Fractal moving average excel

MetaTrader 5 - Indicadores Fractais Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Average Indicador técnico (FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Este indicador é construído com base no algoritmo da Média Móvel Exponencial. em que o fator de suavização é calculado com base na dimensão fractal atual da série de preços. A vantagem da FRAMA é a possibilidade de acompanhar fortes movimentos de tendência e de desacelerar o suficiente nos momentos de consolidação de preços. Todos os tipos de análise usados ​​para médias móveis podem ser aplicados a este indicador. Indicador de Média Móvel Movimentada Fractal FRAMA (i) A (i) Preço (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) - valor atual do preço FRAMA (i) - preço atual FRAMA (i -1) - valor anterior de FRAMA A (i) - fator atual de suavização exponencial. O fator de suavização exponencial é calculado de acordo com a seguinte fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensão fractal atual EXP () - função matemática do expoente. A dimensão fractal de uma linha reta é igual a um. Vê-se a partir da fórmula que se D 1, então A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Assim, se o preço muda em linhas retas, a suavização exponencial não é usada, porque nesse caso a fórmula se parece com isto: FRAMA (i) 1 Preço (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preço (i) Ie o indicador segue exatamente o preço. A dimensão fractal de um plano é igual a dois. A partir da fórmula, obtemos que se D 2, então o fator de suavização A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Um valor tão pequeno do fator de suavização exponencial é obtido em momentos em que o preço faz um forte movimento dente-de-serra. Uma desaceleração tão forte corresponde a uma média móvel simples de aproximadamente 200 períodos. Fórmula da dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) É calculado com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) (HighestPrice (i) - Menor Preço (i)) / Comprimento HighestPrice (i) - valor máximo atual para períodos de Comprimento LowestPrice (i) - valor mínimo atual para períodos de Comprimento Valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N1 (i) N (Comprimento, i) N2 (i) N ( Comprimento, i Comprimento) N3 (i) N (2 Comprimento, i) As médias móveis adaptáveis ​​levam a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos operadores ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, esse indicador leva a numerosas negociações, resultando em uma série frustrante de pequenas perdas e ganhos. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, analisamos esses esforços e descobrimos que sua pesquisa levou a ferramentas de negociação úteis. (Para leitura de fundo em médias móveis simples, confira médias móveis simples fazer tendências se destacar.) Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens de médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da análise técnica de Tendências de estoque. quando eles disseram e, foi em 1941 que fizemos a descoberta (embora muitos outros já tivessem feito isso antes) que, calculando a média dos dados por um determinado número de dias, poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que definitivamente interpretaria as mudanças de trendIt parecia quase bom demais para ser verdade. De fato, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens superando as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociar em um bangalô de praia. Porém, 60 anos depois de escreverem essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que, sem esforço, forneça as riquezas 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 em tendência de alta. As tendências de baixa são definidas pelos preços negociados abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial Moving Averages.) Esta propriedade definidora de tendências possibilita que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em sua aplicação mais simples, os traders 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 negociação significativa. Infelizmente, ao suavizar os dados, as médias móveis ficarão atrás da ação do mercado e o trader quase sempre devolverá uma grande parte de seus lucros até mesmo nas maiores negociações vencedoras. Médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da ideia da média móvel e passaram anos tentando reduzir os problemas associados a essa defasagem. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação do preço do que de uma simples média móvel. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-Peso) EMAy) Onde: Weight é a constante de suavização selecionada pelo analista EMAy é a média móvel exponencial de ontem Um valor de ponderação comum é 0.181, está perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outra é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza a defasagem, a média móvel exponencial falha em resolver outro problema com médias móveis, que é que seu uso para sinais de negociação levará a um grande número de negociações perdidas. Em novos conceitos em sistemas de negociação técnica. Welles Wilder estima que os mercados só tendam um quarto do tempo. Até 75 das ações de negociação limitam-se a faixas estreitas, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão repetidamente gerados conforme os preços se movimentam rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver esse problema, vários analistas sugeriram a variação do fator de ponderação do cálculo da EMA. (Para mais, veja Como as médias móveis são usadas na negociação) Adaptando Médias Móveis para a Ação no Mercado Um método para lidar com as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por um índice de volatilidade. Isso significaria que a média móvel estaria mais longe do preço atual nos mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores corressem. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. a média móvel aproximar-se-ia da ação atual do mercado e, em teoria, permitiria ao trader manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, o índice de volatilidade pode ser um indicador como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as conhecidas Bollinger Bands. (Para mais informações sobre este indicador, veja The Basics Of Bollinger Bands.) Perry Kaufman sugeriu a substituição da variável de peso na fórmula da EMA por uma constante baseada na taxa 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 de preço por período) / (soma das variações absolutas de preço para cada barra) Considere uma ação que tenha um intervalo de cinco pontos por dia e, ao final de cinco dias, tenha total de 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (movimento ascendente de 15 pontos dividido pelo intervalo total de 25 pontos). Se essa ação tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. (Para mais conselhos de negociação de Perry Kaufman, leia Losing To Win., Que esboça 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 preço. período de tempo definido. Um ER de 1,0 indica que o estoque está em uma tendência de alta perfeita -1,0 representa uma tendência de baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes precisarão calcular o peso com a seguinte fórmula bastante complexa: 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 (geralmente 30) ER é a taxa de eficiência que foi anotada acima O valor para C é então usado na fórmula EMA em vez da variável de peso mais simples. Embora difícil de calcular à mão, a média móvel adaptativa é incluída como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. (Para 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 mostrados na Figura 1. Figura 1: A AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação limite de alcance vista no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, está mais próxima da ação do preço. A média móvel simples é mostrada como a linha vermelha. As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações em vários momentos. Essa desvantagem das médias móveis foi até agora impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia nova e interessante, com considerável apelo intelectual, nossos testes preliminares não mostram nenhuma vantagem prática real para esse método mais complexo de suavização de tendência. Isso não significa que os comerciantes devam ignorar a ideia. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema comercial lucrativo. (Para obter mais informações sobre esse assunto, leia Descobrindo os Canais Keltner e o Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência independente para identificar as oportunidades comerciais mais lucrativas. Como um exemplo, as taxas acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta e representam potenciais compras. Alternativamente, como a volatilidade se move em ciclos, os estoques com a menor taxa de eficiência podem ser vistos como oportunidades de breakout. FRAMA - Média Móvel Adaptável Fractal A média móvel adaptável Fractal (abreviatura FRAMA aka FAMA) foi criada por John Ehlers. O objetivo da FRAMA é identificar os fractais de preços. Fractais são formas geométricas que podem ser divididas em partes menores. Essas partes são apenas uma cópia menor de toda a forma geométrica. A FRAMA divide o gráfico de preços em partes menores e, em seguida, compara essas partes umas com as outras. O gráfico de preços é um cluster de muitos quadrados - maiores e menores. Por exemplo. se quisermos calcular uma média móvel adaptativa Fractal de 8 dias, Frama analisa o período de 8 dias, mas também analisa como o preço atua durante os primeiros 4 dias e 4 dias seguintes. O objetivo da Frama é levar em consideração apenas as importantes mudanças de preço. Se o preço movimentar um lado de forma significativa, a Frama seguirá o preço muito apertado. Se o preço estiver em um intervalo sem qualquer movimento de preço importante, o Frama atuará de forma muito plana. Em outras palavras - essa média móvel altera o número de dias para seu cálculo, dependendo do comportamento dos fractais. Essa é a razão pela qual é adaptável (semelhante ao KAMA). Se você estiver interessado em um estudo mais profundo desse indicador técnico e preferir estar pronto para atender a soluções, esta seção pode ser de seu interesse. Lá você pode encontrar todos os indicadores disponíveis no arquivo Excel para download.