Transformação de média mudança adaptação

RibbonsPlotter Indicator RibbonsPlotter é um superindicador que traça uma grande variedade de funções de fita ou banda em um gráfico de dentro de um único indicador, semelhante ao gráfico abaixo: Esta Banda de Bollinger (Fita). Por exemplo, é um tipo de indicador bem conhecido onde a linha central é definida como uma média móvel simples e o deslocamento vertical usado para calcular as bandas acima e abaixo dessa média móvel é algum múltiplo do desvio padrão. A flexibilidade do RibbonPlotters decorre do fato de que o usuário pode especificar a função da linha central independentemente da função de deslocamento usada na criação da banda. Ele também permite que muitas bandas em vez de uma única banda sejam plotadas acima e abaixo da ação de preço, daí o nome quotribbonquot plotter. A linha central, ou referência, é especificada pelo usuário por um parâmetro de entrada RefID. E pode ser uma das seguintes funções: Use UpperBandRef e LowerBandRef como linhas centrais para desvios fitas (permite que as fórmulas personalizadas sejam especificadas). Média de Movimento Aritmética Simples (AMA) Linha de Regressão Linear Externa (EMA) Linha de Regressão Linear (LR) Média de Mudança Adaptativa de Kaufman (KAMA) Tillson T3 Média de Movimento Exponencial Triplo (T3) Média Mover Jurik (JMA) Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP) Valor fixo (Zero, por exemplo, irá traçar as bandas de desvio sobre o eixo zero, sem qualquer ação de preço vertical). A função Jurik Moving Average requer que o usuário compre este complemento de Tradestation da Jurik Research. A chamada para esta função é comentada, pois a maioria dos usuários não terá licença para usar esta função. Aqueles que estão licenciados podem descomentar a seção apropriada de código no método local RibbonsCalc para implementar esse recurso. A linha central do valor fixo permite que o usuário veja o componente de desvio das bandas sem o movimento vertical induzido pela ação do preço. Com um valor fixo de zero, o RibbonPlotter irá traçar as fitas de desvio em torno do eixo zero e pode ser colocado em um sub-gráfico abaixo do símbolo do gráfico principal. O usuário pode especificar a função de desvio utilizada para produzir as fitas de forma independente da função da linha central (referência), especificando um parâmetro de entrada, DevID. A função de desvio pode ser uma das seguintes: Desvio Padrão (Bandas Bollinger) Erro Padrão (Bandas Jon Andersen) Faixa Real Média - ATR (Bandas Keltner) Jurik Média Realidade JATR (ATR usando Jurik Moving Average) Porcentagem de Pontos Por que usar o RibbonPlotter Indicador O indicador RibbonPlotter consolida a capacidade de plotar uma grande variedade de fitas em um único indicador. Este indicador, em seguida, pode substituir vários outros indicadores e fornece uma interface de usuário consistente para esta coleção de funções. Utiliza características da OOEL, como métodos locais para aumentar a eficiência. RibbonsPlotter2 é uma versão mais antiga do RibbonsPlotter que usa Function RibbonsCalc2 para calcular todos os valores das fitas, em vez de um método local RibbonsCalc. Isso torna o RibbonsPlotter2 compatível com as versões da Tradestation antes de 9.0. A função RibbonsCalc2 também pode ser chamada de uma estratégia. Uma vez que a mesma função gera valores tanto para a estratégia como para o indicador RibbonPlotter2, o usuário pode ter certeza de que os valores serão os mesmos, desde que os parâmetros de entrada correspondam. A única função de fita multifuncional RibbonsCalc2 tem muitos benefícios para o desenvolvedor de estratégias de negociação automatizadas: o otimizador pode testar muitos tipos diferentes de estratégias de negociação sem alterar a codificação da estratégia básica, pois o processo de otimização pode, por exemplo, alternar entre Bollinger Band, Keltner Teste de Banda e Porcentagem sem requerer manipulação manual ou duplicação do código da estratégia. As revisões de código e as atualizações podem ser feitas em um único local, sem a necessidade de duplicar as mudanças ao longo de vários indicadores ou estratégias diferentes. Uma interface de usuário consistente em muitas funções separadas torna o código mais fácil de usar e, portanto, menos propenso a erros inadvertidos. Testes do RibbonPlotter O RibbonPlotter é capaz de produzir uma grande variedade de gráficos de fita. Alguns dos exemplos apresentados abaixo representam as funções mais comuns e conhecidas de fita ou banda. Uma ou duas variações menos comuns também são mostradas. As fitas Bollinger são formadas a partir de uma linha central média aritmética média e uma função de deslocamento StdDev. Este gráfico mostra bandas em deslocamentos de 1, 2 e 3 desvios-padrão. As bandas se ampliam de forma característica quando o preço está sendo tendência e estreito durante a consolidação. Anderson Ribbons usa uma linha central de regressão linear e uma função de desvio StdErr. Cada banda representa um incremento de erro padrão longe da linha central. A linha central de regressão linear abraça o preço mais de perto do que uma média móvel, e as bandas de erro padrão não se expandem significativamente quando a ação do preço está a variar, ao contrário das Bandas Bollinger. Em vez disso, bandas estreitas indicam que o preço está sempre próximo da linha de regressão. Bandas amplas sugerem aumentar a volatilidade do preço longe da linha de regressão e normalmente são vistas durante uma interrupção de uma tendência. Essa faixa representa uma linha central de Jurik Moving Average (JMA) e um desvio percentual da linha central. A propriedade Jurik Moving Average é popular devido à sua suavidade e baixo atraso. Ele deve ser comprado como um complemento para Tradestation. O Tilton T3 Moving Average é semelhante e tem quase a suavidade e baixo atraso do Jurik, e está disponível para os usuários da Tradestation como uma função integrada. Esta linha central da média móvel de Kaufman mostra a linha central de capacidade horizontal relativa durante a consolidação. Em combinação com as bandas de desvio do StdErr, é uma base interessante para um sistema de reversão para o tipo médio de comércio. As fitas de Keltner são formadas por uma linha central exponencial de média móvel (EMA) e uma função de deslocamento de alcance real médio (ATR). Uma linha central Tillson T3 e a função de desvio Jurik Average True Range (JATR) são uma variação interessante. Em comparação com as bandas de Keltner. Tanto a linha central quanto as fitas têm um pouco menos de ruído. Esta é uma linha central Jurik Moving Average com fitas de desvio percentual. Estas fitas mantêm uma largura de banda relativamente estável. Especificar uma linha central de Zero em vez de uma função de preço permite que esta função de deslocamento StdDev seja vista sem os efeitos de ação de preço. Isso torna mais fácil ver como a função de deslocamento reage à volatilidade e novidade do preço. Esta função StdErr também está sendo exibida com uma linha central de zero. Este tipo de exibição permite uma comparação mais útil com a função de deslocamento StdDev acima. É mais fácil ver as características únicas e as diferenças entre as funções de desvio quando são exibidas sobre uma referência fixa em vez de seguir a ação de preço. Os parâmetros de entrada do RibbonPlotter UpperBandsRef e LowerBandsRef são os preços de entrada utilizados para calcular as linhas centrais superior e inferior. Normalmente, estes são os mesmos e, portanto, produzem uma única linha central. No entanto, o usuário pode definir linhas centrais separadas para as bandas superiores e as faixas inferiores, daí os dois parâmetros de entrada. RefID seleciona a função a ser usada para calcular a (s) linha (s) central (es). Um valor de 0 indica que a função de desvio será plotada centrada sobre o eixo zero, em vez de seguir o preço. As outras funções usadas para calcular a linha central (AMA, EMA, LR, etc.) são números na ordem de seus parâmetros de comprimento após o RefID. Para selecionar uma linha central média exponencial, por exemplo, o usuário entraria em 2, pois EMALength aparece na segunda posição após o RefID. O usuário especificaria um RefID de 3, 4 ou 5 para escolher uma linha central consistindo em uma linha de regressão linear, uma média móvel de Kaufman ou uma média móvel Tillson T3, respectivamente, pois esta é a ordem em que os parâmetros de comprimento correspondentes aparecem na entrada Lista de parâmetros. NBands é o número de bandas (fitas) acima e abaixo para serem plotadas. StartMult é o multiplicador a ser usado para a primeira banda. As fitas subseqüentes até um total de NBands são desenhadas adicionando Incremento ao multiplicador de partida para a primeira banda. ShowCenterLine permite ao usuário exibir ou não exibir a linha central para as fitas. O DisplayParameters determina se os valores dos parâmetros para a função da linha central e de desvio serão exibidos no gráfico no texto, como foi feito nas amostras mostradas. Esses rótulos de texto foram desenhados pelo indicador em vez de serem adicionados manualmente depois que o gráfico foi produzido. CLVertPct, DevVertPct, CLHorizPct e DevHorizPct são os deslocamentos verticais e horizontais (em porcentagem do intervalo de gráfico vertical ou horizontal) usados ​​para posicionar a localização dos rótulos de texto no gráfico. Além disso, o indicador incorpora quotesmart posicionamento das etiquetas. Se a ação de preço estiver perto da borda inferior do gráfico e o usuário especificou que o rótulo deve ser desenhado perto da parte inferior do gráfico, o programa virará automaticamente o rótulo para o topo do gráfico para evitar substituir a ação de preço . O deslocamento vertical da borda inferior do gráfico especificado pelo usuário será preservado, mas isso se tornará o deslocamento vertical da borda superior do gráfico. Por Michael R. Bryant Os indicadores técnicos são um dos elementos fundamentais da negociação sistemática . Os indicadores, como as médias móveis ou estocásticas, podem ser vistos como transformações das séries de entrada (tipicamente, preço ou volume) projetadas para acentuar um aspecto particular do mercado, como sua tendência ou ciclo. Embora fundamentais para os métodos de negociação mais sistemáticos, muitos comerciantes evitam os indicadores mais comuns, como as médias móveis simples e o indicador de força relativa (RSI), na crença de que o mercado se adaptou ao seu uso, reduzindo sua eficácia. Uma maneira de compensar o efeito da eficiência do mercado na viabilidade dos indicadores técnicos é modificá-los de maneira significativa. Por exemplo, o indicador 1 de Chande e Krolls VIDYA é uma média móvel exponencial em que o fator de suavização depende da volatilidade do mercado, de modo que o comprimento efetivo de retrocesso seja reduzido quando a volatilidade aumenta. Neste artigo, eu desenvolvo uma extensão da abordagem adaptativa look-back e mostra como aplicá-la a uma variedade de indicadores com apenas algumas linhas de código extra. Os indicadores resultantes fornecem maior versatilidade do que os indicadores anteriores e podem ser mais consistentes com uma visão estatística dos mercados. Adaptando o comprimento do look-back Dado que os mercados estão em constante mudança, faz sentido tentar se adaptar às mudanças tanto quanto possível. A maioria dos indicadores técnicos foram originalmente desenvolvidos com um comprimento fixo, por exemplo, o número de barras em uma média móvel simples. Vários autores propuseram adaptar o tempo de retorno à volatilidade do mercado. Para o indicador Variable Index Dynamic Average (VIDYA), por exemplo, Chande e Kroll usaram várias métricas diferentes, incluindo um índice de volatilidade baseado em um desvio padrão normalizado de preço em que valores mais altos do índice resultaram em um comprimento de retorno efetivo mais baixo . A idéia era que, durante períodos de maior volatilidade, a média móvel deveria ser mais sensível ao mercado, enquanto que em períodos de menor volatilidade, uma média móvel de longo prazo era mais consistente com o comportamento do mercado. Kaufman teve uma abordagem um pouco diferente. 2 A idéia por trás de sua Média de Mudança Adaptativa Kaufman (KAMA) foi que, durante períodos de alta volatilidade, você é mais provável que obtenha chicotetes quando o mercado se desloca de um lado para o outro, resultando em perdas repetidas. Para evitar isso, ele usou um período mais longo para a média móvel durante períodos de ação de preço discreta, de modo que a média seria menos sensível à volatilidade do mercado, resultando em menos reversões. Durante a tendência de ação do mercado, o período da média móvel diminuiu, de modo que os negócios poderiam reagir mais rapidamente à mudança de direção. Para medir quotchoppinessquot, Kaufman usou o chamado Rácio de eficiência (ER), que mede o valor absoluto da mudança de preço ao longo do período de retrocesso dividido pela soma dos valores absolutos das variações de preço de barras para barras ao longo de No mesmo período. Se, por exemplo, a variação líquida no preço for zero - o preço é o mesmo no final do período como no início - então o ER será zero. Nesse caso, o mercado é perfeitamente ineficiente na medida em que pode se mover muito de bar para bar, mas não vai a lugar nenhum. Se, por outro lado, o mercado se move de forma constante em uma direção (para cima ou para baixo), de modo que cada movimento de barras contribua para a mudança líquida de preço, o ER será 1. Neste caso, o mercado é perfeitamente eficiente em Que todas as jogadas dos preços das barras contribuem para a tendência. Em geral, o ER ficará entre 0 e 1. Uma visão diferente dos comprimentos de visão adaptativa Embora muitas métricas diferentes possam - e tenham sido - usadas para adaptar os comprimentos de look-back, o índice de eficiência captura um aspecto fundamental do mercado Ação, a saber, a diferença entre tendências e comportamento cíclico. Os altos valores de ER implicam um mercado fortemente tendencial, o que significa muito pouco movimento cíclico, e os baixos valores de ER implicam pouca tendência e, portanto, mais movimento cíclico (exceto no caso de pouco movimento). Isso tende a apoiar a abordagem de Kaufmans. No entanto, sua decisão de usar longos comprimentos em mercados agitados baseia-se em (1) o pressuposto de que estavam adaptando o comprimento de olhar para trás de uma média móvel, e (2) a idéia de que a média móvel é usada para desencadear uma Entrada comercial ou saída. Um ponto de vista alternativo é o escolhido por John Ehlers através do seu trabalho na aplicação de métodos de processamento de sinais para negociação. 3 Sua visão é mais do que a tentativa de modelar mais de perto a parte do mercado de interesse (por exemplo, o componente de tendência ou o componente do ciclo). A partir desse ponto de vista, uma média móvel em um mercado agitado deve usar um comprimento mais curto para capturar mais precisamente a maior freqüência representada pelo choppiness, enquanto que em um mercado fortemente tendencial, um comprimento de look-back mais longo é mais consistente com O movimento do mercado. Um terceiro ponto de vista é o que eu adotei aqui, mais um estatístico. Primeiro, não podemos assumir nada mais do que absolutamente necessário sobre o indicador em questão e como ele pode ser usado. Em particular, não podemos assumir que o indicador em questão é uma média móvel, e não podemos assumir o seu preço aplicado. Poderia, por exemplo, ser o RSI de volatilidade ou a média móvel do estocástico de volume. O indicador pode ser usado em conjunto com outros indicadores como parte de uma regra maior para entrada ou saída, em vez de por si só. Com esta visão mais estatisticamente orientada, o objetivo é criar regras de negociação que tenham validade estatística, o que significa que elas se encaixam bem na ação do preço sem excesso de ajuste. Não assumimos que nós sabemos como os mercados funcionam bem o suficiente para tomar decisões específicas sobre se o comprimento do look-back deve aumentar ou diminuir com algo como o índice de eficiência. Em vez disso, temos algum motivo para acreditar que o índice de eficiência pode ter relevância e, portanto, queremos incluí-lo como uma variável, mas deixamos ao mercado para nos informar se e como ele se enquadra. Testes estatísticos são usados ​​para nos dizer Se a estratégia de negociação que contém o indicador é estatisticamente válida ou se o excesso de ajuste, por exemplo, é inválido porque ele se ajusta ao ruído e não ao sinal do mercado. Uma aparência adaptativa mais versátil Dada a discussão anterior, o comprimento de retorno adaptativo desenvolvido aqui será baseado na relação de eficiência (ER) e usará um parâmetro para determinar a relação entre ER e o comprimento de look-back. Em particular, considere a seguinte equação: VER quadrado (ER - (2 ER-1) 2. (1 - TrendParam) 0,5) em que VER é a relação de eficiência variável, e TrendParam é o parâmetro de tendência, que pode tomar qualquer valor positivo ou Valor negativo e que determina se o comprimento de look-back aumentará ou diminuirá com aumento de ER. Esta é essencialmente apenas uma maneira de reverter a relação ER dependendo do parâmetro de tendência. Como mostrado abaixo, em vez de dimensionar a constante de suavização por ER, como fazem Chande e Kroll e Kaufman essencialmente, usamos VER. Com valores positivos de TrendParam, VER varia positivamente com ER, enquanto que com valores negativos de TrendParam, VER varia negativamente com ER. Com TrendParam igual a zero, VER é igual a 1 para todos os valores de ER. O quadrado é usado para escalar melhor os valores para uso como multiplicador, conforme explicado a seguir. Para calcular o comprimento de aparência adaptativo usando esta equação, multiplicamos o valor original da constante de suavização, Alpha, que corresponde ao comprimento original de look-back, por VER: VAlpha Alpha VER em que VAlpha é a constante de suavização adaptativa e Alpha é o valor original da constante de suavização. A relação entre a constante de suavização e o comprimento de look-back é a mesma que para a média móvel exponencial, em que N é o comprimento de look-back e Alpha é a constante de suavização. Esta equação também pode ser escrita para N em termos de Alpha, pois o comprimento de retorno adaptativo é, portanto,