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Vous pouvez également télécharger une feuille de calcul GRATUITE contenant un FRAMA actif qui s'ajustera automatiquement aux paramètres que vous spécifiez. Trouvez-le au lien suivant au bas de la page sous Téléchargements Indicateurs techniques: Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA). Veuillez laisser un commentaire et partager ce message si vous le trouvez utile. Le FRAMA modifié que nous avons testé se compose de plus d'une variable. Donc, avant que nous puissions mettre en place contre d'autres Adaptive Moving Moyennes pour comparer leurs performances, nous devons d'abord comprendre comment le FRAMA se comporte comme ses paramètres sont modifiés. À partir de ces informations, nous pouvons identifier les meilleurs paramètres et utiliser ces paramètres lors de la comparaison avec d'autres types de moyenne mobile. Chaque FRAMA exige qu'un paramètre soit spécifié pour la moyenne de déplacement rapide (FC), la moyenne mobile lente (SC) et la période FRAMA elle-même. Nous avons testé les transactions en cours Long et Court, en utilisant les données quotidiennes et hebdomadaires, en prenant les signaux EOD (End Of Day) et Fin de Semaine (EOW) analysant toutes les combinaisons de FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 , 200, 250, 300 FRAMA 10, 20, 40, 80, 126, 252 Une partie du calcul FRAMA consiste à trouver la pente des prix pour la première moitié, la seconde moitié et toute la longueur de la période FRAMA. Pour cette raison, les périodes FRAMA que nous avons testées ont été sélectionnées en raison de leur nombre pair et du fait qu'elles correspondent au nombre approximatif de jours de bourse dans des périodes de calendrier standard: 10 jours 2 semaines, 20 jours 1 mois, 40 jours 2 mois, 80 jours Année, 126 jours par an et il ya 252 jours de bourse dans une année moyenne. Au total, 920 moyennes différentes ont été testées et chacune d'entre elles a fonctionné à travers 300 années de données sur 16 indices globaux différents (détails ici). Quotidien vs données hebdomadaires EOD vs EOW Signaux Dans notre test MA original Moyennes mobiles simples vs Exponentielles, nous avons révélé qu'une fois une longueur EMA était au-dessus de 45 jours, en utilisant des signaux EOW au lieu de signaux EOD vous n'avez pas sacrifier retours mais a bénéficié d'un saut 50 Dans la probabilité de profit et le double de la durée moyenne des échanges. Pour voir si cela a été le cas avec le FRAMA nous avons comparé les meilleurs rendements produits par chaque type de signal: Comme vous pouvez le voir, pour la FRAMA, les données quotidiennes avec des signaux EOD produits de loin les résultats les plus rentables et nous allons donc nous concentrer sur ce Données initiales. Elle est présentée ci-dessous sur les diagrammes divisés par la période FRAMA avec les résultats de test sur l'axe y, le Fast MA (FC) sur l'axe des x et une série séparée affichée pour chaque Slow MA (SC). FRAMA Journée de retour annualisée EOD Long La première chose impressionnante à propos des résultats ci-dessus est que chaque moyenne quotidienne EOD Long testé a surpassé le buy and hold rendement annualisé de 6,32 pendant la période d'essai (avant de prendre en compte les coûts de transaction et le glissement). Il s'agit d'un fort vote de confiance pour le FRAMA comme indicateur. Vous remarquerez également que les séries de données sur chaque graphique sont toutes regroupées, ce qui révèle que des résultats semblables sont atteints malgré la période de SC allant de 100 à 300 jours. Changer les autres paramètres fait cependant une grande différence et les retours augmentent significativement une fois que la période de FRAMA est au-dessus de 80 jours. Cela indique que la dimension fractale n'est pas aussi utile si elle est mesurée sur de courtes périodes. Lorsque la période FRAMA est courte, les rendements augmentent à mesure que la période FC est prolongée. Ceci est dû au fait que la dimension fractale est très volatile si elle est mesurée sur de courtes périodes et un FC plus long amortissant cette volatilité. Une fois que la période FRAMA est de 40 jours ou plus, la dimension fractale devient moins volatile et, par conséquent, l'augmentation de la FC entraîne ensuite des retours à la baisse. Globalement, les meilleurs rendements annualisés sur le côté Long du marché sont venus d'une période FRAMA de 126 jours ce qui équivaut à environ six mois sur le marché, alors qu'un CF de seulement 1 à 4 jours s'est avéré le plus efficace. L'évaluation des résultats du côté Short du marché arrive à la même conclusion bien que les rendements soient bien inférieurs: FRAMA Annualized Return Short. FRAMA Rendement annualisé au cours de la journée d'exposition EOD Long Les tableaux ci-dessus montrent la productivité de chaque FRAMA EOD Long quotidien tout en étant exposé au marché. De toute évidence, les périodes de FRAMA plus courtes sont beaucoup moins productives et rien de moins de 40 jours ne vaut pas la peine de se soucier. La FRAMA à 126 jours a de nouveau produit les meilleurs rendements avec un FC optimal de 1 4 jours. Les retours pour le short ont suivi un modèle semblable mais comme vous vous attendriez étaient beaucoup plus bas FRAMA Rendement annualisé pendant exposition courte. Dans l'avenir, nous nous concentrerons sur les caractéristiques de la FRAMA de 126 jours, car elle a constamment produit des rendements supérieurs. FRAMA, EOD Temps sur le marché. Étant donné que les 16 marchés utilisés ont progressé à un taux annualisé moyen de 6,32 au cours de la période d'essai, il n'est pas surprenant que la majorité de l'exposition sur le marché était à long terme. En prolongeant le FC, il augmente encore le temps exposé au côté long et l'exposition réduite sur le côté court. Si la période d'essai avait consisté en un marché boursier prolongé, les résultats d'exposition seraient probablement inversés. FRAMA, EOD Durée du commerce. En augmentant la période FC, elle prolonge également la durée moyenne des échanges. Changer le SC fait peu de différence, mais comme le SC est porté de 100 à 300 jours, la durée moyenne du commerce augmente si légèrement. FRAMA, EOD Probabilité de profit. Comme on peut s'y attendre, la probabilité de profit est plus élevée sur le côté long qui est encore une fois une fonction des marchés mondiaux en hausse au cours de la période d'essai. Toutefois, l'information clé révélée par les graphiques ci-dessus est que la probabilité de profit décroît significativement à mesure que le FC est étendu. Ceci est une autre indication que la FRAMA optimale requiert une courte période FC. Les meilleurs paramètres quotidiens EOD FRAMA. Nos tests montrent clairement qu'une période FRAMA de 126 jours produira des résultats quasi-optimaux. Alors que pour le SC, nous avons montré que tout réglage entre 100 et 300 jours produira un résultat similaire. La période FC d'autre part doit être court de 4 jours ou moins. John Ehlers original FRAMA avait un FC de 1 et un SC de 198 ce qui produira des résultats fantastiques sans la nécessité de toute modification. Parce que nous préférons le commerce aussi peu que possible, nous avons sélectionné un FC de 4 et un SC de 300 comme les meilleurs paramètres parce que ces paramètres entraîne une plus longue durée commerciale moyenne tout en produisant de grands rendements sur le côté long et court du marché . FRAMA, EOD Long. Ci-dessus vous pouvez voir comment la FRAMA 126 jours avec un FC de 4 et un SC de 300 a effectué depuis 1991 par rapport à une moyenne mondiale également pondérée des marchés testés. J'ai inclus la performance de l'EMA de 75 jours, EOW parce que c'était la moyenne mobile exponentielle la plus performante de nos tests originaux. Cela illustre clairement que la moyenne mobile mobile adaptative de Fractal est supérieure à une moyenne mobile exponentielle standard. La FRAMA est beaucoup plus active, mais produit plus de 5 fois autant de métiers et a subi de plus fortes baisses durant le marché baissier de 2008. Du côté court du marché, la FRAMA prouve encore son efficacité. Sans avoir besoin de changer de paramètres, le 126 Jour FRAMA, EOD 4, 300 reste un des plus performants. Lorsque nous avons effectué nos tests originaux sur l'EMA, nous avons constaté qu'une moyenne plus rapide fonctionnait le mieux pour être courte et que l'EMA de 25 jours était particulièrement efficace. Mais comme vous pouvez le voir sur le graphique ci-dessus, le FRAMA surpasse à nouveau. Ce qui est particulièrement digne de remarque, c'est que le rendement annualisé au cours des 27 ans du moment où ce FRAMA était à court de marché était de 6,64 ce qui est supérieur au rendement annualisé moyen global de 6,32. Voir les résultats pour le FRAMA de 126 jours, EOD 4, 300 126 jours FRAMA, EOD 4, 300 Distribution de période de lissage. Avec un standard EMA la période de lissage est constante si vous avez un EMA 75 jours, puis la période de lissage est de 75 jours peu importe quoi. Le FRAMA d'autre part est adaptatif de sorte que la période de lissage est en constante évolution. Mais comment le lissage distribué suit-il une courbe en cloche entre le FC et le SC, est-il aléatoire ou est-il localisé autour de quelques valeurs. Pour révéler la réponse, nous avons indiqué le pourcentage que chaque période de lissage a eu lieu au cours des 300 années de données d'essai. Le tableau ci-dessus est venu comme toute une surprise. Il révèle que, malgré une plage de FC à SC de 4 à 300 jours, 72 du lissage était dans une plage de 4 à 50 jours et la majorité de celui-ci n'était que de 5 à 8 jours. Cela explique pourquoi le changement de SC a peu d'impact et pourquoi changer le FC fait toute la différence. Il explique également pourquoi le FRAMA ne fonctionne pas bien lors de l'utilisation de signaux EOW, car un EMA doit durer plus de 45 jours avant que les signaux EOW ne puissent être utilisés sans sacrifier les retours. Un FRAMA plus lent Nous avons identifié que le FRAMA est un indicateur très efficace, mais les meilleurs paramètres (126 jours FRAMA, EOD 4, 300 long) se traduisent par une moyenne très rapide que dans vos tests avait une durée de commerce typique de seulement 14 jours. Nous savons également que l'EMA de 75 jours, EOW Long est une moyenne mobile efficace mais plus lente et dans nos tests avait une durée commerciale typique de 74 jours. Une bonne moyenne lente peut être une composante utile dans n'importe quel système commercial, car elle peut être utilisée pour confirmer les signaux provenant d'autres indicateurs plus actifs. Ainsi, nous avons examiné à nouveau les résultats du test FRAMA à la recherche d'une moyenne moins active qui est une meilleure alternative à l'EMA 75 jours et c'est ce que nous avons trouvé: Le FRAMA 252 jours, EOW 40, 250 Long produit des résultats impressionnants et ne fonctionne pas Le 75 jours EMA, EOW Long par une fraction. Toutefois, cette amélioration fractionnelle est dans presque toutes les mesures, y compris la performance sur le côté court. Le seul inconvénient est une légère diminution de la durée moyenne des échanges de 74 jours à 63 ans lorsqu'elle est longue. En conséquence, le 252 Day FRAMA, EOW 40, 250 a frappé le 75 jours EMA, EOW hors de l'indicateur technique Fight for Supremacy. Voir les résultats pour le 252 Day FRAMA, EOW 40, 250 Long et Short sur chacun des 16 marchés testés. 252 jours FRAMA, EOW 40, 250 Distribution de la période de lissage FRAMA Test Conclusion Le FRAMA est étonnamment efficace à la fois comme un rapide et une lente moyenne mobile et surpassera n'importe quel SMA ou EMA. Nous avons sélectionné un FRAMA modifié avec un FC de 4, un SC de 300 et un FRAMA de 126 comme étant le FRAMA rapide le plus efficace, bien que les paramètres pour un FRAMA standard produisent également d'excellents résultats. Pour une moyenne plus lente ou à plus long terme, les meilleurs résultats sont susceptibles de provenir d'un FC de 40, un SC de 250 et une période FRAMA de 252. Robert Colby dans son livre L'Encyclopédie des indicateurs techniques de marché a conclu, Une nouvelle idée intéressante avec un attrait intellectuel considérable, nos tests préliminaires ne montrent aucun avantage pratique réel à cette méthode de lissage de tendance plus complexe. Eh bien M. Colby, notre recherche sur la FRAMA est en contraste direct avec vos conclusions. Il sera intéressant de voir si l'une des autres moyennes mobiles adaptative peut produire de meilleurs rendements. Nous afficherons les résultats ICI dès qu'ils seront disponibles. Bien fait John Ehlers vous avez créé un autre indicateur exceptionnel Construire des systèmes de trading rentable Les moyennes mobiles adaptables conduisent à de meilleurs résultats Les moyennes mobiles sont un outil préféré 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 affecte 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. Figure 1: L'AMA est en vert et montre le degré d'aplatissement le plus élevé dans l'action de portée observée sur le 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. Le ratio de Sharpe est une mesure pour calculer le rendement ajusté au risque, et ce ratio est devenu la norme de l'industrie pour de tels. Le fonds de roulement est une mesure à la fois de l'efficacité d'une entreprise et de sa santé financière à court terme. Le fonds de roulement est calculé. L'Environmental Protection Agency (EPA) a été créée en décembre 1970 sous la présidence du président américain Richard Nixon. Le. Un règlement mis en œuvre le 1er janvier 1994, qui a diminué et a finalement éliminé les tarifs douaniers pour encourager l'activité économique. Une norme permettant de mesurer la performance d'un titre, d'un fonds commun de placement ou d'un gestionnaire de placements. Portefeuille mobile est un portefeuille virtuel qui stocke les informations de carte de paiement sur un appareil mobile.
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