Fórmula média móvel adaptativa metastock

MetaStock Função média móvel A média móvel é provavelmente a mais utilizada de todos os indicadores. Ele vem em vários tipos e tem inúmeras aplicações. Em termos básicos, porém, uma média móvel ajuda a suavizar as flutuações no preço (ou um indicador) e fornecer uma reflexão mais precisa sobre a direção em que a segurança se está movendo. As médias móveis são indicadores de atraso e se enquadram na categoria seguinte. Os vários tipos incluem simples, ponderada, exponencial, variável e triangular. A diferença entre os vários tipos de médias móveis é simplesmente a forma como as médias são calculadas. Por exemplo, uma média móvel simples coloca a mesma ponderação em cada valor no período ponderado e exponencial coloca mais ênfase em valores recentes no período em que uma média móvel triangular coloca maior ênfase na seção do meio do período e uma média móvel variável ajusta o Ponderação dependendo da volatilidade no período. Concentre-se na média móvel simples, que é formada ao encontrar o preço médio de uma garantia durante um determinado número de períodos. Isso é calculado adicionando os preços de fechamento do valor de segurança durante o número definido de períodos (por exemplo, 15) e dividindo essa resposta somada pelo número de períodos. Com relação aos outros tipos de médias móveis, seus cálculos podem ser um pouco mais complexos no entanto, a premissa ainda é a mesma. A única diferença é onde e como as ponderações relevantes são colocadas. SYNTAX Mov (matriz de dados, períodos, E S T TRI VAR W VOL) ​​Array de dados Esta é a matriz de dados que será calculada para formar o indicador de média móvel. Este é o mais frequentemente o preço de fechamento, mas pode ser qualquer outro preço ou indicador. Períodos Especifica quantos períodos são usados ​​para calcular a média móvel. EST TRI VAR W VOL Este é o tipo de média móvel a ser usada, mostrada da seguinte forma: E Exponencial S Simples T Série Curta Tri Triangular Var Variação W Volume Vol. Pesado Ajustado A seguinte fórmula traça uma média móvel de 15 períodos da Preço de fechamento: no exemplo acima: Uma aplicação mais útil deste exemplo poderia ser: CgtMov (C, 15, S) e VgtMov (V, 20, S). A fórmula acima especifica que o preço de fechamento deve estar acima de um período de 15 períodos simples Média móvel (denotada por CgtMov (C, 15, S)) e que o volume atual deve ser maior do que a média de 20 períodos do volume (denotado por VgtMov (V, 20, S)). Observando a Figura 3.27, podemos ver uma média móvel simples de 15 períodos aplicada ao gráfico. Figura 3.27 Fórmulas de Construtor de Indicador de Mudança de Média para o seguinte: 1. O cruzamento de preço de fechamento em uma média móvel ponderada de 20 períodos do fechamento e 30 da média móvel simples do fechamento é maior do que a média móvel de 50 períodos do fechamento: Este artigo é um trecho do Guia de Estudo de Programação do MetaStock. QuotDescubrir o segredo simples para fazer o Metastock Easy amp Identify Tradesquot rentável Clique aqui para encontrar mais sobre o MetaStock Programação Guia do estudoAccumulationDistribution Accumulation Swing Index Adaptive Aroon Adaptive Average Directional Movement Adaptive Average True Range Adaptive CCI Adaptive Chaikin Money Flow Adaptive Chande Momentum Oscillator Advance Decline Line Movimento Direcional Adaptativo - Movimento Direcional Adaptável - Índice de Movimento Direcional Adaptativo Id. Índice de Movimento Direcional Adaptativo Adaptável Facilidade de Movimento Inércia Adaptativa Inadicional Adaptável Índice Momentum Adaptativo Linear Regressão Indicador Adaptativo Linear Regressão Inclinação Adaptativo MACD Índice de Massa Adaptativa Adaptativa Mesa Seno Onda Adaptativo Fluxo de Dinheiro Índice Movimento Adaptativo Média média adaptável média Taxa móvel adaptativa exponencial Média móvel adaptável média Média ponderada Adaptável Efeito de fracturas polarizadas Oscilador de preços adaptáveis ​​Taxa de variação de variação da taxa de variação Projeção adaptativa B Ands Oscilador de Projeção Adaptativa QStick Adaptativo Indicador de Intervalo Adaptativo Índice de Momento de Incorrente Adaptativo Índice de Força Relativa Adaptativa Índice de Volatilidade Relativa Adaptativa Adaptação R-Squared Adaptativo Desvio Padrão Adaptativo Padrão Erro Adaptativo TEMA Previsão de Série Adaptativa Adaptativa Adaptável Adaptativo Último Oscilador Adaptativo Horizontal Horizontal Volatilidade Adaptativa, Chaikins Adaptive Volume Oscillator Adaptive Wilders Suavização Adaptive Williams R Alpha Andrews Pitchfork Arms Index (TRIN) Aroon Average True Range Beta Binary Wave (5) Bollinger Bands Bull Power Bear Power 1 Bull Power Bear Power 2 Bull Power Bear Power 3 CCI (Commodity Channel Index) Chaikin AD Oscilador Chaikin Dinheiro Fluxo Chaikin Volatilidade Chande Forecast Oscilador Chande Momentum Oscilador Chandelier Stops CMO Reversal Commodity Channel Index (2) Commodity Selection Index Consolidação Breakout Cooper 1234 Padrão Coppock Curve Análise de correlação Linhas de ciclo Progresso do ciclo Darvas Box D Ema Demand Index Denvelopes Movimento Direcional do Oscilador de Preços (5) Canais Donchian Índice de Impacto Dinâmico Índice de Momento de Incentivo Dinâmico 1 Facilidade de Movimento Elder Ray Elipse Envelope Equidistante Canal Linha Exponencial Motivo Mínimo Fibonacci Arcos Fibonacci Fãs Fibonacci Retracções Fibonacci Zonas Horárias Fisher Transformação Indicador Previsão Oscilador Fourier Transform Fractal Trading System 1 Fractal Trading System 2 Gann Angles Gann Fans Gann Grids Gann Linha Gann Swing Bandas Herrick Payoff Índice Horizontal Linha Ichimoku Kinko IntelliStops Intraday Momentum Inverse Fisher Transformação de RSI Klinger Oscilador Linear Regression Linear Regression Lines Linear Regression Slope Long Sell Short Sale - 5 Dia MACD (2) Histograma MACD 1 Histograma MACD 2 Índice de Facilidade de Mercado McClellan Oscilador McClellan Summation Índice Meisels OverboughtOversold Median Price MESA Sine Wave Momentum Money Flow Index Média em Movimento - Simple Moving Average - Exponential Moving Average - Ponderado Média móvel - Média móvel - Média móvel - Média móvel - Média móvel variável - Média móvel variável - Volatilidade ajustada por volume Volatilidade (diária) Índice de volume negativo Probabilidade Contas no saldo Volume Aberto Opção de juros Opção de expiração da opção Delta Opção Gamma Opção de vida Opção de preço Theta Opção Vega Opção Volatilidade Sistema de Negociação de Padrões SAR Parabólicos 1 Porcentagem Porcentagem de Retração Crossover 3 Desempenho Polarizado Fractal Eficiência Índice de Volume Positivo Preço Oscilador Pring KST Projeção Preço Bandas Oscilador de Projeção do Canal Oscilador de Projeção 1 Qstick Quadrant Lines r-squared Raff Regression Channel Rainbow Band Baixa Arco Iris Superior Rainbow Max Rainbow Min. Rainbow Oscilador Random Walk Index Range Indicador Retângulo Relativo Momentum Índice Relativo Desempenho Índice de Força Relativa Volatilidade Relativa Índice Semi-Log Trendline Sine Wave 5 unidades Permanente Velocidade Resistência Linhas Distribuição Padrão Desvio Padrão Erro Stoc HRSI Índice de Momento do Estocástico Oscilador Estocástico Tabela de Estágio Estocástico RSI Squat Bar Índice de Swing Tema O Índice de Força Previsão da Série de Tempo Nível de Tirone Índice de Volume de Comércio Tendências Trendline por Angle TRIX Turtle Banderreg Bandas Preço Típico Ultimate Oscillator Vertical Horizontal Filtro Vertical Volatility Line Breakout (Chaikin) Volatility Indicators (3 ) Volume Volume Oscilador Volume Taxa de mudança ponderada Close Wilders Smoothing Williams AD, R Zig Zag Os nomes e logotipos para TurtleTraderreg e TurtleTraderreg são marcas registradas da Marylebone Holdings, Ltd. (dba TurtleTraderreg) Para mais informações, veja: trendfollowingDo As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este 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 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 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 tendência automatizada que definitivamente interpretaria as mudanças de A moda parecia quase boa demais para 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 informações, consulte o nosso tutorial para as médias móveis.) 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 na ação do mercado e o comerciante quase sempre dará 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: O 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 É perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outro 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 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 calcula que os mercados apenas tendem 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 utilizadas na negociação) Adaptando as médias móveis à ação do mercado Um método para enfrentar 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 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 Bollinger, que mede a distância entre as bem conhecidas Bandas 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 ao 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 comerciais 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 evolução ascendente 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 seja difícil de calcular à mão, a média móvel adaptativa é incluída como uma opção em quase todos os pacotes de software comercial. (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 de alcance visto 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 vários momentos. 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 que, embora a média móvel adaptativa seja uma novidade interessante, com um considerável atrativo intelectual, nossos testes preliminares não conseguem mostrar qualquer vantagem prática real para este método de suavização 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 o menor índice de eficiência podem ser vistos como oportunidades de fuga.