Moyenne mobile adaptative L'indicateur technique de la moyenne mobile adaptative (AMA) est utilisé pour construire une moyenne mobile avec une faible sensibilité aux bruits des séries de prix et se caractérise par un retard minimal pour la détection des tendances. Cet indicateur a été développé et décrit par Perry Kaufman dans son livre «Smart 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 d'un signal concernant l'arrêt ou le changement de tendance. Cet indicateur a été développé pour éliminer ces deux inconvénients. Vous pouvez tester les signaux commerciaux de cet indicateur en créant un Expert Advisor dans MQL5 Wizard. Calcul Pour définir l'état actuel du marché, Kaufman a introduit la notion de ratio d'efficacité (ER), qui est calculée par la formule ci-dessous: ER (i) valeur actuelle du ratio d'efficacité Signal (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) 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) Constante de lissage EMA, période n de la valeur précédente EMA (i-1) exponentielle en mouvement de EMA. Le taux de lissage pour le marché rapide doit être comme pour l'EMA avec la période 2 (rapide SC 2 (21) 0,6667), et pour la période de pas de tendance la période EMA doit être égale à 30 (SC 2 lente (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) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Prix i) - AMA (i-1) AMA (i) valeur courante de AMA AMA (FRAMA) a été développé par John Ehlers Cet indicateur est construit sur la base de l'algorithme de la moyenne mobile exponentielle dans laquelle le facteur de lissage est calculé Basé sur la dimension fractale actuelle de la série de prix L'avantage de FRAMA est la possibilité de suivre de forts mouvements de tendance et de ralentir suffisamment aux moments de consolidation des prix. Tous les types d'analyse utilisés pour les moyennes mobiles peuvent être appliqués à cet indicateur. Vous pouvez tester les signaux commerciaux de cet indicateur en créant un Expert Advisor dans MQL5 Wizard. FRAME (i) FRAMA (i) FRAMA (i-1) FRAMA i) valeur courante de FRAMA i) prix actuel FRAMA (i-1) valeur antérieure de FRAMA FRAMA A (i) facteur de courant de lissage exponentiel. Le facteur de lissage exponentiel est calculé selon la formule suivante: A (i) EXP (-4,6 (D (i) - 1)) D (i) dimension fractale actuelle EXP () fonction mathématique de l'exposant. La dimension fractale d'une droite est égale à un. On voit à partir de la formule que si D 1, alors A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Ainsi, si le prix change en ligne droite, le lissage exponentiel n'est pas utilisé car dans ce cas la formule ressemble à ça. FRAMA (i) 1 Prix (i) (1 1) FRAMA (i1) Prix (i) I. e. L'indicateur suit exactement le prix. La dimension fractale d'un plan est égale à deux. D'après la formule nous obtenons que si D 2, alors le facteur de lissage A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Une valeur si petite du facteur de lissage exponentiel est obtenue à des moments où le prix fait un fort mouvement à dents de scie. Un tel ralentissement fort correspond à une moyenne mobile simple d'environ 200 périodes. Formule de dimension fractale: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Elle est calculée en fonction de la formule additionnelle: N (Longueur, i) Les valeurs N1, N2 et N3 sont respectivement égales à: N2 (i) N (Longueur, i Longueur) N3 (i) N (2 Longueur, I) Kaufman039s Moyenne mobile adaptative (KAMA) Kaufman039s Moyenne mobile adaptative (KAMA) Introduction Développée par Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) est une moyenne mobile conçue pour tenir compte du bruit du marché ou la volatilité. KAMA suivra de près les prix lorsque les fluctuations des prix sont relativement faibles et le bruit est faible. KAMA s'adaptera lorsque les fluctuations de prix s'élargiront et suivront les prix à partir d'une plus grande distance. Cet indicateur de tendance peut être utilisé pour identifier la tendance générale, les retards et les mouvements des prix du filtre. Calcul Il faut plusieurs étapes pour calculer la moyenne mobile adaptative de Kaufman039. Commençons par les réglages recommandés par Perry Kaufman, qui sont KAMA (10,2,30). 10 est le nombre de périodes pour le Ratio d'efficacité (ER). 2 est le nombre de périodes pour la constante EMA la plus rapide. 30 est le nombre de périodes pour la constante EMA la plus lente. Avant de calculer KAMA, nous devons calculer le coefficient d'efficacité (ER) et la constante de lissage (SC). Décomposer la formule en petits morceaux de taille permet de mieux comprendre la méthodologie derrière l'indicateur. Notez que ABS signifie Absolute Value. Efficiency Ratio (ER) L'ER est essentiellement le changement de prix ajusté pour la volatilité quotidienne. En termes statistiques, le ratio d'efficacité nous indique l'efficacité fractale des variations de prix. ER fluctue entre 1 et 0, mais ces extrêmes sont l'exception, pas la norme. ER serait de 1 si les prix ont progressé de 10 périodes consécutives ou en baisse de 10 périodes consécutives. ER serait nul si le prix est inchangé sur les 10 périodes. Constante de lissage (SC) La constante de lissage utilise l'ER et deux constantes de lissage basées sur une moyenne mobile exponentielle. Comme vous l'avez peut-être remarqué, la constante de lissage utilise les constantes de lissage pour une moyenne mobile exponentielle dans sa formule. (2301) est la constante de lissage pour une EMA à 30 périodes. Le SC le plus rapide est la constante de lissage pour EMA plus courte (2 périodes). Le SC le plus lent est la constante de lissage pour l'EMA la plus lente (30 périodes). Notez que le 2 à la fin est de carré l'équation. Avec le ratio d'efficacité (ER) et la constante de lissage (SC), nous sommes maintenant prêts à calculer la moyenne mobile adaptative de Kaufman039 (KAMA). Puisque nous avons besoin d'une valeur initiale pour commencer le calcul, le premier KAMA est juste une moyenne mobile simple. Les calculs suivants sont basés sur la formule ci-dessous. Calcul ExampleChart Les images ci-dessous montrent une capture d'écran à partir d'une feuille de calcul Excel utilisée pour calculer KAMA et le graphique QQQ correspondant. Utilisation et signaux Les chartistes peuvent utiliser KAMA comme tout autre indicateur de tendance, comme une moyenne mobile. Les chartistes peuvent rechercher des croix de prix, des changements directionnels et des signaux filtrés. Tout d'abord, une croix au-dessus ou au-dessous de KAMA indique des changements directionnels dans les prix. Comme avec n'importe quelle moyenne mobile, un simple système de croisement va générer beaucoup de signaux et beaucoup de whipsaws. Les chartistes peuvent réduire les whipsaws en appliquant un filtre de prix ou de temps aux crossovers. On pourrait avoir besoin de prix pour tenir la croix pour le nombre de jours fixés ou exiger la croix le KAMA dépassent par le pourcentage fixé. Deuxièmement, les chartistes peuvent utiliser la direction de KAMA pour définir la tendance générale pour une sécurité. Cela peut nécessiter un ajustement de paramètre pour adoucir l'indicateur. Les chartistes peuvent changer le paramètre du milieu, qui est la constante EMA la plus rapide, pour lisser KAMA et chercher des changements directionnels. La tendance est à la baisse tant que KAMA est en baisse et la forge bas. La tendance est à la hausse tant que KAMA est en hausse et forger des hauts plus élevés. L'exemple Kroger ci-dessous montre KAMA (10,5,30) avec une forte tendance haussière de décembre à mars et une tendance à la hausse moins forte de mai à août. Et enfin, les chartistes peuvent combiner des signaux et des techniques. Les chartistes peuvent utiliser un KAMA à plus long terme pour définir la tendance plus grande et une KAMA à plus court terme pour les signaux commerciaux. Par exemple, KAMA (10,5,30) pourrait être utilisé comme un filtre de tendance et être considéré comme haussier lors de la hausse. Une fois haussier, les chartistes pourraient alors chercher des croix haussières quand le prix se déplace au-dessus de KAMA (10,2,30). L'exemple ci-dessous montre MMM avec un KAMA croissant à long terme et des croisements haussiers en Décembre, Janvier et Février. Long terme KAMA a refusé en avril et il y avait croix baissières en mai, juin et juillet. SharpCharts KAMA peut être trouvé comme une superposition de l'indicateur dans le Workbench SharpCharts. Les paramètres par défaut apparaissent automatiquement dans la boîte de paramètres une fois qu'il est sélectionné et les chartistes peuvent modifier ces paramètres en fonction de leurs besoins analytiques. Le premier paramètre est pour le ratio d'efficacité et les chartistes devraient s'abstenir d'augmenter ce nombre. Au lieu de cela, les chartistes peuvent le diminuer pour augmenter la sensibilité. Les chartistes qui cherchent à lisser KAMA pour l'analyse des tendances à plus long terme peuvent augmenter progressivement le paramètre moyen. Même si la différence n'est que de 3, KAMA (10,5,30) est nettement plus lisse que KAMA (10,2,30). Étude complémentaire Du créateur, le livre ci-dessous offre des informations détaillées sur les indicateurs, les programmes, les algorithmes et les systèmes, y compris les détails sur KAMA et autres systèmes de moyenne mobile. Systèmes et méthodes de trading Perry Kaufman
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