Parámetros De Kaufmans Para Estrategia De Media Móvil Adaptativa

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 creando 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. Kaufman Adaptive Moving Average El Kaufman Adaptive Moving Average fue creada por Perry Kaufman y KAMA toma en consideración el ruido del mercado. Esta versión de KAMA utiliza constantes de suavizado de 2 y 30 para los periodos de los promedios móviles más cortos y más largos, respectivamente El usuario puede cambiar la entrada (cierre), la longitud del período y el número de cambio Esta definición del indicador se expresa además en el código condensado dado en el cálculo siguiente. Cómo utilizar el promedio móvil móvil de Kaufman El promedio móvil adaptable de Kaufman es un indicador de tendencia rezagada y puede utilizarse conjuntamente con otros estudios. No se calculan las señales comerciales. Cómo acceder a MotiveWave Ir al menú superior, seleccione Study gtMoving AveragegtKaufman Adaptive Moving Average o vaya al menú superior, elija Add Study. Empiece a escribir el nombre de este estudio hasta que aparezca en la lista, haga clic en el nombre del estudio, haga clic en Aceptar. Aviso importante: La información proporcionada en esta página es estrictamente para propósitos informativos y no debe ser interpretada como consejo o solicitud para comprar o vender cualquier seguridad. Por favor vea nuestra Declaración de Riesgos y Rendimiento. Cálculo // precio de entrada, definido por el usuario, por defecto está cerca // período definido por el usuario, por defecto es 20 // cambio definido por el usuario, el valor predeterminado es 0 // kama kaufman media móvil adaptable // índice actual número de barraKaufman039s Media móvil adaptable (KAMA) Kaufman039s Adaptable Moving Average (KAMA) Introducción Desarrollado por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) es una media móvil diseñada para dar cuenta del ruido del mercado o la volatilidad. KAMA seguirá de cerca los precios cuando las oscilaciones de precios son relativamente pequeñas y el ruido es bajo. KAMA se ajustará cuando las oscilaciones de los precios se amplíen y sigan los precios desde una mayor distancia. Este indicador de tendencia puede ser usado para identificar la tendencia general, los puntos de cambio de tiempo y los movimientos de los precios de los filtros. Cálculo Hay varios pasos requeridos para calcular la media móvil adaptable de Kaufman039s. Primero debemos comenzar con los ajustes recomendados por Perry Kaufman, que son KAMA (10,2,30). 10 es el número de períodos para la Eficiencia (ER). 2 es el número de períodos para la constante EMA más rápida. 30 es el número de períodos para la constante EMA más lenta. Antes de calcular KAMA, necesitamos calcular la Relación de Eficiencia (ER) y la Constante Suavizante (SC). Desglosar la fórmula en nuggets de tamaño de mordida hace que sea más fácil entender la metodología detrás del indicador. Tenga en cuenta que ABS significa Absolute Value. Ratio de eficiencia (ER) El ER es básicamente el cambio de precio ajustado para la volatilidad diaria. En términos estadísticos, la Eficiencia Ratio nos dice la eficiencia fractal de los cambios de precios. ER fluctúa entre 1 y 0, pero estos extremos son la excepción, no la norma. ER sería 1 si los precios subieron 10 períodos consecutivos o por 10 períodos consecutivos. ER sería cero si el precio no cambia durante los 10 periodos. Constante de suavizado (SC) La constante de suavizado utiliza la ER y dos constantes de suavizado basadas en una media móvil exponencial. Como habrás notado, la Constante Suavizante utiliza las constantes de suavizado para una media móvil exponencial en su fórmula. (2/301) es la constante de suavizado para un EMA de 30 periodos. El SC más rápido es la constante de suavizado para EMA más corto (2 períodos). El SC más lento es la constante de suavizado para el EMA más lento (30-períodos). Tenga en cuenta que el 2 al final es cuadrar la ecuación. KAMA Con la Eficiencia Ratio (ER) y Smoothing Constant (SC), ahora estamos listos para calcular Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA). Puesto que necesitamos un valor inicial para comenzar el cálculo, el primer KAMA es simplemente una media móvil simple. Los cálculos siguientes se basan en la siguiente fórmula. Ejemplo de cálculo / gráfico Las imágenes de abajo muestran una captura de pantalla de una hoja de cálculo de Excel utilizada para calcular KAMA y el gráfico QQQ correspondiente. Uso y Señales Los cartistas pueden usar KAMA como cualquier otro indicador de tendencia siguiente, como un promedio móvil. Los cartistas pueden buscar cruces de precios, cambios direccionales y señales filtradas. En primer lugar, una cruz por encima o por debajo de KAMA indica cambios direccionales en los precios. Al igual que con cualquier media móvil, un sistema de crossover simple generará muchas señales y muchos whipsaws. Los cartistas pueden reducir los whipsaws aplicando un filtro de precio o tiempo a los crossovers. Uno podría requerir que el precio mantenga la cruz durante un número determinado de días o requiera que la cruz exceda a KAMA por porcentaje establecido. En segundo lugar, los cartistas pueden utilizar la dirección de KAMA para definir la tendencia general de una seguridad. Esto puede requerir un ajuste de parámetro para suavizar el indicador. Los cartistas pueden cambiar el parámetro medio, que es la constante EMA más rápida, para suavizar KAMA y buscar cambios direccionales. La tendencia es hacia abajo mientras KAMA está cayendo y forjando mínimos más bajos. La tendencia es hasta mientras KAMA está subiendo y forjando máximos más altos. El ejemplo de Kroger a continuación muestra KAMA (10,5,30) con una fuerte tendencia alcista de diciembre a marzo y una tendencia al alza menos pronunciada de mayo a agosto. Y finalmente, los cartistas pueden combinar señales y técnicas. Los cartistas pueden usar un KAMA a más largo plazo para definir la tendencia más grande y un KAMA a más corto plazo para las señales comerciales. Por ejemplo, KAMA (10, 5, 30) podría utilizarse como un filtro de tendencia y ser considerado alcista al subir. Una vez alcista, los cartistas podrían buscar cruces alcistas cuando el precio se mueve por encima de KAMA (10,2,30). El ejemplo siguiente muestra MMM con un aumento de KAMA a largo plazo y cruces alcistas en diciembre, enero y febrero. A largo plazo KAMA rechazó en abril y hubo cruces bajistas en mayo, junio y julio. SharpCharts KAMA se puede encontrar como una superposición de indicadores en el Workbench SharpCharts. La configuración predeterminada aparecerá automáticamente en el cuadro de parámetros una vez que se seleccione y los chartists pueden cambiar estos parámetros para adaptarlos a sus necesidades analíticas. El primer parámetro es para la Eficiencia Ratio y los chartistas deben abstenerse de aumentar este número. En su lugar, los artistas pueden reducirlo para aumentar la sensibilidad. Los cartistas que buscan suavizar KAMA para un análisis de tendencias a largo plazo pueden incrementar el parámetro medio de forma incremental. Aunque la diferencia es sólo 3, KAMA (10,5,30) es significativamente más suave que KAMA (10,2,30). Estudio adicional Del creador, el libro a continuación ofrece información detallada sobre indicadores, programas, algoritmos y sistemas, incluyendo detalles sobre KAMA y otros sistemas de media móvil. Sistemas y métodos comerciales Perry Kaufman