Ps Adaptive Moving Average

Médias móveis Material Motivado por e-mail de Robert B. Eu recebo este e-mail perguntando sobre a média móvel de Hull (HMA) e. E você nunca ouviu falar sobre isso antes. Uh. está certo. De fato, quando estudei, descobri muitas médias móveis de que eu nunca ouvi falar, como: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Moving Average Mínimo Quadrado Mín. Mín. Triangular Mín. Mín. Média Variável Adaptativa Jurik Moving Average. Então, pensei em falar com as médias móveis e. Experimentei que você fizesse isso antes, como aqui e aqui e aqui e aqui e. Sim, sim, mas foi antes que eu soubesse de todas essas outras médias móveis. Na verdade, os únicos com quem 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 de Movimento 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 da EMA aqui e aqui.) Na verdade, todos eles parecem: Note que, se todos os Ps forem iguais, digamos, Po, então a média móvel é igual a Po também. 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 o seu máximo depois da curva senoidal. Isso é atrasado e. Mas e quanto a esse cara de 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 de Movimento do Casco Começamos calculando a Média de Movimento Ponderada (WMA) de 16 dias, 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: 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 quando passou de 8 dias para 16 dias. Essa diferença seria assim: em certo sentido, essa diferença dá uma indicação de como o WMA está mudando. Então adicionamos esta alteração 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 calcule MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (Em nosso exemplo, thatd seja 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 So wheres a planilha ainda estou trabalhando nela: 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. Observe que todos os pesos aumentam para 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 a 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 ligando 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 remonta a 2 dias antes de 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 eles preços antigos 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 baixar.) Você pode escolher uma série SINE ou uma série RANDOM de preços das ações. 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. Então, é a média móvel de casco melhor definem. Que tal 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 até 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 simples e simples 5.0. 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 diz respeito ao ritual da raiz quadrada, eu deixo isso como um exercício. Para você Ok, enquanto joga com essa coisa MAg, acho que o Hulls k 2 funciona bastante bem. Tão bem que fique com isso. No entanto, muitas vezes conseguimos 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 enquanto 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 isso. Algo para jogar. Eu consegui uma folha de cálculo que se parece com isso. 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 é 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. As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita de comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, esse indicador leva a inúmeras negociações de whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Os analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, analisamos esses esforços e descobrimos que sua busca levou a ferramentas comerciais úteis. (Para a leitura de fundo em médias móveis simples, verifique as Médias móveis simples, faça com que Tendências se destaquem.) Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Tendências de estoque. Quando eles disseram e voltou em 1941 que fizemos com prazer a descoberta (embora muitos outros tivessem feito isso antes) que ao calcular a média dos dados para um determinado número de dias, alguém poderia derivar uma espécie de linha de tendências automatizada que definitivamente interpretaria as mudanças de A moda parecia muito boa pra ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que superam as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociar a partir de um bangalô na praia. Mas, 60 anos depois, eles escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que ofereça sem esforço a riqueza 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 como uma tendência de alta. As taxas de queda são definidas por preços abaixo da média móvel. (Para mais, consulte o nosso tutorial de Moedas em Movimento.) Esta propriedade que define a tendência torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Na 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 ficarão atrasadas da ação do mercado e o comerciante quase sempre devolverá uma grande parte de seus lucros mesmo nos maiores negócios vencedores. Médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média móvel e passaram anos tentando reduzir os problemas associados a esse atraso. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Esta abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação de preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-peso) EMAy) Onde: 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, o 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 atraso, a média móvel exponencial não consegue resolver outro problema com as médias móveis, o que é que o uso deles para sinais comerciais levará a uma grande quantidade de negociações perdidas. Em Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica. Welles Wilder estima que os mercados apenas se movem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial se limitam a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda média em movimento serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variar o fator de ponderação do cálculo EMA. (Para mais, veja Como são as médias móveis usadas na negociação) Adaptando as médias móveis à ação do mercado Um método para abordar as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel ficaria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores fossem executados. À medida que a tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da ação atual do mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maioria dos ganhos captados durante a tendência. Na prática, o índice de volatilidade pode ser um indicador, como a largura de banda de Bollinger, que mede a distância entre as bem conhecidas Bandas de Bollinger. (Para mais informações sobre este indicador, consulte The Basics Of Bollinger Bands.) Perry Kaufman sugeriu a substituição da variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada na razão 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 um intervalo de -1,0 a 1,0. É calculado com uma fórmula simples: ER (variação total do preço por período) (soma das variações absolutas de preços para cada barra) Considere uma ação que tenha um intervalo de cinco pontos por dia, e no final de cinco dias tenha ganho um total De 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (15 pontos de movimento ascendente dividido pela faixa total de 25 pontos). Se esse estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria de -0,67. (Para obter mais conselhos de negociação de Perry Kaufman, leia Perdendo para Ganhar, que descreve estratégias para lidar com perdas comerciais.) O princípio de uma eficiência de tendências é baseado em quanto movimento direcional (ou tendência) você obtém por unidade de movimento de preços 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 queda perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são alcançados. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes precisarão calcular o peso com o seguinte, bastante complexo, fórmula: 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 (muitas vezes 30) ER é a relação de eficiência que foi observada 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 adaptativa é incluída como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. (Para obter mais informações sobre o EMA, leia Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostradas na Figura 1. Figura 1: A AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação ajustada à distância vista no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é 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 de whipsaw em várias ocasiões. Esta desvantagem para as médias móveis foi até agora impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Encyclopedia of Technical Market Indicators. Ele concluiu, embora a média móvel adaptativa seja uma ideia mais interessante e interessante com um recurso intelectual considerável, nossos testes preliminares não conseguem mostrar 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 comercial lucrativo. (Para mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner e O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência autônomo para detectar as oportunidades comerciais mais lucrativas. Como um exemplo, as proporções acima de 0,30 indicam fortes tendências ascendentes e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com a menor relação de eficiência podem ser vistos como oportunidades de fuga.