MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Average Technical Indicator (FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Este indicador é construído com base no algoritmo da média móvel exponencial. Em que o fator de suavização é calculado com base na dimensão fractal atual da série de preços. A vantagem do FRAMA é a possibilidade de acompanhar fortes movimentos tendenciais e desacelerar suficientemente nos momentos de consolidação de preços. Todos os tipos de análise utilizados para as médias móveis podem ser aplicados a este indicador. Indicador Médico Motivo Adaptativo Fractal FRAMA (i) A (i) Preço (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) - valor atual do FRAMA Preço (i) - preço atual FRAMA (i -1) - valor anterior de FRAMA A (i) - fator atual de alisamento exponencial. O fator de suavização exponencial é calculado de acordo com a fórmula abaixo: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensão fractal atual EXP () - função matemática do expoente. A dimensão fractal de uma linha reta é igual a uma. É visto a partir da fórmula que se D 1, então A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Assim, se o preço muda em linhas retas, o alisamento exponencial não é usado, porque, nesse caso, a fórmula Parece assim: FRAMA (i) 1 Preço (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preço (i) Ie O indicador segue exatamente o preço. A dimensão fractal de um plano é igual a dois. A partir da fórmula, obtemos isso se D 2, então o fator de suavização A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Um valor tão pequeno do fator de suavização exponencial é obtido nos momentos em que o preço faz um forte movimento de dente de serra. Um forte abrandamento corresponde a uma média móvel de aproximadamente 200 períodos. Fórmula da dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) É calculado com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) (Preço mais alto (i) - Preço mais baixo (i)) Comprimento Preço mais alto (I) - valor máximo atual para períodos de comprimento Período mais baixo (i) - valor mínimo atual para períodos de comprimento Os valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N1 (i) N (Comprimento, i) N2 (i) N (Comprimento, I Length) N3 (i) N (2 Comprimento, i) Médias móveis Material Motivado por e-mail de Robert B. Recebo este e-mail perguntando sobre a média móvel de casco (HMA) e. E você nunca ouviu falar sobre isso antes. Uh. está certo. Na verdade, quando eu pesquisuei, descobri muitas médias móveis de que eu nunca ouvi falar, como: Zero Lag Exponencial Motivo em Movimento Médico Mínimo Mínimo Média Mínima Mínima Média Mínima Triangular Mínima Adaptativa Média Mover Jurídica. Então, eu pensei que a mãe falava sobre médias móveis e. Experimentei que você fizesse isso antes, como aqui e aqui e aqui e aqui e. Sim, sim, mas foi antes de conhecer todas essas outras médias móveis. Na verdade, os únicos com os quais eu jogava eram estes, onde P 1. P 2. P n são os últimos preços das ações n (P n sendo o mais recente). Média de Movimento Simples (SMA) (P 1 P 2. P n) K onde K n. Média móvel ponderada (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P n) K onde K (12. n) n (n1) 2. Média de Movimento Exponencial (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3.) K onde K 1 945945 2. 1 (1-945). Whoa Ive nunca vi essa fórmula EMA antes. Eu sempre acreditava que era. Sim, normalmente é escrito de forma diferente, mas eu queria mostrar que esses três têm prescrições similares. (Veja as coisas do EMA aqui e aqui.) Na verdade, todos eles parecem: Note que, se todos os Ps forem iguais, digamos, Po, então a média móvel também é igual a Po. E essa é a forma como qualquer média de auto-respeito deve se comportar. Então, o que é melhor Defina o melhor. Aqui estão algumas médias móveis, tentando rastrear uma série de preços das ações que variam de forma sinusoidal: Preços de ações que seguem uma curva de seno Onde você encontrou um estoque como esse Preste atenção Observe que as médias móveis comumente usadas (SMA, WMA E EMA) atingem seu máximo mais tarde do que a curva senoidal. Isso é atrasado e. Mas e esse cara HMA. Ele parece muito bom Sim, e é disso o que queremos falar. De fato. E o que é 6 em HMA (6) e vejo algo chamado MMA (36) e. Paciência. Média móvel da casca Começamos calculando a média móvel ponderada de 16 dias (WMA) assim: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) K com K 12. 16 136. Embora seja bom E smoooth, tem um atraso maior do que wed como: Então, olhamos para o WMA de 8 dias: eu gosto sim, segue as variações de preços muito bem. Mas há mais. Enquanto a WMA (8) analisa os preços mais recentes, ainda tem um atraso, então vemos o quanto a WMA mudou ao passar de 8 dias para 16 dias. Essa diferença seria assim: em certo sentido, essa diferença dá alguma indicação de como a WMA está mudando. Então adicionamos esta mudança ao nosso WMA anterior (8) para dar: 2 MMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Por que chamá-lo de MMA, eu gaguejo. De qualquer forma, o MMA (16) seria assim: eu vou tomar paciência. tem mais. Agora, apresentamos a transformação mágica e obtemos. Ta-DUM Thats Hull Sim. Como eu entendo, mas o que é o ritual mágico Tendo gerado uma série de MMAs envolvendo as médias móveis ponderadas de 8 dias e 16 dias, observamos atentamente essa seqüência de números. Então, calculamos a WMA nos últimos 4 dias. Isso dá a média móvel de casco que chamamos de HMA (4). Huh 16 dias, então 8 dias e 4 dias. Você joga uma moeda para ver quantos. Você escolhe alguns dias, como n 16. Então você olha WMA (n) e WMA (n2) e calcula MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (Em nosso exemplo, thatd ser 2 WMA (8) - WMA (16). Então você calcula WMA (sqrt (n)) usando apenas os últimos números sqrt (n) da série MMA. (No nosso exemplo, isso deve ser calculado Um WMA (4), usando a série MMA.) E para esse gráfico engraçado SINE Howd it do Então, onde a planilha ainda está trabalhando: MA-stuff. xls É interessante ver como as várias médias móveis reagem aos pontos: é HMA realmente uma média móvel ponderada Bem, vamos ver: Temos: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3. 8 P n) 36 - (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) 136 ou MMA 2 (136) - (1136) P 1 2 P 2. 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10. 16 P 16 Por razões sanitárias, escreva bem assim: MMA w 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16. Note que todos os pesos adicionam a 1. Além disso, wk 2 (136) - (1136) K para K 1, 2. 8 e wk - (1136) K Para K 9, 10. 16. Então, fazendo o ritual mágico de raiz quadrada (onde sqrt (16) 4). Temos (lembrando que P 16 é o valor mais recente). HMA o WMA de 4 dias dos MMAs acima ( W 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1. W 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0. W 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 . W 16 P 13) 10 (observando que 1234 10). Huh P 0. P -1. O que. O MMA (16) usa os últimos 16 dias, de volta ao preço estavam chamando P 1. Se calcularmos a média ponderada de 4 dias deles, o MMA de ontem (e isso retorna 1 dia antes de P 1) e no dia anterior, o MMA retorna aos 2 dias antes da P 1 e ao dia Antes disso. Ok, então você está chamando os preços P 0. P -1 etc. etc. Você entendeu. Então, um HMA de 16 dias realmente usa informações que remontam mais de 16 dias, certo Você conseguiu. Mas há pesos negativos para os preços antigos. Isso é legal. A prova está no. Sim sim. A prova está no pudim. Então, o que faz a planilha. Até agora, parece assim: (Clique na imagem para fazer o download.) Você pode escolher uma série SINE ou uma série de preços de ações da RANDOM. Para este último, cada vez que você clicar em um botão, você obtém outro conjunto de preços. Então você pode escolher o número de dias: é a nossa n. (Por exemplo, usamos n 16 para o nosso exemplo, acima.) Além disso, se você escolher a série SINE, você pode introduzir picos e movê-los ao longo do gráfico. como isso . Note-se que usamos n 16 e n 36 (na imagem da planilha) porque n2 e sqrt (n) são ambos inteiros. Se você usa algo como n 15, então a planilha usa a parte INT eger de n2 e sqrt (n), ou seja, 7 e 3. Portanto, a média móvel do casco é a melhor. E quanto a Jurik Average eu não sei nada sobre isso. É proprietário e você tem que pagar para usá-lo. No entanto, vamos jogar com médias móveis. Outra média móvel Suponha que, em vez da média móvel ponderada (onde os pesos são proporcionais a 1, 2, 3.). Usamos o ritual mágico de Hull com a média móvel exponencial. Ou seja, consideramos: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Sim, isso é M oving A verage g imick ou M oving A verage g eneralized ou M oving A verage g rand ou. Ou M oving A verage g ummy Preste atenção Nós escolhemos nosso número de dias favorito, como n 16, e calculamos MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n). Podemos jogar com 945 e k e ver o que obtemos: por exemplo, aqui estão alguns MAgs (onde ficaram 16 dias, mas alterando os valores de 945 e k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA ( 16) MAg (16) 1,5 EMA (5) - 0,5 EMA (16) Observe que quando selecionamos k 3, obtemos nk 163 5.333 que mudamos para 5.0 simples e simples. Por que você não fica com escolhas de cascos: 945 2 e k 2 Boa idéia. Wed, obtê-lo: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece o gráfico com 945 1.5 e k 3. Ele faz, não foi você. Novamente Possivelmente. Então, o que dizer desse ritual de raiz quadrada deixo isso como um exercício. Para você Ok, enquanto joga com essa coisa MAg acho que Hulls k 2 funciona bastante bem. Tão bem que fique com isso. No entanto, muitas vezes recebemos uma média bastante agradável quando adicionamos apenas uma pequena parte da mudança: EMA (n2) - EMA (n). Na verdade, bem, adicione apenas uma fração 946 dessa mudança. Thatd dê: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n2) - EMA (n). Ou seja, nós escolhemos 946 0,5 ou talvez apenas 946 0,25 ou seja o que seja e usamos: por exemplo, se compararmos o grupo de médias móveis à medida que acompanham uma função STEP, obtemos isso, onde adicionamos (para MAg) apenas 946 12 de o troco. Sim, mas qual é o melhor valor de beta. Defina o melhor: note que o beta 1 é a escolha Hull. Exceto estavam usando EMAs em vez de WMAs. E você deixa de lado essa coisa de raiz quadrada. Uh, sim. Eu esqueci disso. Nota . A planilha muda de hora para hora. Atualmente, parece com algo de algo para jogar. Eu consegui uma planilha que parece assim. Clique na imagem para fazer o download. Você escolhe um estoque e clique em um botão e obtenha um valor de anos de preços diários. Você escolhe HMA ou MAg, alterando o número de dias e, para MAg, o parâmetro, e veja quando você deve comprar VENDER. Quando com base em qual critério Se a média móvel for DOWN x do seu máximo nos últimos 2 dias, você COMPRA. (No exemplo, x 1.0) Se for UP y do seu mínimo nos últimos 2 dias, VENDE. (No exemplo, y 1.5) Você pode alterar os valores de x e y. É bom. Esses critérios eu disse que era algo para jogar. Veja esta outra técnica de suavização chamada Filtro Hodrick-Prescott. Com a ajuda de Ron McEwan, está agora incluído nesta planilha: é bom jogar com ele. Você notará que há um parâmetro que você pode mudar na célula M3. E COMPRAR e VENDER sinais. Como o que acabou de ler Digg ou Tipd. O objetivo do Finance4Traders é ajudar os comerciantes a começar trazendo idéias e idéias imparciais. Desde o final de 2005, tenho desenvolvido estratégias comerciais de forma pessoal. Nem todos esses modelos são adequados para mim, mas outros investidores ou comerciantes podem achar úteis. Afinal, as pessoas têm metas e hábitos de investimento diferentes. Assim, Finance4Traders torna-se uma plataforma conveniente para disseminar meu trabalho. (Leia mais sobre Finanças4Traders) Por favor, use este site de forma apropriada e atenciosa. Isso significa que você deve citar o Finance4Traders pelo menos fornecendo um link para este site se você usar qualquer um de nossos conteúdos. Além disso, você não tem permissão para usar nosso conteúdo de forma ilegal. Você também deve entender que nosso conteúdo é fornecido sem garantia e você deve verificar de forma independente nosso conteúdo antes de confiar neles. Consulte a política de conteúdo do site e a política de privacidade ao visitar este site. 0 comentários: Publique um comentário Uma estratégia de negociação é muito semelhante a uma estratégia corporativa. Estudar criticamente seus recursos o ajudará a tomar decisões mais efetivas. (Leia mais) 8226 Compreendendo os indicadores técnicos Os indicadores técnicos são mais do que apenas equações. Indicadores bem desenvolvidos, quando aplicados cientificamente, são realmente ferramentas para ajudar os comerciantes a extrair informações críticas de dados financeiros. (Leia mais) 8226 Por que eu prefiro usar o Excel Excel apresenta dados para você visualmente. Isso torna muito mais fácil para você entender seu trabalho e economizar tempo. (Leia)
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