Sistema de negociação média móvel adaptável

As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados?

As médias móveis são uma ferramenta favorita de comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a inúmeros negócios de whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Os analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, analisamos esses esforços e descobrimos que sua busca levou a ferramentas comerciais úteis. (Para leitura de fundo em médias móveis simples, veja Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

Prós e contras de médias móveis.

Com as desvantagens que superam as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociar a partir de um bangalô na praia. Mas, 60 anos depois, eles escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que ofereça sem esforço a riqueza dos mercados.

Médias móveis simples.

Se o fechamento mais recente estiver acima da média móvel, o estoque seria considerado como uma tendência de alta. As taxas de queda são definidas por preços abaixo da média móvel. (Para mais informações, consulte o nosso tutorial sobre médias móveis.)

Essa propriedade que define a tendência torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Na sua aplicação mais simples, os comerciantes 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 comércio significativo. Infelizmente, ao suavizar os dados, as médias móveis ficarão atrasadas da ação do mercado e o comerciante quase sempre devolverá uma grande parte de seus lucros mesmo nos maiores negócios vencedores.

Médias móveis exponenciais.

Um valor de ponderação comum é 0.181, que é próximo de uma média móvel simples de 20 dias. Outro é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias.

Embora reduza o atraso, a média móvel exponencial não consegue resolver outro problema com médias móveis, o que é que seu uso para sinais comerciais levará a uma grande quantidade de negociações perdidas. Em Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica, Welles Wilder estima que os mercados apenas se movem um quarto do tempo. Até 75% das ações de negociação são limitadas a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda média em movimento serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variar o fator de ponderação do cálculo EMA. (Para mais informações, consulte Como as médias móveis são usadas na negociação?)

Adaptando as médias móveis à ação do mercado.

Perry Kaufman sugeriu a substituição da variável "peso" na fórmula EMA com uma constante baseada na razão de eficiência (ER) em seu livro, New Trading Systems and Methods. Este indicador foi projetado para medir a força de uma tendência, definida em um intervalo de -1,0 a +1,0. É calculado com uma fórmula simples:

Considere um estoque que tenha um intervalo de cinco pontos por dia, e no final de cinco dias ganhou um total de 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (15 pontos de movimento ascendente dividido pela faixa total de 25 pontos). Se esse estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria de -0,67. (Para mais conselhos comerciais de Perry Kaufman, leia Perder para ganhar, que descreve estratégias para lidar com perdas comerciais.)

O princípio da eficiência de uma tendência é baseado em quanto movimento direcional (ou tendência) você obtém por unidade de movimento de preços ao longo de um 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 queda perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são alcançados.

Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes precisarão calcular o peso com o seguinte, bastante complexo, fórmula:

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 comercial. (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 mostradas na Figura 1.

As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações de whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis foi até agora impossível de eliminar.

O ER pode ser usado como um indicador de tendência autônomo para identificar as oportunidades comerciais mais lucrativas. Como um exemplo, as proporções acima de 0,30 indicam fortes tendências ascendentes e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com a menor relação de eficiência podem ser vistos como oportunidades de fuga.

É mais esperto melhor? Uma comparação das estratégias de negociação média móvel adaptativa e simples.

Este estudo examina o desempenho comparativo de uma Média de Mudança Adaptativa (AMA) nos Australian All Ordinary, Dow Jones Industrial Average e Standard and Poor & # x27; s 500 índices do mercado de ações. A vantagem teórica da média móvel modificável em relação a sistemas de negociação de média móvel simples (SMA) de comprimento fixo é a sua capacidade de responder automaticamente às condições de mercado em mudança dependendo do nível de volatilidade no mercado. Embora a estratégia seja confirmada para ter alguma habilidade de timing de mercado, os resultados globais mostram que os retornos da Média de Mudança Adaptativa não podem compensar o custo do comércio, portanto, oferecer apoio para o uso de uma estratégia passiva de longo prazo.

Classificação JEL.

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FRAMA - É eficaz?

O Fractal Adaptive Moving Average aka FRAMA é um indicador particularmente inteligente. Ele usa a Dimensão Fractal dos preços das ações para ajustar dinamicamente seu período de suavização. Nesta publicação, vamos revelar como o FRAMA executa e se é digno de ser incluído no seu arsenal de negociação.

Para entender completamente como o FRAMA funciona, leia esta postagem antes de continuar. Você também pode baixar uma planilha GRATUITA contendo um FRAMA de trabalho que se ajustará automaticamente às configurações que você especificou. Encontre-o no seguinte link, perto da parte inferior da página, em Downloads - Indicadores técnicos: Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA). Por favor, deixe um comentário e compartilhe este post se você achar útil.

O 'FRAMA modificado' que testamos consiste em mais de uma variável. Portanto, antes de podermos lidar com outras Médias móveis adaptáveis ​​para comparar seu desempenho, primeiro devemos entender como o FRAMA se comporta como seus parâmetros são alterados. A partir desta informação, podemos identificar as melhores configurações e usar essas configurações ao realizar a comparação com outros tipos de média móvel.

Cada FRAMA exige que uma configuração seja especificada para a Média de Movimento Rápido (FC), a Média de Mudança Lenta (SC) e o próprio período FRAMA. Nós testamos trocas indo Longa e Curta, usando dados diários e semanais, recebendo sinais de fim de dia (EOD) e fim de semana (EOW).

FC = 1, 4, 10, 20, 40, 60.

SC = 100, 150, 200, 250, 300.

FRAMA = 10, 20, 40, 80, 126, 252.

Parte do cálculo do FRAMA envolve encontrar a inclinação dos preços para o primeiro semestre, segundo semestre e todo o período do FRAMA. Por este motivo, os períodos FRAMA que testamos foram selecionados devido a números par e o fato de que eles correspondem com o número aproximado de dias de negociação em períodos de calendário padrão: 10 dias = 2 semanas, 20 dias = 1 mês, 40 dias = 2 meses , 80 dias = ⅓ ano, 126 dias = ½ ano e há 252 dias de negociação em um ano médio. Um total de 920 médias diferentes foram testadas e cada uma foi executada através de 300 anos de dados em 16 índices globais diferentes (detalhes aqui).

Dados Diários vs Semanais - EOD vs EOW Signals.

Em nosso teste de MA original; Médias móveis - Simples vs. Exponencial, revelamos que, uma vez que um comprimento EMA era superior a 45 dias, ao usar sinais EOW em vez de sinais EOD, você não sacrificou retornos, mas beneficiou de um salto de 50% na probabilidade de lucro e dobra a média duração do comércio. Para ver se esse também foi o caso do FRAMA, comparamos os melhores retornos produzidos por cada tipo de sinal:

Como você pode ver, para o FRAMA, os dados diários com sinais EOD produziram, de longe, os resultados mais lucrativos e, portanto, nos focaremos nesses dados inicialmente. É apresentado abaixo em gráficos divididos pelo período FRAMA com os resultados do teste no eixo "y", o Fast MA (FC) no eixo "x" e uma série separada exibida para cada MA lento (SC).

Retorno anualizado do FRAMA - Dia EOD Long.

A primeira coisa impressionante sobre os resultados acima é que cada média diária de EOD Long média superou o valor anualizado de compra e retenção de 6,32% ^ durante o período de teste (antes de permitir custos de transação e deslizamento). Este é um forte voto de confiança para o FRAMA como indicador.

Você também notará que as séries de dados em cada gráfico estão agrupadas revelando que resultados semelhantes são alcançados apesar do período "SC" que varia de 100 a 300 dias. Alterar os outros parâmetros, no entanto, faz uma grande diferença e os retornos aumentam significativamente uma vez que o período FRAMA é superior a 80 dias. Isso indica que a Dimensão Fractal não é tão útil se medida em períodos curtos.

Quando o período FRAMA é curto, os retornos aumentam à medida que o período "FC" é estendido. Isso se deve ao fato de a Fractal Dimension ser muito volátil se medido em períodos curtos e um maior "FC" que amortece essa volatilidade. Uma vez que o período FRAMA é de 40 dias ou mais, a Dimensão Fractal torna-se menos volátil e, como resultado, o aumento do "FC" faz com que os retornos diminuam.

Em geral, os melhores retornos anualizados no lado longo do mercado vieram de um período FRAMA de 126 dias, o que equivale a cerca de seis meses no mercado, enquanto um "FC" de apenas 1 a 4 dias se mostrou mais efetivo. Avaliar os resultados do lado curto do mercado chega à mesma conclusão, embora os retornos tenham sido muito menores: retorno anual anual do FRAMA - Curto.

FRAMA Retorno anualizado durante a exposição - Dia EOD Long.

Os gráficos acima mostram o quão produtivo cada diferente FRAMA diário EOD Long foi quando exposto ao mercado. Claramente, os períodos de FRAMA mais curtos são muito menos produtivos e qualquer coisa abaixo de 40 dias não vale a pena incomodar. O FRAMA de 126 dias produziu novamente os melhores retornos com o "FC" ideal de 1 a 4 dias. Os retornos para ficar curtos seguiram um padrão semelhante, mas, como seria de esperar, foram muito menores; Retorno anualizado do FRAMA durante a exposição - Curto.

Avançando, nos concentraremos nas características do FRAMA de 126 dias porque produziu consistentemente retornos superiores.

FRAMA, EOD - Time in Market. . Como os 16 mercados utilizaram avançado a uma taxa média anual de 6,32% ^ durante o período de teste, não é uma surpresa que a maior parte da exposição ao mercado fosse para o lado longo. Ao ampliar o "FC" aumentou ainda mais o tempo exposto ao lado longo e a exposição reduzida no lado curto. Se o período de teste consistiu em um mercado urso prolongado, os resultados da exposição provavelmente seriam revertidos.

FRAMA, EOD - Duração do Comércio. . Ao aumentar o período "FC", ele também amplia a duração média do comércio. Alterar o "SC" faz pouca diferença, mas como o "SC" é aumentado de 100 a 300 dias, a duração média do comércio aumenta tão ligeiramente.

FRAMA, EOD - Probabilidade de lucro. . Como seria de esperar, a probabilidade de lucro é maior no lado longo, que novamente é principalmente uma função do aumento dos mercados globais durante o período de teste. No entanto, a informação chave revelada pelos gráficos acima é que a probabilidade de lucro diminui significativamente à medida que o "FC" é estendido. Esta é outra indicação de que o FRAMA ideal requer um curto período de "FC".

Os melhores parâmetros do Daily EOD FRAMA. Nossos testes mostram claramente que um período FRAMA de 126 dias produzirá resultados quase ótimos. Enquanto para o "SC" mostramos que qualquer configuração entre 100 e 300 dias produzirá um resultado semelhante. O período "FC", por outro lado, deve ser curto; 4 dias ou menos. O FRAMA original da John Ehlers tinha um "FC" de 1 e um "SC" de 198; Isso produzirá resultados fantásticos sem a necessidade de qualquer modificação. Como preferimos negociar o mais raramente possível, selecionamos um "FC" de 4 e um "SC" de 300 como os melhores parâmetros porque essas configurações resultam em uma duração média mais longa do comércio, enquanto ainda produzam excelentes retornos tanto em Long e Short lado do mercado:. FRAMA, EOD - Long. . Acima, você pode ver como o FRAMA de 126 dias com um "FC" de 4 e um "SC" de 300 realizou-se desde 1991 em comparação com uma média global igualmente ponderada dos mercados testados. Eu incluí o desempenho da EMA de 75 dias, EOW porque a média móvel exponencial de melhor desempenho de nossos testes originais. Isso ilustra claramente que o Fractal Adaptive Moving Average é superior a uma Média de Movimento Exponencial Padrão. O FRAMA é muito mais ativo no entanto, produz mais de 5 vezes mais negócios e sofreu maiores declínios durante o mercado urugo de 2008.

No lado curto do mercado, o FRAMA prova ainda sua eficácia. Sem a necessidade de alterar nenhum parâmetro, o FRAME de 126 dias, EOD 4, 300 continua sendo o melhor desempenho. Quando realizamos nossos testes originais no EMA, descobrimos que uma média mais rápida funcionou melhor para ficar curta e que a EMA de 25 dias foi particularmente efetiva. Mas, como você pode ver no gráfico acima, o FRAMA supera novamente.

O que é particularmente digno de nota é que o retorno anualizado durante 27% do tempo em que este FRAMA foi curto no mercado foi de 6,64%, o que é maior do que o rendimento anualizado médio global de 6,32%.

126 dias FRAMA, EOD 4, 300 - Distribuição do período de suavização. Com um EMA padrão, o período de suavização é constante; Se você tiver um EMA de 75 dias, então o período de suavização é de 75 dias, não importa o que. O FRAMA, por outro lado, é adaptativo, de modo que o período de suavização está em constante mudança. Mas como o alisamento é distribuído? Siga uma curva de sino entre o "FC" e "SC", é aleatório ou é localizado em torno de alguns valores. Para revelar a resposta, traçamos a porcentagem que cada período de suavização ocorreu durante os 300 anos de dados do teste:. . O gráfico acima veio como uma surpresa. Isso revela que, apesar de um intervalo "FC" para "SC" de 4 a 300 dias, 72% do alisamento foi dentro de um intervalo de 4 a 50 dias e a maioria foi de apenas 5 a 8 dias. Isso explica por que mudar o "SC" tem pouco impacto e por que mudar o "FC" faz toda a diferença. Também explica por que o FRAMA não funciona bem ao usar sinais EOW, uma vez que um EMA deve ter mais de 45 dias de duração antes que os sinais EOW possam ser utilizados sem sacrificar os retornos.

Um FRAMA mais lento.

Identificamos que o FRAMA é um indicador muito eficaz, mas os melhores parâmetros (FRAME de 126 dias, EOD 4, 300 Long) resultam em uma média muito rápida em seus testes teve uma duração comercial típica de apenas 14 dias. Nós também sabemos que o EMA de 75 dias, EOW Long é uma média móvel efetiva ainda mais lenta e nos nossos testes teve uma duração comercial típica de 74 dias.

Uma boa média lenta pode ser um componente útil em qualquer sistema comercial porque pode ser usado para confirmar os sinais de outros indicadores mais ativos. Então, analisamos os resultados do teste FRAMA novamente na busca de uma média menos ativa que é uma alternativa melhor para o EMA de 75 dias e isso é o que encontramos:

O FRAME 252 Day, EOW 40, 250 Long produz alguns resultados impressionantes e faz executar o EMA de 75 dias, EOW Long por uma fração. No entanto, esta melhoria fracionária está em quase todas as medidas, incluindo o desempenho no lado curto. O único recuo é uma ligeira diminuição da duração média do comércio de 74 dias para 63 quando há tempo. Como resultado, o FRAMA de 252 dias, EOW 40, 250 derrubou o EMA de 75 dias, EOW fora da luta de indicadores técnicos pela supremacia.

Veja os resultados para o FRAME 252 Day, EOW 40, 250.

252 dias FRAMA, EOW 40, 250 - Distribuição do período de suavização.

Teste FRAMA - Conclusão.

O FRAMA é surpreendentemente eficaz como uma média rápida e uma média lenta e superará qualquer SMA ou EMA. Nós selecionamos um FRAMA modificado com um "FC" de 4, um "SC" de 300 e um período "FRAMA" de 126 como sendo o FRAMA rápido mais eficaz, embora as configurações para um FRAMA padrão também produzam excelentes resultados. Para uma média mais lenta ou a mais longa, os melhores resultados são prováveis ​​de um "FC" de 40, um "SC" de 250 e um período "FRAMA" de 252.

Robert Colby, em seu livro "A Enciclopédia dos Indicadores Técnicos do Mercado" concluiu: "Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia mais interessante e interessante, com um recurso intelectual considerável, nossos testes preliminares não conseguem mostrar nenhuma vantagem prática real para esse método de suavização de tendências mais complexo". Bem, Sr. Colby, nossa pesquisa sobre o FRAMA contrasta diretamente com suas descobertas.

Será interessante ver se algumas das outras Médias móveis adaptativas podem produzir retornos melhores. Nós iremos publicar os resultados AQUI à medida que estiverem disponíveis. Bem feito John Ehlers você criou outro indicador excepcional!

Sobre o autor Derry Brown.

Derry é o fundador da OM3 Ltd, uma empresa de análise qualitativa de última geração da Nova Zelândia. Você pode seguir Derry's Research em seu blog ETF HQ. Leia mais & # 8230;

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Indicador KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average.

KAMA é uma abreviatura de Kaufman Adaptive Moving Average. Este indicador de análise técnica foi criado por um comerciante americano Perry Kaufman (ele também é um especialista na criação de programas de negociação algorítmica).

O indicador KAMA pertence ao grupo de médias móveis adaptativas. As médias móveis, em geral, seguem o preço e o seu desenvolvimento por um certo período de tempo. Por exemplo. se um comerciante decidir calcular a média móvel simples de 10 dias, o valor real da média móvel é calculado sempre nos últimos 10 dias. Às vezes, um peso maior pode ser colocado nos dias mais atuais, como a média móvel ponderada, mas o importante é que o 11º dia não tenha nenhum efeito sobre o cálculo, pois cai além do intervalo de tempo selecionado.

Improváveis ​​as médias móveis comuns, as médias móveis adaptativas podem alterar o número de dias para o cálculo. À medida que as condições no mercado mudam, as médias móveis adaptativas seguem a situação atual e se adaptam. Essa é a sua maior vantagem. As condições em que mudam podem ser diferentes. KAMA muda os dias para o seu cálculo de acordo com o ruído e a volatilidade do mercado. Se os preços se movem de forma constante (não importa se eles se elevarem ou caem), o ruído dos preços do mercado é baixo, o KAMA segue a curva de preços muito de perto. Se os preços puxarem para cima e para baixo (uma vez que eles se elevam, uma vez que caem), a volatilidade é muito alta e a KAMA seguirá o gráfico de preços a uma distância maior. Isso permite que o comerciante obtenha menos sinais comerciais falsos e melhore seu sistema comercial rapidamente.

Esta imagem dispersa os preços de OHLC e o indicador KAMA para que você possa ver como ele se comporta (KAMA ajustado para 6 dias, Short Alpha 0.6 e Fast Alpha 0.06).

1. Calcule a Direção do mercado por um período de tempo escolhido (por exemplo, KAMA de 10 dias). A direção do mercado nos últimos 10 dias pode ser calculada como:

Fechar 0 significa o preço de fechamento do dia mais atual e.

Fechar -9 significa fechar o preço há 9 dias.

A razão pela qual levamos em consideração o preço há 9 dias (e não 10 dias) é porque o primeiro dia no cálculo é o dia 0 (por outras palavras, apesar de ter em conta a diferença de preços de 10 dias, a 10ª O preço do dia é marcado como Fechar -9). Se gostaríamos de calcular KAMA de 2 dias, teríamos em mente Close 0 e Close -1.

Fechar t é o preço Fechar de cada dia no cálculo e.

Fechar t-1 é o fechamento do dia anterior (por exemplo, Close 0 & ndash; Close -1; Close -1 & ndash; Close -2 etc.). Como temos 10 dias no cálculo, obtemos 9 diferenças em valores absolutos (positivos). Essas diferenças absolutas refletem o ruído ou a volatilidade do mercado durante o período escolhido. O índice de eficiência flutua entre 0 e 1 e nos diz qual o ruído do mercado (ou volatilidade dos preços). O índice de Eficiência seria igual a 1 se os preços aumentarem 10 períodos consecutivos ou caíssem 10 períodos consecutivos. O índice de Eficiência seria igual a 0 se os preços não tiverem mudado durante os 10 períodos consecutivos.

Este é também o ponto em que muitos comerciantes cometem o erro básico (e quase todos os sites cometem o mesmo erro), pois tomam em consideração 10 diferenças para cálculos KAMA de 10 dias em vez de 9 diferenças. Bem, talvez isso pareça certo e mais lógico a primeira vista, então deixe-nos dar uma olhada neste assunto. Você se lembra da média móvel simples clássica que foi mencionada (se não, apenas tente encontrá-la novamente no texto acima). Então, se quisermos calcular a média móvel simples de 2 dias, levamos em conta apenas os últimos 2 preços e o preço no 3º dia não é importante para nós. Deixe-se supor que os preços dos últimos três dias pareceriam assim:

Usando a fórmula de média móvel simples, obteríamos o valor SMA de 2 dias de 95. Isso parece certo, não é? OK, agora o cálculo de KAMA de 2 dias.

A direção do mercado nos últimos 2 dias é igual a 10 pontos.

A volatilidade do mercado também é de 10 pontos (100 & ndash; 90 = 10).

Então, se você calcular o índice de Eficiência, você obterá um valor igual a 1 (ou 100%) o que de fato significa que 100% da mudança de preço dentro do período escolhido foi feito na mesma direção. Em outras palavras, o índice de Eficiência nos diz que o preço foi aumentando ou falhando o tempo todo.

Isso é válido se você levar em conta apenas 1 diferença para um cálculo de KAMA de 2 dias, mas a maioria dos sites, comerciantes ou analíticas ignoram esse fato e eles trabalham com 2 diferenças de preço (o que significa que eles incluem no cálculo também o 3º dia ). Então, apesar do fato de que estamos interessados ​​apenas na KAMA de 2 dias e devemos trabalhar com a Direção igual a 10 e a volatilidade igual a 10, de fato, a maioria das pessoas que não tem em consideração Essa ligeira diferença funcionaria com o Diretor que é igual a 10 e Volatilidade que é igual a 20. Então eles obtêm uma relação Eficiência igual a 0,5, o que significa que o preço vem aumentando 50% do tempo e caindo 50% do tempo também. Isso seria correto nos últimos 3 dias, mas não nos últimos 2 dias.

ER = Direção / Volatilidade.

4. Calcule o SC (constante de suavização). A constante de suavização consiste em ER e dois & ldquo; alphas & rdquo; das médias móveis exponentes. ER já é conhecido por nós. Temos que calcular o & ldquo; alphas & rdquo; agora. Um alfa representa uma média móvel exponencial rápida e a segunda média móvel exponencial lenta. Podemos chamá-los Fast Alpha e Slow Alpha. Kaufman recomendou usar a média móvel de 2 dias como o Fast Alpha e a média móvel de 30 dias como o Slow Alpha. Essas duas médias móveis são então responsáveis ​​por como o KAMA se comporta quando o mercado é bastante e nada acontece e quando é tormentoso com muitos movimentos para cima e para baixo. A média móvel mais rápida está incluída no cálculo da KAMA quando o mercado é bastante (e então seguimos o preço muito próximo) e a média móvel mais lenta está incluída no cálculo quando o mercado é muito volátil (a curva KAMA está se afastando do preço para que ele pudesse deixar o preço & ldquo; tomar uma respiração mais profunda; e o comerciante não possui sinais diferentes para comprar e vender todos os dias).

Então, se optarmos por usar a média móvel de Alphas a partir de 2 dias e 30 dias, o cálculo parece assim:

Alfa rápido = 2 / (2 + 1) = 0,6667.

Alfa lento = 2 / (30 + 1) = 0,0645.

Isso garante que os dias para o cálculo da KAMA sempre variam entre 2 e 30 dias. Se alguém quiser usar uma média móvel mais longa do que a média móvel de 30 dias, ele poderia calcular o novo Alpha, por exemplo, Alfa 100 dias é igual a 2 / (100 + 1) = 0,0198. Nesse caso, o cálculo da KAMA sempre se baseará em vários dias entre 2 e 100.

O SC (constante de suavização) se parece assim:

SC = [ER x (Alfa Rápido & Ndash; Alfa Lento) + Alfa Lento] 2.

Então, neste caso, o SC seria igual a:

SC = [ER x (0.6667 & ndash; 0.0645) + 0.0645] e esta equação seria quadrada.

Se você está familiarizado com o cálculo da média móvel Exponencial, você pode ver que é quase o mesmo. A principal diferença entre a média móvel exponencial e a média móvel adaptativa de Kaufman reside no fato de que, enquanto a EMA usa sempre o mesmo número de dias para seu cálculo, a KAMA pode alterar esse número. O número de dias de mudança é assegurado pela constante de Suavização e a mudança constante de Suavização é, de fato, baseada na relação Eficiência. Isso fecha o círculo. Por exemplo. se o preço não se alterasse e permaneceria firmemente, então:

Direção de mercado seria igual a 0,

O índice de eficiência seria igual a 0,

A constante de suavização seria igual a Slow Alpha (quadrado)

O KAMA seria igual à média móvel Slow Exponential escolhida (EMA de 30 dias, mas haveria uma ligeira diferença por causa da equação quadrada de SC).

Da mesma forma, se o preço aumentasse, todos os dias consecutivos no cálculo, a direção do mercado e Volatilidade seria igual, o índice de Eficiência seria 1 e a constante de Suavização seria igual à média móvel exponencial rápida (EMA de 2 dias).

O indicador KAMA pertence aos indicadores de tendência. Semelhante a qualquer das médias móveis como HMA (média móvel de Hull), média móvel T3, FRAMA (média móvel adaptativa Fractal), DEMA (média móvel exponencial dupla) etc., segue o preço para que você possa usá-lo para identificar a tendência dominante no mercado. Isso exigiria definir os dias para Alphas rápido e lento para números maiores e ndash; por exemplo. para cobrir o intervalo de tempo entre 50 e 200 dias. Portanto, a KAMA se tornaria mais robusta e nos mostraria apenas os principais movimentos do mercado. Então, se o KAMA sobe, a tendência também está aumentando e vice-versa. Ao contrário dos indicadores de tendência, como o indicador ADX ou Aroon, você pode pensar que o KAMA não nos mostra a força da tendência, apenas a própria tendência dominante. Mas isso seria verdadeiro apenas a primeira vista. Se você entendeu o cálculo da KAMA, pode descobrir que contém uma parte muito interessante chamada Rácio Eficiência. O ER mostra-nos, quão grande a mudança de preço foi dentro do número de dias selecionado. Em outras palavras, se o ER equivale a 1, significa que todos os preços do dia no cálculo se moveram na mesma direção (o que de fato significa uma forte tendência) e se o ER equivale a 0, isso significa que os preços do dia não estavam se movendo em tudo (que sinaliza a ausência de qualquer tendência).

Outra possibilidade de como negociar com a KAMA seria seguir os cruzamentos de preços próximos e KAMA. Caso os preços de fechamento sejam maiores do que os valores de KAMA, nós vamos por muito tempo. Caso os preços de fechamento sejam inferiores a KAMA, ficamos curtos.

Também podemos trocar os cruzamentos da KAMA. Isso precisaria preparar dois KAMAs diferentes. Um que seria baseado apenas em Alphas mais rápido e outro que usaria Alphas mais lento para o cálculo deles. Então você pode seguir seus cruzamentos. Caso o KAMA mais rápido venha acima do KAMA mais lento, nós compramos e vice-versa.

Como o indicador KAMA é muito robusto e universal, também poderíamos tentar usá-lo como parte de qualquer outro indicador, p. para usá-lo nas Bandas de Bollinger em vez de média móvel simples ou usá-lo em MACD em vez de média móvel exponencial.

Como você pode ver, o KAMA é realmente um indicador extraordinário de análise técnica que nos dá muitas informações interessantes e possibilidades de como usá-lo.

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