Ehlers moving average

JOHN EHLERS INDICADORES: Eu compilei a maioria dos indicadores nesta página dos livros de Ehlers. Alguns ajustes foram feitos para clareza ou para que eles funcionem corretamente. Todos eles foram verificados no TradeStation, mas nenhuma garantia de perfeição ou funcionalidade adequada está implícita. A fórmula MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis), utilizada em muitos desses indicadores, foi originalmente desenvolvida para interpretar informações sísmicas para exploração de petróleo. Eles foram adaptados aqui para medir os ciclos de mercado - eles produzem saídas de alta resolução com quantidades excepcionalmente curtas de informações, uma combinação ideal para a avaliação do mercado. Indicador MAMA FAMA. - MAMA significa MESA Adaptive Moving Average (Também foi apelidado de Mãe de Todas as Médias Móveis). Este é um MA que se ajusta para cima / para baixo ciclos e é muito robusto - estou planejando incorporá-lo em algumas estratégias em breve. Indicador de Transformação de Fisher. Este é um indicador de gatilho de comércio cruzado muito rápido e, se usado em conjunto com uma boa ferramenta de seguimento de tendências, é preditivo e pode ser aplicado em estratégias (em breve). Quando comparado com o MACD ou outros indicadores de crossover, a Transformada de Fisher é claramente superior e oportuna. Indicador de Tendência Instantânea (iTrend): Indicador de tendência com atraso quase zero e aproximadamente a mesma suavização como EMA. Os sinais comerciais são gerados pelo cruzamento da linha de gatilho e da linha iTrend. Indicador de centro de gravidade. Outro oscilador Ehlers - eu não experimentei muito com este - pode exigir um indicador de tendência adicional para ajudar a funcionar melhor - fazer o seu próprio teste. Indicador Cyber ​​Cycle. Um indicador precoce de Ehlers que tenta medir os ciclos de mercado. Indicador de medição do ciclo. O mesmo que o indicador de Período de Ciclo. Outro indicador de medição do ciclo, mais robusto do que o acima, mas com apenas uma linha - sem cruzamentos. Fisher Cyber ​​Cycle Indicator. Um indicador de medição de ciclo com uma modificação de Fisher Transform. Índice de Vigor Relativo. O conceito de RVI é que os preços fecham mais alto do que eles abrem em mkts e v. v. Em baixo mkts. RVI é um oscilador onde o movimento é normalizado para a faixa de negociação de cada barra. Ele usa quatro compassos simétricos FIR filtros de cancelamento de atraso para produzir um indicador legível. Oscilador CG Estocástico. Rev.10 / 01/08 Diversos indicadores foram modificados com um algoritmo estocástico. Em alguns casos, isso melhora o desempenho, mas não significativamente. Fisher Stochastic CG Oscillator. O indicador / oscilador Fisher Stochastic CG é semelhante ao Oscilador CG Estocástico, mas com inversões mais acentuadas e sinais ocasionalmente mais antigos. Índice estocástico de RVI. Rev.10 / 01/08 - O conceito de RVI é que os preços fecham mais alto do que eles abrem em mkts e v. v. Em baixo mkts. RVI é um oscilador onde o movimento é normalizado para a faixa de negociação de cada barra. Ele usa quatro compassos simétricos FIR filtros de cancelamento de atraso para produzir um indicador legível. Esses indicadores adaptativos são mais responsivos do que seus homólogos estáticos (não adaptativos). Eles são destinados a eliminar o atraso. A onda senoidal (em breve) é suposto ser preditivo. Indicador de onda senoidal. Este indicador tenta determinar a fase atual do ciclo em que você está, tem uma vantagem sobre outros osciladores, como RSI e estocástico, porque prevê em vez de espera para a confirmação. SW dá sinais de entrada e saída 1/16 de um período de ciclo antes do ponto de viragem do ciclo e raramente dá falsos whipsaw sinais quando o mercado está em um modo de tendência. Desenvolvido por John Ehlers, a MESA Adaptive Moving Average é uma tendência técnica - Segundo o seu criador, adapta-se ao movimento de preços com base na variação de taxa de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. Este método de adaptação apresenta uma rápida e uma média de movimento lento, de modo que a média móvel composta responde rapidamente às mudanças de preços e mantém o valor médio até o próximo bar8217 fechar. Ehlers afirma que, porque o fallback de average8217s é lento, você pode criar sistemas de negociação com quase whipsaw-free comércios. Abaixo você pode ver o indicador plotado em uma plataforma de negociação. Fonte do gráfico: VT Trader Basicamente, o indicador se parece com duas médias móveis, mas em vez de curvar em torno da ação de preço, o MESA Adaptive MA se move de forma escadaria como o preço ratchets. Produz duas saídas, MAMA e FAMA. FAMA (Seguindo Adaptive Moving Average) é um resultado de MAMA sendo aplicado para a primeira linha MAMA. O FAMA é sincronizado no tempo com MAMA, mas seu movimento vertical vem com um lag. Assim, os dois don8217t cruzar, a menos que uma grande mudança na direção do mercado ocorre, resultando em um sistema de cruzamento média móvel que é praticamente livre de comércio whipsaw, de acordo com Ehlers. A MESA Adaptive Moving Average é usada como uma substituição das médias móveis tradicionais. Como tal, o MAMA e FAMA podem ser negociados como médias móveis ordinárias. Em primeiro lugar, eles atuam como fortes áreas de apoio e resistência eo preço tende a rebote a partir deles no contato. Isso faz pullbacks para o MAMA e FAMA adequado com tendência áreas de entrada. Em segundo lugar, os cruzamentos entre o MAMA e FAMA, assemelhando-se a uma cruz de ouro ou morte, também são amplamente negociados. Quando o MAMA atravessa o FAMA de baixo e bordas mais altas, isso significa que o mercado provavelmente continuará a subir, gerando um sinal de compra. Por outro lado, quando o MAMA atravessa o FAMA de cima e bordas mais baixas, isso implica que o mercado é menor e mais provavelmente continuará a fazê-lo, gerando assim um curto sinal de entrada. A MESA Adaptive Moving Average, assim como as médias móveis tradicionais, pode ser usada como um indicador independente, mas também em conjunto com outros indicadores, que normalmente são combinados com SMA e EMAs para melhorar sua tomada de decisão. Fundada em 2017, a Tribuna Binária tem como objetivo fornecer aos seus leitores uma cobertura real e real de notícias financeiras. Nosso site está focado nos principais segmentos de ações, moedas e commodities dos mercados financeiros, além de uma explicação interativa e detalhada dos principais eventos e indicadores econômicos. Divulgação de Risco Financeiro A BinaryTribune não será responsabilizada pela perda de dinheiro ou qualquer dano causado por confiar nas informações contidas neste site. Trading forex, ações e commodities sobre a margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Antes de decidir negociar o câmbio você deve considerar com cuidado seus objetivos do investimento, nível da experiência e apetite do risco. Cookie Policy Este site usa cookies para lhe proporcionar a melhor experiência e conhecê-lo melhor. Ao visitar o nosso website com o seu navegador configurado para permitir cookies, você concorda com nosso uso de cookies, conforme descrito em nossa Política de Privacidade. Cópia Copyright 2017 mdash Tribuna binária. Todos os Direitos ReservadosFractal Adaptive Moving Average (FRAMA) FRAMA significa Fractal Adaptive Moving Average e classificamos-o como uma média móvel adaptativa Log-Normal (LAMA). Criado por John F. Ehlers, ele utiliza Geometria Fractal em uma tentativa de ajustar dinamicamente o seu período de suavização para se adequar à ação de mudança de preço ao longo do tempo. A teoria de FRAMA é extremamente inteligente, mas as teorias inteligentes não garantem bons resultados, então estamos colocando o conceito no ringue para a 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216. Mas antes de irmos mais longe é importante que entendamos o que estamos testando. Então vou explicar como o FRAMA funciona, embora eu deva admitir que é um pouco acima da educação matemática que eu não prestei atenção na escola. Também reunimos uma planilha de excel livre contendo a Fraccional Adaptive Moving Average para que você possa testá-la por si mesmo. (Se você preferir ignorar a matemática, em seguida, saltar para os resultados do teste concluído aqui 8211 é o FRAMA eficaz) FRAMA Tópicos Como o FRAMA obras Primeiro de tudo o FRAMA aproveita o fato de que os mercados financeiros são fractal. Uma forma fractal é dita ser áspera ou fragmentada e pode ser dividida em partes, cada uma das quais é pelo menos semelhante a uma cópia de tamanho reduzido do original. Exemplo: Você pode ver alguma coisa estranha sobre o gráfico abaixo Sem ser dito, você teria sabido que a metade esquerda do gráfico acima era de 5 anos de barras mensais ea metade direita era de 15 dias em barras de 30 minutos Provavelmente não, Similar não importa o período de tempo que estamos visualizando-los dentro Esta característica é chamada auto-similaridade e define uma forma fractal. Ao encontrar a Dimensão Fractal ou 8220D8221 obtemos uma indicação de como completamente um Fractal parece preencher o espaço como um zooms para baixo para escalas mais finas e mais finas. Pense nisso dessa maneira: um gráfico de ações é muito grande para ser um dimensional, mas muito fino para ser bidimensional, de modo que sua Dimensão Fractal é uma leitura entre um e dois. O FRAMA identifica a dimensão Fractal de preços durante um período específico e, em seguida, usa o resultado para adaptar dinamicamente o período de suavização de uma média móvel exponencial. Encontrar a Dimensão Fractal de uma Forma Para encontrar a Dimensão Fractal 8220D8221 de uma forma que cobrimos com um número 8220F8221 de pequenos objetos que são de vários tamanhos 8220S8221: D Log (F2 / F1) / Log (S1 / S2) Para aqueles de vocês Como eu que não prestei atenção na classe de matemática 8216Log8217 é abreviação de Logaritmo e é o poder que um número precisa ser aumentado para produzir um determinado resultado. A menos que indicado o número de base é 10, portanto: 103 10 10 10 Depois que a lição de matemática rápida permite calcular a dimensão Fractal para um segmento de linha que é de 10 metros de comprimento. Primeiro, selecione duas pequenas dimensões, como S1 1 metro e S2 0,1 metros. Colocando caixas destes tamanhos no segmento de linha nós podemos caber 10 do tamanho de um medidor e 100 do tamanho de 0.1 medidor. Assim, F1 10 e F2 100. Portanto: D Log (10) / Log (10) D Log (10/10) / Log Nós revelamos que o Fractal existe completamente em uma dimensão que faz o sentido porque a forma medida era apenas uma linha lisa. Para um segundo exemplo em vez de uma linha plana, vamos usar um quadrado que é 10 x 10 metros. Mantendo S1 e S2 iguais, obtemos F1 100 e F2 10.000 por conseguinte: D Log (100) / Log (S1 / S2) D Log (10.000 / 100) Como D 2 revelamos que o Fractal encheu completamente duas dimensões que faz sentido como a forma medida era um quadrado e um quadrado requer duas dimensões para existir. Infelizmente, os preços das ações não têm essa regularidade, mas ainda são semelhantes. Então, para descobrir os 8220D8221 dos preços das ações, devemos medir a Medida Fractal medida em diferentes escalas. Cobrindo uma curva de preços com uma série de pequenas caixas é muito pesado, mas porque as amostras de preços são uniformemente espaçadas (cada barra é 1 dia, 1 semana, 10 min etc) Ehlers decidiu que a inclinação média da curva poderia ser usado como uma estimativa Da contagem de caixa. Isso é muito menos complicado do que parece que a inclinação é encontrada simplesmente tomando o preço mais alto durante um período menos o menor preço durante esse período e dividindo o resultado pelo número de períodos. Vamos chamar esta medida 8220HL8221, portanto: HL (Máx. (N) 8211 Min (Baixa, N)) / N Precisaremos encontrar a medida 8220HL8221 (inclinação) sobre a primeira metade, segunda metade e comprimento total de 8220N8221 Para nos ajudar a encontrar 8220D8221, claro como lama Como calcular um Fractal Adaptive Moving Average Ele começa com o preço Close. Depois disso FRAMA é calculado de acordo com a seguinte fórmula: FRAMA FRAMA (1) (Fechar 8211 FRAMA (1)) Você vai notar que isso é o mesmo que a fórmula para uma média móvel exponencial (EMA): EMA EMA (1) Close 8211 EMA (1)) Mas o Alpha em um EMA é 2 / (N 1) por isso permanece constante enquanto que para o FRAMA EXP (W (D 8211 1)) torná-lo adaptar conforme a dimensão Fractal muda. EXP é conhecido como a Função Exponencial, é como Log, mas em vez de uma base assumida de 10 tem uma base de 8220e8221. Portanto, x Log (10x) e x EXP (ex) onde 8220e8221 é aproximadamente 2,718281828. Confuso ainda 8220e8221 é um número único porque a inclinação de sua curva é 1 quando x 0 e resolve o problema de interesse composto. Didn8217t saber que havia um problema com juros compostos nem eu. Você vê se você investir 1 a uma taxa de juros de 100 calculados anualmente, no final do primeiro ano você terá 2 simples. Mas se você combinar o interesse durante o ano fica um pouco mais complicado. Quando o interesse é composto a cada 6 meses você pode encontrar o resultado para o ano, multiplicando 1 por 1,5 duas vezes, então 1,00 1,52 2,25. Se o juro for composto trimestralmente, o resultado é 1,00 1,254 2,44, e mensalmente é 1,00 1,083312 2,613035. Observe como cada vez que você aumenta a freqüência de composição você obtém um resultado maior Este é o problema de interesse 8216compound8217. No entanto, se você investir 1 com um retorno de 100 cada ano eo interesse é composto constantemente, em seguida, o resultado é 8216e8217. Se um número 8220Y8221 tem uma variável aleatória com uma Distribuição Normal, então EXP (Y) tem uma Distribuição Log-Normal. Os preços das ações são ditos ser Log-Normal então EXP é usado para relacionar a Dimensão Fractal com o Alfa. Continue lendo isso fará mais sentido soon8230 O que é Log-Normal e por que ele descreve os preços das ações (em teoria) a mudança percentual para alcançar os preços das ações futuro possível no final de um período é Normalmente Distribuído. Essa é a mudança resultará em um retorno positivo ou negativo e 95 dos resultados devem cair dentro de dois desvios-padrão s da média. (Na realidade, as mudanças de preços normalmente são distribuídas 8211 Michael Stokes explica Fat Tails) Os possíveis preços que resultarão dessas mudanças podem variar de zero e infinito. Isso ocorre porque um estoque can8217t queda mais de 100 como que resultaria em um preço negativo, mas um pode mais do que o dobro. Portanto, os preços são considerados Log-Normal. Este conceito realmente me confundiu no início, mas uma imagem vale a pena 1000 palavras assim: Para mostrar que os preços das ações são mais ou menos Log-Normal eu calculei a mudança de preço em relação ao ano anterior para os últimos 10.000 dias de mercado no Dow. Em teoria, esses resultados são Normalmente Distribuídos, encontrando seu EXP e traçando a freqüência de cada resultado ocorre, o gráfico acima revela os preços de fechamento mais provável para o Dow em um ano. Agora, se um número 8220Y8221 for Log-Normal, então Log (Y) será Normalmente Distribuído. Então, se os preços das ações são realmente Log-Normal, em seguida, tomando o Log das mudanças de preços no gráfico acima, devemos obter algo que se parece com uma curva de sino: Acima você pode ver uma curva de sino (tudo ser um feio) que exibe A probabilidade de qualquer porcentagem de chance no Dow no próximo ano entre -20 e 25. Então, espero que isso explique o que é Log-Normal e por que é uma característica dos preços das ações8230 Aqui termina a lição de matemática. Como calcular uma média móvel adaptativa do Fractal 8211 Continuação FRAMA FRAMA (1) (fechar 8211 FRAMA (1)) EXP (W (D 8211 1)) D Log (HL1 HL2) HL1 (Máx (Elevada, N) 8211 Min (Baixa, N)) / N HL (Max (Alto, N) 8211 Min (Low, N)) / NN FRAMA Período, tem de ser um número par. Se o Alpha lt 0.01, então Alpha 0.01 Se Alpha gt 1, então Alpha 1 Encontrando a Dimensão Fractal, Exemplos Vamos ter um olhar para alguns preços de ações teóricas e os resultados Fractal Dimensão: Acima são três curvas de preço, agora vamos calcular o 8220D8221 para cada onde 8220N8221 100. D (Registro (HL1 HL2) 8211 Log (HL)) / Log (2) Para 8216Curve A8217 a gama completa é repetida em ambas as metades do Para que ele exista totalmente em duas dimensões e D 2. Para 8216Curve B8217 apenas metade do intervalo é repetido em cada metade do gráfico de modo que ele existe entre uma e duas dimensões ou especificamente D 1,58. O intervalo para 8216Curve C8217 não é repetido em todas entre as duas metades do gráfico para que ele existe em apenas uma dimensão e D 1. Como a dimensão Fractal 8220D8221 afetam o período de suavização 8220N8221 O FRAMA se adapta entre ser um Fast ou lento EMA baseado Na Dimensão Fractal dos preços das ações. Ehlers projetou o EMA o mais lento possível ser aproximadamente 200 períodos na duração eo mais rápido ter um período de um ou em outras palavras ser igual ao preço próprio. Assim, para as três curvas do nosso exemplo anterior, vamos ver como 8220D8221 mudanças 82208221 e como isso afeta 8220N8221 ou o período de suavização da resultante EMA: EXP (W (D 8211 1)) N (EMA) (2 8211) / (Ehlers Quando definido como 8220W8221 como -4.6, mas pode ser alterado. Vêem: FRAMA modificado) Quando D 2 como com 8216Curve A8217 o resultado é um EMA lento de 198 períodos, enquanto quando D 1 como com 8216Curve C8217 o resultado é um EMA Fast de um período (O próximo preço em si). 8220Esta estrutura adaptativa segue rapidamente grandes mudanças de preço e muda lentamente quando os preços estão em uma zona de congestionamento.8221 8211 John Ehlers Modificado FRAMA Ehlers rigidamente definir o FRAMA para mudar entre um EMA Fast de 1 período (vamos chamá-lo de FC) e um lento EMA de 198 dias (vamos chamá-lo SC). Mas porque vamos entrar no FRAMA no 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 eu queria ser capaz de definir especificamente os 8220FC8221 e 8220SC8221 da minha escolha. Agradecimentos especiais ao Prospectus 8211 8220 Real Rocket Scientist, Wanna-be Trader8221 por sua ajuda nesta seção, não se esqueça de assinar seu blog e segui-lo no twitter. Assim, em vez de definir 8220W8221 como -4,6 como Ehlers fez, vamos fazer W LN (2 / (SC 1)). Isto resulta em um FRAMA que desloca entre um 8220FC8221 de 1 e um 8220SC8221 de sua escolha. Por exemplo, onde SC 200, W -4.61015. Ehlers, obviamente, arredondado este fora, portanto, o seu ajuste de -4,6. O que é LN e por que usá-lo para encontrar 8220W8221 LN é uma abreviatura de 8216Natural Logarithm8217 e é o inverso de EXP assim se EXP (1) x, em seguida, LN (x) 1. Porque EXP é usado para relacionar a dimensão Fractal a Alpha , LN é usado para encontrar 8220W8221. Agora, para definir o MA Fast ou 8220FC8221 de sua escolha simplesmente tomar o período EMA resultante 8220N8221 e ajustá-lo para caber a nova gama. Por exemplo, se SC 100 e o N 50 resultante, mas em vez do SC 1 padrão, queremos mudá-lo para SC 20, a seguinte fórmula revelará o 8220Novo N8221: New N ((SC 8211 FC) ((Origional N 8211 1) / (SC 8211 1))) 20 Novo N (80 (49/99)) 20 Este novo é facilmente convertido novamente em Alpha: New 2 / (New N 1) Modificado FRAMA regras adicionais: SC Sua escolha de uma média lenta de movimento gt FC FC Sua escolha de uma média de movimento rápido lt SC Se Alpha lt 2 / (SC 1) então Alpha 2 / (SC 1) Se Alpha gt 1 então Alpha 1 FRAMA (N-1) SUM (CLOSE, H) / HH EVEN (((SC 8211 FC) / 2)) FC Se N-1 lt EVEN 2)) FC, em seguida, H N-1 FRAMA Excel Arquivo Nós reunimos uma planilha do Excel contendo o FRAMA e disponibilizou para download gratuito. Ele contém uma versão básica de John Ehlers FRAMA e nossa versão modificada, juntamente com uma fantasia que irá ajustar automaticamente as configurações que você especificar. Encontre-o no seguinte link perto da parte inferior da página em Downloads Indicadores técnicos: Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA). Por favor, deixe-me saber se você achar útil. FRAMA e uma média móvel simples Fractal Adaptive Moving Average Test Resultados Testamos o FRAMA através de 300 anos de dados em 16 mercados globais, ver os resultados agora 8211 É o FRAMA Eficaz. . . Michael Stokes explica por que 8211 Fat TailsFractal Adaptive Moving Average Fractal Adaptive Moving Average (FAMA) foi criado por John Ehlers. A FAMA faz a média das diferenças entre os máximos mais altos e os mínimos mais baixos em diferentes partes do período. Esses valores são matematicamente massageados com questões booleanas, logaritmos naturais e números de Euler8217s, e, com algum feedback da antiga FAMA, a FAMA atual é finalmente formada. O usuário pode alterar a entrada (ponto médio) eo comprimento do período. A definição deste indicador é ainda expressa no código condensado dado no cálculo abaixo. Como negociar usando Fractal Adaptive Moving Average Fractal Adaptive Moving Average é um indicador de tendência e pode ser usado em conjunto com outros estudos. Nenhum sinal comercial é calculado. Como acessar no MotiveWave Vá para o menu superior, escolha Study gtJohn EhlersgtFractal Adaptive Moving Average ou vá para o menu superior, escolha Add Study. Comece a digitar o nome deste estudo até ver que ele aparece na lista, clique no nome do estudo, clique em OK. Aviso importante: As informações fornecidas nesta página são estritamente para fins informativos e não devem ser interpretadas como conselho ou solicitação para comprar ou vender qualquer segurança. Consulte a Declaração de Descarte de Riscos e Desresponsabilização de Desempenho. Cálculo // preço de entrada, definido pelo usuário, padrão é ponto médio // período p1 definido pelo usuário, padrão é 20 // função exp, retorna Euler8217s número (e) aumentado para poder de seu argumento // log função, retorna logaritmo natural de seu argumento // índice de número de barra atual, anterior TÉCNICAS DE TRADING Phasors Set On quotNewquot MESA Médias móveis adaptativas E se você combinasse o poder da análise espectral de entropia máxima com a habilidade de Hilbert de transformar a mudança de fase A média móvel adaptável de Mesa (MAMA) Movimento de uma forma nova e única. A adaptação é baseada na mudança de taxa de fase medida pelo discriminador de transformada de Hilbert I descrito no meu artigo de SBCC de Dezembro de 2000. Nesse artigo, derivou-se a transformada de Hilbert, que gera os componentes real e imaginário a partir da forma de onda de preço analítico. O arctangente da relação do componente imaginário com o real é o ângulo de fase em um determinado ponto no tempo. Uma vez que a soma das fases delta da barra para a barra chega a 360 graus, completando um ciclo, o discriminador de Hilbert calcula o ciclo dominante com base no diferencial de fase médio. A vantagem deste método de adaptação é que ele apresenta uma média de ataque rápido e uma média de decadência lenta, de modo que a média composta rapidamente ratchets atrás de mudanças de preços e detém o valor médio até o próximo ratchet ocorre. Ratcheting refere-se à constante de tempo curto no comando que permite que a média móvel adaptável para aproximar o valor do preço depois disso, a média móvel se move lentamente com o preço até o próximo comando que recebe para aplicar a média móvel mais rápido. O ratcheting dá a média móvel adaptável um stairstep aparência. A combinação de ataque rápido e decadência lenta é como uma amostra eletrônica e mantenha o circuito - ou seja, a média móvel adaptativa rapidamente se move em direção ao preço atual no comando e essencialmente mantém esse valor, ou segue lentamente o preço, até chegar o próximo comando de atualização . FIGURA 1: MAMA / FAMA. MAMA (vermelho) faixas preço forte. O crossover de MAMA e FAMA é um bom sinal de tendência. A ação do MAMA é mostrada na Figura 1. Uma vez que o retorno médio é lento, eu posso construir sistemas de negociação que são virtualmente livres de negociações whipsaw. O ponto de partida para MAMA é uma média móvel exponencial convencional (EMA). A equação para um EMA é escrita como: where a is less than 1 Em Inglês simples, o EMA é criado tomando uma fração do preço atual e adicionando um menos essa fração vezes o valor anterior do EMA. Quanto maior o valor de um (alfa), mais responsivo o EMA torna-se ao preço atual. Por outro lado, se a torna-se menor, a EMA é mais dependente de valores anteriores da média, em vez do preço atual. Portanto, uma maneira de tornar um EMA adaptativo é variar o valor de um acordo com algum parâmetro independente. A média móvel adaptativa de Kaufman (KAMA) e a média dinâmica do índice variável (VIDYA) introduzida por Tushar Chande usam a variação de preços, ou volatilidade, como base de suas adaptações. . Continuação na edição de setembro de 2001 de Análise Técnica de STOCKS amp COMMODITIES John Ehlers é presidente da Mesa Software e um colaborador freqüente de STOCKS amp COMMODITIES. Ele foi pioneiro no algoritmo Mesa para medir os ciclos de mercado. Este artigo foi adaptado de Rocket Science For Traders de John Wiley amp Sons. Ehlers pode ser alcançado através de seu site em mesasoftware. Extraído de um artigo publicado originalmente na edição de setembro de 2001 da revista Technical Analysis of STOCKS amp COMMODITIES. Todos os direitos reservados. Cópia Copyright 2001, análise técnica, Inc.