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Les moyennes mobiles sont un outil préféré des traders actifs. Cependant, à mesure que le marché se consolide, cet indicateur conduit à de nombreuses transactions sensationnelles, entraînant une série frustrante de petits gains et de petites pertes. Les analystes ont passé des décennies à essayer d’améliorer la moyenne mobile simple. Dans cet article, nous passons en revue ces efforts et constatons que leur recherche a abouti à des outils de trading utiles.
Avantages et inconvénients des moyennes mobiles
Les avantages et les inconvénients des moyennes mobiles ont été résumés par Robert Edwards et John Magee dans la première édition du livre. Analyse technique des tendances boursièrescomme on dit “et, en 1941, nous avons été ravis de découvrir (bien que beaucoup d’autres l’aient découvert auparavant) qu’en faisant la moyenne des données sur un nombre de jours donné… on pouvait dériver une sorte de ligne de tendance automatique qui interpréterait certainement les changements de tendance… Cela semblait trop beau pour être vrai. En fait, c’était trop beau pour être vrai.”
Les inconvénients l’emportant sur les avantages, Edwards et Magee ont rapidement abandonné leur rêve de démarrer une entreprise depuis un bungalow sur la plage. Mais 60 ans après avoir écrit ces mots, d’autres s’efforcent toujours de trouver un outil simple qui puisse facilement apporter de la richesse sur le marché.
Moyenne mobile simple
Pour calculer une moyenne mobile simple, additionnez les prix sur la période souhaitée et divisez par le nombre de périodes sélectionnées. Pour trouver la moyenne mobile sur 5 jours, il faudra additionner les 5 cours de clôture les plus récents et les diviser par 5.
- Si le cours de clôture le plus récent est supérieur à la moyenne mobile, le titre sera considéré comme étant dans une tendance haussière.
- Une tendance à la baisse est identifiée par des prix inférieurs à la moyenne mobile.
Cette propriété définissant la tendance permet aux moyennes mobiles de générer des signaux de trading. Dans l’application la plus simple, le trader achète lorsque le prix dépasse une moyenne mobile et vend lorsque le prix passe en dessous de celle-ci. Une approche comme celle-ci garantit au trader un avantage dans toutes les transactions importantes. Malheureusement, tout en lissant les données, les moyennes mobiles seront à la traîne des mouvements du marché et les traders restitueront presque toujours une grande partie de leurs bénéfices, même sur les transactions les plus gagnantes.
Moyenne mobile exponentielle
Les analystes semblent aimer l’idée des moyennes mobiles et ont passé des années à essayer de minimiser ces problèmes liés au décalage. L’une de ces innovations est la moyenne mobile exponentielle (EMA). Cette approche attribue un poids relativement plus élevé aux données récentes et, par conséquent, est plus proche de l’évolution des prix qu’une simple moyenne mobile. La formule pour calculer une moyenne mobile exponentielle est la suivante :
Une valeur de pondération courante est de 0,181, ce qui est proche de la moyenne mobile simple sur 20 jours. Un autre chiffre est 0,10, ce qui correspond approximativement à la moyenne mobile sur 10 jours.
Bien qu’elles réduisent la latence, les moyennes mobiles exponentielles ne résolvent pas un autre problème des moyennes mobiles, à savoir que leur utilisation comme signaux de trading entraînera un grand nombre de transactions perdantes. DANS Nouveaux concepts dans les systèmes de trading techniquesWelles Wilder estime que le marché n’évolue qu’un quart du temps. Jusqu’à 75 % des transactions se limitent à des fourchettes étroites, où des signaux d’achat et de vente de moyenne mobile seront générés à plusieurs reprises à mesure que le prix évolue rapidement au-dessus et en dessous de la moyenne mobile. Pour résoudre ce problème, certains analystes ont proposé de modifier le facteur de pondération du calcul de l’EMA.
Ajuster la moyenne mobile en fonction des évolutions du marché
Une méthode pour remédier aux inconvénients des moyennes mobiles consiste à multiplier le facteur de pondération par le taux de volatilité. Cela signifie que la moyenne mobile sera très éloignée du prix actuel sur des marchés volatils. Cela permettra au vainqueur de courir. À mesure qu’une tendance se termine et que les prix se consolident, la moyenne mobile se rapproche du mouvement actuel du marché et, en théorie, permet au trader de conserver la plupart des bénéfices réalisés pendant la tendance. En fait, le ratio de volatilité peut être un indicateur comme le Bollinger Band width®, une mesure de la distance entre les fameuses Bollinger Bands®.
Perry Kaufman suggère de remplacer la variable « poids » dans la formule EMA par une constante basée sur le ratio d’efficacité (ER) dans son livre : Nouveaux systèmes et méthodes de trading. Cet indicateur est conçu pour mesurer la force d’une tendance, définie dans une plage allant de -1,0 à +1,0. Il est calculé à l’aide d’une formule simple :
Considérons un titre qui a une fourchette de cinq points chaque jour et qui, au bout de cinq jours, a gagné un total de 15 points. Cela donnerait un ER de 0,67 (mouvement ascendant de 15 points divisé par une fourchette totale de 25 points). Si ce titre perd 15 points, le ER sera de -0,67. (Pour plus de conseils de trading de Perry Kaufman, lisez la suite Perdre pour gagnerqui décrit les stratégies pour gérer les pertes commerciales.)
Le principe de l’efficacité d’une tendance repose sur l’ampleur du mouvement directionnel (ou tendance) que vous obtenez par unité de mouvement de prix sur une période de temps spécifiée. ER +1,0 montre que le titre est dans une tendance haussière parfaite ; -1,0 représente une tendance baissière parfaite. En pratique, les extrêmes sont rarement atteints.
Pour appliquer cet indicateur pour trouver une moyenne mobile adaptative (AMA), les traders devront calculer les pondérations à l’aide de la formule assez complexe suivante :
La valeur de C est ensuite utilisée dans la formule EMA au lieu de la variable de pondération plus simple. Bien que difficiles à calculer manuellement, les moyennes mobiles adaptatives sont incluses en option dans la plupart des logiciels de trading.
Des exemples de moyenne mobile simple (ligne rouge), de moyenne mobile exponentielle (ligne bleue) et de moyenne mobile adaptative (ligne verte) sont présentés dans la figure 1.
Figure 1 : L’AMA est de couleur verte et présente le plus grand degré de planéité dans l’action limitée à la plage visible sur le côté droit de ce graphique. Dans la plupart des cas, la moyenne mobile exponentielle, représentée par la ligne bleue, est la plus proche de l’évolution des prix. La moyenne mobile simple est représentée par une ligne rouge.
Les trois moyennes mobiles présentées dans la figure ont toutes tendance à s’échanger à la tronçonneuse à différents moments. Cette limitation des moyennes mobiles n’a pas été éliminée jusqu’à présent.
Conclusion
Robert Colby a testé des centaines d’outils d’analyse technique dans Encyclopédie des indicateurs techniques de marché. Il a conclu : “Bien que les moyennes mobiles adaptatives soient une nouvelle idée plus intéressante avec un attrait intellectuel considérable, nos tests préliminaires ne montrent aucun réel avantage pratique par rapport à cette méthode de lissage des tendances plus complexe.” Cela ne signifie pas que les traders doivent ignorer cette idée. L’AMA peut être combinée avec d’autres indicateurs pour développer un système commercial rentable.
ER peut être utilisé comme indicateur de tendance indépendant pour repérer les opportunités de trading les plus rentables. A titre d’exemple, un ratio supérieur à 0,30 indique une forte tendance haussière et représente un potentiel d’achat. De plus, la volatilité étant cyclique, les actions présentant les ratios d’efficacité les plus faibles peuvent être considérées comme des opportunités de cassure.
