Adaptive Moving Average Easylanguage

By Michael R. Bryant Os indicadores técnicos são um dos elementos fundamentais da negociação sistemática. Indicadores, tais como médias móveis ou estocásticos, podem ser vistos como transformações das séries de entrada (normalmente, preço ou volume) destinadas a acentuar um aspecto particular do mercado, como sua tendência ou ciclicidade. Embora fundamentais para a maioria dos métodos de negociação sistemática, muitos comerciantes evitam os indicadores mais comuns, como as médias móveis simples eo indicador de força relativa (RSI), na crença de que o mercado se adaptou ao seu uso, reduzindo sua eficácia. Uma forma de compensar o efeito da eficiência do mercado na viabilidade dos indicadores técnicos é modificá-los de alguma forma significativa. Por exemplo, o indicador 1 de Chande e Krolls VIDYA é uma média móvel exponencial em que o fator de suavização depende da volatilidade do mercado, de modo que o comprimento efetivo do look-back é reduzido quando a volatilidade aumenta. Neste artigo, Ill desenvolver uma extensão da abordagem adaptativa look-back e mostrar como aplicá-lo a uma variedade de indicadores com apenas algumas linhas de código extra. Os indicadores resultantes proporcionam maior versatilidade que os indicadores anteriores e podem ser mais consistentes com uma visão estatística dos mercados. Adaptando o comprimento Look-Back Dado que os mercados estão em constante mudança, faz sentido tentar se adaptar às mudanças, tanto quanto possível. A maioria dos indicadores técnicos foram originalmente desenvolvidos com um comprimento de look-back fixo, por exemplo, o número de barras em uma média móvel simples. Vários autores propuseram adaptar o comprimento do look-back à volatilidade do mercado. Para o indicador da Média Dinâmica do Índice Variável (VIDYA), por exemplo, Chande e Kroll usaram várias métricas diferentes, incluindo um índice de volatilidade baseado em um desvio padrão normalizado do preço em que valores mais elevados do índice resultaram em um menor comprimento efetivo de look-back . A idéia era que durante períodos de maior volatilidade, a média móvel deveria ser mais responsiva ao mercado, enquanto em períodos de menor volatilidade, uma média móvel de longo prazo era mais consistente com o comportamento dos mercados. Kaufman tomou uma abordagem um pouco diferente. 2 A idéia por trás de sua Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) foi que durante os períodos de alta volatilidade, você é mais provável obter chicoteado-serrado como o mercado oscila para frente e para trás, resultando em perdas repetidas. Para evitar isso, ele usou um período mais longo para a média móvel durante períodos de ação de preço intermitente, de modo que a média seria menos responsiva à volatilidade do mercado, resultando em menos reversões. Durante a tendência de ação do mercado, o período da média móvel foi diminuído para que os comércios poderiam reagir mais rapidamente à mudança de direção. Para medir a "quotchoppiness", Kaufman usou o chamado índice de eficiência (ER), que mede o valor absoluto da mudança de preço durante o período de reflexão dividido pela soma dos valores absolutos das variações de preço bar a barra No mesmo período. Se, por exemplo, a mudança líquida de preço for zero - o preço é o mesmo no final do período como no início - então o ER será zero. Neste caso, o mercado é perfeitamente ineficiente no sentido de que ele pode se mover em torno de um lote de bar para bar, mas não vai a lugar nenhum. Se, por outro lado, o mercado se move constantemente em uma direção (para cima ou para baixo), de modo que cada movimento de barras contribui para a mudança líquida de preço, o ER será 1. Neste caso, o mercado é perfeitamente eficiente em Que todos os movimentos de preços de barras contribuem para a tendência. Em geral, o ER ficará entre 0 e 1. Uma Visão Diferente dos Comprimentos Adaptáveis ​​de Retorno Enquanto muitas métricas diferentes poderiam - e foram - usadas para adaptar comprimentos de look-back, o índice de eficiência captura um aspecto fundamental do mercado A saber, a diferença entre comportamento tendencial e cíclico. Valores elevados de ER implicam um mercado fortemente tendencial, o que significa muito pouco movimento cíclico, e valores baixos de ER implicam pouca tendência e, portanto, movimento mais cíclico (exceto no caso de pouco movimento). Isso tende a apoiar a abordagem Kaufmans. No entanto, sua decisão de usar comprimentos de look-back mais longos em mercados intermitentes baseia-se em (1) a suposição de que estavam adaptando o comprimento de look-back de uma média móvel e (2) a idéia de que a média móvel é usada para desencadear um Entrada ou saída do comércio. Um ponto de vista alternativo é aquele adotado por John Ehlers através de seu trabalho sobre a aplicação de métodos de processamento de sinal à negociação. Sua visão é mais ao longo das linhas de tentar modelar mais de perto a parte do mercado de interesse (por exemplo, a componente de tendência ou a componente do ciclo). Desse ponto de vista, uma média móvel em um mercado intermitente deve usar um comprimento de look-back mais curto para capturar com mais precisão a freqüência mais alta representada pelo choppiness, enquanto em um mercado fortemente tendencioso, um comprimento de look-back mais longo é mais consistente com O movimento do mercado. Um terceiro ponto de vista é o que aqui adotarei, um mais estatístico. Primeiro, não vamos assumir nada mais do que absolutamente necessário sobre o indicador em questão e como ele pode ser usado. Em particular, não vamos assumir o indicador em questão é uma média móvel, e não permite assumir a sua aplicada ao preço. Poderia, por exemplo, ser o RSI de volatilidade ou a média móvel do estocástico de volume. O indicador pode ser usado em conjunto com outros indicadores como parte de uma regra maior para entrada ou saída, em vez de por si só. Com esta visão mais estatisticamente orientada, o objetivo é criar regras de negociação que tenham validade estatística, o que significa que eles se encaixam bem a ação de preço sem excesso. Não estavam assumindo que sabemos como os mercados funcionam bem o suficiente para tomar decisões específicas sobre se o comprimento do look-back deve aumentar ou diminuir com algo como o índice de eficiência. Em vez disso, temos alguma razão para acreditar que o índice de eficiência pode ter relevância e, portanto, queremos incluí-lo como uma variável, mas deixamos ao mercado para nos dizer se e como ele se encaixa dentro Testes estatísticos é usado para nos dizer Se a estratégia de negociação que contém o indicador é estatisticamente válida ou se o seu excesso de ajuste, ou seja, inválido, porque se encaixa o ruído, em vez de o sinal do mercado. Uma abordagem adaptativa mais versátil Dada a discussão anterior, o comprimento adaptativo desenvolvido aqui será baseado no índice de eficiência (ER) e usará um parâmetro para determinar a relação entre ER e o comprimento do look-back. Em particular, considere a seguinte equação: VER quadrado (ER - (2 ER - 1) 2. (1 - TrendParam) 0.5) em que VER é a relação de eficiência variável, e TrendParam é o parâmetro de tendência, que pode tomar qualquer positivo ou Negativo e que determina se o comprimento do look-back irá aumentar ou diminuir com o aumento do ER. Esta é essencialmente apenas uma maneira de reverter o rácio ER dependendo do parâmetro de tendência. Como mostrado abaixo, em vez de escalar a constante de suavização por ER, como Chande e Kroll e Kaufman essencialmente fazer, usamos VER. Com valores positivos de TrendParam, VER varia positivamente com ER, enquanto que com valores negativos de TrendParam, VER varia negativamente com ER. Com TrendParam igual a zero, VER é igual a 1 para todos os valores de ER. O quadrado é tomado para melhor dimensionar os valores para uso como um multiplicador, como explicado a seguir. Para calcular o comprimento adaptativo do look-back usando esta equação, multiplicamos o valor original da constante de alisamento, Alpha, que corresponde ao comprimento original do look-back, por VER: VAlpha Alpha VER em que VAlpha é a constante de suavização adaptativa e Alpha é o valor original da constante de suavização. A relação entre a constante de suavização e o comprimento de look-back é a mesma que para a média móvel exponencial, em que N é o comprimento do look-back e Alpha é a constante de suavização. Esta equação também pode ser escrita para N em termos de Alpha como O comprimento adaptativo look-back é, portanto, outubro de 2005 TRADERS DICAS Aqui está a seleção de meses de Traders Dicas, contribuído por vários desenvolvedores de software de análise técnica para ajudar os leitores a implementar mais facilmente alguns dos Estratégias apresentadas nesta e em outras questões. Você pode copiar estas fórmulas e programas para fácil utilização em sua planilha ou software de análise. Basta selecionar o texto desejado, realçando como você faria em qualquer programa de processamento de texto, em seguida, use o comando de chave padrão para copiar ou escolher cópia no menu do navegador. O texto copiado pode então ser colado em qualquer planilha aberta ou outro software selecionando um ponto de inserção e executando um comando de colar. Alternando para a frente e para trás entre uma janela do aplicativo e a página da Web aberta, os dados podem ser transferidos com facilidade. TRADESTATION: Fractal Adaptive Moving Average O artigo de John Ehlers nesta edição, Fractal Adaptive Moving Averages, já apresenta algum código EasyLanguage para uma média móvel adaptável. Esta média móvel adaptativa é baseada nas propriedades fractal de uma série de preços. Convertemos o código Ehlers para esta média móvel numa função EasyLanguage, para que possa ser chamada a partir de qualquer indicador ou estratégia. O nome das funções é AdaptMovAvgFractal. Também adaptamos uma estratégia existente baseada em Bollinger Bands para que ela chame essa nova função. A estratégia revista Bollinger Band é chamado FractalAMA Bandas. Ele chama AdaptMovAvgFractal para ambos os cálculos de variância e banda. Este código e função estarão disponíveis para download no Centro de Suporte da TradeStation. Procure o arquivo Frama. eld. Ehlers código original pode ser encontrado no arquivo. eld. --Mark Mills EasyLanguage Perguntas Fóruns TradeStation Securities, Inc. Uma subsidiária do TradeStation Group, Inc. RETROCEDER METASTOCK: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers artigo nesta edição, Fractal Adaptive Moving Averages, introduz um indicador do mesmo nome. Em sua fórmula de indicador, ele restringe o número de períodos a um número par. A fórmula no MetaStock evita essa restrição pedindo o menor intervalo de tempo. Esse número é então usado para os dois cálculos de meio intervalo e, em seguida, é duplicado para o cálculo do intervalo completo. A fórmula para este indicador e os passos para incluí-lo no MetaStock são apresentados aqui. Para inserir este indicador em MetaStock: --William Golson, Equis Equis internacionais GO BACK AIQ EXPERTO DESIGN STUDIO: Fractal Adaptive Moving Average O código AIQ para John Ehlers fracionário adaptação móvel média (FRAMA) é mostrado aqui, juntamente com dois exemplos de sistemas de negociação que nós Usado em um backtest para determinar se o FRAMA é uma melhoria em relação a uma média móvel exponencial de período fixo. Um valor de N40 foi usado para executar o teste FRAMA. O teste de média exponencial foi realizado utilizando um período fixo de 40 dias. Os sistemas compram quando o preço cruza acima da média móvel e vendem quando o preço cruza abaixo da média móvel. Apenas o lado longo foi testado. A Figura 1 mostra uma comparação de um FRAMA com N40 com uma média móvel exponencial de 40 dias. O FRAMA é mais responsivo às mudanças de preços do que a média móvel exponencial. Os resultados de backtest mostrados na Figura 2, que foram executados na lista de ações do NASDAQ 100, mostram que o FRAMA é uma melhoria em relação à média móvel exponencial para o sistema de troca de amostras testado. FIGURA 1: TRADESTATION, QQQQ. Heres uma amostra TradeStation gráfico de barras diário demonstrando a média móvel fractal adaptável. Por razões de clareza, a linha de indicador FRAMA não é mostrada. FIGURA 2: ESTUDO DO PROJETO DO EXPERTO DO AIQ, FRAMA. Aqui está uma comparação de FRAMA com N40 a uma média móvel exponencial por 40 dias. O FRAMA parece ser mais responsivo às mudanças de preços do que a média móvel exponencial. FIGURA 3: ESTUDO DO PROJETO DO EXPERTO DO AIQ, RESULTADOS DO BACKTEST PARA O FRAMA. Os resultados do backtest baseados na lista de ações do NASDAQ 100 mostram que o FRAMA é uma melhoria em relação à média móvel exponencial para este sistema de negociação de amostra. O código AIQ é mostrado aqui, mas também pode ser baixado do aiqsystemsSampC1.htm. WEALTH-LAB: Fractal Adaptive Moving Average Nos meses de Traders Tips, apresentamos um sistema de tendências seguindo o indicador de FRAMA, introduzido por John Ehlers em seu artigo nesta edição. A implementação de Wealth-Labs do indicador personalizado FRAMA (agora parte da biblioteca de código Wealth-Lab) permite entradas para o período, bem como a constante para a média móvel exponencial. Aqui, usamos a constante 4.6, como Ehlers sugere. O sistema utiliza o FRAMA de 20 dias do preço de fechamento e também calcula a taxa de variação (ROC) dos últimos cinco dias da FRAMA. Em seguida, espera um aumento de mais de 0,5 (ROC 0,5) para entrar no dia seguinte no mercado. Permanece neste comércio até que a ROC caia abaixo de zero. Na Figura 4, que mostra uma amostra de comércio para ExxonMobil, podemos ver que o indicador FRAMA é na maior parte plana em fases laterais, enquanto é capaz de detectar uma tendência muito cedo, capturando assim uma grande parte dela. FIGURA 4: WEALTH-LAB, FRATAL ADAPTATIVO MUDANÇA MÉDIA. A série de preços ExxonMobil juntamente com a sua FRAMA de 20 dias é traçada no painel inferior. O painel superior mostra a taxa de variação (ROC) de cinco dias do indicador FRAMA. Durante as fases laterais, o indicador FRAMA mostra pouco movimento. Conseqüentemente, o ROC mostra valores pequenos e somente poucas transações ocorrem. No final de janeiro de 2005, começa uma forte tendência de alta, que é detectada pelo FRAMA. O sistema pode entrar cedo e pega a maior parte deste movimento ascendente. Para este artigo questões por John Ehlers, Fractal Adaptive Moving Averages, weve fornecido o arquivo de fórmula eSignal chamado Frama. efs. O código também é exibido aqui. O estudo tem um parâmetro para o comprimento, ou períodos, para o estudo que pode ser ajustado através da opção Edit Studies do Gráfico Avançado. O número introduzido será forçado a ser o próximo número par mais alto se for introduzido um número ímpar. Um gráfico de eSignal de amostra é mostrado na Figura 5. FIGURA 5: E-SENAL, MOBILIDADE ADAPTATIVA DO FRACTAL. Este gráfico eSignal demonstra a média móvel adaptativa fractal. Para discutir este estudo ou fazer o download de uma cópia completa da fórmula, visite o fórum da Efs Library Discussion Board sob o link Boards Boards no esignalcentral. Este código de fórmula eSignal também está disponível para copiar e colar do site STOCKS amp COMMODITIES em Traders. REDE NEUROSHELL TRADER: Fractal Adaptive Moving Average A média móvel adaptativa fractal introduzida por John Ehlers nesta edição pode ser facilmente implementada no NeuroShell Trader através da combinação de um Poucos dos indicadores NeuroShell Traders 800 e um indicador personalizado, que por si só é uma média móvel de adaptação genérica muito útil. Para implementar a média móvel adaptativa fractal, selecione Novo indicador. A partir do menu Inserir e use o Assistente de Indicadores para criar os seguintes indicadores: Usuários do NeuroShell Trader podem ir para a seção COMMODITIES de STOCKS no site de suporte técnico gratuito do NeuroShell Trader para baixar indicadores personalizados e um gráfico de amostra (Figura 6). FIGURA 6: NEUROSHELL TRADER, FRAMA. Heres uma amostra NeuroShell comerciante gráfico demonstrando a fracionário adaptável móvel média. Para obter mais informações sobre o NeuroShell Trader, visite NeuroShell. John Ehlers apresenta um novo método de suavização adaptativa com base no pressuposto de que os preços de mercado são fractais (Fractal Adaptive Moving Average) em Fractal Adaptive Moving Averages, John Ehlers apresenta um novo método de suavização adaptativa baseado no pressuposto de que os preços de mercado são fractais . A codificação da média móvel adaptativa fractal (FRAMA) é relativamente direta em AmiBroker Formula Language (AFL). Graças às suas poderosas funções de processamento de matrizes, o FRAMA pode ser implementado no AmiBroker sem quaisquer loops, tornando-o extremamente rápido. O código pronto para uso é apresentado na Listagem 1. Para fins de comparação, o código também traça uma média móvel exponencial padrão do mesmo comprimento (Figura 7). FIGURA 7: AMIBROKER, MÉDIA MOVENTE ADAPTATIVA DO FRACTAL. Esta AmiBroker tela mostra um gráfico de preços de AAPL com uma FRAMA de 14 dias (linha vermelha) e média móvel exponencial (linha azul) do mesmo comprimento. A FRAMA acompanha mudanças significativas nos preços mais rapidamente, mantendo a suavidade nas zonas de congestionamento. LISTA 1 FRAMA - Fração Adaptativa Preço Médio Móvel (HL) 2 N Param (N, 16, 2, 40, 2) deve ser N3 (HHV (Alto, N) - LLV (Baixa, N)) N HH HHV , N2) LL LLV (Baixo, N2) N1 (HH-LL) (N2) HH HHV (Ref (Alto, - N2) (N 2), Nulo) alfa exp (-4,6 (Dimen-1)) (log) (N2) Alfa Min (Máx (alfa, 0,01), 1) ligado a 0,01. (Frama, FRAMA (N), colorRed, styleThick) Lote (EMA (C, N), EMA (N), colorBlue) Lote (C, Close, colorBlack, styleCandle) Versão da fórmula está disponível no site da Amibroker. A computação fracionária de média móvel adaptativa (FRAMA) apresentada no artigo Fractal Adaptive Moving Averages de John Ehlers pode ser implementada como um indicador NeoTicker. A Listagem 1 mostra o código para o indicador de média móvel adaptativa fractal, com dois parâmetros. O primeiro parâmetro é price, que é um parâmetro de fórmula que usa o cálculo do preço médio como o padrão. O segundo parâmetro é N, que é um parâmetro inteiro com 16 como o padrão. O algoritmo de média móvel adaptativa fractal do NeoTicker traça uma linha que conecta o resultado do cálculo de uma média fractal para cada barra. Este indicador, como qualquer outro indicador, pode ser usado em um sistema de negociação, como mostrado no gráfico de amostra na Figura 8, onde um sistema de crossover é construído usando FRAMA. FIGURA 8: NEOTICKER, MOBILIDADE ADAPTATIVA DO FRACTAL. Heres uma amostra NeoTicker gráfico mostrando um crossover sistema construído usando o FRAMA indicador. Uma versão para download deste indicador e gráfico de amostra estará disponível no NeoTicker Yahoo User Group. Em seu artigo Fractal Adaptive Moving Averages, John Ehlers descreve uma média móvel exponencial baseada na recente volatilidade, usando as dimensões fractals de preços recentes para estabelecer um alfa. Esta função também está disponível como um arquivo para download do site TradingSolutions (tradingsolutions) na seção Biblioteca de Soluções. Tal como acontece com muitos indicadores, esta função poderia fazer uma boa entrada para as previsões de rede neural. - Fractal Adaptive Moving Average O artigo Fractal Adaptive Moving Averages de John Ehlers mostra como usar uma aproximação de dimensão fractal para fazer uma exponencial exponencial Média móvel adaptativa. Na Calculadora de Dados Financeiros (FDC), isso é feito com mais facilidade usando três macros: --Bill Rafter Mathematical Investment Decisions Inc. 856 857-9088, mathinvestdecisions GO BACK Todos os direitos reservados. Copy Copyright 2005, Technical Analysis, Inc. Home Contato Nossos serviços Billy Fire LLC fornece serviços de programação EasyLanguage para a plataforma de negociação Tradestation. Informações para contato Por favor, e-mail: martyn. whittakermarkplex ou telefone 858 668 0874 Endereço para correspondência: 14781 Pomerado Road, 110 Poway CA 92064 Página Facebook: Tarifas Veja a nossa Política de Privacidade atualizada. Billy Fire LLC fornece serviços de programação EasyLanguage para a plataforma de negociação Tradestation. TradeStations EasyLanguage é uma ótima ferramenta. Parte do nosso negócio é ajudá-lo a traduzir a análise técnica em estratégias, indicadores ou estudos de demonstração que ajudarão a orientar sua negociação. Com base no uso do Tradestation EasyLanguage, oferecemos os seguintes quatro serviços: 1) Tutoriais GRÁTIS O EasyLanguage não é uma linguagem difícil de aprender. Nossas páginas tutorial GRÁTIS levá-lo através de alguns exemplos simples de programação STEP-BY-STEP que visam ajudar o seu aprender a desenvolver seus próprios programas. A grande vantagem desta abordagem é que você irá desenvolver o conjunto de ferramentas para ajustá-lo negociação idéias e escrever novos programas sempre que você precisa e sem pagar altas taxas de consultoria. 2) Programas Nós ocasionalmente desenvolvemos programas que você pode achar útil em sua análise técnica. Estes programas serão normalmente transferíveis por uma taxa. 3) Formação Oferecemos sessões de formação EasyLanguage através da Internet. Estes cobrem uma variedade de tópicos (sinta-se livre para nos informar de qualquer assunto que você gostaria que cobrimos), última hora, incluindo perguntas e respostas. Uma vez que você é capaz de pagar agora Programas CLIQUE AQUI PARA DESCONTOS ESPECIAIS EM MARKPLEX ESTRATÉGIAS. Programa 1 Fibonacci-Confluence Show-Me Study Este programa está disponível para download imediato a partir de 74,95 clicando aqui para efetuar o pagamento utilizando PayPal. Clique aqui para ver mais detalhes. Este programa funciona criando linhas em zig-zag (baseadas em pivôs baixos e altos). Cada vez que uma linha em zig-zag é confirmada, os níveis de Fibonacci são calculados. Estes níveis de Fibonacci são comparados com os níveis de Fibonacci anteriores e se eles estão próximos o nível armazenado na matriz tem sua espessura aumentada em um. O atributo thickness é usado para indicar a significância do nível. Níveis mais significativos são desenhados no gráfico usando uma linha mais espessa e somente as linhas acima da espessura de entrada do usuário são estendidas para a direita. Clique aqui para ver mais detalhes e fazer o download do programa 1 Programa 2 Pivot Lines-Confluence Show-Me Study Este programa está disponível para transferência imediata a 49.95 clicando aqui para efetuar o pagamento utilizando PayPal. Clique aqui para ver mais detalhes. O programa 2 calcula estes níveis de pivô (usando o método clássico de cálculo, os níveis de Woodie, ou os níveis de Camarilla) que procura então encontrar os níveis do pivô que são próximos àqueles encontrados previamente na carta Adesão Se você quiser os benefícios da opção de associação, clique no botão abaixo para se inscrever: wpeStoresubscribe: productid: 52: end Com a opção de associação, você terá acesso ao curso básico de treinamento, juntamente com as atualizações que eu fizer ao curso em Espero que os membros façam comentários para que eu possa criar novos vídeos ou esclarecer as informações existentes. Além disso, os membros serão elegíveis para: Acesso contínuo a materiais de treinamento básico. Acesso contínuo aos vídeos intermediários e materiais de treinamento logo que estejam disponíveis. Capacidade de solicitar materiais de treinamento adicionais ou buscar esclarecimentos Materiais existentes. Um download grátis a cada trimestre. 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