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 ruptura opportunities. Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) Introducción Desarrollado por Perry Kaufman, Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) es una media móvil diseñado para tener en cuenta el ruido del mercado o de la volatilidad. KAMA lo siguen de cerca los precios cuando las oscilaciones de los precios son relativamente pequeñas y el ruido es bajo. KAMA se ajustará cuando las oscilaciones de los precios se ensanchan y seguir los precios desde una distancia mayor. Este indicador de seguimiento de tendencia se puede utilizar para identificar la tendencia general, los puntos de inflexión de tiempo y movimientos de los precios del filtro. Cálculo Hay varios pasos que se requieren para el cálculo de la media móvil adaptativa Kaufman039s. Let039s primera a empezar con la configuración recomendada por Perry Kaufman, que son KAMA (10,2,30). 10 es el número de periodos para el Índice de Eficiencia (ER). 2 es el número de periodos para la constante de más rápido EMA. 30 es el número de periodos para la constante EMA más lento. Antes de calcular la KAMA, tenemos que calcular el Índice de Eficiencia (ER) y la constante de alisamiento (SC). El desglose de la fórmula en pepitas de tamaño de bocado hace que sea más fácil de entender la metodología detrás del indicador. Tenga en cuenta que el ABS es sinónimo de valor absoluto. Índice de Eficiencia (ER) La ER es básicamente el cambio de precio ajustado por la volatilidad diaria. En términos estadísticos, el ratio de eficiencia nos dice la eficiencia fractal de los cambios de precios. ER fluctúa entre 1 y 0, pero estos extremos son la excepción, no la norma. ER sería de 1 si los precios se movieron hasta 10 períodos consecutivos o plumón 10 períodos consecutivos. ER sería cero si el precio es sin cambios durante los 10 periodos. Constante de alisamiento (SC) La constante de alisamiento utiliza la sala de emergencia y dos constantes de suavizado basado en un promedio móvil exponencial. Como se habrán dado cuenta, la constante de alisamiento es el uso de las constantes de suavizado para un promedio móvil exponencial en su fórmula. (2/301) es la constante de alisamiento para una EMA de 30 periodos. El SC más rápida es la constante de suavizado para más corto (EMA-2 períodos). El SC más lenta es la constante de alisamiento para la EMA más lento (30 períodos). Tenga en cuenta que el 2 al final es elevar al cuadrado la ecuación. KAMA el índice de eficiencia (ER) y la constante de alisamiento (SC), que ahora está listo para calcular Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA). Puesto que necesitamos un valor inicial para iniciar el cálculo, la primera KAMA es sólo una media móvil simple. Los siguientes cálculos se basan en la siguiente fórmula. Ejemplo de cálculo / Gráfico Las siguientes imágenes muestran una captura de pantalla de una hoja de cálculo de Excel se utiliza para calcular la KAMA y la correspondiente tabla de QQQ. Señales de uso y cartistas pueden utilizar KAMA como cualquier otro indicador de seguimiento de tendencia, como una media móvil. Chartistas pueden buscar cruces de precios, cambios de dirección y señales filtradas. En primer lugar, una cruz encima o por debajo KAMA indica los cambios de dirección de los precios. Al igual que con cualquier media móvil, un sistema de cruce sencilla generará una gran cantidad de señales y un montón de señales falsas. Cartistas señales falsas pueden reducir mediante la aplicación de un precio o un filtro de tiempo para los cruces. Uno podría requerir precio para sostener la cruz por número determinado de días o requerir la cruz del KAMA superan por porcentaje establecido. En segundo lugar, los chartistas puede utilizar la dirección de la KAMA para definir la tendencia general de la seguridad. Esto puede requerir un ajuste de parámetros para suavizar el indicador aún más. Chartistas pueden cambiar el parámetro media, que es la constante de EMA más rápido, para suavizar la KAMA y buscar cambios de dirección. La tendencia es hacia abajo, siempre y cuando KAMA está cayendo y el establecimiento de mínimos más bajos. La tendencia es alcista, siempre y cuando KAMA va en aumento y el establecimiento de máximos más altos. El ejemplo siguiente muestra Kroger KAMA (10,5,30) con una tendencia alcista pronunciada de diciembre a marzo y una tendencia alcista menos pronunciada desde mayo hasta agosto. Y, por último, los chartistas pueden combinar señales y técnicas. Chartistas pueden utilizar una KAMA a más largo plazo para definir la tendencia más grande y un KAMA corto plazo para las señales de comercio. Por ejemplo, KAMA (10,5,30) podría ser utilizado como un filtro de tendencia y se considerará alcista al levantarse. Una vez alcista, chartistas podrían entonces buscar cruces alcista cuando el precio se mueve por encima de la KAMA (10,2,30). El siguiente ejemplo muestra MMM con un aumento a largo plazo KAMA y cruces alcista en diciembre, enero y febrero. A largo plazo KAMA rechazó en abril y había cruces bajistas en mayo, junio y julio. SharpCharts KAMA se puede encontrar como una superposición indicador en el banco de trabajo SharpCharts. Los ajustes predeterminados aparecerán automáticamente en el cuadro de parámetros, una vez que se ha seleccionado y chartistas pueden cambiar estos parámetros para adaptarse a sus necesidades analíticas. El primer parámetro es el Índice de Eficiencia y chartistas debe abstenerse de aumentar este número. En cambio, los chartistas pueden disminuirlo para aumentar la sensibilidad. Chartistas buscan suavizar KAMA para el análisis de tendencias a más largo plazo pueden aumentar el parámetro medio de forma incremental. A pesar de que la diferencia es de sólo 3, KAMA (10,5,30) es significativamente más suave que la KAMA (10,2,30). Para Estudiar Del creador, el libro más adelante ofrece información detallada sobre los indicadores, programas, algoritmos y sistemas, incluyendo detalles sobre la KAMA y otros sistemas de media móvil. Sistemas de Trading y Métodos Perry KaufmanAdaptive media móvil de medias móviles adaptativa cambia su sensibilidad a las fluctuaciones de precios. La media móvil adaptativa se vuelve más sensible durante los períodos en que el precio se mueve en una dirección determinada y se vuelve menos sensible a los movimientos de precios cuando el precio es volátil. La tabla a continuación del contrato Nasdaq 100 E-mini muestra la diferencia entre una media móvil exponencial (véase: media móvil exponencial) que los pesos a precios corrientes en mayor medida que los precios del pasado y el Adaptive Moving Average, que cambia de sensibilidad basado en la volatilidad del precio: el ventaja de la media móvil adaptativa es mostrar más arriba en la tabla de e-mini en el centro donde el precio se convirtió sin dirección y entrecortado. Durante ese período, la media móvil adaptativa mantiene una apariencia línea recta mientras que, la media móvil exponencial se movía con la choppiness de precios. Sin embargo, cuando el precio mostró una tendencia, al igual que en el extremo derecho de la gráfica de e-mini anterior, la media móvil adaptativa mantenerse al día con la media móvil exponencial. La media móvil adaptativa es, sin duda un indicador técnico único que merece la pena investigation. La información anterior es sólo para fines informativos y de entretenimiento, y no constituye asesoramiento comercial o una solicitud para comprar o vender cualquier acción, opción, el futuro, los productos básicos, o producto de la divisa. El rendimiento pasado no es necesariamente una indicación del rendimiento futuro. El comercio es inherentemente arriesgada. OnlineTradingConcepts no será responsable de ningún daño especial o consecuente que resulte del uso o de la imposibilidad de uso, los materiales y la información proporcionada por este sitio. Ver exención de responsabilidad completa. Kaufman adaptativa Moving estrategia de negociación media (Configuración del filtro 038) I. Estrategia de Negociación Desarrollador: Perry Kaufman (Kaufman media móvil adaptativa 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, Paso 0.02Is más inteligente mejor Una comparación de adaptación y estrategias de negociación media móvil simple Craig A. Ellis. Simon A. Escuela Parbery de Economía y Finanzas de la Universidad de Western Sydney, Locked Bag 1797, Penrith Sur DC, NSW 1797, Australia Recibido el 5 de septiembre de 2004. 7 revisado diciembre de 2004. aceptado el 20 de diciembre de 2004. Disponible en Internet el 24 de junio de 2005. Resumen Este estudio examina el rendimiento comparativo de una media móvil adaptativa (AMA) en el australiano Todos los Ordinarios, Dow Jones de Industriales, y los índices de mercado de valores 500 Standard and Poors. La ventaja teórica de la media móvil adaptativa frente a los sistemas de comercio de longitud fija de media móvil simple (SMA) es su capacidad para responder automáticamente a las cambiantes condiciones del mercado que dependen del nivel de volatilidad en el mercado. Mientras que la estrategia está confirmado que tener un poco de capacidad de sincronización, los resultados generales muestran vuelve a la media móvil adaptativa no puede compensar el costo del comercio, por tanto, prestar apoyo a la utilización de una estrategia pasiva a largo plazo. Clasificación JEL Palabras clave técnica de análisis de media móvil adaptativa
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