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L'indicateur dynamique McGinley, créé par le technicien John McGinley en 1990, offre une solution créative à certains des défauts des indicateurs de moyennes mobiles. McGinley a perçu que les lignes de tendance moyennes mobiles étaient trop souvent mal appliquées et que, même si la moyenne mobile et l'intervalle de temps appropriés sont choisis, ils sont souvent dépassés sur les marchés en accélération ou trop rapides sur les marchés lents.

Pour contrer cela, McGinley a écrit une formule pour un indicateur de lissage qui s'ajuste automatiquement en fonction de l'accélération ou de la décélération de son indice / sécurité sous-jacent. La formule est la suivante:

McGinley Indicateur Dynamique = MD-1 + (Prix - MD-1) / (N * (Prix / MD-1) 4)

L'indice est divisé par une constante, N, multiplié par le rapport des deux variables élevées à la quatrième puissance. Un exposant de quatre fournit un facteur d'ajustement qui peut augmenter plus fortement en fonction de la différence entre la dynamique existante et les données actuelles. Les différences de rythme des ajustements de prix sont renvoyées de façon logarithmique et non linéaire.

N devrait être la moitié de la longueur moyenne mobile de la cible. McGinley croyait que les moyennes mobiles étaient systématiquement dépassées de la moitié de leur durée, ce qui est au moins vrai conceptuellement. Par exemple, une moyenne mobile simple de 10 jours renvoie en réalité les données les plus pertinentes cinq jours auparavant. Pour McGinley, ce décalage empêche les moyennes mobiles de générer efficacement des signaux.

Le dénominateur de la formule a pour but d'ajuster la valeur de N en fonction de la cadence du marché. L'indicateur de McGinley peut effectivement augmenter face à la baisse des données, une capacité de lissage importante qui échappe aux moyennes mobiles exponentielles (EMA). Cet ajustement automatique réduit également le risque de mauvaise application subjective, qui à son tour empêche le commerce sur de faux signaux. Comme l'indicateur dynamique McGinley suit de près l'évolution des prix par rapport aux autres moyennes mobiles, il évite plus efficacement les chutes et s'adapte plus rapidement aux chutes, ce qui permet de réduire les pertes.