Moving Average Optimization

MetaTrader 4 - Indicadores Otimizar single Moving average trading - indicator para MetaTrader 4 Este código está seguindo a idéia de MA Profit, exceto que ele está usando uma única média móvel em vez do sistema de média móvel cruzada. Usando apenas uma única média móvel acelera a otimização, ele pode verificar todas as médias móveis entre 10 e 1000 em quase nenhum tempo. Negociação com média móvel simples dá três sinais. Geralmente trabalha com grandes médias móveis como 150 ou mesmo 500 ou mais. A curva está abaixo das velas - comprar A curva está acima das velas - vender a curva é horizontal e muitas vezes cruzando as velas - fechar posições e esperar Ao mudar o período tudo é re-calculado, você pode verificar se diferentes prazos , Hora, dia e assim por diante) mostram o mesmo sinal. Normalmente, um sinal é mais forte se exibido por vários quadros de tempo. Além disso, você pode alternar para menor tempo de tempo, a fim de encontrar um ponto de entrada em um comércio longo ou curto. O indicador desenha 4 tipos de triângulos Vermelho com borda grossa: comércio curto com vitória Vermelho com beira fina: comércio curto perdeu Verde com borda grossa: Comércio longo em vitória Verde com beira fina: Comércio longo perdeu Se um sinal novo estiver disponível o indicador pode Exibir um alerta ou usar a saída de voz. Neste caso, você precisa do speak. dll, por exemplo, de mql5 / pt / code / 8621. O indicador exibe o status e o número de sinais bons e errados em sua linha de status. A otimização pode ser em dois modos: Negociação simulada. A melhor média móvel é aquela que deu o melhor lucro contando interseções entre velas. Quanto menos tempo a curva e as velas se atingem, melhor é a média móvel. Parâmetros: (procure código fonte também) extern bool bOptimizetrue // True: Encontre o melhor MA único otimizando (alterne o intervalo de tempo para re-otimizar) extern bool bOptimizeIntersecttrue // True: otimize para intersecções mínimas, caso contrário, otimize para o máximo de lucro extern int PeriodMA400 // Se você não quiser otimizar, você pode definir um ponto externo int Método0 // Método para MA 0 Simples, 1 Expotencial, 2 Suavizado, 3 Linear ponderado extern bool DrawTringlestrue // Desenha triângulos para o simulador de negociação externo int MinMA5 // Teste mínimo para otimizar extern int MaxMA500 // Teste máximo para otimizar extern int StepMA1 // Passo durante a otimização, 1 teste cada MA, 10 testes a cada 10o etc. extern int CountOptimize300 // Número de velas para otimizar extern int RepaintBars3000 // Número de velas em que desenhamos triângulos e calculamos o bool de perda / perda extern Alarmtrue // Fazemos um alerta visível no novo sinal extern bool bSpeaktrue // Falar o alerta com gspeak A negociação média móvel dá um sinal muito bom mas também um monte de falso Sinais. Estou atualmente buscando mais idéias de filtragem do sinal falso, a fim de publicar meu consultor perito médio móvel. Plese uso em seu próprio riskHow para otimizar o sistema de comércio NOTA: Este é um tópico bastante avançado. Leia os tutoriais anteriores da AFL primeiro. A idéia por trás de uma otimização é simples. Primeiro você tem que ter um sistema de comércio, este pode ser um crossover média móvel simples, por exemplo. Em quase todos os sistemas existem alguns parâmetros (como período de média) que decidem como o sistema dado se comporta (isto é, é bem adequado para longo ou curto prazo, como é reagir a estoques altamente voláteis, etc). A otimização é o processo de encontrar valores ótimos desses parâmetros (dando maior lucro do sistema) para um dado símbolo (ou um portfólio de símbolos). AmiBroker é um dos poucos programas que permitem otimizar seu sistema em vários símbolos ao mesmo tempo. Para otimizar seu sistema você tem que definir de um até dez parâmetros para ser otimizado. Você decide qual é o valor mínimo e máximo permitido do parâmetro e em que incrementos esse valor deve ser atualizado. AmiBroker, em seguida, executa vários testes de volta o sistema usando TODAS as combinações possíveis de valores de parâmetros. Quando este processo é terminado AmiBroker exibe a lista de resultados classificados por lucro líquido. É possível ver os valores dos parâmetros de otimização que dão o melhor resultado. Escrevendo a fórmula AFL A otimização no back tester é suportada através de uma nova função chamada optimize. A sintaxe desta função é a seguinte: variável optimize (quot Descrição quot, default. Min. Max. Step) variável - é a variável AFL normal que recebe o valor retornado pela função optimize. Com o backtesting normal, varredura, exploração e modos de comentar a função de otimização retorna o valor padrão, então a chamada de função acima é equivalente a: default de variável Em modo de otimização otimizar função retorna valores sucessivos de min a max (inclusivamente) com step stepping. Quot Descrição é uma string que é usada para identificar a variável de otimização e é exibida como um nome de coluna na lista de resultados de otimização. O padrão é um valor padrão que otimizar a função retorna nos modos de exploração, de indicador, de comentário, de varredura e de back-test normal min é um valor mínimo da variável otimizada max é um valor máximo da variável sendo otimizado step é um intervalo usado para aumentar a Valor de min para máximo AmiBroker suporta até 64 chamadas para otimizar a função (portanto, até 64 variáveis ​​de otimização), observe que se você estiver usando otimização exaustiva, então é realmente boa idéia para limitar o número de variáveis ​​de otimização para apenas alguns. Cada chamada para otimizar gerar loops de otimização (max - min) / etapa e múltiplas chamadas para otimizar multiplicam o número de execuções necessárias. Por exemplo, a otimização de dois parâmetros usando 10 etapas exigirá 1010 100 loops de otimização. Call optimize função apenas ONCE por variável no início da sua fórmula como cada chamada gera um novo otimização loops Otimização de símbolo múltiplo é totalmente suportado por AmiBroker O espaço de pesquisa máximo é 2 64 (10 19 10,000,000,000,000,000,000) combinações 1. Otimização de variável única: sigavg Otimizar (Sinal (12. 26. sigavg), MACD (12. 26)) Sinal (12. 26. sigavg) 2. Otimização de duas variáveis ​​(adequado para gráficos em 3D) por Otimizar (por 2. 5. 50. 1) Nível Otimizar (nível 2. 2. 150. 4) Comprar Cross (CCI (per), - Level) 3. Otimização de variáveis ​​múltiplas (3) Otimização de variáveis ​​(mfast) Optimize (MACD Slow, 26. 17, 30. 1) (Mfast, mslow, sigavg), MACD (mfast, mslow)) Sinal (mfast, mslow, sigavg)) Depois de entrar A fórmula basta clicar no botão Otimizar na janela QuotAutomatic Analysisquot. AmiBroker vai começar a testar todas as combinações possíveis de variáveis ​​de otimização e relatar os resultados na lista. Após a otimização é feita a lista de resultado é apresentado classificado pelo lucro líquido. Como você pode classificar os resultados por qualquer coluna na lista de resultados é fácil obter os valores ideais de parâmetros para o menor drawdown, menor número de comércios, maior fator de lucro, menor exposição de mercado e mais alto risco ajustado retorno anual. As últimas colunas da lista de resultados apresentam os valores das variáveis ​​de otimização para determinado teste. Quando você decide qual combinação de parâmetros se adequa às suas necessidades, o melhor que você precisa fazer é substituir os valores padrão em otimizar chamadas de função com os valores ideais. No estágio atual você precisa digitá-los manualmente na janela de edição de fórmula (o segundo parâmetro de otimizar a chamada de função). Exibição de gráficos de otimização animados 3D Para exibir o gráfico de otimização 3D, é necessário executar a otimização de duas variáveis ​​primeiro. Duas otimização variável precisa de uma fórmula que tenha 2 chamadas de função Optimize (). Um exemplo de fórmula de otimização de duas variáveis ​​se parece com isto: por Otimizar (por 2. 5. 50. 1) Nível Otimizar (nível 2. 2. 150. 4) Comprar Cross (CCI (per), - Level) Sell Cross (Level, CCI (per)) Após digitar a fórmula, você precisa clicar no botão quotOptimizequot. Quando a otimização estiver concluída, você deve clicar na seta suspensa no botão Otimizar e selecionar Exibir gráfico de otimização 3D. Em poucos segundos, um traçado de superfície tridimensional colorido será exibido em uma janela do visualizador de gráfico 3D. Um exemplo de gráfico 3D gerado usando a fórmula acima é mostrado abaixo. Por padrão, os gráficos 3D exibem valores de lucro líquido contra variáveis ​​de otimização. No entanto, é possível traçar gráfico de superfície 3D para qualquer coluna na tabela de resultados de otimização. Basta clicar no cabeçalho da coluna para classificá-lo (uma seta azul aparecerá indicando que os resultados de otimização são classificados por coluna selecionada) e, em seguida, escolha Exibir gráfico de otimização 3D novamente. Ao visualizar como seus parâmetros de sistemas afetam o desempenho de negociação, você pode decidir mais facilmente quais valores de parâmetros produzem quotfragilequot e quais produzem quotrobustquot desempenho do sistema. Configurações robustas são regiões no gráfico 3D que mostram mudanças graduais e não abruptas no gráfico de superfície. Gráficos de otimização 3D são uma ótima ferramenta para evitar ajuste de curva. Curve-fitting (ou sobre-otimização) ocorre quando o sistema é mais complexo do que ele precisa ser, e toda essa complexidade foi focada em condições de mercado que podem nunca acontecer novamente. Mudanças radicais (ou picos) nos gráficos de otimização 3D mostram claramente áreas de sobre-otimização. Você deve escolher a região do parâmetro que produz um platô largo e largo na carta 3D para sua troca real da vida. Os conjuntos de parâmetros que produzem picos de lucro não funcionarão de forma confiável na negociação real. Controles de visualizador de gráfico 3D AmiBrokers visualizador de gráfico 3D oferece capacidades de visualização total com rotação de gráfico completo e animação. Agora você pode ver os resultados do sistema de todas as perspectivas possíveis. Você pode controlar a posição e outros parâmetros do gráfico usando o mouse, barra de ferramentas e atalhos de teclado, o que você achar mais fácil para você. Abaixo você encontrará a lista. - para girar - mantenha pressionado o botão do mouse ESQUERDO e mova-se em direções X / Y - para Zoom-in, zoom-out - mantenha pressionado RIGHT botão do mouse e mover-se em X / Y direções - para mover (traduzir) E tecla CTRL e mova-se em direções X / Y - para Animar - mantenha pressionado o botão esquerdo do mouse, arraste rapidamente e solte o botão ao arrastar ESPAÇO - animar (auto-gire) TECLA DE SETA ESQUERDA - gire vert. Esquerda TECLA DE DIREITA - rotate vert. Direita SETA PARA CIMA - girar horiz. Up DOWN ARROW KEY - girar horiz. NUMPAD 4 - mover para a esquerda NUMPAD 6 - mover para a direita NUMPAD 8 - mover para cima NUMPAD 2 - mover para baixo PAGE UP - nível da água para cima PAGE DOWN - nível de água baixo Otimização inteligente (não exaustiva) A AmiBroker oferece agora uma otimização inteligente (não exaustiva) além da busca regular e exaustiva. A pesquisa não exaustiva é útil se o número de todas as combinações de parâmetros do sistema de negociação determinado for simplesmente demasiado grande para ser viável para uma pesquisa exaustiva. Busca exaustiva é perfeitamente bem desde que seja razoável usá-lo. Vamos dizer que você tem 2 parâmetros cada variando de 1 a 100 (etapa 1). Thats 10000 combinações - perfeitamente OK para pesquisa exaustiva. Agora, com 3 parâmetros você tem 1 milhão de combinações - ainda é OK para pesquisa exaustiva (mas pode ser lenghty). Com 4 parâmetros você tem 100 milhões de combinações e com 5 parâmetros (1..100) você tem 10 bilhões de combinações. Nesse caso, seria muito demorado para verificar todos eles, e esta é a área onde métodos não-exaustivos de busca inteligente pode resolver o problema que não é resolvível em tempo razoável usando a pesquisa exaustiva. Aqui está absolutamente a instrução SIMPLEST como usar novo otimizador não-exaustivo (neste caso CMA-ES). 1. Abra sua fórmula no Editor de Fórmulas. 2. Adicione esta única linha no topo de sua fórmula: OptimizerSetEngine (quotcmaequot) // você também pode usar quotspsoquot ou quottribquot aqui 3. (Opcional) Selecione seu alvo de otimização em Análise Automática, Configurações , QuotWalk-Forwardquot guia, campo de otimização de destino. Se você pular esta etapa otimizará para CAR / MDD (retorno composto anual dividido pelo máximo drawdown). Agora, se você executar otimização usando esta fórmula, ele usará novo evolucionário (não-exaustiva) CMA-ES otimizador. Como funciona A otimização é o processo de encontrar o mínimo (ou o máximo) de determinada função. Qualquer sistema de negociação pode ser considerado como uma função de certo número de argumentos. As entradas são parâmetros e dados de cotação. A saída é o seu alvo de otimização (diga CAR / MDD). E você está procurando o máximo de determinada função. Alguns dos algoritmos inteligentes de otimização são baseados na natureza (comportamento animal) - algoritmo PSO, ou processo biológico - Algoritmos genéticos, e alguns são baseados em conceitos matemáticos derivados por humanos - CMA-ES. Esses algoritmos são usados ​​em muitas áreas diferentes, incluindo finanças. Digite quotPSO financequot ou quotCMA-ES financequot no Google e você vai encontrar muitas informações. Métodos não-exaustivos (ou quotsmartquot) encontrarão óptimo global ou local. O objetivo é, naturalmente, encontrar um global, mas se houver um único pico afiado fora de combinações de parâmetros zilhões, métodos não-exaustivos podem não conseguir encontrar este pico único, mas tomando-lo forma comerciantes perspecive, encontrando pico único afiado é inútil para Porque o resultado seria instável (muito frágil) e não replicável na negociação real. No processo de otimização estamos procurando regiões planalto com parâmetros estáveis ​​e esta é a área onde os métodos inteligentes brilham. No que diz respeito ao algoritmo utilizado pela pesquisa não exaustiva, ele se parece com: a) o otimizador gera alguma população de partida (geralmente aleatória) dos conjuntos de parâmetros b) o backtest é realizado por AmiBroker para cada conjunto de parâmetros da população c) os resultados dos backtests são Avaliado de acordo com a lógica do algoritmo ea nova população é gerada com base na evolução dos resultados, d) se for encontrado o melhor - salve-o e vá para a etapa b) até que os critérios de parada sejam atendidos Exemplo de critérios de parada podem incluir: Iterações máximas b) parar se o intervalo de melhores valores objetivos das últimas gerações X é zero c) parar se adicionar 0,1 vetor de desvio padrão em qualquer direção do eixo principal não mudar o valor do valor objetivo d) outros Para usar qualquer inteligente (não - Exaustivo) no AmiBroker você precisa especificar o mecanismo otimizador que deseja usar na fórmula AFL usando a função OptimizerSetEngine. A função seleciona o mecanismo de otimização externo definido pelo nome. O AmiBroker atualmente é fornecido com 3 mecanismos: Standard Particle Swarm Optimizer (quotspsoquot), Tribos (quottribquot) e CMA-ES (quotcmaequot) - os nomes em chaves devem ser usados ​​em chamadas do OptimizerSetEngine. Além de selecionar otimizador motor você pode querer definir alguns dos seus parâmetros internos. Para isso, use a função OptimizerSetOption. Função OptimizerSetOption (quotnamequot, value) A função define parâmetros adicionais para o mecanismo de otimização externo. Os parâmetros são dependentes do motor. Os três otimizadores fornecidos com AmiBroker (SPSO, Trib, CMAE) suportam dois parâmetros: quotRunsquot (número de execuções) e quotMaxEvalquot (avaliações máximas (testes) por execução única). O comportamento de cada parâmetro é dependente do motor, de modo que os mesmos valores podem e normalmente produzirão resultados diferentes com diferentes motores usados. A diferença entre Runs e MaxEval é a seguinte. A avaliação (ou teste) é backtest único (ou avaliação do valor da função objetivo). RUN é uma execução completa do algoritmo (encontrar o valor ideal) - geralmente envolvendo muitos testes (avaliações). Cada execução simplesmente restabelece todo o processo de otimização a partir do novo início (nova população aleatória inicial). Portanto, cada corrida pode levar a encontrar diferentes locais max / min (se não encontrar global). Portanto, o parâmetro Runs define o número de execuções de algoritmos subseqüentes. MaxEval é o número máximo de avaliações (bactests) em qualquer execução única. Se o problema é relativamente simples e 1000 testes são suficientes para encontrar o máximo global, 5x1000 é mais provável encontrar máximo global, porque há menos chances de ser preso no máximo local, como subseqüentes vai começar a partir de diferentes aleatória população inicial Escolhendo valores de parâmetros pode Ser complicado Depende do problema em teste, da sua complexidade, etc., etc. Qualquer método não-exaustivo estocástico não lhe dá garantia de encontrar max / min global, independentemente do número de testes, se for menor do que exaustivo. A resposta mais fácil é. Especifique como grande número de testes como é razoável para você em termos de tempo necessário para concluir. Outro conselho simples é multiplicar por 10 o número de testes com a adição de nova dimensão. Isso pode levar a superestimar o número de testes necessários, mas é bastante seguro. Os motores enviados são projetados para serem simples de usar, portanto, quotreasonablequot valores padrão / automático são usados ​​para que a otimização possa ser normalmente executada sem especificar nada (aceitando padrões). É importante entender que todos os métodos de otimização inteligentes funcionam melhor em espaços de parâmetros contínuos e funções objetivas relativamente suaves. Se o espaço de parâmetros é discreto algoritmos evolutivos podem ter dificuldade em encontrar o melhor valor. É especialmente verdadeiro para binário (on / off) parâmetros - eles não são adequados para qualquer método de pesquisa que usa gradiente de mudança de função objetivo (como a maioria dos métodos inteligentes fazer). Se o seu sistema de negociação contém muitos parâmetros binários, você não deve usar otimizador inteligente diretamente neles. Em vez disso, tente otimizar apenas parâmetros contínuos usando o otimizador inteligente e alterne parâmetros binários manualmente ou via script externo. SPSO - Standard Particle Swarm Optimizer O Otimizador Padrão de Enxames de Partículas é baseado no código SPSO2007 que é suposto produzir bons resultados, desde que sejam fornecidos parâmetros corretos (ou seja, Runs, MaxEval) para problemas específicos. Escolher opções corretas para o otimizador PSO pode ser complicado, portanto, os resultados podem variar significativamente de caso para caso. SPSO. dll vem com códigos fonte completo dentro de subpasta quotADKquot. Exemplo de código para Padrão Particle Swarm Optimizer: (encontrando otimizado valor em 1000 testes dentro de espaço de pesquisa de 10000 combinações) OptimizerSetEngine (quotspsoquot) OptimizerSetOption (quotRunsquot, 1) OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot, 1000) sl Otimizar (quotsquot, 26, 1, 100, 1 ) Otimizar (quotfquot, 12, 1, 100, 1) Comprar Cross (MACD (fa, sl), 0) TRIBES - Adaptive Parâmetro-menos Partículas Swarm Optimizer Tribes é adaptável , Versão sem parâmetros de otimizador PSO (otimização de enxame de partículas) não-exaustiva. Para o fundo científico veja: particleswarm. info/Tribes2006Cooren. pdf Na teoria deve executar melhor do que o PSO regular, porque pode ajustar automaticamente os tamanhos do enxame ea estratégia do algoritmo ao problema que está sendo resolvido. A prática mostra que seu desempenho é bastante semelhante ao PSO. O plug-in Tribes. DLL implementa a variante quotTribes-Dquot (ou seja, adimensional). Baseado em clerc. maurice. free. fr/pso/Tribes/TRIBES-D. zip por Maurice Clerc. Parâmetros suportados: quotMaxEvalquot - número máximo de avaliações (backtests) por execução (predefinição 1000). Os códigos originais utilizados com permissão do autor Tribes. DLL são fornecidos com o código fonte completo (dentro da pasta quotADKquot). Você deve aumentar o número de avaliações com um número crescente de dimensões (número de parâmetros de otimização). O padrão 1000 é bom para 2 ou máximo 3 dimensões. QuotRunsquot - número de execuções (reinícios). (Padrão 5) Você pode deixar o número de execuções com o valor padrão de 5. Por padrão, o número de execuções (ou reinicializações) é definido como 5. Para usar otimizador Tribes, basta adicionar uma linha ao seu código: OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot , 5000) // 5000 avaliações max CMA-ES - Covariance Matrix Adaptation Otimizador de Estratégia Evolutiva CMA-ES (Covariance Matrix Adaptação Estratégia Evolutiva) é avançado otimizador não-exaustiva. Para o fundo científico veja: bionik. tu-berlin. de/user/niko/cmaesintro De acordo com benchmarks científicos outperforms nove outros, as estratégias evolucionárias as mais populares (como PSO, evolução genética e diferencial). bionik. tu-berlin. de/user/niko/cec2005 O plugin CMAE. DLL implementa quotGlobalquot variante de pesquisa com várias reinicializações com o tamanho de população crescente CMAE. DLL vem com código-fonte completo (dentro de pasta quotADKquot) Por padrão número de execuções (Ou reinicia) é definido como 5. É aconselhável deixar o número padrão de reinícios. Você pode variá-lo usando a chamada OptimizerSetOption (quotRunsquot, N), onde N deve estar no intervalo 1..10. Especificar mais de 10 execuções não é recomendado, embora possível. Observe que cada execução usa TWICE o tamanho da população da execução anterior para que ele cresce exponencialmente. Portanto, com 10 corridas você acaba com a população 210 maior (1024 vezes) do que a primeira corrida. Existe outro parâmetro quotMaxEvalquot. O valor padrão é ZERO, o que significa que o plugin irá calcular automaticamente MaxEval. É aconselhável não definir MaxEval por si mesmo como padrão funciona bem. O algoritmo é inteligente o suficiente para minimizar o número de avaliações necessárias e converge muito rápido para ponto de solução, por isso muitas vezes encontra soluções mais rápido do que outras estratégias. É normal que o plugin ignore algumas etapas de avaliação, se detectar que a solução foi encontrada, portanto, você não deve se surpreender que a barra de progresso de otimização pode se mover muito rápido em alguns pontos. O plugin também tem a capacidade de aumentar o número de etapas acima do valor inicialmente estimado se for necessário para encontrar a solução. Devido à sua natureza adaptativa, o tempo restante e / ou quotnumber das etapas mostradas pelo diálogo de progresso é apenas quotbest adivinhar no timequot e pode variar durante curso de otimização. Para usar otimizador CMA-ES, você só precisa adicionar uma linha ao seu código: Isto irá executar a otimização com as configurações padrão que estão bem para a maioria dos casos. Deve-se notar, como é o caso de muitos algoritmos de busca de espaço contínuo, que a diminuição do parâmetro quotstepquot em chamadas de função Optimize () não afeta significativamente os tempos de otimização. A única coisa que importa é o quotdimension do problema, ou seja, o número de diferentes parâmetros (número de otimizar chamadas de função). O número de quotstepsquot por parâmetro pode ser definido sem afetar o tempo de otimização, então use a melhor resolução que você deseja. Em teoria, o algoritmo deve ser capaz de encontrar solução em no máximo 900 (N3) (N3) backtests onde quotNquot é a dimensão. Na prática, converge um LOT mais rápido. Por exemplo, a solução em espaço de parâmetros dimensionais 3 (N3) (digamos 100100100 1 milhão de passos exaustivos) pode ser encontrada em apenas 500-900 passos CMA-ES. Otimização individual multi-threaded A partir do AmiBroker 5.70 além do multithreading de múltiplos símbolos. Você pode executar a otimização multi-threaded single-symbol. Para acessar essa funcionalidade, clique na seta suspensa ao lado do botão quotOptimizequot na janela Nova Análise e selecione quot. QuotIndividual Optimizequot usará todos os núcleos de processador disponíveis para realizar a otimização de símbolo único, tornando-a muito mais rápida do que a otimização regular. No modo quotCurrent symbolquot ele realizará a otimização em um símbolo. Em quotAll symbolsquot e QuotFilterquot modos irá processar todos os símbolos sequencialmente, ou seja, primeira otimização completa para o primeiro símbolo, em seguida, a otimização no segundo símbolo, etc Limitações: 1. Backtester personalizado não é suportado (ainda) 2. Smart otimização motores não são suportados - Somente a otimização EXHAUSTIVA funciona. Eventualmente, podemos nos livrar da limitação (1) - quando AmiBroker é alterado para backtester personalizado não usa OLE mais. Como exemplo da SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24 , 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias Como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. Whats a mais longo prazo que o melhor comprimento para uma média móvel Traders trabalho no chão da Bolsa de Valores de Nova York. CAPÍTULO HILL, NC (MarketWatch) Se não a média móvel de 200 dias, como sobre os 100 dias Ou os 50 dias Essas são as perguntas que estão sendo feitas, de uma forma ou de outra, por temporizadores de mercado em todo o mundo como eles Descobrir que indicador (s) eles vão usar para dizer-lhes quando sair da festa incrível Wall Street está jogando. Hulbert: March Madness se aplica à sua carteira Mark Hulbert aconselha os espectadores a não fazer movimentos irresponsáveis ​​com sua carteira de ações como resultado de reações emocionais a March Madness. Três semanas atrás, você pode se lembrar, eu me concentrei na média móvel de 200 dias. Um dos indicadores mais amplamente seguidos para determinar mudanças na principal tendência dos mercados. Descobri que deixava muito a desejar: por exemplo, seu desempenho tem diminuído acentuadamente nas últimas décadas tanto que alguns pesquisadores começaram a se perguntar se ele perdeu sua capacidade de mercado. Outra razão alguns temporizadores do mercado estão insatisfeitos com a média móvel de 200 dias não é uma crítica per se, mas um recurso inerente a qualquer indicador de tendência seguinte: Ele, por definição, não vai pegar o topo. Isso é porque um sinal de venda não será acionado até que o mercado caiu abaixo do seu nível médio dos 200 dias de negociação anteriores. Por essa altura, é claro, o mercado já pode ter sofrido uma perda considerável. Por ambas as razões, alguns de vocês que leram minha coluna de três semanas atrás me pediram para medir o desempenho de médias móveis de prazo mais curto. Então thats o que eu fiz para esta coluna. Infelizmente, não alcancei resultados significativamente diferentes com qualquer uma das médias móveis mais curtas que estudei. Para ter certeza, o menor prazo das médias móveis fazer um trabalho melhor do que os 200 dias de sair mais cedo quando o mercado vira para baixo. Mas eles também obter whipsawed para uma perda com mais freqüência também. No balanço seus registros de longo prazo não são significativamente diferentes do que a média móvel de 200 dias. Além disso, cada uma das médias móveis que testei sofreu a mesma diminuição acentuada nos retornos nas últimas décadas como eu encontrei com a média de 200 dias. Surpreendido por esses resultados, Norm Fosback, ex-chefe do Instituto de Pesquisa Econométrica e atualmente editor do Fosbacks Fund Forecaster, argumenta que não devemos ser. No livro que ele escreveu três décadas atrás, intitulado Lógica do Mercado de Valores, ele escreveu: Não há números mágicos na tendência seguinte. Alguns comprimentos de média móvel podem ter funcionado melhor no passado, mas, afinal, algo tinha que funcionar melhor no passado e por testar tudo o que é possível, como poderia ajudar, mas não encontrá-lo deve ser um requisito básico de qualquer tendência de média móvel Seguinte que praticamente todos os comprimentos médios móveis predizem com êxito para um grau maior ou menor. Se somente um ou dois comprimentos trabalham, as probabilidades são elevadas que os resultados bem sucedidos foram obtidos por acaso. E sobre a cruz de morte Antes de deixar o assunto de médias móveis de comprimentos diferentes, eu também quero dizer algumas palavras sobre tentativas de combinar duas médias móveis de diferentes comprimentos em um único sistema de tendências. Muitos consideram-na de baixa quando a média móvel mais curta cruza abaixo da mais longa, e otimista quando a mais curta sobe acima da mais longa. By the way, no caso das médias de 50 dias e 200 dias, estes dois crossovers são chamados de cruz de morte e cruz de ouro. Eu investiguei todas as mortes e cruzes douradas durante o último século para a Dow Jones Industrial Average. Como antes, descobri que suas proezas preditivas diminuíram significativamente nas últimas décadas. Observe da tabela que se segue que, durante todo o período em que o Dow existe desde 1896, esses dois eventos cruzados fizeram um trabalho respeitável. No entanto, note também que desde 1970 eles fizeram um trabalho muito mais pobre, com o mercado mais de um, três e seis meses após cruzamentos de morte realmente fazer melhor em média do que seguindo cruzes de ouro. Ganho médio de Dow sobre o próximo mês Ganho médio de Dow sobre 3 meses seguintes Copyright copy2016 MarketWatch, Inc. Todos os direitos reservados. Intraday Dados fornecidos por SIX Financial Information e sujeitos a condições de uso. Dados históricos e atuais de fim de dia fornecidos pela SIX Financial Information. Dados intradiários atrasados ​​por requisitos de câmbio. Índices SampP / Dow Jones (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Todas as cotações são em tempo de troca local. Dados da última venda em tempo real fornecidos pela NASDAQ. Mais informações sobre os símbolos negociados NASDAQ e sua situação financeira atual. Os dados intradiários atrasaram 15 minutos para a Nasdaq, e 20 minutos para outras bolsas. Os índices SampP / Dow Jones (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Os dados intradiários da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e têm pelo menos 60 minutos de atraso. Todas as cotações estão em tempo de troca local. Stocks Colunas Autores Tópicos Nenhum resultado encontrado Últimas NotíciasMoving Average Optimization Traders discutem otimizar seus sistemas, e com o uso generalizado de computadores é fácil mudar variáveis ​​e testar muitas vezes para ver se o desempenho melhora. Pode valer a pena experimentar com diferentes períodos de média móvel para diversos mercados quando se aplica um desses sistemas, mas você não deve ficar obcecado com isso. Você não será capaz de identificá-lo com um número perfeito, e você ficará louco tentando. Se você está tentando refinar os períodos para, digamos, o método de crossover duplo, e testar de volta ou verificar os resultados usando dados históricos, então há uma coisa que os pesquisadores aconselham a fazer. Ou seja, você usa apenas parte dos dados históricos que você tem para refinar seu sistema e, em seguida, executar o sistema em outra parte dos dados para testá-lo. Dessa forma você evita ajustar os números muito especificamente, e você tem uma idéia melhor de como o sistema pode funcionar em uma situação real desconhecida, como a negociação ao vivo. Resumo Uma das vantagens de usar médias móveis em seu sistema negociando é que seguem naturalmente a tendência, e esta é uma das maneiras menos risky de negociar. Você vai ficar no comércio, enquanto ele está progredindo, deixando seus lucros correr, mas a média móvel vai cortar todos os comércios onde a tendência se transformou. Uma das desvantagens de usar médias móveis em seu sistema negociando é que seguem naturalmente a tendência, e os mercados don8217t tendem tipicamente até a metade do tempo. A média móvel é inútil neste tipo de mercado. Se estiver usando um sistema baseado em médias móveis, muitos analistas técnicos manter apenas duas médias simples. Enquanto as diferentes médias ponderadas devem ser ligeiramente melhores, não há muita evidência de qualquer maneira. Há refinamentos sendo feitos o tempo todo, e você pode se deparar com a Média Móvel Adaptativa (AMA), a Média Móvel Variável (VHF) ea Média Dinâmica do Índice Variável (VIDYA) em seu programa de gráficos. Cada um deles inclui a volatilidade do preço no cálculo, o que reduz o período efetivo de tempo em uma situação volátil e alongá-lo se o preço estiver calmo. Por todos os meios experimentar com aqueles disponíveis para você ver se eles podem melhorar o seu comércio. No próximo módulo falamos de osciladores, e um oscilador em particular é um desenvolvimento de duas médias móveis exponenciais. It8217s chamado Moving Average Convergence / Divergence (MACD), e compara a diferença entre as médias. Você também verá o processo de média móvel aplicado praticamente a qualquer número, incluindo volume e indicadores, e bem cobrir essas idéias no devido tempo. No final de cada módulo há um questionário. Você pode fazer um teste em qualquer momento, mas sugerimos que você veja cada módulo antes de fazer o teste. Quando você estiver pronto para iniciar o teste, clique no botão de teste 8216Start8217 abaixo -: O Certificado de Mestrado em Análise Técnica - Módulo 6 Aguarde enquanto a atividade é carregada. Se esta atividade não for carregada, tente atualizar seu navegador. Além disso, esta página requer javascript. Por favor, visite usando um navegador com javascript habilitado. Se falhar o carregamento, clique aqui para tentar novamente