MetaTrader 5 - Indicateurs Fractal Adaptative Moving Average (FrAMA) - indicateur pour MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Indicateur Technique Moyenne (FRAMA) a été développé par John Ehlers. Cet indicateur est construit sur la base de l'algorithme de la moyenne mobile exponentielle. Dans lequel le facteur de lissage est calculé sur la base de la dimension fractale actuelle de la série de prix. L'avantage de FRAMA est la possibilité de suivre de forts mouvements de tendance et de ralentir suffisamment au moment de la consolidation des prix. Tous les types d'analyse utilisés pour les moyennes mobiles peuvent être appliqués à cet indicateur. FRAMA (i) - valeur actuelle de FRAMA Prix (i) - prix courant FRAMA (i) - FRAMA (i) -1) - valeur précédente de FRAMA A (i) - facteur de courant de lissage exponentiel. Le facteur de lissage exponentiel est calculé selon la formule suivante: A (i) EXP (-4,6 (D (i) - 1)) D (i) - dimension fractale courante EXP () - fonction mathématique de l'exposant. La dimension fractale d'une droite est égale à un. On voit à partir de la formule que si D 1, alors A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Ainsi, si le prix change en ligne droite, le lissage exponentiel n'est pas utilisé car dans ce cas la formule Ressemble à ceci: FRAMA (i) 1 Prix (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Prix (i) Ie L'indicateur suit exactement le prix. La dimension fractale d'un plan est égale à deux. D'après la formule nous obtenons que si D 2, alors le facteur de lissage A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Une valeur si petite du facteur de lissage exponentiel est obtenue à des moments où le prix fait un fort mouvement à dents de scie. Un tel ralentissement important correspond à une moyenne mobile simple d'environ 200 périodes. Formule de dimension fractale: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Elle est calculée en fonction de la formule additionnelle: N (Longueur, i) (I) - valeur maximale courante pour les périodes de longueur (i) - valeur minimale courante pour les périodes de longueur Les valeurs N1, N2 et N3 sont respectivement égales à: N1 (i) N (Longueur, i) N2 (i) I Longueur) N3 (i) N (2 Longueur, i) Les moyennes mobiles adaptées conduisent-elles à de meilleurs résultats? Les moyennes mobiles sont un outil privilégié des commerçants actifs. Cependant, lorsque les marchés se consolident, cet indicateur aboutit à de nombreux échanges commerciaux, ce qui entraîne une série frustrante de petites victoires et de pertes. Les analystes ont passé des décennies à essayer d'améliorer la moyenne mobile simple. Dans cet article, nous examinons ces efforts et constatons que leur recherche a conduit à des outils de trading utiles. 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: Le poids 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 force 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. Alternativement, puisque la volatilité se déplace dans les cycles, les stocks avec le plus faible ratio d'efficacité pourraient être regardés comme des possibilités d'éclatement.
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