Gummy Stuff Moving Média

Tópico sugerido por Kaihong T. Heres uma planilha que pode (ou não) ser útil. Suponha que você está olhando para algumas ações e quer comprar quando a média móvel de 10 dias atravessa a média móvel de 100 dias e. Mas pode atravessar de cima ou abaixo e por que você escolhe 10 e. Aguarde até que eu termine Ok, nós nos inscrevemos para a estratégia Compre Baixo e Venda Alta. Mas Baixo comparado ao que E Alto comparado ao que Talvez devesse ser Baixo comparado a alguma média movente lenta (isto é, digamos, 100 dias) e Alto comparado a alguma média móvel rápida. Para este fim nós compramos quando a média de 10 dias cruza a média de 100 dias de acima (que significa que o preço é apenas caiu para um Baixo) e vender quando. Sim sim. Venda quando cruzar de baixo. Mas que sobre os números 10 e 100 e. Isso é onde a planilha vem: você escolhe um estoque, baixar os preços das ações diárias e escolher seus próprios números para as médias móveis. A planilha irá dizer-lhe se você fez o bem. Gostaria de salientar como funciona a planilha: você chega em casa do trabalho e calcula as médias móveis. Você usa os preços de fechamento para os últimos dias, incluindo hoje. Se theres um sinal da compra ou da venda, você compra ou vende no preço de abertura dos amanhãs. Ele vai parecer algo assim (com a IBM como um exemplo como ditado por Chet K :) Para baixar um arquivo. ZIP d, RIGHT - clique na imagem acima e Save Target. O que é esse 1 no canto superior direito Apenas no caso de você querer comprar quando a média mais rápida (thats 2) cruza a média mais lenta (thats 1) de baixo e vender. Por que você faria isso Surpreendentemente, às vezes é a melhor estratégia De qualquer maneira, se você escolher 1 você obtém uma estratégia e, se você escolher - 1 você recebe a outra. O que é isso Maximize botão Uh. Bem, se você estiver disposto a esperar por ele, você pode executar através de um monte de médias móveis e escolher aquele que dá o ganho total máximo. Quando a planilha estiver concluída, therell ser uma explicação. Algo como isso Disposto a esperar por isso O que isso significa? Apenas ir para um café, enquanto ele faz o número crunching. De fato, para as ações da IBM (de Dec98 a Jan03, onde o estoque ganhou cerca de 7 durante este período de tempo), se começar com metade do nosso dinheiro em dinheiro e metade em Estoque e escolher várias médias móveis longas (1) e curtas médias móveis (2), wed get Figura 1 para o ganho de nossa carteira. Para uma média de 160 dias de duração e um curto de 80 dias, wed fizeram um ganho de 200 Você está olhando para o ponto com o ponto preto Isso é 174 ao longo de cerca de 4 anos. Ou cerca de 28 retorno anualizado. Então isso é o que eu uso, certo, eu quero dizer 160 dias e 80 dias, certo Claro. E reze para que o futuro seja como o passado. Você pode querer emprestar isso. Sim. Muito engraçado. Mas somebuddy me disse para comprar quando o preço das ações cai abaixo da média móvel de 100 dias e. E passar para dinheiro quando o preço vai acima da média de 100 dias Thats um daqueles Vender quando o preço é alto, comprar quando o seu baixo. Eh Confira a Figura 2, onde começamos com 100K investidos no SP 500 e mover dentro e fora do dinheiro quando o índice cruza a média de 100 dias. Você pode ver aquilo. Nós mais do que o dobro do nosso retorno anual, de 2,8 para 6,8 Para os seis anos, sim. Mas você vê a nossa carteira após os primeiros 3 12 anos Wed ter cerca de 190K se tivéssemos apenas mantido o nosso dinheiro no SP, mas apenas 170K com esta estratégia buysell. Mas o risco é menor, eh, quero dizer, se você fizer a coisa BuySell, o risco. Ok, para este exemplo, a volatilidade é reduzida por cerca de 13. Mas isso significa que o risco é menor, certo Você está equiparando o risco com a volatilidade Vergonha em você Eu sugiro que você coloque seu dinheiro sob o travesseiro. Thatll dar-lhe zero volatilidade. Talvez eu só pegue emprestado sua bola de cristal. Seja meu convidado. E você garante a precisão da planilha. É claro. Eu sempre ofereço uma garantia de devolução do dinheiro. Há também uma planilha que se parece com isso. Apenas no caso de você querer inserir seus próprios retornos diários e ter a planilha executada através de um monte de médias móveis, escolhendo o melhor. Novamente, basta fazer o botão direito - clique em Salvar objeto Alvo. Com a imagem. Atualização. Desde que eu escrevi a primeira planilha descrita acima em algum momento no século passado os dados do Yahoo que baixou mudou para incluir um fechamento adj que cuida dos dividendos e separa ações assim. Então você mudou a planilha, certo Bem, sim. Depois de receber e-mail de Mike D. Ive mudou corrigindo um erro ou três. E agora usar esse ajustado fechar e agora incluir a opção de usar médias exponenciais Moving Para fazer o download da nova versão, apenas RIGHT-clique aqui e Save Target. P. S. Theres uma explicação folha que se parece com isso. Motivando médias coisas Motivado por e-mail de Robert B. Recebo este e-mail perguntando sobre o Hull Moving Average (HMA) e. E você nunca ouviu falar dele antes. Uh. está certo. Na verdade, quando eu googled eu descobri lotes de médias móveis que eu nunca ouvi falar, tais como: Zero Lag Exponencial Média Móvel Wilder Média Móvel Mínimo Quadrado Média Móvel Triangular Média Móvel Média Móvel Adaptativa Média Móvel Jurik. Então, eu pensei em conversar sobre as médias móveis e. Você fez isso antes, como aqui e aqui e aqui e aqui e. Sim, sim, mas isso foi antes de eu saber de todas essas outras médias móveis. Na verdade, os únicos com quem eu joguei foram esses, onde P 1. P 2. P n são os últimos n preços das ações (sendo P n o mais recente). Média Móvel Simples (SMA) (P 1 P 2, P n) K onde K n. Média Móvel Ponderada (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3.n P n) K onde K (12.n) n (n1) 2. Média Móvel Exponencial (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3.) K em que K 1 945945 2. 1 (1-945). Whoa Ive nunca visto que EMA fórmula antes. Eu sempre thoguht foi. Sim, normalmente é escrito de forma diferente, mas eu queria mostrar que esses três têm prescrições semelhantes. (Veja as coisas EMA aqui e aqui.) Na verdade, todos eles parecem: Note que, se todos os Ps são iguais, digamos, Po, então a média móvel é igual a Po também. E essa é a maneira que qualquer média que se preze deve se comportar. Então, qual é melhor Definir melhor. Aqui estão algumas médias móveis, tentando acompanhar uma série de preços de ações que variam de uma forma sinusoidal: Preços de ações que seguem uma curva senoidal Onde você encontrou um estoque como aquele Preste atenção Observe que as médias móveis comumente usadas (SMA, WMA E EMA) atingem seu máximo mais tarde do que a curva sinusoidal. Isso é retardado e. Mas e esse cara da HMA? Ele parece muito bem Sim, e é disso que queremos falar. De fato. E o que é que 6 em HMA (6) e eu vejo algo chamado MMA (36) e. Paciência. Hull Moving Average Começamos calculando a Média Móvel Ponderada (WMA) de 16 dias assim: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) K com K 12 16 136. Embora seja bom E smoooth, itll têm um lag maior do que wed como: Então, olhe para o WMA de 8 dias: Eu gosto Sim, ele segue as variações de preços bastante bem. Mas há mais. Enquanto WMA (8) olha para os preços mais recentes, ainda tem um atraso, por isso vemos o quanto a WMA mudou quando vai de 8 dias para 16 dias. Essa diferença seria assim: em certo sentido, essa diferença dá alguma indicação de como a WMA está mudando. Por isso, adicionamos esta alteração à nossa WMA anterior (8) para dar: 2 WMA (16) WMA (16) WMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16). MMA Por que chamá-lo de MMA Eu gaguejo. De qualquer forma, o MMA (16) ficaria assim: Mal posso esperar Paciência. tem mais. Agora vamos introduzir a transformação mágica e obter. Ta-DUM Isso é casco Sim. Como eu o entendo Mas o que é o ritual mágico Tendo gerado uma série de MMAs envolvendo as médias móveis ponderadas de 8 dias e 16 dias, nós olhamos atentamente para esta seqüência de números. Em seguida, calculamos o WMA nos últimos 4 dias. Isso dá a Hull Moving Average que weve chamado HMA (4). Huh 16 dias então 8 dias então 4 dias. Você joga uma moeda para ver quantos. Você escolhe um número de dias, como n 16. Então você olha para WMA (n) e WMA (n2) e calcula MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (No nosso exemplo, thatd ser 2 WMA (8) - WMA (16).Em seguida, você calcular WMA (sqrt (n)) usando apenas o último sqrt (n) números da série MMA. (No nosso exemplo, thatd ser calculadora Um WMA (4), usando a série de MMA.) E para esse gráfico engraçado de SINE Howd ele faz Assim wheres a planilha Im que trabalha ainda nele: MA-stuff. xls É interessante ver como as várias médias móveis reagem aos picos: É HMA realmente uma média móvel ponderada Bem, vamos ver: Temos: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3. 8 P n) 36 - (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) 136 ou MMA 2 (136) - (1136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Por razões sanitárias, escreva assim: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16. Note que todos os pesos adicionam a 1. Além disso, wk 2 (136) - (1136) K para K 1, 2. 8 e wk - (1136) K Para K 9, 10. 16. Então, fazendo o ritual mágico de raiz quadrada (onde sqrt (16) 4) temos (lembrando que P 16 é o valor mais recente) HMA a WMA de 4 dias dos MMAs acima ( W 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1 w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0. W 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 W 16 P 13) 10 (observando que 1234 10). Huh P 0. P -1. O que. O MMA (16) usa os últimos 16 dias, de volta ao preço foram callling P 1. Se calcularmos a média ponderada de 4 dias dos MMAs, bem estaremos usando o MMA de ontem (e isso vai um dia antes de P 1) eo dia antes disso, o MMA volta a 2 dias antes de P 1 eo dia Antes disso. Ok, então você está chamando-lhes preços P 0. P -1 etc. etc. Você entendeu. Assim, um HMA de 16 dias realmente usa informações que remontam mais de 16 dias, certo. Você entendeu. Mas há pesos negativos para eles preços antigos É que legal A prova está no. Sim sim. A prova está no pudim. Então, o que faz a planilha fazer Até agora parece que isto: (Clique na imagem para fazer o download.) Você pode escolher uma série SINE ou uma série RANDOM de preços das ações. Para este último, cada vez que você clicar em um botão você terá outro conjunto de preços. Então você pode escolher o número de dias: thats nosso n. (Por exemplo, usamos n 16 para o nosso exemplo, acima.) Além disso, se você escolher a série SINE, você pode introduzir picos e movê-los ao longo do gráfico. como isso . Note que usamos n 16 e n 36 (na imagem da planilha) porque n2 e sqrt (n) são ambos inteiros. Se você usa algo como n 15, então a planilha usa a parte INT eger de n2 e sqrt (n), ou seja, 7 e 3. Então, é o Hull Moving Average o melhor Definir melhor. Eu não sei nada sobre isso. É proprietário e você tem que pagar para usá-lo. No entanto, permite jogar com médias móveis. Outra Média Móvel Suponha que, em vez da Média Móvel Ponderada (onde os pesos são proporcionais a 1, 2, 3.). Nós usamos o ritual mágico do casco com a média movente exponencial. Ou seja, consideramos: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Sim, isso é M oving A verage g imnick ou M oving A verage g eneralized ou M oving A verage g rand ou. Atenção Atenção Nós escolhemos nosso número favorito de dias, como n 16, e calculamos MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n). Podemos jogar com 945 e k e ver o que temos: Por exemplo, aqui estão alguns MAgs (onde estavam aderindo a 16 dias, mas mudando os valores de 945 e k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA 16) Nota: quando escolhemos k 3 obtemos nk 163 5.333 que mudamos para simples e simples 5.0. Por que você não fica com as escolhas de Hulls: 945 2 e k 2 Boa idéia. Veja isto: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece que o gráfico com 945 1,5 e k 3. Ele faz, não faz Você goof. Novamente Possivelmente. Assim que sobre esse ritual da raiz quadrada eu deixo que como um exercício. Para você Ok, enquanto joga com essa coisa MAg eu acho que Hulls k 2 funciona muito bem. Tão bem aderir a isso. No entanto, muitas vezes temos uma média bastante agradável quando adicionamos apenas uma pequena parte da mudança: EMA (n2) - EMA (n). Na verdade, bem, adicione apenas uma fração 946 dessa mudança. Isto dá: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n2) - EMA (n). Ou seja, nós escolhemos 946 0,5 ou talvez apenas 946 0,25 ou qualquer coisa e use: Por exemplo, se compararmos o nosso bando de médias móveis como eles rastrear uma função STEP, obtemos isto, onde somamos (para MAg) apenas 946 12 de o troco. Sim, mas qual é o melhor valor do beta. Definir melhor: Note que beta 1 é a escolha Hull. Exceto que estavam usando EMAs em vez de WMAs. E você deixa de fora aquela coisa de raiz quadrada. Uh, sim. Eu esqueci disso. Nota . A planilha muda de hora para hora. Ele atualmente se parece com isso Algo para brincar Com eu tenho uma planilha que se parece com isso. Clique na imagem para fazer o download. Você escolhe um estoque e clica em um botão e recebe um ano de preços diários. O que você escolher ou HMA ou MAg, alterando o número de dias e, para MAg, o parâmetro, e ver quando você deve comprar RO VENDA. Quando Com base em quais critérios Se a média móvel é DOWN x de seu máximo nos últimos 2 dias, você COMPRA. (No exemplo, x 1.0) Se sua UP y de seu mínimo nos últimos 2 dias, VENDER. (No exemplo, y 1.5) Você pode alterar os valores de xey. É bom. Esses critérios eu disse que era algo para brincar. Theres esta outra técnica de suavização chamada o Filtro de Hodrick-Prescott. Com a ajuda de Ron McEwan, agora está incluído nesta planilha: É bom jogar com ele. Youll aviso que theres um parâmetro que você pode alterar na célula M3. (KAMA) A média móvel adaptável (AMA) também conhecido como Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) foi criado por Perry Kaufman e apresentado pela primeira vez em seu livro Smarter Trading (1995) ). Esta média móvel ofereceu uma vantagem significativa sobre as tentativas anteriores em 8216intelligent8217 médias porque permitiu ao usuário maior controle. A variável Moving Average 8211 VMA (1992), por exemplo, não ofereceu limite superior ou inferior ao seu período de suavização. A AMA, por outro lado, permitiu ao usuário definir o intervalo através do qual eles desejavam o alisamento a ser espalhado. Segue-se a mesma teoria que o VMA em que dependendo do ambiente de mercado haverá diferentes quantidades de ruído e, portanto, uma velocidade média móvel diferente será necessária para alcançar os resultados mais rentáveis. Num mercado fortemente tendencial, por exemplo, os níveis de ruído são baixos e uma média móvel mais rápida deve produzir os melhores resultados. Inversamente em um caranguejo ou em um mercado lateral os níveis de ruído são muito elevados e uma média mais lenta é provável ser servida melhor. Como calcular uma média móvel adaptável Começa com o preço Fechar. Depois que AMA é calculado de acordo com a seguinte fórmula: AMA AMA (1) (Fechar AMA (1)) Você vai notar que este é o mesmo que a fórmula para uma média móvel exponencial (EMA): EMA EMA (1) EMA (1)) Mas o Alfa em um EMA é 2 (N 1) assim que permanece constante quando para um AMA o alfa é adaptável: (VI (FC SC)) SC VI Os usuários escolhem uma medida da volatilidade ou da força da tendência, Kaufman Sugeriu sua Eficiência Ratio (ER). SN Sua escolha de uma média lenta de movimento gt FN FN Sua escolha de uma média lenta de movimento lt SN Aqui está um exemplo de uma AMA de 3 períodos com um período de 3 Eficiência Ratio (ER) como o VI: How Squaring Alpha afeta o AMA Alisamento Range Kaufman sugerem que seu AMA tem um FC de 2 e um SC de 30 o que levaria a supor que o alisamento adaptativo seria na faixa de 2 8211 30, mas você estaria errado porque o alfa é quadrado. Por exemplo, vamos definir o VI para zero para que possamos revelar a média mais lenta possível: Agora, para revelar o EMA 8216N8217 alisamento período de alfa: N (EMA) (2) N (EMA) (2 0,0042) 0,0042 N (EMA) 480 Então, na realidade, um AMA com um SN de 30, onde alfa é aumentada para o poder de 2 pode realmente mover tão lentamente como um dia 480 EMA. Agora, para mim que não é muito fácil de usar um parâmetro de 30 que resulta em um período de suavização de 480. Então eu uso a seguinte fórmula para SC e FC vez: P Power que alfa é aumentado para (geralmente 2) SN Sua escolha de Uma média móvel lenta gt FN Agora SN será a média móvel mais lenta resultante mesmo se você alterar o poder que alfa é elevado. Eu também uso o mesmo processo para FN e FC. Vamos olhar novamente para Alpha com o VI definido para zero, o FN em 2 eo SN em 480: Agora, quando revelamos o EMA alisamento período 8216N8217 de alfa deve ser igual ao nosso usuário definido 480: N (EMA) (2) N ( EMA) (2 0,0042) 0,0042 N (EMA) 480 Um olhar mais atento sobre o efeito de Squaring Alpha Compreender o efeito de squaring alfa é muito importante como o gráfico abaixo ilustra: Como você pode ver acima, um período de suavização de entrada de 300 com alfa Quadrado resulta em um período real de suavização de mais de 45.300 que é totalmente inútil. No entanto, este é um cenário que se poderia facilmente usar sem uma compreensão adequada de como funciona o AMA. Em nossos testes estaremos tentando a AMA com alfa aumentada para outros poderes que 2 assim alguns outros exemplos também foram plotados no gráfico acima. Abaixo, analisamos o efeito no alfa ea suavização resultante de um AMA com o Índice de Eficiência tomado diretamente em alfa (1) ou sendo quadrado (2): Usamos nossa fórmula AMA modificada para os gráficos acima para que o FN real e SN Foram idênticas, apesar das alterações ao alfa. Como você pode ver, os resultados alfa quadratura em não apenas um AMA mais lento global, mas um que é muito mais rápido para abrandar quando o alfa diminui. Kaufman obviamente queria que a AMA desacelerasse muito rapidamente quando os dados careciam de uma tendência. Esse efeito é semelhante ao de aumentar a constante 8216N8217 na variável média móvel. É a AMA um bom indicador Como parte da 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216, vamos colocar a AMA contra vários tipos diferentes de médias móveis e testaremos vários Índices de Volatilidade diferentes como componentes, incluindo: Também estaremos testando a suposição de que o alfa Foi uma boa idéia e vai tentar levantá-lo para vários poderes diferentes. Você pode pensar em quaisquer outros testes valiosos Por favor, deixe-nos saber na seção de comentários na parte inferior. Adaptive Moving Average Arquivo do Excel Eu reuni uma planilha do Excel contendo a média móvel adaptável e disponibilizá-lo para download gratuito. Ele contém uma versão 8216basic8217 que mostra todo o trabalho e um 8216fancy8217 um que irá ajustar automaticamente para o comprimento, bem como o índice de volatilidade que você especificar. Encontre-o na seguinte ligação perto da parte inferior da página em Downloads Indicadores Técnicos: Média Movente Adaptativa (AMA) Adaptive Moving Average Exemplo, VI 50 Day Eficiência Ratio adil 5 anos atrás Eu acho a idéia em torno da média móvel adaptativa muito intersting e atraente , Eu backtested o kaufman AMA através de dois sistemas (sinais de onda binários para sinais de direção de entradas longas e curtas (ama up entrada longa e ama down entrada curta), no entanto eu não poderia concluir que o sistema está executando melhor do que um sistema TF de longo prazo usando SMA Crossovers (50 dias SMA e 200 dias SMA) posso saber as regras de negociação em torno do AMA você que você implementou em sua negociação Derry Brown 5 anos atrás, estou feliz que você está encontrando nossa pesquisa útil. Nós ainda não publicamos os resultados de Os testes de cruzamento de média móvel para que eles possam muito bem ser mais eficaz. As regras que você pede são detalhadas na parte inferior de cada página onde publicamos resultados de teste. Eles estão novamente: Uma entrada si Gnal para ir longo (ou sinal de saída para cobrir um curto) para cada média testada foi gerada com um fechar acima dessa média e um sinal de saída (ou sinal de entrada para ir curto) foi gerado em cada fechar abaixo dessa média móvel. Nenhum interesse foi ganho enquanto em dinheiro e nenhum subsídio foi feito para custos de transação ou derrapagem. Os negócios foram testados usando sinais de fim de dia (EOD) e fim de semana (EOW) para dados diários e sinais EOW para dados semanais. Por exemplo. Dados diários com um sinal EOW exigiria que a Semana terminasse acima de uma Média Móvel Diária para abrir um longo ou fechar um curto período. Os dados diários com sinais EOD exigiriam que o preço Diário fechasse acima de uma Média Móvel Diária para abrir um Curto e vice-versa. Os retornos apresentados são o retorno anualizado médio dos 16 mercados durante o período de teste. Os dados utilizados para esses testes estão incluídos na planilha de resultados e mais detalhes sobre nossa metodologia podem ser encontrados aqui. Mais detalhes sobre a metodologia efhqblog20100525best-technical-indicators Por favor, deixe-me saber se você tiver outras dúvidas. A média dinâmica variável (VIDYA) também foi desenvolvida por Tushar S. Chande e apresentada pela primeira vez na edição de Março de 1992 da Análise Técnica de Stocks Américas 8211 Adaptar as Médias Móveis à Volatilidade do Mercado A teoria de Chande8217s era que o desempenho de uma média móvel exponencial poderia ser melhorado usando um Índice de Volatilidade (VI) para ajustar o período de suavização conforme as condições do mercado mudassem. A idéia é que quando os preços estão congestionados uma média deve abrandar para evitar whipsaws, mas quando os preços tendem fortemente uma média deve acelerar para capturar os principais movimentos de preços. Ele não foi a primeira pessoa a pensar ao longo destas linhas George R. Arrington, Ph. D introduziu uma variável Média Móvel Simples com base no Desvio Padrão na edição de Junho de 1991 da Análise Técnica de Stocks amp Commodities 8211 Construindo uma média móvel variável VLMA). O YIDYA no entanto representou um enorme passo em frente a partir do VLMA, porque permitiu uma muito maior disseminação de períodos de suavização. Como calcular uma variável média móvel VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Usuários escolha de uma medida de volatilidade ou força de tendência. N Período de suavização constante selecionado pelo usuário. Aqui está um exemplo de um período 3 VMA com um período 3 Eficiência Ratio (ER) como o VI: Como o VIDYA Smoothing é alterado pelo índice de volatilidade A variável Moving Average é único em que não tem limite superior ou inferior à sua suavização Período: O período de suavização VMA pode ir infinitamente alto até que o Índice de Volatilidade seja igual a zero em que ponto a média resultante parará de se mover e será igual ao VMA anterior. Quando o Índice de Volatilidade é igual a 1, o período de suavização será igual à constante selecionada pelo usuário. 8216N8217 observe como quando o eixo Y N, o eixo X 1. No entanto, se o índice de volatilidade usado puder subir acima de 1 (como o Índice de Desvio Padrão) Então o período de suavização pode cair abaixo da constante selecionada pelo usuário. Quando o VI (N2) 0,5, então o período de suavização será 1, que é igual ao preço em si. Portanto, o VI que é usado não deve subir acima de (N2) 0,5 e se o fizer em ocasiões, então este limite deve ser escrito na fórmula. Um olhar para o alfa real Como o VMA é como o nome sugere, variável, o 8216Actual Alpha8217 não é estático, mas é influenciado pelo VI. Alterando a constante 8216N8217 entretanto a interpretação do VI muda grandemente: Acima você pode ver um exemplo do 8216Actual Alpha8217 eo período de suavização resultante para um VMA com um 8216N8217 de 1 e um 8216N8217 de 5. Sabemos que quando o VI 1 (Indicando que o estoque tende perfeitamente) o período de suavização 8216N8217. Portanto, os períodos de suavização mais rápidos possíveis nestes exemplos seriam 1 e 5, respectivamente, não uma grande diferença. Mas é surpreendente ver o que um enorme impacto mudando 8216N8217 apenas alguns pontos tem global. Na verdade, como 8216N8217 aumenta o VMA resultante move exponencialmente mais lento. Este afeto é um pouco como a quadratura usada por Kaufman em sua média móvel adaptável. Qual índice de volatilidade para usar Chande usou originalmente o índice de desvio padrão como seu VI e este é o tipicamente usado quando as pessoas falam sobre um VIDYA. Mas, mais tarde, no artigo de outubro de 1995, ele sugeriu o uso de seu próprio Chande Momentum Oscillator (CMO). Como o CMO varia entre 100 e -100, para usá-lo neste aplicativo, devemos ter o valor absoluto dividido por 100. O resultado é idêntico ao Eficiência (R) e é o VI usado com mais freqüência quando as pessoas se referem a um VMA . Qualquer medida de volatilidade ou resistência à tendência pode ser utilizada no entanto desde que se ajuste entre uma gama de zero a (N2) 0,5 onde as leituras mais elevadas indicam uma tendência mais forte. Índices de Volatilidade Usados ​​para Testes Como parte do 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216, testamos os seguintes indicadores como o Índice de Volatilidade em uma Média Variável de Movimentação: Existem outros que você acha que valem a pena ser testados Por favor, deixe-nos saber na seção de comentários no fundo. Variable Moving Average Arquivo do Excel Eu reuni uma planilha do Excel contendo a variável média móvel e a disponibilizou para download gratuito. Ele contém uma versão 8216basic8217 que mostra todo o trabalho e um 8216fancy8217 um que irá ajustar automaticamente para o comprimento, bem como o índice de volatilidade que você especificar. Encontre-o no seguinte link próximo à parte inferior da página em Downloads Indicadores técnicos: Média móvel variável (VMA) Variável de 10 dias Exemplo de média móvel, VI Taxa de eficiência de 50 dias Graças Brother isso é ótimo. A explicação da matemática por trás dele é muito útil agora que eu entendo como cada parte da equação funciona eu posso jogar com ele um question8230 VMA1 para o ponto de dados do punho que você acabou de usar o Close1 e, nesse caso, por que não usar apenas Close1 deve Ser mais responsivo à mudança de preço Eu tenho que concordar com steveplace, heteroskedacity é difícil de explicar às 7:00 da manhã lol Feliz que você achou útil Peter. Eu encontro algumas das fórmulas em torno da correia fotorreceptora para estas coisas realmente difíceis de ler porque eu don8217t tenho toda a instrução formal da matemática. É por isso que eu quebrar tudo e mostrar o trabalho para que não haja confusão. Com relação à sua pergunta o VMA ainda é uma média móvel exponencial (EMA) etfhqblog20101108exponential-moving-average, mas com um alfa dinâmico em vez de um constante. Todos os EMAs usam sua média anterior à medida que avançam, mas precisam ser semeados com um número no início (geralmente o fechamento anterior) EMA EMA (1) (Close EMA (1)). Se você continuou a usar o fechamento anterior, em seguida, a média seria acompanhar o preço tão de perto como para combiná-lo quase exatamente. Faça o download da planilha se já tiver haven8217t e tente. Vai para a célula J5 no final da fórmula que dirá IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) mude isto para ler IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82218221)) preencher esta fórmula para o fundo da coluna e, em seguida, referenciará o fechamento anterior em vez do VMA anterior. BTW Eu só notei que eu tinha a planilha definida para a atualização de cálculo manual em vez de automática. Você pode querer alterar isso ou baixá-lo novamente, como eu já corrigi-lo agora. Sayyed 5 anos atrás eu estou usando VMA junto com outros MA8217s (simples, exp, ponderada, vol ponderada, triangular). Devo usar o mesmo período para VMA como o período para outras médias uso intersecção como o meu buysell pontos como MA8217s outros ou devo usar a direção de VMA como o meu sinal buysell obrigado pelo seu apoio. Derry Brown 5 anos atrás Você pode ver resultados de teste para várias das MAs que você mencionou aqui 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators A resposta à sua pergunta depende se você está usando-os como parte de um sistema mecânico ou um sistema discricionário. Eu não testei os resultados de cruzamentos MA entre diferentes tipos de MAs, mas eu wouldn8217t esperar que esta seja uma abordagem eficaz. Cada tipo de média móvel é único por isso não é necessário usar o mesmo período de suavização eo VMA é tão diferente do que ele deve ser tratado como uma média totalmente separada. Espero que isso ajude Derry