MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Descripción: Fractal Adaptive Moving Indicador técnico promedio (FRAMA) fue desarrollado por John Ehlers. Este indicador se construye sobre la base del algoritmo de la media móvil exponencial. En el que el factor de suavizado se calcula sobre la base de la dimensión fractal actual de la serie de precios. La ventaja de FRAMA es la posibilidad de seguir fuertes movimientos de tendencia y de frenar suficientemente en los momentos de consolidación de precios. Todos los tipos de análisis utilizados para las medias móviles pueden aplicarse a este indicador. FRAMA (i) - valor actual de FRAMA Precio (i) - precio actual FRAMA (i) - precio actual FRAMA (i) (I-1) - valor previo de FRAMA A (i) - factor de corriente de suavizado exponencial. El factor de suavizado exponencial se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensión fractal actual EXP () - función matemática del exponente. La dimensión fractal de una recta es igual a uno. Se ve por la fórmula que si D1, entonces A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Así, si el precio cambia en líneas rectas, no se utiliza el suavizado exponencial, porque en tal caso la fórmula Se ve así: FRAMA (i) 1 Precio (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Precio (i) El indicador sigue exactamente el precio. La dimensión fractal de un plano es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D2, entonces el factor de suavizado A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Un valor tan pequeño del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Una desaceleración tan fuerte corresponde a una media móvil simple de aproximadamente 200 periodos. Fórmula de la dimensión fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Se calcula sobre la base de la fórmula adicional: N (Length, i) (HighestPrice (i) (I) - valor mínimo actual para los períodos de longitud Los valores N1, N2 y N3 son respectivamente iguales a: N1 (i) N (Longitud, i) N2 (i) N ( Longitud, i Longitud) N3 (i) N (2 Longitud, i) FRAMA Fractal Adaptable Moviendo Promedios por John F. Ehlers Todos deseamos eliminar los comercios malos del latigazo. Heres un arma que puede agregar a su arsenal de indicadores técnicos para ese propósito. El objetivo de usar filtros es separar las señales deseables de las indeseables. La aplicación práctica de promedios móviles suele implicar una compensación entre la cantidad de suavidad requerida y la cantidad de retraso que puede tolerarse. Las medias móviles tienen este problema porque los datos de precios no son estacionarios y pueden tener diferentes anchos de banda en diferentes intervalos de tiempo. Se han desarrollado diversas técnicas de filtrado adaptivo al momento para aprovechar la estructura no estacionaria de los precios. También se han desarrollado filtros adaptativos basados en estadísticas de precios y el contenido cíclico de los datos de precios. En este artículo, describiré una clase diferente de filtros que monitorea una medida de la no estacionaria temporal y altera su ancho de banda en respuesta a esta medida. LOS MERCADOS FRACTAL No hay argumento de que los precios de mercado sean fractales. Las formas del fractal son auto-similares - es decir, un fractal particular tiene la misma aspereza y dispersión sin importar cuan estrechamente las veas. Por ejemplo, si quita las etiquetas de un gráfico de cinco minutos, un gráfico diario y un gráfico semanal, tendría dificultades para distinguirlos. Esta es la característica que los hace fractal. La dimensión fractal que describe la dispersión en todos los niveles de ampliación define la auto-similitud. . Continuación en el número de octubre de Análisis Técnico de STOCKS amp COMMODITIES Extraído de un artículo publicado originalmente en octubre de 2005 el tema de Análisis Técnico de STOCKS amp COMMODITIES revista. Todos los derechos reservados. Copia Copyright 2005, análisis técnico, Inc. Vuelta a octubre de 2005 ContenidoFRAMA - Fractal Adaptable MA La media móvil adaptable del fractal (abreviatura FRAMA aka FAMA) fue creada por John Ehlers. El objetivo de FRAMA es identificar los fractales de precios. Los fractales son formas geométricas que se pueden dividir en partes más pequeñas. Estas partes son sólo una copia más pequeña de toda la forma geométrica. FRAMA divide el cuadro de precios en partes más pequeñas y luego compara estas partes entre sí. El cuadro de precios es un grupo de muchos cuadrados - más grandes y más pequeños. P. ej. Si queremos calcular un promedio móvil adaptativo Fractal de 8 días, Frama analiza estos 8 días, pero también analiza cómo actúa el precio durante los primeros 4 días y los próximos 4 días. El objetivo de Frama es tener en cuenta sólo los importantes cambios de precios. Si el precio se mueve un lado significativamente, Frama seguirá el precio muy ajustado. Si el precio está en un rango sin ningún movimiento de precio importante, Frama actuará muy plano. En otras palabras - este promedio móvil cambia el número de días para su cálculo, dependiendo del comportamiento de los fractales. Esa es la razón por la que es adaptable (similar a KAMA). Si está interesado en un estudio más profundo de este indicador y prefiere soluciones listas para servir, el próximo sitio web puede ser de su interés. Allí puede encontrar y descargar indicadores de análisis técnico en archivos Excel. Menú principal
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