Mesa adaptive moving average mq4

MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA) - indicador para MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving indicador técnico médio (FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Este indicador é construído com base no algoritmo da Média Móvel Exponencial. Na qual o fator de suavização é calculado com base na dimensão fractal atual da série de preços. A vantagem da FRAMA é a possibilidade de seguir fortes movimentos de tendência e de desacelerar suficientemente nos momentos de consolidação de preços. Todos os tipos de análise utilizados para médias móveis podem ser aplicados a este indicador. FRAMA (i) - valor atual da FRAMA Preço (i) - preço atual FRAMA (i) - preço atual FRAMA (i) -1) - valor anterior de FRAMA A (i) - fator de corrente de suavização exponencial. O factor de suavização exponencial é calculado de acordo com a seguinte fórmula: A (i) EXP (-4,6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensão fractal actual EXP () - função matemática do expoente. 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 rectas, a suavização exponencial não é utilizada, porque neste caso a fórmula 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. 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 factor de alisamento exponencial é obtido nos momentos em que o preço faz um forte movimento de dentes de serra. Uma desaceleração tão forte corresponde a uma média móvel simples de aproximadamente 200 períodos. Fórmula de dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Calcula-se com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) Valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N1 (i) N (Comprimento, i) N2 (i) N (Comprimento, I) N (i) N (2 Comprimento, i) Placa de Suporte Re: A MESA Adaptive Moving Average (MAMA) Apenas no caso de isso ajuda, anexado é MAMA código que escrevi de MAMA. doc. Uma alteração foi feita para cálculos de ângulo correto no período e fase, caso contrário é por MAMA. doc. Eu verifiquei resultados contra código anterior e esta versão anexada parece correta. No post 4 mama. cpp acima, existem algumas diferenças de MAMA. doc. O arquivo anexado deve ser bom para ir, mas se alguém vê as alterações necessárias, basta postar. Define MAMA sg. Subgraph91093 define FAMA sg. Subgraph91193 define Smooth. Sg. Subgraph91293 define Detrender sg. Subgraph91393 define Q1 sg. Subgraph91493 define I1 sg. Subgraph91593 define jI sg. Subgraph91693 define jQ sg. Subgraph91793 define I2 sg. Subgraph91893 define Q2 sg. Subgraph91993 Define Re sg. Subgraph911093 define Im sg. Subgraph911193 define Período sg. Subgraph911293 define Fase sg. Subgraph911393 define SmoothPeriod sg. Subgraph911493 define FALSE 0 define TRUE 1 define LONG 1 define SHORT -1 define GREEN RGB (0,255,0) define DKGREEN RGB ( Definir RGB VERMELHO (255,05,0) definir RGB VERDE (255,255,128) definir RGB VERDADEIRO (255,0,0) definir RGB DKRED (198,0,0) definir RGB PRETO (0,0,1) definir BRANCO RGB (255,255,255) definir RGB RGB (0,255,255) definir RGB PURPLE (255,0,255) definir GRAY RGB (192,192,192) definir RGB AZUL (0,128,255) definir RGB ORANGE (255, 127, 0) SCSFExport scsfMAMA (SCStudyGraphRef sg) if (sg. SetDefaults) Defina a configuração e os padrões sg. GraphName MAMA sg. StudyDescription MAMA sg. FreeDLL 0 sg. AutoLoop 1 sg verdadeiro. GraphRegion 0 Defina o nome do primeiro subgrafo sg. Subgrafo 91 0 93. Nome MAMA sg. Subgrafo 91 0 93. PrimaryColor RED sg. Subgrafo 91 0 93. DrawStyle DRAWSTYLELINE sg. Subgrafo 91 0 93. LineWidth 2 sg. Subgrafo 91 1 93. Nome FAMA sg. Subgrafo 91 1 93. PrimaryColor GREEN sg. Subgrafo 91 1 93. DrawStyle DRAWSTYLELINE sg. Subgrafo 91 1 93. Linewidth 2 sg. Subgrafo 91 14 93. Nome Período sg. Subgrafo 91 14 93. PrimaryColor GREEN sg. Subgrafo 91 14 93. DrawStyle DRAWSTYLEIGNORE sg. Subgrafo 91 14 93. Linewidth 2 sg. Entrada 91 0 93. Nome Entrada Dados sg. Entrada 91 0 93. SetInputDataIndex (SCHL) sg. Entrada 91 1 93. Nome Limite Rápido sg. Entrada 91 1 93. SetFloat (0,5) sg. Entrada 91 2 93. Nome Slow Limit sg. Entrada 91 2 93. SetFloat (0,05) int i float FastLimit sg. Entrada 91 1 93. FloatValue float SlowLimit sg. Entrada 91 2 93. FloatValue float alpha. DeltaPhase SCFloatArrayRef Preço sg. BaseDataIn 91 sg. Entrada 91 0 93. GetInputDataIndex () 93 sg. DataStartIndex 50 i sg. (3 Preço 91 i 93 3 Preço 91 i - 1 93 2 Preço 91 i - 2 93 Preço 91 i - 3 93) 10 detrender Detrender 91 i 93 (0,0962 Suave 91 i 93 0,5769 Suave 91 i - 2 93 - 0,5769 Liso 91 i - 4 93 - 0,0962 Liso 91 i - 6 93) (0,075 Período 91 i - 1 93 0,54) calcular componentes InPhase e Quadratura Q1 91 i 93 (0,0962 Detrender 91 i 93 0,5769 Detrender 91 i - 2 93 - 0,5769 Detrender 91 i - 4 93 - 0,0962 Detrender 91 i - 6 93) (0,075 Período 91 i - 1 93 0,54) I1 91 i 93 Detrender 91 i - 3 93 Avançar a fase de I1 e Q1 em 90 graus jI 91 I 93 (0,0962 I1 91 i 93 0,5769 I1 91 i - 2 93 - 0,5769 I1 91 i - 4 93 - 0,0962 1 91 i - 6 93) (0,075 Período 91 i - 1 93 0,54) jQ 91 i 93 (0,0962 Q1 91 I 93 0,5769 Q1 91 i - 2 93 - 0,5769 Q1 91 i - 4 93 - 0,0962 Q1 91 i - 6 93) (0,075 Período 91 i - 1 93 0,54) Adição de fasores para média de 3 bar I2 91 i 93 I 91 91 - jQ 91 i 93 Q2 91 i 93 Q1 91 i 93 jI 91 i 93 E I e Q antes da aplicação do discriminador I2 91 i 93 0,2 I2 91 i 93 0,8 I2 91 i - 1 93 Q2 91 i 93 0,2 Q2 91 i 93 0,8 Q2 91 i - 1 93 Discriminador homodino Re 91 i 93 I2 91 i 93 I2 91 i - 1 93 Q2 91 i 93 Q2 91 i - 1 93 Im 91 i 93 I2 91 i 93 Q2 91 i - 1 93 - Q2 91 i 93 I2 91 i - 1 93 Re 91 i 93 0,2 Re 91 i 93 0,8 Re 91 i 93 0,9 Im 91 i 93 0,8 Im 91 i 93 93 (i) 93 91) Período 91 i 93) Período 91 i 93) Período 91 i - 93) Período 91 i - 93) Período 91 - I 93 0,67 Período 91 i 93 6 (Período 91 i 93 gt 50) Período 91 i 93 50 Período 91 i 93 0,91 Período 91 i 93 93 Período 91 i 93 0,8 Período 91 i 93 0,8 Período 91 i 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93 (Fase 91 i - 1 93 - Fase 91 i 93 se (DeltaPhase lt 1) DeltaPhase 1 alfa FastLimit DeltaPhase se (alpha lt SlowLimit) alfa SlowLimit MAMA 91 i 93 alfa Preço 91 i 93 (1 - alfa) MAMA 91 i - 1 93 FAMA 91 i 93 0,5 alfa MAMA 91 i 93 (1 - 0,5 alfa) FAMA 91 i - 1 93 Re: A MESA Adaptive Moving Average (MAMA) QUOTEertrader99697Just no caso isso ajuda, anexado é MAMA código que escrevi do MAMA. doc. Uma alteração foi feita para cálculos de ângulo correto no período e fase, caso contrário é por MAMA. doc. Eu verifiquei resultados contra código anterior e esta versão anexada parece correta. No post 4 mama. cpp acima, existem algumas diferenças de MAMA. doc. O arquivo anexado deve ser bom para ir, mas se alguém vê as alterações necessárias, basta postar. Oi Finalmente, há alguém que adicionou um filtro dsp para Sierra Charts. Obrigado :) Seu algo Sierra Charts realmente precisa n está seriamente faltando, como faz o perfil do mercado muito mais eficaz. De qualquer forma eu tenho algumas perguntas. 1) Como carregar este script. De modo que ele pode ser usado na Sierra Charts 2) Será que ele funciona com um ponto gráfico amp figura Re: A MESA Adaptive Moving Average (MAMA) Oi praveenshan, Você carregá-lo como qualquer outro indicador, exceto que está localizado no analisossustom estudosMESA adaptive Média móvel Sim, ele funcionará com Ponto e Figura. Primeiro, adicione o estudo de Ponto e Figura. Em seguida, adicione MESA, mas selecione com base e escolha o estudo PampF. Eu uso MESA todos os dias como eu acho sua inclinação para ser um bom indicador de mudanças de tendência em potencial. Para ver as alterações de declive, defina as opções de Autocolor, no entanto, funciona para você. Com mudanças de inclinação Últimas editado por ertrader 07-26-2010 às 12:49 PM. As médias móveis adaptativas levam a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita de comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a numerosas negociações whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa levou a ferramentas de negociação úteis. Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens de médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição de Análise Técnica de médias móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fizemos a descoberta (embora muitos outros tinham feito antes) que, pela média dos dados para um determinado número de dias, um poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que iria interpretar definitivamente as mudanças de Era quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que compensam as vantagens, Edwards e Magee abandonaram rapidamente seu sonho de negociar de um bungalow da praia. Mas 60 anos depois que escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregar 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 uma tendência de alta. As tendências de baixa são definidas por preços negociando abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial de Médias Móveis.) Esta propriedade que define tendências torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em 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 ficam para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar uma grande parte dos seus lucros em até mesmo os maiores negócios vencedores. As médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média movente e gastaram anos que tentam reduzir os problemas associados com este lag. 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 uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-Peso) EMAy) Onde: O peso é a constante de suavização selecionada pelo analista EMAy é a média móvel exponencial de ontem Um valor de ponderação comum é 0.181, que 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 o lag, a média móvel exponencial não aborda outro problema com médias móveis, que é que seu uso para sinais negociando conduzirá a um grande número de comércios perdedores. Em Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação de negociação é confinada a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas têm sugerido variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação das médias móveis à ação do mercado Um método de resolver as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel seria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores para executar. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da atual ação de mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a razão de volatilidade pode ser um indicador como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as Bandas de Bollinger conhecidas. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada no índice 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 uma faixa de -1,0 a 1,0. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) (soma das variações de preços absolutos para cada barra) Considere um estoque que tem um intervalo de cinco pontos cada dia e no final de cinco dias ganhou um 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 este estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. O princípio de uma tendência de eficiência baseia-se na quantidade de movimento direcional (ou tendência) que você obtém por unidade de movimento de preço 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 baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes terão de 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 (freqüentemente 30) ER é o índice de eficiência que foi anotado 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 adaptável é incluído como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. 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. (Para mais informações sobre a EMA, leia Explorando a Média Móvel Ponderada Exponencialmente. Figura 1: O AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de intervalo-bound visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é a mais próxima da ação de preço. A média móvel simples é mostrada como a linha vermelha. As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis tem até agora sido impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia interessante com um interesse intelectual considerável, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema de comércio rentável. (Para obter mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner E O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades comerciais mais rentáveis. Como um exemplo, razões acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta e representam compras potenciais. Alternativamente, como a volatilidade se move em ciclos, os estoques com o menor índice de eficiência podem ser vistos como oportunidades de fuga. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Desenvolvido por John Ehlers, a MESA Adaptive Moving Average é um indicador de tendências técnicas que, de acordo com o seu criador, Com base na variação de taxa de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. Este método de adaptação apresenta uma rápida e uma média de movimento lento, de modo que a média móvel composta responde rapidamente às mudanças de preços e mantém o valor médio até o próximo bar8217 fechar. Ehlers afirma que, como o fallback de average8217s é lento, você pode criar sistemas de negociação com negociações quase livres de whipsaw. Abaixo você pode ver o indicador plotado em uma plataforma de negociação. Fonte do gráfico: VT Trader Basicamente, o indicador parece duas médias móveis, mas em vez de curvar em torno da ação de preço, o MESA Adaptive MA se move de uma maneira escada como o preço ratchets. Produz duas saídas, MAMA e FAMA. FAMA (Seguindo Adaptive Moving Average) é um resultado de MAMA sendo aplicado para a primeira linha MAMA. O FAMA é sincronizado no tempo com MAMA, mas seu movimento vertical vem com um lag. Assim, os dois don8217t cruzar, a menos que uma grande mudança na direção do mercado ocorre, resultando em um sistema de crossover média móvel, que é praticamente livre de comércio whipsaw, de acordo com Ehlers. A MESA Adaptive Moving Average é usada como uma substituição das médias móveis tradicionais. Como tal, o MAMA e FAMA podem ser negociados como médias móveis ordinárias. Em primeiro lugar, eles atuam como fortes áreas de apoio e resistência e o preço tende a rebotear a partir deles no contato. Isso faz pullbacks para o MAMA e FAMA adequado com tendência áreas de entrada. Em segundo lugar, os cruzamentos entre o MAMA e FAMA, semelhante a uma cruz de ouro ou morte, também são amplamente negociados. Quando o MAMA atravessa o FAMA de baixo e bordas mais altas, isso significa que o mercado provavelmente continuará a subir, gerando um sinal de compra. Por outro lado, quando o MAMA atravessa o FAMA de cima e bordas mais baixas, isso implica que o mercado está baixando mais baixo e provavelmente continuarão a fazê-lo, gerando assim um curto sinal de entrada. A MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usada como um indicador independente, mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs para melhorar sua tomada de decisão. Fundada em 2013, a Tribuna Binária tem como objetivo fornecer aos seus leitores uma cobertura real e real de notícias financeiras. Nosso site está focado nos principais segmentos de ações, moedas e commodities dos mercados financeiros, além de uma explicação interativa e detalhada dos principais eventos e indicadores econômicos. Divulgação de Risco Financeiro A BinaryTribune não será responsabilizada pela perda de dinheiro ou qualquer dano causado por confiar nas informações contidas neste site. Trading forex, ações e commodities sobre a margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. 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