Kaufman Movendo Média Fórmula

As médias móveis adaptáveis ​​levam a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita de 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, olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa levou a ferramentas de negociação úteis. Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens de médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição de Análise Técnica de médias móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fizemos 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 Era quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que compensam as vantagens, Edwards e Magee abandonaram rapidamente seu sonho de negociar de um bungalow da 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 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 sinais negociando 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 de negociação 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 têm sugerido variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação das médias móveis à ação do mercado Um método de resolver as desvantagens das 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, em teoria, permitiria ao comerciante 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 uma faixa de -1,0 a 1,0. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) (soma das variações de preços absolutos para cada barra) Considere um estoque que tem um intervalo de cinco pontos cada 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 comerciantes 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 permitido (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o EMA mais lento 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. (Para mais informações sobre a EMA, leia Explorando a Média Móvel Ponderada Exponencialmente. 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 interesse intelectual considerável, 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. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema de comércio rentável. (Para obter mais informações sobre este tópico, leia Descobrir Canais Keltner E O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades comerciais 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 o menor índice de eficiência podem ser vistos como oportunidades de breakout. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e de liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são emitidos frequentemente por companhias menores, mais novas que procuram o. Indicador de KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average KAMA é uma abreviatura 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 média móvel de 10 dias simples, 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 dia 11 não tem qualquer efeito sobre o cálculo, uma vez que 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 real do mercado e a volatilidade. Se os preços se movem constantemente (doesnrsquot matter se eles subir ou cair) o ruído dos preços de mercado é baixo, 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, Alpha curto 0.6 e Alpha 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 por um período de tempo escolhido. Isso 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 cometer o mesmo erro), pois 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). Assim, se queremos calcular 2 dias de média móvel simples, levamos em conta apenas 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 (o 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 equivale 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 ea segunda média móvel exponencial lenta. Podemos chamá-los Fast Alpha e Slow Alpha. Kaufman recomendou a utilização de 2 dias de média móvel como o Fast Alpha e 30 dias de média móvel 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 cálculo KAMA sempre serão Variam 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. Alfa de 100 dias 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 ndash menos sensata que é a razão pela qual a cotação de 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 e a 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 de constante de suavização é de fato baseada na razão de eficiência. Isso fecha o círculo. Por exemplo. Se o preço não mudaria nada e permaneceria constante: Direção de mercado seria igual a 0, Razão de eficiência seria igual a 0, constante de Alisamento seria igual a Alfa Lento (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 subisse todos caem todos os dias consecutivos no cálculo, então o mercado Direção e Volatilidade seria igual, a taxa de eficiência seria 1 e constante Alisamento seria igual à média móvel rápida exponencial (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: indicador KAMA pertence a tendência de seguir os indicadores. 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, por exemplo 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 nos mostra, 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 do dia 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 KAMA travessias. 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 em MACD em vez de 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 seguinte link leva para os indicadores técnicos em arquivos Excel para download. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) é uma média móvel projetado para contabilizar o mercado Ruído ou volatilidade. A KAMA acompanhará de perto os preços quando os balanços de preços forem relativamente pequenos eo ruído é baixo. A KAMA se ajustará quando as oscilações dos preços aumentarem e seguirem os preços de uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de mudança de tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a média móvel adaptativa Kaufman039s. Let039s primeiro comece com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para o Índice de Eficiência (ER). 2 é o número de períodos para a constante EMA mais rápida. 30 é o número de períodos para a constante EMA mais lenta. Antes de calcular o KAMA, precisamos calcular a Relação de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC). Dividindo a fórmula em pepitas de tamanho de mordida torna mais fácil entender a metodologia por trás do indicador. Note que ABS significa Absolute Value. Rácio de Eficiência (ER) O ER é basicamente a variação de preço ajustada para a volatilidade diária. Em termos estatísticos, o Índice de Eficiência indica a eficiência fractal das mudanças de preços. ER flutua entre 1 e 0, mas estes extremos são a exceção, não a norma. ER seria 1 se os preços subiram 10 períodos consecutivos ou para baixo 10 períodos consecutivos. ER seria zero se o preço for inalterado ao longo dos 10 períodos. Constante de suavização (SC) A constante de suavização utiliza a ER e duas constantes de suavização com base numa média móvel exponencial. Como você deve ter notado, a constante de suavização está usando as constantes de suavização para uma média móvel exponencial em sua fórmula. (2301) é a constante de suavização para um EMA de 30 períodos. O SC mais rápido é a constante de suavização para EMA mais curto (2 períodos). O SC mais lento é a constante de suavização para o EMA mais lento (30 períodos). Note que o 2 no final é quadrado a equação. Com a Relação de Eficiência (ER) ea Constante de Suavização (SC), estamos agora prontos para calcular a Média Móvel Adaptativa (KAMA) de Kaufman. Como precisamos de um valor inicial para iniciar o cálculo, o primeiro KAMA é apenas uma média móvel simples. Os cálculos a seguir são baseados na fórmula abaixo. Exemplo de CálculoChart As imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha do Excel usada para calcular o KAMA eo gráfico QQQ correspondente. Uso e Sinais Os cartistas podem usar KAMA como qualquer outra tendência seguinte indicador, como uma média móvel. Os cartistas podem procurar cruzamentos de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiro, uma cruz acima ou abaixo KAMA indica mudanças direcionais nos preços. Tal como acontece com qualquer média móvel, um sistema de crossover simples irá gerar muitos sinais e lotes de whipsaws. Chartists pode reduzir whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os crossovers. Pode-se exigir preço para segurar a cruz para definir o número de dias ou exigir a cruz exceder KAMA por percentagem conjunto. Em segundo lugar, os cartistas podem usar a direção da KAMA para definir a tendência geral para uma segurança. Isso pode exigir um ajuste de parâmetro para suavizar o indicador ainda mais. Os cartistas podem alterar o parâmetro do meio, que é a constante EMA mais rápida, para suavizar o KAMA e procurar mudanças direcionais. A tendência é para baixo, enquanto KAMA está caindo e forjando menores baixos. A tendência é para cima, enquanto KAMA está subindo e forjando mais altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência de alta acentuada de dezembro a março e uma tendência de alta menos acentuada de maio a agosto. E finalmente, os chartists podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a tendência maior e um KAMA de curto prazo para sinais de negociação. Por exemplo, KAMA (10, 5, 30) pode ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista quando subir. Depois de otimista, os cartistas poderiam então olhar para as cruzes de alta quando o preço se move acima de KAMA (10,2,30). O exemplo abaixo mostra MMM com um aumento no longo prazo KAMA e cruzes de alta em dezembro, janeiro e fevereiro. A KAMA de longo prazo recusou-se em abril e houve cruzes de baixa nos meses de maio, junho e julho. SharpCharts KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicadores na Workbench SharpCharts. As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetros depois de selecionada e os chartists podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Eficiência Ratio e chartists deve abster-se de aumentar este número. Em vez disso, os cartistas podem diminuí-la para aumentar a sensibilidade. Os cartistas que procuram alisar a KAMA para análise de tendência a longo prazo podem aumentar o parâmetro médio de forma incremental. Mesmo que a diferença é apenas 3, KAMA (10,5,30) é significativamente mais suave do que KAMA (10,2,30). Estudo Adicional Do criador, o livro abaixo oferece informações detalhadas sobre indicadores, programas, algoritmos e sistemas, incluindo detalhes sobre KAMA e outros sistemas de média móvel. Sistemas de negociação e métodos Perry KaufmanSo Eu não tenho postado tanto ultimamente, como eu tenho trabalhado em um Auto Trading System, e depois de gastar muito tempo pesquisando fórmulas de sinal, pensei que seria para postar as implementações de vários sinais que eu Estou usando no meu ATS. O Kaufman Adaptive Moving Average é um ótimo filtro de média móvel de baixa latência. Ele tecnicamente tem uma cauda infinita, mas inteligente pesa a quantidade de sinal para cada nova barra com base na tendência histórica. Se os dados passados ​​tiverem sido intermitentes, então cada nova barra é pesada muito baixa na média, no entanto, se os dados anteriores tiverem oferecido uma direção forte (independentemente da magnitude), então a média pesa muito alto o novo sinal. Lá aren8217t muitos locais que discutem a fórmula real 8211 Eu baseiei minha execução no código de MetaStock encontrado aqui. Comecei a escrever este post no Windows Live Writer e descobri que não mantém a formatação de fonte do Visual Studio8217s, por isso vou tentar publicá-la a partir do Word 2007. O Word é muito melhor na formatação, mas terrível com imagens, enquanto o Live é ótimo com Imagens e gerenciar o site, mas terrível com a formatação. Este é facilmente o meu indicador favorito, e com um monte de ajustes pode realmente ser feito para ter uma latência muito menor. A principal coisa sobre a remoção de ruído, é que os sinais são mais ruidosos quando sua tendência derivada é menor. Esse fato permite que muitos hacks inteligentes abaixem a latência de filtros como o ATX. Dito isto, muitas vezes é importante usar um indicador incólume, como muito do mercado usa-lo, o seu desempenho é uma profecia auto cumprindo. 23 Responses to 8220AMA 8211 Kaufman8217s Adaptive Moving Fórmula média em C8221 Heya i amm para o tempo primário aqui. Eu vim através desta placa andd eu acho que é realmente útil amplificador que me ajudou oout muito. Espero apresentar algo de novo e ajudar outros como você me ajudou. Alguns podem adicionar incentivos agradáveis ​​dentro de seu texto do anúncio, mas por que não trabalhar em sua rotação do anúncio algumas oportunidades de furar realmente para fora da multidão. Este tipo de estratégia backlinking seria realmente prejudicar a sua classificação agora como Google get8217s mais e mais inteligente por dia. Mas também é importante notar que existem fatores que devem ser considerados ao contratar a empresa. Uma maneira com isso em mente é tentar usar pasties sobre mamilos para garantir que você não vai se expor. 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