Media Móvil Adaptativa Amibroker

WiseTrader Caja de herramientas de Indicadores de adaptación para Amibroker (AFL) Escrito por Administrator El WiseTrader Toolbox incluye una serie de indicadores que se adaptan a las condiciones del mercado. indicadores estándar como RSI utilizan un número fijo de períodos de su cálculo que pueden funcionar bien en algunos mercados y mal en otros, porque los mercados a veces tendencia y otras veces que el comercio hacia los lados. El indicador estándar por lo general se sintoniza para determinadas condiciones de mercado como una tendencia alcista, pero esto es defectuoso debido a una serie de factores. En primer lugar, los mercados cambian y no se puede utilizar el mismo número de períodos en los mercados alcistas como lo hace en los mercados comerciales secundarios. En segundo lugar, el número de períodos en un indicador estándar no puede ser demasiado pequeño o demasiado grande de lo contrario se whipsawed fuera del mercado o no capturar grandes precios se mueve lo suficiente. indicadores de adaptación pueden ayudar a resolver estos problemas. Por ejemplo, la siguiente imagen del indicador de adaptación muestra un promedio de 15 días móvil exponencial en verde, 40 días de media móvil exponencial de color amarillo y un 10 - adaptativo 100 días de media móvil en color de rosa. Observe cómo el indicador de adaptación antes de lo que sale de los 40 días de media móvil exponencial y Evita su whipsawed de las grandes tendencias como la media móvil exponencial de 40 días. Si desea ver un video de la exponencial adaptativo por encima de la media en movimiento clic aquí. La figura de abajo muestra la ventana de parámetros para el RSI adaptativo. La mayoría de los indicadores de adaptación con la excepción de la MACD adaptativa y EMA tienen la misma ventana de parámetros, pero sin la opción de suavizado, ya que se están moviendo indicadores de tipo promedio. Cada indicador adaptativo tiene una opción de 8 adaptadores diferentes para elegir. Esto incluye filtros de tendencia y los adaptadores basados ​​ciclo para adaptarse a diferentes tipos y condiciones del mercado. Indicadores como el RSI también tienen la opción de 5 suavizadores diferentes para reducir el ruido y el retraso que en realidad funciona muy bien para reducir las señales falsas y mejorar la capacidad de respuesta del indicador. Echar un vistazo a el siguiente ejemplo simple y observe cómo las señales de sobrecompra y sobreventa están más claramente definidos y no hay casi ningún retraso introducido por la aplicación de la smoothing. Do adaptativa Medias Móviles llevar a mejores resultados promedios móviles son una herramienta favorita de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador lleva a numerosos comercios whipsaw, lo que resulta en una frustrante serie de pequeñas victorias y derrotas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar la media móvil simple. En este artículo, nos fijamos en estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha dado lugar a herramientas comerciales útiles. (Para la lectura de fondo en las medias móviles simples, echa un vistazo a simples promedios móviles Hacer Tendencias destacan.) Ventajas y desventajas de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de las medias móviles se resume por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de análisis técnico de Tendencias de archivo. cuando dijeron y, lo que era en 1941 con deleite hicimos el descubrimiento (aunque muchos otros habían hecho antes) que el promedio de los datos para un número determinado de daysone podría derivar una especie de línea de tendencia automatizado que sin duda interpretar los cambios trendIt parecía casi demasiado bueno para ser verdad. Como cuestión de hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con los inconvenientes que prevalezca sobre los ventajas, Edwards y Magee rápidamente abandonaron su sueño de la negociación de un bungalow en la playa. Pero 60 años después de que se escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta sencilla que entregaría sin esfuerzo las riquezas de los mercados. Medias móviles simples para calcular una media móvil simple. añadir los precios para el período de tiempo deseado y se divide por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría la suma de los cinco precios de cierre más recientes y dividiendo por cinco. Si el más reciente cierre está por encima de la media móvil, la acción se considera que está en una tendencia alcista. Downtrends se definen por los precios de negociación por debajo de la media móvil. (Para más información, véase nuestra Medias Móviles tutorial.) Esta propiedad tendencia definitoria hace posible que las medias móviles para generar señales de operación. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y vender cuando los precios se cruzan debajo de esa línea. Un enfoque de este tipo se garantiza para poner el comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Por desgracia, mientras que suaviza los datos, las medias móviles se quedarán detrás de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverán una gran parte de sus beneficios en incluso las más grandes operaciones ganadoras. Medias móviles exponenciales analistas parece que les gusta la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este retraso. Una de estas innovaciones es la media móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta que los datos recientes, y como resultado se queda más cerca de la acción del precio de una media móvil simple. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Peso Close) ((1-Peso) Emay) Donde: Peso es la constante de alisamiento seleccionada por el analista Emay es la media móvil exponencial de ayer un valor de ponderación común es 0,181, lo cual es cerca de un 20 días de media móvil simple. Otra es 0,10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, la media móvil exponencial no aborda otro problema con las medias móviles, y es que su uso para señales de operación dará lugar a un gran número de operaciones perdedoras. En Nuevos conceptos en los sistemas de negociación técnica. Welles Wilder estima que los mercados única tendencia de una cuarta parte del tiempo. Hasta el 75 de acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de media móvil de compra y venta se generarán en repetidas ocasiones que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variando el factor de ponderación del cálculo EMA. (Para más información, consulte Cómo son promedios utilizados en las operaciones de movimiento) Adaptación de medias móviles de acción para el mercado Un método para hacer frente a las desventajas de medias móviles es multiplicar el factor de ponderación por una relación de volatilidad. Hacer esto significaría que la media móvil sería más del precio actual en los mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores para correr. Como tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. la media móvil se movería más a la acción actual del mercado y, en teoría, permitir que el comerciante para mantener la mayor parte de las ganancias capturados durante la tendencia. En la práctica, la relación de la volatilidad puede ser un indicador tal como el ancho de banda Bollinger, que mide la distancia entre las bandas de Bollinger bien conocidos. (Para más información sobre este indicador, véase Los fundamentos de las Bandas de Bollinger.) Perry Kaufman sugiere que se sustituya la variable de ponderación en la fórmula EMA con una constante basado en el ratio de eficiencia (ER) en su libro, nuevos sistemas de contratación y Métodos. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definido dentro de un rango de -1,0 a 1,0. Se calcula con una fórmula sencilla: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de los cambios de precios absolutos para cada barra) Considerar una acción que tiene un rango de cinco puntos todos los días, y al cabo de cinco días ha ganado una total de 15 puntos. Esto resultaría en una ER de 0,67 (15 puntos de movimiento hacia arriba dividido por el rango total de 25 puntos). Tuvo esta población se redujo 15 puntos, la sala de emergencias sería -0.67. (Para obtener más consejos de operaciones de Perry Kaufman, leer perder para ganar., Que describe las estrategias para hacer frente a las pérdidas del ejercicio.) El principio de una eficiencia de tendencias se basa en el movimiento direccional cuánto (o tendencia) se obtiene por unidad de movimiento de precios a través de una período de tiempo definido. Una sala de emergencias de 1,0 indica que la población está en una tendencia alcista -1,0 perfecta representa una tendencia a la baja perfecta. En la práctica, rara vez se alcanzaron los extremos. Para aplicar este indicador para encontrar la adaptación de media móvil (AMA), los operadores tendrán que calcular el peso con la siguiente, bastante compleja, la fórmula: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido permisible EMA (normalmente 2) SCS es la constante exponencial para la permitida EMA más lento (a menudo 30) ER es el ratio de eficiencia que se observó por encima del valor de C luego se utiliza en la fórmula EMA en lugar de la variable de ponderación más simple. Aunque es difícil de calcular a mano, la media móvil adaptativa se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. (Para más información sobre el EMA, leer Explorando Los ponderado exponencialmente Moving Average). Ejemplos de un promedio simple (línea roja) que se mueve, una media móvil exponencial (línea azul) y la adaptación de media móvil (línea verde) se muestran en la Figura 1. Figura 1: la AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción en rango visto en el lado derecho de esta tabla. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, que se muestra como la línea azul, está más cerca de la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres medias móviles mostrados en la figura son propensos a whipsaw operaciones en varios tiempos. Este inconveniente de las medias móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probado cientos de herramientas de análisis técnico en la Enciclopedia de los indicadores técnicos de mercado. Llegó a la conclusión, aunque la media móvil adaptativa es una idea interesante nueva con un considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a esta tendencia más complejo método de suavizado. Esto no significa que los operadores deberían ignorar la idea. La AMA se podría combinar con otros indicadores para desarrollar un sistema de comercio rentable. (Para más información sobre este tema, lea Canales de Keltner Descubriendo Y El Oscilador Chaikin.) La ER se puede utilizar como un indicador de tendencia independiente de detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, relaciones por encima de 0,30 indican las tendencias alcistas fuertes y representan compras potenciales. Por otra parte, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las acciones con la proporción más baja eficiencia podrían ser vistos como opportunities. Adaptive ruptura media móvil adaptativa medias móviles cambia su sensibilidad a las fluctuaciones de precios. La media móvil adaptativa se vuelve más sensible durante los períodos en que el precio se mueve en una dirección determinada y se vuelve menos sensible a los movimientos de precios cuando el precio es volátil. La tabla a continuación del contrato Nasdaq 100 E-mini muestra la diferencia entre una media móvil exponencial (véase: media móvil exponencial) que los pesos a precios corrientes en mayor medida que los precios del pasado y el Adaptive Moving Average, que cambia de sensibilidad basado en la volatilidad del precio: el ventaja de la media móvil adaptativa es mostrar más arriba en la tabla de e-mini en el centro donde el precio se convirtió sin dirección y entrecortado. Durante ese período, la media móvil adaptativa mantiene una apariencia línea recta mientras que, la media móvil exponencial se movía con la choppiness de precios. Sin embargo, cuando el precio mostró una tendencia, al igual que en el extremo derecho de la gráfica de e-mini anterior, la media móvil adaptativa mantenerse al día con la media móvil exponencial. La media móvil adaptativa es, sin duda un indicador técnico único que merece la pena investigation. La información anterior es sólo para fines informativos y de entretenimiento, y no constituye asesoramiento comercial o una solicitud para comprar o vender cualquier acción, opción, el futuro, los productos básicos, o producto de la divisa. El rendimiento pasado no es necesariamente una indicación del rendimiento futuro. El comercio es inherentemente arriesgada. OnlineTradingConcepts no será responsable de ningún daño especial o consecuente que resulte del uso o de la imposibilidad de uso, los materiales y la información proporcionada por este sitio. Ver exención de responsabilidad completa. Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) Introducción Desarrollado por Perry Kaufman, Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA) es una media móvil diseñado para tener en cuenta el ruido del mercado o de la volatilidad. KAMA lo siguen de cerca los precios cuando las oscilaciones de los precios son relativamente pequeñas y el ruido es bajo. KAMA se ajustará cuando las oscilaciones de los precios se ensanchan y seguir los precios desde una distancia mayor. Este indicador de seguimiento de tendencia se puede utilizar para identificar la tendencia general, los puntos de inflexión de tiempo y movimientos de los precios del filtro. Cálculo Hay varios pasos que se requieren para el cálculo de la media móvil adaptativa Kaufman039s. Let039s primera a empezar con la configuración recomendada por Perry Kaufman, que son KAMA (10,2,30). 10 es el número de periodos para el Índice de Eficiencia (ER). 2 es el número de periodos para la constante de más rápido EMA. 30 es el número de periodos para la constante EMA más lento. Antes de calcular la KAMA, tenemos que calcular el Índice de Eficiencia (ER) y la constante de alisamiento (SC). El desglose de la fórmula en pepitas de tamaño de bocado hace que sea más fácil de entender la metodología detrás del indicador. Tenga en cuenta que el ABS es sinónimo de valor absoluto. Índice de Eficiencia (ER) La ER es básicamente el cambio de precio ajustado por la volatilidad diaria. En términos estadísticos, el ratio de eficiencia nos dice la eficiencia fractal de los cambios de precios. ER fluctúa entre 1 y 0, pero estos extremos son la excepción, no la norma. ER sería de 1 si los precios se movieron hasta 10 períodos consecutivos o plumón 10 períodos consecutivos. ER sería cero si el precio es sin cambios durante los 10 periodos. Constante de alisamiento (SC) La constante de alisamiento utiliza la sala de emergencia y dos constantes de suavizado basado en un promedio móvil exponencial. Como se habrán dado cuenta, la constante de alisamiento es el uso de las constantes de suavizado para un promedio móvil exponencial en su fórmula. (2/301) es la constante de alisamiento para una EMA de 30 periodos. El SC más rápida es la constante de suavizado para más corto (EMA-2 períodos). El SC más lenta es la constante de alisamiento para la EMA más lento (30 períodos). Tenga en cuenta que el 2 al final es elevar al cuadrado la ecuación. KAMA el índice de eficiencia (ER) y la constante de alisamiento (SC), que ahora está listo para calcular Kaufman039s adaptativo de media móvil (KAMA). Puesto que necesitamos un valor inicial para iniciar el cálculo, la primera KAMA es sólo una media móvil simple. Los siguientes cálculos se basan en la siguiente fórmula. Ejemplo de cálculo / Gráfico Las siguientes imágenes muestran una captura de pantalla de una hoja de cálculo de Excel se utiliza para calcular la KAMA y la correspondiente tabla de QQQ. Señales de uso y cartistas pueden utilizar KAMA como cualquier otro indicador de seguimiento de tendencia, como una media móvil. Chartistas pueden buscar cruces de precios, cambios de dirección y señales filtradas. En primer lugar, una cruz encima o por debajo KAMA indica los cambios de dirección de los precios. Al igual que con cualquier media móvil, un sistema de cruce sencilla generará una gran cantidad de señales y un montón de señales falsas. Cartistas señales falsas pueden reducir mediante la aplicación de un precio o un filtro de tiempo para los cruces. Uno podría requerir precio para sostener la cruz por número determinado de días o requerir la cruz del KAMA superan por porcentaje establecido. En segundo lugar, los chartistas puede utilizar la dirección de la KAMA para definir la tendencia general de la seguridad. Esto puede requerir un ajuste de parámetros para suavizar el indicador aún más. Chartistas pueden cambiar el parámetro media, que es la constante de EMA más rápido, para suavizar la KAMA y buscar cambios de dirección. La tendencia es hacia abajo, siempre y cuando KAMA está cayendo y el establecimiento de mínimos más bajos. La tendencia es alcista, siempre y cuando KAMA va en aumento y el establecimiento de máximos más altos. El ejemplo siguiente muestra Kroger KAMA (10,5,30) con una tendencia alcista pronunciada de diciembre a marzo y una tendencia alcista menos pronunciada desde mayo hasta agosto. Y, por último, los chartistas pueden combinar señales y técnicas. Chartistas pueden utilizar una KAMA a más largo plazo para definir la tendencia más grande y un KAMA corto plazo para las señales de comercio. Por ejemplo, KAMA (10,5,30) podría ser utilizado como un filtro de tendencia y se considerará alcista al levantarse. Una vez alcista, chartistas podrían entonces buscar cruces alcista cuando el precio se mueve por encima de la KAMA (10,2,30). El siguiente ejemplo muestra MMM con un aumento a largo plazo KAMA y cruces alcista en diciembre, enero y febrero. A largo plazo KAMA rechazó en abril y había cruces bajistas en mayo, junio y julio. SharpCharts KAMA se puede encontrar como una superposición indicador en el banco de trabajo SharpCharts. Los ajustes predeterminados aparecerán automáticamente en el cuadro de parámetros, una vez que se ha seleccionado y chartistas pueden cambiar estos parámetros para adaptarse a sus necesidades analíticas. El primer parámetro es el Índice de Eficiencia y chartistas debe abstenerse de aumentar este número. En cambio, los chartistas pueden disminuirlo para aumentar la sensibilidad. Chartistas buscan suavizar KAMA para el análisis de tendencias a más largo plazo pueden aumentar el parámetro medio de forma incremental. A pesar de que la diferencia es de sólo 3, KAMA (10,5,30) es significativamente más suave que la KAMA (10,2,30). Para Estudiar Del creador, el libro más adelante ofrece información detallada sobre los indicadores, programas, algoritmos y sistemas, incluyendo detalles sobre la KAMA y otros sistemas de media móvil. Sistemas de Trading y Métodos Perry KaufmanAdaptive de media móvil (AMA) también conocido como Kaufman adaptativo de media móvil (KAMA) La adaptación de media móvil (AMA) también conocido como Kaufman adaptativo de media móvil (KAMA) fue creado por Perry Kaufman y presentó por primera vez en su libro más inteligente de comercio (1995) . Esta media móvil ofrece una ventaja significativa sobre los intentos anteriores en 8216intelligent8217 promedios, ya que permite al usuario un mayor control. La variable de media móvil 8211 VMA (1992), por ejemplo, ofreció ningún límite superior o inferior a su período de regulación. La AMA por otro lado el usuario puede definir el rango a través del cual deseaban el suavizado para ser extendido. De ello se desprende la misma teoría que los VMA en que, dependiendo del entorno de mercado habrá diferentes cantidades de ruido y por lo tanto se requiere una velocidad promedio móvil diferente para lograr los resultados más rentables. En un mercado en fuerte tendencia por ejemplo, los niveles de ruido son bajos y un promedio móvil más rápido deben producir los mejores resultados. Por el contrario, en un cangrejo o hacia los lados comercializar los niveles de ruido son muy altos y un promedio de más lenta es probable que sea más adecuado. Cómo calcular una media móvil adaptativa Se inicia con el precio de cierre. Después de que la AMA se calcula según la siguiente fórmula: AMA AMA (1) (Cerrar AMA (1)) Usted se dará cuenta de que esta es la misma que la fórmula para una media móvil exponencial (EMA): EMA EMA (1) (Cerrar EMA (1)) Pero Alpha en un EMA es 2 / (N 1) por lo que se mantiene constante mientras que para un AMA el Alfa es adaptativo: (VI (FC SC)) SC VI Usuarios elección de una medida de la volatilidad o la fuerza de la tendencia, Kaufman sugirió que su ratio de eficiencia (ER). SN La elección de un movimiento lento promedio gt FN FN Su elección de un lento SN lt promedio móvil Este es un ejemplo de un AMA 3 periodo con un Índice de Eficiencia 3 periodo (ER) como el VI: Cómo cuadratura Alfa afecta al suavizado Rango AMA Kaufman sugerir que su AMA tiene un FC de 2 y un SC de 30 que nos llevaría a suponer que la suavización de adaptación estaría en el rango de 2 8211 30 pero sería un error debido a que el alfa se eleva al cuadrado. Por ejemplo, deja para establecer el VI a cero por lo que podemos revelar la más lenta posible media: Ahora para revelar el período EMA suavizado 8216N8217 de alfa: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 N (EMA ) 480 Así que, en realidad, una AMA con un SN de 30, donde alfa es elevado a la potencia de 2 en realidad puede moverse tan lentamente como EMA 480 días. Ahora, para mí eso no es muy fácil de usar introducción de un parámetro de 30 que resulta en un período de regulación de 480. Por lo tanto, utilizar la siguiente fórmula para el SC y FC vez: P Potencia que la alfa se eleva a (por lo general 2) Su elección de Sn una lenta media móvil FN gt Ahora SN será el promedio móvil más lento que resulta efectiva incluso si cambia la potencia que el alfa se eleva a. También utilizo el mismo proceso para FN y FC. Veamos de nuevo en Alpha con el VI establece en cero, el FN a las 2 y el SN a 480: Ahora, cuando revelamos el período EMA suavizado 8216N8217 de alfa que debe ser igual a nuestro usuario define 480: N (EMA) (2) / N (EMA) (2 0,0042) / 0,0042 N (EMA) 480 una mirada más cercana en el efecto de la cuadratura alfa Comprender el efecto de elevar al cuadrado alfa es muy importante ya que la tabla a continuación ilustra: como se puede ver arriba, un período de regulación de entrada de 300 con alfa al cuadrado los resultados en un período de alisado real de más de 45.300, que es totalmente inútil. Sin embargo, este es un ajuste que se podría utilizar fácilmente sin una adecuada comprensión de cómo funciona el AMA. En nuestras pruebas vamos a tratar la AMA con alfa elevado a otros poderes que 2 por lo que algunos otros ejemplos también han sido representados en el gráfico anterior. A continuación nos fijamos en el efecto sobre el alfa y el alisado resultante de una AMA con el Índice de Eficiencia tomada directamente en alfa (1) o ser cuadrado (2): Utilizamos nuestra fórmula AMA modificada para los gráficos anteriores de modo que el FN real y SN fueron idénticamente emparejado a pesar de las modificaciones de alfa. Como se puede ver, la cuadratura resultados en alfa no sólo una AMA más lento en general, pero uno que es mucho más rápido para reducir la velocidad cuando la alfa disminuye. Kaufman, obviamente, quería que la AMA para frenar muy rápidamente cuando los datos carecían de una tendencia. Esto afecta es similar a la de incrementar la constante 8216N8217 en el Movimiento variable medio. Es la AMA un buen indicador En el marco de la lucha Indicador 8216Technical por la supremacía 8216 vamos a poner la AMA contra varios tipos diferentes de medias móviles y pondrá a prueba varias diferentes índices de volatilidad como componentes incluyendo: También estaremos probando la hipótesis de que la cuadratura alfa era una buena idea y se intenta levantar a varias potencias diferentes. ¿Se puede pensar en otras pruebas que valgan la pena por favor háganoslo saber en la sección de comentarios en la parte inferior. Adaptativo en movimiento promedio de archivo de Excel he elaborado una hoja de cálculo de Excel que contiene la media móvil adaptativa y lo puso a disposición para su descarga gratuita. Contiene una versión 8216basic8217 que muestra todos los trabajadores y un 8216fancy8217 uno que se ajuste automáticamente a la longitud, así como el índice de volatilidad que se especifique. Lo encontrarás en el siguiente enlace en la parte inferior de la página, debajo de los indicadores técnicos Descargas: adaptativo de media móvil (AMA) adaptativo en movimiento Ejemplo media, VI 50 Día de la Eficiencia Relación de Adil hace 4 años me parece la idea en torno a la adaptación de media móvil muy intersting y atractivo , me backtested la AMA Kaufman a través de dos sistemas (señales de onda binarias para las señales de entradas largas y cortas de dirección (AMA hasta entrada larga y ama abajo entrada corta), sin embargo no pude llegar a la conclusión de que el sistema está funcionando mejor que un sistema TF a largo plazo utilizando SMA cruces (50 días de SMA y 200 días de SMA) se puede saber las reglas comerciales de todo el AMA que usted ha implementado en su negociación Derry Castaño hace 4 años me alegro de que usted está encontrando nuestra investigación útil. todavía no hemos publicado los resultados de moviendo las pruebas de cruces del promedio para que así pueden ser más eficaces las reglas que le piden se detallan en la parte inferior de todas las páginas en las que hemos publicado los resultados de la prueba Aquí están de nuevo:.. Una señal de entrada para ir de largo (o salida de señal para cubrir un breve) para cada medio de prueba fue generado con un cierre por encima de ese promedio y una señal de salida (o la señal de entrada, pueden ir corto) se generaron en cada cierre por debajo de dicha media móvil. Ningún interés se obtuvo mientras que en efectivo y no se han tenido en los costos de transacción o el deslizamiento. Oficios se sometieron a pruebas Fin del día (EOD) y el final de la semana (EOW) para señales de datos y señales diarias EOW para los datos semanales. P. ej. datos diarios con una señal EOW requeriría la semana para terminar por encima de un diario de media móvil para abrir un largo o cerrar un corto mientras que los datos diarios con señales de desactivación de artefactos explosivos requerirían el precio diario para cerrar por encima de un diario de media móvil para abrir un largo o cerrar una versa corto y el vicio. Los rendimientos presentados son la rentabilidad anualizada promedio de los 16 mercados durante el período de pruebas. Los datos utilizados para estas pruebas se incluye en la hoja de cálculo y resultados más detalles sobre nuestra metodología se puede encontrar aquí etfhq / blog / 2010/05/25 / best-técnicos-indicadores / Por favor, hágamelo saber si usted tiene cualquier otra pregunta. ¡Salud Derry