Ehlers Média Móvel

Se você tiver quaisquer perguntas ou sugestões você é bem-vindo juntar-se ao nosso fórum discussão sobre Ehlers MESA Adaptive Moving Average aderir ao Forum. Developed por John Ehlers, a MESA Adaptive Moving Average é um indicador de tendência técnica seguinte que, de acordo com seu criador, adapta Para o movimento de preços com base na mudança de taxa de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator Este método de adaptação apresenta uma rápida e uma média lenta de modo que a média composta móvel responde rapidamente às mudanças de preços e mantém o valor médio até a próxima barra s Fechar Ehlers afirma que, porque a média s fallback é lento, você pode criar sistemas de negociação com quase whipsaw-free trades. Below você pode ver o indicador traçado em uma plataforma de negociação. Chart fonte VT Trader. Basicamente o indicador parece duas médias móveis, Mas em vez de curvar em torno da ação de preço, a MESA Adaptive MA se move de forma escadaria como o preço ratchets Produz duas saídas, MAMA e FAMA FAMA Seguindo Adaptive Moving Average é um resultado de MAMA sendo aplicada à primeira linha MAMA A FAMA é sincronizada no tempo com MAMA, mas seu movimento vertical vem com um lag Assim, os dois don t 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 negociações whipsaw, de acordo com Ehlers. A MESA Adaptive Moving Average é usado como uma substituição de médias móveis tradicionais Como tal, o MAMA e FAMA pode ser negociado como média móvel ordinária. , Eles agem como fortes áreas de apoio e resistência eo preço tenderá a rebote deles ao contato Isso faz pullbacks para o MAMA e FAMA adequado com tendência áreas de entrada. Em segundo lugar, crossovers entre o MAMA e FAMA, assemelhando-se 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 vai continuar a subir, gerando um sinal de compra Inversamente, quando o MAMA cr Osses a FAMA de cima e bordas mais baixas, isso implica que o mercado está afiando menor e provavelmente continuará a fazê-lo, gerando assim um sinal de entrada curto. A MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usado como um stand , Mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs, a fim de melhorar a sua tomada de decisão. Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, você é bem-vindo a participar do nosso fórum discussão sobre Ehlers MESA Adaptive Moving Average Junte-se ao Forum. Founded em 2013, Binary Tribune visa fornecer aos seus leitores precisa e actual cobertura de notícias financeiras Nosso site está focado em segmentos importantes em ações de mercados financeiros, moedas e commodities e explicação interativa em profundidade dos principais eventos econômicos e indicadores. Divulgação de Risco Financeiro. Não será responsabilizado pela perda de dinheiro ou qualquer dano causado por confiar nas informações neste site Trading forex, ações e commodities na margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores Antes de decidir a troca de divisas Você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Cookie Policy. This site usa cookies para lhe proporcionar a melhor experiência e conhecê-lo melhor Ao visitar o nosso site com o seu navegador definido para permitir cookies, você concorda Nosso uso de cookies como descrito em nossa Política de Privacidade. Copyright 2017 Tribuna Binária Todos os Direitos Reservados. Fractal Adaptive Moving Average FRAMA. FRAMA significa Fractal Adaptive Moving Average e classificamos-lo como um Log-Normal Adaptive Moving Average LAMA criado por John F Ehlers Veja o seu artigo original ou o artigo da edição de 2005 da Análise Técnica de Stocks e Commodities Fractal Adaptive Moving Averages, que utiliza Fra Ctal Geometry em uma tentativa de ajustar dinamicamente o seu período de suavização para se adequar à mudança de preço ação ao longo do tempo A teoria FRAMA é extremamente inteligente, mas as teorias inteligentes não garantem bons resultados por isso estamos colocando o conceito no ringue para o Indicador Técnico Fight for Supremacy. Mas antes de irmos mais longe é importante que entendamos o que estamos testando Então vou explicar como o FRAMA funciona, embora eu deva admitir que é um pouco acima da educação matemática que eu não prestei atenção na escola Também temos Juntar uma planilha de excel livre contendo a Fraccional Adaptive Moving Average para que você possa testá-lo para si mesmo. Se você prefere ignorar as matemáticas, em seguida, saltar para os resultados do teste concluído aqui é o FRAMA eficaz. FRAMA Topics. How O FRAMA Works. First de todos os FRAMA tira vantagem do fato de que os mercados financeiros são fractal Uma forma fractal é dito ser Bruto ou fragmentado e pode ser dividido em partes, cada uma das quais é pelo menos semelhante a uma cópia de tamanho reduzido do exemplo original Você pode ver alguma coisa estranha sobre o gráfico abaixo. Sem ser dito você teria sabido que a metade esquerda do gráfico Acima foi de 5 anos de barras mensais ea metade direita foi de 15 dias em barras de 30 minutos Provavelmente não, porque os movimentos de preços parecem semelhantes, não importa o período de tempo que estamos visualizando-los Esta característica é chamada auto-similaridade e define uma forma fractal. Encontrando a Dimensão Fractal ou D temos uma indicação de como completamente um Fractal parece preencher o espaço como um zooms para baixo para escalas mais finas e finas Pense nisso desta maneira Um gráfico de ações é muito grande para ser um dimensional, mas muito fino t O ser bidimensional, de modo que sua Dimensão Fractal é uma leitura entre um e dois. Para um olhar mais aprofundado em Fractals e D por favor leia este post The Fractal Dimension. The FRAMA identifica a dimensão Fractal de preços durante um período específico e, em seguida, usa o resultado para adaptar dinamicamente o período de suavização de uma média móvel exponencial. Dimensão de uma Shape. To encontrar a Dimensão Fractal D de uma forma que cobri-lo com um número F de pequenos objetos que são de vários tamanhos SD Log F2 F1 Log S1 S2.Para aqueles de vocês como eu que didn t prestar atenção na classe de matemática Log é abreviação de Logaritmo e é o poder que um número precisa ser levantado para produzir um determinado resultado A menos que indicado de outra forma o número de base é 10, portanto. Após a lição de matemática rápida permite calcular a dimensão Fractal para um segmento de linha que É de 10 metros de comprimento Primeiro selecione duas pequenas dimensões, tais como S1 1 metro e S2 0 1 metros Ao colocar caixas desses tamanhos no segmento de linha que pode caber 10 do tamanho de um metro e 100 metros de 0 1 tamanho So F1 10 e F2 100 Ther Efore. D Registro F2 F1 Log S1 S2.D Log 100 10 Log 1 0 1.D Log 10 Log 10.Porque D 1 temos revelado que o Fractal existe totalmente em uma Dimensão que faz sentido porque a forma medida foi apenas um plano Line. For um segundo exemplo, em vez de uma linha plana permite usar um quadrado que é 10 x 10 metros mantendo S1 e S2 o mesmo que agora obter F1 100 e F2 10.000, portanto. D Log F2 F1 Log S1 S2.D Log 10.000 100 Log 1 0 1.D Log 100 Log 10.Porque D 2 temos revelado que o Fractal foi completamente preenchido duas dimensões que faz sentido como a forma medida foi um quadrado e um quadrado requer duas dimensões para existir. Infelizmente os preços das ações não têm essa regularidade, mas São ainda auto semelhante Assim, a fim de descobrir o D dos preços das ações, devemos média da Dimensão Fractal medida em diferentes escalas. Covering uma curva de preços com uma série de pequenas caixas é muito pesado, mas porque as amostras de preços são uniformemente espaçados cada barra é 1 dia, 1 semana, 10 min etc Ehlers decidiu que a inclinação média o F a curva poderia ser usada como uma estimativa da contagem de caixa Isto é muito menos complicado do que soa como a inclinação é encontrada simplesmente tomando o preço mais alto durante um período menos o preço mais baixo durante esse período e dividindo o resultado pelo número de Nós chamaremos esta medida HL, portanto. HL Máximo Alto, N Mínimo Baixo, N N. Teremos que encontrar a inclinação da medida HL sobre a primeira metade, segunda metade e comprimento total de N para nos ajudar a encontrar D, claro como Mud. How para calcular um Fractal Adaptive Moving Average. It começa com o Close price. After que FRAMA é calculado de acordo com a seguinte fórmula. FRAMA FRAMA 1 Fechar FRAMA 1.Você vai notar que este é o mesmo que a fórmula para um Exponencial Média Móvel EMA. EMA EMA 1 Fechar EMA 1.But Alfa em um EMA é 2 N 1 por isso permanece constante enquanto que para o FRAMA EXP WD 1 tornando-se adaptar à Dimensão Fractal changes. EXP é conhecido como a Função Exponencial, é Como Log, mas em vez de uma base assumida de 10 tem uma base de e S Ox Log 10 x e x EXP ex onde e é aproximadamente 2 718281828 Confundido contudo e é um número único porque a inclinação de sua curva é 1 quando x 0 e resolve o problema de interesse composto. Não sabia que havia um problema com juros compostos Nem eu. Você vê se você investir 1 a uma taxa de juros de 100 calculados anualmente, no final do primeiro ano você terá 2 simples Mas se você composto o interesse durante o ano fica um pouco mais complicado Quando o interesse é agravado A cada 6 meses você pode encontrar o resultado para o ano multiplicando 1 por 1 5 duas vezes, então 1 00 1 5 2 2 25 Se o interesse é composto trimestralmente, em seguida, o resultado é 1 00 1 25 4 2 44, e mensalmente é 1 00 1 0833 12 2 613035.Notice como cada vez que você aumentar a freqüência de composição você obter um maior resultado Este é o problema de interesse composto No entanto, se você investir 1 com um retorno de 100 cada ano eo interesse é composto constantemente, então o resultado é E. Se um número Y tem uma variável aleatória com uma Distribuição, em seguida, EXP Y tem uma log-normal de distribuição Os preços das ações são ditas Log-Normal para EXP é usado para relacionar a dimensão Fractal para Alpha Continue lendo isso fará mais sentido soon. What Log-Normal e por que ele descreve estoque Preços. Em teoria, a variação percentual para alcançar os preços de ações futuros possíveis no final de um período é Normalmente Distribuído Que é a mudança resultará em um retorno positivo ou negativo e 95 dos resultados devem cair dentro de dois desvios padrão da média Na realidade preço As mudanças não são normalmente distribuídas Michael Stokes explica Fat Tails. The preços possíveis que resultarão dessas mudanças podem variar de zero e infinito Isso é porque um estoque pode t cair mais de 100 como que resultaria em um preço negativo, mas um pode mais Do que o dobro Portanto, os preços são ditos Log-Normal Este conceito realmente me confundiu no início, mas uma imagem vale a pena 1000 palavras so. To mostrar que os preços das ações são mais ou menos Log-Normal Eu calculei a mudança de preço em relação ao ano anterior para o último 10.000 dias de mercado no Dow Em teoria, esses resultados são Normalmente Distribuídos, assim, encontrando sua EXP e traçando a freqüência de cada resultado ocorre, o gráfico acima revela os preços de fechamento mais prováveis Para o Dow em um ano time. Now se um número Y é Log-Normal, então Log Y será Normalmente Distribuído Então, se os preços das ações são de fato Log-Normal, em seguida, tendo o Log das mudanças de preços no gráfico acima devemos obter Algo que se parece com uma curva de sino. Acima você pode ver uma curva de sino tudo ser um feio que exibe a probabilidade de qualquer porcentagem de chance no Dow sobre o próximo ano entre -20 e 25 Então, espero que isso explica o Log-Normal é E por isso é uma característica dos preços das ações Aqui termina a lição de matemática. Como calcular uma média móvel adaptativa Fractal Continuação FRAMA FRAMA 1 Fechar FRAMA 1.D Log HL1 HL2 Registro HL Log 2.HL1 Máx. Alto, NN Mín. Baixo, NN N. HL2 Máx Máximo, N Mínimo Baixo, N N. HL Máximo Alto, N Mínimo Baixo, N N FRAMA Período, deve ser um número par. W -4 6 Definido por Ehlers mas pode ser alterado Veja Modificado FRAMA. If Alfa 0 01, em seguida, Alpha 0 01.If Alpha 1, em seguida, Alpha 1.Finding A Dimensão Fractal, Examples. Lets ter um olhar para alguns preços das ações teóricas e os F resultante Ractal Dimension. Above são três curvas de preço, agora vamos calcular o D para cada onde N 100.D Log HL1 HL2 Log HL Log 2.Para a curva A a faixa completa é repetida em ambas as metades do gráfico para que ele existe totalmente em duas dimensões E D 2 Para a Curva B, apenas metade do intervalo é repetida em cada metade do gráfico, de modo que ele existe entre uma e duas Dimensões ou especificamente D 1 58 O intervalo para a Curva C não é repetido entre as duas metades do gráfico Por isso existe em apenas uma Dimensão e D 1.Como a Dimensão Fractal D afeta o Período de Alisamento N. O FRAMA se adapta entre ser um EMA Rápido ou Lento com base na Dimensão Fractal dos preços das ações Ehlers projetou o EMA mais lento possível para ser aproximadamente 200 períodos de duração eo mais rápido para ter um período de uma ou em outras palavras ser igual ao preço em si Para as três curvas de nosso exemplo anterior, vamos ver como D mudanças e como isso afeta N ou o período de suavização do resultado EMA. Ehlers ajustou W como -4 6, mas pode ser mudado Veja FRAMA modificado. Quando D 2 como com curva A o resultado é um EMA lento de 198 períodos quando quando D 1 como com curva C o resultado é um EMA rápido de um período O preço próximo em si. Esta estrutura adaptativa rapidamente segue grandes mudanças no preço e muda lentamente quando os preços estão em uma zona de congestionamento John Ehlers. Modified FRAMA. Ehlers rigidamente definir o FRAMA para mudar entre um EMA Fast de um período permite chamá-lo de FC e Um lento EMA de 198 dias permite chamá-lo SC Mas porque vamos entrar no FRAMA no Indicador Técnico Fight for Supremacy eu queria ser capaz de definir especificamente o FC e SC da minha escolha. Especial graças ao Prospectus Real Rocket Scientist , Wanna-be Trader por sua ajuda nesta seção, não se esqueça de assinar o seu blog e segui-lo no twitter. So em vez de definir W como -4 6 como Ehlers fez, vamos fazer W LN 2 SC 1 Isso resulta em um FRAMA Que muda entre um FC de 1 e um SC de sua escolha Por exemplo, onde SC 200, W - 4 61015 Ehlers, obviamente, arredondado este fora, portanto, a sua definição de -4 6. O que é LN e por que usá-lo para encontrar W. LN é uma abreviação de Logaritmo Natural e é o inverso de EXP assim se EXP 1 x então LN x 1 Como o EXP é usado para relacionar a Dimensão Fractal com o Alfa, o LN é usado para encontrar W. Now para definir o MA ou o FC Rápido de sua escolha simplesmente tomar o período EMA resultante N e ajustá-lo para ajustar o novo intervalo. SC 100 e o N 50 resultante, mas em vez do SC1 padrão, queremos mudá-lo para SC 20, a fórmula seguinte revelará o novo N. Novo N SC FC Origional N 1 SC 1 FC. Novo N 100-20 50 1 100 1 20.Novo N 80 49 99 20.Esta é então facilmente convertida de volta em Alpha New 2 New N 1.Modified FRAMA regras adicionais. SC Sua escolha de uma média móvel lenta FC. FC Sua escolha de uma média móvel rápida SC. Se Alpha 2 SC 1, então Alpha 2 SC 1.If Alpha 1, então Alpha 1.FRAMA N-1 SUM CLOSE, H HH SC SC FC 2 FC. If N-1 SC FC 2 FC, então H N-1.FRAMA Excel Arquivo. Uma planilha do Excel contendo o FRAMA e disponibilizado para download gratuito Ele contém uma versão básica de John Ehlers FRAMA e nossa versão modificada, juntamente com uma fantasia que irá ajustar automaticamente as configurações que você especificar Encontre-o no link a seguir, perto do fundo Da página em Downloads Indicadores Técnicos Fractal Adaptive Moving Average FRAMA Por favor, deixe-me saber se você encontrá-lo útil. FRAMA e um simples Moving Average. Fractal Adaptive Moving Average Test Results. We testado o FRAMA através de 300 anos de dados em 16 mercados globais, Ver os resultados agora É o FRAMA Eficaz. Michael Stokes explica por que Fat Tails. Kaufman Adaptive Moving Médio Estratégia de negociação Configurar Filter. I Trading Strategy. Developer Perry Kaufman Kaufman Adaptativo Mover Média KAMA Fonte Kaufman, PJ 1995 Mais Inteligente Trading Melhorar o desempenho em mercados em mudança Novo York McGraw-Hill, Inc Conceito Estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo Objetivo de pesquisa Verificação de desempenho A configuração e filtro Especificação Tabela 1 Resultados Figura 1-2 Trade Setup longas negociações A média móvel móvel adaptativa AMA transforma negócios curtos A média móvel adaptável baixa Nota A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção Quando os mercados tendem, a linha de tendência AMA Pega comércio entrada longas negociações Uma compra no fechamento é colocado depois de uma configuração bullish Short Trades Uma venda no fechamento é colocado após uma configuração de baixa Trade Exit Table 1 Carteira 42 mercados de futuros de quatro grandes setores do mercado commodities, moedas, taxas de juros, E índices de equidade Dados 32 anos desde 1980 Plataforma de Teste MATLAB. II Teste de Sensibilidade. Todos os gráficos tridimensionais são seguidos por gráficos de contorno em 2D para o Fator de Lucro, Índice de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Média de ganhos Relação de perdas médias A imagem final mostra a sensibilidade da curva de equidade. Variáveis ​​testadas Definições de ERLength FilterIndex Tabela 1.Figura 1 Desempenho da carteira Entradas Tabela 1 Comissão Slippage 0.AMA ERLength é a média móvel adaptativa durante um período de ERLength ERLength é um período de look-back do índice de eficiência ER ER i abs Direção i volatilidade i, onde abs é o valor absoluto Direção i Fechar i Fechar i ERLength, volatilidade I abs DeltaClose i, ERLength, onde está a soma ao longo de um período de ERLength, DeltaClose i Fechar i Fechar i 1 FastMALength é um período da média de movimento rápido SlowMALength é um período da média de movimento lento AMA i AMA i 1 ci Close i AMA i 1, em que ci ER i Fast Slow Slow 2, Fast 2 FastMALength 1, Slow 2 SlowMALength 1 Índice i. ERLength 2, 100, Step 2 FastMALength 2 SlowMALength 30.Long Trades Se AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 então MinAMA AMA i 1 A média movente adaptativa gira acima com um pivô em MinAMA Trades curtos AMA i AMA i 1 AMA i 1 AMA i 2 então MaxAMA AMA i 1 A média movente adaptável gira para baixo com um pivô no índice de MaxAMA i. Filter i FilterIndex StdDev AMA i AMA i 1, N, onde StdDev é o desvio padrão de séries sobre N períodos N 20 valor padrão Índice i. FilterIndex 0 0, 1 0, Etapa 0 02 N 20.Transações longas Uma compra no fechamento é colocada quando AMA i AMA i 1 AMA i Filtro MinAMA i Negociações curtas Uma venda no fechamento é Colocado quando AMA i AMA i 1 MaxAMA AMA i Filtro i Índice i. Stop Perda Saída ATR ATRLength é a Média True Range durante um período de ATRLength ATRStop é um múltiplo de ATR ATRLength Long Trades Um stop de venda é colocado na entrada ATR ATRLength ATRStop Short Trades Um stop de compra é colocado na entrada ATR ATRLength ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6.ERLength 2, 100, Passo 2 FilterIndex 0 0, 1 0, Step 0 02.