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 se pueden aplicar 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. dimensión fractal de una línea 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 avión es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D 2, entonces el factor de alisado A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Tal un pequeño valor del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Tal una fuerte desaceleración corresponde a aproximadamente el 200 período de media móvil simple. 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) Los promedios móviles adaptativos conducen a mejores resultados Los promedios móviles son una herramienta favorita de los comerciantes activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador conduce a numerosos oficios whipsaw, resultando en una frustrante serie de pequeñas victorias y pérdidas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar el promedio móvil simple. En este artículo, miramos estos esfuerzos y encontramos que su búsqueda ha llevado a útiles herramientas comerciales. Pros y contras de los promedios móviles Las ventajas y desventajas de los promedios móviles fueron resumidos por Robert Edwards y John Magee en la primera edición de Technical Analysis of Tendencias de Stock. Cuando dijeron y, fue en 1941 que hicimos el descubrimiento con alegría (aunque muchos otros lo habían hecho antes) que mediante el promedio de los datos para un número determinado de días uno podría derivar una especie de línea de tendencia automática que definitivamente interpretar los cambios de Tendencia Parecía casi demasiado bueno para ser verdad. De hecho, era demasiado bueno para ser verdad. Con las desventajas superando las ventajas, Edwards y Magee abandonaron rápidamente su sueño de negociar de un bungalow de la playa. Pero 60 años después de que escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta sencilla que sin esfuerzo entregar las riquezas de los mercados. Promedios móviles sencillos Para calcular una media móvil simple. Agregar los precios para el período de tiempo deseado y dividir por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría sumar los cinco precios de cierre más recientes y dividir por cinco. Si el cierre más reciente está por encima de la media móvil, se considerará que la acción está en una tendencia alcista. Las tendencias de baja se definen por los precios que operan por debajo de la media móvil. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial de Medias móviles.) Esta propiedad que define la tendencia hace posible que las medias móviles generen señales comerciales. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima de la media móvil y se venden cuando los precios cruzan por debajo de esa línea. Un enfoque como este se garantiza para poner al comerciante en el lado derecho de cada comercio significativo. Desafortunadamente, al alisar los datos, los promedios móviles se quedarán a la zaga de la acción del mercado y el comerciante casi siempre devolverá una gran parte de sus ganancias incluso a las mayores operaciones ganadoras. Promedios móviles exponenciales Los analistas parecen gustar la idea de la media móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este rezago. Una de estas innovaciones es el promedio móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente más alta a los datos recientes, y como resultado se mantiene más cerca de la acción del precio que un simple promedio móvil. La fórmula para calcular una media móvil exponencial es: EMA (Weight Close) ((1 peso) EMAy) Donde: El peso es la constante de suavizado seleccionada por el analista EMAy es la media móvil exponencial de ayer Un valor de ponderación común es de 0.181, que Está cerca de una media móvil simple de 20 días. Otro es 0.10, que es aproximadamente una media móvil de 10 días. A pesar de que reduce el retraso, el promedio móvil exponencial no aborda otro problema con los promedios móviles, que es que su uso para las señales comerciales dará lugar a un gran número de operaciones perdidas. En Nuevos Conceptos en Sistemas Técnicos de Negociación. Welles Wilder estima que los mercados sólo tienden una cuarta parte del tiempo. Hasta 75 de la acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando las señales de compra-venta promedio móvil se generarán repetidamente a medida que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo de la media móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variar el factor de ponderación del cálculo EMA. Adaptación de los promedios móviles a la acción del mercado Un método para abordar las desventajas de los promedios móviles es multiplicar el factor de ponderación por una razón de volatilidad. Hacer esto significaría que el promedio móvil estaría más lejos del precio actual en mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores correr. Como una tendencia llega a su fin y los precios se consolidan. El promedio móvil se acercaría a la acción actual del mercado y, en teoría, permitiría al comerciante mantener la mayor parte de las ganancias capturadas durante la tendencia. En la práctica, la relación de volatilidad puede ser un indicador como el Bollinger Bandwidth, que mide la distancia entre las Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugirió reemplazar la variable de peso en la fórmula EMA con una constante basada en el índice de eficiencia (ER) en su libro, New Trading Systems and Methods. Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definida dentro de un rango de -1.0 a 1.0. Se calcula con una fórmula simple: ER (cambio de precio total para el período) / (suma de cambios de precios absolutos para cada barra) Considere una acción que tiene un rango de cinco puntos cada día y al final de cinco días ha ganado un Total de 15 puntos. Esto daría lugar a un ER de 0,67 (15 puntos de movimiento ascendente dividido por el total de 25 puntos de rango). Si este stock disminuyera 15 puntos, el ER sería -0.67. El principio de la eficiencia de las tendencias se basa en la cantidad de movimiento direccional (o tendencia) que se obtiene por unidad de movimiento de precios a lo largo de un período de un año. Definido. Un ER de 1,0 indica que la acción está en una tendencia alcista perfecta -1,0 representa una tendencia bajista perfecta. En términos prácticos, los extremos rara vez se alcanzan. Para aplicar este indicador para encontrar la media móvil adaptativa (AMA), los comerciantes tendrán que calcular el peso con la siguiente fórmula, bastante compleja: C (ER SCF SCS) SCS 2 Donde: SCF es la constante exponencial para el más rápido EMA admisible (generalmente 2) SCS es la constante exponencial para el EMA más lento permitido (a menudo 30) ER es la relación de eficiencia que se anotó anteriormente El valor de C se utiliza entonces en la fórmula EMA en lugar de la variable de peso más simple. Aunque difícil de calcular a mano, el promedio móvil adaptable se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software comercial. En la Figura 1 se muestran ejemplos de una media móvil simple (línea roja), una media móvil exponencial (línea azul) y la media móvil adaptativa (línea verde). (Para más información sobre la EMA, consulte Exploración de la media móvil exponencialmente ponderada. Figura 1: El AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción de alcance que se ve en el lado derecho de este gráfico. En la mayoría de los casos, la media móvil exponencial, mostrada como la línea azul, es la más cercana a la acción del precio. La media móvil simple se muestra como la línea roja. Los tres promedios móviles que se muestran en la figura son todos propensos a comercios whipsaw en varias ocasiones. Este inconveniente de los promedios móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar. Conclusión Robert Colby probó cientos de herramientas de análisis técnico en The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Concluyó, aunque el promedio móvil adaptable es una idea interesante más nueva con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real a este método de suavización de tendencia más complejo. Esto no significa que los comerciantes deben ignorar la idea. La AMA podría combinarse con otros indicadores para desarrollar un sistema comercial rentable. (Para obtener más información sobre este tema, lea Descubriendo los canales de Keltner y el oscilador de Chaikin.) El ER puede utilizarse como un indicador de tendencias independiente para detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, las razones por encima de 0,30 indican fuertes subidas y representan compras potenciales. Como alternativa, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las acciones con la menor relación de eficiencia pueden verse como oportunidades de ruptura. Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una puesta en marcha que no tiene un registro de rendimiento establecido. De hecho, le gustaría que una señal filtrada sea a la vez suave y sin retrasos. Lag causa retrasos en sus operaciones, y el aumento de retraso en sus indicadores normalmente resulta en menores ganancias. En otras palabras, que llegaron tarde consiguen lo que queda sobre la mesa después de la fiesta ya ha comenzado. Es por eso que los inversores, los bancos e instituciones de todo el mundo piden la Jurik Investigación de media móvil (JMA). Es posible aplicarlo al igual que lo haría con cualquier otra media móvil popular. Sin embargo, JMA mejorar la periodicidad y la suavidad le sorprenderá. La línea gris irregular en la tabla simula el comportamiento del precio que se inicia en un rango bajo, entonces las lagunas de un rango superior. Puesto que a nadie le gusta esperar al margen, un filtro de reducción de ruido perfecto (línea verde) se moverá suavemente a lo largo del centro del primer rango de negociación y luego saltará al centro del nuevo rango comercial casi de inmediato. Parece increíble he hecho algunas pruebas con ella y los resultados son prometedores. Lea el análisis a continuación. Es bastante interesante. Para aquellos de ustedes que quieren probarlo a través de Excel, publicaré el procedimiento a continuación. Un breve resumen de FRAMA es el siguiente. Piense en los datos del mercado en términos de cajas. En FRAMA, hay esencialmente tres cajas (HL1, HL2, HL). Digamos, usted quiere un promedio móvil de 30 días. Para crear los tres cuadros, debe realizar los siguientes pasos. 1. Crear columna quotHL1: HL1 calcula la diferencia entre los valores máximo y mínimo de la primera mitad del rango de datos. Para un promedio móvil de 30 días, se encuentra el máximo y el mínimo para los primeros 15 días. HL1 (precio máximo - precio mínimo) / (30/2) 2. Cree la columna HL2quot: HL2 sigue la misma lógica que HL1, pero está encontrando el máximo y el min en la segunda mitad del cuadro. Así que desde el día 16 hasta el día 30. HL2 (precio máximo - precio mínimo) / (30/2) 3. Cree la columna HLquot: Columna HL puede considerarse la caja más grande ya que quotfits tanto el HL1 y HL2 quotboxesquot. Básicamente, está encontrando los valores máximo y mínimo durante los 30 días completos. HL (precio máximo - precio mínimo) / 30 4. Cree la columna quotD (Dimensión Fractal) quot LOG (HL1HL2) - LOG (HL) / LOG (2) 5. Cree la columna quotAlphaquot: Alpha EXP (-4.6 (D-1) ) -4.6 es una constante 6. Crear columna quotFRAMAquot: El primer valor de FRAMA es el precio de cierre del día 31. A continuación, utilice la siguiente ecuación para calcular los valores FRAMA restantes: FRAMA Anterior FRAMA Alpha (Current Close-Previous FRAMA) Y eso es todo Hay que hacerlo. En el futuro, espero convencer a mstrzerg para hacer su maravilloso backtesting de MATLAB usando FRAMA y ver sus resultados. Septembre 16, 2013 5:00 am 5 comments Views: 6190 El Fractal Adaptive Moving Average aka FRAMA es un indicador particularmente inteligente. Utiliza la Dimensión Fractal de los precios de las acciones para ajustar dinámicamente su período de suavizado. En este post vamos a revelar cómo funciona el FRAMA y si es digno de ser incluido en su arsenal comercial. Para entender completamente cómo funciona el FRAMA, por favor lea este post antes de continuar. También puede descargar una hoja de cálculo GRATUITA que contiene un FRAMA de trabajo que se ajustará automáticamente a la configuración que especifique. Lo encontrarás en el siguiente enlace en la parte inferior de la página, debajo de los indicadores técnicos Descargas: fractal adaptativo de media móvil (FRAMA). Por favor, deje un comentario y comparta esta publicación si le resulta útil. El FRAMA modificado que probamos consiste en más de una variable. Así que antes de que podamos ponerlo en contra de otros promedios móviles adaptables para comparar su rendimiento, primero debemos entender cómo el FRAMA se comporta como sus parámetros se cambian. A partir de esta información podemos identificar las mejores configuraciones y usar esas configuraciones al realizar la comparación con otros tipos de media móvil. Cada FRAMA requiere que se especifique un ajuste para el promedio rápido de movimiento (FC), el promedio de movimiento lento (SC) y el propio período FRAMA. Hemos probado las operaciones que van de largo y corto, usando datos diarios y semanales, tomando señales de fin de día (EOD) y de fin de semana (EOW) analizando todas las combinaciones de FC 1, 4, 10, 20, 40, 60 SC 100, 150 Parte del cálculo de FRAMA consiste en encontrar la pendiente de los precios para la primera mitad, segunda mitad y toda la longitud del período FRAMA. Por esta razón se seleccionaron los períodos de FRAMA que probamos debido a que son números pares y el hecho de que corresponden con el número aproximado de días de negociación en períodos de calendario estándar: 10 días 2 semanas, 20 días 1 mes, 40 días 2 meses, 80 días Año, 126 días de año y hay 252 días de negociación en un año promedio. Un total de 920 promedios diferentes fueron probados y cada uno fue ejecutado a través de 300 años de datos en 16 diferentes índices globales (detalles aquí). Datos diarios vs semanales EOD vs EOW Signals En nuestra prueba MA original, los promedios móviles simples versus exponenciales revelamos que una vez que una longitud EMA fue superior a 45 días, utilizando señales EOW en lugar de señales EOD no sacrificó retornos sino que se benefició de un salto de 50 En la probabilidad de beneficio y el doble de la duración media del comercio. Para ver si esto fue también el caso con el FRAMA comparamos los mejores rendimientos producidos por cada tipo de señal: Como se puede ver, para el FRAMA, los datos diarios con señales EOD producidos con mucho los resultados más rentables y por lo tanto nos centraremos en este Datos inicialmente. Se presenta a continuación en gráficos divididos por el período FRAMA con los resultados de la prueba en el eje y, el Fast MA (FC) en el eje xy una serie separada mostrada para cada MA lenta (SC). FRAMA Día de Devolución Anualizado EOD Long La primera cosa impresionante acerca de los resultados anteriores es que cada promedio diario de EOD Long probado superó a la compra y mantener un rendimiento anualizado de 6,32 durante el período de prueba (antes de permitir los costos de transacción y el deslizamiento). Este es un fuerte voto de confianza para el FRAMA como un indicador. También notará que las series de datos en cada gráfico están agrupadas juntas revelando que se logran resultados similares a pesar del período de SC que oscila entre 100 y 300 días. Cambiar los otros parámetros sin embargo hace una gran diferencia y los retornos aumentan significativamente una vez que el período FRAMA es superior a 80 días. Esto indica que la Dimensión Fractal no es tan útil si se mide en períodos cortos. Cuando el período de FRAMA es corto, los retornos aumentan a medida que se prolonga el período FC. Esto se debe a que la Dimensión Fractal es muy volátil si se mide durante periodos cortos y un FC más largo que amortigua esa volatilidad. Una vez que el período de FRAMA es de 40 días o más, la Dimensión Fractal se vuelve menos volátil y, como resultado, el aumento de la FC hace que los rendimientos disminuyan. En general, los mejores rendimientos anualizados del lado largo del mercado provienen de un período FRAMA de 126 días, lo que equivale a unos seis meses en el mercado, mientras que un FC de apenas 1 a 4 días resultó ser el más eficaz. La evaluación de los resultados del lado corto del mercado llega a la misma conclusión, aunque los rendimientos fueron mucho más bajos: FRAMA Annualized Return Short. FRAMA Rendimiento Anualizado Durante el Día de Exposición EOD Long Las gráficas anteriores muestran lo productivo que cada FRAMA EOD Long diario fue durante su exposición al mercado. Claramente los periodos de FRAMA más cortos son mucho menos productivos y cualquier cosa por debajo de 40 días no vale la pena molestarse con. El FRAMA de 126 días produjo de nuevo los mejores retornos con el FC óptimo de 1 4 días. Las devoluciones para el cortocircuito siguieron un patrón similar pero como usted esperaría eran lejos más bajas FRAMA Retorno Anualizado Durante Exposición Cortocircuito. En el futuro nos centraremos en las características del FRAMA de 126 días, ya que produce consistentemente retornos superiores. FRAMA, EOD Tiempo en el mercado. Debido a que los 16 mercados utilizados avanzado a una tasa anualizada promedio de 6,32 durante el período de prueba no viene como una sorpresa que la mayoría de la exposición del mercado fue a la parte larga. Al extender el FC aumentó aún más el tiempo expuesto al lado largo y la exposición reducida en el lado corto. Si el período de prueba hubiera consistido en un mercado de oso prolongado, los resultados de la exposición probablemente serían revertidos. FRAMA, EOD Duración Comercial. Al incrementar el período FC también se extiende la duración media del comercio. Cambiar el SC hace poca diferencia, pero como el SC se plantea de 100 a 300 días la duración del comercio promedio aumenta ligeramente. FRAMA, EOD Probabilidad de Ganancia. Como era de esperar, la probabilidad de ganancias es mayor en el lado largo, que nuevamente es mayormente una función de los mercados mundiales que suben durante el período de prueba. Sin embargo, la información clave revelada por los gráficos anteriores es que la probabilidad de ganancias disminuye significativamente a medida que se amplía el FC. Esta es otra indicación de que el FRAMA óptimo requiere un periodo FC corto. Los mejores parámetros de EOD FRAMA diarios. Nuestras pruebas demuestran claramente que un período FRAMA de 126 días producirá resultados casi óptimos. Mientras que para el SC hemos demostrado que cualquier ajuste entre 100 y 300 días producirá un resultado similar. El período FC por otro lado debe ser corto 4 días o menos. John Ehlers original FRAMA tenía un FC de 1 y un SC de 198 esto producirá resultados fantásticos sin la necesidad de ninguna modificación. Debido a que preferimos operar con la menor frecuencia posible, hemos seleccionado un FC de 4 y un SC de 300 como los mejores parámetros, ya que estos ajustes se traduce en una duración comercial más larga, mientras que sigue produciendo grandes rentabilidades tanto en el lado largo y corto del mercado . FRAMA, EOD Long. Arriba se puede ver cómo el FRAMA de 126 días con un FC de 4 y un SC de 300 se ha desempeñado desde 1991 en comparación con un promedio mundial igualmente ponderado de los mercados probados. He incluido el rendimiento de la EMA de 75 días, EOW porque fue el mejor promedio móvil exponencial de nuestras pruebas originales. Esto ilustra claramente que el Promedio Movible Adaptable Fractal es superior a un Promedio Móvil Exponencial estándar. La FRAMA es mucho más activa sin embargo, produciendo más de 5 veces como muchos oficios y sufrió una mayor disminución durante el 2008 mercado bajista. En el lado corto del mercado, la FRAMA demuestra su eficacia. Sin necesidad de cambiar ningún parámetro, el 126 día FRAMA, EOD 4, 300 sigue siendo un excelente desempeño. Cuando realizamos nuestras pruebas originales en la EMA, encontramos que un promedio más rápido funcionaba mejor para ser corto y que el EMA de 25 días era particularmente efectivo. Pero como se puede ver en el gráfico anterior, el FRAMA supera de nuevo. Lo que es particularmente digno de mención es que la rentabilidad anualizada durante los 27 del tiempo que este FRAMA fue corto el mercado fue de 6,64 que es mayor que la rentabilidad anualizada media global de 6,32. Ver los resultados de la FRAMA de 126 días, EOD 4, 300 126 Día FRAMA, EOD 4, 300 Distribución de período de suavizado. Con un estándar EMA el período de suavizado es constante si usted tiene un EMA de 75 días, entonces el período de suavizado es de 75 días no importa qué. El FRAMA por otro lado es adaptable por lo que el período de suavizado está cambiando constantemente. Pero, ¿cómo se distribuye el suavizado? ¿Sigue una curva de campana entre el FC y el SC, es aleatoria o está localizada alrededor de unos pocos valores. Para revelar la respuesta, trazamos el porcentaje que cada período de suavizado se produjo a lo largo de los 300 años de los datos de la prueba. El gráfico de arriba fue una sorpresa. Se revela que a pesar de un intervalo de FC a SC de 4 a 300 días, 72 del alisamiento se encontraba dentro de un rango de 4 a 50 días y la mayoría de ellos era sólo de 5 a 8 días. Esto explica por qué cambiar el SC tiene poco impacto y por qué cambiar el FC hace toda la diferencia. También explica por qué el FRAMA no funciona bien cuando se utilizan señales EOW, ya que un EMA debe tener más de 45 días de duración antes de que las señales EOW puedan ser utilizadas sin sacrificar las devoluciones. Un FRAMA Más Lento Hemos identificado que el FRAMA es un indicador muy efectivo pero los mejores parámetros (126 días FRAMA, EOD 4, 300 Long) resultan en un promedio muy rápido que en sus pruebas tuvo una duración típica de comercio de sólo 14 días. También sabemos que la EMA de 75 días, EOW Long, es una media móvil efectiva pero más lenta y en nuestras pruebas tuvo una duración típica de comercio de 74 días. Un buen promedio de movimiento lento puede ser un componente útil en cualquier sistema comercial, ya que puede utilizarse para confirmar las señales de otros indicadores más activos. Así que miró a través de los resultados de la prueba FRAMA de nuevo en la búsqueda de un promedio menos activo que es una mejor alternativa a la EMA de 75 días y esto es lo que encontramos: El FRAMA 252 día, EOW 40, 250 Long produce algunos resultados impresionantes y no realizar El EMA de 75 días, EOW Long por una fracción. Sin embargo esta mejora fraccionaria está en casi cada medida incluyendo el funcionamiento en el lado corto. El único inconveniente es una ligera disminución de la duración media de los intercambios de 74 días a 63 cuando es larga. Como resultado el FRAMA de 252 días, EOW 40, 250 ha golpeado el EMA de 75 días, EOW fuera de la lucha del indicador técnico para la supremacía. Ver los resultados para el 252 Día FRAMA, EOW 40, 250 Larga y Corta en cada uno de los 16 mercados probados. 252 Día FRAMA, EOW 40, 250 Distribución del período de suavizado Conclusión del FRAMA Conclusión El FRAMA es asombrosamente eficaz tanto como un promedio rápido y lento y superará a cualquier SMA o EMA. Se seleccionó un FRAMA modificado con un FC de 4, un SC de 300 y un período FRAMA de 126 como el FRAMA rápido más eficaz aunque los ajustes para un FRAMA estándar también producirán excelentes resultados. Para un promedio más lento o más largo, los mejores resultados probablemente provendrán de un FC de 40, un SC de 250 y un período FRAMA de 252. Robert Colby en su libro La Enciclopedia de Indicadores Técnicos de Mercado concluyó: Una interesante idea más reciente con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna verdadera ventaja práctica para este método de suavizado de tendencias más complejo. Bien Sr. Colby, nuestra investigación sobre el FRAMA está en contraste directo con sus hallazgos. Será interesante ver si cualquiera de los otros promedios móviles adaptables puede producir mejores retornos. Publicaremos los resultados AQUÍ a medida que estén disponibles. Bien hecho John Ehlers que ha creado otro indicador excepcional Construir rentable Trading Systems
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