptMA1) Entradas Finales: Periodo (Numérico), Pcnt (Numérico) Vars: Ruido (0), Señal (0), Diff (0), efRatio (0), Suave (1), Más Rápido (. 6667), más lento (.0645), AdaptMA (0), AMAFltr (0) Diff AbsValue (Close - Close1) IF CurrentBar lt Período Entonces AdaptMA Cerrar IF CurrentBar gt Period Then Begin Señal AbsValue (Close - ClosePeriod) Noise Summation (Diff, AMAFltr StdDev (AdaptMA-AdaptMA1, Periodo) Pcnt End AMAF AMAFltr Una vez que haya creado con éxito ambas funciones, puede hacer lo siguiente: Luego crear los dos estudios y el sistema. El primer indicador muestra la línea de media móvil adaptativa, con un giro opcional. El giro es que la línea AMA puede ser suavizada usando la regresión lineal. Por lo tanto, he incluido en el indicador una entrada llamada quotsmoothquot que le permite determinar si la línea AMA debe ser suavizada o no. Un quotY como el valor de entrada suaviza el cálculo. Un quotNquot simplemente traza la línea de AMA sin procesar. Este indicador debe ser escalado a quotSame como datos de precio. quot Tipo: Indicador Nombre: MovAvg Entradas adaptativas: Periodo (10), Suave (quotYquot) IF UpperStr (Liso) quotYquot Entonces Plot1 (LinearRegValue (AMA (Período), Período, 0) , Quot AMA suave) Else Plot2 (AMA (Período), quotAdaptive MAquot) El segundo indicador, quotMov Avg Adaptive Fltr, quot toma el concepto de filtración y lo aplica a un indicador. Basándose en los parámetros del promedio móvil adaptativo filtrado (AMAF), este indicador representará una línea vertical azul o roja, dependiendo de la condición que se cumpla. Los valores reflejados por las líneas verticales reflejan el valor del cálculo del filtro AMA. Algunos ajustes de formato sugeridos se dan después del código del indicador. Tipo: Indicador Nombre: MovAvg Fltr Adaptativo Entradas: Período (10), Pcnt (.15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), AMALs (0), AMAHs (0) AMAFVAl AMAF (Periodo, Pcnt) IF CurrentBar 1 Entonces Comienza AMALs AMAVal AMAHs AMAVal Final Comienza IF AMAVal lt AMAVal1 Luego AMALs AMAVal SI AMAVal gt AMAVal1 Luego AMAHs AMAVal IF AMAVal - AMALs gt AMAFVal Entonces Comienza Plot1 (AMAFVal, quotBuyquot) IF Plot11 0 Entonces Alerta True End Otros IF AMAHs - AMAVal Gt AMAFVal Then Begin Plot2 (AMAFVal, quotSellquot) IF Plot21 0 Entonces Alert True End Plot3 (AMAFVal, quotAMAFilterquot) End Style: Scaling: Screen El sistema quotMovAvg Adaptive Fltrquot a continuación se basa en las reglas establecidas para entradas basadas en el movimiento adaptativo filtrado Cálculo promedio. Tipo: Nombre del Sistema: MovAvg Fltr Adaptable Entradas: Período (10), Pcnt (.15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), AMALs (0), AMAHs (0) AMAFVAl AMAF (Periodo, Pcnt) IF CurrentBar 1 Entonces Comienza AMALs AMAVal AMAHs AMAVal Final Otros Comienzan AM AMalal AMVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal Amaval AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal AMAVal End Este código está también disponible en el sitio Web de Omega Researchs. El nombre del archivo es quotAMA. ELA. quot Tenga en cuenta que todas las técnicas de análisis de Traders Tips publicadas en el sitio Web de Omega Researchs pueden ser utilizadas tanto por TradeStation como por SuperCharts. Siempre que sea posible, las técnicas de análisis publicadas incluirán los formatos Editor rápido y Power Editor. - Gaston Sánchez, Omega Research 800 422-8587, 305 270-1095 Internet: www / omegaresearch Volver a la lista METASTOCK En MetaStock 6.5, puede crear fácilmente el sistema de media móvil adaptable discutido por Perry Kaufman en la entrevista que aparece en el Bonus de 1998 Problema. Con MetaStock 6.5 en ejecución, elija quotIndicator Builderquot en el menú Herramientas y, a continuación, haga clic en el botón Nuevo. Introduzca las siguientes fórmulas: Promedio móvil adaptable Períodos de onda binaria: Entrada (quotTime Periodsquot, 1,1000, 10) Dirección: CLOSE - Ref (CLOSE, - periods) SSC: ER (FastSC - SlowSC) (CLOSE - ref (Close, -1)), Prev (CLOSE - PREV)) FilterPercent: Entrada (quotFilter Percentagequot, 0,100,15) / 100 Filtro: FilterPercent Std AMA - Ref (AMA, -1), Periodos) AMALow: Si (AMA lt Ref (AMA, -1), AMA, PREV) Períodos promedio: Entrada (quotTiempo de tiempo, 1,1000, 10) Dirección: CLOSE - Ref (CERRAR, - periodos) SSC: ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA: 1) constante (CLOSE - ref (Close, -1)), constante anterior (CLOSE - PREV) Si desea ver el promedio móvil adaptativo, sólo trazarlo en cualquier gráfico de MetaStock. Si desea ver las señales de compra y venta del sistema de media móvil adaptable, trace la onda binaria de media móvil adaptable. Esta onda binaria traza una quot1quot cuando hay una señal de compra, una quot-1quot para una señal de venta y un cero cuando no hay señal. --Allan J. McNichol, EQUIS International 800 882-3040, 801 265-8886 Internet: equis Volver a la lista TECHNIFILTER PLUS Heres un TechniFilter Plus, versión 8, fórmula para el promedio móvil adaptable (AMA) discutido por Perry Kaufman en 1998 Número de bonificación. AMA es un promedio exponencial donde el peso multiplicador puede variar cada día entre un valor máximo y mínimo. Como los precios forman una tendencia fuerte, este peso variable se aproxima a su valor máximo, haciendo que la AMA rastree la curva de precios más de cerca. Cuando los precios son en zigzag, el peso variable se aproxima a su valor mínimo, haciendo que la AMA se aplaste. Kaufman utiliza una relación de cambio de precio a variación de precio para escalar el peso variable. La fórmula utiliza tres parámetros: 2, 30 y 10. El primer parámetro, 2, indica que un promedio exponencial de dos días es el promedio más rápido para el promedio 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 de retroceso para calcular cómo cambiará el peso. Perry Kaufmans Fórmula de Media Movible Adaptativa INTERRUPTORES: multilínea recursiva VALOR INICIAL: C FORMULA: Esta estrategia de TechniFilter Plus y los informes, estrategias y fórmulas de anteriores Consejos de Traders se pueden descargar desde el sitio Web de RTRs. --Clay Burch, RTR Software 919 510-0608, E-mail: rtrsoftaol Internet: rtrsoftware Volver a la lista WAVEWIE MARKET SPREADSHEET Aquí está una implementación del programa WAVE WIE de Perry Kaufmans (AMA), discutido en el STOCKS amp COMMODITIES 1998 Presentación de la entrevista de la edición del bono. --Peter Di Girolamo, Jerome Technology 908 369-7503, correo electrónico: jtiwareaol Internet: members. aol/jtiware Volver a la lista SMARTRADER El promedio móvil adaptativo Perry Kaufmans (STOCKS amp COMMODITIES, 1998 Bonus Issue) sirve como un buen ejemplo para aplicar La capacidad de fórmula de usuario en SMARTrader. La clave para crear el promedio móvil adaptable (AMA) es la capacidad de escribir fórmulas recursivas o auto-referenciadas. Señalaré a los que salen mientras procedemos. La fila 4, marcada como quoted, se utiliza en conjunción con la fila 15 para sembrarse con los valores introducidos manualmente en el ejemplo de la hoja de cálculo en las celdas I5 a I14. La dirección se determina en la fila 5 usando un estudio de momento de 10 períodos. Las filas 6, 7 y 8 calculan la volatilidad calculando primero un momento de un momento, luego tomando el valor absoluto del momento y finalmente sumando una serie de 10 periodos. Las filas 9 y 10 calculan el valor ER y su valor absoluto. Las filas 11 y 12 son coeficientes que contienen los valores de exponentes que representan dos y 30 períodos, respectivamente. La fila 13 calcula el valor de ssc. Fila 14 cuadrados ssc, dando c. La fila 16 calcula la AMA actual y es la primera fila que es recursiva. La fila 17, también recursiva, calcula la diferencia de la AMA actual y anterior. La fila 18, AMAdiff, usa una instrucción if para evitar reportar un resultado no válido en la columna 1, ya que no hay nada antes de la columna 1 para obtener un cálculo válido. La fila 19 calcula la desviación estándar de 10 períodos de AMAdiff. La fila 20 es un coeficiente que contiene el valor porcentual. La fila 21 calcula el valor del filtro. Las filas 22 y 23 son filas de usuarios recursivas que rastrea los mínimos de AMA y los máximos de AMA. Las filas 23 y 24 son las reglas de compra y venta, respectivamente. Figura 1: SMARTRADER. Esta SpecSheet de SMARTrader implementa el promedio móvil adaptable de Perry Kaufmans de la edición de bonos de 1998. Esta hoja de especificaciones también está disponible en el sitio Web de Stratagems. --Jim Ritter, Stratagem Software International 504 885-7353, E-mail: Stratagem1aol Internet: members. aol/stratagem1 Volver a la listaSo no he estado publicando tanto últimamente, ya que he estado trabajando en un sistema de comercio de automóviles, y después Pasando demasiado tiempo investigando fórmulas de señal, pensé que sería para publicar las implementaciones de varias señales que estoy usando en mi ATS. El Kaufman Adaptive Moving Average es un gran filtro de media móvil de baja latencia. Técnicamente tiene una cola infinita, pero pesa inteligentemente la cantidad de señal para cada nueva barra basada en la moda histórica. Si los datos pasados han sido intermitentes, entonces cada nueva barra se pesa muy baja en la media, sin embargo si los datos anteriores han ofrecido una dirección fuerte (independientemente de la magnitud), entonces el promedio pesa nueva señal muy fuertemente. Allí aren8217t demasiados sitios que discuten la fórmula real 8211 Basé mi puesta en práctica en el código de MetaStock encontrado aquí. Empecé a escribir este post en Windows Live Writer, y encontré que no mantiene el formato de Visual Studio8217s fuente, por lo que voy a tratar de publicar esto desde Word 2007. Word es mucho mejor en el formato, pero terrible con imágenes, mientras que Live es grande con Imágenes y la gestión del sitio, pero terrible con el formato. Éste es fácilmente mi indicador preferido, y con muchos de pellizcar se puede hacer realmente para tener una latencia mucho más baja. La clave de la eliminación de ruido, es que las señales son más ruidosas cuando su derivada de tendencias es menor. Este hecho permite a muchos hacks inteligentes reducir la latencia de los filtros como el ATX. Dicho esto, a menudo es importante usar un indicador indemne, como gran parte del mercado lo utiliza, su desempeño es una auto profetización cumplida. 22 Responses to 8220AMA 8211 Kaufman8217s Fórmula móvil móvil adaptativa en C8221 Heya i amm para el tiempo principal aquí. Me encontré con este tablero y me parece muy útil amperio me ayudo mucho. Espero presentar algo de nuevo y ayudar a otros como tú me ayudaste. Algunos pueden agregar incentivos agradables dentro del texto de sus anuncios, pero ¿por qué no trabajar en su rotación de anuncios algunas oportunidades para realmente quedarse fuera de la multitud. Este tipo de estrategia de backlinking realmente dañaría su clasificación ahora como Google get8217s más y más inteligente por el día. Pero también es importante tener en cuenta que hay factores que deben tenerse en cuenta al contratar a la empresa. Una forma con esto en mente es tratar de usar pasteles sobre los pezones para asegurarse de que no se va a exponer a sí mismo. 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