Indicador técnico del promedio móvil móvil adaptativo (AMA) El indicador técnico se utiliza para construir un promedio móvil con baja sensibilidad a los ruidos de las series de precios y se caracteriza por el rezago mínimo para la detección de tendencias. Este indicador fue desarrollado y descrito por Perry Kaufman en su libro "Smart Trading". Una de las desventajas de los diferentes algoritmos de suavizado para la serie de precios es que los saltos de precios accidentales pueden dar lugar a la aparición de señales de tendencia falsas. Por otro lado, el alisado conduce al retraso inevitable de una señal sobre la parada o cambio de tendencia. Este indicador fue desarrollado para eliminar estas dos desventajas. Puede probar las señales comerciales de este indicador mediante la creación de un Asesor experto en MQL5 Wizard. Cálculo Para definir el estado actual del mercado, Kaufman introdujo la noción de Eficiencia Ratio (ER), que se calcula mediante la siguiente fórmula: ER (i) valor actual de la Eficiencia Ratio Señal (i) - N)) valor de la señal de corriente, valor absoluto de la diferencia entre el precio actual y el precio N período de tiempo Ruido (i) Suma (ABS (Precio (i) - Precio (i-1) Valores absolutos de la diferencia entre el precio del período actual y el precio del período anterior para N períodos. En una tendencia fuerte el coeficiente de eficiencia (ER) tiende a 1 si no hay movimiento dirigido, será un poco más de 0. El valor obtenido de ER se utiliza en la fórmula de suavización exponencial: EMA (i) Precio ) SC EMA (i-1) (1-SC) SC 2 / (n1) Valor constante de suavización EMA, período n del valor EMA (i-1) anterior exponencial de EMA. La relación de suavización para el mercado rápido debe ser igual a la EMA con el periodo 2 (rápido SC 2 / (21) 0,6667), y para el período sin tendencia el período EMA debe ser igual a 30 (SC 2 lento / (301) 0,06452) . Por lo tanto, se introduce la nueva constante de suavizado cambiante (constante de suavizado escalado) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - lento SC) lento SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Para una influencia más eficiente de la Fórmula de cálculo final: AMA (i) Precio (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) o (después del reordenamiento AMA (i) valor actual de AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC (i) valor actual de AMA AMA (i) I) valor actual de la constante de suavizado escalado. Desarrollado por Perry Kaufman, Kaufman8217s Adaptive Moving Average está diseñado no sólo para actuar como una media móvil, sino también para seguir el grado de ruido en la tendencia y ajustar en consecuencia. También cambia automáticamente su velocidad Basado en la volatilidad del mercado. El AMA se utiliza como un reemplazo de las medias móviles ordinarias y cuando se presentó en 1995, fue superior a los intentos previos de crear una media móvil inteligente, ya que ofrece un mayor control del usuario. Básicamente, cuando el mercado tiene una fuerte tendencia y sólo hay pequeños movimientos de contra-tendencia (pullbacks), hay muy poco ruido y preferiría que el MA siga de cerca la acción de precio, por lo que querría que tuviera un menor trackback span . Por otra parte, si el mercado está limitado por rangos y está dominado por barras que se están compensando entre sí, lo que usted desea es una media móvil con un período de retroceso más largo que lo suavizará y así evitará señales falsas. Actualizar Lo que hizo Kaufman es ajustar la media móvil exponencial con un algoritmo que ajustaría la constante de suavizado EMA8217s en relación con la relación entre la dirección del mercado y la volatilidad, por lo que ahora responde a la tendencia y la volatilidad. Aquí está la fórmula a partir de la cual se deriva la AMA: AMA C close (t) 8211 AMA (t-1) AMA (t-1), donde C es el aspecto adaptativo de la constante de suavizado. Sin embargo, hay una serie de cálculos antes de llegar a C, pero no vamos a enumerar aquí también mantener las cosas más simples. Es más importante darse cuenta de que Kaufman8217s Adaptive Moving Average sobresale gracias a su capacidad para responder a las condiciones de mercado 8217 cambios dinámicos, que es una ventaja importante en comparación con las estrategias de negociación basadas en las medias móviles con períodos de retroceso fijo. Además, además de utilizar el KAMA como indicador independiente, también puede servir para suavizar otros indicadores. Al igual que los otros miembros de la familia de indicadores de media móvil, Kaufman8217s AMA actúa como un fuerte nivel de soporte / resistencia que genera señales de entrada con tendencia al contacto, así como señales de salida cuando una inversión de tendencia es evidente. Echa un vistazo a la diferencia entre una media móvil simple, una media móvil exponencial y Kaufman8217s Adaptive Moving Average en la captura de pantalla de abajo. Trazado en azul claro es un promedio móvil simple de 14 periodos, mientras que el EMA de 14 periodos está coloreado en amarillo. Como puede ver, Kaufman8217s Adaptive Moving Average (línea púrpura) es relativamente plana durante la mayor parte del tiempo como el mercado mantiene en un rango de comercio ajustado dentro de la tendencia bajista de tiempo más largo, por lo que producirá menos señales de entrada falsas dentro de la zona de consolidación . Fundada en 2013, Binary Tribune tiene como objetivo proporcionar a sus lectores una cobertura de noticias financieras precisa y real. Nuestro sitio web se centra en los principales segmentos de las acciones de los mercados financieros, las divisas y los productos básicos, y una explicación interactiva en profundidad de los principales acontecimientos e indicadores económicos. Divulgación de riesgos financieros BinaryTribune no será responsable por la pérdida de dinero o cualquier daño causado por confiar en la información de este sitio. Trading de divisas, acciones y materias primas en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. Antes de decidir intercambiar divisas debe considerar cuidadosamente sus objetivos de inversión, nivel de experiencia y apetito de riesgo. Política de cookies Este sitio web utiliza cookies para ofrecerle la mejor experiencia y para conocerte mejor. Al visitar nuestro sitio web con su navegador configurado para permitir cookies, usted acepta nuestro uso de cookies como se describe en nuestra Política de privacidad. Copy Copyright 2016 mdash Tribuna binaria. Todos los derechos reservados Los promedios móviles adaptativos conducen a mejores resultados Los promedios móviles son una herramienta favorita de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador conduce a numerosos oficios whipsaw, resultando en una frustrante serie de pequeñas victorias y pérdidas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar el promedio móvil simple. En este artículo, miramos estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha llevado a útiles herramientas comerciales. Pros y contras de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de los promedios móviles fueron resumidos por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de Technical Analysis of Tendencias de Stock. Cuando dijeron y, fue en 1941 que hicimos el descubrimiento con alegría (aunque muchos otros lo habían hecho antes) que mediante el promedio de los datos para un número determinado de días uno podría derivar una especie de línea de tendencia automática que definitivamente interpretar los cambios de Tendencia Parecía casi demasiado bueno para ser verdad. De hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con las desventajas superando las ventajas, Edwards y Magee abandonaron rápidamente su sueño de negociar de un bungalow de la playa. Pero 60 años después de que escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta sencilla que sin esfuerzo entregar las riquezas de los mercados. Promedios móviles sencillos Para calcular una media móvil simple. Agregar los precios para el período de tiempo deseado y dividir por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría sumar los cinco precios de cierre más recientes y dividir por cinco. Si el cierre más reciente está por encima de la media móvil, se considerará que la acción está en una tendencia alcista. Las tendencias de baja se definen por los precios que operan por debajo de la media móvil. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial de Medias móviles.) Esta propiedad que define la tendencia hace posible que las medias móviles generen señales comerciales. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y se venden cuando los precios cruzan por debajo de esa línea. Un enfoque como este se garantiza para poner al comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Desafortunadamente, al alisar los datos, los promedios móviles se quedarán a la zaga de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverá una gran parte de sus ganancias incluso a las mayores operaciones ganadoras. Promedios móviles exponenciales Los analistas parecen gustar la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este rezago. Una de estas innovaciones es el promedio móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta a los datos recientes, y como resultado se mantiene más cerca de la acción del precio que un simple promedio móvil. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Weight Close) ((1 peso) EMAy) Donde: El peso es la constante de suavizado seleccionada por el analista EMAy es la media móvil exponencial de ayer Un valor de ponderación común es de 0.181, que Está cerca de una media móvil simple de 20 días. Otro es 0.10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, el promedio móvil exponencial no aborda otro problema con los promedios móviles, que es que su uso para las señales comerciales dará lugar a un gran número de operaciones perdidas. En Nuevos Conceptos en Sistemas Técnicos de Negociación. Welles Wilder estima que los mercados sólo tienden una cuarta parte del tiempo. Hasta 75 de la acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de compra-venta promedio móvil se generarán repetidamente a medida que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variar el factor de ponderación del cálculo EMA. Adaptación de los promedios móviles a la acción del mercado Un método para abordar las desventajas de los promedios móviles es multiplicar el factor de ponderación por una razón de volatilidad. Hacer esto significaría que el promedio móvil estaría más lejos del precio actual en mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores correr. Como una tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. El promedio móvil se acercaría a la acción actual del mercado y, en teoría, permitiría al comerciante mantener la mayor parte de las ganancias capturadas durante la tendencia. En la práctica, la relación de volatilidad puede ser un indicador como el Bollinger Bandwidth, que mide la distancia entre las Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugirió reemplazar la variable de peso en la fórmula EMA con una constante basada en el índice de eficiencia (ER) en su libro, New Trading Systems and Methods. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definida dentro de un rango de -1.0 a 1.0. Se calcula con una fórmula simple: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de cambios de precios absolutos para cada barra) Considere una acción que tiene un rango de cinco puntos cada día y al final de cinco días ha ganado un Total de 15 puntos. Esto daría lugar a un ER de 0,67 (15 puntos de movimiento ascendente dividido por el total de 25 puntos de rango). Si este stock disminuyera 15 puntos, el ER sería -0.67. El principio de la eficiencia de las tendencias se basa en la cantidad de movimiento direccional (o tendencia) que se obtiene por unidad de movimiento de precios a lo largo de un período de un año. Definido. Un ER de 1,0 indica que la acción está en una tendencia alcista perfecta -1,0 representa una tendencia bajista perfecta. En términos prácticos, los extremos rara vez se alcanzan. Para aplicar este indicador para encontrar el promedio móvil adaptable (AMA), los comerciantes tendrán que calcular el peso con la siguiente fórmula, bastante compleja: C (ER SCF SCS) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido EMA admisible (generalmente 2) SCS es la constante exponencial para el EMA más lento permitido (a menudo 30) ER es la relación de eficiencia que se anotó anteriormente El valor de C se utiliza entonces en la fórmula EMA en lugar de la variable de peso más simple. Aunque difícil de calcular a mano, el promedio móvil adaptable se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. En la Figura 1 se muestran ejemplos de una media móvil simple (línea roja), una media móvil exponencial (línea azul) y la media móvil adaptativa (línea verde). (Para obtener más información sobre la EMA, consulte Exploración de la media móvil exponencialmente ponderada. Figura 1: El AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción de alcance que se ve en el lado derecho de este gráfico. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, mostrada como la línea azul, es la más cercana a la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres promedios móviles que se muestran en la figura son todos propensos a los oficios whipsaw en varias ocasiones. Este inconveniente de los promedios móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probó cientos de herramientas de análisis técnico en The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Concluyó, aunque el promedio móvil adaptable es una idea interesante más nueva con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a este método de suavización de tendencia más complejo. Esto no significa que los comerciantes deben ignorar la idea. La AMA podría combinarse con otros indicadores para desarrollar un sistema comercial rentable. (Para obtener más información sobre este tema, lea Descubriendo los canales de Keltner y el oscilador de Chaikin.) El ER puede utilizarse como un indicador de tendencias independiente para detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, las razones por encima de 0,30 indican fuertes subidas y representan compras potenciales. Como alternativa, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las acciones con la menor relación de eficiencia pueden verse como oportunidades de ruptura.
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