La moyenne mobile adaptative (AMA) est utilisée pour construire une moyenne mobile avec une faible sensibilité aux bruits de série de prix et est caractérisée par un retard minimal pour la détection de tendance. Cet indicateur a été développé et décrit par Perry Kaufman dans son livre Smarter Trading. Un des inconvénients de différents algorithmes de lissage pour la série de prix est que les sauts de prix accidentels peuvent entraîner l'apparition de faux signaux de tendance. D'autre part, le lissage conduit au retard inévitable dans la prédiction des tendances. Cet indicateur a été développé pour surmonter ces deux inconvénients. Indicateur de la moyenne mobile adaptative Pour définir l'état actuel du marché, Kaufman a introduit la notion de ratio d'efficacité (ER), qui est calculée par la formule suivante: ER (i) - valeur courante du ratio d'efficacité Signal (i) - Prix (i - N)) - valeur du signal de courant, valeur absolue de la différence entre le prix actuel et le prix N la période écoulée Bruit (i) Somme (ABS (Prix (i) - Prix (i-1) Valeur de bruit courante, somme des valeurs absolues de la différence entre le prix de la période courante et le prix de la période précédente pour N périodes. Dans une tendance forte, le ratio d'efficience (ER) tend vers 1 s'il n'y a pas de mouvement dirigé, il sera un peu plus de 0. La valeur obtenue de ER est utilisée dans la formule de lissage exponentiel: EMA (i) Prix ) SC EMA (i - 1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA constante de lissage, n - période de EMA exponentielle en mouvement (i - 1) - valeur précédente de EMA. Le taux de lissage pour le mât de marché rapide est comme pour l'EMA avec la période 2 (rapide SC 2 (21) 0,6667), et pour la période de pas de tendance la période EMA doit être égale à 30 (SC 2 lent (301) 0,06452). On obtient ainsi la constante de lissage du nouveau changement (constante de lissage à l'échelle) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rapide - lent SC) lente SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Pour une influence plus efficace du (I) (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (après réarrangement AMA (i) - valeur courante de AMA AMA (i-1) - valeur antérieure (i) AMA (i) AMA (i-1) De AMA SSC (i) - valeur courante de la constante de lissage à l'échelle. Mots-clés Adaptatifs conduisent à de meilleurs résultats Les moyennes mobiles sont un outil préféré des commerçants actifs. Cependant, lorsque les marchés se consolident, Cet indicateur conduit à de nombreuses opérations whipsaw, résultant en une série frustrante de petites victoires et pertes. Les analystes ont passé des décennies tentent d'améliorer la moyenne mobile simple. Notre article, nous regardons ces efforts et de trouver que leur recherche a conduit à la négociation utile outils. Avantages et inconvénients des moyennes mobiles Les avantages et les inconvénients des moyennes mobiles ont été résumés par Robert Edwards et John Magee dans la première édition de Technical Analysis of Tendances des stocks. Quand ils ont dit et, c'était en 1941 que nous avons fait la découverte délicieusement (bien que beaucoup d'autres l'aient fait avant) qu'en faisant la moyenne des données pour un nombre déclaré de jours, on pourrait dériver une sorte de ligne de tendance automatisée qui interpréterait certainement les changements de TrendIt semblait presque trop beau pour être vrai. En fait, c'était trop beau pour être vrai. Avec les inconvénients l'emportant sur les avantages, Edwards et Magee ont rapidement abandonné leur rêve de commercer à partir d'un bungalow de plage. Mais 60 ans après avoir écrit ces mots, d'autres persistent à essayer de trouver un outil simple qui serait sans effort livrer la richesse des marchés. Moyennes mobiles simples Pour calculer une moyenne mobile simple. Ajoutez les prix pour la période désirée et divisez par le nombre de périodes sélectionnées. Pour trouver une moyenne mobile de cinq jours, il faudrait additionner les cinq cours de clôture les plus récents et diviser par cinq. Si la clôture la plus récente est supérieure à la moyenne mobile, le stock serait considéré comme étant en hausse. Les tendances à la baisse sont définies par les cours négociés en dessous de la moyenne mobile. (Pour en savoir plus, consultez notre didacticiel sur les moyennes mobiles.) Cette propriété de définition de tendance permet aux moyennes mobiles de générer des signaux commerciaux. Dans sa plus simple application, les commerçants achètent lorsque les prix se déplacent au-dessus de la moyenne mobile et se vendent lorsque les prix passent sous cette ligne. Une approche comme celle-ci est garantie pour mettre le commerçant sur le côté droit de chaque commerce important. Malheureusement, tout en lissant les données, les moyennes mobiles seront à la traîne de l'action du marché et le commerçant restituera presque toujours une grande partie de leurs profits sur les plus grands métiers gagnants. Moyennes mobiles exponentielles Les analystes semblent aimer l'idée de la moyenne mobile et ont passé des années à essayer de réduire les problèmes associés à ce décalage. L'une de ces innovations est la moyenne mobile exponentielle (EMA). Cette approche attribue une pondération relativement plus élevée aux données récentes et, par conséquent, elle reste plus proche de l'action de prix qu'une simple moyenne mobile. La formule pour calculer une moyenne mobile exponentielle est la suivante: EMA (Weight Close) ((1 poids) EMAy) Où: Weight est la constante de lissage sélectionnée par l'analyste EMAy est la moyenne mobile exponentielle d'hier Une valeur de pondération commune est de 0.181, Est proche d'une moyenne mobile simple de 20 jours. Un autre est 0.10, qui est approximativement une moyenne mobile de 10 jours. Bien qu'elle réduise le décalage, la moyenne mobile exponentielle ne parvient pas à résoudre un autre problème avec les moyennes mobiles, c'est-à-dire que leur utilisation pour les signaux commerciaux conduira à un grand nombre de métiers perdants. Dans les nouveaux concepts dans les systèmes de négociation technique. Welles Wilder estime que les marchés ne tendent qu'un quart du temps. Jusqu'à 75% des transactions commerciales se limitent à des fourchettes étroites, lorsque les signaux d'achat et de vente moyens mobiles seront générés à plusieurs reprises lorsque les prix se déplaceront rapidement au-dessus et au-dessous de la moyenne mobile. Pour résoudre ce problème, plusieurs analystes ont suggéré de faire varier le facteur de pondération du calcul EMA. Adaptation des moyennes mobiles à l'action du marché Une méthode pour remédier aux inconvénients des moyennes mobiles consiste à multiplier le facteur de pondération par un ratio de volatilité. Faire cela signifie que la moyenne mobile serait plus loin du prix actuel sur les marchés volatils. Cela permettrait aux gagnants de courir. Comme une tendance vient à sa fin et les prix se consolident. La moyenne mobile se rapprocherait de l'action actuelle du marché et, en théorie, permettrait au commerçant de conserver la plupart des gains capturés pendant la tendance. Dans la pratique, le rapport de volatilité peut être un indicateur tel que la bande passante de Bollinger, qui mesure la distance entre les bandes de Bollinger bien connues. Perry Kaufman a suggéré de remplacer la variable poids dans la formule EMA par une constante basée sur le ratio d'efficacité (ER) dans son livre, New Trading Systems and Methods. Cet indicateur est conçu pour mesurer la résistance d'une tendance, définie dans une plage de -1,0 à 1,0. Il est calculé avec une formule simple: ER (changement de prix total pour la période) (somme des variations de prix absolues pour chaque barre) Considérons un stock qui a une fourchette de cinq points chaque jour, et au bout de cinq jours a gagné un total De 15 points. Cela se traduirait par un ER de 0,67 (mouvement ascendant de 15 points divisé par la plage totale de 25 points). Si ce stock avait diminué de 15 points, l'ER serait de -0,67. Le principe de l'efficacité des tendances est basé sur la quantité de mouvement directionnel (ou de tendance) que vous obtenez par unité de mouvement de prix sur une période donnée. Période définie. Un RE de 1,0 indique que le stock est dans une tendance haussière parfaite -1,0 représente une tendance baissière parfaite. Concrètement, les extrêmes sont rarement atteints. Pour appliquer cet indicateur pour trouver la moyenne mobile adaptative (AMA), les commerçants devront calculer le poids avec la formule assez complexe suivante: C (ER SCF SCS) SCS 2 Où: SCF est la constante exponentielle pour le plus rapide EMA admissible (habituellement 2) SCS est la constante exponentielle pour le plus lent EMA admissible (souvent 30) ER est le ratio d'efficacité qui a été noté ci-dessus La valeur de C est ensuite utilisé dans la formule EMA au lieu de la variable de poids plus simple. Bien que difficile à calculer à la main, la moyenne mobile adaptative est incluse comme option dans presque tous les progiciels commerciaux. Les exemples d'une moyenne mobile simple (ligne rouge), d'une moyenne mobile exponentielle (ligne bleue) et de la moyenne mobile adaptative (ligne verte) sont présentés à la figure 1. (Pour plus d'informations sur l'EMA, lisez Exploration de la moyenne mobile exponentiellement pondérée. Figure 1: L'AMA est en vert et montre le degré d'aplatissement le plus élevé dans l'action liée à la portée vue du côté droit de ce graphique. Dans la plupart des cas, la moyenne mobile exponentielle, indiquée par la ligne bleue, est la plus proche de l'action de prix. La moyenne mobile simple est représentée par la ligne rouge. Les trois moyennes mobiles montrées dans la figure sont toutes sujettes à des métiers de whipsaw à divers moments. Cet inconvénient des moyennes mobiles n'a jusqu'à présent pas été possible d'éliminer. Conclusion Robert Colby a testé des centaines d'outils d'analyse technique dans The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Il a conclu, Bien que la moyenne mobile adaptative soit une nouvelle idée intéressante avec un appel intellectuel considérable, nos essais préliminaires ne montrent aucun avantage pratique réel à cette méthode de lissage de tendance plus complexe. Cela ne signifie pas que les commerçants devraient ignorer l'idée. L'AMA pourrait être combinée à d'autres indicateurs pour développer un système commercial rentable. (Pour en savoir plus sur ce sujet, lisez Découverte des canaux de Keltner et de l'oscillateur Chaikin.) L'ER peut être utilisé comme un indicateur de tendance autonome pour repérer les opportunités commerciales les plus rentables. À titre d'exemple, les ratios supérieurs à 0,30 indiquent de fortes hausses et représentent des achats potentiels. Développé par Perry Kaufman, Kaufman8217s Adaptive Moving Average est conçu non seulement pour agir comme une moyenne mobile, mais aussi pour suivre le degré de bruit Dans la tendance et ajuster en conséquence. Il change automatiquement sa vitesse en fonction de la volatilité du marché. L'AMA est utilisé comme un remplacement des moyennes mobiles ordinaires et quand il a été présenté en 1995, il était supérieur aux tentatives précédentes de créer une moyenne mobile intelligent, car il offrait un plus grand contrôle utilisateur. Fondamentalement, lorsque le marché tend fortement et qu'il n'y a que des mouvements de contre-tendance mineurs (pullbacks), il ya très peu de bruit et vous préféreriez que le MA suive de près l'action de prix, ainsi vous voudriez qu'il ait une plus petite portée de trackback . D'autre part, si le marché est à portée et est dominé par des barres qui se compensent, ce que vous voulez est une moyenne mobile avec une période de retour plus longue qui lisse it out et donc d'éviter les faux signaux. Ce que Kaufman a fait est de tordre la moyenne mobile exponentielle avec un algorithme qui permettrait d'ajuster la constante de lissage EMA8217s par rapport au ratio de la direction du marché et la volatilité, il est maintenant sensible à la tendance et la volatilité. Voici la formule à partir de laquelle l'AMA est dérivée: AMA C close (t) 8211 AMA (t-1) AMA (t-1), où C est l'aspect adaptatif de la constante de lissage. Cependant, il ya un certain nombre de calculs avant d'arriver à C, mais nous ne les énumérerons pas ici aussi simplifier les choses. Il est plus important de se rendre compte que Kaufman8217s Adaptive Moving Average excelle grâce à sa capacité à répondre aux conditions du marché 8217 changements dynamiques, ce qui est un avantage majeur par rapport aux stratégies de négociation basées sur des moyennes mobiles avec des périodes de rétrolien fixe. De plus, en plus d'utiliser le KAMA comme indicateur autonome, il peut aussi servir à lisser d'autres indicateurs. Tout comme les autres membres de la famille des indicateurs de la moyenne mobile, Kaufman8217s AMA agit comme un solide niveau de résistance de support qui génère des signaux d'entrée avec tendance au contact, ainsi que des signaux de sortie lorsqu'une inversion de tendance est évidente. Découvrez la différence entre une moyenne mobile simple, une moyenne mobile exponentielle et la moyenne mobile adaptative de Kaufman8217 sur la capture d'écran ci-dessous. Tracé en bleu clair est une moyenne mobile simple de 14 périodes, tandis que l'EMA de 14 périodes est coloré en jaune. Comme vous pouvez le voir, Kaufman8217s Adaptive Moving Average (ligne violette) est relativement plat pendant la plupart du temps que le marché détient dans une gamme de négociation serré dans la plus grande période de tendance baissière, donc il produira moins faux signaux d'entrée dans la zone de consolidation . Fondé en 2013, Binary Tribune vise à fournir à ses lecteurs une couverture actualisée et actualisée des informations financières. Notre site Web est axé sur les principaux segments des marchés financiers, des devises et des matières premières, ainsi qu'une explication interactive et interactive des principaux événements et indicateurs économiques. Divulgation des risques financiers BinaryTribune ne sera pas tenu responsable de la perte d'argent ou de tout dommage causé par l'utilisation des informations contenues sur ce site. 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