Padrões De Média Móvel Simples

Análise Técnica: Médias Móveis A maioria dos padrões gráficos mostram uma grande variação no movimento de preços. Isso pode tornar difícil para os comerciantes ter uma idéia de uma tendência global de segurança. Um método simples comerciantes usar para combater isso é aplicar médias móveis. Uma média móvel é o preço médio de um título em um determinado período de tempo. Ao traçar um preço médio dos títulos, o movimento dos preços é suavizado. Uma vez que as flutuações do dia-a-dia são removidas, os comerciantes são mais capazes de identificar a verdadeira tendência e aumentar a probabilidade de que ele vai trabalhar em seu favor. (Para saber mais, leia o tutorial de Médias Móveis.) Tipos de Médias Móveis Existem vários tipos diferentes de médias móveis que variam no modo como são calculadas, mas como cada média é interpretada permanece a mesma. Os cálculos diferem apenas em relação à ponderação que eles colocam nos dados de preços, passando de uma ponderação igual de cada ponto de preço para mais peso sendo colocado em dados recentes. Os três tipos mais comuns de médias móveis são simples. Linear e exponencial. Média Móvel Simples (SMA) Este é o método mais comum usado para calcular a média móvel dos preços. Ele simplesmente leva a soma de todos os últimos preços de fechamento durante o período de tempo e divide o resultado pelo número de preços utilizados no cálculo. Por exemplo, em uma média móvel de 10 dias, os últimos 10 preços de fechamento são somados e depois divididos por 10. Como você pode ver na Figura 1, um comerciante é capaz de fazer a média menos responsiva à mudança de preços, aumentando o número Dos períodos utilizados no cálculo. Aumentar o número de períodos de tempo no cálculo é uma das melhores maneiras de medir a força da tendência de longo prazo e a probabilidade de que ele vai reverter. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade deste tipo de média é limitada porque cada ponto da série de dados tem o mesmo impacto no resultado independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais importantes e, portanto, ele também deve ter uma maior ponderação. Este tipo de crítica tem sido um dos principais fatores que levaram à invenção de outras formas de médias móveis. Média Ponderada Linear Este indicador de média móvel é o menos comum entre os três e é usado para resolver o problema da ponderação igual. A média móvel ponderada linear é calculada tomando a soma de todos os preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela posição do ponto de dados e dividindo então pela soma do número dos períodos. Por exemplo, em uma média linear ponderada de cinco dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por cinco, ontem por quatro e assim por diante até que o primeiro dia na faixa do período seja atingido. Estes números são então somados e divididos pela soma dos multiplicadores. Média Móvel Exponencial (EMA) Este cálculo de média móvel utiliza um factor de suavização para colocar um peso mais elevado em pontos de dados recentes e é considerado muito mais eficiente do que a média linear ponderada. Ter uma compreensão do cálculo não é geralmente exigido para a maioria dos comerciantes, porque a maioria dos pacotes gráficos fazer o cálculo para você. A coisa mais importante a lembrar sobre a média móvel exponencial é que ele é mais responsivo a novas informações relativas à média móvel simples. Esta responsividade é um dos principais fatores de por que esta é a média móvel de escolha entre muitos comerciantes técnicos. Como você pode ver na Figura 2, um EMA de 15 períodos aumenta e cai mais rapidamente do que um SMA de 15 períodos. Esta pequena diferença não parece muito, mas é um fator importante para estar ciente, pois pode afetar retornos. Principais usos das médias móveis As médias móveis são usadas para identificar tendências atuais e reversões de tendências, bem como para estabelecer níveis de suporte e resistência. As médias móveis podem ser usadas para identificar rapidamente se uma segurança está se movimentando em uma tendência de alta ou em uma tendência de baixa, dependendo da direção da média móvel. Como você pode ver na Figura 3, quando uma média móvel está indo para cima eo preço está acima dela, a segurança está em uma tendência de alta. Por outro lado, uma média móvel em declive com o preço abaixo pode ser usada para sinalizar uma tendência de baixa. Outro método para determinar o momento é olhar para a ordem de um par de médias móveis. Quando uma média de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, a tendência é para cima. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Movendo inversões de tendência média são formados de duas maneiras principais: quando o preço se move através de uma média móvel e quando se move através de cruzamentos de média móvel. O primeiro sinal comum é quando o preço se move através de uma média móvel importante. Por exemplo, quando o preço de um título que estava em uma tendência de alta cai abaixo de uma média móvel de 50 períodos, como na Figura 4, é um sinal de que a tendência de alta pode estar se reverter. O outro sinal de uma inversão de tendência é quando uma média móvel atravessa outra. Por exemplo, como você pode ver na Figura 5, se a média móvel de 15 dias cruza acima da média móvel de 50 dias, é um sinal positivo de que o preço começará a aumentar. Se os períodos usados ​​no cálculo forem relativamente curtos, por exemplo, 15 e 35, isso poderia indicar uma reversão da tendência de curto prazo. Por outro lado, quando duas médias com intervalos de tempo relativamente longos se cruzam (50 e 200, por exemplo), isso é usado para sugerir uma mudança de tendência em longo prazo. Outra maneira principal de se usar médias móveis é identificar níveis de suporte e resistência. Não é raro ver um estoque que tem sido queda parar o seu declínio e sentido inverso, uma vez que atinge o apoio de uma grande média móvel. Um movimento através de uma grande média móvel é muitas vezes usado como um sinal por comerciantes técnicos que a tendência é inverter. Por exemplo, se o preço rompe a média móvel de 200 dias em uma direção descendente, é um sinal de que a tendência de alta está se revertindo. As médias móveis são uma ferramenta poderosa para analisar a tendência em uma segurança. Eles fornecem suporte útil e pontos de resistência e são muito fáceis de usar. Os intervalos de tempo mais comuns que são usados ​​ao criar médias móveis são 200 dias, 100 dias, 50 dias, 20 dias e 10 dias. Calcula-se que a média de 200 dias seja uma boa medida de um ano comercial, uma média de 100 dias de meio ano, uma média de 50 dias de um quarto de ano, uma média de 20 dias de um mês e 10 Média diária de duas semanas. As médias móveis ajudam os comerciantes técnicos a suavizar um pouco do ruído que é encontrado nos movimentos de preços do dia-a-dia, dando aos comerciantes uma visão mais clara da tendência de preços. Até agora temos focado no movimento de preços, através de gráficos e médias. Na próxima seção, bem olhar para algumas outras técnicas utilizadas para confirmar o movimento de preços e patterns. Moving Média Crossovers Movendo média crossovers são uma maneira comum comerciantes podem usar Moving Averages. Um crossover ocorre quando uma Média Móvel mais rápida (isto é, uma Média Móvel de período mais curto) cruza acima de uma Média Móvel mais lenta (isto é, uma Média Móvel de período mais longo) que é considerada um crossover de alta ou abaixo do qual é considerado um crossover de baixa. O gráfico abaixo do SampP Depository Receipts Exchange Traded Fund (SPY) mostra a Média Simples Simples de 50 dias ea Média Simples de Movimentação de 200 dias este par de média móvel é muitas vezes olhado por grandes instituições financeiras como um indicador de longo alcance da direção do mercado : Observe como a Long-Term 200-dia Simple Moving Average está em uma tendência de alta isso muitas vezes é interpretado como um sinal de que o mercado é bastante forte. Um trader pode considerar comprar quando o SMA de 50 dias de prazo mais curto cruza acima do SMA de 200 dias e, em contraste, um trader pode considerar vender quando o SMA de 50 dias cruza abaixo do SMA de 200 dias. No gráfico acima do SampP 500, ambos os sinais de compra potencial teria sido extremamente rentável, mas o sinal de um potencial de venda teria causado uma pequena perda. Tenha em mente que o crossover de 50 dias, 200 dias de média móvel simples é uma estratégia de longo prazo. Para aqueles comerciantes que querem mais confirmação quando usam crossovers Moving Average, a técnica de cruzamento 3 Simple Moving Average pode ser usada. Um exemplo disto é mostrado no gráfico abaixo do estoque do Wal-Mart (WMT): O método de 3 Movimento Média Simples pode ser interpretado da seguinte maneira: O primeiro cruzamento do SMA mais rápido (no exemplo acima, o SMA de 10 dias) Através da próxima SMA mais rápida (20-dia SMA) atua como um aviso de que os preços podem ser inverter a tendência no entanto, geralmente um comerciante não iria colocar uma ordem real de compra ou venda em seguida. Depois disso, o segundo crossover do SMA mais rápido (10 dias) eo SMA mais lento (50 dias), pode acionar um comerciante para comprar ou vender. Existem várias variantes e metodologias para o uso do método de cruzamento simples 3, alguns são fornecidos abaixo: Uma abordagem mais conservadora pode ser esperar até o meio SMA (20 dias) cruza mais lento SMA (50 dias), mas este É basicamente uma técnica de dois SMA crossover, não uma técnica de três SMA. Um comerciante pode considerar uma técnica de gerenciamento de dinheiro de comprar um tamanho metade quando o rápido SMA atravessa o próximo SMA mais rápido e, em seguida, entrar na outra metade quando o SMA rápida atravessa o mais lento SMA. Em vez de metades, compre ou venda um terço de uma posição quando o SMA rápido atravessa o próximo SMA mais rápido, outro terço quando o SMA rápido cruza o SMA lento eo último terço quando o segundo SMA mais rápido cruza o SMA lento . Uma técnica de crossover de média móvel que usa 8 médias móveis (exponencial) é o indicador de fita exponencial média móvel (consulte: Fita exponencial). Os crossovers do Moving Average são freqüentemente vistos pelos comerciantes. De fato, os crossovers são freqüentemente incluídos nos indicadores técnicos mais populares, incluindo o indicador de Divergência de Convergência Média Móvel (MACD) (ver: MACD). Outras médias móveis merecem consideração cuidadosa em um plano de negociação: As informações acima são apenas para fins informativos e de entretenimento e não constitui conselho de negociação ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer ação, opção, futuro, mercadoria ou produto de forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. Negociação é inerentemente arriscado. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de uso, os materiais e informações fornecidas por este site. A média móvel simples é customizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da garantia por um certo número de vezes Períodos e, em seguida, dividir este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de um título. Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço dos títulos está aumentando. Se ele está apontando para baixo significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo for o tempo para a média móvel, mais suave a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências atuais de preços eo potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples, cobrindo cada uma delas diferentes intervalos de tempo. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias. Isto é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja. A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Predictor Padrão Rubrica Usando OHLC e Médias Móveis Simples O Predictor Padrão Rubric define padrões comparando os níveis de recursos de entrada, avalia os padrões candidatos ao longo de um período de modelagem à direita e usa o Padrões historicamente bem-sucedidos. A fase de construção do padrão é repetida a cada n barras. Inspiração para o Predictor Pattern Rubrica veio do Adaptrade Price Pattern Strategies e Price Action Lab. A versão inicial faz uma busca aleatória de padrões historicamente rentáveis. A razão para a pesquisa aleatória é que eu queria ter todos os componentes no lugar e ver se ele parecia promissor antes de implementar outros algoritmos de pesquisa. O modelo que vou lhe mostrar é completamente não-otimizado no sentido de que não fiz nenhuma tentativa de encontrar insumos que produzam resultados superiores. Sob o capô, o Predictor Padrão Rubrica faz uma enorme quantidade de otimização andando para a frente. Como todos os Preditores que foram construídos, você nunca vê os resultados hipotéticos durante o período de modelagem. O Predictor Pattern Rubrica é um add-in para Dakota 3 escrito em C. O trabalho grunhido é executado em paralelo sobre os núcleos de sistema de computador disponíveis. Atualmente ele só pode utilizar o CPU8217s em 1 computador. Algo assim beneficiaria com o processamento distribuído. Os dados de futuros diários não ajustados do SP são carregados a partir de 121983. Figura 1. Dados de Futuros Não Ajustados SP O sistema está configurado para operar no fechamento do mercado no dia de negociação após o dia em que o sistema foi atualizado. Nenhum custo de negociação foi aplicado. Figura 2. Ajustes de Equidade As entradas são o dia 8217s aberto, alto, baixo, próximo e uma média móvel simples de 5, 10 e 20 períodos do fechamento. O alvo é a variável final listada na aba Dakota 3 Indicators e é o ReturnsIndex do close. Observe que os insumos começam depois que os títulos negociados são abertos, altos, baixos e próximos. É por isso que o open, high, low e close aparecem duas vezes na lista de variáveis. Figura 3. Definições de variáveis ​​de entrada e de destino. Na próxima imagem da tela você verá que a profundidade de entrada máxima está definida para 5. Estamos usando as mais recentes 5 linhas de entradas para construir nosso conjunto de recursos. No total, haverá 5 x 7 35 recursos disponíveis para o algoritmo de construção de padrões. Uma condição de padrão compara 2 recursos usando o operador gt. I8217ve configurar o Predictor de Padrão de Rubrica para que ele possa fazer uso de outros operadores, mas I8217m usando apenas o maior que o operador para esta versão. Uma condição de padrão de exemplo é: Close0 gt SMA (Close, 5) 2 A condição de exemplo está exigindo que o preço de fechamento mais recente seja maior do que a média móvel simples das duas linhas próximas. Os padrões de rubricas consistem de uma ou mais condições. O padrão ocorre quando todas as condições foram atendidas. O Predictor de Padrão de Rubrica estará disponível como parte dos Geradores de Sinal de Predictor Padrão ATS para Dakota 3. Anteriormente nomeado o KNN Predictors e CPredictor em Dakota 2. Na imagem abaixo você pode ver que temos apenas 1 bot no enxame e we8217re não Fazendo uso da adaptação ao enxame. Este sistema levou cerca de 4 horas para caminhar para frente. Executar 15 bots teria sentido porque aumentaria a diversidade. No entanto, isso exigiria 15 vezes o tempo de processamento. Quando eu construir um modelo de produção baseado no Predictor de Padrão de Rubrica eu estarei usando 15 bots. Levaria entre 2 e 3 dias para andar um sistema de 15 bots para a frente em um processador de núcleo duplo em execução em 3Ghz. Figura 4. Configurações de Swarm Na próxima imagem da tela podemos ver a maioria das configurações para o Predictor de Padrão de Rubrica. Figura 5. Configurações do Predictor do Padrão de Rubricas A seguir é apresentada uma explicação de cada configuração. Período de Modelagem. O Período de Modelagem define o número de conjuntos de recursos usados ​​pelo Predictor de Padrão de Rubrica para a correspondência de padrões. O período de modelagem percorre a barra que está sendo processada. Ele não rastreia imediatamente a barra atual porque os dados são necessários para o Período Máximo de Negociação, Atraso de Negociação e potencialmente para a detrending da variável de destino. Profundidade máxima de entrada. O número de linhas de entrada que são usadas para formar o conjunto de recursos para a construção de padrões. Condições mínimas. O número mínimo de condições usadas para formar um padrão. Condições Máx. O número máximo de condições usadas para formar um padrão. Min Instâncias. O número mínimo de vezes que um padrão candidato deve ter ocorrido durante o período de modelagem a ser considerado para uso. Instâncias Máx. O número máximo de vezes que um padrão candidato ocorreu durante o período de modelagem. Se existissem mais instâncias de padrão do que as instâncias máximas, o padrão não é considerado para uso. O Ganho Mínimo, Perda Máxima, Taxa Min Win, Fator de Lucro Mínimo e Período Máximo de Negociação são usados ​​ao avaliar o desempenho de um determinado padrão durante o período de modelagem. Os lucros e as perdas hipotéticas são computados usando a série alvo detrended se o Período Detrend for maior que 1, caso contrário eles são calculados usando a série alvo. Observe que a série alvo detrended terá uma variação menor do que a série alvo. O atraso de negociação Dakota 3 (sinal do projeto por) e selecionados negociados série (Open ou Close) se aplicam para mantê-lo tão realista quanto possível. Ganho mínimo. Operações hipotéticas, para uma determinada instância de um padrão, são fechadas se o ganho em capital próprio atingir ou exceder o Ganho Min. Perda máxima. Negociações hipotéticas, para uma determinada instância de um padrão, são fechadas se a perda patrimonial exceder a perda máxima. Taxa Min Win. Ao avaliar um padrão durante o período de modelagem, o número hipotético de vencedores dividido pelo número de negócios deve ser maior ou igual à Taxa Min Win para o padrão a ser considerado para uso. Fator de lucro mínimo. Ao avaliar um padrão durante o período de modelagem, a soma hipotética das negociações rentáveis ​​dividida pelo valor absoluto da soma de negociações perdedoras deve ser maior ou igual ao Fator de Lucro Mínimo para que o padrão seja considerado para uso. Período Máximo de Negociação. O prazo máximo para o qual um comércio hipotético pode ser aberto. O Período Máximo de Negociação também se aplica quando se caminha para a frente gerando sinais comerciais reais. Período de Detrend. O período da média móvel simples centrada que é usada para detrend a série de alvo. Futuras versões provavelmente usarão um filtro digital de melhor qualidade ou pelo menos oferecerão um filtro digital de melhor qualidade como alternativa. Avaliação Algo. Estão disponíveis dois métodos de avaliação de padrões candidatos ao longo do período de modelação. O primeiro considera o desempenho hipotético de cada padrão instâncias apenas eo segundo também examina a média das equidade curvas após cada instância de um dado padrão. Os parâmetros restantes para o Predictor de Padrão de Rubrica aparecem na imagem abaixo. Figura 6. Configurações do Predictor do Padrão de Rubricas (continuação) Exit Rule. Os negócios do sistema podem ser fechados com base em uma meta de lucro, lucro projetado ou duração projetada. A regra de saída não se aplica quando se avaliam instâncias de padrão, ela só se aplica aos sinais de negociação do sistema real avançando. Se os comércios são saídos usando um alvo do lucro então o lucro será computado usando a série do alvo. Meta de Lucro. A meta de lucro a ser utilizada se os negócios do sistema forem fechados usando o método Lucro alvo. O lucro será em unidades da série alvo que é a série final definida na aba Dakota 3 Indicadores. O atraso de negociação se aplica. Parar a perda de . Se aplicar stop-loss é definido como True, então os negócios do sistema serão fechados se a perda de trade exceder o valor de Stop-Loss especificado pelo usuário. O lucro é calculado usando a série alvo. O atraso de negociação se aplica. Estender negócios. Se Extend Trades estiver definido como True, então novos padrões poderão potencialmente estender a duração da posição de negociação atual. Iterações. O número de padrões a serem criados e avaliados durante a fase de construção do padrão. Período Retrain. O número de barras para caminhar antes de construir um novo conjunto de padrões. Randomize Retrain. Se Randomize Retrain estiver definido como True, então o Retrain Period irá variar aleatoriamente entre 0,75 e 1,25 vezes o Retrain Period. A curva de equidade aparece na imagem abaixo. Figura 7. Curva de Equidade Demora um pouco mais de 8 anos de dados antes que o primeiro sinal de negociação possa ser gerado. Toda a curva de patrimônio líquido está fora da amostra. It8217s não brilhante, no entanto, it8217s muito promissor e it8217s primeiros dias. Eu fiz outra execução deste sistema e uma curva de eqüidade de forma muito semelhante foi produzida. Hoje à noite eu planejo executar 10.000.000 iterações para ver se os resultados melhoram ou não. Seguem-se as estatísticas do comércio. Figura 8. Estatísticas de Comércio Observe que o Tempo de Posição é maior que 73,55 devido ao período de 8 anos em que nenhum sinal é emitido. O próximo passo será tentar usar a programação genética para, esperamos, produzir resultados superiores mais rapidamente. Pós-navegação