Gummy Stuff Moving Average

KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average foi criado por Perry Kaufman e primeiro descrito em seu Smarter Trading (1995). Kaufman criou KAMA para levar em consideração o ruído do mercado. Se houver uma tendência ascendente com alguns pequenos balanços prevalecentes no mercado, o ruído do mercado é apenas marginal e a KAMA segue o preço muito de perto. Por outro lado, se o mercado se desloca para o lado oposto (mercado variável), ndash significa que o preço fechado fecha alguns dias até alguns dias, o ruído do mercado é muito alto. KAMA segue o preço com uma distância maior para diminuir o número de sinais falsos então. SC (Smoothing Constant) é uma parte padrão da construção média móvel. O SC determina o nível ao qual a média móvel é sensível às mudanças de preços existentes. SC se move no intervalo de 0 a 1. Quanto menor for a constante de suavização, menor será a média móvel. Kaufman ajustou a média móvel exponencial de tal forma que o SC seguiria não apenas a direção, mas também a volatilidade do mercado. E isso nos proporciona grandes oportunidades. A fórmula KAMA é a seguinte: 1. Calcule o ER (Volatilidade da direção da relação de eficiência): ABS (Fechar t ndash Fechar tn) n soma (ABS (Fechar t ndash Fechar t-1)), n significa número escolhido de dias para a mudança Cálculo médio, por exemplo, Se cada dia fechasse mais alto do que no dia anterior, ER seria igual a 1. Caso o mercado se movesse de lado com nenhuma mudança de preço, ER seria igual a 0. 2. Determine a média móvel mais curta e mais longa que queremos usar No cálculo KAMA. Calcule a Constante de Suavização - SC dessas médias. Kaufman recomendou usar o intervalo de 2 dias a 30 dias, de modo que seria igual a 0,6667 para a média móvel mais baixa e 0,0645 para a média móvel mais longa. SC ER (Fast SC ndash Slow SC) SC lento SC SC (0.6667 ndash 0.0645) 0.0645 Como já mencionamos anteriormente: Se, por exemplo, 10 dias utilizados para o cálculo KAMA fechar na mesma direção (ou seja, sempre superior ao dia anterior), o ER seria igual a 1. Nesse caso, o SC seria 0.6667 (porque comparamos uma média móvel de 2 dias como a mais curta). Se o mercado se mover de lado, o ER seria 0, então o SC da média móvel mais longa seria usado (ou seja, a média móvel de 30 dias). O KAMA encurta e prolonga o período de tempo usado para o cálculo da média móvel de acordo com as condições que prevalecem no mercado. O KAMA torna-se mais sensível ou robusto em relação ao mercado. Mesmo que o KAMA seja calculado como uma média móvel de 30 dias durante o mercado agitado, ele ainda se move ligeiramente para cima e para baixo. Kaufman recomendou que o SC fosse menos sensível pela sua quadratura. Então, o próximo passo é: C é a constante de suavização final que é usada para o cálculo KAMA. O cálculo total e final do KAMA parece semelhante ao cálculo EMA. Sua fórmula é: 4. KAMA Kama t-1 (C (Close t ndash Kama t-1) Como usar Kaufman AMA: KAMA pertence a médias móveis menos conhecidas. Sua principal vantagem é que ele leva em consideração não apenas a direção, Mas a volatilidade do mercado também. A KAMA ajusta seu comprimento de acordo com as condições de mercado prevalecentes. Apenas alguns indicadores de análise técnica nos dão oportunidades semelhantes. A KAMA nos informa sobre as tendências prevalecentes no mercado. Essa também é uma das técnicas de uso É para negociação. Outras formas de usá-lo são semelhantes a todas as médias móveis. Além disso, pode ser usado para alisar alguns outros indicadores técnicos. Se você está interessado em um estudo mais profundo desse indicador e prefere soluções prontas para servir, t O próximo site pode ser de seu interesse. Lá você pode encontrar e baixar indicadores de análise técnica em arquivos Excel. Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy (Configuração 038 Filter) I. Estratégia de negociação Desenvolvedor: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Avera Ge 8211 KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Comércio mais inteligente. Melhorando o desempenho na mudança de mercados. Nova York: McGraw-Hill, Inc. Conceito: estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo. Objetivo de pesquisa: verificação de desempenho da configuração e do filtro. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de Comércio: Negociações Longas: A Média de Mudança Adaptativa (AMA) aparece. Negócios curtos: a média móvel adaptativa diminui. Nota: A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção. Quando a tendência dos mercados, a linha de tendência da AMA alcança. Entrada comercial: Long Trades: uma compra no fechamento é colocada após uma configuração de alta. Operações curtas: uma venda no fechamento é colocada após uma configuração de baixa. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 32 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB. II. Teste de sensibilidade Todas as tabelas 3-D são seguidas por gráficos de contorno bidimensionais para fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de desempenho de úlcera, CAGR, Drawdown máximo, Negociações lucrativas percentuais e Média. Win Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve. Variáveis ​​testadas: ERLength amp FilterIndex (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1 Compatibilidade da amp de comissão: 0). AMA (ERLength) é a média móvel adaptativa durante um período de ERLength. ERLength é um período de aparência da Razão de Eficiência (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), onde 8220abs8221 é o valor absoluto. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), onde 82208221 é a soma em um período de ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength é um período da média em movimento rápido. SlowMALength é um período da média lenta. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), onde ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). Índice: i ERLength 2, 100, Passo 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Long Trades: Se AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2, então o MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average gira com um pivô no MinAMA). Operações curtas: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2, em seguida, MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average diminui com um pivô no MaxAMA). Índice: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), onde StdDev é o desvio padrão de séries ao longo de N períodos. N 20 (valor padrão). Índice: i FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02 N 20 Long Trades: Uma compra no fechamento é colocada quando AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Negociações curtas: uma venda no fechamento é colocada quando AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Índice: i Stop Loss Sair: ATR (ATRLength) é o alcance real médio durante um período de comprimento ATRL. ATRStop é um múltiplo de ATR (ATRLength). Long Trades: uma parada de venda é colocada no Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Operações curtas: uma parada de compra é colocada no ATR ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02