MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Descripción: Fractal Adaptive Moving Indicador técnico promedio (FRAMA) fue desarrollado por John Ehlers. Este indicador se construye sobre la base del algoritmo de la media móvil exponencial. En el que el factor de suavizado se calcula sobre la base de la dimensión fractal actual de la serie de precios. La ventaja de FRAMA es la posibilidad de seguir fuertes movimientos de tendencia y de frenar suficientemente en los momentos de consolidación de precios. Todos los tipos de análisis utilizados para las medias móviles pueden aplicarse a este indicador. FRAMA (i) - valor actual de FRAMA Precio (i) - precio actual FRAMA (i) - precio actual FRAMA (i) (I-1) - valor previo de FRAMA A (i) - factor de corriente de suavizado exponencial. El factor de suavizado exponencial se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensión fractal actual EXP () - función matemática del exponente. La dimensión fractal de una recta es igual a uno. Se ve por la fórmula que si D1, entonces A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Así, si el precio cambia en líneas rectas, no se utiliza el suavizado exponencial, porque en tal caso la fórmula Se ve así: FRAMA (i) 1 Precio (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Precio (i) El indicador sigue exactamente el precio. La dimensión fractal de un plano es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D2, entonces el factor de suavizado A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Un valor tan pequeño del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Una desaceleración tan fuerte corresponde a una media móvil simple de aproximadamente 200 periodos. Fórmula de la dimensión fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Se calcula sobre la base de la fórmula adicional: N (Length, i) (HighestPrice (i) (I) - valor mínimo actual para los períodos de longitud Los valores N1, N2 y N3 son respectivamente iguales a: N1 (i) N (Longitud, i) N2 (i) N ( Longitud, i Longitud) N3 (i) N (2 Longitud, i) Los promedios móviles adaptativos conducen a mejores resultados Los promedios móviles son una herramienta favorita de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador conduce a numerosos oficios whipsaw, resultando en una frustrante serie de pequeñas victorias y pérdidas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar el promedio móvil simple. En este artículo, miramos estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha llevado a útiles herramientas comerciales. Pros y contras de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de los promedios móviles fueron resumidos por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de Technical Analysis of Tendencias de Stock. Cuando dijeron y, fue en 1941 que hicimos el descubrimiento con alegría (aunque muchos otros lo habían hecho antes) que mediante el promedio de los datos para un número determinado de días uno podría derivar una especie de línea de tendencia automática que definitivamente interpretar los cambios de Tendencia Parecía casi demasiado bueno para ser verdad. De hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con las desventajas superando las ventajas, Edwards y Magee abandonaron rápidamente su sueño de negociar de un bungalow de la playa. Pero 60 años después de que escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta sencilla que sin esfuerzo entregar las riquezas de los mercados. Promedios móviles sencillos Para calcular una media móvil simple. Agregar los precios para el período de tiempo deseado y dividir por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría sumar los cinco precios de cierre más recientes y dividir por cinco. Si el cierre más reciente está por encima de la media móvil, se considerará que la acción está en una tendencia alcista. Las tendencias de baja se definen por los precios que operan por debajo de la media móvil. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial de Medias móviles.) Esta propiedad que define la tendencia hace posible que las medias móviles generen señales comerciales. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y se venden cuando los precios cruzan por debajo de esa línea. Un enfoque como este se garantiza para poner al comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Desafortunadamente, al alisar los datos, los promedios móviles se quedarán a la zaga de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverá una gran parte de sus ganancias incluso a las mayores operaciones ganadoras. Promedios móviles exponenciales Los analistas parecen gustar la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este rezago. Una de estas innovaciones es el promedio móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta a los datos recientes, y como resultado se mantiene más cerca de la acción del precio que un simple promedio móvil. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Weight Close) ((1 peso) EMAy) Donde: El peso es la constante de suavizado seleccionada por el analista EMAy es la media móvil exponencial de ayer Un valor de ponderación común es de 0.181, que Está cerca de una media móvil simple de 20 días. Otro es 0.10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, el promedio móvil exponencial no aborda otro problema con los promedios móviles, que es que su uso para las señales comerciales dará lugar a un gran número de operaciones perdidas. En Nuevos Conceptos en Sistemas Técnicos de Negociación. Welles Wilder estima que los mercados sólo tienden una cuarta parte del tiempo. Hasta 75 de la acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de compra-venta promedio móvil se generarán repetidamente a medida que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variar el factor de ponderación del cálculo EMA. Adaptación de los promedios móviles a la acción del mercado Un método para abordar las desventajas de los promedios móviles es multiplicar el factor de ponderación por una razón de volatilidad. Hacer esto significaría que el promedio móvil estaría más lejos del precio actual en mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores correr. Como una tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. El promedio móvil se acercaría a la acción actual del mercado y, en teoría, permitiría al comerciante mantener la mayor parte de las ganancias capturadas durante la tendencia. En la práctica, la relación de volatilidad puede ser un indicador como el Bollinger Bandwidth, que mide la distancia entre las Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugirió reemplazar la variable de peso en la fórmula EMA con una constante basada en el índice de eficiencia (ER) en su libro, New Trading Systems and Methods. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definida dentro de un rango de -1.0 a 1.0. Se calcula con una fórmula simple: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de cambios de precios absolutos para cada barra) Considere una acción que tiene un rango de cinco puntos cada día y al final de cinco días ha ganado un Total de 15 puntos. Esto daría lugar a un ER de 0,67 (15 puntos de movimiento ascendente dividido por el total de 25 puntos de rango). Si este stock disminuyera 15 puntos, el ER sería -0.67. El principio de la eficiencia de las tendencias se basa en la cantidad de movimiento direccional (o tendencia) que se obtiene por unidad de movimiento de precios a lo largo de un período de un año. Definido. Un ER de 1,0 indica que la acción está en una tendencia alcista perfecta -1,0 representa una tendencia bajista perfecta. En términos prácticos, los extremos rara vez se alcanzan. Para aplicar este indicador para encontrar el promedio móvil adaptable (AMA), los comerciantes tendrán que calcular el peso con la siguiente fórmula, bastante compleja: C (ER SCF SCS) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido EMA admisible (generalmente 2) SCS es la constante exponencial para el EMA más lento permitido (a menudo 30) ER es la relación de eficiencia que se anotó anteriormente El valor de C se utiliza entonces en la fórmula EMA en lugar de la variable de peso más simple. Aunque difícil de calcular a mano, el promedio móvil adaptativo se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. En la Figura 1 se muestran ejemplos de una media móvil simple (línea roja), una media móvil exponencial (línea azul) y la media móvil adaptativa (línea verde). (Para más información sobre la EMA, consulte Exploración de la media móvil exponencialmente ponderada. Figura 1: El AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción de alcance que se ve en el lado derecho de este gráfico. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, mostrada como la línea azul, es la más cercana a la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres promedios móviles que se muestran en la figura son todos propensos a comercios whipsaw en varios momentos. Este inconveniente de los promedios móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probó cientos de herramientas de análisis técnico en The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Concluyó, aunque el promedio móvil adaptable es una idea interesante más nueva con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a este método de suavización de tendencia más complejo. Esto no significa que los comerciantes deben ignorar la idea. La AMA podría combinarse con otros indicadores para desarrollar un sistema comercial rentable. (Para obtener más información sobre este tema, lea Descubriendo los canales de Keltner y el oscilador de Chaikin.) El ER puede utilizarse como un indicador de tendencias independiente para detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, las razones por encima de 0,30 indican fuertes subidas y representan compras potenciales. Desarrollado por John Ehlers, el MESA Adaptive Moving Average es un indicador de tendencias técnicas que, según su creador, se adapta al movimiento de los precios Basado en el cambio de velocidad de la fase medido por el Discriminador de Transformada de Hilbert. Este método de adaptación presenta una media rápida y una velocidad lenta de modo que la media móvil compuesta responde rápidamente a los cambios de precio y mantiene el valor promedio hasta que la siguiente bar8217 se cierre. Ehlers afirma que debido a que el promedio de retrocesos de los 8217s es lento, puede crear sistemas comerciales con operaciones casi libres de whipsaw. A continuación se puede ver el indicador trazado en una plataforma de negociación. Básicamente el indicador se parece a dos promedios móviles, pero en lugar de curvar alrededor de la acción del precio, el MESA Adaptive MA se mueve de una manera escalera como el precio de los trinquetes. Produce dos salidas, MAMA y FAMA. FAMA (siguiendo el promedio móvil adaptable) es un resultado de MAMA que se aplica a la primera línea de MAMA. El FAMA se sincroniza en el tiempo con MAMA, pero su movimiento vertical viene con un retraso. Por lo tanto, los dos don8217t cruzar a menos que un cambio importante en la dirección del mercado se produce, lo que resulta en una media móvil crossover sistema que está prácticamente libre de whipsaw comercios, de acuerdo con Ehlers. El MESA Adaptive Moving Average se utiliza como un reemplazo de los promedios móviles tradicionales. Como tal, la MAMA y FAMA se pueden negociar al igual que los promedios móviles ordinarios. En primer lugar, actúan como fuertes áreas de apoyo y resistencia y el precio tenderá a rebotar de ellos al contacto. Esto hace retroceder a la MAMA y FAMA adecuadas con las áreas de entrada de tendencia. En segundo lugar, los cruces entre la MAMA y FAMA, parecido a una cruz de oro o la muerte, también se negocian ampliamente. Cuando la MAMA cruza la FAMA desde abajo y los bordes más altos, esto significa que el mercado probablemente continuará moviéndose hacia arriba, generando una señal de compra. Por el contrario, cuando la MAMA atraviesa la FAMA desde arriba y los bordes más bajos, implica que el mercado está bajando y probablemente seguirá haciéndolo, generando así una señal de entrada corta. El MESA Adaptive Moving Average, al igual que los promedios móviles tradicionales, puede utilizarse como un indicador independiente, pero también en conjunto con otros indicadores, que suelen combinarse con SMA y EMAs para mejorar su toma de decisiones. Fundada en 2013, Binary Tribune tiene como objetivo proporcionar a sus lectores una cobertura de noticias financieras precisa y real. Nuestro sitio web se centra en los principales segmentos de las acciones de los mercados financieros, las divisas y los productos básicos, y una explicación interactiva en profundidad de los principales acontecimientos e indicadores económicos. Divulgación de riesgos financieros BinaryTribune no será responsable por la pérdida de dinero o cualquier daño causado por confiar en la información de este sitio. Trading de divisas, acciones y materias primas en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. 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