Mesa adaptive moving average strategy

Desenvolvido por John Ehlers, a MESA Adaptive Moving Average é um indicador de tendências técnicas que, segundo seu criador, se adapta ao movimento de preços baseado na mudança de taxa de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. Este método de adaptação apresenta uma rápida e uma média de movimento lento, de modo que a média móvel composta responde rapidamente às mudanças de preços e mantém o valor médio até o próximo bar8217 fechar. Ehlers afirma que, como o fallback de average8217s é lento, você pode criar sistemas de negociação com negociações quase livres de whipsaw. Abaixo você pode ver o indicador plotado em uma plataforma de negociação. Fonte do gráfico: VT Trader Basicamente, o indicador parece duas médias móveis, mas em vez de curvar em torno da ação de preço, o MESA Adaptive MA se move de uma maneira escada como o preço ratchets. Produz duas saídas, MAMA e FAMA. FAMA (Seguindo Adaptive Moving Average) é um resultado de MAMA sendo aplicado para a primeira linha MAMA. O FAMA é sincronizado no tempo com MAMA, mas seu movimento vertical vem com um lag. Assim, os dois don8217t cruzar, a menos que uma grande mudança na direção do mercado ocorre, resultando em um sistema de crossover média móvel, que é praticamente livre de comércio whipsaw, de acordo com Ehlers. A MESA Adaptive Moving Average é usada como uma substituição das médias móveis tradicionais. Como tal, o MAMA e FAMA podem ser negociados como médias móveis ordinárias. Em primeiro lugar, eles atuam como fortes áreas de apoio e resistência e o preço tende a rebotear a partir deles no contato. Isso faz pullbacks para o MAMA e FAMA adequado com tendência áreas de entrada. Em segundo lugar, os cruzamentos entre o MAMA e FAMA, semelhante a uma cruz de ouro ou morte, também são amplamente negociados. Quando o MAMA atravessa o FAMA de baixo e bordas mais altas, isso significa que o mercado provavelmente continuará a subir, gerando um sinal de compra. Por outro lado, quando o MAMA atravessa o FAMA de cima e bordas mais baixas, isso implica que o mercado é menor e mais provavelmente continuará a fazê-lo, gerando assim um curto sinal de entrada. A MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usada como um indicador independente, mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs para melhorar sua tomada de decisão. Fundada em 2013, a Tribuna Binária tem como objetivo fornecer aos seus leitores uma cobertura real e real de notícias financeiras. Nosso site está focado nos principais segmentos de ações, moedas e commodities dos mercados financeiros, além de uma explicação interativa e detalhada dos principais eventos e indicadores econômicos. Divulgação de Risco Financeiro A BinaryTribune não será responsabilizada pela perda de dinheiro ou qualquer dano causado por confiar nas informações contidas neste site. Trading forex, ações e commodities sobre a margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Antes de decidir negociar o câmbio você deve considerar com cuidado seus objetivos do investimento, nível de experiência e apetite do risco. Política de cookies Este site usa cookies para lhe fornecer a melhor experiência e conhecê-lo melhor. Ao visitar o nosso site com o seu navegador configurado para permitir cookies, você concorda com nosso uso de cookies, conforme descrito em nossa Política de Privacidade. Cópia Copyright 2017 mdash Tribuna binária. Todos os direitos reservados INDICADORES DE JOHN EHLERS: Eu compilei a maioria dos indicadores nesta página dos livros de Ehlers. Alguns ajustes foram feitos para clareza ou para que eles funcionem corretamente. Todos eles foram verificados no TradeStation, mas nenhuma garantia de perfeição ou funcionalidade adequada está implícita. A fórmula MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis), que é usada em muitos desses indicadores, foi originalmente desenvolvida para interpretar informações sísmicas para exploração de petróleo. Eles foram adaptados aqui para medir os ciclos do mercado - eles produzem saídas de alta resolução com quantidades excepcionalmente curtas de informações, uma combinação ideal para a avaliação do mercado. Indicador MAMA FAMA. - MAMA significa MESA Adaptive Moving Average (Também foi apelidado de Mãe de Todas as Médias Móveis). Este é um MA que se ajusta a ciclos updown e é muito robusto - estou planejando incorporá-lo em algumas estratégias em breve. Indicador de Transformação de Fisher. Este é um crossover comércio muito rápido indicador de gatilho e se usado em conjunto com uma boa ferramenta de tendência seguinte é preditivo e pode ser aplicado em estratégias (em breve). Quando comparado com o MACD ou outros indicadores de crossover, a Transformada de Fisher é claramente superior e oportuna. Indicador de tendência instantânea (iTrend): Indicador de tendência com atraso quase zero e aproximadamente a mesma suavização de EMA. Os sinais comerciais são gerados pelo cruzamento da linha de gatilho e da linha iTrend. Indicador de centro de gravidade. Outro oscilador Ehlers - eu não experimentei muito com este - pode exigir um indicador de tendência adicional para ajudar a funcionar melhor - fazer o seu próprio teste. Indicador Cyber ​​Cycle. Um indicador precoce de Ehlers que tenta medir os ciclos de mercado. Indicador de medição do ciclo. O mesmo que o indicador de Período de Ciclo. Outro indicador de medição do ciclo, mais robusto do que o acima, mas com apenas uma linha - sem cruzamentos. Fisher Cyber ​​Cycle Indicator. Um indicador de medição de ciclo com uma modificação de Fisher Transform. Índice de Vigor Relativo. O conceito de RVI é que os preços fecham mais alto do que eles abrem em mkts e v. v. Em down mkts. RVI é um oscilador onde o movimento é normalizado para a faixa de negociação de cada barra. Ele usa quatro compassos simétricos FIR filtros de cancelamento de lag para produzir um indicador legível. Oscilador CG Estocástico. Rev.100108 Vários indicadores foram modificados com um algoritmo estocástico. Em alguns casos, isso melhora o desempenho, mas não significativamente. Fisher Stochastic CG Oscillator. O indicador Fisher Stochastic CG é semelhante ao Oscilador CG Estocástico, mas com inversões mais nítidas e sinais ocasionalmente mais antigos. Índice estocástico de RVI. Rev.100108 - O conceito de RVI é que os preços fecham mais alto do que eles abrem em mkts e v. v. Em down mkts. RVI é um oscilador onde o movimento é normalizado para a faixa de negociação de cada barra. Ele usa quatro compassos simétricos FIR filtros de cancelamento de lag para produzir um indicador legível. Esses indicadores adaptativos são mais sensíveis do que suas contrapartes estáticas (não adaptativas). Eles são destinados a eliminar o atraso. A onda senoidal (em breve) é suposto ser preditiva. Indicador de onda senoidal. Afixado 82708 - Este indicador tenta determinar a fase atual do ciclo que você está dentro, tem uma vantagem sobre outros osciladores tais como RSI e estocástico porque prediz ao invés de espera a confirmação. SW dá sinais de entrada e saída 116th de um período de ciclo antes do ponto de viragem do ciclo e raramente dá falsos whipsaw sinais quando o mercado está em uma tendência mode. Do Adaptive Moving Médias levar a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita de comerciantes ativos . No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a numerosas negociações whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa levou a ferramentas de negociação úteis. Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens de médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição de Análise Técnica de médias móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fizemos a descoberta (embora muitos outros tinham feito antes) que, pela média dos dados para um determinado número de dias, um poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que iria interpretar definitivamente as mudanças de Era quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que compensam as vantagens, Edwards e Magee abandonaram rapidamente seu sonho de negociar de um bungalow da praia. Mas 60 anos depois que escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregar as riquezas 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 em uma tendência de alta. As tendências de baixa são definidas por preços negociando abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial de Médias Móveis.) Esta propriedade que define tendências torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em 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 ficam para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar uma grande parte dos seus lucros em até mesmo os maiores negócios vencedores. As médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média movente e gastaram anos que tentam reduzir os problemas associados com este lag. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação do 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, 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 lag, a média móvel exponencial não aborda outro problema com médias móveis, que é que seu uso para sinais negociando conduzirá a um grande número de comércios perdedores. Em Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação de negociação é confinada a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas têm sugerido variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação das médias móveis à ação do mercado Um método de resolver as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel seria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores para executar. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da atual ação de mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a relação de volatilidade pode ser um indicador, como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as conhecidas Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada no índice 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 uma faixa de -1,0 a 1,0. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) (soma das variações de preços absolutos para cada barra) Considere um estoque que tem um intervalo de cinco pontos cada dia e no final de cinco dias ganhou um total De 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (movimento ascendente de 15 pontos dividido pelo intervalo total de 25 pontos). Se este estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. O princípio de uma tendência de eficiência baseia-se na quantidade de movimento direcional (ou tendência) que você obtém por unidade de movimento de preço 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 baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes terão de calcular o peso com a seguinte fórmula, bastante complexa: 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 (freqüentemente 30) ER é o índice de eficiência que foi anotado 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 adaptável é incluído como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostrados na Figura 1. (Para mais informações sobre a EMA, leia Explorando a Média Móvel Ponderada Exponencialmente. Figura 1: O AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de intervalo-bound visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é a 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 whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis tem até agora sido impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia interessante com um interesse intelectual considerável, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento 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 de comércio rentável. (Para obter mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner E O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades comerciais mais rentáveis. Como um exemplo, razões acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta 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 breakout. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida. De um pool de licitantes. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e de liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. John Ehlers DOCUMENTOS TÉCNICOS John Ehlers, o desenvolvedor do MESA, tem escrito e publicado muitos documentos relacionados com os princípios utilizados em ciclos de mercado. As sinopses dos artigos disponíveis são exibidas abaixo. Faça o download de cada um selecionando o HyperText associado. Por que os comerciantes perdem dinheiro (e o que fazer sobre isso) Um artigo na edição de maio de 2014 de Stock amp Commodities Magazine descreveu como criar curvas de equidade artificial apenas conhecendo o fator de lucro e vencedores percentuais de uma estratégia de negociação. As estatísticas da Bell Curve para negociação de ações selecionadas aleatoriamente e operações de carteira também estão incluídas. Esta é uma planilha do Excel que permite que você experimente esses descritores estatísticos do desempenho do sistema de negociação. Indicadores Preditivos para Estratégias de Negociação Eficazes Os traders técnicos entendem que os indicadores precisam suavizar os dados do mercado para serem úteis, e que o suavização introduz o atraso como um efeito colateral indesejado. Também sabemos que o mercado é fractal um gráfico de intervalo semanal parece apenas como um gráfico mensal, diário ou intraday. O que não pode ser tão óbvio é que, à medida que o intervalo de tempo ao longo do eixo x aumenta, as oscilações de preços de alta para baixa ao longo do eixo y também aumentam, aproximadamente na proporção. Este fenômeno de dilatação espectral provoca uma distorção indesejável, que não foi reconhecida ou foi amplamente ignorada por desenvolvedores de indicadores e técnicos de mercado. Inferindo Estratégias de Negociação das Funções de Densidade de Probabilidade Medida Este foi o Vencedor do Segundo Vencedor do Prêmio Charles H. Dow dos MTAs 2008. Neste artigo, mostro as implicações das várias formas de detrending e como as Distribuições de Probabilidade resultantes podem ser usadas como estratégias para gerar sistemas de negociação eficazes. Os resultados destes robustos sistemas de negociação são comparados com abordagens padrão. Este papel mostra e forma interativa para eliminar tanto lag como desejado de filtros de suavização. Naturalmente, o atraso reduzido vem ao preço da suavidade de filtro diminuída. O filtro não exibe excesso transitório comumente encontrado em filtros de ordem superior. Decomposição do Modo Empírico Uma nova abordagem para detecção de ciclo e tendência. Transformada de Fourier para Comerciantes O problema com a Transformada de Fourier para a medição de ciclos de mercado é que eles têm uma resolução muito pobre. Neste artigo, mostro como usar outra transformação não-linear para melhorar a resolução de modo que as transformações de Fourier sejam utilizáveis. O espectro medido é exibido como um mapa de calor Indicadores de indicadores de facas suíças são apenas respostas de transferência de dados de entrada. Por uma simples mudança de constantes, este indicador pode se tornar um EMA, SMA, 2 Pole Gaussian Low Pass Filtro, 2 Pole Butterworth Low Pass Filter, um FIR mais suave, um filtro Bandpass, ou um Bandstop filtro. Filtro Ehlers Um filtro não-linear incomum é descrito. Este filtro está entre os mais sensíveis às mudanças de preços, mas mais suave nos mercados laterais. Avaliação do desempenho do sistema Fator de lucro (ganhos brutos divididos por perdas brutas) é análogo ao fator de desembolso no jogo. Assim, quando o Fator de Lucro é combinado com os vencedores percentuais em uma série de eventos aleatórios, exemplos de como um crescimento da equidade de estratégia de negociação pode ser simulada. Este artigo descreve como descritores de desempenho comuns estão relacionados a esses dois parâmetros. Uma planilha do Excel é descrita, permitindo que você execute uma análise Monte Carlo de seus sistemas de negociação se você conhece esses dois parâmetros (fora da amostra). FRAMA (FRactal Adaptive Moving Average). Uma média móvel não linear é derivada usando o expoente de Hurst. MAMA é a mãe de todas as médias móveis adaptativas. Atualmente, o nome é um acrônimo para MESA Adaptive Moving Average. A ação não-linear deste filtro é produzida pelo retorno de fase cada meio ciclo. Quando combinados com a FAMA, uma sequência de média móvel adaptativa, os crossovers formam excelentes sinais de entrada e saída que são relativamente livres de whipsaws. Time Warp Without Space Travel Laguerre Os polinômios são usados ​​para gerar uma estrutura de filtro semelhante a uma média móvel simples com a diferença de que o espaçamento de tempo entre as torneiras do filtro é nolinear. O resultado permite a criação de filtros muito curtos com as características de suavização de filtros muito mais longos. Filtros mais curtos significam menos atraso. As vantagens do uso dos polinômios de Laguerre em filtros são demonstradas tanto em indicadores como em sistemas de negociação automáticos. O artigo inclui o código EasyLanguage. O oscilador CG O oscilador CG é único porque é um oscilador que é alisado e tem zero lag. Ele encontra o Centro de Gravidade (CG) dos valores de preço em um filtro FIR. O CG tem automaticamente a suavização do filtro FIR (semelhante a uma média móvel simples) com a posição do CG sendo exatamente em fase com o movimento de preços. O código EasyLanguage está incluído. Usando a Transformação de Fisher Muitos sistemas de negociação são projetados usando a suposição de que a distribuição de probabilidade de preços tem uma Distribuição de Probabilidade Normal ou Gaussiana sobre a média. Na verdade, nada poderia estar mais longe da verdade. Este artigo descreve como a Transformada de Fisher converte dados para ter quase uma Distribuição de Probabilidade Normal. Dada a distribuição de probabilidade é normal após a aplicação da transformada de Fisher, os dados são utilizados para criar pontos de entrada com precisão cirúrgica. O artigo inclui o código EasyLanguage. A Transformada Inversa de Fisher A Transformada Inversa de Fisher pode ser usada para gerar um oscilador que muda rapidamente entre sobrevenda e sobrecompra sem pontas de prova. Gaussian Filters Lag é a queda de filtros de suavização. Este artigo mostra como o atraso pode ser reduzido eo alisamento de fidelidade mais alto é obtido pela redução do atraso de componentes de alta freqüência nos dados. Uma tabela completa de coeficientes de filtro gaussiano é fornecida. Pólos e Zeros Descrição dos filtros digitais em termos de Z Transforma. As ramificações de filtros de ordem superior são descritas. São fornecidas tabelas de coeficientes para filtros de 2 pólos e Butterworth de 2 pólos.