Vma Moving Average

Var. Moving Average (VMA) VMA le permite ser muy creativo con los promedios móviles. Puede especificar la longitud, el tipo (exponencial, normal o suavizado) y el precio de cada media móvil. Puede especificar 1, 2 o 3 promedios móviles distintos. Estas medias móviles pueden superponer el gráfico de barras o la pantalla individualmente. Las señales de compra / venta de crossover de media móvil son las siguientes. Una señal de compra se muestra cuando los promedios de término corto e intermedio se cruzan de abajo a arriba del promedio a más largo plazo. Por el contrario, una señal de venta ocurre cuando los promedios a corto y medio plazo se cruzan desde arriba hasta por debajo del promedio a más largo plazo. Puede utilizar el enfoque de crossover con sólo dos promedios móviles, sin embargo, los técnicos del mercado sugieren utilizar promedios a largo plazo, es decir, intervalos más largos, al negociar sólo dos promedios móviles en un sistema de cruce. Otro enfoque consiste en utilizar los precios de cierre con la (s) media (s) móvil (es). Cuando el precio de cierre está por encima de la (s) media (s) móvil (es), usted mantiene una posición larga. Si el precio de cierre cae por debajo de la media móvil, liquida cualquier posición larga y establece una posición corta. Recuerde, cualquier sistema de media móvil funciona mejor en los mercados de tendencias. Si desea obtener más información sobre los promedios móviles y los parámetros optimizados, debe leer Análisis técnico en productos básicos por P. J. Kaufman. Los estudios de optimización se realizaron entre 1970 y 1976 por una gran firma de corretaje. El libro también detalla otros estudios disponibles dentro de Technical. PARÁMETROS: Período1 (5) - el número de barras o período utilizado para calcular la primera media móvil Periodo2 (10) - el número de barras o período utilizado para calcular la segunda media móvil Periodo3 (20) - el número de barras Barras o períodos, utilizados para calcular la tercera media móvil. Las fórmulas para calcular una media móvil normal, exponencial y suavizado están abajo. El promedio móvil normal es: Mat (P1. Pn) / n Mat es la media móvil simple para el período actual. Pn es el precio para el enésimo intervalo. N es la longitud del promedio móvil. Zaner calcula la media de los últimos n intervalos utilizando el precio especificado para ese período. Recuerda, especificas el precio. El promedio móvil exponencial es: EMAt EMAt-1 (k (Pt - EMAt-1)) EMAt es la media móvil exponencial para el período actual. EMAt-1 es la media móvil exponencial del período anterior. Pt es el precio para el intervalo actual. K es la constante de suavizado exponencial. Zaner no utiliza un peso asignado (constante de suavizado) para calcular la media móvil exponencial. En su lugar, le pide que especifique la longitud de la media móvil. A continuación, puede determinar el peso de la fórmula que se muestra a continuación. Si especifica una longitud de 10, la constante de suavizado es 0,18. Aquí es cómo determinar la constante de suavizado. K 2 / (n 1) k es la constante de suavizado. N es la longitud del promedio móvil. Ahora, sustituya los valores en la fórmula. K 2 / (10 1) 2/11 .1818 Por el contrario, si conoce la constante de suavizado, debe derivar la longitud del promedio móvil. En este ejemplo, utilice una constante de suavizado de .125. Se puede resolver la ecuación anterior para el valor de n, que produce la siguiente fórmula: n (2 / k) - 1 Ahora, sustituya los valores anteriores en la ecuación. N (2 /.125) - 1 16 - 1 15 Recuerde que Zaner siempre pide la longitud de la media móvil, no la constante de suavizado. Si conoce la constante de suavizado, utilice la fórmula anterior para determinar la longitud del promedio móvil. Si conoce la longitud del promedio móvil y desea conocer la constante de suavizado, utilice la fórmula para resolver la constante de suavizado o k. La media móvil suavizada es: Mat (Mat-1 (S-1)) Pt) / S Mat es el promedio móvil para el período actual. Mat-1 es el promedio móvil para el período anterior. Pt es el precio para el intervalo actual. S es el periodo de suavizado. Nota . La tecnología MarketVolume17439 de mostrar y presentar el volumen intradía y los indicadores técnicos basados ​​en el volumen está protegida por la ley de derechos de autor y patentes. La distribución no autorizada o la reproducción de tecnologías patentadas serán procesadas en la máxima medida posible bajo la ley. Acerca de: Acerca de los indicadores técnicos básicos y los estudios utilizados en el análisis técnico y en las listas de valores. Descripción Un promedio móvil de volumen (VMA) representa el volumen promedio generado durante un período de tiempo dado. Por ejemplo, un VMA de 9 períodos representa el volumen promedio producido durante los últimos 9 períodos, incluyendo la barra actual. El Volumen Moving Average Simple (VMAs) - el volumen promedio durante un número específico de períodos El Volumen Moving Average Exponential (VMAe) - se aplica a los factores de peso para reducir el desfase en las medias móviles simples. Análisis técnico Las VMA se utilizan para observar los cambios de volumen con el tiempo y tienen un efecto de suavizado en los picos de volumen a corto plazo. Un aumento de VMA indica que un número mayor de lo habitual número de acciones han cambiado de manos - por cualquier razón (codiciosos compradores, vendedores de pánico, etc). Los aumentos significativos de volumen suelen preceder a las inversiones de tendencia en los índices. Cuanto más alto sea el período de VMA39, más tenderá a suavizar los picos de volumen. De esta manera, el uso de un VMA de alto período garantizará que sólo se reflejen las mayores sobretensiones de volumen. Los VMA a largo plazo - también llamados VMAs lentos - se usan para resaltar los aumentos a largo plazo en la producción de volumen. Si son suficientemente significativos, tales aumentos de volumen suelen preceder a las reversiones de tendencias a largo plazo en un índice. Los VMA de menor duración, también llamados VMA rápidos, se utilizan para resaltar las subidas de volumen a más corto plazo que suelen preceder a las inversiones de tendencia a corto plazo. A continuación, tenemos una gráfica de valores donde se aplican los promedios móviles de volumen rápido y lento al volumen de existencias de SPY. La comparación de estos dos VMA ayuda a reconocer los períodos en que el volumen de los valores de seguridad está por debajo o por encima de su volumen medio a más largo plazo. Si bien hay muchos indicadores técnicos basados ​​en el volumen que utilizan VMA en sus cálculos, incluso el análisis visual simple de dos volúmenes medios móviles permite ver los períodos de actividad comercial anormal que suelen ser causados ​​por la venta de pánico o codiciosos y que normalmente se notan al final De up-trends y down-trends respetuosamente. Gráfico 1: Acciones de SPY con el Volumen MAs Fórmula y Cálculos El Promedio de Movimiento de Volumen se calcula como el promedio de las lecturas de volumen durante el período especificado: Volumen VMA (1) Volumen (2). Volumen (n-1) Volumen (n) / n Copyright 2004 - 2016 Grupo de inversiones destacadas. Todos los derechos reservados. Este material no puede ser publicado, difundido, reescrito o redistribuido. Nuestras páginas están constantemente escaneadas. Si vemos que cualquiera de nuestros contenidos se publica en otro sitio web, nuestra primera acción será informar este sitio a Google y Yahoo como un sitio web de spam. Descargo de responsabilidad Privacidad 169 1997-2013 MarketVolume. Todos los derechos reservados. (VMA) El rol de la media móvil de volumen (VMA) en el Análisis Técnico explicado en los gráficos de índices del NASDAQ y el SampP 500 Volumen Movente Promedio - VMA Un volumen Moving Average es el volumen más simple Basado en el indicador técnico. Similar a una media móvil de precios, un VMA es un volumen promedio de un valor (stock), un producto, un índice o un intercambio durante un período de tiempo seleccionado. Volume Moving Averages se usan en los gráficos y en el análisis técnico para suavizar y describir una tendencia de volumen mediante el filtrado de picos de corto plazo y las lagunas. Como regla general, el volumen puede ser algo turbulento y, debido a algunos grandes oficios (quotgames de los grandes comerciantes institucionales), usted puede ver oleadas aquí y allá. Mediante el uso de un promedio móvil de volumen, puede suavizar las fluctuaciones individuales de volumen por lo que es posible evaluar la dirección general del volumen (es decir, aumentar o disminuir) visualmente, así como recibir una representación numérica de la tendencia de volumen para Otros indicadores y sistemas de negociación. Al igual que el análisis de precios, hay varios tipos de VMA. Uno de los VMA más ampliamente utilizados es un promedio móvil simple aplicado al volumen que se calcula como el volumen promedio durante un período de tiempo especificado (número de barras): VMA simple (n) (suma de N barras de volumen) / N An VMA exponencial es otro tipo de media móvil que aplica factores de pesaje para reducir el retraso en un promedio móvil simple. Es ampliamente utilizado en el análisis también. Un VMA es la herramienta básica y más simple en el análisis. Este indicador podría ser podría ser analizado por sí mismo. Al mismo tiempo, la mayoría de los estudios técnicos basados ​​en volumen más complejos usan VMAs en sus cálculos. Puede ver un VMA en las fórmulas de Volumen Oscilador, PVO y MVO. Indirectamente, se aplica una media móvil al volumen en la acumulación / distribución, Oscillator Chaikina, OBV (On Balance Volume) y Chaikin Money Flow (CMF), etc. Por consiguiente, VMA podría ser llamada una de las herramientas más importantes para su uso como En indicadores. Una de las formas básicas de analizar VMA es monitorear los cambios en su dirección. En general, cuando el precio de un precio de seguridad (acciones, índices u otras mercancías) sube y vemos un gran aumento en el VMA, significa que la intensidad de los comerciantes alcistas (compra) está aumentando mucho. Tan pronto como el VMA comienza a declinar después de golpear su nivel de la selección durante un avance del precio, está señalando que el número de comerciantes de compra ha comenzado a disminuir y los comerciantes bajistas (venta) pueden asumir e invertir la tendencia hacia abajo. De manera similar, un aumento en un VMA durante un descenso de precios indica un aumento en el número de comerciantes que se están vendiendo en pánico. Tan pronto como el VMA comienza a moverse abajo después de estar en un nivel alto durante la declinación del precio, está señalando que el número de comerciantes que venden se ha agotado y que podemos ver un cambio en la dirección del humor y de la tendencia. En la siguiente tabla se muestra una lista de valores de VMA recomendados para varios períodos que son los mejores para señalar las tendencias futuras del mercado. Tabla 1: Ajustes VMA recomendados Al igual que con las medias móviles de precios, el propósito de seleccionar un período para la media móvil es seleccionar el que suavice el volumen y lo haga menos errático, aunque no excesivamente, porque aumenta el retraso y puede incluso suavizar Las señales. En el índice de SampP 500 las cartas a continuación son cartas con un VMA diferente para el mismo índice y el mismo período de tiempo. Gráfico 1: Tabla de índice SampP 500 sin VMA. Como se puede ver en la tabla SampP 500 anterior, aunque todavía es posible reconocer períodos de alto volumen, es difícil evaluar el volumen y ver exactamente cuándo la actividad de volumen comenzó a aumentar o comenzó a disminuir. Por lo tanto, es difícil generar señales en el gráfico anterior sin un VMA. La gráfica de abajo es similar a la tabla anterior, con la única diferencia de que VMA (2) - volumen de la media móvil con ajuste de período de 2 barras - se ha representado en el volumen. Gráfico 2: Tabla de índice SampP 500 con VMA (2) Ahora que puede ver que el mismo gráfico con VMA (gráfico 2) ayuda a ver todo el movimiento del volumen. Facilita el reconocimiento de períodos de actividad de volumen alto y bajo y determina cuándo aumenta la actividad volumétrica y cuándo disminuye. Sin embargo, debido a la configuración de período de barra baja de VMA, el VMA en el gráfico 2 parece errático. Aún podría ser difícil generar señales basadas en este VMA. En ese caso, se podría aumentar el período VMA. Eso debería ayudarte a ver los movimientos de volumen más importantes. Gráfico 3: Tabla de índice de SampP 500 con VMA (9) La siguiente tabla de SampP 500 (gráfico 3) tiene un VMA de 9 barras. Ahora, cuando aumentamos el período de barras para VMA, se hizo más fácil detectar los períodos en los que el volumen aumenta y los períodos en los que comenzó a disminuir. Se puede ver claramente el gran aumento de volumen del 1 al 2 de octubre. Si compara el gráfico 2 y el gráfico 3, verá que, siguiendo la regla para comprar cuando el VMA empiece a disminuir después de que el aumento de volumen haya alcanzado su punto máximo durante la disminución del precio, se generarán dos señales de BuyQuot en el gráfico 2 (con el 2- Bar VMA). Uno es el 1 de octubre en el mercado abierto y otro será el 2 de octubre en el mercado abierto. En el gráfico 3 solamente, se generará una señal quotBuyquot a mediados de la sesión del 2 de octubre. Gráfico 4: Tabla de índice de SampP 500 con VMA (20) La última tabla de SampP 500 (gráfico 4) cubre el mismo período de tiempo, Pero con un promedio móvil de volumen de 20 bar aplicado al volumen. Se puede ver que, con un ajuste de 20-bar período, VMA es muy suave, pero el retraso entre el volumen y VMA se hizo demasiado grande. Si, en el gráfico 3, la señal de compra se generó el 2 de octubre, en el gráfico 4 se generaría la señal de Buyquot el 5 de octubre (cuando VMA comenzó a declinar). Si además compara los gráficos 3 y 4, verá que el VMA del gráfico 3 mostró un aumento de volumen el 24 de septiembre y generaría la señal quotBuyquot el 25 de septiembre (cuando el VMA comenzó a declinar). Sin embargo, el VMA en la carta 4 sobre-suavizado este aumento de volumen y se perdió esta señal. Antes de comenzar a utilizar VMA, se recomienda que experimente con los períodos de VMA para encontrar el que mejor se adapte a su estilo de negociación personal, el marco de tiempo seleccionado y la seguridad seleccionada (stock, índice y otros productos). NEXT: Volume Averaging Disclaimer Privacidad 169 1997-2013 Volumen de mercado. Todos los derechos reservados. El Índice de Volatilidad del Índice de Volatilidad (VIDYA) también fue desarrollado por Tushar S. Chande y presentado por primera vez en la edición de marzo de 1992 del Análisis Técnico de Stocks amp (VIDYA) 8211 Adaptación de los promedios móviles a la volatilidad del mercado La teoría de Chande8217s fue que el desempeño de un promedio móvil exponencial podría ser mejorado usando un índice de volatilidad (VI) para ajustar el período de suavizado a medida que cambian las condiciones del mercado. La idea es que cuando los precios están congestionados un promedio debe reducir la velocidad para evitar whipsaws, pero cuando los precios están fuertemente en una media debe acelerar para capturar los movimientos de los principales precios. No fue la primera persona que pensó en estas líneas George R. Arrington, Ph. D introdujo una variable promedio móvil simple basada en la desviación estándar en la edición de junio de 1991 del Análisis Técnico de Stocks amp Commodities 8211 Construyendo una media móvil variable ( VLMA). El YIDYA sin embargo representó un paso masivo adelante del VLMA porque permitió una extensión mucho más grande de períodos de suavizado. Cómo calcular una media móvil variable VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Los usuarios eligen una medida de volatilidad o fuerza de tendencia. N Periodo de suavizado constante seleccionado por el usuario. Aquí está un ejemplo de un VMA de 3 periodos con un Ratio de Eficiencia de 3 periodos (ER) como el VI: Cómo el Suavizado de VIDYA es cambiado por el Índice de Volatilidad El Variable Moving Average es único en que no tiene límite superior o inferior a su suavizado : El periodo de suavizado VMA puede ir infinitamente alto hasta que el Índice de Volatilidad sea igual a cero en cuyo punto el promedio resultante dejará de moverse y será igual al VMA anterior. Cuando el Índice de Volatilidad es igual a 1, el periodo de suavizado será igual a la constante seleccionada por el usuario. 8216N8217 notará cómo cuando el eje Y N, el eje X 1. Sin embargo, si el Índice de Volatilidad que se utiliza puede elevarse por encima de 1 (tal como el Índice de Desviación Estándar) Entonces el período de suavizado puede caer por debajo de la constante seleccionada por el usuario. Cuando el VI (N / 2) 0.5 entonces el período de suavizado será 1, que es igual al precio mismo. Por lo tanto, el VI que se utiliza no debe elevarse por encima (N / 2) 0,5 y si lo hace en ocasiones, entonces este límite debe ser escrito en la fórmula. Un vistazo a la alfa real Debido a que el VMA es como sugiere el nombre, variable, el 8216Actual Alpha8217 no es estático, sino que está influenciado por el VI. Cambiando la constante 8216N8217 sin embargo la interpretación del VI cambia grandemente: Arriba usted puede ver un ejemplo del 8216Actual Alpha8217 y el período que suaviza resultante para un VMA con un 8216N8217 de 1 y un 8216N8217 de 5. Sabemos que cuando el VI 1 (Lo que indica que el stock está tendiendo a la perfección) el período de suavizado 8216N8217. Así que los períodos de suavizado más rápidos en estos ejemplos serían 1 y 5 respectivamente no una gran diferencia. Pero es sorprendente ver lo que un enorme impacto cambiando 8216N8217 sólo unos pocos puntos en general. De hecho como 8216N8217 aumenta el VMA resultante se mueve exponencialmente más lento. Este efecto es más bien como la cuadratura utilizada por Kaufman en su media móvil adaptable. Qué índice de volatilidad usar Chande usó originalmente el coeficiente de desviación estándar como su VI y éste es el típicamente usado cuando la gente habla de un VIDYA. Pero más adelante, en el artículo de octubre de 1995 del Análisis Técnico de Stocks amp Commodities 8211 8216Identifying Powerful Breakouts Early 8216 sugirió el uso de su propio Chande Momentum Oscillator (CMO). Debido a que la OCM oscila entre 100 y -100, para usarlo en esta aplicación debemos tomar el valor absoluto dividido por 100. El resultado es idéntico al Ratio de Eficiencia (ER) y es el VI usado con mayor frecuencia cuando las personas se refieren a un VMA . Sin embargo, cualquier medida de volatilidad o resistencia a la tendencia puede utilizarse siempre y cuando se ajuste entre un rango cero a (N / 2) 0,5 donde las lecturas más altas indican una tendencia más fuerte. Índices de volatilidad utilizados para pruebas Como parte del indicador 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216, hemos probado / probará los siguientes indicadores como Índice de volatilidad en una media móvil variable: ¿Existen otros que crean que valen la pena? Comentarios sección en la parte inferior. Variable Moving Average Archivo de Excel He reunido una hoja de cálculo de Excel que contiene el promedio móvil variable y lo he hecho disponible para descarga gratuita. Contiene una versión 8216basic8217 que muestra todo el trabajo y un 8216fancy8217 uno que se ajustará automáticamente a la longitud, así como el índice de volatilidad que especifique. Encuentrelo en el siguiente enlace cerca de la parte inferior de la página en Downloads Indicadores técnicos: Variable Moving Average (VMA) Promedio Variable de 10 días Ejemplo, VI Rendimiento de 50 días Ratio Gracias Hermano esto es genial. La explicación de la matemática detrás de él es muy útil ahora que entiendo cómo funciona cada parte de la ecuación i puede jugar con él una pregunta8230 VMA1 para el primer punto de datos que acaba de utilizar el Close1 y en ese caso por qué no sólo utilizar Close1 debe Ser más sensible al cambio de precio Tengo que estar de acuerdo con steveplace, heteroskedacity es difícil de explicar a las 7:00 de la mañana lol Me alegro de que lo encontró útil Peter. Encuentro algunas de las fórmulas alrededor de la tela para estas cosas realmente difíciles de leer porque no tengo ninguna educación formal de la matemáticas. Por eso lo rompo todo y muestro el trabajo para que no haya confusión. Con respecto a su pregunta, el VMA sigue siendo un promedio móvil exponencial (EMA) etfhq / blog / 2010/11/08 / exponencial-móvil-promedio / pero con un alfa dinámico en lugar de uno constante. Todos los EMAs usan su promedio anterior a medida que avanzan pero necesitan ser sembrados con un número al principio (generalmente el cierre anterior) EMA EMA (1) (Close EMA (1)). Si siguió usando el cierre anterior, entonces el promedio seguiría el precio tan de cerca como para emparejarlo casi exactamente. Descargue la hoja si ya haven8217t y tiene una oportunidad. Vaya a la celda J5 al final de la fórmula, dirá SI (J482438221, J4 (2 / (I51)) (E5-J4), 82218221)) cambie esto por IF (E482438221, E4 (2 / (I51)) (E5-E4), 82218221)) rellenar esta fórmula a la parte inferior de la columna y luego hará referencia al cierre anterior en lugar del VMA anterior. BTW Acabo de notar que tenía la hoja de cálculo establecido en la actualización de cálculo manual en lugar de automático. Es posible que desee cambiar esto o descargarlo de nuevo como lo he arreglado ahora. Sayyed Hace 4 años estoy utilizando VMA junto con otros MA8217s (simple, exp, ponderado, vol ponderado, triangular). ¿Debo utilizar el mismo período para VMA como el período para otros promedios ¿uso la intersección como mis puntos de compra / venta como otros MA8217s o debo utilizar la dirección de VMA como mi compra / venta de señales gracias por su apoyo. Derry Brown hace 4 años Usted puede ver los resultados de las pruebas para varias de las MA mencionadas aquí 8211 etfhq / blog / 2010/05/25 / best-technical-indicators / La respuesta a su pregunta depende de si los está usando como parte de Un sistema mecánico o uno discrecional. No he probado los resultados de los cruces de MA entre los diferentes tipos de MA, pero yo no esperaría que esto fuera un enfoque eficaz. Cada tipo de media móvil es único por lo que no es necesario utilizar el mismo período de suavizado y el VMA es tan diferente al que debe ser tratado como un promedio totalmente independiente. Esperamos que esto ayude a DerryAdaptive Moving Average (AMA) también conocido como Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA). El Adaptive Moving Average (AMA) también conocido como Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) fue creado por Perry Kaufman y presentado por primera vez en su libro Smarter Trading (1995). Esta media móvil ofreció una ventaja significativa sobre los intentos previos de 8216intelligent8217 promedios porque permitió al usuario un mayor control. Por ejemplo, el Variable Moving Average 8211 VMA (1992) no ofreció ningún límite superior o inferior a su período de suavizado. La AMA, por otra parte, permitió al usuario definir el rango a través del cual deseaban que se extendiera el suavizado. Sigue la misma teoría que el VMA en que dependiendo del entorno del mercado habrá diferentes cantidades de ruido y por lo tanto una velocidad media móvil diferente será requerida para lograr los resultados más rentables. Por ejemplo, en un mercado con fuerte tendencia, los niveles de ruido son bajos y una media móvil más rápida debería producir los mejores resultados. A la inversa, en un mercado de cangrejo o lateral, los niveles de ruido son muy altos y un promedio más lento es probable que sea más adecuado. Cómo calcular una media móvil adaptable Comienza con el precio de cierre. Después de que AMA se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: AMA AMA (1) (Cerrar AMA (1)) Usted notará que esto es lo mismo que la fórmula para un promedio móvil exponencial (EMA): EMA EMA (1) EMA (1)) Pero el Alfa en un EMA es 2 / (N 1) por lo que permanece constante mientras que para un AMA el Alpha es adaptativo: (VI (FC SC)) SC VI Los usuarios eligen una medida de volatilidad o tendencia, Kaufman sugirió su Efficiency Ratio (ER). SN Su elección de un medio de movimiento lento gt FN FN Su elección de un promedio de movimiento lento lt SN Aquí está un ejemplo de un AMA de 3 periodos con un período de tres Eficiencia Ratio (ER) como el VI: How Squaring Alpha afecta a AMA Alisar Gama Kaufman sugiere que su AMA tiene un FC de 2 y un SC de 30 que llevaría a suponer que el alisamiento adaptativo estaría en el rango de 2 8211 30 pero que estaría equivocado porque el alfa está al cuadrado. Por ejemplo, vamos a poner el VI a cero para que podamos revelar el promedio más lento posible: Ahora para revelar el EMA 8216N8217 de alisamiento período de alfa: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 N (EMA ) 480 Así que en realidad una AMA con un SN de 30 donde alfa se eleva a la potencia de 2 realmente puede moverse tan lentamente como un EMA de 480 días. Ahora a mí que no es muy fácil de usar un parámetro de 30 que da lugar a un período de suavizado de 480. Así que utilizo la siguiente fórmula para SC y FC en lugar: P Potencia que alfa se eleva a (generalmente 2) SN Su elección de A Promedio móvil lento gt FN Ahora SN será la media móvil más lenta resultante, incluso si cambia la potencia que alfa se eleva. También utilizo el mismo proceso para FN y FC. Ahora miramos de nuevo a Alpha con el VI puesto a cero, el FN en 2 y el SN en 480: Ahora cuando revelamos el período de suavizado EMA 8216N8217 de alfa debe igualar nuestro definido por el usuario 480: N (EMA) (2) / N (EMA) (0,0042) / 0,0042 N (EMA) 480 Una mirada más cercana al efecto de la cuadratura de alfa La comprensión del efecto de la alineación de alfa es muy importante, como muestra el siguiente cuadro: Como se puede ver, Con alfa cuadrado resultados en un período real de suavizado de más de 45.300 que es totalmente inútil. Sin embargo, este es un ajuste que uno podría utilizar fácilmente sin una comprensión adecuada de cómo funciona la AMA. En nuestras pruebas vamos a probar la AMA con alfa aumentada a otros poderes que 2 por lo que algunos otros ejemplos también se han trazado en la tabla de arriba. A continuación, observamos el efecto en alfa y el suavizado resultante de una AMA con la Eficiencia Ratio tomada directamente en alfa (1) o al cuadrado (2): Utilizamos nuestra fórmula AMA modificada para los gráficos anteriores para que el actual FN y SN Fueron idénticamente igualadas a pesar de las modificaciones alfa. Como se puede ver, la cuadratura de resultados alfa en no sólo un AMA más lento en general, pero uno que es mucho más rápido para reducir la velocidad cuando el alfa disminuye. Kaufman obviamente quería que la AMA se desacelere muy rápidamente cuando los datos carecían de una tendencia. Este efecto es similar al de incrementar la constante 8216N8217 en el Variable Moving Average. ¿Es la AMA un buen indicador? Como parte de la 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 pondremos la AMA en contra de varios tipos diferentes de medias móviles y probaremos diferentes Índices de Volatilidad como componentes incluyendo: También estaremos probando la suposición de que el cuadrado alfa Fue una buena idea y tratará de elevarla a varios poderes diferentes. ¿Puede usted pensar en cualquier otra prueba que vale la pena por favor háganoslo saber en la sección de comentarios en la parte inferior. Adaptive Moving Average Archivo de Excel He reunido una hoja de cálculo de Excel que contiene la media móvil adaptable y lo hizo disponible para su descarga GRATUITA. Contiene una versión 8216basic8217 que muestra todo el trabajo y un 8216fancy8217 uno que se ajustará automáticamente a la longitud, así como el índice de volatilidad que especifique. Encuentrelo en el siguiente enlace cerca de la parte inferior de la página en Descargas Indicadores técnicos: Promedio móvil adaptable (AMA) Adaptive Moving Average Ejemplo, VI 50 Día Eficiencia Ratio adil Hace 4 años me parece la idea alrededor de la media móvil adaptativa muy intersting y atractivo , Backtested el kaufman AMA a través de dos sistemas (señales binarias de la onda para las señales largas y cortas de las entradas de la dirección (ama encima de la entrada larga y ama abajo entrada corta), pero no podría concluir que el sistema está funcionando mejor que un sistema a largo plazo del TF usando SMA Crossovers (50 días SMA y 200 días SMA) puedo saber las reglas de comercio en torno a la AMA que usted ha implementado en su comercio Derry Brown hace 4 años Me alegro de que usted está encontrando nuestra investigación útil. No hemos publicado aún los resultados de El promedio móvil de las pruebas de crossovers para que puedan ser más eficaces. Las reglas que usted pide se detallan en la parte inferior de cada página donde hemos publicado los resultados de la prueba. Aquí están de nuevo: una señal de entrada para ir de largo (o salida de la señal a la cubierta Un corto) para cada promedio probado se generó con un cierre por encima de ese promedio y una señal de salida (o señal de entrada para ir corto) se generó en cada cierre por debajo de ese promedio móvil. Ningún interés se ganó mientras que en efectivo y no se ha hecho ninguna indemnización por los costos de transacción o el deslizamiento. Las operaciones se probaron utilizando señales de fin de día (EOD) y de fin de semana (EOW) para datos diarios y señales EOW para datos semanales. P. ej. Los datos diarios con una señal EOW requerirían que la semana terminara por encima de una media móvil diaria para abrir un largo o cerrar un cortocircuito. Los datos diarios con señales EOD requerirían que el precio diario se cerrara por encima de una media móvil diaria para abrir un canal largo o cercano. Corto y viceversa. Los rendimientos presentados son el rendimiento anualizado promedio de los 16 mercados durante el período de prueba. Los datos utilizados para estas pruebas se incluyen en la hoja de cálculo de los resultados y más detalles sobre nuestra metodología se pueden encontrar aquí. Por favor, hágamelo saber si tiene alguna otra pregunta. Saludos Derry