Adaptive Mobile Moyenne Mt4

La moyenne mobile adaptative (AMA) est utilisée pour construire une moyenne mobile avec une faible sensibilité aux bruits de série de prix et est caractérisée par un retard minimal pour la détection de tendance. Cet indicateur a été développé et décrit par Perry Kaufman dans son livre Smarter Trading. Un des inconvénients de différents algorithmes de lissage pour la série de prix est que les sauts de prix accidentels peuvent entraîner l'apparition de faux signaux de tendance. D'autre part, le lissage conduit au retard inévitable dans la prédiction des tendances. Cet indicateur a été développé pour surmonter ces deux inconvénients. Indicateur de la moyenne mobile adaptative Pour définir l'état actuel du marché, Kaufman a introduit la notion de ratio d'efficacité (ER), qui est calculée par la formule suivante: ER (i) - valeur courante du ratio d'efficacité Signal (i) - Prix (i - N)) - valeur du signal de courant, valeur absolue de la différence entre le prix actuel et le prix N la période écoulée Bruit (i) Somme (ABS (Prix (i) - Prix (i-1) Valeur de bruit courante, somme des valeurs absolues de la différence entre le prix de la période courante et le prix de la période précédente pour N périodes. Dans une tendance forte, le ratio d'efficience (ER) tend vers 1 s'il n'y a pas de mouvement dirigé, il sera un peu plus de 0. La valeur obtenue de ER est utilisée dans la formule de lissage exponentiel: EMA (i) Prix ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA constante de lissage, n - période de EMA exponentielle en mouvement (i - 1) - valeur précédente de EMA. Le taux de lissage pour le mât de marché rapide est comme pour l'EMA avec la période 2 (rapide SC 2 (21) 0,6667), et pour la période d'aucune tendance la période EMA doit être égale à 30 (SC 2 lent (301) 0,06452). On obtient ainsi la constante de lissage du nouveau changement (constante de lissage à l'échelle) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rapide - lent SC) lente SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Pour une influence plus efficace du (I) (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (après réarrangement AMA (i) - valeur courante de AMA AMA (i-1) - valeur antérieure (i) AMA (i) AMA (i-1) De AMA SSC (i) - valeur courante de la constante de lissage à l'échelle. Mots-clés Adaptatifs conduisent à de meilleurs résultats Les moyennes mobiles sont un outil préféré des commerçants actifs. Cependant, lorsque les marchés se consolident, Cet indicateur conduit à de nombreuses opérations whipsaw, résultant en une série frustrante de petites victoires et pertes. Les analystes ont passé des décennies tentent d'améliorer la moyenne mobile simple. Notre article, nous regardons ces efforts et de trouver que leur recherche a conduit à la négociation utiles outils. Avantages et inconvénients des moyennes mobiles Les avantages et les inconvénients des moyennes mobiles ont été résumés par Robert Edwards et John Magee dans la première édition de Technical Analysis of Tendances des stocks. Quand ils ont dit et, c'était en 1941 que nous avons fait la découverte délicieusement (bien que beaucoup d'autres l'aient fait avant) qu'en faisant la moyenne des données pour un nombre déclaré de jours, on pourrait dériver une sorte de ligne de tendance automatisée qui interpréterait certainement les changements de TrendIt semblait presque trop beau pour être vrai. En fait, c'était trop beau pour être vrai. Avec les inconvénients l'emportant sur les avantages, Edwards et Magee ont rapidement abandonné leur rêve de commercer à partir d'un bungalow de plage. Mais 60 ans après avoir écrit ces mots, d'autres persistent à essayer de trouver un outil simple qui serait sans effort livrer la richesse des marchés. Moyennes mobiles simples Pour calculer une moyenne mobile simple. Ajoutez les prix pour la période désirée et divisez par le nombre de périodes sélectionnées. Pour trouver une moyenne mobile de cinq jours, il faudrait additionner les cinq cours de clôture les plus récents et diviser par cinq. Si la clôture la plus récente est supérieure à la moyenne mobile, le stock serait considéré comme étant en hausse. Les tendances à la baisse sont définies par les cours négociés en dessous de la moyenne mobile. (Pour en savoir plus, consultez notre didacticiel sur les moyennes mobiles.) Cette propriété de définition de tendance permet aux moyennes mobiles de générer des signaux commerciaux. Dans sa plus simple application, les commerçants achètent lorsque les prix se déplacent au-dessus de la moyenne mobile et se vendent lorsque les prix passent sous cette ligne. Une approche comme celle-ci est garantie pour mettre le commerçant sur le côté droit de chaque commerce important. Malheureusement, tout en lissant les données, les moyennes mobiles seront à la traîne de l'action du marché et le commerçant restituera presque toujours une grande partie de leurs profits sur les plus grands métiers gagnants. Moyennes mobiles exponentielles Les analystes semblent aimer l'idée de la moyenne mobile et ont passé des années à essayer de réduire les problèmes associés à ce décalage. L'une de ces innovations est la moyenne mobile exponentielle (EMA). Cette approche attribue une pondération relativement plus élevée aux données récentes et, par conséquent, elle reste plus proche de l'action de prix qu'une simple moyenne mobile. La formule pour calculer une moyenne mobile exponentielle est la suivante: EMA (Weight Close) ((1 poids) EMAy) Où: Le poids est la constante de lissage sélectionnée par l'analyste EMAy est la moyenne mobile exponentielle d'hier Une valeur de pondération commune est de 0,181, Est proche d'une moyenne mobile simple de 20 jours. Un autre est 0.10, qui est approximativement une moyenne mobile de 10 jours. Bien qu'elle réduise le décalage, la moyenne mobile exponentielle ne parvient pas à résoudre un autre problème avec les moyennes mobiles, c'est-à-dire que leur utilisation pour les signaux commerciaux conduira à un grand nombre de métiers perdants. Dans les nouveaux concepts dans les systèmes de négociation technique. Welles Wilder estime que les marchés ne tendent qu'un quart du temps. Jusqu'à 75% des transactions commerciales se limitent à des fourchettes étroites, lorsque les signaux d'achat et de vente moyens mobiles seront générés à plusieurs reprises lorsque les prix se déplaceront rapidement au-dessus et au-dessous de la moyenne mobile. Pour résoudre ce problème, plusieurs analystes ont suggéré de faire varier le facteur de pondération du calcul EMA. Adaptation des moyennes mobiles à l'action du marché Une méthode pour remédier aux inconvénients des moyennes mobiles consiste à multiplier le facteur de pondération par un ratio de volatilité. Faire cela signifie que la moyenne mobile serait plus loin du prix actuel sur les marchés volatils. Cela permettrait aux gagnants de courir. Comme une tendance vient à sa fin et les prix se consolident. La moyenne mobile se rapprocherait de l'action actuelle du marché et, en théorie, permettrait au commerçant de conserver la plupart des gains capturés pendant la tendance. Dans la pratique, le rapport de volatilité peut être un indicateur tel que la bande passante de Bollinger, qui mesure la distance entre les bandes de Bollinger bien connues. Perry Kaufman a suggéré de remplacer la variable poids dans la formule EMA par une constante basée sur le ratio d'efficacité (ER) dans son livre, New Trading Systems and Methods. Cet indicateur est conçu pour mesurer la force d'une tendance, définie dans une plage de -1,0 à 1,0. Il est calculé avec une formule simple: ER (changement de prix total pour la période) (somme des variations de prix absolues pour chaque barre) Considérons un stock qui a une fourchette de cinq points chaque jour, et au bout de cinq jours a gagné un total De 15 points. Cela se traduirait par un ER de 0,67 (mouvement ascendant de 15 points divisé par la plage totale de 25 points). Si ce stock avait diminué de 15 points, l'ER serait de -0,67. Le principe de l'efficacité des tendances est basé sur la quantité de mouvement directionnel (ou de tendance) que vous obtenez par unité de mouvement de prix sur une période donnée. Période définie. Un RE de 1,0 indique que le stock est dans une tendance haussière parfaite -1,0 représente une tendance baissière parfaite. Concrètement, les extrêmes sont rarement atteints. Pour appliquer cet indicateur pour trouver la moyenne mobile adaptative (AMA), les commerçants devront calculer le poids avec la formule assez complexe suivante: C (ER SCF SCS) SCS 2 Où: SCF est la constante exponentielle pour le plus rapide EMA admissible (habituellement 2) SCS est la constante exponentielle pour le plus lent EMA admissible (souvent 30) ER est le ratio d'efficacité qui a été noté ci-dessus La valeur de C est ensuite utilisé dans la formule EMA au lieu de la variable de poids plus simple. Bien que difficile à calculer à la main, la moyenne mobile adaptative est incluse comme option dans presque tous les progiciels commerciaux. Les exemples d'une moyenne mobile simple (ligne rouge), d'une moyenne mobile exponentielle (ligne bleue) et de la moyenne mobile adaptative (ligne verte) sont présentés à la figure 1. (Pour plus d'informations sur l'EMA, lisez Exploration de la moyenne mobile exponentiellement pondérée. Figure 1: L'AMA est en vert et montre le degré d'aplatissement le plus élevé dans l'action de portée observée sur le côté droit de ce graphique. Dans la plupart des cas, la moyenne mobile exponentielle, indiquée par la ligne bleue, est la plus proche de l'action de prix. La moyenne mobile simple est représentée par la ligne rouge. Les trois moyennes mobiles montrées dans la figure sont toutes sujettes à des métiers de whipsaw à divers moments. Cet inconvénient des moyennes mobiles n'a jusqu'à présent pas été possible d'éliminer. Conclusion Robert Colby a testé des centaines d'outils d'analyse technique dans The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Il a conclu, Bien que la moyenne mobile adaptative soit une nouvelle idée intéressante avec un appel intellectuel considérable, nos essais préliminaires ne montrent aucun avantage pratique réel à cette méthode de lissage de tendance plus complexe. Cela ne signifie pas que les commerçants devraient ignorer l'idée. L'AMA pourrait être combinée à d'autres indicateurs pour développer un système commercial rentable. (Pour en savoir plus sur ce sujet, lisez Découverte des canaux de Keltner et de l'oscillateur Chaikin.) L'ER peut être utilisé comme un indicateur de tendance autonome pour repérer les opportunités commerciales les plus rentables. À titre d'exemple, les ratios supérieurs à 0,30 indiquent de fortes hausses et représentent des achats potentiels. Alternativement, puisque la volatilité se déplace en cycles, les stocks avec le plus faible ratio d'efficacité pourraient être regardés comme des opportunités de rupture. Moyenne mobile adaptative Moyenne mobile adaptative (AMA), comme son nom l'indique est une adaptation de la moyenne mobile. Il est conçu pour s'adapter selon le marché dynamique au besoin. La moyenne mobile simple (SMA) et ses moyennes mobiles pondérées de cousins ​​(WMA) et les moyennes mobiles exponentielles (EMA) fonctionnent tous fantastique quand le marché est tendance. Toutefois, lorsque le marché est lié à la plage, ils captent beaucoup de bruit de marché générant beaucoup de signaux prématurés. En outre, ils sont tous en retard dans la nature. Dans une quête pour remédier aux défauts des moyennes mobiles, Perry J. Kaufmann, a introduit d'abord la moyenne mobile adaptative dans son livre Le commerce plus futé: Améliorer la performance dans les marchés changeants. Avant l'introduction de l'AMA par M. Kaufmann, les commerçants ont employé une combinaison de plus d'une moyenne mobile telle que la Méthode Double Croisement et la Méthode Triple Croisement. Les raisons derrière employant la combinaison multiple des moyennes mobiles sont basées sur les faits suivants: Les moyennes mobiles rapides, qui consiste souvent à la période de temps plus courte telle que la période de 5 jours ont exécuté le meilleur quand le marché est tendance rapide. Les moyennes mobiles lentes, qui se composent souvent d'une période de temps plus longue telle que la période de 50 jours, se sont mieux comportées lorsque le marché est assujetti à la fourchette, filtrant ainsi la plus grande partie du bruit sur le marché. Donc, le génie de Kaufmanns AMA était un système assez intelligent pour varier sa vitesse en fonction d'une combinaison de la direction du marché et la vitesse. En d'autres termes, lorsque le marché est tendance, AMA accélère avec la tendance. Lorsque le marché est lié à la plage et ne fait rien AMA ralentit. Ainsi, il gagne droit le nom adaptatif comme elle s'ajuste à la direction du marché et la vitesse. Kaufmanns AMA réalise un sens de la direction du marché et de la vitesse en incoporant le ratio d'efficacité. Le calcul de la moyenne mobile adaptative Permet de faire quelques calculs, mais d'abord permet vraiment de comprendre ce que le ratio d'efficacité se traduit par un langage simple et simple. À la fin de notre discussion, vous serez étonné de découvrir comment Kaufmann ingénieusement intègre le ratio d'efficacité dans la conception de système intelligent qui peut s'adapter à la direction du marché et la vitesse. Ratio d'efficacité (ER) Direction Volatilité Maintenant, les ratios sont utilisés pour faire la comparaison entre deux choses. Dans notre cas, nous cherchons essentiellement à déterminer si le marché est directionnel (tendance) ou volatil (bruit du marché). En divisant la directionnalité par le bruit du marché, le rapport varie entre 0 à 1 ou simplement 037 à 10037 tel que 0 8804 ER 8804 1. En d'autres termes, ER est égal ou supérieur à 0 et ER est égal ou inférieur à 1. Détermination Direction des prix La direction des prix peut être exprimée comme la variation du prix net au fil du temps. La direction prix - prix où, la direction le prix actuel le prix le prix le prix actuel (clôture quotidienne ou horaire proche) pricen la clôture n-jours il ya (ou n-périodes) Détermination de la volatilité La meilleure façon d'exprimer la volatilité est de calculer la somme de Tous les changements de prix au jour le jour ou d'heure en heure (chacun pris comme un nombre positif), sur les mêmes périodes n. Volatilité somme de la valeur absolue de (prix - prix1) sur n périodes où, la volatilité la valeur de la volatilité d 'aujourd'hui la valeur absolue (valeur positive de n'importe quel nombre) la somme de la valeur sur n périodes Cette idée du ratio d' efficacité est si importante que nous verrons comment On peut transformer le retard et le bruit produisant SMA à la prise de tendance, et le bruit filtrant la moyenne mobile adaptative (AMA). Examinons d'abord la formule EMA. EMAtoday EMAestday 945 X (Pricetoday - EMAyesterday) où, 945 constante de lissage Nous utiliserons ensuite notre nouveau rapport d'efficacité (ER). Nous allons le changer en lissage constant et ensuite le remplacer pour lisser constant dans la formule ci-dessus. EMAtoday EMAesteday c X (Pricetoday - EMA) où, c nouvelle constante de lissage qui remplace 945. Notre nouvelle formule ci-dessus montre que la moyenne exponentielle se rapproche de todays près par le pourcentage, c, de l'écart hier. C se rapporte à SMA par la formule, c 2 (n-1), où n est le nombre de jours. AMA AMA1 Smoothing Constant X (Prix - AMA1) Moyenne mobile adaptative Règles de négociation Voici les règles de négociation pour la moyenne mobile adaptative: Achetez lorsque l'AMA se présente Vendez lorsque l'AMA refuse