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Indicadores

Adaptive Moving Average (AMA) - indicador para MetaTrader 5

Visualizações:
5526
Avaliação:
(70)
Publicado:
2014.01.13 15:44
Atualizado:
2016.11.22 07:34
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Adaptive Moving Average (AMA) é utilizado para construir uma média móvel com baixa sensibilidade para os ruídos de preços em série e é caracterizado pelo baixo atraso (lag mínimo) na detecção de tendências.

Este indicador foi desenvolvido por Perry Kaufman e descrito em seu livro "Smarter Trading".

Uma das desvantagens dos diferentes algoritmos de suavização para preços em série é que se houver saltos acidentais nos preços, estes podem resultar na geração de sinais falso-positivos. Por outro lado, a suavização leva a inevitáveis atrasos na predição de tendências. Este indicador foi desenvolvido para superar essas duas desvantagens.

Indicador Adaptive Moving Average

Fórmula:

Para definir o estado atual do mercado Kaufman introduziu a noção de Taxa de Eficiência (ER), que é calculado pela fórmula a seguir:

ER(i) = Sinal(i)/Noise(i)

onde:

  • ER(i) - valor atual da Taxa de Eficiência;
  • Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - valor do sinal atual, valor absoluto da diferença entre o preço atual e o preço de N períodos atrás;
  • Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - valor do ruído atual, soma dos valores absolutos da diferença entre o preço atual e o preço do período anterior para N períodos.

Em uma forte tendência a Taxa de Eficiência (ER) tenderá a 1, se não houver movimento direcional, ele vai ser um pouco mais do que 0.

O valor obtido de ER é usado na fórmula da suavização exponencial formula:

EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 - SC)

onde:

  • SC = 2/(n+1) - constante EMA suavizada, n - período da média móvel exponencial;
  • EMA(i-1) - valor anterior de EMA.

A taxa de suavização para o mercado rápido deve ser igual a EMA com período 2 (fast SC = 2/(2+1) = 0.6667), e para o período sem tendência o período de EMA deve ser igual a 30 (slow SC = 2/(30+1) = 0.06452). Assim, se introduz uma nova variável constante de suavização (scaled smoothing constant) SSC:

SSC(i) = (ER(i) * ( fast SC - slow SC) + slow SC

ou

SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425

Para que a variável constante de suavização obtida tenha mais efeito sobre o período médio, Kaufman recomenda elevá-la ao quadrado.

Fórmula do cálculo final:

AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)

ou (após o rearranjo):

AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) - AMA(i-1))

onde:

  • AMA(i) - valor atual de AMA;
  • AMA(i-1) - valor anterior de AMA;
  • SSC(i) - valor atual da variável constante de suavização escalada (scaled smoothing constant).

Traduzido do russo pela MetaQuotes Ltd.
Publicação original: https://www.mql5.com/ru/code/10

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