PRÉVISIONS La prévision implique la génération d'un nombre, d'un ensemble de nombres ou d'un scénario qui correspond à un événement futur. Il est absolument essentiel pour la planification à courte et à longue portée. Par définition, une prévision est basée sur des données passées, par opposition à une prédiction, qui est plus subjective et basée sur l'instinct, l'intuition ou la conjecture. Par exemple, les nouvelles du soir donne le temps x0022forecastx0022 pas le temps x0022prediction. x0022 Peu importe, les termes de prévision et de prévision sont souvent utilisés inter-changeable. Par exemple, les définitions de la technique regressionx2014a parfois utilisée dans la prévisionx2014 stipulent généralement que son but est d'expliquer ou x0022predict. x0022 La prévision est basée sur un certain nombre d'hypothèses: Le passé se répétera. En d'autres termes, ce qui s'est passé dans le passé se reproduira à l'avenir. À mesure que l'horizon de prévisions diminue, l'exactitude des prévisions augmente. Par exemple, une prévision pour demain sera plus précise qu'une prévision pour le mois prochain une prévision pour le mois prochain sera plus précise qu'une prévision pour l'année prochaine et une prévision pour l'année prochaine sera plus précise qu'une prévision pour dix ans dans le avenir. La prévision dans l'ensemble est plus précise que la prévision des éléments individuels. Cela signifie qu'une entreprise sera en mesure de prévoir la demande totale sur l'ensemble de son spectre de produits plus précisément qu'elle ne pourra prévoir les unités de stock individuelles (SKU). Par exemple, General Motors peut prévoir plus précisément le nombre total de voitures nécessaires pour l'année prochaine que le nombre total de Chevrolet Impalas blanc avec un certain paquet option. Les prévisions sont rarement exactes. En outre, les prévisions ne sont presque jamais totalement exactes. Alors que certains sont très proches, peu sont x0022right sur l'argent. x0022 Par conséquent, il est sage d'offrir une prévision x0022range. x0022 Si l'on devait prévoir une demande de 100.000 unités pour le mois prochain, il est extrêmement peu probable que la demande serait égal à 100.000 exactement. Toutefois, une prévision de 90 000 à 110 000 fournirait une cible beaucoup plus importante pour la planification. William J. Stevenson énumère un certain nombre de caractéristiques qui sont communes à une bonne prévision: un certain degré d'exactitude doit être déterminé et déclaré de sorte que la comparaison peut être faite à d'autres prévisions. Reliablex2014La méthode de prévision devrait toujours fournir une bonne prévision si l'utilisateur doit établir un certain degré de confiance. Timelyx2014a un certain temps est nécessaire pour répondre à la prévision de sorte que l'horizon de prévision doit permettre le temps nécessaire pour apporter des modifications. Facile à utiliser et comprendrex2014Les utilisateurs de la prévision doivent être confiants et à l'aise de travailler avec elle. Coût-efficace x2014le coût de la prévision ne devrait pas l'emporter sur les bénéfices tirés de la prévision. Les techniques de prévision vont du simple au très complexe. Ces techniques sont habituellement classées comme qualitatives ou quantitatives. TECHNIQUES QUALITATIVES Les techniques de prévision qualitative sont généralement plus subjectives que leurs homologues quantitatives. Les techniques qualitatives sont plus utiles aux stades antérieurs du cycle de vie du produit, alors qu'il existe moins de données passées pour être utilisées dans des méthodes quantitatives. Les méthodes qualitatives incluent la technique Delphi, la technique du groupe nominal (NGT), les avis des forces de vente, les opinions des dirigeants et les études de marché. LA TECHNIQUE DELPHI. La technique Delphi utilise un panel d'experts pour produire une prévision. Chaque expert est invité à fournir une prévision spécifique à la nécessité à portée de main. Après les prévisions initiales sont faites, chaque expert lit ce que chaque autre expert a écrit et est, bien sûr, influencé par leurs points de vue. Une prévision ultérieure est ensuite faite par chaque expert. Chaque expert lit ensuite ce que chaque autre expert a écrit et est de nouveau influencé par les perceptions des autres. Ce processus se répète jusqu'à ce que chaque expert se rapproche de l'accord sur le scénario ou les chiffres nécessaires. TECHNIQUE DU GROUPE NOMINAL. Nominal Group Technique est similaire à la technique Delphi en ce qu'elle utilise un groupe de participants, généralement des experts. Une fois que les participants ont répondu aux questions liées aux prévisions, ils classent leurs réponses par ordre d'importance relative. Ensuite, les classements sont collectés et agrégés. Finalement, le groupe devrait parvenir à un consensus sur les priorités des questions classées. OPTIONS DE FORCE DE VENTE. Le personnel de vente est souvent une bonne source d'information sur la demande future. Le directeur des ventes peut demander des commentaires de chaque vendeur et regrouper ses réponses dans une prévision composite des forces de vente. Il faut faire preuve de prudence lors de l'utilisation de cette technique car les membres de la force de vente peuvent ne pas être en mesure de distinguer ce que les clients disent et ce qu'ils font réellement. De plus, si les prévisions servent à établir des quotas de vente, la force de vente peut être tentée de fournir des estimations moins élevées. OPINIONS EXECUTIFS. Parfois, les cadres supérieurs se rencontrent et élaborent des prévisions basées sur leur connaissance de leurs domaines de responsabilité. C'est ce que l'on appelle parfois un jury d'opinion exécutive. ÉTUDE DE MARCHÉ. Dans les études de marché, des enquêtes auprès des consommateurs sont utilisées pour établir la demande potentielle. Cette recherche marketing implique habituellement la construction d'un questionnaire qui sollicite des renseignements personnels, démographiques, économiques et de marketing. À l'occasion, les chercheurs de marché recueillent ces informations en personne dans les points de vente au détail et les centres commerciaux, où le consommateur peut expérimenter, sentir, sentir et voir un produit particulier. Le chercheur doit veiller à ce que l'échantillon des personnes interrogées soit représentatif de la cible de consommation souhaitée. TECHNIQUES QUANTITATIVES Les techniques de prévision quantitative sont généralement plus objectives que leurs homologues qualitatifs. Les prévisions quantitatives peuvent être des prévisions de séries temporelles (c'est-à-dire une projection du passé dans le futur) ou des prévisions fondées sur des modèles associatifs (c'est-à-dire sur une ou plusieurs variables explicatives). Les données de séries chronologiques peuvent avoir des comportements sous-jacents qui doivent être identifiés par le prévisionniste. En outre, les prévisions peuvent avoir besoin d'identifier les causes du comportement. Certains de ces comportements peuvent être des modèles ou des variations simplement aléatoires. Parmi les modèles sont: Tendances, qui sont des mouvements à long terme (vers le haut ou vers le bas) dans les données. La saisonnalité, qui produit des variations à court terme qui sont habituellement liées à la période de l'année, du mois ou même un jour particulier, comme en témoignent les ventes au détail à Noël ou les hausses de l'activité bancaire le premier du mois et le vendredi. Cycles, qui sont des variations ondulatoires qui durent plus d'un an qui sont généralement liés à des conditions économiques ou politiques. Des variations irrégulières qui ne reflètent pas un comportement typique, comme une période de temps extrême ou une grève syndicale. Variations aléatoires, qui englobent tous les comportements non typiques non pris en compte par les autres classifications. Parmi les modèles de séries chronologiques, la plus simple est la prévision naxEFve. Une prévision naxEFve utilise simplement la demande réelle pour la période passée comme la demande prévue pour la période suivante. Ceci, bien sûr, fait l'hypothèse que le passé se répètera. Il suppose également que les tendances, la saisonnalité ou les cycles sont soit reflétés dans la demande de la période précédente ou n'existent pas. Un exemple de prévision naxEFve est présenté dans le Tableau 1. Tableau 1 Prévision NaxEFve Une autre technique simple est l'utilisation de la moyenne. Pour faire une prévision en utilisant la moyenne, on prend simplement la moyenne d'un certain nombre de périodes de données passées en additionnant chaque période et en divisant le résultat par le nombre de périodes. Cette technique s'est avérée très efficace pour les prévisions à courte portée. Les variations de la moyenne comprennent la moyenne mobile, la moyenne pondérée et la moyenne mobile pondérée. Une moyenne mobile prend un nombre prédéterminé de périodes, additionne leur demande réelle et divise par le nombre de périodes pour atteindre une prévision. Pour chaque période subséquente, la période la plus ancienne de données diminue et la période la plus récente est ajoutée. En supposant une moyenne mobile de trois mois et en utilisant les données du tableau 1, on ajouterait simplement 45 (janvier), 60 (février) et 72 (mars) et diviser par trois pour arriver à une prévision pour avril: 45 60 72 177 X00F7 3 59 Pour arriver à une prévision pour mai, on diminue la demande de janvier de l'équation et ajoute la demande à partir d'avril. Le tableau 2 présente un exemple de prévision moyenne mobile sur trois mois. Tableau 2 Moyenne mobile de trois mois Prévision de la demande réelle (000x0027s) Une moyenne pondérée applique un poids prédéterminé à chaque mois de données antérieures, additionne les données passées de chaque période et les divise par le total des pondérations. Si le prévisionniste ajuste les poids de sorte que leur somme soit égale à 1, les poids sont multipliés par la demande réelle de chaque période applicable. Les résultats sont ensuite additionnés pour obtenir une prévision pondérée. Généralement, plus les données sont récentes, plus le poids est élevé et plus les données sont longues, plus le poids est faible. En utilisant l'exemple de la demande, une moyenne pondérée utilisant des poids de 0,4. 3. 2 et .1 donneraient la prévision pour juin: 60 (.1) 72 (.2) 58 (.3) 40 (.4) 53.8 Les prévisionnistes peuvent également utiliser une combinaison des prévisions moyennes pondérées et des moyennes mobiles . Une prévision moyenne mobile pondérée attribue des pondérations à un nombre prédéterminé de périodes de données réelles et calcule la prévision de la même manière que décrit ci-dessus. Comme pour toutes les prévisions mobiles, à mesure que chaque nouvelle période est ajoutée, les données de la période la plus ancienne sont rejetées. Le tableau 3 présente une moyenne mobile pondérée de trois mois en utilisant les pondérations .5. 3 et .2. Une forme plus complexe de moyenne mobile pondérée est lissage exponentiel, ainsi nommé parce que le poids diminue exponentiellement à mesure que les données vieillissent. Le lissage exponentiel prend la prévision précédente de la période x0027 et la règle par une constante de lissage prédéterminée, x03AC (appelée alpha la valeur pour alpha est inférieure à un) multipliée par la différence dans la prévision précédente et la demande effectivement survenue au cours de la période prévisionnelle Erreur de prévision). Le lissage exponentiel est exprimé comme suit: Prévision précédente prévision précédente alpha (demande réelle x2212 prévision précédente) FF x03AC (A x 2212 F) Le lissage exponentiel nécessite que le prévisionniste commence la prévision dans une période passée et travaille à la période pour laquelle un courant Prévision est nécessaire. Une quantité importante de données passées et une prévision initiale ou initiale sont également nécessaires. La prévision initiale peut être une prévision réelle d'une période précédente, la demande réelle d'une période précédente, ou elle peut être estimée en faisant la moyenne de tout ou partie des données passées. Certaines heuristiques existent pour calculer une prévision initiale. Par exemple, l'heuristique N (2xF7 x03AC) x2212 1 et un alpha de 0,5 produiraient un N de 3, indiquant que l'utilisateur serait en moyenne les trois premières périodes de données pour obtenir une prévision initiale. Cependant, la précision de la prévision initiale n'est pas critique si l'on utilise de grandes quantités de données, puisque le lissage exponentiel est x0022 self-correcting. x0022 Étant donné suffisamment de périodes de données passées, le lissage exponentiel finira par apporter suffisamment de corrections pour compenser une initialisation raisonnablement inexacte prévoir. En utilisant les données utilisées dans d'autres exemples, une prévision initiale de 50 et un alpha de .7, une prévision pour février est calculée comme suit: Nouvelle prévision (février) 50 .7 (45 x2212 50) 41.5 Ensuite, la prévision pour mars : Nouvelle prévision (mars) 41.5 .7 (60 x2212 41.5) 54.45 Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le prévisionniste atteigne la période désirée. Dans le tableau 4, ce serait pour le mois de juin, puisque la demande réelle de juin n'est pas connue. Demande réelle (000x0027s) Une extension de lissage exponentiel peut être utilisée lorsque les données de séries chronologiques présentent une tendance linéaire. Cette méthode est connue sous plusieurs noms: lissage doux tendanciel ajusté exponentielle lissage prévision, y compris la tendance (FIT) et Holtx0027s modèle. Sans ajustement, les résultats de lissage exponentiel simple retardent la tendance, c'est-à-dire que la prévision sera toujours faible si la tendance augmente, ou élevée si la tendance est en baisse. Avec ce modèle, il existe deux constantes de lissage, x03AC et x03B2 avec x03B2 représentant la composante de tendance. Une extension du modèle Holtx0027s, appelée méthode Holt-Winterx0027s, tient compte à la fois de la tendance et de la saisonnalité. Il existe deux versions, multiplicative et additive, avec le multiplicatif étant le plus largement utilisé. Dans le modèle additif, la saisonnalité est exprimée en quantité à ajouter ou à soustraire de la moyenne de la série. Le modèle multiplicatif exprime la saisonnalité en tant que pourcentage x2014 connu sous le nom de parenté saisonnière ou d'indice saisonnier x2014 de la moyenne (ou de la tendance). Ceux-ci sont ensuite multipliés fois valeurs afin d'intégrer la saisonnalité. Un parent de 0,8 indiquerait une demande qui est de 80 pour cent de la moyenne, alors que 1,10 indique une demande qui est de 10 pour cent au-dessus de la moyenne. Des informations détaillées sur cette méthode peuvent être trouvées dans la plupart des manuels de gestion des opérations ou dans un certain nombre de livres sur les prévisions. Les techniques associatives ou causales impliquent l'identification de variables qui peuvent être utilisées pour prédire une autre variable d'intérêt. Par exemple, les taux d'intérêt peuvent être utilisés pour prévoir la demande de refinancement à domicile. Typiquement, cela implique l'utilisation d'une régression linéaire, où l'objectif est de développer une équation qui résume les effets des variables prédictives (indépendantes) sur la variable (dépendante) prévue. Si la variable prédictive était tracée, l'objet serait d'obtenir une équation de droite qui minimise la somme des écarts carrés de la droite (avec écart étant la distance de chaque point à la droite). L'équation se présente comme: ya bx, où y est la variable prédite (dépendante), x est la variable prédictive (indépendante), b est la pente de la droite et a est égale à la hauteur de la droite à l'axe y - intercepter. Une fois l'équation déterminée, l'utilisateur peut insérer des valeurs courantes pour que la variable prédictive (indépendante) arrive à une prévision (variable dépendante). S'il existe plus d'une variable prédictive ou si la relation entre le prédicteur et la prévision n'est pas linéaire, la régression linéaire simple sera insuffisante. Pour les situations à prédicteurs multiples, une régression multiple doit être employée, tandis que les relations non linéaires appellent à l'utilisation de la régression curviligne. PRÉVISION ÉCONOMÉTRIQUE Les méthodes économétriques, comme le modèle de la moyenne mobile autorégressive (ARIMA), utilisent des équations mathématiques complexes pour montrer les relations passées entre la demande et les variables qui influencent la demande. Une équation est dérivée, puis testée et affinée pour s'assurer qu'elle est aussi fiable qu'une représentation de la relation passée que possible. Une fois cela fait, les valeurs projetées des variables d'influence (revenu, prix, etc.) sont insérées dans l'équation pour faire une prévision. EVALUATION DES PREVISIONS La précision des prévisions peut être déterminée en calculant le biais, l'écart absolu moyen (MAD), l'erreur quadratique moyenne (MSE) ou l'erreur de pourcentage absolue moyenne (MAPE) pour la prévision en utilisant différentes valeurs pour alpha. Bias est la somme des erreurs de prévision x2211 (FE). Pour l'exemple de lissage exponentiel ci-dessus, le biais calculé serait: (60x2212 41.5) (72x2212 54.45) (58x2212 66.74) (40 x2212 60.62) 6.69 Si l'on suppose qu'un faible biais indique une erreur globale de prévision basse, on pourrait Calculer le biais pour un certain nombre de valeurs potentielles d'alpha et supposer que celui avec le plus faible biais serait le plus précis. Il faut cependant faire preuve de prudence en ce sens que les prévisions faussement inexactes risquent de donner un faible biais si elles sont à la fois supérieures aux prévisions et aux prévisions (négatives et positives). Par exemple, sur une période de trois périodes, une entreprise peut utiliser une valeur particulière de alpha pour dépasser les prévisions de 75 000 unités (x221275 000), sous les prévisions de 100 000 unités (100 000), puis sur les prévisions de 25 000 unités (x221225 000) Un biais de zéro (x221275000 100 000 x 2212 25 000 0). Par comparaison, un autre alpha produisant plus de 2 000 unités, 1 000 unités et 3 000 unités entraînerait un biais de 5 000 unités. Si la demande normale était de 100 000 unités par période, la première alpha donnerait des prévisions qui étaient en baisse de 100% alors que la seconde alpha serait désactivée d'un maximum de seulement 3%, même si le biais dans la première prévision était nul. Une mesure plus sûre de l'exactitude des prévisions est l'écart absolu moyen (MAD). Pour calculer le MAD, le prévisionniste additionne la valeur absolue des erreurs de prévision puis divise par le nombre de prévisions (x2211 FE x00F7 N). En prenant la valeur absolue des erreurs de prévision, la compensation des valeurs positives et négatives est évitée. Cela signifie que la surestimation de 50 et la sous-estimation de 50 sont désactivées de 50. En utilisant les données de l'exemple de lissage exponentiel, MAD peut être calculé comme suit: (60 x 2212 41,5 72 x2212 54,45 58 x2212 66,74 40 x2212 60,62) X00F7 4 16.35 Par conséquent, le prévisionniste est en moyenne de 16,35 unités par prévision. Comparé au résultat d'autres alphas, le prévisionniste saura que l'alpha avec le plus faible MAD donne les prévisions les plus précises. L'erreur quadratique moyenne (MSE) peut également être utilisée de la même manière. MSE est la somme des erreurs de prévision au carré divisée par N-1 (x2211 (FE)) x00F7 (N-1). La quadrature des erreurs de prévision élimine la possibilité de compenser des nombres négatifs, car aucun des résultats ne peut être négatif. En utilisant les mêmes données que ci-dessus, le MSE serait: (18.5) (17.55) (x22128.74) (x221220.62) x00F7 3 383.94 Comme avec MAD, le prévisionniste peut comparer la MSE des prévisions dérivées en utilisant diverses valeurs de alpha et Supposons que l'alpha avec le plus faible MSE donne les prévisions les plus précises. L'erreur moyenne en pourcentage absolue (MAPE) est l'erreur moyenne en pourcentage absolue. Pour arriver à la MAPE, il faut prendre la somme des rapports entre l'erreur de prévision et les temps réels de demande 100 (pour obtenir le pourcentage) et diviser par N (x2211 Demande réelle x2212 prévision x00F7 Demande réelle) xD7 100 x00F7 N. En utilisant les données de L'exemple de lissage exponentiel, MAPE peut être calculé comme suit: (18.560 17.5572 8.7458 20.6248) xD7 100 x00F7 4 28.33 Comme pour MAD et MSE, plus l'erreur relative est faible, plus la prévision est précise. Il convient de noter que dans certains cas, la capacité de la prévision à changer rapidement pour répondre aux changements dans les modèles de données est considérée comme plus importante que la précision. Par conséquent, onex0027s choix de la méthode de prévision devrait refléter l'équilibre relatif de l'importance entre l'exactitude et la réactivité, tel que déterminé par le prévisionniste. FAIRE DES PREVISIONS William J. Stevenson énumère les étapes suivantes dans le processus de prévision: Déterminez le but de forecastx0027s. Les facteurs tels que la façon dont et quand la prévision sera utilisée, le degré de précision requis et le niveau de détail souhaité déterminent le coût (temps, argent, employés) qui peut être consacré à la prévision et le type de méthode de prévision à utiliser . Établir un horizon temporel. Cela se produit après que l'on ait déterminé le but de la prévision. Les prévisions à plus long terme exigent des horizons plus longs et vice versa. La précision est à nouveau une considération. Sélectionnez une technique de prévision. La technique choisie dépend du but de la prévision, de l'horizon temporel souhaité et du coût autorisé. Rassembler et analyser des données. La quantité et le type de données nécessaires sont régis par le but de la prévision, la technique de prévision choisie et toute considération de coût. Faire la prévision. Surveiller les prévisions. Évaluer la performance de la prévision et la modifier si nécessaire. LECTURE COMPLÉMENTAIRE: Finch, Byron J. Opérations maintenant: Rentabilité, Processus, Performance. 2 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2006. Green, William H. Analyse économétrique. 5 ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2003. Joppe, Dr Marion. X0022La technique du groupe nominal. x0022 Le processus de recherche. Disponible chez x003C ryerson. ca Stevenson, William J. Gestion des opérations. 8 ed. Indice personnalisé (sans arrondi) Index des bras (TRIN) Indicateurs de l'Aroon Indicateurs de l'Aroon (TRIN) Indicateurs de l'Aroon , Par Tushar Chande Méthode Moyenne Modifiée, par Perry Kauffman Bandes de Bollinger Amplitude de la Boucle Candélome Indice de Force de Bougie Chande Momentum Oscillateur Composite Moyenne Chande Momentum Oscillateur Volatilité Chandes Momentum Oscillateur Chandes Tendances Changing Ways AccumulationDistribution Comparative Force Relative dans MetaStock pour Windows Coppock Curve Daily Fermer vs Haut et bas Fermer Prix déprécié Oscillateur Indice de disparité Affichage du prix d'une sécurité en 32nds et 64ths Divergence entre la fermeture et un indicateur Dynamic Momentum Oscillator Elliot Oscillator Point final Points Moyens mobiles d'une ligne de régression linéaire avec écarts types Gann High Low Gann - Swing Gann-Trend Gap Identification Identification du GRIIF1 Oscillateur Hi Low Wave Journalier Volatilité historique Volatilité historique quotidienne Indice Insync hebdomadaire Indicateur de kurtosis Histogramme MACD Indice de facilitation du marché Indice de facilitation du marché Conseiller expert Pression du marché - Oscillateur de poussée du marché ultime Martin Prings KST Formules Indice de masse McClellan Oscillator McClellan Summation Index Indicateur Dynamic VIX Dynamique Indicateur de flux de trésor Morris Double Oscillateur Momentum Moyenne mobile d'un seul jour de la semaine Volatilité de Natenbergs Volatilité d'un jour Débit d'argent au-dessusBelow Moyenne mobile Persistance de la trajectoire de flux d'argent Alpha et bêta Polarized Fractal Efficiency Indicateur d'action de prix (PAIN) Prix Oscillateur Vague Prix Volume Rang Prix Volume Tendance Randonnée aléatoire stochastique Taux de variation depuis une date spécifique Tendance mobile récursive Oscillateur de régression moyenne et indicateur de pente fermée Indice de force relative (RSI) Indice de volatilité relative personnalisée (RVI) R carré, Chande amp Krolls Règle De 7 Oscillateur Onde courte Vague Pente d'une ligne Pente d'une ligne de régression linéaire Bandes d'erreur standard pour MetaStock pour Windows Spécial Trix STIX Oscillateur Stochastique D Stochastique Indice de force relative Stochastique Vague Stochastique longue Soutien et résistance courts - Yoni Tushar Chandes Vidya avec volatilité Bands Volatilité Volatilité Différence Volume Volume d'indicateur Volume Oscillateur Vague Semaine Haute Basse Vague Semaine Oscillateur Segment Prix hebdomadaire Oscillateur Wilders Volatilité TASC Traders Conseils Freeburg Métal Précieux Switch Fund System Graphiques Arc-en-ciel Utilisant les ratios de Fibonacci et l'indicateur de volatilité Momentum Breaking Out of Price Channels Techniques de lissage pour des signaux plus précis Anchor Momentum Double Tops et Double Bottoms Moyenne mobile Adaptive Support automatique et résistance Variables mutées, volatilité et un paradigme nouveau marché Analyse de volatilité Le commerce de l'or des conditions aux outils techniques Moyenne mobile simple avec la résistance et l'appui Combinant l'analyse statistique et de modèle, Requin 32 Meilleures bandes de Bollinger Cadres multiples dynamiques de temps Moyenne mobile pondérée sinusoïdale MetaStock - 5 35 5 MACD Le 5,35,5 MACD est Une variation de la norme 12,26,9 MACD et a été rendu populaire par Chris Manning, qui l'utilise pour identifier les principaux points de divergence du marché: ((Mov (CLOSE, 5, E) - Mov (CLOSE, 35, E) (Mov (FERMER, 5, E) - Mov (FERMER, 35, E)), 5, E))) Lorsqu'il est tracé sur un graphique, le 5,35,5 MACD apparaîtra comme une ligne pleine avec Pas de ligne horizontale à la valeur de zéro (comme illustré ci-dessous). Après avoir appliqué l'indicateur MACD à votre tableau, suivez les étapes ci-dessous pour créer un histogramme avec une ligne verticale à zéro. A) Double-cliquez sur l'indicateur pour ouvrir la boîte de dialogue des propriétés. B) Sélectionnez l'onglet Style de couleur et, à l'aide de la liste déroulante Style, sélectionnez le paramètre d'histogramme (deuxième à partir du bas). C) Sélectionnez l'onglet Lignes horizontales et entrez une valeur de zéro (0) pour la valeur de ligne horizontale. Cliquez sur Ajouter. D) Cliquez sur OK (l'indicateur apparaîtra comme sur l'image ci-dessous) MetaStock Formula - Absolute Breadth Index L'indice de largeur absolue (ABI) est un indicateur de dynamique de marché développé par Norman G. Fosback. L'ABI montre combien l'activité, la volatilité et le changement a lieu à la Bourse de New York tout en ignorant la direction des prix sont dirigés. Vous pouvez penser à l'ABI comme un index quotactivity. Des lectures élevées indiquent l'activité et le changement du marché, alors que les faibles relevés indiquent un manque de changement. Dans le livre de M. Fosbacks, Stock Market Logic. Il indique que, historiquement, les valeurs élevées conduisent généralement à des prix plus élevés trois à douze mois plus tard. La formule MetaStock pour l'indice Absolute Breadth est: ABS (Advancing Issues - Declining Issues) Pour le tracer: Créez une sécurité composée des questions avancées - Questions en déclin. Dans les versions Windows, utilisez le DownLoader pour créer le composite ou dans les versions DOS, utilisez MetaStocks File Maintenance pour créer le composite. Dans MetaStock ouvrez le composite et tracez la formule personnalisée ABS (C) dessus. Formule MetaStock - Ligne de déclin anticipée avec volume négatif Il existe un moyen d'obtenir le volume négatif sur un graphique de ligne de déclin anticipé dans MetaStock pour Windows. L'exigence est: Chaque sécurité doit avoir à la fois le nombre de problèmes et le volume dans le fichier. Progression des problèmes liés à l'augmentation du volume en une seule sécurité et à la diminution des problèmes liés à la diminution du volume dans un fichier de sécurité. Ces fichiers peuvent être obtenus auprès de Reuters Trend Data via The DownLoader for Windows. Vous devrez également créer une sécurité composite de la ligne Advance-Decline, qui est les avances - diminue. Les étapes suivantes vous permettront d'obtenir une ligne de déclin anticipé avec un volume négatif, le cas échéant. Suivez ces étapes une fois et enregistrez-les sous forme de TABLEAU. Lorsque vous voulez l'utiliser, il suffit de charger le graphique et le programme calcule le nouveau tracé de volume à l'aide des nouvelles données. Créez un NOUVEAU tableau des questions avancées. Créez un NOUVEAU graphique des questions en déclin. Créez un NOUVEAU graphique du composite avancé-déclin. Créez une NOUVELLE FENÊTRE INTÉRIEURE sur le diagramme des problèmes en déclin. Supprimez le graphique volumétrique du graphique composite avancé-déclin. Copiez le volume à partir du tableau des problèmes avancés et collez-le dans la nouvelle fenêtre interne du diagramme des problèmes en déclin. Supprimez la formule personnalisée, P-V sur le graphique du volume en progression dans le diagramme des problèmes en déclin, créant une nouvelle échelle. Copiez ce tracé à la fenêtre intérieure vide (où était le volume) du composite de déclin anticipé. Enregistrer ce graphe sous la forme de le graphique-dec. (Peut-être advdecl. mwc). Ce sera le graphique que vous chargez pour faire votre étude de la ligne avance-déclin avec le volume négatif MetaStock Formula - Moyenne mobile adaptative, par Perry Kaufman Il s'agit d'une formule Metastock pour Windows version 6.5. Si (Cum (1) périodes 1, ref (Close, -1), la valeur de l'intervalle de temps est égale à 1 Formule MetaStock - ADX ADXR Personnalisé (sans arrondissement) Voici les formules ADX et ADXR personnalisées qui tracent les décimales après le calcul. (CLOSE - ref (Close, -1) Les indicateurs intégrés tracent exactement comme Welles Wilder les tracent dans son livre, New Concepts in Technical Trading Systems. Ces indicateurs personnalisés calculent de la même manière, sauf qu'ils ne rondent pas comme le fait Wilder. (H, -1) ET LgtRef (L, -1), H-Ref (H, -1), Si (HgtRef (H, -1) ) Et LltRef (L, -1) et H-Ref (H, -1) gt Réf (L, -1) - L, H-Ref (H, -1), 0)) PlusDI: 100Wilders (PlusDM, (L, -1) ET HltRef (H, -1), Ref (L, -1) - L, Si (HgtRef (H, -1) ET LltRef (L, 1) et H-Ref (H, -1) ltRef (L, -1) - L, Ref (L, -1) - L, 0) MinusDI: 100Wilders (MinusDM, Periods) (PlusDI-MinusDI) DISum: PlusDIMinusDI ADXFinal: 100Wilders (DIDifDISum, Periods) ADXFinal Périodes: Entrée (quotTime Periodsquot, 1,100,14) PlusDM: Si HgtRef (H, -1) et LltRef (L, Ref (H, -1), Si (HgtRef (H, -1) et LltRef (L, -1) et H-Ref (H, -1) gtRef (L, , -1), 0)) PlusDI: 100Wilders (PlusDM, Périodes) ATR (Periods) MinusDM: Si (LltRef (L, -1) et HltRef (H, -1) Si (HgtRef (H, -1) et LltRef (L, -1) et H-Ref (H, -1) ltRef (L, -1) - L, Ref (L, -1) MinusDI: 100Wilders (MinusDM, Périodes) ATR (Périodes) DIDif: Abs (PlusDI-MinusDI) DISum: PlusDIMinusDI ADXFinal: 100Wilders (DIDifDISum, Périodes) ADXRCustom: (ADXFinalRef (ADXFinal, LastValue (1-périodes)) 2 ADXRCustom MetaStock Formula - Index des armes (TRIN) L'indice des armes, également connu sous le nom de TRIN, est un indicateur de marché qui montre la relation entre le nombre d'actions qui augmentent ou diminuent de prix et les volumes qui augmentent ou diminuent de prix (Progression du volume décroissant). Le Arms Index a été développé par Richard W. Arms, Jr. en 1967. L'Arms Index est avant tout un outil de négociation à court terme. L'indice indique si le volume est en circulation dans les stocks en progression ou en déclin. Si un volume plus important est associé à l'avancement des stocks que le déclin des stocks, l'indice des armes sera inférieur à 1,0 si le volume est associé à des stocks en déclin, l'indice sera supérieur à 1,0. Pour calculer l'index des armes dans MetaStock pour Windows, vous devez d'abord recueillir les quatre données. Reuters Trend Data (RTD) fournit ces données en deux fichiers. Les tickers sont X. NYSE-A (Avances, nombre et volume) et X. NYSE-D (Diminutions, nombre et volume). DialData fournit également ces données dans deux fichiers. Avances, nombre et volume et diminutions, nombre et volume. Les tickers sont NAZK et NDZK. CompuServe fournit ces données en 4 fichiers. Les tickers sont NYSEI (Advances) utilisent le cusip 00000157 plutôt que le symbole NYSEJ (décline) NYUP (volume anticipé) et NYDN (baisse de volume). Une fois les données collectées, procédez comme suit: Pour les données de RTD ou de données de composition dans le chargeur, créez une sécurité composite des déclins d'avances. Dans MetaStock ouvrez le composite. Créez et tracez la formule personnalisée: CV Ceci vous donne l'Index des Armes (TRIN). Pour les données de CompuServe Dans le DownLoader créez les deux composites. Progression des problèmes Problèmes décroissants Avancement du volume Diminution du volume Dans MetaStock, ouvrez les deux composites. Carreau les cartes afin qu'ils puissent tous deux être vu. Faites glisser le tracé de l'Avance. VolumeDec. Composer le volume dans une fenêtre intérieure dans la fenêtre Adv. IssuesDec. Tableau des questions. Créez la formule personnalisée: CP Plotez cette formule en haut de la fenêtre Adv. Volumedec. Tracé de volume (le volume de volume de volume de volume augmente la couleur violacée pour indiquer que la formule sera tracée sur celle-ci). Vous saurez que l'index des armes (TRIN) est tracé. Vous pouvez le faire glisser vers sa propre fenêtre interne si vous préférez. MetaStock Formula - Aroon Indicators, by Tushar Chande For interpretation of the Aroon indicators refer to Tushar Chandes article quot Time Price Oscillator quot in the September, 95 Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine. 100 (14 - (( If (Ref (L,-1) LLV( L ,14 ) ,1. If ( Ref (L ,-2 ) LLV ( L,14 ) ,2. If ( Ref (L ,- 3 ) LLV( L,14 ) ,3,If ( Ref (L ,-4 ) LLV ( L ,14 ) ,4,If (Ref ( L ,-5 ) LLV ( L ,14 ) ,5,If (Ref (L ,-6 ) LLV( L,14 ) ,6,If ( Ref (L ,-7 ) LLV ( L,14 ) ,7,If (Ref ( L ,-8 ) LLV ( L ,14 ) ,8,If (Ref( L ,-9 ) LLV( L,14 ) ,9,If ( Ref (L,-10) LLV (L,14 ) ,10,If (Ref (L ,-11) LLV( L,14 ) ,11,If (Ref(L,-12 ) LLV(L ,14) ,12,If ( Ref (L,-13) LLV (L ,14 ) ,13,If ( Ref ( L,-14) LLV( L,14 ) ,14 ,0) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) 14 MetaStock Formula - Breadth Thrust The Breadth Thrust indicator is a market momentum indicator developed by Dr. Martin Zweig. The Breadth Thrust is calculated by taking a 10-day exponential moving average of the advancing issues divided by the advancing plus declining issues. According to Dr. Zweig a Breadth Thrust occurs when, during a 10-day period, the Breadth Thrust indicator rises from below 40 percent to above 61.5 percent. A quotThrustquot indicates that the stock market has rapidly changed from an oversold condition to one of strength, but has not yet become overbought. Dr. Zweig also points out that there have only been 14 Breadth Thrusts since 1945. The average gain following these 14 Thrusts was 24.6 percent in an average time frame of 11 months. Dr. Zweig also points out that most bull markets begin with a Breadth Thrust. To plot the Market Breadth in MetaStock for Windows you will need to: Create a composite security of the Advancing Issues Declining Issues in The DownLoader. In MetaStock open a chart of the composite and a chart of the Advancing Issues. Tile the charts so you can see both of them on the screen. Drag the plot of the composite into the chart of the Advancing Issues. Create the custom indicator: mov( C P, 10, E ), then plot it on top of the plot of the composite (the composites plot will turn a purplish color ). If you get a flat line then it was not plotted directly on top of the composites plot. You can then right-click on the Breadth Thrust, select Breadth Thrust Properties, go to the Horizontal Lines page and add horizontal lines at 40 and 60. MetaStock Formula - Candlecode Bdy:Abs(O-C) Lshd:If(CgtO, O-L, C-L) Ushd:If(CgtO, H-C, H-O) ThBotB:BBandBot(Bdy,55,E,0.5) ThTopB:BBandTop(Bdy,55,E,0.5) ThBotL:BBandBot(Lshd,55,E,0.5) ThTopL:BBandTop(Lshd,55,E,0.5) ThBotU:BBandBot(Ushd,55,E,0.5) ThTopU:BBandTop(Ushd,55,E,0.5) CCode:If(CO,1,0)If(UshdgtLshd,64,48)If(CO,0,1)(If(CgtO,1,0)(If(BdyltThBotB,80,0)If(BdygtThBotB AND BdyltThTopB,96,0) If(BdygtThTopB,112,0)) If(CltO,1,0)(If(BdyltThBotB,32,0) If(BdygtThBotB AND BdyltThTopB,16,0)))(If(Lshd0,3,0) If(LshdltThBotL AND Lshdgt0,2,0) If(LshdgtThBotL AND LshdltThTopL AND Lshdgt0,1,0))(If(Ushdgt0 AND UshdltThBotU,4,0) If(UshdgtThbotU AND UshdltThTopU,8,0) If(UshdgtThTopU,12,0)) CCode MetaStock Formula - Candle Strength Index Cum(If(Fml( quotTodays Changequot ) gt Mov(Fml( quotTodays Changequot ),7,E) AND C gt Ref(C,-1), C V, If(Fml( quotTodays Changequot ) lt Mov(Fml( quotTodays Changequot ),7,E) AND C lt Ref(C,-1), Neg(C V) ,0))) Where Fml( quotTodays Changequot ) c - ref(c,-1) Comparitive Relative Strength in MetaStock for Windows Comparative Relative Strength charts can be useful in deciding which security to buy, by helping to pinpoint the best performer. They can also be useful in developing spreads, i. e. purchase of the best performer quotlongquot, and selling the weaker issues quotshort. quot Comparative Relative Strength can be applied in MetaStock for Windows as follows: Creation of a Template for Comparative Relative Strength (For this illustration, we assume an equitystock is compared to the SampP 500, both of which must first have been collected from your vendor. Both data files should be in the same periodicity.) Load the SampP 500. Load the equity, or whatever you wish to find the relative strength for. Drag the SampP 500 plot into a new inner window of the equity. (You may need to click Stack first.) Close the SampP 500 chart. Create a custom indicator: Div(close, p) Drag the custom indicator into the inner window containing the SampP 500 plot, moving it over the plot until the plot changes to a pink or lavender color, then release your mouse button. (This is called dragging and dropping an indicator on an indicator. The new indicator will plot in the same window as the SampP 500 plot.) You have two options here: You can change the color of the SampP 500 plot to be the same as the chart background color, so that it is effectively invisible. (Double-click the SampP 500 plot to get to its quotpropertiesquot, then choose the color you need from the Colors list.) You can give both plots different colors so you can tell which is which. Save this chart as a Template. (FileSave As, set quotSave File As Typequot to Template, and give it a name, such as CMPRELST. MWT.) Any time you want to see Comparative Relative Strength of an equity against the SampP 500, apply this template to the equitys chart. Note: if you should move the data file against which you are comparing, such as the SampP 500, this template will no longer work, and would have to be recreated. To Run an Exploration Using Comparative Relative Strength Load the SampP 500 (or whatever you want to compare against). Create a custom indicator of the Close. Drag and drop this indicator on the SampP 500 (or whatever. ). (Note: the SampP 500 plot must change to pinklavender color before you drop it.) The indicator will plot. Select the indicator plot (by single-clicking with the left mouse button on the line). Do an Exploration with DIV(Close, p) in column A, and specify which directory to explore. The results are displayed in the Exploration report. (P is a special variable that points at the last indicator plotted or selected.) MetaStock Formula - Confidence (Sum(Mov(C (2.5 Sqrt(50 V)),10,S)- LLV(Mov(C (2.5 Sqrt(50 V)),10,S),5), 3 ) Sum(HHV(Mov(C (2.5 Sqrt(50 V)),10,S),5) - LLV(Mov(C (2.5 Sqrt(50 V)),10,S),5), 3) ) 100 MetaStock Indicator - Coppock Curve The Coppock Curve was developed by Edwin Sedgwick Coppock in 1962. It was featured in the November 94 issue of Technical Analysis of Stocks amp Commodities . in the article quot The Coppock Curvequot . written by Elliot Middleton. Taken from Stocks amp Commodities, V. 12:11 (459-462): The Coppock Curve by Elliott Middleton quotWe are creatures of habit. We judge the world relative to what we have experienced. If were shopping for a mortgage and rates have been in the teens (as they were in the early 1980s) and then drop to 10, we are elated. If, however, theyve been at 8 and then rise to 10, we are disappointed. It all depends on your perspective. The principle of adaptation-level applies to how we judge our income levels, stock prices and virtually every other variable in our lives. Psychologically, relativity prevails. The moving average is the simplest form of adaptation-level. Moving average crossover rules accurately signal the onset of periods of returns outside the norm, whether positive or negative. This makes moving average crossovers useful to traders who want to get a boost on entering or exiting stocks or funds. The oscillator is also based on adaptation-level, although in a slightly different way. Oscillators generally begin by calculating a percentage change of current price from some previous price, where the previous price is the adaptation-level or reference point. The mind is attuned to percentage changes because they represent returns. If you bought Microsoft Corp. stock (MSFT) at 50 and it goes to 80, you make 60 before dividends. If you bought Berkshire Hathaway (BRK) at 4,000 and it rises to 4,030, the same dollar gain, you make 0.75 before dividends. Its the percentage change that counts. Relativity again. Coppock reasoned that the markets emotional state could be determined by adding up the percentage changes over the recent past to get a sense of the markets momentum (and oscillators are generally momentum indicators ). So if we compare prices relative to a year ago - which happens to be the most common interval - and we see that this month the market is up 15 over a year ago, last month it was up 12.5 over a year ago, and 10, 7.5 and 5, respectively, the months before that, then we may judge that the market is gaining momentum and, like a trader watching for the upward crossover of the moving average, we may jump into the market. quot The MetaStock formula for the Coppock Curve is: where X is the number of Time Periods for the Oscillator and T X 2 1. For example, a 20 period DPO would be: X 20 T (202 1) 11 Close-Ref( Mov(Close, 20, Simple),11) MetaStock Indicator - Disparity Index Steve Nison refers to the his Disparity Index quotas a percentage display of the latest close to a chosen moving averagequot. This can be defined in MetaStock using the formula: ( ( C - Mov( C, X. ) ) Mov( C, X. ) ) 100 where X is the number of time periods and. is the calculation type of the moving average. ( ( C - Mov( C ,13,E ) ) Mov( C ,13,E ) ) 100 where X 13 time periods and. Exponential moving average. MetaStock Indicator - Displaying the Price of a Security in 32nds and 64ths All versions of MetaStock prior to our Windows software would need this formula. You can display your securitys prices in 32nds and 64ths, by using the following custom formulas. Once plotted these values will be displayed in the indicator window. INT( C ) ( ( FRAC( C ) .03125 ) 100 ) INT( C ) ( ( FRAC( C ) .015625 ) 100 ) Where C is for the securitys closing price and can be replaced with O, H, or L for the open, high, or low price instead. MetaStock Indicator - Divergence Between the Close and an Indicator The following formula will calculate the correlation of the Close and the MACD. It is written using a quotlong formquot MACD so that the time periods used by the MACD may be changed. This indicator shows quotdivergencequot between the close and the indicator: In the Windows versions of MetaStock the formula is: Correl(((Sum(Cum(1)(Mov(C,12,E)-Mov(C,26,E)),100))-(Sum(Cum(1),100) Sum((Mov(C,12,E)-Mov(C,26,E)),100)100))((Sum(Power(Cum(1),2),100))- (Power(Sum(Cum(1),100),2)100)),((Sum(Cum(1)C,100))-(Sum(Cum(1),100) Sum(C,100)100))((Sum(Power(Cum(1),2),100))-(Power(Sum(Cum(1),100),2)100)),12,0) The interpretation of the indicator output is as follows: - .08 (80) and lower is divergence between the Close and the MACD. - 1 is very strong divergence. 1 is very strong correlation. The formula was constructed this way so that most other indicators may be used in place of the MACD. For example here is the same indicator using the RSI(14): Correl(((Sum(Cum(1)(RSI(14)),100))-(Sum(Cum(1),100) Sum((RSI(14)),100)100))((Sum(Power(Cum(1),2),100))-(Power(Sum(Cum(1),100),2)100)), ((Sum(Cum(1)C,100))-(Sum(Cum(1),100)Sum(C,100)100))((Sum(Power(Cum(1),2),100))- (Power(Sum(Cum(1),100),2)100)),12,0) MetaStock Indicator - Dynamic Momentum Oscillator In July 1996 Futures magazine, E. Marshall Wall introduces the Dynamic Momentum Oscillator (Dynamo). Please refer to this article for interpretation. He describes the Dynamo Oscillator to be: Dynamo Mc - ( MAo - O ) where Mc the midpoint of the oscillator MAo a moving average of the oscillator O the oscillator This concept can be applied to most any oscillator to improve its results. Applying the Dynamo Oscillator to a 5-period K slowed 3 periods Stochastic Oscillator would give: where: Mc Stochastic Oscillators midpoint 50 MAo Moving average of the Stochastic Mov(Stoch(5,3),21,S O Stochastic Oscillator Stoch(5,3) This example applies it to an RSI oscillator: where: Mc RSIs midpoint 50 MAo Moving average of the RSI Mov(RSI(14),21,S O RSI Oscillator RSI(14) MetaStock Indicator - Elliot Oscillator MetaStock Indicator - End Point Moving Average The End Point Moving Average was introduced in the October 95 issue of Technical Analysis of Stocks amp Commodities in the article quot The End Point Moving Averagequot . by Patrick E. Lafferty. The exact formula for the End Point Moving average is as follows: ( 14 Sum( Cum( 1 ) C,14 ) - Sum( Cum( 1 ),14) Sum( C,14) ) (14 Sum( Pwr( Cum( 1 ),2),14 ) - Pwr( Sum( Cum( 1 ),14 ),2 ) ) Cum( 1 ) (Mov(C,14,S) - Mov( Cum( 1 ),14,S) (14 Sum( Cum( 1 ) C,14) - Sum( Cum( 1 ),14 ) Sum( C,14) ) (14 Sum( Pwr( Cum( 1 ),2 ),14) - Pwr( Sum( Cum( 1 ),14 ),2 ) ) ) The above formula plots the last value of a linear regression line of the previous 14 periods. The Time Series Forecast takes this value and the slope of the regression line to forecast the next day and then plots this forecasted price as todays value. Please note the above formula is using 14 regression periods. If you desire to use different time periods you must change all instances of the number 14 to the desired number of time periods. For interpretation refer to Mr. Laffertys article. MetaStock Indicator - End Points of a Linear Regression with Standard Deviations In MetaStock 5.x for Windows there is a way to plot the end points of a linear regression line with channels - 2 Standard Deviations. Here are the three formulas: Linear Regression (14): (14 Sum(Cum(1) C,14) - Sum(Cum(1),14) Sum(C,14)) (14 Sum(Pwr(Cum(1),2),14) - Pwr(Sum(Cum(1),14),2)) Cum(1) (Mov(C,14,S) - Mov(Cum(1),14,S) (14 Sum(Cum(1) C,14) - Sum(Cum(1),14) Sum(C,14))(14 Sum(Pwr(Cum(1),2),14) - Pwr(Sum(Cum(1),14),2))) Linear Regression Lower Band: Fml( quotLinear Regression (14)quot ) - 2 Stdev( Fml( quotLinear Regression (14)quot ) ,14) Linear Regression Upper: Fml( quotLinear Regression (14)quot ) 2 Stdev( Fml( quotLinear Regression (14)quot ) ,14) MetaStock Indicator - Plotting Alpha and Beta To plot Alpha and Beta in MetaStock follow the steps below. The custom indicator named Beta is required to plot Alpha. In the Windows versions of MetaStock: To plot Alpha: Create the custom formulas Alpha and Beta (see below for formula syntax). Open a chart of the desired security. Drag the price plot of the index you are comparing, into the chart of the security and close the chart of the index. Maximize the security chart if needed. Drag the custom indicator Alpha from the Quick List and drop it onto the price plot of the index. The index plot will turn a purplish color when you are plotting on top of it. Note, this formula is set to calculate Alpha over 21 periods. To change the time periods replace each instance of 21 in the formula with the desired number of periods and also change the time periods in the Beta custom indicator. ( Sum( ROC( CLOSE ,1 , ) ,21 ) - ( Fml( quotBetaquot ) Sum( ROC( INDICATOR,1,) ,21 ) ) ) 21 To plot Beta: Open a chart of the desired security. Drag the price plot of the index your comparing, into the chart of the security. Drag this custom indicator from the Quick List and drop it onto the price plot of the index. Note, this formula is set to calculate beta over 21 periods. To change the time periods replace each instance of 21 in the formula with the desired number of periods. ( ( 21 Sum( ROC( CLOSE ,1 , ) ROC( INDICATOR ,1 , ) ,21 ) ) - ( Sum( ROC( CLOSE ,1 , ) ,21) Sum( ROC( INDICATOR ,1 , ) ,21 ) ) ) ( (21 Sum( Pwr( ROC( INDICATOR ,1 , ) ,2 ) ,21 )) - Pwr( Sum( ROC( INDICATOR ,1 , ) ,21 ) ,2 )) Beta is a measure of volatility of one security against another. This is typically used to measure the volatility of a stock against an index like the SampP 500. A value greater than one indicates the stock is more volatile than the index. MetaStock Indicator - Polarized Fractual Efficiency The January 1994 issue of Stocks amp Commodities featured an article by Hans Hannula on Polarized Fractual Efficiency. Here is the custom formula for creating the five-period smoothed 10-day PFE using MetaStock: Mov(If(C, gt, Ref(C,-9),Sqr(Pwr(Roc(C,9,),2) Pwr(10,2)) Sum(Sqr(Pwr(Roc(C,1,),2)1),9),- Sqr(Pwr(Roc(C,9,),2) Pwr(10,2)) Sum(Sqr(Pwr(Roc(C,1,),2)1),9))100,5,E) MetaStock - Price Action Indicator (PAIN) If you were only given todays open, high, low and close, how could you make heads or tails of it The Price Action Indicator (PAIN) can help. The formula returns a single value that weighs intra-day momentum (C-O), Late Selling Pressure (LSP) (C-L), and Late Buying Pressure (LBP) (C-H). The formula is proven by constructing ideal limit-up and limit down scenarios in bond futures. The output is shown to be consistent with the interpretation of Japanese candlestick patterns. See Michael B. Geraty (1997). quotGetting Better Directionsquot Futures Vol. 26: Aug. MetaStock Indicator - Price Oscillator Wave MetaStock Indicator - Price Volume Rank Taken from Stocks amp Commodities, V. 12:6 (235-239): Price-Volume Rank by Anthony J. Macek quotImagine receiving a warning when the market was likely to collapse or being alerted when one of your favorite stocks was about to rally. What if these signals came from analysis that was simple enough to do without a computer and took only a few minutes a day to update, using just two pieces of information found in virtually any newspaper Is this a dream Maybe not. Anthony Macek explains. The old adage about keeping things simple applies even to the investment world. Methods of analysis such as polarized fractal efficiency and price oscillator divergences do a great job, but for those with neither the time nor the inclination to master the techniques necessary to monitor every blip and sputter that the market produces may be served just as well by noting only two very important market variables: price and volume. quot For interpretation refer to the June 94 issue of Technical Analysis of Stocks amp Commodities . You need to create all of the following custom formulas in order for the PV Rank to calculate properly. P-V Rank: Fml( quotPV1quot ) Fml( quotPV2quot ) PV1: If( C, gt, Ref( C ,-1 ),If( V, gt, Ref( V ,-1 ) ,1,If( V, lt, Ref(V ,-1 ) ,2 ,0 ) ) ,0 ) PV2: If( C, lt, Ref( C ,-1 ),If( V, lt, Ref( V ,-1 ) ,3,If( V, gt, Ref( V ,-1 ) ,4 ,0 ) ) ,0 ) PV Biggie: (This combines all formulas into one formula) If( C, gt, Ref( C ,-1 ),If( V, gt, Ref( V ,-1 ) ,1,If( V, lt, Ref( V ,-1 ) ,2 ,0 ) ),If( C, lt, Ref( C ,-1 ),If( V, lt, Ref( V ,-1 ) ,3,If( V, gt, Ref( V ,-1 ) ,4 ,0 ) ) ,0 ) ) MetaStock Indicator - Price Volume Trend Stochastic The following formulas, for the Random Walk Index, were constructed using information from the article quotAre There Persistent Cyclesquot . by E. Michael Poulos, in the September 1992 TASC. All formulas are needed. Random Walk Index: Max( ( Ref(HIGH,-1) - LOW ) ( ( Ref(Sum (Atr ( 1 ) ,2 ),-1) 2) Sqrt( 2 ) ),Max( (Ref(HIGH,-2) - LOW) ( ( Ref(Sum (Atr ( 1 ),3),-1) 3) Sqrt( 3 ) ), Max( (Ref(HIGH,-3) - LOW) ( (Ref(Sum (Atr( 1 ) ,4) ,-1) 4) Sqrt( 4 ) ). Max( ( Ref( HIGH,-4) - LOW) ( (Ref(Sum(Atr( 1 ),5),-1) 5) Sqrt( 5 ) ), Max( (Ref(HIGH,-5) - LOW) ( (Ref( Sum( Atr ( 1 ),6),-1) 6 ) Sqrt( 6 ) ), Max( ( Ref(HIGH,-6) - LOW) ( (Ref( Sum( Atr( 1 ),7),-1) 7) Sqrt( 7 ) ), Max((Ref(HIGH,-7)-LOW) ( (Ref(Sum (Atr( 1 ),8),-1) 8) Sqrt(8) ), (Ref(HIGH,-8)-LOW) ( (Ref(Sum (Atr (1),9),-1) 9) Sqrt( 9 ) ) ) ) ) ) ) ) ) MetaStock Formula - Rate of Change Since a Specific Date The following formula plots a percent rate of change between a specific date and today. The user is prompted for the specific date. This will only work in MetaStock for Windows 95NT version 6.5 (or higher) or in MetaStock Professional. Construct the formula in the Indicator Builder, giving it the name shown below in bold. All the text after quotFORMULA:quot and before quotEND OF FORMULAquot below should be placed in the Formula field in the Indicator Builder. Once the indicator has been created, you can drag it out of the Indicator Quicklist for placement in an inner-window of your chart. NAME: ROC Since a Date Day1 : Input(quotDayquot,1,31,4) Month1 : Input(quotMonthquot,1,12,1) Year1 : Input(quotYearquot,1900,2400,1999) 100 (CLOSE - ValueWhen(1,DayOfMonth() Day1 AND Month() Month1 AND Year() Year1, CLOSE)) ValueWhen(1,DayOfMonth() Day1 AND Month() Month1 AND Year() Year1,CLOSE) MetaStock Indicator - Recursive Moving Trend Average MetaStock Indicator - Regression Oscillator and SlopeClose Indicator In MetaStock 6.0 its easy to create the Regression Oscillator and the SlopeClose Indicator from Richard Goeddes article, quotMarket timing with the regression oscillatorquot, which appears in the March 97 issue of Technical Analysis Stocks and Commodities magazine . First choose Indicator Builder from the Tools menu and enter the following formulas: Regression Oscillator 100 (CLOSE LinearReg(CLOSE,63)-1) SlopeClose 10000 LinRegSlope(CLOSE,63)CLOSE Next drag each of these formulas from the Indicator QuickList and drop them on the heading of a chart. To create horizontal lines, click the right mouse button while the mouse pointer is positioned over the Regression Oscillator to display the shortcut menu. Choose Regression Oscillator Properties. On the Horizontal lines page add horizontal lines at 14, 0, and -14. You can use The Explorer to perform the screen mentioned in the article. First choose The Explorer from the Tools menu, next create a new Exploration with the following information: Column A Name: Reg Osc Formula: Fml(quotRegression Oscillatorquot) Column B Name: SlpCls Formula: Fml(quotSlopeClosequot) Filter Formula: ColB gt 50 and ColA gt-15 and ColA lt -5 Choose OK and then Explore to run the Exploration. For MetaStock for Windows 5.x users the instructions are the same except enter the following custom indicator in place the ones mentioned earlier. Regression Oscillator 100 (CLOSE ((63 Sum(Cum(1) C,63) - Sum(Cum(1),63) Sum(C,63)) (63 Sum(Pwr(Cum(1),2),63) - Pwr(Sum(Cum(1),63),2)) Cum(1) (Mov(C,63,S) - Mov(Cum(1),63,S) (63 Sum(Cum(1) C,63) - Sum(Cum(1),63) Sum(C,63)) (63 Sum(Pwr(Cum(1),2),63) - Pwr(Sum(Cum(1),63),2))))-1) SlopeClose 10000 ((63 Sum(Cum(1) C,63) - Sum(Cum(1),63) Sum(C,63)) (63 Sum(Pwr(Cum(1),2),63) - Pwr(Sum(Cum(1),63),2)))CLOSE MetaStock Indicator - Relative Strength Index (RSI) Custom This custom RSI will allow you to select which price data to use when you plot it. The standard RSI uses the close value as Welles Wilder did when he created the indicator. This custom indicator will allow you to use the other price fields including volume. B:Input(quotField: 1Close, 2Open, 3High, 4Low, 5Volumequot,1,5,1) MetaStock Indicator - Relative Volatility Index (RVI) The following formulas were taken from the article quotThe relative volatility index, quot written by Dorsey, Donald, in the June 93 issue of Technical Analysis of STOCKS amp COMMODITIES. Taken from Stocks amp Commodities, V. 11:6 (253-256): The Relative Volatility Index by Donald Dorsey quotThe RVI is simply the relative strength index (RSI) with the standard deviation over the past 10 days used in place of daily price change. Because most indicators use price change for their calculations, we need a confirming indicator that uses a different measurement to interpret market strength. The RVI measures the direction of volatility on a scale of zero to 100. Readings above 50 indicate that the volatility as measured by the 10-day standard deviation of the closing prices is more to the upside. Readings below 50 indicate that the direction of volatility is to the downside. The initial testing indicates that the RVI can be used wherever you might use the RSI and in the same way, but the specific purpose of this study is to measure the RVIs performance as a confirming indicator. quot The RVI was designed to measure the direction of volatility. It calculates price strength by measuring volatility rather than price change. All of the following formulas are required: For interpretation refer to the article quot Standard Error Bands quot, in the September 96 issue of TASC, written by Jon Anderson. 21 period Upper Band (smoothed): Mov((21 Sum(Cum(1) C,21) - Sum(Cum(1),21) Sum(C,21)) (21 Sum(Pwr(Cum(1),2),21) - Pwr(Sum(Cum(1),21),2)) Cum(1) (Mov(C,21,S) - Mov(Cum(1),21,S) (21 Sum(Cum(1) C,21) - Sum(Cum(1),21) Sum(C,21)) (21 Sum(Pwr(Cum(1),2),21) - Pwr(Sum(Cum(1),21),2))) 2(Sqrt(((Sum(Power(C,2),21)-(Power(Sum(C,21),2)21)) -((Sum(Cum(1)C,21))-((Sum(Cum(1),21)Sum(C,21)21))) ((Sum(Power(Cum(1),2),21))-(Power(Sum(Cum(1),21),2)21)) ((Sum(Cum(1)C,21))-((Sum(Cum(1),21)Sum(C,21)21)))) 19)),3,S) 21 period Lower Band (smoothed): Mov((21 Sum(Cum(1) C,21) - Sum(Cum(1),21) Sum(C,21)) (21 Sum(Pwr(Cum(1),2),21) - Pwr(Sum(Cum(1),21),2)) Cum(1) (Mov(C,21,S) - Mov(Cum(1),21,S) (21 Sum(Cum(1) C,21) - Sum(Cum(1),21) Sum(C,21)) (21 Sum(Pwr(Cum(1),2),21) - Pwr(Sum(Cum(1),21),2))) - 2(Sqrt(((Sum(Power(C,2),21)-(Power(Sum(C,21),2)21)) -((Sum(Cum(1)C,21))- ((Sum(Cum(1),21) Sum(C,21)21))) ((Sum(Power(Cum (1),2),21))-(Power(Sum(Cum(1),21),2)21))((Sum(Cum(1)C,21))- ((Sum(Cum(1),21)Sum(C,21)21)))) 19)),3,S) MetaStock Indicator - Support and Resistance Think of security prices as the result of a head-to-head battle between a bull (the buyer) and a bear (the seller). The bulls push prices higher and the bears push prices lower. The direction prices actually move reveals who is winning the battle. Support levels indicate the price where the majority of investors believe that prices will move higher, and resistance levels indicate the price at which a majority of investors feel prices will move lower. To create the Support and Resistance indicator in MetaStock use the following custom formula: LookBack : Input(quotLook Back Periodsquot,1,1000,10) Resistance :ValueWhen(1,Cross(Mov(C, LookBack, S),C),HHV(H, LookBack)) Support :ValueWhen(1,Cross(C, Mov(C, LookBack, S)),LLV(L, LookBack)) Resistance Support To use this formula most effectively, use the parameters dialogue to change the style to a dotted line while increasing the line weighting. MetaStock Indicator - The New Advance Decline Line The formulas and steps necessary to do the New Advance - Decline Line from the September 1994 Technical Analysis of Stocks amp Commodities . page 14 by Daniel Downing are: Taken from Stocks amp Commodities, V. 12:9 (363-365): A New Advance-Decline Line by Daniel E. Downing quotHeres a trading tool that uses a unique version of the daily advance-decline line of the New York Stock Exchange (NYSE). This version helps in our short - and long-term trading of index options and stock index futures. It gives many good short-term trading signals and excellent but infrequent longer-term signals The philosophy behind this tool is that the short-term traders capital is finite and that traders have to reliquify their holdings after a period. Traders can buy and try to push the equities higher only so many times before they need to reliquify, just as only a finite amount of selling waves can take place before the sellers are out of supplies. A tool that points to when short-term traders need to reliquify their positions will also spot when the markets will soon reverse their trends. quot For the Windows versions of MetaStock: Load the advances Load the declines Drag the plot of the advances into the chart of the declines Plot the following custom formula directly on the plot of advances. Cum( If( P, gt ,1000,If(C, lt ,1000. 1 ,0 ),If( C, gt ,1000 ,-1 ,0 ) ) ) MetaStock Indicator - Tick Line Momentum Oscillator In his article quotUsing The Tick In A Short-Term Indicatorquot . in the January 94 issue of TASC . Daniel E. Downing presents the Tick Line Momentum Oscillator. Taken from Stocks amp Commodities, V. 12:1 (42-44): Using The Tick In A Short-Term Indicator by Daniel E. Downing quotThe tick index, the net difference of the numbers of stocks last traded on an uptick from those last traded on a downtick. is a well-known indicator, but its got a problem. The raw number result is volatile, perhaps too volatile for some. What to do here, then, is a way to smooth out the noise to identify short-term trading opportunities. The tick is a basic unit for the markets, watched with fascination during periods of turmoil and periods of enthusiasm. It is quoted throughout the day on most quote services. In addition, the closing tick value can be found on the market statistics pages of financial newspapers such as Barrons and The Wall Street Journal. Let me present, then, the tick line momentum oscillator, which is based on the closing value for the New York Stock Exchange (NYSE) tick indicator. The oscillator has been shown to have a good track record of determining when the NYSE is overbought or oversold on a short-term basis. The formula for the tick line momentum oscillator is simple and can be easily calculated without a computer, although a spreadsheet version can be found in the sidebar, quotTick line momentum. quot Finally, the oscillator is straightforward and simple to apply. quot The MetaStock formula for the Tick Line Momentum Oscillator is: Mov( ROC( Cum( If( C, gt, Ref( Mov(C ,10,E ) ,-1 ) ,1,If( C, lt, Ref( Mov( C ,10,E ) ,-1 ) ,- 1 ,0 ) ) ) ,5 , ) ,5,E ) For interpretation refer to Mr. Downings article. MetaStock Index - Trading Channel Index The Trading Channel Index comes from an early version of AIQs Stock Expert program. quotThe Trading Channel Index measures the location of average daily price relative to a smoothed average of average daily price. It is derived from the average difference between these two values. quot To create the Trading Channel Index in MetaStock create the following custom formulas: AP: Average price ( H L C ) 3 ESA: Smoothed price average Mov( Fml( quotAPquot ) ,10,E ) ( Mov( Ref( Fml( quotAPquot ) ,-1 ) ,10,E ) ) D: Price range estimate Mov( ( Fml( quotAPquot ) - Fml( quotESAquot ) ) ,10,E ) ( Mov( Ref( Fml( quotAPquot ) - Fml( quotESAquot ) ,-1 ) ,10,E ) ) CI: Channel index ( ( Fml( quotAPquot ) - Fml( quotESAquot ) ) ( 0.015 Fml( quotDquot ) ) ) TRADING CHANEL INDEX: Mov( Fml( quotCIquot ) ,21,E ) ( Mov( Ref( Fml( quotCIquot ) ,-1 ) ,21,E ) ) MetaStock Indicator - Trending Banding Mov(C,2,S)gt Mov(Mov(C,2,S),2,S) AND Mov(Mov(C,2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S) AND Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S) AND Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) AND Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) AND Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) AND Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) AND Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)ANDMov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)gt Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) MetaStock Indicator - Trendline Formula MetaStock Formula - Freeburg Precious Metal Switch Fund System To create the Freeburg Precious Metal Switch Fund system in MetaStock for Windows, you must first create the K ratio as a composite security. To do this, launch The Downloader from MetaStock, and choose New and then Composite from The Downloaders File menu. Make sure the directory specified is the directory where your weekly GMI and Handy and Harman data are located. Name the composite the K ratio, then choose the Barrons Gold Mining Index as the Primary symbol and Handy and Harman prices as the secondary symbol. Next, choose Divide as the Operator and the click the OK button to add the composite. Open the K ratio chart in MetaStock, Plot the Bollinger Bands Indicator and enter 46 for the number of periods and 2.3 for the standard deviations. Plot Bollinger Bands again and enter 4 for the periods and 1.6 for the Standard Deviations. Your chart should look like the one in Figure. You can also create this system in MetaStock for Dos with the same steps. The data necessary for this chartindicator, is extremely difficult to obtain. The only source we are aware of on diskette is the author of the article. The data is in a Lotus spreadsheet. It must be output to ASCII and then converted to MetaStock data files. He will make a small charge for this data. To keep the GMI data updated, it is only available from Barrons magazine and must be manually input. The Handy amp Harman data must also be manually updated. This may be obtained from the Wall Street Journal as well. MetaStock Formula - Rainbow Charts To create Rainbow Charts in MetaStock for Windows, open any chart, drop the moving average indicator from the Indicator QuickList, and drop it in the same inner windows as the price bars. Enter two for the Periods and simple for the Method. Next plot a second moving average on the first moving average by dragging a moving average from the QuickList and dropping it on the first moving average (Note: The first moving average should turn light purple before you release the mouse button). If you dropped it correctly the Parameters dialog should say Indicator for the Price Field. Click OK to accept two periods and simple as the parameters. Change the color of this moving average as desired. Now plot a third moving average of the second moving average by repeating these steps. Continue this until you have ten moving averages. Choose Yes if MetaStock prompts you about plotting a duplicate indicator. Next choose Indicator Builder from the Tools menu and enter the following formulas. Max(Mov(C,2,S), Max(Mov(Mov(C,2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Max(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)))))))))) Min(Mov(C,2,S), Min(Mov(Mov(C,2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Min(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S), Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)))))))))) 100 (CLOSE - ((Mov(C,2,S) Mov(Mov(C,2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S) Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(Mov(C,2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S),2,S)) 10))(HHV(C,10)-LLV(C,10)) -100 (Fml(quotRainbow Maxquot) - Fml(quotRainbow Minquot)) (HHV(C,10) - LLV(C,10)) 100 (Fml(quotRainbow Maxquot) - Fml(quotRainbow Minquot)) (HHV(C,10) - LLV(C,10)) Plot the Rainbow Oscillator in a new inner window of your chart with the ten moving averages, by dropping the custom indicator from the QuickList onto the charts heading. Right click on the Rainbow Oscillator and choose properties, then change the Style to a histogram. Now plot the Lower Rainbow Band and the Upper Rainbow Band in the same inner window as the Rainbow Oscillator. If the scaling dialog appears when plotting these indicators, choose Merge with Scale on Right. Change the colors of the Upper and Lower Rainbow Bands as desired. Now save this as a new template by choosing Save As from the File Menu and changing the File Type to template, so you can easily apply it to any chart. MetaStock Formula - Fibonacci Ratios and Momentum In MetaStock for Windows, you can establish Fibonacci Retracement levels as outlined in the November 1997 TASC article quotUsing Fibonacci Ratios and Momentumquot by Thom Hartle by first creating an Expert in the Expert Advisor. To do this, choose Expert Advisor from the Tools menu and then choose New. Enter the following Expert Highlights and Expert Symbols into your Expert. Fibonacci Ratios and Momentum Condition: RSI(14) gt 50 Label: Isolated High Note: If the Symbol labels make the chart too busy you may want to shorten the label (e. g. change Isolated High to IH). Next, close the Expert Advisor, open any chart, and then click the right-mouse button on the charts heading. Choose Expert Advisor and then Attach from the Chart Shortcut Menu. You can now choose Fibonacci Retracement from the Insert menu, and then drag from one isolated extreme to another. In MetaStock 6.5 you should right-click on the Fibonacci Retracement lines and choose properties. Check the Snap to Price checkbox so the Retracement lines will automatically snap to the high and low prices. If you followed these steps correctly, your chart should look like the chart below MetaStock Formula - Volatility Indicator You can easily create the Volatility Indicator from William Browers article in MetaStock for Windows. First choose Indicator Builder from the Tools menu in MetaStock. Next choose New and enter one of the following formulas: Formula for MetaStock Lookback : Input(quotTime Periodsquot,1,1000,50) HighVolatility : Input(quotHigh Volatility quot,.01,100,3) 100 Sum(100 ATR(1)CLOSE gt HighVolatility, Lookback)Lookback Formula for earlier versions of MetaStock for Windows 100 Sum(100 ATR(1)CLOSE gt 3, 50)50 Now drag the Volatility from the Indicator QuickList and drop it on the desired chart. Allan McNichol Equis International MetaStock Formula - Breaking out of Price Channels Breaking out of Price Channels, by Gerald Marisch, quotTechnical Analysis of Stocks amp Commoditiesquot, January 1998, page 93. quotHeres a technique based upon Tushar Chandes variable-length moving average. The indicator is more responsive to market price movements than a conventional simple or exponential moving average, and can be used for position trading. quot The following formula will match the authors slight modification to the variable moving average: VIDYA 21,5 Indicator MetaStock Formula - Smoothing Techniques for More Accurate Signals The following MetaStock formulas are from the 1998 January TASC article quot Smoothing Techniques for more Accurate Signalsquot . by Tim Tillson. Refer to his article for interpretation. quotMore sophisticated smoothing techniques can be used to determine market trend. Better trend recognition can be lead to more accurate trading signals. quot Periods:Input(quotPeriodsquot,2,63,11) Size:LastValue(Cum(1)) Start:LastValue(Ref(Mov(P, Periods, S),Periods-Size)) Cum(LinRegSlope(P, Periods))Start Periods:Input(quotPeriodsquot,1,63,5) a:Input(quotHotquot,0,2,.7) e1:Mov(P, Periods, E) e2:Mov(e1,Periods, E) e3:Mov(e2,Periods, E) e4:Mov(e3,Periods, E) e5:Mov(e4,Periods, E) e6:Mov(e5,Periods, E) c1:-aaa c2:3aa3aaa c3:-6aa-3a-3aaa c4:13aaaa3aa c1e6c2e5c3e4c4e3 MetaStock Formula - Anchored Momentum The four indicators in Rudy Stefenels article quotAnchored Momentumquot can be easily created in MetaStock. First, choose Indicator Builder from the Tools menu. If you have MetaStock 6.5 enter the following formulas: General Anchored Momentum w Exponential Smoothing MomPer : Input(quotMomentum Periodsquot,1,1000,10) SmaPer : Input(quotSimple Moving Average Periodsquot,1,1000,7) EmaPer : Input(quotExponential Moving Average Periodsquot,1,1000,7) 100 ((Mov(CLOSE, EMAPer, E) Ref(Mov(CLOSE, SmaPer, S), ((SmaPer - 1)2) MetaStock Formula - Double Tops and Double Bottoms In the February 1998 issue of Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine, Thomas Bulkowski discusses the use of Double Bottoms as a means of finding profitable trades. In MetaStock for Windows, you can find both Double Tops and Double Bottoms with these formulas. There is a caveat however. In the article, Mr. Bulkowski utilizes the High-Low range in finding Double Bottoms. These formulas use only the close value, so a few of the lower priced issues will not produce signals in MetaStock. Overall, however, these formulas produce most of the major signals he discusses. PK:Zig(C,10,)ltRef(Zig(C,10,),-1) AND Ref(Zig(C,10,),-1)gtRef(Zig(C,10,),-2) TR:Zig(C,10,)gtRef(Zig(C,10,),-1) AND Ref(Zig(C,10,),-1)ltRef(Zig(C,10,),-2) (ValueWhen(1,PK, Ref(C,-1))ValueWhen(2,PK, Ref(C,-1))gt.96 AND ValueWhen(1,PK, Ref(C,-1)) ValueWhen(2,PK, Ref(C,-1))lt1.04) AND PK2-PK1gt10 AND Cross(ValueWhen(1,TR, Ref(C,-1)),C) PK:Zig(C,10,)ltRef(Zig(C,10,),-1) AND Ref(Zig(C,10,),-1)gtRef(Zig(C,10,),-2) TR:Zig(C,10,)gtRef(Zig(C,10,),-1) AND Ref(Zig(C,10,),-1)ltRef(Zig(C,10,),-2) (ValueWhen(1,TR, Ref(C,-1))ValueWhen(2,TR, Ref(C,-1))gt.96 AND ValueWhen(1,TR, Ref(C,-1)) ValueWhen(2,TR, Ref(C,-1))lt1.04) AND TR2-TR1gt10 AND Cross(C, ValueWhen(1,PK, Ref(C,-1))) MetaStock Formula - Adaptive Moving Average In MetaStock 6.5 you can easily create the Perry Kaufman Adaptive Moving Average system. With MetaStock 6.5 running, choose Indicator Builder from the Tools menu and then click on the New button. Enter the following formulas. Adaptive Moving Average Binary Wave Periods : Input(quotTime Periodsquot,1,1000, 10) Direction : CLOSE - Ref(Close,-periods) SSC : ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA : If(Cum(1) periods 1, ref(Close,-1) constant (CLOSE - ref(Close,-1)),Prev constant (CLOSE - PREV)) FilterPercent : Input(quotFilter Percentagequot, 0,100,15)100 Filter : FilterPercent Std(AMA - Ref(AMA,-1),Periods) AMALow : If(AMA lt Ref(AMA,-1),AMA, PREV) AMAHigh : If(AMA gt Ref(AMA,-1),AMA, PREV) If(AMA - AMALow gt Filter, 1 , If(AMAHigh - AMA gt Filter, -1 , 0 )) AMA : If(Cum(1) periods 1, ref(Close,-1) constant (CLOSE - ref(Close,-1)),Prev constant (CLOSE - PREV)) If you want to see the Adaptive Moving Average, just plot it on any chart. If you want to see the buy and sell signals of the Adaptive Moving Average system plot the Adaptive Moving Average Binary wave. This binary wave plots a 1 when there is a buy signal, a 1 when there is a sell signal and a zero when there is no signal. MetaStock Formula - Automatic Support and Resistance Copied from Technical Analysis of Stocks and Commodities Magazine. This is in regards to an article on page 51 of the May 1998 issue. In my article quotAutomatic support and resistancequot in this issue, I present a computerized approach to finding support and resistance levels on a chart. To recreate the indicators and system described in my article using MetaStock for Windows, enter the following formulas: S1: IF(Ref(LOW,-4)LLV(LOW,9),Ref(LOW,-4),PREVIOUS) S2: IF(Fml(quotS1quot)Ref(Fml(quotS1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotS1quot),-1)) S3: IF(Fml(quotS1quot)Ref(Fml(quotS1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotS2quot),-1)) S4: IF(Fml(quotS1quot)Ref(Fml(quotS1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotS3quot),-1)) S5: IF(Fml(quotS1quot)Ref(Fml(quotS1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotS4quot),-1)) S6: IF(Fml(quotS1quot)Ref(Fml(quotS1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotS5quot),-1)) WSO: 100(1(Int(Fml(quotS1quot)CLOSE)Int(Fml(quotS2quot)CLOSE)Int(Fml(quotS3quot)CLOSE)Int(Fml(quotS4quot)CLOSE) Int(Fml(quotS5quot)CLOSE)Int(Fml(quotS6quot)CLOSE))6) R1: IF(Ref(HIGH,-4)HHV(HIGH,9),Ref(HIGH,-4),PREVIOUS) R2: IF(Fml(quotR1quot)Ref(Fml(quotR1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotR1quot),-1)) R3: IF(Fml(quotR1quot)Ref(Fml(quotR1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotR2quot),-1)) R4: IF(Fml(quotR1quot)Ref(Fml(quotR1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotR3quot),-1)) R5: IF(Fml(quotR1quot)Ref(Fml(quotR1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotR4quot),-1)) R6: IF(Fml(quotR1quot)Ref(Fml(quotR1quot),-1),PREVIOUS, Ref(Fml(quotR5quot),-1)) WRO: 100(1(Int(Fml(quotR1quot)CLOSE)Int(Fml(quotR2quot)CLOSE) Int(Fml(quotR3quot)CLOSE)Int(Fml(quotR4quot)CLOSE) Int(Fml(quotR5quot)CLOSE)Int(Fml(quotR6quot)CLOSE))6) The indicators S1 through S6 and R1 through R6 should be plotted as points and not as a continuous line. Trading System Formulas and Parameters: Enter long positions on either building support or sustained uptrend and exit position using stops. No short positions. Enter Long: Fml(quotWSOquot) gt Mov( Fml(quotWSOquot). 4. S ) OR Mov( Fml(quotWROquot). 30. S ) gt 95 Breakeven stop: Floor level at 2 Trailing stop: Profit risk of 10 Percent, ignoring 10 periods Maximum loss stop: Maximum loss of 7 Initial equity 1000, Long positions only, Trade price close, Trade delay 0, Entry commission 0, Exit commission 0. Interest rate 5, Margin req. 100 MetaStock Formula - Muted Variables, Volatility, and a New Market Paradigm Mutated Variables, Volatility and a New Market Paradigm by Walter T. Downs, Ph. D. In MetaStock for Windows 6.0 or higher, use the Expert Advisor to create highlights, which will show when contraction and expansion phases are present. First, choose Expert Advisor from the tools menu in MetaStock. Create a new Expert with the following highlights: Expert name: New Market Paradigm Highlights Name: Contraction Condition: BBandTop(CLOSE,28,SIMPLE,2)lt Ref(BBandTop(CLOSE,28,SIMPLE,2),-1) AND BBandBot(CLOSE,28,SIMPLE,2)gtRef(BBandBot(CLOSE,28,SIMPLE,2),-1) Color: Blue Name: Expansion Condition: BBandTop(CLOSE,28,SIMPLE,2)gt Ref(BBandTop(CLOSE,28,SIMPLE,2),-1) AND BBandBot(CLOSE,28,SIMPLE,2)ltRef(BBandBot(CLOSE,28,SIMPLE,2),-1) Color: Red Click OK to save the changes to the Expert. Open a chart and then click your right-mouse button while pointing at the chart heading. Choose Expert Advisor and then choose Attach from the chart shortcut menu. Choose the New Market Paradigm Expert and then click the OK button. The price bars in the chart will be highlighted blue during a contraction phase and red in an expansion phase. MetaStock Formula - Channel Analysis Channel Analysis, beginning on page 18 of the July 1998 Technical Analysis of Stocks amp Commodities Magazine Its quite easy to create the Trend Channels discussed in Thom Hartles Channel Analysis article in MetaStock for Windows. After opening a chart, you may want to zoom in a little to make it easier to draw the Trend Channels more precisely. You can do this by clicking on the quotquot button located on the Chart Toolbar at the bottom of the chart. Next you may want to identify the bars for the support or resistant points by drawing circles on the bars as Mr. Hartle did in the article, or you can use symbols from the symbol palette. Both can be chosen from the Drawing Toolbar which is on left side of the chart. After identifying the points to draw the trendline, click on the Trendline button, also located on the Drawing Toolbar, and draw the trendline between the closing prices of the two bars. If you are using MetaStock 6.5, you may want to right-click on the trendline, choose properties, and then check the Snap to Price checkbox. This will make the trendline line up exactly with the closing prices. To create the second trendline of the Trend Channel, right-click on the first trendline and choose Create Parallel Line. Drag this parallel line so it aligns with the highest high between the two support points or the lowest low between two resistance points. If desired, you can go to the properties of each of these trendlines and choose to extend the lines to the right. MetaStock Formula - A Volatility Trade in Gold quotA Volatility Trade In Goldquot by David S. Landry, CTA, Technical Analysis of Stocks amp Commodities, page 87. In this article the author gives formulas for three indicators MetaStock. The formulas as given will work in all versions of MetaStock. However, there is an error in the formula the author names Volatility 12 EMA. The formula should be: Mov((Fml(quotCONHV4quot) Fml(quotCONHV6quot) Fml(quotCONHV10quot))3,12,e) Here are formulas for version 6.5 of MetaStock for Windows. These formulas use Inputs which allow you to select the time periods when you plot the formulas. David Landry Historical Volatility Num:Input(quotNumber Of Periods For Numeratorquot,1,100,4) Den:Input(quotNumber Of Periods For Denominatorquot,2,1000,100) (Log(CRef(C,-1)),Num)Std(Log(CRef(C,-1)),Den) David Landry Average Historical Volatility Den:Input(quotNumber Of Periods For Denominatorquot,2,1000,100) ((Std(Log(CRef(C,-1)),4)Std(Log(CRef(C,-1)),Den))(Std(Log(CRef(C,-1)),6)Std(Log(CRef(C,-1)),Den))(Std(Log(CRef(C,-1)),10)Std(Log(CRef(C,-1)),Den)))3 David Landry EMA of Historical Volatility Den:Input(quotNumber Of Periods For Denominatorquot,2,1000,100) EMA:Input(quotNumber Of Periods For EMAquot,2,100,12) Mov(((Std(Log(CRef(C,-1)),4)Std(Log(CRef(C,-1)),Den))(Std(Log(CRef(C,-1)),6)Std(Log(CRef(C,-1)),Den))(Std(Log(CRef(C,-1)),10)Std(Log(CRef(C,-1)),Den)))3,LastValue(EMA),E) Note: Standard deviation information was not included here because the way these formulas are being used, any standard deviation being used would return an identical value as 1 standard deviation. MetaStock Formula - From Terms to Technical Tools In Walter Downs article quotFrom Terms To Technical Toolsquot he introduces the Point of Balance Oscillator, two conditions to color bars and two system tests. All of these can be created quite easily in MetaStock 6.5. To create the Point of Balance Oscillator, choose Indicator Builder from the Tools menu, click on the New button, and enter the following formula: Point of Balance Oscillator n : Input(quotTime Periodsquot,1,100,12)2 POBC1 : (HHV(CLOSE, n) LLV(CLOSE, n))2 POBC2 : (HHV(POBC1, n) LLV(POBC1,n))2 POBC3 : (HHV(POBC2, n) LLV(POBC2,n))2 POBC4 : (HHV(POBC3, n) LLV(POBC3,n))2 POBC5 : (HHV(POBC4, n) LLV(POBC4,n))2 POBC6 : (HHV(POBC5, n) LLV(POBC5,n))2 POBC7 : (HHV(POBC6, n) LLV(POBC6,n))2 POBC8 : (HHV(POBC7, n) LLV(POBC7,n))2 POBC9 : (HHV(POBC8, n) LLV(POBC8,n))2 POBC10 : (HHV(POBC9, n) LLV(POBC9,n))2 AV : (POBC1 POBC2 POBC3 POBC4 POBC5 POBC6 POBC7 POBC8 POBC9 POBC10) 10 POBCOsc : 100 ((CLOSE - AV) (HHV(CLOSE, 10)-LLV(CLOSE, 10))) To highlight bars based on the Bull Fear and Bear Fear conditions discussed in the article, choose Expert Advisor from the Tools menu, click on the New button and enter the following expert: Bull Fear and Bear Fear Expert HIGHLIGHTS Name: Bull Fear Condition: n : 12 BullFear : (HHV(HIGH, n) - LLV(HIGH, n))2 LLV(HIGH, n) CLOSE gt BullFear Color: Blue Name: Bear Fear Condition: n : 12 BearFear : (HHV(LOW, n) - LLV(LOW, n))2 LLV(LOW, n) CLOSE lt BearFear Color: Red To test the two systems discussed in the article, choose System Tester from the Tools menu and enter both of the following systems: Bull and Bear Fear System Test MetaStock Formula - Simple Moving Average with Resistance and Support In this issue, Dennis L. Tilley uses support and resistance to confirm price and SMA crossover signals in his article quotSimple Moving Average with Resistance and Supportquot. In MetaStock for Windows, you can easily recreate the SMARS Indicators discussed in Tilleys article. First, choose Indicator Builder from the Tools menu in MetaStock 6.5. Next, choose New and enter the following formulas: Resistance and Support LookBack : Input(quotLook Back Periodsquot,1,1000,10) Resistance :ValueWhen(1,Cross(Mov(C, LookBack, S),C),HHV(H, LookBack)) Support :ValueWhen(1,Cross(C, Mov(C, LookBack, S)),LLV(L, LookBack)) Resistance and Support F LookBack: Input(quotLook Back Periodsquot,1,1000,10) Note It is much easier to see the difference between the actual quotResistance and Supportquot lines and the quot Resistance and Support F quot lines if you change the color andor style of one of them. To Display the Indicators in MetaStock 6.5 Drag the quotMoving Averagequot indicator from the Indicator QuickList into the price window. Choose Simple as the method, enter the time periods and then click OK. Now, drag the quotResistance and Supportquot indicator from the QuickList into the price window. You will be prompted to enter the quotLook Backquot periods. You should select the same time periods you used with the quotMoving Averagequot. Finally, drag the quotResistance and Support Fquot indicator into the price window. You will be prompted to enter the quotPercentagequot and the quotLook Backquot periods. If you would like the indicator to be a 10 difference from the quotResistance and Supportquot line, you would enter 10. You should select the same time periods you used with the quotMoving Averagequot. Allan McNichol Equis International MetaStock Formulas - Combining Statistical and Pattern Analysis Shark 32 In MetaStock for Windows you can use the Expert Advisor to recreate the quotShark 32quot signals on your charts as discussed in Walter T. Downs article quotCombining Statistical and Pattern Analysisquot. First, choose Expert Advisor from the Tools menu in MetaStock 6.5. Next, choose New and enter the following formulas: Click the Name tab and enter quotShark 32quot in the Name field. Click the Trends tab and enter the following formulas in the Bullish and Bearish fields. Click the Highlights tab, choose New, and enter quot3 rd Barquot in the Name field. Now change the color in the Color field to Blue. Finally, enter the following formula in the Condition field, and then choose OK. Shark:If((HltRef(H,-1) AND LgtRef(L,-1) AND Ref(H,-1)ltRef(H,-2) AND Ref(L,-1)gtRef(L,-2))1,If(Apex lt (Ref(H,-2)-(WBSymmetry)) AND Apex gt (Ref(L,-2)(WBSymmetry)) ,1,0),0) Using the same method as above, enter the following 2 highlight formulas. Shark:If((HltRef(H,-1) AND LgtRef(L,-1) AND Ref(H,-1)ltRef(H,-2) AND Ref(L,-1)gtRef(L,-2))1,If(Apex lt (Ref(H,-2)-(WBSymmetry)) AND Apex gt (Ref(L,-2)(WBSymmetry)) ,1,0),0) Shark:If((HltRef(H,-1) AND LgtRef(L,-1) AND Ref(H,-1)ltRef(H,-2) AND Ref(L,-1)gtRef(L,-2))1,If(Apex lt (Ref(H,-2)-(WBSymmetry)) AND Apex gt (Ref(L,-2)(WBSymmetry)) ,1,0),0) Click the Symbols tab, choose New and enter quotShark Buyquot in the Name field. Now enter the following formula in the Condition field. Shark:If((HltRef(H,-1) AND LgtRef(L,-1) AND Ref(H,-1)ltRef(H,-2) AND Ref(L,-1)gtRef(L,-2))1,If(apex lt (Ref(H,-2)-(WBSymmetry)) AND Apex gt (Ref(L,-2)(WBSymmetry)) ,1,0),0) Buy: Buyok1 AND Ref(Chk,-1)0 AND ValidChk1 Click the Graphic tab. Change the symbol in the Graphic field to Buy Arrow. Now change the color in the Color field to Green. Finally, type quotBuyquot in the Label field, and then choose OK. Using the Same method as above, enter the following Symbol formula. Name: Shark Sell Shark:If((HltRef(H,-1) AND LgtRef(L,-1) AND Ref(H,-1)ltRef(H,-2) AND Ref(L,-1)gtRef(L,-2))1,If(apex lt (Ref(H,-2)-(WBSymmetry)) AND Apex gt (Ref(L,-2)(WBSymmetry)) ,1,0),0) Note The above ValidChk variable makes the Shark signal valid for 25 periods. If the price does not cross below the Low value of the base within 25 periods, you will not receive a signal. You can change the number of periods by changing 25 to the number of periods you desire. Sell: Sellok1 AND Ref(Chk,-1)0 AND ValidChk1 Symbol: Sell Arrow After you have finished creating the Symbol formulas, you can attach the Expert to your chart by choosing Expert Advisor from the Tools Menu. Select the Expert called quotShark 32quot from your list of Experts, choose Attach, and then Close. MetaStock Formula - Better Bollinger Bands In an article in Futures Magazine, October 1998, Dennis McNicholl describes the use of Bollinger Bands and provides a means of making them tighter when markets are trending. He calls them Better Bollinger Bands. Here is the formula for MetaStock 6.5 or higher. pds:Input(quotPeriodsquot,2,200,20) sd:Input(quotStandard Deviationsquot,.01,10,2) alpha:2(pds1) mt:alphaC(1-alpha)(If(Cum(1)ltpds, C,PREV)) ut:alphamt(1-alpha)(If(Cum(1)ltpds, C,PREV)) dt:((2-alpha)mt-ut)(1-alpha) mt2:alphaAbs(C-dt)(1-alpha)PREV ut2:alphamt2(1-alpha)PREV dt2:((2-alpha)mt2-ut2)(1-alpha) but:dtsddt2 blt:dt-sddt2 dt but blt MetaStock Formula - Dynamic Multiple Time Frames Here are the formulas described in the 1999 bonus issue of quotTechnical Analysis of Stocks amp Commoditiesquot magazine in the article quotDynamic Multiple Time Framesquot, p 45. All formulas are written to use daily data. The lines are plotted as described in the article, with the fixed lines only changing their values on the first day of each week. A sixth formula, Tendency, was added to indicate which way the price will tend to move, based on the relationship between the Friday close and the fixed balance point. This formula plots a value on Thursday and on Friday just in case Friday is a market holiday. On every trading week which includes Friday data, ignore the Thursday value. A value of 1 means prices will tend up first and a value of -1 means they will tend down Variables were used in places to simplify the formulas and to allow the referencing of certain values in formulas that plot multiple lines. Dynamic Balance Point Ref( HHV(H,5)LLV(L,5)C, -1)3 MetaStock Formula - quotHow Smooth is Your Data Smootherquot (Sine-Wave Weighted Moving Average) The article quotHow Smooth is Your Data Smootherquot, by Patrick E. Lafferty, reviews different types of moving averages, including a Sine-Weighted Moving Average. The Sine-Weighted Moving Average can easily be created in MetaStock 6.5 or higher. In MetaStock select the quotIndicator Builderquot from the quotToolsquot menu. In the Indicator Builder click quotNewquot and enter the name (shown below in Bold font) in the Name field. Then place the formula (all the text after quotFORMULA:quot and before quotEND OF FORMULAquot) in the Formula field in the Indicator Builder: NAME: Sine-Weighted Moving Average PI:3.1415926 SD:1806 S1:Sin(11806)C S2:Sin(21806)Ref(C,-1) S3:Sin(31806)Ref(C,-2) S4:Sin(41806)Ref(C,-3) S5:Sin(51806)Ref(C,-4) Num:S1S2S3S4S5 Den:Sin(SD)Sin(2SD)Sin(3SD)Sin(4SD)Sin(5SD) Next, click OK and Close out of the Indicator Builder. Open a chart and plot the new formula by dragging it from the Indicator QuickList or by using quotIndicatorsquot from the quotInsertquot menu. Formula by Cheryl Elton, Equis International Many securities, particularly futures, show a tendency to move in cyclical patterns. Price changes can often be anticipated at key cyclical intervals. Cycles allow us to accurately predict events in nature: bird migrations, the tides, planetary movements, etc. You can also use cycle analysis to predict changes in financial markets, although not always with the accuracy found in nature. We know that prices are a consensus of human expectations. These expectations are always changing, and causing prices to oscillate between overbought and oversold levels. Fluctuations in prices are a natural process of changing expectations and lead to cyclical patterns. An obvious example of a cyclical pattern is shown in a chart of a sine wave. Although security prices rarely move with this degree of predictability, even a quick glance at many security charts is enough to see evidence of some type of cyclical pattern. Cycle Line tools allow you to place equally spaced vertical lines on a chart. Since you can control the spacing between the cycle lines, you may be able to visually extrapolate the cycles evident in a plot. If you extend the right margin of a chart, the cycle lines will extend into the future. This can help you anticipate when the next peak or trough of a cycle may occur. Detrended Price Oscillator The Detrended Price Oscillator (DPO) is an indicator that attempts to eliminate the trend in prices. Detrended prices allow you to more easily identify cycles and overboughtoversold levels. The calculation is quite simple you simply center an x-period moving average by shifting it back x2 1 periods. This centered moving average is then subtracted from the close. The result is an oscillator that crosses above and below zero. Since the DPO is shifted back quotx2 1quot periods, the last quotx2 1quot periods will have no values. MetaStock Pro prompts you to enter the number of periods. The value entered should be the approximate length of the cycle you wish to identify. Cycles longer than the number of periods you enter will not be shown. The default value is 20. Long-term cycles are made up of a series of short-term cycles. Analyzing these shorter term components of the long-term cycles can be helpful in identifying major turning points in the longer term cycle. The DPO is helpful in recognizing the underlying cyclical components of the price action. Leonardo Fibonacci was an important mathematician who was born in Italy around the year 1170. It is rumored that Fibonacci discovered the relationship of what are now referred to as Fibonacci numbers while studying the Great Pyramid of Giza in Egypt. Fibonacci numbers are a sequence of numbers in which each successive number is the sum of the two previous numbers: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, etc. These numbers possess an intriguing number of interrelationships, such as the fact that any given number is approximately 1.618 times the preceding number and any given number is approximately 0.618 times the following number. MetaStock Pro has four Fibonacci studies: arcs, fans, retracements, and time zones. The general interpretation of the Fibonacci studies involves the anticipation of a change in trend as prices near the lines created by the Fibonacci studies. Arcs The calculation and interpretation of Fibonacci Arcs is similar to that of Fibonacci Fan Lines. First, a trendline is drawn between two extreme points. MetaStock Pro then draws three arcs, centered on the second extreme point, that intersect the trendline drawn between the two extreme points at the Fibonacci levels of 38.2, 50.0, and 61.8. The interpretation of Fibonacci Arcs involves looking for, or anticipating, support and resistance as prices approach the arcs. A common technique is to display both Fibonacci Arcs and Fibonacci Fan Lines and to anticipate supportresistance at the points where the Fibonacci studies cross. The points where the Arcs cross the price data will vary depending on the scaling, because the Arcs are drawn so they always appear circular relative to the computer screen. Fans Fibonacci Fan Lines are displayed by first drawing a trendline between two extreme points. MetaStock Pro then draws an invisible vertical line through the second extreme point. This vertical line is then divided at the Fibonacci levels of 38.2, 50.0, and 61.8. Finally, three trendlines are drawn from the first extreme point so they pass through the invisible vertical line at the above three levels. (This technique is similar to the method used to calculate Speed Resistance Lines.) Retracements Fibonacci Retracements are displayed by first drawing a trendline between two extreme points (i. e. a significant trough and peak). After selecting Fibonacci Retracement from the Insert menu, a series of up to nine horizontal lines will be drawn at the Fibonacci levels of 0.0, 23.6, 38.2, 50.0, 61.8, 100, 161.8, 261.8, and 423.6. After a significant move (either up or down), prices will often rebound and retrace a significant portion (if not all) of the original move. As the price retraces, support and resistance levels will often occur at or near the Fibonacci Retracement levels. Time Zones The Fibonacci Time Zones command displays vertical lines at the Fibonacci intervals of 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, etc. The interpretation of Fibonacci Time Zones involves looking for significant changes in price near the vertical lines. It is beyond the scope of this website to provide a full explanation of Fourier analysis. Further information can be found in Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine (TASC), Volume One issues 2, 4, and 7 Volume Two issue 4 Volume Three issues 2 and 7 (Understanding Cycles) Volume Four issue 6 Volume Five issues 3 (In Search of the Cause of Cycles) and 5 (Cycles and Chart Patterns) and Volume Six issue 11 (Cycles). Fourier Transforms were originally developed as an engineering tool to study repetitious (cyclical) phenomena such as the vibration of a stringed musical instrument or an airplane wing during flight. The complete analysis concept is called spectral analysis. Fast Fourier Transform (FFT) is an abbreviated calculation that computes in seconds rather than minutes. The FFT sacrifices phase relationships and concentrates only on cycle length and amplitude (strength). The benefit of FFT is its ability to extract the predominate cycle(s) from a series of data (e. g. an indicator or a securitys price). FFTs are based on the principal that any finite, time-ordered set of data can be approximated arbitrarily well by decomposing the data into a set of sine waves. Each sine wave has a specific cycle length, amplitude, and phase relationship to the other sine waves. Problems occur when applying FFT analysis to security price data because FFTs were designed to be applied to non-trending, periodic data (whereas security price data tends to be trending). This is overcome by quotdetrendingquot the data using either a linear regression trendline or a moving average. Security data is not truly periodic, since securities are not traded on weekends and some holidays. MetaStock Pro removes these discontinuities by passing the data through a smoothing function called a quothamming window. quot As stated at the beginning of this section, it is beyond the scope of this website to provide complete interpretation of FFT analysis. The remainder of this section explains the interpretation of MetaStock Pro s Interpreted FFT. The Interpreted FFT displays an indicator that shows the three predominate cycle lengths and the relative strength (i. e. the relative amplitudes) of the cycles. The Interpreted FFT indicator is always displayed from the most significant cycle to the least significant cycle. The longer the indicator remains at a specific cycle length, the more predominate it was in the data being analyzed. Once you know the predominate cycle length, you may want to use it as a parameter for other indicators. For moving averages, use 12 of the cycle length for the optimum number of periods. For example, if you know that a security has a 40-day cycle, you may want to plot a 20-day moving average. The MESA Sinewave indicator was developed by recognized cycle specialist John Ehlers. The MESA Sinewave indicator looks like a sinewave when the market is in a cycle mode and tends to wander when the market is in a trend mode. The MESA Sinewave indicator anticipates cycle mode turning points rather than waiting for confirmation as is done with most oscillators. The MESA Sinewave indicator has the additional advantage that trend mode whipsaw signals are minimized. The Sine Wave indicator was introduced in the November 1996 issue of Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine. The MESA Sinewave indicator consists of two plots - one displaying the Sine of the measured phase angle over the time period parameter and the other the Sine of the phase angle advanced by 45 degrees (called the Lead Sine). Together, the crossings of the Sine and Lead Sine plots give clear advanced indication of cycle mode turning points. When the MESA Sinewave indicator resembles an actual sine wave, this suggests the market is in a cycle mode. The indicator lines are not well structured when the market is in a trend mode. A buy signal is given when the Sine plot crosses above the Lead Sine plot. A sell signal is given when the Sine plot crosses below the Lead Sine plot. An obvious advantage that the MESA Sinewave indicator has over its overboughtoversold counterparts is that it enters and exits much more precisely without giving up a piece of the markets movement by waiting for confirmation. When the market is in a trend mode the MESA Sinewave indicator does not resemble a sine wave. In fact, the Sine and Lead Sine plots typically languish in a sideways pattern around zero, running somewhat parallel and distant from each other. The correct trading strategy in the trend mode is to trade the trend. Basic moving average crossovers are helpful for entering and exiting positions in this type of market. The MESA Sinewave indicator is sensitive to using the correct time period parameter. You can use the Cycle Lines line study to estimate the best time period to use.
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