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JMA
Indicador
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Versão 1.0, Mar 2025
Windows, Mac
Avaliações: 2
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Desde 25/03/2025
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Descrição

O suavizador Jurik inclui 3 etapas:

1ª etapa - suavização preliminar por EMA adaptativa: MA1 = (1-alpha)*Price + alpha*MA1[1];

2ª etapa - mais uma suavização preliminar pelo filtro de Kalman: Det0 = (Price - MA1)*(1-beta) + beta*Det0[1]; MA2 = MA1 + PR*Det0;

3ª etapa - suavização final pelo filtro adaptativo único Jurik: Det1 = (MA2 - JMA[1]) * (1-alpha)^2 + alpha^2 * Det1[1]; JMA = JMA[1] + Det1;

onde: - Price - Série de Preços - alpha - fator dinâmico (será descrito abaixo) - beta - razão periódica = 0.45*(Length-1)/(0.45*(Length-1)+2) - PR - Razão de Fase: PR = Phase/100 + 1.5 (se Phase < -100 então PR=0.5, se Phase > 100 então PR=2.5).

Figura 1. Gráfico de exemplo com todas as etapas do Suavizador Jurik. Você pode ver os resultados (Figura 1) de cada etapa por meio do indicador anexo JurikFilter_v2, alterando FilterMode: 0 - etapa final (JMA) 1 - 1ª etapa 2 - 2ª etapa 3 - apenas suavização final (sem preliminar).

O Fator Dinâmico é o fator periódico (beta) elevado a uma potência (pow):

alpha = beta ^ Pow,

onde: - pow = rVolty ^ pow1 - rVolty - volatilidade relativa do preço - pow1 - potência da volatilidade relativa com a seguinte fórmula: pow1 = len1 - 2 (se pow1 < 0.5 então pow1 = 0.5),

onde len1 - fator periódico adicional: len1 = Log(SquareRoot(len))/Log(2.0) + 2 (se len1 < 0 então len1 = 0).

Assim, você pode ver que o fator dinâmico é baseado na volatilidade relativa do preço, proporcionando a adaptabilidade necessária para este tipo de filtro de preço.

A fórmula para a volatilidade relativa do preço é rVolty = Volty/AvgVolty (se rVolty > len1^(1/pow1) então rVolty = len1^(1/pow1), se rVolty < 1 então rVolty = 1),

onde:

- Volty - volatilidade do preço baseada no cálculo das chamadas Bandas Jurik (VisualMode = 1).

- AvgVolty - volatilidade média para a qual Jurik usa um algoritmo bastante complexo de cálculo: AvgVolty = Average(vSum,AvgLen),

onde:

- vSum - soma incremental de (Volty - Volty[10])/10;

- AvgLen - período da média (Jurik usa 65).

Na minha versão do Filtro Jurik eu uso média simples em vez da média complexa do Jurik

Além disso, com o indicador anexo JurikVolty_v1 (Figura 2) você pode ver os valores para Volty (VisualMode=0), vSum (VisualMode=1) e AvgVolty (linha vermelha pontilhada).

A fórmula para a volatilidade do preço é Volty = máximo entre Abs(del1) e Abs(del2), se Abs(del1) = Abs(del2) então Volty = 0,

onde: - del1 - distância entre o preço e a banda superior del1 = Price - UpperBand - del2 - distância entre o preço e a banda inferior del2 = Price - LowerBand As Bandas Jurik são diferentes de quaisquer bandas de preço conhecidas como Bollinger, Keltner, Donchian, Fractal e assim por diante: se del1 > 0 então UpperBand = Price senão UpperBand = Price - Kv*del1 se del2 < 0 então LowerBand = Price senão LowerBand = Price - Kv*del2,

onde: - Kv - fator de volatilidade Kv = bet ^ SquareRoot(pow2). É fácil ver que essas bandas podem ser a base para um indicador de seguimento de tendência como o Parabólico de Wilder. Portanto, você pode ver que praticamente não há pontos obscuros no algoritmo da Média Móvel Jurik (JMA)

Resumo

Resumo de IA
The Jurik Moving Average (JMA) is a triple-stage adaptive smoothing indicator designed for price series analysis. It applies three sequential filters: first, an adaptive exponential moving average (EMA) smooths the price; second, a Kalman filter further refines this smoothing; third, a unique Jurik adaptive filter produces the final smoothed output. Key parameters include a dynamic factor alpha, derived from relative price volatility, and beta, a periodic ratio dependent on the length setting. The dynamic factor adjusts smoothing responsiveness based on market volatility, enhancing adaptability.

Volatility is calculated using Jurik Bands, which differ from traditional bands like Bollinger or Keltner by adjusting upper and lower bands based on price distance and a volatility factor. Average volatility is computed via a simplified averaging method. The indicator supports visualization of each smoothing stage through an attached filter mode, allowing users to analyze intermediate results.

JMA is suitable for trend-following and smoothing price data with reduced lag and noise compared to classic moving averages. It incorporates advanced mathematical techniques to adapt dynamically to changing market conditions, providing a refined tool for technical analysis.
Perfil do indicador

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Avaliações de clientes
April 5, 2025
It feels useful once the setup has to clear another checkpoint. Sideways markets can fake the filter.
March 30, 2025
the strongest use case is it helps separate patience from hesitation. The first run should stay small enough to be boring.

Conversa

Perguntas frequentes

Bollinger
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