Sistema de comércio ehlers

John Ehlers DOCUMENTOS TÉCNICOS John Ehlers, desenvolvedor da MESA, escreveu e publicou muitos artigos relacionados aos princípios utilizados nos ciclos de mercado. São apresentadas sinopses para os documentos disponíveis. Baixe cada um, selecionando o HyperText associado. Por que os comerciantes perdem dinheiro (e o que fazer sobre isso) Um artigo na edição de maio de 2017 da Stock amp Commodities Magazine descreveu como criar curvas artificiais de equidade ao conhecer apenas o fator de lucro e os vencedores percentuais de uma estratégia de negociação. Estatísticas de Bell Curve para negociação de ações selecionadas aleatoriamente e negociação de portfólio também estão incluídas. Esta é uma planilha do Excel que permite que você experimente esses descritores estatísticos de desempenho do sistema comercial. Indicadores preditivos para estratégias efetivas de negociação Os comerciantes técnicos entendem que os indicadores precisam facilitar o bom rendimento dos dados do mercado e que o alisamento introduz o atraso como efeito colateral indesejável. Nós também sabemos que o mercado é fractal, um gráfico de intervalo semanal parece exatamente com um gráfico mensal, diário ou intradía. O que pode não ser tão óbvio é que, à medida que o intervalo de tempo ao longo do eixo x aumenta, os balanços de preços altos a baixos ao longo do eixo y também aumentam, aproximadamente na proporção. Este fenômeno de dilatação espectral causa uma distorção indesejável, que não foi reconhecida ou foi amplamente ignorada por desenvolvedores de indicadores e técnicos de mercado. Inferindo Estratégias de Negociação de Funções de Densidade de Probabilidade Medida Este foi o Vencedor do Campeonato do Prêmio Charles H. Dow da MTA 2008. Neste artigo, mostro as implicações das várias formas de destruição e como as Distribuições de Probabilidade resultantes podem ser usadas como estratégias para gerar sistemas de negociação efetivos. Os resultados desses robustos sistemas de negociação são comparados às abordagens padrão. Esta apresentação de papel e forma interativa para eliminar o atraso tanto quanto desejado dos filtros de suavização. Naturalmente, o atraso reduzido vem ao preço da diminuição da suavidade do filtro. O filtro exibe nenhum excesso transiente comumente encontrado em filtros de ordem superior. Decomposição do Modo Empírico Uma nova abordagem para a detecção de modo de ciclo e tendência. Transformada de Fourier para comerciantes O problema com a transformação de Fourier para a medição dos ciclos de mercado é que eles têm uma resolução muito fraca. Neste artigo, mostro como usar outra transformação não linear para melhorar a resolução para que as Transformações de Fourier sejam utilizáveis. O espectro medido é exibido como um indicador térmico do indicador de fumaça do mapa de calor Os indicadores são apenas transferir respostas dos dados de entrada. Por uma simples mudança de constantes, este indicador pode se tornar um EMA, SMA, 2 Pole Gaussian Low Pass Filter, 2 Pole Butterworth Low Pass Filter, um FIR mais suave, um filtro Bandpass ou um filtro Bandstop. Filtro Ehlers É descrito um filtro FIR não-linear incomum. Este filtro está entre os mais sensíveis às mudanças de preços, mas é mais suave nos mercados laterais. O Fator de Lucro da Avaliação do Desempenho do Sistema (ganhos brutos divididos por perdas brutas) é análogo ao fator de pagamento nos jogos. Assim, quando o fator de lucro é combinado com os vencedores percentuais em uma série de eventos aleatórios, as instâncias de como um crescimento da equidade da estratégia de negociação pode ser simulado. Este artigo descreve como os descritores de desempenho comuns estão relacionados a esses dois parâmetros. Uma folha de cálculo do Excel é descrita, permitindo que você realize uma Análise Monte Carlo de seus sistemas de negociação se você conhece esses dois parâmetros (fora da amostra). FRAMA (Média de mudança adaptativa da FRACT). Uma média móvel não linear é derivada usando o expoente Hurst. A MAMA é a mãe de todas as médias móveis adaptativas. Atualmente o nome é um acrônimo para MESA Adaptive Moving Average. A ação não-linear deste filtro é produzida pelo retorno da fase a cada meio ciclo. Quando combinados com FAMA, uma Média de Mudança Adaptativa Segura, os cruzamentos formam excelentes sinais de entrada e saída que são relativamente livres de whipsaws. Time Warp Without Space Travel Os polinômios de Laguerre são usados ​​para gerar uma estrutura de filtro semelhante a uma média móvel simples com a diferença de que o espaçamento de tempo entre as torneiras de filtro é nolinear. O resultado permite a criação de filtros muito curtos com as características de suavização de filtros muito mais longos. Filtros mais curtos significam menos lag. As vantagens de usar o Laguerre Polynomials em filtros são demonstrados em indicadores e sistemas de troca automática. O artigo inclui código EasyLanguage. O Oscilador CG O Oscilador CG é único porque é um oscilador que é alisado e com zero atraso. Encontra o Centro de Gravidade (CG) dos valores de preço em um filtro FIR. O CG automaticamente tem o alisamento do filtro FIR (semelhante a uma média móvel simples), sendo a posição do CG exatamente em fase com o movimento do preço. O código EasyLanguage está incluído. Usando a Transformada do Fisher Muitos sistemas de negociação são projetados usando a suposição de que a distribuição de probabilidade dos preços tem uma Distribuição de Probabilidade Normal ou Gaussiana sobre a média. Na verdade, nada poderia estar mais longe da verdade. Este artigo descreve como o Fisher Transform converte dados para ter quase uma Distribuição de Probabilidade Normal. Dado que a Distribuição de Probabilidade é Normal após a aplicação da Transformada Fisher, os dados são usados ​​para criar pontos de entrada com precisão cirúrgica. O artigo inclui código EasyLanguage. A Transformação Inverse Fisher A Transformação Fisher Inverse pode ser usada para gerar um oscilador que muda rapidamente entre oversold e overbought sem whipsaws. Gaussian Filters Lag é a queda dos filtros de suavização. Este artigo mostra como o atraso pode ser reduzido e o melhor alinhamento de fidelidade é obtido reduzindo o atraso dos componentes de alta freqüência nos dados. É fornecida uma tabela completa de coeficientes de filtro de Gauss. Polos e Zeros Uma descrição de filtros digitais em termos de Z Transforms. As ramificações de filtros de ordem superior são descritas. Tabelas de coeficientes para 2 pólos e 2 filtros Pole Butterworth são fornecidos. TÍTULO DE CÍLCULOS A análise técnica do mercado é bem sucedida porque o mercado nem sempre é eficiente. Os eventos discerníveis que ocorrem nos padrões do gráfico, como o duplo e as ondas de Elliott, permitem que a negociação seja guiada pela análise técnica. Ciclos são um desses eventos discerníveis que ocorrem e são identificáveis ​​pela medição direta. A identificação de ciclos não leva uma vida inteira ou um sistema especializado. Os ciclos podem ser medidos diretamente, seja por um sistema simples, como medir a distância entre baixas sucessivas ou por um programa de computador sofisticado, como o MESA. O fato de os ciclos existir não implica que eles existam o tempo todo. Ciclos vão e vêm. Os eventos externos às vezes dominam e obscurecem os ciclos existentes. A experiência mostra que ciclos úteis para negociação estão presentes apenas cerca de 15 a 30 por cento do tempo. Isto corresponde notavelmente com a afirmação de J. M. Hursts de que 23 de todos os movimentos de preços são de natureza oscilatória e semi-previsíveis. É análogo ao problema do seguidor de tendências que descobre que os mercados tendem apenas uma pequena porcentagem do tempo. PERSPECTIVA HISTÓRICA Os processos recorrentes cíclicos observados nos fenômenos naturais pelos seres humanos desde os primeiros tempos incorporaram os conceitos básicos utilizados na estimativa espectral moderna. As civilizações antigas foram capazes de projetar calendários e medidas de tempo a partir de suas observações sobre as periodicidades no período do dia, a duração do ano, as mudanças sazonais, as fases da lua e o movimento dos planetas e das estrelas. Pitágoras desenvolveu uma relação entre a periodicidade das notas musicais produzidas por uma corda de tensão fixa e um número que representa o comprimento da corda no século VI aC. Ele acreditava que a essência da harmonia era inerente aos números. Pitágoras ampliou o relacionamento para descrever o movimento harmônico dos corpos celestes, descrevendo o movimento como a música das esferas. Sir Isaac Newton forneceu a base matemática para a análise espectral moderna. No século XVII, descobriu que a luz solar passando por um prisma de vidro expandiu-se para uma faixa de muitas cores. Ele determinou que cada cor representava um determinado comprimento de onda da luz e que a luz branca do sol continha todos os comprimentos de onda. Ele inventou a palavra espectro como um termo científico para descrever a faixa de cores claras. Daniel Bournoulli desenvolveu a solução para a equação de onda para a corda musical vibrante em 1738. Mais tarde, em 1822, o engenheiro francês Jean Baptiste Joseph Fourier estende os resultados da equação de onda ao afirmar que qualquer função poderia ser representada como uma soma infinita de seno e coseno Termos. A matemática dessa representação tornou-se conhecida como análise harmônica devido à relação harmônica entre os termos seno e coseno. Transformadas de Fourier. A descrição de freqüência dos eventos do domínio do tempo (e vice-versa) foi nomeada em sua homenagem. Norbert Wiener forneceu o principal ponto de viragem para a teoria da análise espectral em 1930, quando publicou seu clássico documento Análise Armônica Generalizada. Entre suas contribuições foram definidas estatísticas precisas de autocorrelação e densidade espectral de potência para processos aleatórios estacionários. O uso das transformações de Fourier, em vez da série de Fourier de análises harmônicas tradicionais, permitiu que Wiener definisse espectros em termos de um contínuo de freqüências e não como freqüências harmônicas discretas. John Tukey é o pioneiro da análise espectral empírica moderna. Em 1949, forneceu as bases para a estimativa espectral usando estimativas de correlação produzidas a partir de seqüências de tempo finito. Muitos dos termos da estimativa espectral moderna (como aliasing, janelas, pré-brilho, afilamento, alisamento e decimação) são atribuídos a Tukey. Em 1965, ele colaborou com Jim Cooley para descrever um algoritmo eficiente para computação digital da transformada de Fourier. Este (FFT) infelizmente não é adequado para análise de dados de mercado. O trabalho de John Burg foi o principal impulso para o interesse atual na estimativa espectral de alta resolução de seqüências de tempo limitado. Ele descreveu sua estimativa espectral de alta resolução em termos de um formalismo de entropia máximo em sua tese de doutorado de 1975 e tem sido fundamental no desenvolvimento de abordagens de modelagem para estimativa espectral de alta resolução. A abordagem de Burgs foi inicialmente aplicada à exploração geofísica de petróleo e gás através da análise de ondas sísmicas. A abordagem também é aplicável à análise técnica do mercado porque produz estimativas espectrales de alta resolução usando dados mínimos. Isso é importante porque os ciclos de mercado de curto prazo estão sempre mudando. Outro benefício da abordagem é que é o máximo de resposta ao comprimento de dados selecionado e não está sujeito a distorções devido a efeitos finais nas extremidades da amostra de dados. O programa de negociação, MESA, é um acrônimo para a análise máxima de entropia espectral. O QUE É UM CICLO A definição do dicionário de um ciclo é que é um intervalo ou espaço de tempo no qual é completada uma rodada de eventos ou fenômenos que se repetem regularmente e na mesma seqüência. No mercado, consideramos que existe um ciclo clássico quando o preço começa baixo, sobe suavemente para um alto durante um período de tempo e, em seguida, retorna suavemente ao preço original durante o mesmo período de tempo. O tempo necessário para completar o ciclo é chamado o período do ciclo ou o comprimento do ciclo. Ciclos certamente existem no mercado. Muitas vezes são justificadas com base em considerações fundamentais. O mais claro é a mudança sazonal para os preços agrícolas (menor na safra), ou o declínio dos preços dos imóveis no inverno. Os analistas de televisão estão sempre falando sobre a taxa de inflação ajustada sazonalmente pelo governo. Mas o sazonal é um caso específico do ciclo, sendo sempre de 12 meses. Outros ciclos relacionados com os fundamentos podem ser originários do ciclo de criação de gado de 18 meses ou o relatório mensal de armazenamento em frio sobre os ventres de porco. Os ciclos de negócios não são tão claros, mas existem. Os ciclos comerciais variam de acordo com as taxas de juros. O governo estabelece objetivos para o crescimento econômico com base em sua capacidade de manter a inflação em níveis razoáveis. Esse crescimento é aumentado ou diminuído, adicionando ou retirando fundos da economia e alterando a taxa em que o governo empresta dinheiro aos bancos. A redução das taxas encoraja o aperto das taxas de negócios que o inibe. Inevitavelmente, esse processo alterna, causando o que vemos como um ciclo econômico. Embora, na prática, este ciclo possa se repetir no mesmo número de anos, a repetição exata do período não é necessária. O ciclo econômico está limitado ao contrário da quantidade de crescimento que o governo permitirá (geralmente 3) e à desvantagem por um crescimento negativo moderado (cerca de 1), o que indica uma recessão. O alcance do ciclo de 3 a -1 é chamado de amplitude. COMPONENTES DO MERCADO Os estatísticos e os economistas identificaram quatro características importantes do movimento dos preços. Todas as previsões e análises de preços lidam com esses elementos: 1. Uma tendência ou tendência para se mover em uma direção por um período de tempo especificado. 2. Um fator sazonal, um padrão relacionado ao calendário. 3. Um ciclo (diferente de sazonal) que pode existir devido a ação do governo, o atraso no arranque e liquidação de negócios, ou anúncios de estimativas de culturas 4. Outro movimento de preços inexplicável, muitas vezes chamado de ruído. Como os pontos 2 e 3 são ambos ciclos, é claro que os ciclos são uma parte significativa e aceita de todos os movimentos de preços. Ao negociar usando ciclos, uma questão-chave é o período de tempo desejado do comércio. Em um extremo, o ciclo econômico de Kondratieff de 54 anos poderia ser considerado (mas não conheço ninguém negociando ativamente). Um fazendeiro de gado pode preferir o ciclo de reprodução de 18 meses, enquanto um fazendeiro de grãos provavelmente hedge com base na colheita anual. Os especuladores muitas vezes trabalham em um curto período de tempo (às vezes muito curto). Os ciclos comportamentais nos preços têm sido mais populares na teoria das ondas Elliotts e, mais recentemente, nas obras de Gann. Mas esses métodos têm um grande elemento de interpretação e subjetividade. Um olhar casual em quase qualquer gráfico de barras mostra, em retrospectiva, que ciclos de curto prazo reflitam e fluem. A capacidade de isolar e usar os fenômenos do mercado, como os ciclos, está relacionada à consciência de sua existência e às ferramentas disponíveis. Muitos métodos de previsão não foram práticos até o computador se tornar popular. Agora, esses métodos podem ser usados ​​por quase todos. O fundamento filosófico para esses ciclos de curto prazo é derivado da teoria da caminhada aleatória e é desenvolvido para que você se sinta mais confortável lidar com os ciclos. DILAÇÃO ESPECTRAL A Forma Espectral de dados de mercado é a de Pink Noise. Eu chamo esse efeito de Dilatação Espectral porque as amplitudes do ciclo estão em proporção direta ao seu período de ciclo, em geral. A observação de que os dados do mercado se comporta como Pink Noise é pouco romance. Mandelbrot descreveu isso como fractals auto-replicantes. Fibonaccians descrevem a taxa de crescimento da espiral logarítmica como 1.618, em oposição a 2: 1. Além disso, o coeficiente Hurst tenta medir o termo alfa. O coeficiente Hurst é mais estimado do que o medido. Dito de outra forma, a amplitude do ruído rosa dobra sempre que a variável de freqüência no espectro é dividida pela metade. A notação abreviada para esta taxa de crescimento é que o poder espectral de ruído cresce 6 dB por oitava. Pink Noise é chamado de ruído com memória. Esta caracterização certamente se encaixa nos dados do mercado porque os comerciantes intradiários se lembram do preço de abertura, da faixa diária de ontem, etc. A maioria dos comerciantes lembra o que aconteceu com os preços em 2008. A escala de ruído rosa funciona em qualquer período de tempo. RANDOM WALK A aleatoriedade no mercado resulta de um grande número de comerciantes que exercem suas prerrogativas com diferentes motivações de lucro, perda, ganância, medo e entretenimento, é complicado por diferentes perspectivas de tempo. O movimento do mercado pode, portanto, ser analisado em termos de variáveis ​​aleatórias. Uma dessas análises é a caminhada aleatória. Imagine o caminho de um átomo de oxigênio em uma caixa de plástico contendo nada além de ar. O caminho desse átomo é errático, pois ele rebota de uma molécula para outra. O movimento browniano é usado para descrever a forma como o átomo se move. Seu caminho é descrito como uma caminhada aleatória tridimensional. Seguindo uma caminhada tão aleatória, a posição desse átomo é tão provável de estar em qualquer local naquela caixa como em qualquer outro. Outra forma de caminhada aleatória é mais apropriada para descrever o movimento do mercado. Esta forma é uma caminhada aleatória bidimensional, chamada caminhada dos bêbados. A estrutura bidimensional é apropriada para o mercado porque os preços só podem subir ou diminuir em uma dimensão. A outra dimensão, o tempo, só pode avançar. Estes são semelhantes à forma como uma caminhada de bêbado é descrita. EQUAÇÃO DE DIFUSÃO A caminhada dos bêbados é formulada permitindo que o bebado passe para a direita ou a esquerda, aleatoriamente, com cada passo para a frente. A garantia de aleatoriedade, a decisão de pisar para a direita ou para a esquerda é feita no resultado de um lance de moeda de uma moeda justa. Se a moeda virar as cabeças, o bêbado avança para a direita. Se a moeda virar as caudas, o bêbado avança para a esquerda. Visto de cima, vemos o caminho aleatório que o bebado seguiu. Podemos escrever uma equação diferencial para este caminho porque a mudança de taxa de tempo está relacionada à mudança de taxa de posição em duas dimensões. O resultado é uma equação diferencial relativamente famosa (entre os matemáticos, pelo menos) chamada de equação de difusão. A equação descreve muitos fenômenos físicos, como o calor que viaja até uma colher de prata quando é colocado em uma xícara de café quente ou a forma da caneta de fumaça quando sai de uma chaminé. Imagine esta nuvem de fumaça em uma suave brisa. A pluma é aproximadamente cónica, ampliando-se com maior distância da chaminé. A pluma está dobrada na direção da brisa. O alargamento da pluma é, mais ou menos, a descrição da probabilidade de localização de uma única partícula de fumaça. Não há ciclos envolvidos. EQUAÇÃO DE TELEGRAFARES Se reformularmos o problema da caminhada dos bêbados para que o resultado do flip da moeda determine se o bêbado deve mudar sua direção ou continuar na mesma direção do passo anterior, a variável aleatória torna-se impulso em vez de posição. Neste caso, a solução para o problema de caminhada aleatória é uma equação diferencial igualmente famosa, chamada equação de telegrafistas. Além de descrever ondas em um fio de telégrafo, a equação também descreve o sinuoso de um rio. O significado é que a coerência de curto prazo geralmente existe no caminho dos bêbados. Isso faz sentido. Se estamos em um pequeno meandro de um rio, podemos muito bem prever como esse meandro se comportará. Por outro lado, se estivéssemos sobrepostos a todos os meandros de um determinado rio, como em uma fotografia de exposição múltipla, todos seriam diferentes. Assim como o rio tem uma coerência de curto prazo, mas é aleatório ao longo do período mais longo, o mercado tem ciclos de curto prazo, mas geralmente é eficiente ao longo do período de tempo. Ao medir os ciclos de mercado de curto prazo, podemos usar sua natureza preditiva para nossa vantagem. No entanto, devemos perceber que eles vão e vão no longo prazo. RESUMO TEÓRICO Os argumentos que os ciclos existem no mercado surgem não apenas de considerações fundamentais ou medições diretas, mas também de fundamentos filosóficos relacionados aos fenômenos físicos. A resposta natural a qualquer distúrbio físico é o movimento harmônico. Se você arranca uma corda de guitarra, a corda vibra com ciclos que você pode ouvir. Por analogia, temos todo o direito de esperar que o mercado responda a perturbações com movimento cíclico. Esta expectativa é reforçada com uma teoria de caminhada aleatória que sugere que há tempos em que os preços de mercado podem ser descritos pela equação de difusão e outras vezes em que os preços de mercado podem ser descritos pelas equações de telegrafistas. O uso de equações diferenciais é bem e bom desde uma perspectiva teórica, mas suas soluções são problemas de valor-limite. Como os limites não podem ser definidos com precisão, as equações diferenciais não possuem aplicações práticas. O desafio para os comerciantes técnicos é reconhecer quando os ciclos de curto prazo estão presentes e comercializá-los de forma lógica e consistente para que esses ciclos possam contribuir de forma rentável até o final. TRADING COM CICLOS Em teoria, a negociação com ciclos é fácil - basta comprar no vale e vender na crista. Esta é apenas uma variação do antigo dicton de buy-low, high-seller. Na prática, o comércio com ciclos é muito mais difícil. Apenas para abridores, a própria existência de ciclos de mercado é efêmera e é preciso saltar sobre eles rapidamente para tirar proveito de qualquer ineficiência do mercado que eles representam. Além disso, há uma série de outras condições que tornam a negociação com ciclos mais difícil, talvez no ponto em que a questão real é quando NÃO DEVO trocar com ciclos. O mais significativo entre essas condições são os índices de sinal para ruído, sendo inundados pela tendência e persistência da tendência. Razão de sinal para ruído Um dos propósitos de medir o ciclo do mercado é determinar a ineficiência do mercado por causa de uma coerência de curto prazo. Ou seja, se houver uma coerência nos preços, podemos esperar que a coerência continue - pelo menos por um curto período de tempo no futuro. Podemos então identificar este componente do ciclo como o sinal que estamos tentando explorar. Por outro lado, o mercado é composto por um grande número de comerciantes com diversos objetivos. Se estamos procurando por um período de ciclo na ordem de um mês, por exemplo, a flutuação diária no preço é o ruído que pode interferir com nosso sinal. Nesse sentido, podemos definir o alcance de uma determinada barra de preço de baixo a alto como ruído. Se a amplitude de ruído for igual à amplitude de pico do ciclo, então temos o caso teórico exibido na figura a seguir. Isso é chamado de 0 dB SNR, quando a amplitude de ruído é igual à amplitude do pico do sinal. (Um decibel, ou dB é uma relação logarítmica de seus respectivos poderes) Lei Murphys sendo o que é, poderíamos ter nosso ciclo medido perfeitamente de modo que entrássemos no comércio no vale do ciclo e saíssemos do comércio em sua crista e ainda Apenas tenha um lucro mesmo. Isso ocorre se inserimos a posição longa (no vale) na parte superior da barra e saímos da posição na crista, mas na parte inferior dessa barra. Assim, 0 dB SNR define um caso em que é improvável que obtenha lucro porque é improvável que você sempre conheça o ciclo exatamente. Um caso de definição melhor para uma relação sinal / ruído mínima é de 6 dB SNR, onde a amplitude do pico do sinal é o dobro da amplitude do ruído. O caso SNR teórico de 6 dB é mostrado na figura a seguir. O lucro que se pode realizar no caso livre de ruído pode ser visto como a diferença entre o tiqueiro mais alto (no centro da barra) e o tiqueiro mais baixo (no centro dessa barra). O lucro que se pode esperar realizar devido ao ruído neste caso é exatamente metade do lucro que seria obtido no caso livre de ruído. Achamos que esta é uma definição viável para a relação sinal / ruído mínimo que pode ser usada ao negociar o ciclo. Trend Swamping É possível que um ciclo perfeitamente medido indique que o comércio correto no momento é curto. Por outro lado, se o mercado estiver em uma tendência maciça de touro, é facilmente possível que a tendência seja tão forte que nega completamente a vantagem do comércio cíclico. Um caso limitativo para ciclos de negociação dentro de uma tendência é mostrado na figura a seguir. Caso de redução de tendências para ciclos de negociação O ciclo teórico é mostrado como a curva vermelha, e teria um lucro de 2 se o comércio fosse vender curto na crista e sair no vale. A linha de tendência teórica é mostrada como a linha preta reta, e tem uma inclinação exatamente igual ao dobro da amplitude de pico do ciclo (ou igual à amplitude de pico a pico, se você preferir). Assumindo um modelo em que o componente de ciclo e o componente de tendência são adicionados em conjunto para formar uma forma de onda composta, o preço do modelo teórico é mostrado como a linha azul. Seguindo uma estratégia idêntica de vender curto na crista e sair no vale, o lucro é agora cerca de metade do lucro que se realizou na ausência da tendência. Achamos que a definição de swamping de tendência é quando a inclinação da tendência durante o período do ciclo excede o dobro da amplitude do ciclo é viável. Persistência de tendência Como mostrado no gráfico anterior, espera-se que o componente de ciclo do mercado entrecruze a componente de tendência aproximadamente a cada meio ciclo. Como uma questão prática, há momentos em que o preço permanece de um lado da linha de tendência instantânea por um longo período de tempo. Isso geralmente acontece quando a amplitude do ciclo é relativamente pequena. Nós achamos útil evitar a negociação dos ciclos quando o preço não cruzou a linha de tendência instantânea dentro do último meio ciclo. Sim, não se esqueça dos nossos serviços, incluindo alguns itens excelentes GRÁTIS. 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