Blocos de indicadores - Arrow Algo Docs

Indicadores de trading

Desbloqueie um espectro de análise técnica com os blocos de indicadores, que oferecem uma vasta gama de indicadores, desde médias móveis simples a cálculos intrincados. Esta secção permite aos utilizadores integrar estes indicadores de forma fluida nas suas estratégias, reforçando a sua capacidade de discernir tendências de mercado e de identificar com precisão potenciais pontos de entrada ou saída.

Para criar um novo bloco de indicador, faça duplo clique no ecrã do blueprint ou clique no botão + no menu. Na barra de pesquisa, escreva “indicator/” seguido das abreviaturas abaixo, ou simplesmente a abreviatura.

Lembre-se: estratégias diferentes exigem tipos de indicadores diferentes. Os melhores indicadores de trading complementam-se entre si, sem duplicar informação.

Alguns dos nossos favoritos

Nome do indicador: abreviatura

Lucro desde o último sinal: last_profit

_Last signal profit_ facilita o cálculo do lucro desde o último sinal de negociação, dando aos utilizadores uma visão do desempenho da sua estratégia num determinado período. Útil para criar gatilhos de stop.

Deteção de padrões de velas: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ ajuda a detetar padrões de velas, como padrões de alta, de baixa, martelos, estrelas cadentes e muito mais, auxiliando os utilizadores a identificar tendências de mercado importantes e potenciais sinais de reversão com base nas formações de velas.

Índice de força relativa: rsi

Relative Strength Index mede a velocidade e o ritmo de mudança dos movimentos de preço no mercado; oscila entre zero e 100. Indica se um ativo está sobrecomprado ou sobrevendido, ajudando os utilizadores a identificar potenciais reversões de tendência e condições de mercado.

Média móvel simples: sma

_Simple Moving Average_ calcula o preço médio de um ativo ao longo de um número especificado de períodos, produzindo uma linha de tendência suavizada. É útil para identificar a direção geral do mercado.

Média móvel exponencial: ema

_Exponential Moving Average_ é semelhante, mas atribui mais peso aos preços recentes, tornando-a mais reativa às variações de preço de curto prazo. É útil para captar as tendências de mercado mais imediatas.

SuperTrend: SuperTrend

_Supertrend_ calcula o valor Supertrend com base no preço e na volatilidade do mercado, ajudando os utilizadores a determinar a direção da tendência atual.

SuperTrendKO: SuperTrendKO

_SuperTrendKO_ Semelhante ao Supertrend, o SupertrendKO é uma versão modificada que tem em conta o ruído do mercado e procura fornecer sinais de tendência mais precisos, minimizando os falsos positivos.

A lista completa de indicadores de trading

Valor absoluto vetorial: abs

Vector Absolute Value calcula o valor absoluto de cada elemento de um vetor.

Arco-cosseno vetorial: acos

_Vector Arccosine_ calcula o arco-cosseno trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Linha de acumulação/distribuição: ad

_Accumulation Distribution Line_ determina a tendência de uma ação, usando a relação entre o fluxo de volume e o preço da ação.

Soma: add

Add soma dois vetores.

Oscilador de acumulação/distribuição: adosc

_Accumulation Distribution Oscillator_ calcula-se subtraindo a média móvel exponencial de curto prazo da linha de acumulação/distribuição à média móvel exponencial de longo prazo dessa mesma linha.

Índice de movimento direcional médio: adx

_Average Directional Movement Index_ mostra a força de uma tendência através de um valor entre 0 e 100.

Classificação do índice de movimento direcional médio: adxr

_Average Directional Movement Index Rating_ é igual ao índice de movimento direcional médio, mas mais suavizado. Este indicador é menos afetado do que o adx pelas oscilações rápidas de curto prazo do mercado.

Awesome Oscillator: ao

_Awesome Oscillator_ mede o momentum do mercado.

Oscilador de preço absoluto: apo

_Absolute Price Oscillator_ é a diferença entre a média móvel exponencial de curto período e a média móvel exponencial de longo período.

Aroon: aroon

_Aroon_ compreende dois indicadores: Aroon-Up e Aroon-Down. O Aroon consegue identificar o início de uma tendência, a sua força e eventuais mudanças.

Oscilador Aroon: aroonosc

_Aroon Oscillator_ é a diferença entre os indicadores Aroon-Up e Aroon-Down, com um resultado entre 0 e 100.

Arco-seno vetorial: asin

_Vector Arcsine_ calcula o arco-seno trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Arco-tangente vetorial: atan

_Vector Arctangent_ calcula o arco-tangente trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Amplitude média verdadeira: atr

_Average True Range_ mede a volatilidade do mercado ao longo da amplitude de preços de um ativo num período especificado.

Preço médio: avgprice

_Average Price_ mostra a média dos preços de abertura, máximo, mínimo e fecho de uma ação.

Bandas de Bollinger: bbands

_Bollinger Bands_ incluem as bandas superior, média e inferior. A do meio é um indicador de média móvel, e as bandas superior e inferior situam-se de cada lado da banda central. O valor dos desvios-padrão determina a distância entre a banda média e as bandas superior e inferior.

Balance of Power: bop

_Balance of Power_ avalia a força de compradores e vendedores no mercado.

Deteção de padrões de velas: candlestick

Índice do canal de mercadorias: cci

_Commodity Channel Index_ apresenta valores altos quando os preços estão muito acima da média e valores baixos quando estão muito abaixo dela. Assim, o cci consegue identificar zonas de sobrecompra e sobrevenda na ação do preço. Além disso, é usado para descobrir reversões e divergências.

Arredondamento vetorial por excesso: ceil

_Vector Ceiling_ devolve o menor número inteiro a partir dos elementos de um vetor.

Oscilador de momentum de Chande: cmo

_Chande Momentum Oscillator_ calcula o momentum do preço em dias de alta e/ou de baixa. Por outras palavras, calcula a diferença entre a soma dos fechos mais altos e a soma dos fechos mais baixos, dividida pela soma de todos os movimentos de preço.

Cosseno vetorial: cos

_Vector Cosine_ calcula o cosseno trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Cosseno hiperbólico vetorial: cosh

_Vector Hyperbolic Cosine_ calcula o cosseno hiperbólico trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Cruzamento em qualquer sentido: crossany

_Crossany_ deteta continuamente se as entradas se cruzam entre si.

Cruzamento ascendente: crossover

_Crossover_ deteta continuamente se a primeira entrada está a cruzar por cima da outra. Ou seja, ao contrário do indicador crossany, a única situação relevante é quando a primeira entrada fica acima da outra.

Volatilidade de Chaikin: cvi

Chaikins Volatility calcula a diferença entre os preços máximo e mínimo de cada período.

Decay: decay

_Decay_ guarda um vetor com os sinais recentes. É um indicador útil, sobretudo em algoritmos de machine learning.

Média móvel exponencial dupla: dema

_Double Exponential Moving Average_ é igual à média móvel exponencial, mas, ao atribuir mais peso aos dados mais recentes, produz dados com menos atraso.

Indicador direcional: di

_Directional Indicator_ compreende as linhas positive directional indicator e negative directional indicator, que mostram o movimento da tendência do preço. O cruzamento destas duas linhas gera os sinais de compra e venda: se a linha positiva cruzar de baixo para cima a negativa, é um sinal de compra, e vice-versa.

Divisão vetorial: div

_Vector Division_ divide as entradas fornecidas.

Movimento direcional: dm

_Directional Movement_ traça as linhas positive directional movement e negative directional movement. Estas são calculadas a partir dos preços máximo e mínimo anteriores.

Oscilador de preço sem tendência: dpo

_Detrended Price Oscillator_ remove as tendências de preço para facilitar a identificação de picos e vales. Assim, estimar a duração dos ciclos com este indicador torna-se muito mais simples.

Índice de movimento direcional: dx

_Directional Movement Index_, também designado por dmi, contém duas linhas de movimento direcional e o indicador de índice de movimento direcional médio.

Decay exponencial: edecay

_Exponential Decay_ é praticamente igual ao decay, mas mais rápido para o mesmo período.

Média móvel exponencial: ema

_Exponential Moving Average_ mostra a direção das variações de preço ao longo de um período. A EMA é como uma Simple Moving Average, mas, enquanto a SMA calcula diretamente a média dos valores de preço, a EMA atribui mais peso aos preços recentes.

Facilidade de movimento: emv

_Ease of Movement_ investiga a relação entre as flutuações de preço e o volume de negociação.

Exponencial vetorial: exp

_Vector Exponential_ devolve a exponencial de cada número do vetor de entrada. Ou seja, calcula a constante de Euler, e, elevada à potência de cada elemento de entrada.

Transformada de Fisher: fisher

_Fisher Transform_ procura melhorar a previsibilidade dos pontos de viragem numa série de preços, aproximando a distribuição dos preços de uma distribuição normal. Esta transformação facilita a identificação de valores extremos e de potenciais reversões.

Arredondamento vetorial por defeito: floor

O Vector Floor de um valor é o maior número inteiro menor ou igual a esse valor.

Oscilador de previsão: fosc

_Forecast Oscillator_ prevê o próximo preço do ativo monitorizando a diferença entre o preço atual e um preço de regressão linear resultante da função Time Series Forecast.

Média móvel de Hull: hma

_Hull Moving Average_ é uma média móvel melhorada que elimina os atrasos (sendo, por isso, extremamente rápida) e é mais suave do que os outros indicadores tradicionais de médias móveis.

Média móvel adaptativa de Kaufman: kama

_Kaufman Adaptive Moving Average_ reduz os sinais falsos eliminando as flutuações de preço de curto prazo. Por outras palavras, a kama remove os ruídos do mercado, pelo que, quando a volatilidade do mercado é baixa, acompanha de perto o preço de mercado atual.

Oscilador de volume de Klinger: kvo

_Klinger Volume Oscillator_ antecipa reversões de mercado comparando o volume com o preço.

Bloco de atraso: lag

O bloco Lag atrasa os dados de entrada num valor especificado. Por exemplo, com um atraso de 1 em velas de 15 minutos, devolve os dados da vela anterior. É útil para comparar valores atuais com valores passados.

Filtro de Laguerre: laguerrefilter

_Laguerre filter_ é usado para suavizar dados de preço e identificar tendências. Aplica um algoritmo de filtro de Laguerre aos dados de mercado, reduzindo o ruído e proporcionando uma representação mais clara da tendência subjacente.

Lucro desde o último sinal: last_profit

_Last signal profit_ facilita o cálculo do lucro desde o último sinal de negociação, dando aos utilizadores uma visão do desempenho da sua estratégia num determinado período.

Regressão linear: linreg

_Linear Regression_ traça os valores finais das linhas de regressão linear para um número específico de barras.

Interceção da regressão linear: linregintercept

_Linear Regression Intercept_ devolve a altura da linha de regressão linear na primeira barra de entrada do período móvel.

Declive da regressão linear: linregslope

_Linear Regression Slope_ determina a direção da força da tendência. O indicador calcula o declive de cada barra usando a barra atual e as n-1 barras anteriores, em que n é o período especificado pelo trader.

Logaritmo natural vetorial: ln

_Vector Natural Log_ calcula o logaritmo natural de cada elemento de um vetor de entrada.

Logaritmo vetorial de base 10: log10

_Vector Base-10 Log_ calcula o logaritmo de base 10 de cada elemento de um vetor de entrada.

Convergência/divergência de médias móveis: macd

_Moving Average Convergence Divergence_ determina a direção do preço da ação. Evite usar este indicador para detetar reversões de tendência, pois só consegue detetá-las depois de acontecerem. Habitualmente, também não é usado para identificar condições de sobrecompra ou sobrevenda.

Índice de facilitação do mercado: marketfi

_Market Facilitation Index_ mede a força da tendência e prevê o início de uma tendência quando esta está prestes a ocorrer. Calcula o movimento de preço por unidade de volume.

Mass Index: mass

_Mass Index_ ajuda os traders a identificar potenciais reversões de tendência medindo a expansão e contração da amplitude de negociação (a diferença entre os preços máximo e mínimo) ao longo de um período especificado, usando médias móveis exponenciais (Exponential Moving Averages).

Máximo no período: max

_Maximum In Period_ devolve o valor máximo das últimas n barras.

Desvio médio no período: md

_Mean Deviation Over Period_ calcula o desvio médio absoluto ao longo de um período.

Preço mediano: medprice

_Median Price_ calcula a média dos preços máximo e mínimo de uma barra.

Índice de fluxo de dinheiro: mfi

O Money Flow Index mede a pressão de negociação monitorizando tanto o preço como o volume, devolvendo um valor entre 0 e 100.

Mínimo no período: min

Minimum In Period devolve o valor mínimo das últimas n barras.

Momentum: mom

_Momentum_ calcula a variação entre o preço atual e o preço da n-ésima barra a contar do fim.

Mesa Sine Wave: msw

_Mesa Sine Wave_ deteta se o mercado está em modo de ciclo ou em modo de tendência.

Multiplicação vetorial: mul

Vector Multiplication recebe dois vetores de entrada e multiplica-os.

Amplitude média verdadeira normalizada: natr

_Normalized Average True Range_ é uma versão normalizada do average true range e calcula-se com a seguinte fórmula: NATR = (ATR / Close) * 100.

Índice de volume negativo: nvi

_Negative Volume Index_ é um indicador cumulativo e sensível ao volume do mercado. Parte do princípio de que o volume elevado se deve a traders pouco informados, pelo que ignora os dias de volume elevado. Nos dias de volume baixo, os traders informados estão mais ativos e, por isso, o indicador nvi é influenciado por eles; o valor do nvi sobe com variações de preço positivas e desce com variações negativas.

On Balance Volume: obv

_On Balance Volume_ é um indicador cumulativo que calcula as pressões de compra e de venda. Sobe nos dias de alta e desce nos dias de baixa.

Oscilador de preço percentual: ppo

_Percentage Price Oscillator_ calcula a diferença entre duas médias móveis exponenciais com períodos diferentes, dividida pela mais longa.

Predict: predict

O bloco _Predict_ procura tirar partido do machine learning para prever o próximo movimento de preço. Atenção: este bloco ainda está em processo de aprendizagem e não foi totalmente treinado. Até lá, pode não produzir previsões precisas.

Parabolic SAR: psar

_Parabolic SAR_ ajuda a definir pontos de stop e potenciais reversões de tendência. De facto, SAR significa stop and reverse (parar e inverter), o que descreve bem a sua aplicação.

Índice de volume positivo: pvi

_Positive Volume Index_ é igual ao Negative Volume Index nvi — e é frequentemente usado em conjunto com ele —, mas é sensível aos dias de volume elevado.

Qstick: qstick

_Qstick_, enquanto indicador de momentum, aplica uma média móvel simples à diferença entre os preços de fecho e de abertura do ativo.

Taxa de variação: roc

_Rate of Change_ calcula a variação percentual entre o preço atual e o preço de há n períodos.

Rácio da taxa de variação: rocr

Rate of Change Ratio calcula a variação entre o preço atual e o preço de há n períodos.

Arredondamento vetorial: round

_Vector Round_ devolve o número inteiro mais próximo de cada elemento de um vetor.

Índice de força relativa: rsi

_Relative Strength Index_ mede a velocidade e o ritmo de mudança dos movimentos de preço no mercado; oscila entre zero e 100.

Seno vetorial: sin

_Vector Sine_ calcula o seno trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Seno hiperbólico vetorial: sinh

_Vector Hyperbolic Sine_ calcula o seno hiperbólico trigonométrico de cada elemento de um vetor.

Média móvel simples: sma

_Simple Moving Average_ mostra a direção das variações de preço ao longo de um período, calculando o valor médio do preço.

Raiz quadrada vetorial: sqrt

_Vector Square Root_ calcula a raiz quadrada de cada elemento de um vetor.

Desvio-padrão no período: stddev

_Standard Deviation Over Period_ mede a diferença entre o preço atual e o preço médio ao longo de um período.

Erro-padrão no período: stderr

_Standard Error Over Period_ mostra quão diferente é a média da população em relação à média da amostra.

Oscilador estocástico: stoch

_Stochastic Oscillator_ compara o último preço de fecho com os preços máximo e mínimo ao longo de um período e varia entre zero e 100.

RSI estocástico: stochrsi

_Stochastic RSI_ é uma combinação de dois indicadores: stoch e rsi. Na prática, aplica um indicador stoch a um indicador rsi, o que significa que mede o rsi em relação à sua amplitude máximo/mínimo ao longo de um período.

Stock to flow: stocktoflow

_Stock to flow_ avalia a escassez de um determinado ativo, sendo frequentemente aplicado a criptomoedas como a Bitcoin. Compara o stock existente (oferta atual) com o fluxo (nova produção), oferecendo uma perspetiva sobre o valor potencial do ativo e a dinâmica do mercado.

Subtração vetorial: sub

Vector Subtraction devolve a subtração das duas entradas (a - b).

Super Trend: SuperTrend

_Super Trend_ calcula o valor Super Trend com base no preço e na volatilidade do mercado, ajudando os utilizadores a determinar a direção da tendência atual.

Super Trend KO: SuperTrendKO

_Super Trend KO_ Semelhante ao Super Trend, o Super Trend KO é uma versão modificada que tem em conta o ruído do mercado e procura fornecer sinais de tendência mais precisos, minimizando os falsos positivos.

Soma no período: sum

_Sum Over Period_ devolve a soma das últimas n barras.

Tangente vetorial: tan

_Vector Tangent_ calcula a tangente trigonométrica de cada elemento de um vetor.

Tangente hiperbólica vetorial: tanh

_Vector Hyperbolic Tangent_ calcula a tangente hiperbólica trigonométrica de cada elemento de um vetor.

Média móvel exponencial tripla: tema

_Triple Exponential Moving Average_ é uma média móvel de alta velocidade com dados mais suavizados. Reduz os atrasos ao atribuir mais peso aos dados recentes, sendo por isso mais apropriada para o trading de curto prazo.

Conversão vetorial para graus: todeg

_Vector Degree Conversion_ converte um vetor de radianos num vetor de graus.

Conversão vetorial para radianos: torad

_Vector Radian Conversion_ converte um vetor de graus num vetor de radianos.

Amplitude verdadeira: tr

_True Range_ devolve o maior dos seguintes valores:

Máximo do dia menos mínimo do dia
O valor absoluto do máximo do dia menos o fecho do dia anterior
O valor absoluto do mínimo do dia menos o fecho do dia anterior

Média móvel triangular: trima

_Triangular Moving Average_ é igual à Simple Moving Average, sma, mas calculada duas vezes; por outras palavras, a trima é uma sma aplicada a outra sma. Esta abordagem resulta numa linha mais suave que atribui mais peso às barras centrais.

Média exponencial tripla (TRIX): trix

Triple Exponential Moving Average mostra a variação percentual de uma ema com suavização tripla (a aplicação de uma ema três vezes).

Truncagem vetorial: trunc

_Vector Truncate_ devolve apenas a parte inteira do número de cada elemento de um vetor.

Previsão de séries temporais: tsf

_Time Series Forecast_, como o nome sugere, prevê tendências futuras com base em dados passados. É mais sensível a variações súbitas de preço do que os indicadores de médias móveis.

Preço típico: typprice

_Typical Price_ calcula a média aritmética dos preços máximo, mínimo e de fecho.

Ultimate Oscillator: ultosc

_Ultimate Oscillator_ mede a pressão compradora considerando três horizontes temporais diferentes. Estes períodos (7, 14, 28) descrevem as tendências de mercado de curto, médio e longo prazo.

Variância no período: var

_Variance Over Period_ mede a variação calculando a média dos quadrados dos desvios em relação à média.

Filtro vertical-horizontal: vhf

_Vertical Horizontal Filter_ monitoriza os movimentos de preço e indica a fase dos preços — se estão em fase de tendência ou de congestão.

Média dinâmica de índice variável: vidya

_Variable Index Dynamic Average_ calcula uma ema com um período dinâmico que depende da volatilidade do mercado.

Volatilidade histórica anualizada: volatility

_Annualized Historical Volatility_ mede o desvio do preço médio anual do ativo ao longo de um período.

Oscilador de volume: vosc

Volume Oscillator calcula a diferença entre uma média móvel de volume rápida e uma média móvel de volume lenta. Monitorizar as variações de volume desta forma tem mais relevância técnica do que monitorizar o volume em si.

Média móvel ponderada pelo volume: vwma

_Volume Weighted Moving Average_ funciona como a maioria dos indicadores de médias móveis, mas considera o volume do mercado nos seus cálculos. Na prática, atribui mais peso aos preços com volume elevado do que aos preços com volume baixo.

Acumulação/distribuição de Williams: wad

_Williams Accumulation/Distribution_ é a soma acumulada das variações de preço de acumulação e de distribuição. Acumulação e distribuição descrevem um mercado controlado por compradores e por vendedores, respetivamente. Com efeito, o indicador wad mede as pressões positivas e negativas do mercado.

Preço de fecho ponderado: wcprice

_Weighted Close Price_ é simplesmente a média dos preços máximo, mínimo e de fecho a dobrar.

Suavização de Wilder: wilders

_Wilder's Smoothing_ é igual à ema, mas a suavização de Wilder usa um fator de suavização diferente, o que resulta numa resposta mais lenta às variações de preço.

Williams %R: willr

_Williams %R_ identifica mercados sobrecomprados e sobrevendidos comparando a posição do preço de fecho mais recente com os preços máximo e mínimo ao longo de um período.

Média móvel ponderada: wma

_Weighted Moving Average_ é igual à sma, mas atribui mais peso aos dados recentes. Desta forma, responde mais depressa às variações de preço e mantém-se mais próxima do preço de mercado.

Média móvel exponencial sem atraso: zlema

_Zero-Lag Exponential Moving Average_ persegue o mesmo objetivo da dema e da tema. Elimina os atrasos para melhorar a velocidade e acompanhar o preço mais de perto.