Indicador De Promedio Móvil Adaptable De Fractal

MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Descripción: Fractal Adaptive Moving Indicador técnico promedio (FRAMA) fue desarrollado por John Ehlers. Este indicador se construye sobre la base del algoritmo de la media móvil exponencial. En el que el factor de suavizado se calcula sobre la base de la dimensión fractal actual de la serie de precios. La ventaja de FRAMA es la posibilidad de seguir fuertes movimientos de tendencia y de frenar suficientemente en los momentos de consolidación de precios. Todos los tipos de análisis utilizados para las medias móviles pueden aplicarse a este indicador. FRAMA (i) - valor actual de FRAMA Precio (i) - precio actual FRAMA (i) - precio actual FRAMA (i) (I-1) - valor previo de FRAMA A (i) - factor de corriente de suavizado exponencial. El factor de suavizado exponencial se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensión fractal actual EXP () - función matemática del exponente. La dimensión fractal de una recta es igual a uno. Se ve por la fórmula que si D1, entonces A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Así, si el precio cambia en líneas rectas, no se utiliza el suavizado exponencial, porque en tal caso la fórmula Se ve así: FRAMA (i) 1 Precio (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Precio (i) El indicador sigue exactamente el precio. La dimensión fractal de un plano es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D2, entonces el factor de suavizado A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Un valor tan pequeño del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Una desaceleración tan fuerte corresponde a una media móvil simple de aproximadamente 200 periodos. Fórmula de la dimensión fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Se calcula sobre la base de la fórmula adicional: N (Length, i) (HighestPrice (i) (I) - valor mínimo actual para los períodos de longitud Los valores N1, N2 y N3 son respectivamente iguales a: N1 (i) N (Longitud, i) N2 (i) N ( Longitud, i Longitud) N3 (i) N (2 Longitud, i) Fractal Adaptable Promedio Promedio Fractal Adaptativo Indicador Técnico de Media Móvil (FRAMA) fue desarrollado por John Ehlers. Este indicador se construye sobre la base del algoritmo de la media móvil exponencial. En el que el factor de suavizado se calcula sobre la base de la dimensión fractal actual de la serie de precios. La ventaja de FRAMA es la posibilidad de seguir fuertes movimientos de tendencia y de frenar suficientemente en los momentos de consolidación de precios. Todos los tipos de análisis utilizados para las medias móviles pueden aplicarse a este indicador. Puede probar las señales comerciales de este indicador creando un Asesor experto en MQL5 Wizard. (I) precio actual (i) precio actual (i) precio actual FRAMA (i-1) FRAMA (i-1) FRAMA (i-1) FRAMA A (i) factor de corriente de suavizado exponencial. El factor de suavizado exponencial se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) dimensión fractal actual EXP () función matemática del exponente. La dimensión fractal de una recta es igual a uno. Se ve por la fórmula que si D1, entonces A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Así, si el precio cambia en líneas rectas, no se utiliza el suavizado exponencial, porque en tal caso la fórmula Se ve como esto. FRAMA (i) 1 Precio (i) (1 1) FRAMA (i1) Precio (i) Ej. El indicador sigue exactamente el precio. La dimensión fractal de un plano es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D2, entonces el factor de suavizado A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Un valor tan pequeño del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Una desaceleración tan fuerte corresponde a una media móvil simple de aproximadamente 200 periodos. Fórmula de la dimensión fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Se calcula sobre la base de la fórmula adicional: N (Length, i) (HighestPrice (i) Los valores N1, N2 y N3 son respectivamente iguales a: N2 (i) N (Longitud, i Longitud) N3 (i) N (2) Longitud, i) Indicador técnico del promedio móvil móvil adaptativo (AMA) El indicador técnico se utiliza para construir un promedio móvil con baja sensibilidad a los ruidos de las series de precios y se caracteriza por el rezago mínimo para la detección de tendencias. Este indicador fue desarrollado y descrito por Perry Kaufman en su libro "Smart Trading". Una de las desventajas de los diferentes algoritmos de suavizado para la serie de precios es que los saltos de precios accidentales pueden dar lugar a la aparición de señales de tendencia falsas. Por otro lado, el alisado conduce al retraso inevitable de una señal sobre la parada o cambio de tendencia. Este indicador fue desarrollado para eliminar estas dos desventajas. Puede probar las señales comerciales de este indicador creando un Asesor experto en MQL5 Wizard. Cálculo Para definir el estado actual del mercado, Kaufman introdujo la noción de Eficiencia Ratio (ER), que se calcula mediante la siguiente fórmula: ER (i) valor actual de la Eficiencia Ratio Señal (i) - N)) valor de la señal de corriente, valor absoluto de la diferencia entre el precio actual y el precio N período de tiempo Ruido (i) Suma (ABS (Precio (i) - Precio (i-1) Valores absolutos de la diferencia entre el precio del período actual y el precio del período anterior para N períodos. En una tendencia fuerte el coeficiente de eficiencia (ER) tiende a 1 si no hay movimiento dirigido, será un poco más de 0. El valor obtenido de ER se utiliza en la fórmula de suavización exponencial: EMA (i) Precio ) SC EMA (i-1) (1-SC) SC 2 / (n1) Valor constante de suavización EMA, período n del valor EMA (i-1) anterior exponencial de EMA. La relación de suavización para el mercado rápido debe ser igual a la EMA con el periodo 2 (rápido SC 2 / (21) 0,6667), y para el período sin tendencia el período EMA debe ser igual a 30 (SC 2 lento / (301) 0,06452) . Por lo tanto, se introduce la nueva constante de suavizado cambiante (constante de suavizado escalado) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - lento SC) lento SC SSC (i) ER (i) 0,60215 0,06425 Para una influencia más eficiente de la Fórmula de cálculo final: AMA (i) Precio (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) o (después del reordenamiento AMA (i) valor actual de AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC (i) valor actual de AMA AMA (i) I) valor actual de la constante de suavizado escalado. La búsqueda continua de indicadores de impulso robusto: el promedio móvil de adaptación del fractal Siguiendo con el último mensaje y dejando a un lado el indicador de tendencia no anunciada, nos centraremos en la El mundo de los promedios móviles adaptativos. En este caso, voy a trabajar con el FRAMA8211 FRactal Adaptive Moving Average. La razón por la que estoy comenzando con este es que, de acuerdo con ETFHQ en este puesto. El FRAMA es un indicador que parece tener muy fuerte Rendimiento, incluso utilizando lo que definitivamente parece ser una estrategia muy simple (largo si el precio cruza el indicador, salida viceversa), lo que muy probablemente dejaría uno abierto a Whipsaws. Pero antes de eso, me gustaría hacer una introducción al FRAMA, enlazando con el documento original del Dr. John Ehlers, aquí. Aunque no intento dar una mejor explicación formal que el hombre que creó el indicador (por lo que el papel está ahí), la forma en que pienso intuitivamente sobre el FRAMA (o la familia de indicadores móviles móviles adaptables, que se encuentra aquí) es que Son mejoras de la media móvil exponencial que intentan suavizar el indicador durante los periodos cíclicos del mercado para evitar los whipsaws y tener una respuesta más rápida durante los períodos de fuertes tendencias para minimizar el daño causado debido a una tendencia final. El FRAMA compara dos periodos de n / 2 días (los últimos n / 2 días y los últimos n / 2 días antes de los últimos n / 2 días) al período total (n días). Intuitivamente, si hay una tendencia recta hacia arriba, entonces la expresión (log (N1N2) - log (N3)) / log (2), donde N1 es la diferencia de más alto más bajo en los últimos n / 2 días y N2 Es idéntica excepto para los n / 2 días anteriores a los últimos n / 2 días, y N3 es la misma cantidad en todos los n días, será igual a cero, y por lo tanto, el exponente de que sería igual a 1, que es Análogo a un EMA de 1 día. Del mismo modo, cuando hay una gran cantidad de congestión, entonces el registro de expresión (N1N2) será mayor que log (N3), por lo que el exponente (es decir, la dimensión fractal) del exponente estaría más cerca de 2 , Puesto que implementé el FRAMA modificado). Se trata de una forma avanzada de la media móvil exponencial que tiene en cuenta la cantidad de movimiento durante un período de tiempo mayor en relación con la oscilación en dos intervalos más finos en las dos mitades De ese período. La metodología para el FRAMA modificado es gracias al ETFHQ (una vez más), que se encuentra aquí. Y mientras que las palabras pueden hacer para un poco de explicación, en este caso, una imagen (o varios) vale mucho más. Aquí hay un código que escribí para trazar una EMA, y tres cálculos separados de FRAMA (la configuración predeterminada de John Ehlers, la mejor configuración de ETFHQ y la configuración de ETFHQ más lenta) en XLB de 2003 a 2010 (sí, el mismo XLB de nuestro Trend Vigor Backtest, porque era el instrumento para todas nuestras curvas individuales de capital). Esto produce la siguiente parcela: Desde esta perspectiva, las mejoras son claras. Esencialmente, el FRAMA a largo plazo (FC 40, n 252, SC 252) posee gran parte de la suavidad de la EMA de 126 días, mientras que es mucho más sensible a las vueltas en la acción de precios para mantener la equidad abierta al final de una tendencia. Los dos FRAMAs más rápidos, por otra parte, abrazan la acción del precio más de cerca, con todo todavía conservan un grado de suavidad. Here8217s el código para ampliar en 2007-2008. Y, la parcela correspondiente. Aquí, podemos ver algunas propiedades más. Mientras que la configuración predeterminada de John Ehlers (azul) parece controlar la acción de precios muy de cerca, el indicador suele encontrarse justo en el medio de la acción de precio, pero todavía tiene la tendencia ocasional después de la propiedad cuando la acción de precio rompe a través de ella al comienzo de la financiera crisis. En otras palabras, parece que puede lesionar tanto a los seguidores de tendencia (whipsaws) como a un indicador de revertir media (como se ve cuando XLB comienza a caer en la crisis), lo que da lugar a la idea de que un indicador puede rastrear El precio demasiado bien. Por otro lado, el FRAMA de 126 días (los ajustes de ETFHQ, en verde) parece parecer un indicador dinámico de apoyo y resistencia que las cabezas parlantes continúan y siguen (aunque dan muy poco consejo sobre cómo calcular objetivamente), En que la acción del precio parece tocarla de vez en cuando, pero no oscilar a su alrededor. Se rompe en una dirección y logra mantenerse en esa dirección, hasta que se rompe en la otra dirección, y mantener un movimiento hacia esa dirección. Esto parece un fundamento de una futura estrategia comercial. Por último, el FRAMA de 252 días (los ajustes ETFHQ para el indicador FRAMA a largo plazo, en rojo) parece un indicador o filtro de confirmación. Obsérvese que, por comparación, el EMA de 126 días parece retrasarse tanto si no más que el FRAMA de 252 días, y desde este punto ventajoso, parece que los resultados no son tan buenos para la misma cantidad de datos procesados. En general, parece que al intercambiar suavidad y capacidad de respuesta, se pueden ver los cimientos de un posible sistema. Los posibles sistemas de comercio aquí serán explorados en el futuro. Gracias por leer. Nunca pierdas una actualización Suscríbete a los R-bloggers para recibir correos electrónicos con los últimos mensajes de R. Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA) FRAMA significa Fractal Adaptive Moving Average y lo hemos clasificado como Log-Normal Adaptive Moving Average (LAMA). Creado por John F Ehlers, utiliza la Geometría Fractal en un intento de ajustar dinámicamente su período de suavizado para adaptarse a la acción cambiante de los precios a través del tiempo. La teoría FRAMA es extremadamente inteligente, pero las teorías inteligentes don8217t garantizar buenos resultados por lo que estamos poniendo el concepto en el anillo de la 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216. Pero antes de ir más lejos es importante que entendamos lo que estamos probando. Así que voy a explicar cómo funciona el FRAMA, aunque debo admitir que es un poco por encima de la educación de matemáticas que me didn8217t prestar atención a la escuela. También hemos reunido una hoja de cálculo de Excel libre que contiene el Promedio móvil adaptativo fraccional para que pueda probarlo por usted mismo. (Si prefiere saltarse las matemáticas y luego saltar a los resultados de la prueba completa aquí 8211 es el FRAMA eficaz) FRAMA Temas Cómo funciona el FRAMA En primer lugar el FRAMA aprovecha el hecho de que los mercados financieros son fractal. Se dice que una forma fractal es áspera o fragmentada y puede dividirse en partes, cada una de las cuales es al menos similar a una copia de tamaño reducido del original. Ejemplo: ¿Puede ver algo extraño en el gráfico de abajo? Sin saberlo, ¿sabría usted que la mitad izquierda del gráfico anterior era de 5 años de barras mensuales y la mitad derecha era de 15 días en barras de 30 minutos? Similar no importa en qué marco de tiempo los estamos viendo. Esta característica se llama auto-similitud y define una forma fractal. Al encontrar la Dimensión Fractal o 8220D8221 obtendremos una indicación de cuán completamente aparece un Fractal para llenar el espacio como uno se aproxima a las escalas más finas y más finas. Piense en ello de esta manera: Un gráfico de acciones es demasiado grande para ser una dimensión pero demasiado delgada para ser de dos dimensiones por lo que su dimensión fractal es una lectura entre uno y dos. El FRAMA identifica la Dimensión Fractal de los precios durante un período específico y luego utiliza el resultado para adaptar dinámicamente el período de suavizado de una media móvil exponencial. Encontrar la dimensión fractal de una forma Para encontrar la dimensión fractal 8220D8221 de una forma que cubrir con un número 8220F8221 de objetos pequeños que son de diferentes tamaños 8220S8221: D registro (F2 / F1) / registro (S1 / S2) Para aquellos de ustedes Como yo que didn8217t prestar atención en la clase de matemáticas 8216Log8217 es la abreviatura de Logaritmo y es el poder que un número tiene que ser elevado a fin de producir un resultado dado. A menos que se indique lo contrario, el número de base es 10, por lo tanto: 103 10 10 10 Después de esa lección de matemáticas rápida, podemos calcular la Dimensión Fractal para un segmento de línea de 10 metros de largo. Primero seleccione dos pequeñas dimensiones como S1 1 metro y S2 0,1 metros. Colocando cajas de estos tamaños en el segmento de línea podemos caber 10 del tamaño de un metro y 100 del tamaño de 0.1 metro. Por lo tanto, F1 10 y F2 100. Por lo tanto: D Log (10) / Log (10) D Log (10) / Log (10 / Hemos revelado que el Fractal existe completamente en una Dimensión que tiene sentido porque la forma medida era simplemente una línea plana. Para un segundo ejemplo en lugar de una línea plana, utilice un cuadrado de 10 x 10 metros. Manteniendo S1 y S2 iguales, ahora obtenemos F1 100 y F2 10.000 por lo tanto: D Registro (F2 / F1) / Log (S1 / S2) D Log (10.000 / 100) Debido a que D 2 hemos revelado que el Fractal ha llenado completamente dos dimensiones que tiene sentido ya que la forma medida era un cuadrado y un cuadrado requiere dos dimensiones para existir. Lamentablemente, los precios de las acciones carecen de esta regularidad, pero siguen siendo similares. Por lo tanto, con el fin de descubrir el 8220D8221 de precios de las acciones debemos promediar la Dimensión Fractal medida a diferentes escalas. Cubrir una curva de precios con una serie de cajas pequeñas es demasiado engorroso, pero debido a que las muestras de precio están uniformemente espaciadas (cada barra es 1 día, 1 semana, 10 min, etc.) Ehlers decidió que la pendiente media de la curva podría ser usada como una estimación Del recuento de la caja. Esto es mucho menos complicado de lo que suena ya que la pendiente se encuentra simplemente tomando el precio más alto durante un período menos el precio más bajo durante ese período y dividiendo el resultado por el número de períodos. Llamaremos a esta medida 8220HL8221, por lo tanto: HL (Max (Alto, N) 8211 Min (Bajo, N)) / N Necesitamos encontrar la medida 8220HL8221 (pendiente) sobre la primera mitad, la segunda mitad y la longitud total de 8220N8221 Para ayudarnos a encontrar 8220D8221, clara como barro Cómo calcular un promedio de movimiento adaptable Fractal Se comienza con el precio de cierre. Después de eso FRAMA se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula: FRAMA FRAMA (1) (Cerrar 8211 FRAMA (1)) Notará que esto es lo mismo que la fórmula para un promedio móvil exponencial (EMA): EMA EMA (1) Close 8211 EMA (1)) Pero Alpha en un EMA es 2 / (N 1) por lo que permanece constante mientras que para el FRAMA EXP (W (D 8211 1)) haciéndolo adaptar a medida que cambia la Dimensión Fractal. EXP es conocido como la función exponencial, es como el registro, pero en lugar de una base asumida de 10 tiene una base de 8220e8221. Por lo tanto, x Log (10x) y x EXP (ex) donde 8220e8221 es aproximadamente 2.718281828. Confundido aún 8220e8221 es un número único porque la pendiente de su curva es 1 cuando x 0 y resuelve el problema de interés compuesto. Didn8217t saber que había un problema con el interés compuesto Tampoco yo. Vea si usted invierte 1 a un tipo de interés de 100 calculado anualmente, al final del primer año tendrá 2 simple. Pero si se compone el interés durante el año se vuelve un poco más complicado. Cuando el interés se compone cada 6 meses, puede encontrar el resultado del año multiplicando 1 por 1,5 dos veces, de manera que 1,00 1,52 2,25. Si el interés se compone trimestralmente entonces el resultado es 1.00 1.254 2.44, y mensual es 1.00 1.083312 2.613035. Observe cómo cada vez que usted aumenta la frecuencia de la composición usted consigue un resultado más grande Éste es el 8216 problema de interés compuesto 8217. Sin embargo, si usted invierte 1 con un retorno de 100 cada año y el interés se compone constantemente, entonces el resultado es 8216e8217. Si un número 8220Y8221 tiene una variable aleatoria con una distribución normal, entonces EXP (Y) tiene una distribución Log-Normal. Se dice que los precios de las acciones son Log-Normal, por lo que EXP se utiliza para relacionar la Dimensión Fractal con la Alfa. Seguir leyendo esto tendrá más sentido soon8230 ¿Qué es Log-Normal y por qué describe los precios de las acciones (En teoría) el cambio porcentual para lograr los futuros precios de las acciones posibles al final de un período es Normalmente Distribuido. Es decir, el cambio dará lugar a un resultado positivo o negativo y 95 de los resultados deben caer dentro de dos desviaciones estándar s de la media. (En realidad, los cambios de precio normalmente se distribuyen 8211 Michael Stokes explica Fat Tails) Los posibles precios que resultarán de esos cambios pueden variar desde cero e infinito. Esto se debe a una caída de stock can8217t más de 100, ya que daría lugar a un precio negativo, pero un puede más del doble. Por lo tanto, se dice que los precios son Log-Normal. Este concepto realmente me confundió al principio, pero una imagen vale la pena 1000 palabras por lo que: Para mostrar que los precios de las acciones son más o menos Log-Normal que calculó el cambio de precio en el año anterior para los últimos 10.000 días de mercado en el Dow. En teoría estos resultados son normalmente distribuidos por lo que al encontrar su EXP y el trazado de la frecuencia de cada resultado se produce, el gráfico anterior revela los precios de cierre más probable para el Dow en un año. Ahora si un número 8220Y8221 es Log-Normal, entonces Log (Y) será Normalmente Distribuido. Así que si los precios de las acciones son de hecho Log-Normal entonces tomando el registro de los cambios de precios en el gráfico anterior debemos obtener algo que se parece a una curva de campana: Encima se puede ver una curva de campana (todo sea feo) que muestra La probabilidad de cualquier porcentaje de probabilidad en el Dow durante el próximo año entre -20 y 25. Así que esperemos que eso explique lo que es Log-Normal y por qué es una característica de los precios de las acciones8230 Aquí termina la lección de matemáticas. Cómo calcular una media móvil adaptativa Fractal 8211 Continuación FRAMA FRAMA (1) (Cerrar 8211 FRAMA (1)) EXP (W (D 8211 1)) D (Registro (HL1 HL2) 8211 Registro (HL)) / Log (2) HL2 (Max (Alto, N)) 8211 Min (Bajo, N)) / N HL (Max (Alto, N) 8211 Min (Low, N)) / NN FRAMA Período, debe ser un número par. Si se usa Alpha lt 0.01 entonces Alpha 0.01 Si Alpha gt 1 entonces Alpha 1 Cómo encontrar la dimensión fractal, ejemplos Vamos a echar un vistazo a algunos precios de las acciones teóricas y el resultante Fractal Dimension: Arriba hay tres curvas de precio, ahora vamos a calcular el 8220D8221 para cada uno donde 8220N8221 100. D (Log (HL1 HL2) 8211 Log (HL)) / Log (2) Para 8216Curve A8217 la gama completa se repite en ambas mitades del Así que existe totalmente en dos dimensiones y D 2. Para 8216Curve B8217 solamente la mitad de la gama se repite en cada mitad de la carta así que existe entre una y dos dimensiones o específicamente D 1.58. El rango para 8216Curve C8217 no se repite en absoluto entre las dos mitades del gráfico por lo que existe en sólo una dimensión y D 1. ¿Cómo afecta la dimensión fractal 8220D8221 al período de suavizado 8220N8221 El FRAMA se adapta entre ser un Fast o lento EMA basado En la Dimensión Fractal de los precios de las acciones. Ehlers diseñó el EMA más lento posible para ser aproximadamente 200 períodos en duración y el más rápido para tener un período de uno o en otras palabras ser igual al precio sí mismo. Así que para las tres curvas de nuestro ejemplo anterior, vamos a ver cómo 8220D8221 cambia 82208221 y cómo afecta a 8220N8221 o el período de suavizado de la EMA resultante: EXP (W (D 8211 1)) N (EMA) (2 8211) / (Ehlers Cuando el D 2 como con 8216Curve A8217 el resultado es un EMA lento de 198 períodos mientras que cuando D 1 como con 8216Curve C8217 el resultado es un EMA rápido de un período (El precio cercano en sí). 8220Esta estructura adaptativa sigue rápidamente cambios importantes en precio y cambia lentamente cuando los precios están en una zona de la congestión.8221 8211 John Ehlers Modificado FRAMA Ehlers fijó rígido el FRAMA para cambiar entre un EMA rápido de 1 período (lo llamamos FC) y un lento EMA de 198 días (lo llamamos SC). Pero porque vamos a entrar en el FRAMA en el 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 quería ser capaz de definir específicamente el 8220FC8221 y 8220SC8221 de mi elección. Gracias especiales a Prospectus 8211 8220 Real Rocket Scientist, Wanna-be Trader8221 por su ayuda en esta sección, asegúrese de suscribirse a su blog y seguirlo en twitter. Así que en lugar de establecer 8220W8221 como -4.6 como hizo Ehlers, vamos a hacer W LN (2 / (SC 1)). Esto da como resultado un FRAMA que se desplaza entre un 8220FC8221 de 1 y un 8220SC8221 de su elección. Por ejemplo, donde SC 200, W -4.61015. Ehlers obviamente redondeó esto de ahí su ajuste de -4.6. ¿Qué es LN y por qué lo usamos para encontrar 8220W8221 LN es una abreviatura de 8216Natural Logarithm8217 y es la inversa de EXP así que si EXP (1) x entonces LN (x) 1. Porque EXP se utiliza para relacionar la Dimensión Fractal con Alfa , LN se utiliza para encontrar 8220W8221. Ahora, con el fin de configurar el MA Fast o 8220FC8221 de su elección simplemente tomar el período EMA resultante 8220N8221 y ajustarlo para adaptarse a la nueva gama. Por ejemplo, si SC 100 y el N 50 resultante, pero en lugar del estándar SC 1 queremos cambiarlo a SC 20, la siguiente fórmula revelará el 8220New N8221: Nuevo N ((SC 8211 FC) ((Origional N 8211 1) / (SC 8211 1))) 20 New N (80 (49/99)) 20 Nuevo N ((100-20) ((50 8211 1) / (100 8211 1)) 20 Esto se convierte fácilmente de nuevo en Alpha: Nuevo 2 / (Nuevo N 1) Reglas adicionales FRAMA modificadas: SC Su elección de un Media de movimiento lento gt FC FC Su elección de un promedio de movimiento rápido lt SC Si Alpha lt 2 / (SC 1) luego Alpha 2 / (SC 1) Si Alpha gt 1 entonces Alpha 1 FRAMA (N-1) SUM (CLOSE, H) / HH EVEN (((SC 8211 FC) / 2)) FC Si N-1 lt EVEN 2)) FC H N-1 FRAMA Archivo de Excel Hemos reunido una hoja de cálculo de Excel que contiene el FRAMA y lo hizo disponible para su descarga GRATUITA. Contiene una versión básica de John Ehlers FRAMA y nuestra versión modificada junto con una versión de fantasía que se ajustará automáticamente a la configuración que especifique. Encontrarlo en el siguiente enlace cerca de la parte inferior de la página en Descargas Indicadores técnicos: Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA). Por favor, hágamelo saber si le resulta útil. FRAMA y un promedio móvil simple Fractal Adaptive Moving Average Test Results Hemos probado el FRAMA a través de 300 años de datos en 16 mercados globales, ver los resultados ahora 8211 Es el FRAMA Eficaz. . . Michael Stokes explica por qué 8211 Fat Tails