Kaufman Adaptive Moving Average Formula Excel

KAMA - Kaufman Média móvel adaptativa KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average foi criado por Perry Kaufman e descrito pela primeira vez em seu Smarter Trading (1995). Kaufman criou KAMA para levar em consideração o ruído do mercado. Se houver uma tendência de alta com algumas pequenas oscilações prevalecentes no mercado, o ruído do mercado é apenas marginal e KAMA segue o preço muito de perto. Por outro lado, se o mercado se move lateralmente (Ranging mercado) ndash significa Close preço fecha alguns dias até alguns dias para baixo, o ruído do mercado é muito alta. KAMA segue o preço com maior distância para diminuir o número de sinais falsos então. SC (Smoothing Constant) é uma parte padrão da construção de média móvel. O SC determina o nível ao qual a média móvel é sensível às oscilações de preços existentes. SC se move na faixa de 0 a 1. Quanto menor a constante de suavização, menos sensível é a média móvel. Kaufman ajustou a média móvel exponencial de tal forma que o SC seguiria não apenas a direção, mas também a volatilidade do mercado. E isso nos proporciona grandes oportunidades. A fórmula de KAMA olha como segue: 1. Calcule o ER (Eficiência Ratio Direção / Volatilidade): ABS (Feche t ndash Feche tn) / n soma (ABS (Close t ndash Feche t-1)), n significa o número escolhido de dias para O cálculo da média móvel Se todos os dias se fechasse mais alto do que no dia anterior, ER seria igual a 1. Se o mercado se mover de lado sem nenhuma mudança de preço, ER seria igual a 0. 2. Determine a média móvel mais curta e mais longa que queremos usar No cálculo do KAMA. Calcular a constante de suavização - SC destas médias. Kaufman recomendou usar a escala de 2 dias a 30 dias, de modo que seria igual a 0.6667 para a mais curta média móvel e 0.0645 para a mais longa média móvel. Como dissemos antes: Se eg10 dias usados ​​para o cálculo do KAMA fecharem na mesma direção (ou seja, sempre mais alto do que o dia anterior), o valor de ER seria igual a 1. Nesse caso, o SC seria 0,6667 (porque escolhemos uma média móvel de 2 dias como a mais curta). Se o mercado se mover lateralmente, o ER seria 0, então o SC da média móvel mais longa seria usado (que é a média móvel de 30 dias). A KAMA encurta e prolonga o período de tempo utilizado para calcular a média móvel de acordo com as condições que prevalecem no mercado. A KAMA torna-se mais sensível ou robusta na dependência do mercado. Mesmo que KAMA seria calculado como uma média móvel de 30 dias durante o mercado agitado, move-se ainda ligeiramente para cima e para baixo. Kaufman recomendou fazer o SC menos sensível por sua quadratura. Portanto, o próximo passo é: C é a constante de suavização final que é usada para o cálculo do KAMA. O cálculo total e final do KAMA é semelhante ao cálculo EMA. Sua fórmula é: 4. KAMA Kama t-1 (C (Close t ndash Kama t-1) Como usar Kaufman AMA: KAMA pertence a médias móveis menos conhecidas Sua principal vantagem é que leva em consideração não apenas a direção, Mas a volatilidade do mercado também. KAMA ajusta seu comprimento de acordo com as condições prevalecentes do mercado. Alguns indicadores de análise técnica nos dão oportunidades semelhantes. KAMA nos informa sobre as tendências prevalecentes no mercado. Isso é também uma das técnicas de como usar Ele para a negociação Outras formas de usá-lo são semelhantes a todas as médias móveis E pode ser usado para suavizar alguns outros indicadores técnicos também. Se você estiver interessado em um estudo mais aprofundado deste indicador e prefere pronto para servir soluções, t O próximo site pode ser de interesse para você. Lá você pode encontrar e baixar indicadores de análise técnica em arquivos Excel. Como o que você acabou de ler Digg ou Tipd it. O objetivo da Finance4Traders é ajudar os comerciantes começar, trazendo-lhes pesquisa imparcial E idéias. Desde o final de 2005, tenho vindo a desenvolver estratégias de negociação numa base pessoal. Nem todos esses modelos são adequados para mim, mas outros investidores ou comerciantes podem encontrá-los úteis. Afinal, as pessoas têm diferentes investimentos / negociação metas e hábitos. Assim, Finance4Traders se torna uma plataforma conveniente para divulgar o meu trabalho. (Leia mais sobre Finance4Traders) Por favor, use este site de forma apropriada e atenciosa. Isso significa que você deve citar Finance4Traders, pelo menos, fornecer um link para este site, se acontecer de você usar qualquer um dos nossos conteúdos. Além disso, você não tem permissão para fazer uso de nosso conteúdo de forma ilegal. Você também deve entender que nosso conteúdo é fornecido sem garantia e você deve verificar independentemente o nosso conteúdo antes de confiar neles. Consulte a política de conteúdo e a política de privacidade do site ao visitar este site. Uma estratégia de negociação é muito semelhante a uma estratégia corporativa. Estudar criticamente seus recursos o ajudará a tomar decisões mais eficazes. (Leia mais) 8226 Entender os indicadores técnicos Os indicadores técnicos são mais do que apenas equações. Indicadores bem desenvolvidos, quando aplicados cientificamente, são realmente ferramentas para ajudar os comerciantes a extrair informações críticas de dados financeiros. (Leia mais) 8226 Por que eu prefiro usar Excel Excel apresenta dados para você visualmente. Isso torna muito mais fácil para você entender seu trabalho e economizar tempo. (Leia mais) As médias móveis adaptáveis ​​levam a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a numerosas negociações Whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, nós olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa tem levado a ferramentas úteis de negociação. Prós e Contras das Médias Móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Médias Móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fez a descoberta (embora muitos outros tinham feito antes) que, pela média dos dados para um determinado número de dias, um poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que iria interpretar definitivamente as mudanças de Tendência Parecia quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens superando as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonou seu sonho de negociação de um bangalô de praia. Mas 60 anos depois que escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregar as riquezas 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 em uma tendência de alta. As tendências de baixa são definidas pelos preços negociados abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial de Médias Móveis.) Esta propriedade que define tendências torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em 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 ficam para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar uma grande parte dos seus lucros em até mesmo os maiores negócios vencedores. As médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média movente e gastaram anos que tentam reduzir os problemas associados com este lag. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação do preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) (EMAy de 1 peso) 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, 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 lag, a média móvel exponencial não aborda outro problema com médias móveis, que é que seu uso para negociar sinais conduzirá a um grande número de comércios perdedores. Em Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial é confinada a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação de médias móveis para a ação de mercado Um método de resolver as desvantagens de médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel seria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores para executar. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da atual ação de mercado e, teoricamente, permitiria ao profissional manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a relação de volatilidade pode ser um indicador, como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as conhecidas Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada no índice 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. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) / (soma das variações absolutas de preço para cada barra) Considere uma ação que tem um intervalo de cinco pontos por dia e no final de cinco dias ganhou um Total de 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (movimento ascendente de 15 pontos dividido pelo intervalo total de 25 pontos). Se este estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. O princípio de uma tendência de eficiência baseia-se na quantidade de movimento direcional (ou tendência) que você obtém por unidade de movimento de preço 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 baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os operadores terão de calcular o peso com a seguinte fórmula, bastante complexa: C (ER SCF SCS) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitida (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o mais lento EMA permitido (freqüentemente 30) ER é o índice de eficiência que foi anotado 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 adaptável é incluído como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostrados na Figura 1. Figura 1: O AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de intervalo-bound visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é a 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 whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis tem até agora sido impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia interessante com um considerável apelo intelectual, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. O AMA poderia ser combinado com outros indicadores para desenvolver um sistema negociando rentável. (Para saber mais sobre este tópico, leia Descobrir Canais Keltner eo Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades de negociação mais rentáveis. Como um exemplo, razões acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com a menor taxa de eficiência podem ser vistos como breakout oportunidades. Indicador KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average KAMA é uma abreviação de Kaufman Adaptive Moving Average. Este indicador de análise técnica foi criado por um comerciante americano Perry Kaufman (ele também é um especialista na criação de programas de negociação algorítmica). O indicador KAMA pertence ao grupo de médias móveis adaptativas. Médias móveis. Geralmente, seguir o preço e seu desenvolvimento por um certo período de tempo. Por exemplo. Se um comerciante decide calcular a média móvel simples de 10 dias, o valor da média móvel real é calculado sempre a partir dos últimos 10 dias. Às vezes um peso maior pode ser colocado nos dias mais reais, como média móvel ponderada faz, mas o importante é que o 11 º dia não tem qualquer efeito sobre o cálculo como ele cai além do intervalo de tempo selecionado. Improvável as médias móveis comuns, as médias móveis adaptáveis ​​podem mudar o número de dias para o seu cálculo. À medida que as condições no mercado mudam, as médias móveis adaptativas acompanham a situação atual e se adaptam. Thatrsquos sua maior vantagem. As condições sob as quais eles mudam podem ser diferentes. A KAMA altera os dias de cálculo de acordo com o ruído e a volatilidade reais do mercado. Se os preços se movem constantemente (doesnrsquot matter se eles subir ou cair) o ruído dos preços de mercado é baixa, o KAMA segue a curva de preços muito de perto. Se os preços saltam para cima e para baixo (uma vez que eles sobem, uma vez que eles caem) a volatilidade é muito alta e KAMA iria seguir o gráfico de preços a partir de uma maior distância. Isso permite que o comerciante para obter menos sinais de negociação falsa e melhorar o seu sistema comercial rapidamente. Esta imagem indica os preços de OHLC e o indicador de KAMA assim que você pode ver como se comporta (KAMA ajustado a 6 dias, alfa curto 0.6 e alfa rápido 0.06). A fórmula para cálculo de KAMA se parece com isto: 1. Calcule a Direção do mercado por um período de tempo escolhido (por exemplo, KAMA de 10 dias). A direção do mercado para os últimos 10 dias pode ser calculada como: ABS (Close 0 ndash Close -9), onde: Fechar 0 significa o dayrsquos mais real fechar preço e fechar -9 significa fechar preço 9 dias atrás A razão pela qual tomamos Em conta o preço de 9 dias atrás (e não 10 dias) é porque o primeiro dia no cálculo é o dia 0 (em outras palavras, apesar do fato de que levamos em conta a diferença de preço de 10 dias, o preço do dia 10 é marcado como Fechar -9). Se quisermos calcular o KAMA de 2 dias, teríamos em conta Close 0 e Close -1. 2. Calcular a volatilidade do mercado para um período de tempo escolhido. Isto pode ser feito como a soma ABS (Close t ndash Close t-1), onde: Close t é o preço Close de cada um dos dias no cálculo e Close t-1 é o Close do dia anterior (por exemplo Close 0 ndash Fechar -1 Fechar -1 ndash Fechar -2 etc.). Como temos 10 dias no cálculo, obtemos 9 diferenças em valores absolutos (positivos). Essas diferenças absolutas refletem o ruído do mercado ou a volatilidade durante o período escolhido. Rácio de eficiência flutua entre 0 e 1 e nos diz o que o ruído do mercado é (ou volatilidade dos preços). A razão de Eficiência seria igual a 1 se os preços subiriam 10 períodos consecutivos ou caíssem 10 períodos consecutivos. A relação de Eficiência seria igual a 0 se os preços não tiverem mudado ao longo dos 10 períodos consecutivos. Este é também o ponto onde um monte de comerciantes comete o erro básico (e quase todos os sites comete o mesmo erro) como eles levam em conta 10 diferenças para cálculo de 10 dias KAMA em vez de 9 diferenças. Bem, talvez isso parece certo e mais lógico em um primeiro olhar assim letrsquos têm um olhar mais atento a este assunto. Você se lembra da média móvel Simples clássica que foi mencionada acima (se não, apenas tente encontrá-lo novamente no texto acima). Então, se queremos calcular 2 dias de média móvel simples, levamos em conta apenas os últimos 2 preços eo preço 3 º dia não é importante para nós em tudo. Vamos supor que os preços dos últimos três dias seriam assim: Preço 0 100 Preço -1 90 Preço -2 100 Usando a fórmula de média móvel Simples, obteríamos o valor SMA de 2 dias de 95. Isso parece certo, não é OK , Agora o cálculo de KAMA de 2 dias. A direção de mercado dos últimos 2 dias equivale a 10 pontos. A volatilidade do mercado também é de 10 pontos (100 ndash 90 10). Então, se você calcular a taxa de eficiência, você obterá um valor que equivale a 1 (ou 100) o que na verdade significa que 100 da mudança de preço dentro do período escolhido foi feita na mesma direção. Em outras palavras, a relação de eficiência nos diz que o preço tem sido aumentando ou falhando o tempo todo. Isso é válido se você levar em conta apenas uma diferença para um cálculo de 2 dias KAMA, mas a maioria dos sites, comerciantes ou analíticas ignorar este fato e eles trabalham com diferenças de preço 2 (que significa que eles incluem no cálculo do dia 3 também ). Assim, apesar do fato de que estamos interessados ​​apenas no KAMA de 2 dias e deve trabalhar com a Direção que equivale a 10 e volatilidade que igual a 10 também, de fato, a maioria das pessoas que donrsquot ter em conta esta ligeira Diferença seria trabalhar com Direção que é igual a 10 e Volatilidade que é igual a 20. Então eles obtêm Rácio de eficiência que é igual a 0,5, o que significa que o preço tem vindo a aumentar 50 do tempo e caindo 50 do tempo também. Isso seria certo para os últimos 3 dias, mas não para os últimos 2 dias. 3. Calcule o ER (taxa de eficiência). A razão de Eficiência é, de fato, a Direção do mercado dividida pela sua Volatilidade. ER Direção / Volatilidade 4. Calcule o SC (constante de suavização). A constante Smoothing consiste no ER e dois ldquoalphasrdquo de médias móveis exponenciais. ER já é conhecido para nós. Temos que calcular o ldquoalphasrdquo agora. Um alfa representa a média móvel exponencial rápida e a segunda média móvel exponencial lenta. Podemos chamá-los Fast Alpha e Slow Alpha. Kaufman recomendou usar média móvel de 2 dias como o Fast Alpha e média móvel de 30 dias como o Slow Alpha. Estas duas médias móveis são então responsáveis ​​por como o KAMA se comporta quando o mercado é bastante e nada acontece e quando é tempestuoso com muitos movimentos para cima e para baixo. A média móvel mais rápida está incluída no cálculo do KAMA quando o mercado é bastante (e assim seguimos o preço muito próximo) ea média móvel mais lenta está incluída no cálculo quando o mercado é muito volátil (a curva KAMA está se afastando do Preço assim que poderia deixar o ldquotake do preço um breatherdquo mais profundo eo doesnrsquot do comerciante começ sinais diferentes para comprar e vender diário). Portanto, se escolhemos usar o Alphas de média móvel exponencial de 2 dias e 30 dias, o cálculo se parece com o seguinte: Fast Alpha 2 / (21) 0.6667 Slow Alpha 2 / (301) 0.0645 Isso garante que os dias para o cálculo do KAMA Sempre variará entre 2 e 30 dias. Se alguém quiser usar média móvel mais longa do que a média móvel de 30 dias é, ele poderia calcular novo Alpha, p. 100-dias Alfa igual a 2 / (1001) 0,0198. Nesse caso, o cálculo de KAMA seria sempre baseado em um número de dias entre 2 e 100. A SC (constante de suavização) em si tem esta aparência: SC ER x (Fast Alpha ndash Slow Alpha) Slow Alpha 2 Então neste caso o SC seria igual a: SC ER x (0,6667 ndash 0,0645) 0,0645 e esta equação seria ao quadrado. Mesmo se KAMA seria calculado como média de 30 dias que ainda se moveria ligeiramente para cima e para baixo assim Kaufman recomendou fazê-lo menos sensível ndash que é a razão pela qual a cotação SC está finalmente sendo quadrado. 5. Calcule o próprio KAMA. Se você estiver familiarizado com o cálculo da média móvel exponencial, você pode ver que é quase o mesmo. A principal diferença entre a média móvel exponencial ea média móvel adaptativa de Kaufman reside no fato de que enquanto a EMA usa sempre o mesmo número de dias para seu cálculo, a KAMA pode alterar esse número. O número de dias de mudança é assegurado pela constante de suavização e a alteração constante de suavização é de facto baseada na razão de eficiência. Isso fecha o círculo. Por exemplo. Se o preço não se alterasse de forma alguma e se mantivesse estável: A direção do mercado seria igual a 0, a razão de eficiência seria igual a 0, a constante de alisamento seria igual ao alfa lento (ao quadrado) KAMA seria igual à média móvel exponencial lenta escolhida EMA de 30 dias, mas haveria uma ligeira diferença devido à equação SC quadrada). Da mesma forma, se o preço subiria todos caem todos os dias consecutivos no cálculo, então o mercado Direção e Volatilidade seria igual, a taxa de eficiência seria 1 e Smoothing constante seria igual a Fast Exponential média móvel (2 dias EMA). Esse é o princípio básico de como o KAMA se torna mais robusto ou sensível durante várias condições de mercado (volatilidade do mercado). De fato, consideramos a KAMA como um dos maiores indicadores técnicos já que graças à sua capacidade de adaptação é muito robusta e funciona bem em muitos mercados. Além disso, você pode experimentar com o indicador e tentar substituir o ER ou SC com valores de qualquer outro indicador técnico ou mesmo usar esses valores em outro indicador. Uso prático para negociação técnica: o indicador KAMA pertence a indicadores de tendência seguinte. Semelhante a qualquer uma das médias móveis como HMA (média móvel Hulls), média móvel T3, FRAMA (média móvel de adaptação Fractal), DEMA (média móvel exponencial dupla) etc. segue o preço para que você possa usá-lo para identificar a tendência dominante no mercado. Isto exigiria para definir os dias para Alphas rápido e lento para números mais elevados, p. Para cobrir o intervalo de tempo entre 50 e 200 dias. Assim, a KAMA se tornaria mais robusta e nos mostraria apenas os principais movimentos do mercado. Então, se o KAMA sobe, a tendência está subindo também e vice-versa. Ao contrário dos indicadores de tendência como ADX ou indicador Aroon. Você pode pensar que KAMA não nos mostraria a força da tendência, apenas a tendência dominante em si. Mas isso seria verdade apenas à primeira vista. Se você compreendeu o cálculo de KAMA você poderia encontrar para fora lá contem uma parte muito interessante chamada relação da eficiência. O ER mostra-nos, como grande a mudança de preço foi dentro do número selecionado de dias. Em outras palavras, se o ER equivale a 1, isso significa que todos os preços diários no cálculo se moveram na mesma direção (o que de fato significa uma tendência forte) e se o ER for igual a 0 significa que os preços diários não estavam se movendo (Que sinaliza uma ausência de qualquer tendência). Outra possibilidade de como negociar com a KAMA seria seguir os cruzamentos de preços Close e KAMA. Se os preços de Close forem mais altos que os valores de KAMA, nós vamos por muito tempo. Se os preços de Close forem mais baixos do que o KAMA, ficaremos curtos. Nós também podemos trocar cruzamentos KAMA. Isso precisaria preparar dois KAMAs diferentes. Um que seria baseado apenas em Alphas mais rápido e outro que usaria Alphas mais lento para seu cálculo. Então você pode seguir seus cruzamentos. Se o KAMA mais rápido ficar acima do KAMA mais lento, nós compramos e vice-versa. Como o indicador KAMA é muito robusto e universal, também poderíamos tentar usá-lo como parte de qualquer outro indicador, p. Para usá-lo nas Bandas de Bollinger em vez da média móvel Simples ou usá-lo no MACD em vez da média móvel exponencial. Como você pode ver, KAMA é realmente um extraordinário indicador de análise técnica que nos dá muitas informações interessantes e possibilidades de como usá-lo. Como com quase todos os indicadores técnicos a melhor coisa que cada comerciante pode fazer é testar seus próprios dados, suas próprias configurações, e suas próprias regras como o comércio. Surpreendentemente, às vezes o melhor resultado pode ser alcançado com configurações que não são comuns e regras que são bastante estranhas em um ndash primeiro olhar as coisas mais um comerciante pode mudar e experimentar com o melhor para ele e seus resultados comerciais. O link a seguir leva aos indicadores técnicos em arquivos do Excel para download. Kaufman Adaptive Moving estratégia de negociação média (Setup 038 Filter) I. Estratégia de negociação Desenvolvedor: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Negociação mais inteligente. Melhorar o desempenho em mercados em mudança. New York: McGraw-Hill, Inc. Conceito: Estratégia negociando baseada em um filtro adaptável do ruído. Objetivo de pesquisa: Verificação de desempenho da configuração e do filtro. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de comércio: longas negociações: a média móvel adaptativa (AMA) aparece. Operações curtas: 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 alcança. Entrada de comércio: Long Trades: Uma compra no fechamento é colocado depois de uma configuração alta. Curta Trades: Uma venda no fechamento é colocado depois de uma configuração de baixa. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de ações). Dados: 32 anos desde 1980. Plataforma de Teste: MATLAB. II. Teste de Sensibilidade Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno 2-D para o Fator de Lucro, Índice de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Vitória / Média Razão de Perdas. A imagem final mostra a sensibilidade da curva de equidade. Variáveis ​​Testadas: ERLength amp FilterIndex (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho da Carteira (Entradas: Tabela 1 Comission amp Slippage: 0). AMA (ERLength) é a média móvel adaptativa durante um período de ERLength. ERLength é um período de reflexão da Eficiência Ratio (ER). ERi abs (Directioni / Volatilityi), onde 8220abs8221 é o valor absoluto. , Onde 82208221 é a soma ao longo de um período de ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength é um período da média móvel rápido. SlowMALength é um período da média móvel lenta. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), onde ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 / (FastMALength 1), Slow 2 / (SlowMALength 1). Índice: i ERLength 2, 100, Step 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Long Negociações: Se AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2 então MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average aparece com um pivô no MinAMA). Curtas: AMAi lt AMAi AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 então MaxAMA AMAi 1 (média móvel adaptável gira para baixo com um pivô em MaxAMA). Índice: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), onde StdDev é o desvio padrão de séries sobre N períodos. N 20 (valor padrão). Índice: i FilterIndex 0,0, 1,0, Passo 0,02 N 20 Trades Longos: Uma compra no fechamento é colocada quando AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Curta Trades: Uma venda no fechamento é colocado quando AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Índice: i Parar 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. Curtas: Uma parada de compra é colocada na entrada ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Passo 2 FilterIndex 0,0, 1,0, Passo 0,02