Tradição Média Móvel Adaptável

Outubro de 2005 DICAS DE COMERCIANTES Aqui está a seleção deste mês de dicas de comerciantes, contribuído por vários desenvolvedores de software de análise técnica para ajudar os leitores a implementar mais facilmente algumas das estratégias apresentadas nesta e em outras questões. Você pode copiar estas fórmulas e programas para fácil uso em sua planilha ou software de análise. Basta selecionar o texto desejado destacando-se como faria em qualquer programa de processamento de texto, então use seu comando de chave padrão para copiar ou escolha a cópia no menu do navegador. O texto copiado pode então ser colado em qualquer planilha aberta ou outro software, selecionando um ponto de inserção e executando um comando de colar. Ao alternar entre uma janela do aplicativo e a página da Web aberta, os dados podem ser transferidos com facilidade. TRADESTATION: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers artigo nesta edição, Fractal Adaptive Moving Medias, já apresenta algum código EasyLanguage para uma média móvel adaptativa. Esta média móvel adaptativa baseia-se nas propriedades fractal de uma série de preços. Nós convertimos o código Ehlers para essa média móvel em uma função EasyLanguage, para que possa ser chamado a partir de qualquer indicador ou estratégia. O nome das funções é AdaptMovAvgFractal. Também adaptamos uma estratégia existente com base em Bollinger Bands para que ele chame essa nova função. A estratégia revista Bollinger Band é chamada de FractalAMA Bandas. Ele chama AdaptMovAvgFractal para os cálculos de variância e banda. Este código e função estarão disponíveis para download no Centro de suporte da TradeStation. Procure o arquivo Frama. eld. O código original do Ehlers pode ser encontrado no arquivo. eld. --Mark Mills EasyLanguage Perguntas Fóruns TradeStation Securities, Inc. Uma subsidiária da TradeStation Group, Inc. VOLTAR METASTOCK: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers artigo nesta edição, Fractal Adaptive Moving Medias, apresenta um indicador do mesmo nome. Na fórmula indicadora, ele restringe o número de períodos a um número par. A fórmula no MetaStock evita essa restrição, pedindo o prazo menor. Esse número é então usado para os dois cálculos de meio intervalo e é então duplicado para o cálculo do intervalo completo. A fórmula para este indicador e as etapas para incluí-lo no MetaStock são apresentadas aqui. Para inserir este indicador no MetaStock: --William Golson, Equis International equis VOLTAR AIQ EXPERT DESIGN STUDIO: Média Motivadora Adaptativa Fractal O código AIQ para a média móvel adaptativa fractal John Ehlers (FRAMA) é mostrado aqui junto com dois sistemas de troca de amostras que nós Usado em um backtest para determinar se o FRAMA é uma melhoria em uma média móvel exponencial de período fixo. Um valor de N40 foi usado para executar o teste FRAMA. O teste médio exponencial foi executado usando um período fixo de 40 dias. Os sistemas compram quando o preço cruza acima da média móvel e se vende quando o preço cruza abaixo da média móvel. Apenas o lado longo foi testado. A Figura 1 mostra uma comparação de um FRAMA com N40 a uma média móvel exponencial por 40 dias. O FRAMA é mais sensível às mudanças de preços do que a média móvel exponencial. Os resultados de backtest mostrados na Figura 2, que foram executados na lista NASDAQ 100, mostram que o FRAMA é uma melhoria em relação à média móvel exponencial para o sistema de comércio de amostras testado. FIGURA 1: TRADESTATION, QQQQ. Heres uma amostra do gráfico de barras diário da TradeStation que demonstra a média móvel adaptável fractal. Por motivos de clareza, a linha indicadora FRAMA não é mostrada. FIGURA 2: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA. Aqui está uma comparação de FRAMA com N40 para uma média móvel exponencial por 40 dias. O FRAMA parece ser mais sensível às mudanças de preços do que a média móvel exponencial. FIGURA 3: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, RESULTADOS DO BACKTEST PARA FRAMA. Os resultados do backtest com base na lista de ações do NASDAQ 100 mostram que o FRAMA é uma melhoria em relação à média móvel exponencial deste sistema de comércio de amostras. O código AIQ é mostrado aqui, mas também pode ser baixado de aiqsystemsSampC1.htm. WEALTH-LAB: Média de mudança adaptativa Fractal Neste mês Traders Tips, apresentamos um sistema de acompanhamento de tendências baseado no indicador de média móvel adaptável fractal (FRAMA), introduzido por John Ehlers em seu artigo nesta edição. A implementação de Wealth-Labs do indicador personalizado FRAMA (agora parte da biblioteca de código Wealth-Lab) permite entradas para o período, bem como a constante para a média móvel exponencial. Aqui, usamos a constante 4.6, como sugere Ehlers. O sistema usa o FRAMA de 20 dias do preço de fechamento e também calcula a taxa de mudança (ROC) dos últimos cinco dias do FRAMA. Em seguida, espera um aumento de mais de 0,5 (ROC 0,5) para entrar no dia seguinte no mercado. Ele permanece nesse comércio até o ROC cai abaixo de zero. Na Figura 4, que mostra um comércio de amostras para o ExxonMobil, podemos ver que o indicador FRAMA é principalmente plano em fases laterais, enquanto é capaz de detectar uma tendência muito cedo, conseguindo assim uma grande parte disso. FIGURA 4: AVALIAÇÕES DE MOVIMENTAÇÃO ADAPTATIVAS DE FRALÉTICO, RÁPIDA, AVANÇADA. A série de preços ExxonMobil juntamente com o FRAMA de 20 dias é plotada no painel inferior. O painel superior mostra a taxa de alteração (ROC) de cinco dias do indicador FRAMA. Durante as fases laterais, o indicador FRAMA mostra apenas um pequeno movimento. Conseqüentemente, o ROC mostra valores pequenos e apenas alguns negócios ocorrem. No final de janeiro de 2005, começa uma forte tendência de alta, que é detectada pelo FRAMA. O sistema é capaz de entrar cedo e capta a maior parte deste movimento. - Joseacute Cruset, Wealth-Lab, Inc. rich-lab VOLTAR E-SESIVO: Média móvel adaptativa Fractal Para este artigo de problemas de John Ehlers, Fractal Adaptive Moving Medias, nós fornecemos o arquivo de fórmula eSignal chamado Frama. efs. O código também é exibido aqui. O estudo possui um parâmetro para o comprimento, ou períodos, para o estudo que pode ser ajustado através da opção Editar Estudos do Gráfico Avançado. O número inserido será forçado a ser o próximo número máximo mais alto se um número ímpar for inserido. Um gráfico de eSignal de amostra é mostrado na Figura 5. FIGURA 5: E-SINAL, MÁXIMA DE MOVIMENTAÇÃO ADAPTATIVA DE FRACTAL. Este gráfico eSignal demonstra a média móvel adaptativa fractal. Para discutir este estudo ou fazer o download de uma cópia completa da fórmula, visite o fórum do fórum de discussão da Biblioteca Efs no link Bulletin Boards em esignalcentral. Este código de fórmula eSignal também está disponível para copiar e colar do site STOCKS amp COMMODITIES em Traders. - Jason Keck eSignal, uma divisão da Interactive Data Corp. 800 815-8256, esignal GO BACK NEUROSHELL TRADER: Média de mudança adaptativa Fractal A média móvel adaptável fractal introduzida por John Ehlers nesta edição pode ser facilmente implementada no NeuroShell Trader, combinando uma Alguns dos indicadores NeuroShell Traders 800 e um indicador personalizado, que em si é uma média móvel adaptativa genérica muito útil. Para implementar a média móvel adaptativa fractal, selecione Novo Indicador. No menu Inserir e use o Assistente de indicadores para criar os seguintes indicadores: Usuários do NeuroShell Trader podem ir para a seção STOCKS amp COMMODITIES do site de suporte técnico gratuito do NeuroShell Trader para baixar indicadores personalizados e um gráfico de amostra (Figura 6). FIGURA 6: NEUROSHELL TRADER, FRAMA. Heres uma amostra do gráfico NeuroShell Trader que demonstra a média móvel adaptativa fractal. Para obter mais informações sobre o NeuroShell Trader, visite o NeuroShell. - Grande Sherald, Ward Systems Group, Inc. 301 662-7950, sistemas de vendas neuroshell VOLTAR AMIBROKER: Média móvel adaptável Fractal em médias móveis adaptativas Fractal, John Ehlers apresenta um novo método de alisamento adaptativo com base no pressuposto de que os preços de mercado são fractal . A codificação da média móvel adaptável fractal (FRAMA) é relativamente direta no AmiBroker Formula Language (AFL). Graças às suas poderosas funções de processamento de matriz, o FRAMA pode ser implementado no AmiBroker sem qualquer loops, tornando-o extremamente rápido. O código pronto para usar é apresentado na Listagem 1. Para fins de comparação, o código também traça uma média móvel exponencial padrão do mesmo comprimento (Figura 7). FIGURA 7: AMIBROKER, MÁXIMA MOVIMENTAÇÃO ADAPTATIVA DO FRACTAL. Esta captura de tela AmiBroker mostra um gráfico de preços da AAPL com um FRAMA de 14 dias (linha vermelha) e uma média móvel exponencial (linha azul) do mesmo comprimento. FRAMA segue mudanças significativas nos preços mais rapidamente, mantendo a suavidade nas zonas de congestionamento. LISTING 1 FRAMA - Fractal Adaptive Moving Average Price (HL) 2 N Param (N, 16, 2, 40, 2) deve ser mesmo N3 (HHV (Alto, N) - LLV (Baixo, N)) N HH HHV (Alto , N 2) LL LLV (Baixo, N2) N1 (HH - LL) (N 2) HH HHV (Ref (High, - N2), N2) LL LLV (Ref (Low, - N2), N 2) N2 (HH - LL) (N 2) Dimen IIf (N1 0 E N2 0 E N3 0, (log (N1N2) - log (N3)) log (2), Nulo) alpha exp (-4,6 (Dimen -1)) Alpha Min (Max (alfa, 0,01), 1) ligado a 0,01. 1 intervalo Frama AMA (Preço, alfa) Plot (Frama, FRAMA (N), colorRed, styleThick) Lote (EMA (C, N). EMA (N), colorBlue) Lote (C, Close, colorBlack, styleCandle) Um downloadable A versão da fórmula está disponível no site da Amibroker. --Tomasz Janeczko, AmiBroker amibroker VOLTAR O NEOTICKER: Média de Movimento Adaptativo Fractal A computação de média móvel adaptativa fracionada (FRAMA) apresentada no artigo Fractal Adaptive Moving Medias de John Ehlers pode ser implementada como um indicador NeoTicker. A Listagem 1 mostra o código para o indicador de média móvel adaptativa fractal, com dois parâmetros. O primeiro parâmetro é o preço, que é um parâmetro de fórmula que usa o cálculo do preço médio como padrão. O segundo parâmetro é N, que é um parâmetro inteiro com 16 como padrão. O indicador de média móvel adaptativa fractal NeoTicker traça uma linha que conecta o resultado do cálculo de uma média fractal para cada barra. Este indicador, como qualquer outro indicador, pode ser usado em um sistema comercial, conforme mostrado no gráfico de amostra na Figura 8, onde um sistema de cruzamento é construído usando o FRAMA. FIGURA 8: NEOTICKER, MÁXIMA MOVIMENTAÇÃO ADAPTATIVA DO FRACTAL. Tem uma amostra do gráfico NeoTicker que mostra um sistema de cruzamento construído usando o indicador FRAMA. Uma versão para download desse indicador e tabela de exemplo estará disponível no grupo de usuários do Yahoo NeoTicker. TRADINGOLUTIONS: Fractal Adaptive Moving Average Em seu artigo Fractal Adaptive Moving Medias, John Ehlers descreve uma média móvel exponencial baseada na volatilidade recente, usando dimensões fractals de preços recentes para estabelecer um alfa. Esta função também está disponível como um arquivo para download do site do TradingSolutions (tradingsolutions) na seção Biblioteca de Soluções. Tal como acontece com muitos indicadores, esta função poderia ser uma boa contribuição para as previsões da rede neural. --Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc. 800 634-3327, 352 377-5144 tradingsolutions VOLTAR CALCULADOR DE DADOS FINANCEIROS: Fractal Adaptive Moving Average O artigo Fractal Adaptive Moving Medias de John Ehlers mostra como usar uma aproximação de dimensão fractal para tornar exponencial Adaptação média móvel. Na Calculadora de Dados Financeiros (FDC), isso é mais fácil de usar usando três macros: --Bill Rafter Mathematical Investment Decisions Inc. 856 857-9088, mathinvestdecisions VOLTAR Todos os direitos reservados. Copy Copyright 2005, Technical Analysis, Inc. by Michael R. Bryant Os indicadores técnicos são um dos elementos fundamentais do comércio sistemático. Os indicadores, como médias móveis ou estocásticas, podem ser vistos como transformações da série de entrada (tipicamente, preço ou volume) projetadas para acentuar um aspecto particular do mercado, como sua tendência ou ciclo. Embora fundamentais para os métodos de negociação mais sistemáticos, muitos comerciantes evitam os indicadores mais comuns, como as médias móveis simples e o indicador de força relativa (RSI), na crença de que o mercado se adaptou ao seu uso, reduzindo sua eficácia. Uma maneira de compensar o efeito da eficiência do mercado na viabilidade dos indicadores técnicos é modificá-los de maneira significativa. Por exemplo, o indicador 1 de Chande e Krolls VIDYA é uma média móvel exponencial em que o fator de suavização depende da volatilidade do mercado, de modo que o comprimento efetivo de retrocesso seja reduzido quando a volatilidade aumenta. Neste artigo, eu desenvolvo uma extensão da abordagem adaptativa look-back e mostra como aplicá-la a uma variedade de indicadores com apenas algumas linhas de código extra. Os indicadores resultantes proporcionam maior versatilidade do que os indicadores anteriores e podem ser mais consistentes com uma visão estatística dos mercados. Adaptando o comprimento do look-back Dado que os mercados estão em constante mudança, faz sentido tentar se adaptar às mudanças tanto quanto possível. A maioria dos indicadores técnicos foram originalmente desenvolvidos com um comprimento fixo, por exemplo, o número de barras em uma média móvel simples. Vários autores propuseram adaptar o comprimento do look-back à volatilidade do mercado. Para o indicador de índice dinâmico do índice variável (VIDYA), por exemplo, Chande e Kroll usaram várias métricas diferentes, incluindo um índice de volatilidade baseado em um desvio padrão normalizado de preço em que valores mais altos do índice resultaram em um menor comprimento de retorno efetivo . A idéia era que, durante períodos de maior volatilidade, a média móvel deveria ser mais sensível ao mercado, enquanto que em períodos de menor volatilidade, uma média móvel de longo prazo era mais consistente com o comportamento do mercado. Kaufman tomou uma abordagem um pouco diferente. 2 A idéia por trás de sua Média de Mudança Adaptativa Kaufman (KAMA) foi que durante períodos de alta volatilidade, você é mais provável que obtenha chicotetes como o balanço do mercado de um lado para o outro, resultando em perdas repetidas. Para evitar isso, ele usou um período mais longo para a média móvel durante períodos de ação de preço agitado, de modo que a média seria menos sensível à volatilidade do mercado, resultando em menos reversões. Durante a tendência de ação no mercado, o período da média móvel diminuiu, de modo que os negócios poderiam reagir mais rapidamente à mudança de direção. Para medir quotchoppinessquot, Kaufman usou o chamado rácio de eficiência (ER), que mede o valor absoluto da mudança de preço ao longo do período de retrocesso dividido pela soma dos valores absolutos das mudanças de preço de barra para barra ao longo de No mesmo período. Se, por exemplo, a variação líquida no preço for zero - o preço é o mesmo no final do período como no início - então o ER será zero. Nesse caso, o mercado é perfeitamente ineficiente na medida em que pode se mover muito de bar para bar, mas não vai a lugar nenhum. Se, por outro lado, o mercado se mover de forma constante em uma direção (para cima ou para baixo), para que cada movimento de barras contribua para a mudança líquida de preço, o ER será 1. Neste caso, o mercado é perfeitamente eficiente em Que todas as jogadas dos preços das barras contribuem para a tendência. Em geral, o ER ficará entre 0 e 1. Uma visão diferente dos comprimentos de aparência adaptativos Embora muitas métricas diferentes possam - e tenham sido - usadas para adaptar os comprimentos de look-back, o índice de eficiência captura um aspecto fundamental do mercado Ação, a saber, a diferença entre tendências e comportamento cíclico. Os altos valores de ER implicam um mercado fortemente tendencial, o que significa muito pouco movimento cíclico, e os baixos valores de ER implicam pouca tendência e, portanto, mais movimento cíclico (exceto no caso de pouco movimento). Isso tende a apoiar a abordagem de Kaufmans. No entanto, sua decisão de usar comprimentos mais longos em mercados agitados baseia-se em (1) o pressuposto de que estavam adaptando o comprimento de retorno de uma média móvel e (2) a idéia de que a média móvel é usada para desencadear uma Entrada comercial ou saída. Um ponto de vista alternativo é o escolhido por John Ehlers através do seu trabalho na aplicação de métodos de processamento de sinais para negociação. 3 Sua visão é mais do que a tentativa de tentar modelar mais de perto a parte do mercado de interesse (por exemplo, o componente de tendência ou o componente do ciclo). A partir desse ponto de vista, uma média móvel em um mercado agitado deve usar um comprimento mais curto para capturar mais precisamente a maior freqüência representada pelo choppiness, enquanto que em um mercado fortemente tendencial, um comprimento de look-back mais longo é mais consistente com O movimento do mercado. Um terceiro ponto de vista é o que eu adotei, a saber, um mais estatístico. Primeiro, não podemos assumir nada mais do que absolutamente necessário sobre o indicador em questão e como ele pode ser usado. Em particular, não podemos assumir que o indicador em questão é uma média móvel, e não podemos assumir o seu preço aplicado. Poderia, por exemplo, ser o RSI de volatilidade ou a média móvel do estocástico de volume. O indicador pode ser usado em conjunto com outros indicadores como parte de uma regra maior para entrada ou saída, em vez de por si só. Com esta visão mais estatisticamente orientada, o objetivo é criar regras de negociação que tenham validade estatística, o que significa que elas se encaixam bem na ação do preço sem excesso de ajuste. Não assumimos que sabemos como os mercados funcionam bem o suficiente para tomar decisões específicas sobre se o comprimento do olhar deve aumentar ou diminuir com algo como o índice de eficiência. Em vez disso, temos algum motivo para acreditar que o índice de eficiência pode ter relevância e, portanto, queremos incluí-lo como uma variável, mas deixamos ao mercado para nos dizer se e como ele se enquadra. Testes estatísticos são usados ​​para nos contar Se a estratégia de negociação que contém o indicador é estatisticamente válida ou se o excesso de ajuste, por exemplo, é inválido, pois se ajusta ao ruído e não ao sinal do mercado. Uma aparência adaptativa mais versátil Dada a discussão anterior, o comprimento de look adaptativo desenvolvido aqui será baseado na relação de eficiência (ER) e usará um parâmetro para determinar a relação entre ER e o comprimento de look-back. Em particular, considere a seguinte equação: VER square (ER - (2 ER-1) 2. (1 - TrendParam) 0,5) em que VER é a relação de eficiência variável, e TrendParam é o parâmetro de tendência, que pode levar qualquer valor positivo ou Valor negativo e que determina se o comprimento do look-back aumentará ou diminuirá com o aumento de ER. Esta é essencialmente apenas uma maneira de reverter a relação ER dependendo do parâmetro de tendência. Como mostrado abaixo, em vez de dimensionar a constante de suavização por ER, como fazem Chande e Kroll e Kaufman essencialmente, usamos VER. Com valores positivos de TrendParam, VER varia positivamente com ER, enquanto que com valores negativos de TrendParam, VER varia negativamente com ER. Com TrendParam igual a zero, VER é igual a 1 para todos os valores de ER. O quadrado é usado para escalar melhor os valores para uso como multiplicador, conforme explicado a seguir. Para calcular o comprimento de aparência adaptativo usando esta equação, multiplicamos o valor original da constante de suavização, Alpha, que corresponde ao comprimento original de look-back, por VER: VAlpha Alpha VER em que VAlpha é a constante de suavização adaptativa e Alpha é o valor original da constante de suavização. A relação entre a constante de suavização e o comprimento de look-back é a mesma que para a média móvel exponencial, em que N é o comprimento de look-back e Alpha é a constante de suavização. Esta equação também pode ser escrita para N em termos de Alfa como O comprimento de look adaptativo é, portanto, RibbonsPlotter Indicator RibbonsPlotter é um superindicador que traça uma grande variedade de funções de fita ou banda em um gráfico de dentro de um único indicador, semelhante ao gráfico abaixo : Esta Banda de Bollinger (Fita). Por exemplo, é um tipo de indicador bem conhecido onde a linha central é definida como uma média móvel simples e o deslocamento vertical usado para calcular as bandas acima e abaixo dessa média móvel é algum múltiplo do desvio padrão. A flexibilidade do RibbonPlotters decorre do fato de que o usuário pode especificar a função da linha central independentemente da função de deslocamento usada na criação da banda. Ele também permite que muitas bandas em vez de uma única banda sejam traçadas acima e abaixo da ação de preço, daí o nome quotribbonquot plotter. A linha central, ou referência, é especificada pelo usuário por um parâmetro de entrada RefID. E pode ser uma das seguintes funções: Use UpperBandRef e LowerBandRef como linhas centrais para desvios de fitas (permite que as fórmulas personalizadas sejam especificadas). Média de Movimento Aritmética Simples (AMA) Média de Mudança Exponencial (EMA) Linha de Regressão Linear (LR) Média de Mudança Adaptativa de Kaufman (KAMA) Tillson T3 Média de Movimento Exponencial Triplo (T3) Média Mover Jurik (JMA) Preço Médio Ponderado de Volume (VWAP) Valor fixo (Zero, por exemplo, irá traçar as bandas de desvio sobre o eixo zero, sem qualquer ação de preço vertical). A função Jurik Moving Average exige que o usuário compre este complemento de Tradestation da Jurik Research. A chamada para esta função é comentada, pois a maioria dos usuários não terá licença para usar esta função. Aqueles que estão licenciados podem descomentar a seção apropriada de código no método local RibbonsCalc para implementar esse recurso. A linha central do valor fixo permite que o usuário veja o componente de desvio das bandas sem o movimento vertical induzido pela ação do preço. Com um valor fixo de zero, o RibbonPlotter irá plotar as fitas de desvio em torno do eixo zero e pode ser colocado em um sub-gráfico abaixo do símbolo do gráfico principal. O usuário pode especificar a função de desvio usada para produzir as fitas independentemente da função da linha central (referência), especificando um parâmetro de entrada, DevID. A função de desvio pode ser uma das seguintes: Desvio Padrão (Bandas Bollinger) Erro Padrão (Bandas Jon Andersen) Faixa Verdadeira Média - ATR (Bandas Keltner) Jurik Média Realidade JATR (ATR com Jurk Moving Average) Porcentagem de Pontos Por que usar o RibbonPlotter Indicador O indicador RibbonPlotter consolida a capacidade de plotar uma grande variedade de fitas em um único indicador. Este indicador, em seguida, pode substituir vários outros indicadores e fornece uma interface de usuário consistente para esta coleção de funções. Utiliza características da OOEL, como métodos locais para aumentar a eficiência. RibbonsPlotter2 é uma versão mais antiga do RibbonsPlotter que usa Function RibbonsCalc2 para calcular todos os valores das fitas, em vez de um método local RibbonsCalc. Isso torna o RibbonsPlotter2 compatível com as versões da Tradestation antes de 9.0. A função RibbonsCalc2 também pode ser chamada de uma estratégia. Uma vez que a mesma função gera valores tanto para a estratégia como para o indicador RibbonPlotter2, o usuário pode ter certeza de que os valores serão os mesmos, desde que os parâmetros de entrada correspondam. A única função de fita multifuncional RibbonsCalc2 tem muitos benefícios para o desenvolvedor de estratégias de negociação automatizadas: o otimizador pode testar muitos tipos diferentes de estratégias de negociação sem alterar a codificação da estratégia básica, pois o processo de otimização pode, por exemplo, alternar entre Bollinger Band, Keltner Banda e Teste de Banda Percentual sem necessidade de manipulação manual ou duplicação do código da estratégia. As revisões de código e as atualizações podem ser feitas em um único local, sem a necessidade de duplicar as mudanças ao longo de vários indicadores ou estratégias diferentes. Uma interface de usuário consistente em muitas funções separadas torna o código mais fácil de usar e, portanto, menos propenso a erros inadvertidos. Testes do RibbonPlotter O RibbonPlotter é capaz de produzir uma grande variedade de gráficos de fita. Alguns dos exemplos apresentados abaixo representam as funções mais comuns e conhecidas de fita ou banda. Uma ou duas variações menos comuns também são mostradas. As fitas Bollinger são formadas a partir de uma linha central média aritmética média e uma função de deslocamento StdDev. Este gráfico mostra bandas em deslocamentos de 1, 2 e 3 desvios padrão. As bandas se ampliam de forma característica quando o preço está em tendência e é estreito durante a consolidação. Anderson Ribbons usa uma linha central de regressão linear e uma função de desvio de StdErr. Cada banda representa um incremento de erro padrão longe da linha central. A linha central de regressão linear abraça o preço mais de perto do que uma média móvel, e as bandas de erro padrão não se expandem significativamente quando a ação do preço está a variar, ao contrário das Bandas Bollinger. Em vez disso, bandas estreitas indicam que o preço está sempre próximo da linha de regressão. Bandas amplas sugerem aumentar a volatilidade do preço longe da linha de regressão e normalmente são vistas durante uma interrupção de uma tendência. Esta faixa de opções representa uma linha central Jurik Moving Average (JMA) e um desvio percentual da linha central. A propriedade Jurik Moving Average é popular devido à sua suavidade e baixo atraso. Ele deve ser comprado como um complemento para Tradestation. O Tilton T3 Moving Average é semelhante e tem quase a suavidade e baixo atraso do Jurik, e está disponível para os usuários da Tradestation como uma função integrada. Essa linha central Kaufman Adaptive Moving Average mostra a linha central de capacidade horizontal relativa durante a consolidação. Em combinação com bandas de desvio de StdErr faz uma base interessante para um sistema de reversão para o tipo médio de comércio. As fitas de Keltner são formadas por uma linha central exponencial de média móvel (EMA) e uma função de deslocamento de alcance verdadeiro médio (ATR). Uma linha central Tillson T3 e a função de desvio Jurik Average True Range (JATR) são uma variação interessante. Em comparação com as bandas de Keltner. Tanto a linha central quanto as fitas têm um pouco menos de ruído. Esta é uma linha intermediária Jurik Moving Average com fitas de desvio percentual. Estas fitas mantêm uma largura de banda relativamente estável. Especificar uma linha central de Zero em vez de uma função de preço permite que esta função de deslocamento StdDev seja vista sem os efeitos de ação de preço. Isso torna mais fácil ver como a função de deslocamento reage à volatilidade e à tendência do preço. Esta função StdErr também está sendo exibida com uma linha central de zero. Este tipo de exibição permite uma comparação mais útil com a função de deslocamento StdDev acima. É mais fácil ver as características únicas e as diferenças entre as funções de desvio quando são exibidas sobre uma referência fixa em vez de seguir a ação de preço. Parâmetros de entrada do RibbonPlotter UpperBandsRef e LowerBandsRef são os preços de entrada usados ​​para calcular as linhas centrais superior e inferior. Normalmente, estes são os mesmos e, portanto, produzem uma única linha central. No entanto, o usuário pode definir linhas centrais separadas para as bandas superiores e as faixas inferiores, daí os dois parâmetros de entrada. RefID seleciona a função a ser usada para calcular a (s) linha (s) central (es). Um valor de 0 indica que a função de desvio será plotada centrada sobre o eixo zero, em vez de seguir o preço. As outras funções usadas para calcular a linha central (AMA, EMA, LR, etc.) são números na ordem de seus parâmetros de comprimento após o RefID. Para selecionar uma linha central média exponencial, por exemplo, o usuário entraria em 2, pois EMALength aparece na segunda posição após o RefID. O usuário especificaria um RefID de 3, 4 ou 5 para escolher uma linha central consistindo em uma linha de regressão linear, uma média móvel de Kaufman ou uma média móvel de Tillson T3, respectivamente, pois esta é a ordem em que os parâmetros de comprimento correspondentes aparecem na entrada Lista de parâmetros. NBands é o número de bandas (fitas) acima e abaixo para serem plotadas. StartMult é o multiplicador a ser usado para a primeira banda. As fitas subsequentes até um total de NBands são desenhadas adicionando Incremento ao multiplicador de partida para a primeira banda. ShowCenterLine permite que o usuário exiba ou não exiba a linha central para as fitas. DisplayParameters determina se os valores de parâmetro para a função de desvio de linha e central serão exibidos no gráfico no texto, como foi feito nas amostras mostradas. Esses rótulos de texto foram desenhados pelo indicador em vez de serem adicionados manualmente depois que o gráfico foi produzido. CLVertPct, DevVertPct, CLHorizPct e DevHorizPct são os deslocamentos verticais e horizontais (em percentagem do intervalo de gráficos verticais ou horizontais) usados ​​para posicionar a localização dos rótulos de texto no gráfico. Além disso, o indicador incorpora quotesmart posicionamento das etiquetas. Se a ação de preço estiver perto da borda inferior do gráfico e o usuário especificou que o rótulo deve ser desenhado perto da parte inferior do gráfico, o programa virará automaticamente o rótulo para o topo do gráfico para evitar substituir a ação de preço . O deslocamento vertical da borda inferior do gráfico especificado pelo usuário será preservado, mas isso se tornará o deslocamento vertical da borda superior do gráfico.