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- Publicado:
- 2014.01.07 09:19
- Actualizado:
- 2016.11.22 07:33
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La Media Móvil Adaptativa (MMA) se utiliza para construir una media móvil con poca sensibilidad al ruido de las series de precios, y se caracteriza porque tarda muy poco en detectar una tendencia.
Perry Kaufman describió y desarrolló este indicador en su libro "Smarter Trading".
Una de las principales desventajas de los algoritmos de suavizado es que los cambios bruscos del precio pueden producir falsas señales de cambio de tendencia. Por otro lado, el suavizado (smoothing) implica un retraso inevitable en la predicción de la tendencia. Este indicador se desarrolló para solucionar estos dos problemas.
Media Móvil Adaptativa
Cálculo:
Para definir el estado actual del mercado, Kaufman introdujo el concepto de coeficiente de eficiencia (Efficiency Ratio, ER) que se mide según la fórmula:
ER(i) = Sinal(i)/Noise(i)
donde:
- ER(i) - valor actual del coeficiente de eficiencia;
- Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - valor actual de la señal, valor absoluto de la diferencia entre el precio actual y el precio de hace N períodos;
- Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - valor actual del ruido, suma de valores absolutos de la diferencia entre el precio del período actual y el precio del período anterior para N períodos.
En caso de una tendencia fuerte, el coeficiente de eficiencia (ER) tenderá a 1; en caso de no haber un movimiento en una dirección determinada, será algo más grande que 0.
El valor de ER se utiliza en la fórmula de suavizado exponencial:
EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 - SC)
donde:
- SC = 2/(n+1) - constante de suavizado EMA (smoothing constant), n - período de la media exponencial;
- EMA(i-1) - valor previo de EMA
El coeficiente de suavizado del mercado rápido tiene que ser el mismo que el de EMA con período 2 (fast SC = 2/(2+1) = 0.6667), y para cuando no hay tendencia el período debe ser igual a 30 (slow SC = 2/(30+1) = 0.06452). Se introduce así la nueva constante de suavizado variable (scaled smoothing constant) SSC:
SSC(i) = (ER(i) * ( fast SC - slow SC) + slow SC
o
SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425
Kaufman recomienda elevar esta constante de suavizado al cuadrado para que tenga más efecto sobre el período promedio.
La fórmula final:
AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)
o (después de la transformación):
AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) - AMA(i-1))
donde:
- AMA(i) - valor actual de AMA;
- AMA(i-1) - valor previo de AMA;
- SSC(i) - valor actual de la constante de suavizado variable.
Traducción del ruso realizada por MetaQuotes Ltd
Artículo original: https://www.mql5.com/ru/code/10
Alligator
El indicador Alligator (Caimán) es una variante del Balance Lines (Moving Averages).
Average Directional Movement Index (ADX)
El Average Directional Movement Index Indicator (ADX, Índice de Movimiento Direccional Medio) sirve para determinar si hay una tendencia en el precio.
Accumulation Swing Index (ASI)
El ASI (Índice de Oscilación Acumulativo) fue creado por Wales Wilder como un indicador de la fluctuación normal de los precios que recibe señales de máximos y mínimos de precios anteriores.
Average True Range (ATR)
El Average True Range (ATR, Rango Medio Verdadero) es un indicador técnico que muestra la volatilidad del mercado.