Alb stochastic - indicador para MetaTrader 5

Es una versión del estocástico que utiliza los períodos adaptativos (variables) para el cálculo, en vez de usar el tamaño fijo. En esta versión se utiliza el método adaptativo del análisis del pasado

Sobre el análisis del pasado Adaptive Loockback

Adaptive Lookback determina el período variable del día anterior para diferentes indicadores, en vez de los períodos fijos tradicionales.

Se basa en la frecuencia de las oscilaciones del mercado (swing): tiempo entre los máximos swing (swing highs) y los mínimos swing (swing lows). El máximos swing se forma a base de dos máximos mayores consecutivos seguidos por dos máximos menores consecutivos; el mínimo swing se forma a base de dos mínimos menores consecutivos seguidos por dos mínimos mayores consecutivos. Puesto que los puntos del swing normalmente indican en la reversión, se encuentran con más frecuencia en los mercados más inestables y volátiles que en la tendencia.

El período de lookback adaptativo se determina de la siguiente manera:

1. Se determina el número inicial de los puntos swing (parámetro swing count) utilizados en el cálculo.
2. Se calcula el número de las barras de precios durante las cuales se forma n de los puntos swing.
3. El paso 2 se divide por el paso 1, el resultado se redondea.
4. Además, se ajusta la «velocidad» del período obtenido usando el parámetro speed: cuanto menos sea el valor, más «lenta» será la media móvil, y viceversa.
   

Interpretación

El parámetro del período crece en un mercado tranquilo o tendencial, y se estrecha en un mercado volátil. Los sistemas tendenciales, al revés, evitan los movimientos serriformes, por eso, este indicador y su uso como el modificador del período convienen mejor para las transacciones de corto plazo y los sistemas del trading contra la tendencia (es decir, en las estrategias que requieren la velocidad máxima de la reacción y de la señal).

Sobre el estocástico

El parámetro de ralentización (suavizado) del estocástico se utiliza en forma original, es decir, no es adaptativo. Eso permite controlar el estocástico con mayor precisión (si el suavizado fuera adaptativo, sería imposible controlar el suavizado del estocástico final).