Fractal adaptável móvel matlab médio

MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptative Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Descrição: Fractal Adaptive Moving indicador técnico médio (FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Esse indicador é construído com base no algoritmo da Média Móvel Exponencial. Em que o fator de suavização é calculado com base na dimensão fractal atual da série de preços. A vantagem da FRAMA é a possibilidade de seguir fortes movimentos de tendência e de desacelerar suficientemente nos momentos de consolidação de preços. Todos os tipos de análise utilizados para Médias Móveis podem ser aplicados a este indicador. FRAMA (i) - valor atual da FRAMA Preço (i) - preço atual FRAMA (i) - valor atual da FRAMA Preço (i) (I-1) - valor anterior de FRAMA A (i) - fator de corrente de suavização exponencial. O factor de suavização exponencial é calculado de acordo com a seguinte fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensão fractal actual EXP () - função matemática do expoente. Dimensão fractal de uma linha reta é igual a um. Verifica-se a partir da fórmula que se D 1, então A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Assim, se o preço muda em linhas rectas, a suavização exponencial não é usada, porque nesse caso a fórmula FRAMA (i) 1 Preço (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preço (i) Ie O indicador segue exatamente o preço. A dimensão fractal de um plano é igual a dois. Da fórmula obtemos que se D2, então o fator de suavização A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Um valor tão pequeno do factor de alisamento exponencial é obtido nos momentos em que o preço faz um forte movimento de dentes de serra. Uma desaceleração tão forte corresponde a uma média móvel simples de aproximadamente 200 períodos. Fórmula de dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Calcula-se com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) (I) - valor mínimo atual para os períodos de Comprimento Os valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N1 (i) N (Comprimento, i) N2 (i) N ( Comprimento, i Comprimento) N3 (i) N (2 Comprimento, i) As médias móveis adaptativas levam a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a numerosas negociações Whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, nós olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa tem levado a ferramentas úteis de negociação. Prós e Contras das Médias Móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Médias Móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fizemos a descoberta (embora muitos outros tinham feito antes) que, pela média dos dados para um determinado número de dias, um poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que iria interpretar definitivamente as mudanças de Era quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que compensam as vantagens, Edwards e Magee abandonaram rapidamente seu sonho de negociar de um bungalow da praia. Mas 60 anos depois que escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregar as riquezas dos mercados. Médias Móveis Simples Para calcular uma média móvel simples. Adicione os preços para o período de tempo desejado e divida pelo número de períodos selecionados. Encontrar uma média móvel de cinco dias exigiria somar os cinco preços de fechamento mais recentes e dividir por cinco. Se o fechamento mais recente estiver acima da média móvel, o estoque seria considerado como em uma tendência de alta. As tendências de baixa são definidas pelos preços negociados abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial de Médias Móveis.) Esta propriedade que define tendências torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em sua aplicação mais simples, os comerciantes compram quando os preços se movem acima da média móvel e vendem quando os preços cruzam abaixo dessa linha. Uma abordagem como esta é garantida para colocar o comerciante no lado direito de cada comércio significativo. Infelizmente, ao suavizar os dados, as médias móveis ficam para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar uma grande parte dos seus lucros em até mesmo os maiores negócios vencedores. As médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média movente e gastaram anos que tentam reduzir os problemas associados com este lag. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação do preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-Peso) EMAy) Onde: O peso é a constante de suavização selecionada pelo analista EMAy é a média móvel exponencial de ontem Um valor de ponderação comum é 0.181, que Está perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outra é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza o lag, a média móvel exponencial não aborda outro problema com médias móveis, que é que seu uso para negociar sinais conduzirá a um grande número de comércios perdedores. Em Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial é confinada a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação de médias móveis para a ação de mercado Um método de resolver as desvantagens de médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel seria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores para executar. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da atual ação de mercado e, teoricamente, permitiria ao profissional manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a relação de volatilidade pode ser um indicador, como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as conhecidas Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada no índice de eficiência (ER) em seu livro, New Trading Systems and Methods. Este indicador é projetado para medir a força de uma tendência, definida dentro de um intervalo de -1,0 a 1,0. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) / (soma das variações absolutas de preço para cada barra) Considere uma ação que tem um intervalo de cinco pontos por dia e ao final de cinco dias ganhou um Total de 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (movimento ascendente de 15 pontos dividido pelo intervalo total de 25 pontos). Se este estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. O princípio de uma tendência de eficiência baseia-se na quantidade de movimento direcional (ou tendência) que você obtém por unidade de movimento de preço ao longo de um período de tempo. Definido. Um ER de 1,0 indica que o estoque está em uma tendência de alta perfeita -1,0 representa uma tendência de baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os operadores terão de calcular o peso com a seguinte fórmula, bastante complexa: C (ER SCF SCS) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitida (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o mais lento EMA permitido (freqüentemente 30) ER é o índice de eficiência que foi anotado acima O valor para C é então usado na fórmula EMA em vez da variável de peso mais simples. Embora difícil de calcular à mão, a média móvel adaptável é incluído como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostrados na Figura 1. Figura 1: O AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de intervalo-bound visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é a mais próxima da ação de preço. A média móvel simples é mostrada como a linha vermelha. As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis tem até agora sido impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia interessante com um considerável apelo intelectual, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. O AMA poderia ser combinado com outros indicadores para desenvolver um sistema negociando rentável. (Para saber mais sobre este tópico, leia Descobrir Canais Keltner eo Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades de negociação mais rentáveis. Como um exemplo, razões acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com o menor índice de eficiência podem ser vistos como oportunidades de breakout. Uma pessoa que negocia derivados, commodities, obrigações, acções ou moedas com um risco superior à média em troca de. QuotHINTquot é uma sigla que significa quothigh renda não impostos. quot É aplicado a high-assalariados que evitam pagar renda federal. Um fabricante de mercado que compra e vende títulos corporativos de curto prazo, denominados papel comercial. Um negociante de papel é tipicamente. Uma ordem colocada com uma corretora para comprar ou vender um número definido de ações a um preço especificado ou melhor. A compra e venda irrestrita de bens e serviços entre países sem a imposição de restrições, tais como. No mundo dos negócios, um unicórnio é uma empresa, geralmente uma start-up que não tem um registro de desempenho estabelecido. Naturalmente, você gostaria que um sinal filtrado para ser suave e livre de atraso. Lag causa atrasos em seus comércios, e aumento lag em seus indicadores normalmente resultam em lucros mais baixos. Em outras palavras, os recém-chegados recebem o que resta na mesa depois que a festa já começou. É por isso que investidores, bancos e instituições em todo o mundo pedem a Jurik Research Moving Average (JMA). Você pode aplicá-lo exatamente como faria com qualquer outra média móvel popular. No entanto, os JMA melhoraram o timing e a suavidade irá surpreendê-lo. A linha cinzenta dentada no gráfico simula ação de preço que começa em um intervalo de negociação baixo e, em seguida, intervalos para uma maior faixa de negociação. Uma vez que ninguém gosta de esperar à margem, um filtro de redução de ruído perfeito (linha verde) se moverá suavemente ao longo do centro da primeira faixa de negociação e, em seguida, saltar para o centro da nova gama de negociação quase imediatamente. FRAMA é uma média móvel modificada que Parece incrível Ive feito alguns testes com ele e os resultados são promissores. Leia a análise abaixo. É muito interessante. Para aqueles de vocês que querem testá-lo através do Excel, post Ill o procedimento abaixo. Um breve resumo do FRAMA é o seguinte. Pense nos dados do mercado em termos de caixas. Em FRAMA, existem essencialmente três caixas (HL1, HL2, HL). Digamos, você quer uma média móvel de 30 dias. Para criar as três caixas, você precisa fazer as seguintes etapas. 1. Criar coluna quotHL1quot: HL1 calcula a diferença entre os valores máximo e mínimo da 1ª metade do intervalo de dados. Para uma média móvel de 30 dias, você encontrará o máximo e baixo para os primeiros 15 dias. HL1 (preço máximo - preço mínimo) / (30/2) 2. Criar coluna quotHL2quot: HL2 segue a mesma lógica que HL1, mas você está encontrando o máximo e min na segunda metade da caixa. Assim, a partir do dia 16 para o dia 30. HL2 (preço máximo - preço mínimo) / (30/2) 3. Criar coluna quotHLquot: Coluna HL pode ser considerada a maior caixa desde que quotfits tanto o HL1 e HL2 quotboxesquot. Basicamente, você está encontrando os valores máximo e mínimo durante os 30 dias inteiros. HL (preço máximo - preço mínimo) / 30 4. Criar Coluna quotD (Dimensão Fractal) quot LOG (HL1HL2) - LOG (HL) / LOG (2) 5. Criar coluna quotAlphaquot: Alpha EXP (-4.6 (D-1) ) -4.6 é uma constante 6. Criar coluna quotFRAMAquot: O primeiro valor FRAMA é o preço de fechamento do dia 31. Em seguida, use a seguinte equação para calcular os valores FRAMA restantes: FRAMA Anterior FRAMA Alfa (Current FRAMA-Close Close) E isso é tudo Há a ele. No futuro, espero convencer mstrzerg para fazer o seu maravilhoso backtesting MATLAB usando FRAMA e ver seus resultados. September 16, 2017 5:00 am 5 comments Views: 6190 O Fractal Adaptive Moving Average aka FRAMA é um indicador particularmente inteligente. Ele usa a Dimensão Fractal dos preços das ações para ajustar dinamicamente o seu período de suavização. Neste post vamos revelar como o FRAMA executa e se é digno de ser incluído em seu arsenal de negociação. Para entender completamente como o FRAMA funciona, leia este post antes de continuar. Você também pode baixar uma planilha LIVRE contendo um FRAMA de trabalho 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 um comentário e compartilhe esta postagem se achar útil. O FRAMA modificado que nós testamos consiste em mais de uma variável. Portanto, antes que possamos colocá-lo contra outras médias móveis adaptáveis ​​para comparar seu desempenho, devemos primeiro entender como o FRAMA se comporta como seus parâmetros são alterados. A partir dessas informações, podemos identificar as melhores configurações e usar essas configurações ao realizar a comparação com outros tipos de média móvel. Cada FRAMA exige que uma configuração seja especificada para a Média de Movimento Rápido (FC), Média de Movimento Lento (SC) e o próprio período FRAMA. Foram testados os negócios de Long e Short, usando dados diários e semanais, utilizando os sinais EOD (End Of Day) e End Of Week (EOW), analisando todas as combinações de FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 Parte do cálculo do FRAMA implica encontrar a inclinação dos preços para o primeiro semestre, segundo semestre e todo o período do período FRAMA. Por esta razão os períodos de FRAMA que testamos foram selecionados por serem números pares e pelo fato de eles corresponderem ao número aproximado de dias de negociação em períodos de calendário padrão: 10 dias 2 semanas, 20 dias 1 mês, 40 dias 2 meses, 80 dias Ano, 126 dias ano e há 252 dias de negociação em um ano médio. Um total de 920 médias diferentes foram testados e cada um foi executado através de 300 anos de dados em 16 diferentes índices globais (detalhes aqui). Diário vs Dados Semanais EOD vs EOW Sinais Em nosso MA teste original Mínias Movendo Simples vs Exponencial, revelou que uma vez que um comprimento EMA foi acima de 45 dias, usando sinais EOW em vez de sinais EOD você não sacrificar retorna, mas se beneficiaram de um salto de 50 Na probabilidade de lucro e o dobro da duração média do comércio. Para ver se isso foi também o caso com o FRAMA, comparamos os melhores retornos produzidos por cada tipo de sinal: Como você pode ver, para o FRAMA, dados diários com sinais EOD produzidos de longe os resultados mais rentáveis ​​e, portanto, Inicialmente. É apresentado a seguir em gráficos divididos pelo período FRAMA com os resultados do teste no eixo y, o Fast MA (FC) no eixo x e uma série separada exibida para cada MA Lenta (SC). FRAMA Annual Return Day EOD Long A primeira coisa impressionante sobre os resultados acima é que cada média diária EOD Long média testado superou a comprar e manter retorno anualizado de 6,32 durante o período de teste (antes de permitir custos de transação e derrapagem). Este é um forte voto de confiança para o FRAMA como um indicador. Você também vai notar que as séries de dados em cada gráfico são agrupados juntos revelando que resultados semelhantes são alcançados apesar do período SC variando de 100 a 300 dias. Mudando os outros parâmetros, no entanto, faz uma grande diferença e retorna aumentar significativamente quando o período FRAMA é superior a 80 dias. Isso indica que a Dimensão Fractal não é tão útil se medida em curtos períodos. Quando o período FRAMA é curto, os retornos aumentam à medida que o período FC é estendido. Isto é devido à Dimensão Fractal sendo muito volátil se medido em períodos curtos e um FC mais longo amortecimento que a volatilidade. Uma vez que o período FRAMA é de 40 dias ou mais, a Dimensão Fractal torna-se menos volátil e, como resultado, o aumento do FC, em seguida, faz com que os retornos a diminuir. Em geral, os melhores retornos anualizados no lado Long do mercado vieram de um período FRAMA de 126 dias, o que equivale a cerca de seis meses no mercado, enquanto um FC de apenas 1 a 4 dias mostrou-se mais eficaz. Avaliar os resultados do lado Short do mercado chega à mesma conclusão, embora os retornos tenham sido muito mais baixos: FRAMA Annualized Return Short. FRAMA Retorno Anualizado Durante o Dia da Exposição EOD Long Os gráficos acima mostram quão produtivo cada FRAMA EOD Long diário diferente era enquanto exposto ao mercado. Claramente os períodos FRAMA mais curtos são muito menos produtivos e qualquer coisa abaixo de 40 dias não vale a pena se preocupar com. O FRAMA de 126 dias produziu novamente os melhores retornos com o FC óptimo de 1 4 dias. Retorna para ir curto seguiu um padrão semelhante, mas como seria de esperar foram muito mais baixos FRAMA Retorno anualizado durante a exposição curto. Avançando, iremos focar nas características do FRAMA de 126 dias, pois produziu consistentemente retornos superiores. FRAMA, EOD Tempo no mercado. Porque os 16 mercados utilizados avançaram a uma taxa anualizada média de 6,32 durante o período de teste não é surpresa que a maioria da exposição de mercado foi para o lado longo. Ao prolongar o FC aumentou ainda mais o tempo exposto ao lado longo e a exposição reduzida no lado curto. Se o período de teste tivesse consistido num mercado de ursos prolongado, os resultados da exposição seriam provavelmente invertidos. FRAMA, EOD Duração Comercial. Ao aumentar o período FC, também estende a duração média do comércio. Alterar o SC faz pouca diferença, mas como o SC é aumentado de 100 a 300 dias, a duração média do comércio aumenta de vez em quando ligeiramente. FRAMA, EOD Probabilidade de Lucro. Como seria de esperar, a probabilidade de lucro é maior no lado longo que novamente é principalmente uma função dos mercados globais subindo durante o período de teste. No entanto, a informação chave revelada pelos gráficos acima é que a probabilidade de lucro diminui significativamente à medida que o FC é estendido. Esta é outra indicação de que o FRAMA ideal requer um curto período FC. Os melhores parâmetros de EOD FRAMA diários. Nossos testes mostram claramente que um período FRAMA de 126 dias produzirá resultados quase ótimos. Enquanto para o SC temos mostrado que qualquer configuração entre 100 e 300 dias irá produzir um resultado semelhante. O FC período, por outro lado deve ser curto 4 dias ou menos. John Ehlers original FRAMA teve um FC de 1 e um SC de 198 isso produzirá resultados fantásticos sem a necessidade de qualquer modificação. Como preferimos negociar com a menor freqüência possível, selecionamos um FC de 4 e um SC de 300 como os melhores parâmetros porque esses ajustes resultam em uma duração comercial mais longa, enquanto ainda produzem grandes retornos tanto no lado Long quanto no Short do mercado . FRAMA, EOD Long. Acima você pode ver como o 126 FRAMA dia com um FC de 4 e um SC de 300 tem realizado desde 1991 em comparação com uma média igualmente ponderada global dos mercados testados. Incluí o desempenho do EMA de 75 dias, EOW porque foi a melhor média móvel exponencial dos nossos testes originais. Isso ilustra claramente que a Fractal Adaptive Moving Average é superior a uma média móvel exponencial padrão. O FRAMA é muito mais ativo no entanto produzindo mais de 5 vezes como muitos negócios e sofreu maiores quedas durante o 2008 mercado de urso. No lado Curto do mercado o FRAMA prova ainda a sua eficácia. Sem precisar alterar nenhum parâmetro, o 126 Day FRAMA, EOD 4, 300 continua a ser um excelente desempenho. Quando realizamos nossos testes originais sobre a EMA, descobrimos que uma média mais rápida funcionou melhor para ficar curta e que a EMA de 25 dias foi particularmente eficaz. Mas como você pode ver no gráfico acima do FRAMA supera novamente. O que é particularmente digno de nota é que o retorno anualizado durante os 27 do tempo que este FRAMA foi curto o mercado foi 6,64 que é maior do que a média global retorno anualizado de 6,32. Veja os resultados para o FRAMA de 126 dias, EOD 4, 300 126 dias FRAMA, EOD 4, 300 Distribuição de período de suavização. Com um EMA padrão o período de suavização é constante se você tem um EMA de 75 dias, em seguida, o período de suavização é de 75 dias, não importa o quê. O FRAMA por outro lado é adaptável para que o período de suavização está em constante mudança. Mas como é o alisamento distribuído Será que ele siga uma curva de sino entre o FC e SC, é aleatório ou é localizado em torno de alguns valores. Para revelar a resposta, indicamos a porcentagem que cada período de suavização ocorreu ao longo dos 300 anos de dados de teste. O gráfico acima veio como uma surpresa. Revela que, apesar de uma gama FC a SC de 4 a 300 dias, 72 da suavização estava dentro de uma gama de 4 a 50 dias ea maioria era apenas de 5 a 8 dias. Isto explica porque a mudança do SC tem pouco impacto e porque mudar o FC faz toda a diferença. Ele também explica por que o FRAMA não funciona bem quando se utilizam sinais EOW, uma EMA deve ter mais de 45 dias de duração antes que os sinais EOW possam ser usados ​​sem sacrificar os retornos. A FRAMA Mais Lenta Nós identificamos que o FRAMA é um indicador muito eficaz, mas os melhores parâmetros (126 dias FRAMA, EOD 4, 300 Long) resultam em uma média muito rápida que em seus testes teve uma duração típica de comércio de apenas 14 dias. Sabemos também que a EMA de 75 dias, a EOW Long, é uma média móvel eficaz, mas mais lenta, e nos nossos testes teve uma duração de comércio típica de 74 dias. Uma boa média lenta pode ser um componente útil em qualquer sistema de negociação, pois pode ser usado para confirmar os sinais de outros indicadores mais ativos. Então nós olhamos através dos resultados do teste de FRAMA outra vez na busca uma menos média ativa que seja uma alternativa melhor à EMA de 75 dias e este é o que nós encontramos: O FRAMA de 252 dias, o EOW 40, o comprimento 250 produz resultados impressionantes e executa para fora O EMA de 75 dias, EOW Long por uma fração. No entanto, esta melhoria fracionária está em quase todas as medidas, incluindo o desempenho no lado curto. A única desvantagem é uma ligeira diminuição na duração média de comércio de 74 dias para 63 quando longo. Como resultado, o FRAMA de 252 dias, EOW 40, 250 bateu o EMA de 75 dias, EOW fora do Indicador Técnico Luta pela Supremacia. Veja os resultados para o 252 Day FRAMA, EOW 40, 250 Long e Short em cada um dos 16 mercados testados. 252 Dia FRAMA, EOW 40, 250 Distribuição do período de suavização Conclusão do FRAMA Conclusão O FRAMA é surpreendentemente eficaz tanto como uma média rápida e uma média lenta e vai superar qualquer SMA ou EMA. Selecionamos um FRAMA modificado com um FC de 4, um SC de 300 e um período FRAMA de 126 como sendo o FRAMA rápido mais eficaz, embora as configurações para um FRAMA padrão também produzirão excelentes resultados. Para uma média mais lenta ou mais longa os melhores resultados são prováveis ​​vir de um FC de 40, de um SC de 250 e de um período de FRAMA de 252. Robert Colby em seu livro a enciclopédia dos indicadores técnicos do mercado concluiu, embora a média móvel adaptável seja Uma interessante idéia mais recente com considerável apelo intelectual, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendência mais complexa. Bem, Sr. Colby, nossa pesquisa sobre o FRAMA está em contraste direto com suas descobertas. Será interessante ver se qualquer uma das outras Médias Móveis Adaptáveis ​​pode produzir melhores retornos. Nós publicaremos os resultados AQUI à medida que estiverem disponíveis. Bem feito John Ehlers você criou um outro indicador excepcional Construir rentável Trading Systems