MetaTrader 4 - Indicatori medie mobili, MA - Indicatore per MetaTrader 4 L'indicatore tecnico Moving Average mostra il valore medio prezzo di uno strumento per un certo periodo di tempo. Quando si calcola la media mobile, una media di fuori del prezzo di uno strumento per questo periodo di tempo. Mentre le variazioni dei prezzi, la sua media sia aumenta in movimento, o diminuisce. Ci sono quattro diversi tipi di medie mobili: semplici (noto anche come aritmetica), esponenziale, levigati e ponderati lineare. Le medie mobili possono essere calcolate per ogni insieme di dati sequenziali, tra cui l'apertura e prezzi di chiusura, prezzi alti e più bassi, il volume di scambio o altri indicatori. E 'spesso il caso quando si utilizzano doppi medie mobili. L'unica cosa in cui le medie mobili di diversi tipi divergono notevolmente gli uni dagli altri, è quando i coefficienti di peso, che sono assegnati gli ultimi dati, sono diversi. In caso stiamo parlando di semplice media mobile, tutti i prezzi del periodo di tempo in questione, sono uguali in valore. Medie ponderate mobile esponenziale e lineari attribuiscono più valore agli ultimi prezzi. Il modo più comune per interpretare la media mobile dei prezzi è quello di confrontare la sua dinamica per l'azione dei prezzi. Quando il prezzo di uno strumento sale al di sopra della sua media mobile, appare un segnale di acquisto, se theprice scende al di sotto della sua media mobile, quello che abbiamo è un segnale di vendita. Questo sistema di scambio, che si basa sulla media mobile, non è progettato per fornire ingresso nel mercato nel suo punto più basso, e la sua uscita a destra sulla visiera. Esso permette di agire secondo la seguente tendenza: acquistare subito dopo i prezzi raggiungono il fondo, e di vendere subito dopo i prezzi hanno raggiunto il loro picco. Media mobile semplice (SMA) semplice, in altre parole, aritmetica media mobile è calcolata sommando i prezzi di chiusura strumento su un certo numero di singoli periodi (ad esempio, 12 ore). Questo valore viene quindi diviso per il numero di tali periodi. SMA SUM (CLOSE, N) N Dove: N è il numero di periodi di calcolo. Media mobile esponenziale (EMA) media mobile esponenziale lisciato si calcola sommando la media mobile di una certa quota del prezzo di chiusura corrente al valore precedente. Con esponenzialmente levigata medie mobili, gli ultimi prezzi sono di più valore. P-percentuale media mobile esponenziale sarà simile: Dove: CLOSE (i) il prezzo della corrente EMA chiusura di periodo (i-1) esponenziale media mobile del precedente periodo di chiusura P la percentuale di utilizzare il valore del prezzo. Lisciato media mobile (SMMA) Il primo valore di questa media mobile lisciato è calcolato come media mobile semplice (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) il secondo e successive medie mobili vengono calcolate in base a questa formula: Dove: SUM1 è la somma totale dei prezzi di chiusura per periodi N SMMA1 è la media mobile levigata della prima barra SMMA (i) è la media mobile levigata della barra corrente (tranne il primo) CLOSE (i) è il prezzo di chiusura corrente N è il lisciatura periodo. Lineare ponderata media mobile (LWMA) Nel caso di ponderata media mobile, i dati più recenti è da più di più primi dati. Ponderata media mobile è calcolata moltiplicando ciascuno dei prezzi di chiusura all'interno della serie considerata, da un certo coefficiente di peso. LWMA SUM (Chiudi (i) i, N) SUM (i, N) Dove: SUM (i, N) è la somma totale dei coefficienti di peso. Le medie mobili possono essere applicate anche agli indicatori. È qui che l'interpretazione di indicatori medie mobili è simile all'interpretazione di prezzo medie mobili: se l'indicatore sale al di sopra della sua media mobile, il che significa che il movimento dell'indicatore ascendente è probabile che continui: se l'indicatore scende al di sotto della sua media mobile, questo significa che è probabile che continuare ad andare verso il basso. Qui ci sono i tipi di medie mobili sul grafico: media mobile semplice (SMA) media mobile esponenziale (EMA) Lisciata Moving Average (SMMA) lineare ponderata media mobile (LWMA) MetaTrader 5 - Indicatori tripla media mobile esponenziale (TEMA) - indicatore MetaTrader 5 Il principio del calcolo è simile a doppia media mobile esponenziale (DEMA). Il nome tripla media mobile esponenziale non riflette molto correttamente il suo algoritmo. Si tratta di una miscela unica della media livellamento esponenziale singole, doppie e triple che fornisce il ritardo più piccolo di ciascuno di essi separatamente. TEMA può essere usato al posto di medie mobili tradizionali. Può essere usato per filtrare i dati di prezzo, nonché per lisciare altri indicatori. Triple media mobile esponenziale indicatore Prima DEMA è calcolato, quindi l'errore di scostamento dei prezzi da DEMA è calcolato: err (i) Prezzo (i) - DEMA (prezzo, N, ii) err (i) - corrente errore DEMA Prezzo (i) - corrente DEMA prezzo (prezzo, N, i) - valore attuale DEMA dalla serie prezzo di periodo N. Quindi aggiungere il valore della media esponenziale dell'errore e ottenere TEMA: TEMA (i) DEMA (prezzo, N, i) EMA (Err, N, i) DEMA (prezzo, N, i) EMA (Prezzo - EMA (prezzo, N, i), N, i) DEMA (prezzo, N, i) EMA (Prezzo - DEMA (prezzo, N, i), N, i), 3 EMA (Prezzo, N, i) - 3 dell'EMA2 (Prezzo, N , i) EMA3 (prezzo, N, i) EMA (Err, N, i) - il valore corrente della media esponenziale della EMA2 errore err (prezzo, N, i) - il valore corrente del prezzo doppio sequenziale levigante EMA3 (prezzo , N, i) - il valore corrente della tripla sequenziale smoothing. I prezzo hanno essenzialmente un array di valori come questo: la matrice di cui sopra è Semplificando al massimo, Im la raccolta di 1 valore per millisecondo nel mio codice vero e ho bisogno di elaborare l'uscita su un algoritmo che ho scritto per trovare il picco più vicino prima di un punto nel tempo. La mia logica non è riuscito perché nel mio esempio precedente, 0,36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero di 0,25 come il picco, come theres una diminuzione di 0,24 prima di esso. L'obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere i valori più lineare. (Vale a dire: Id come i miei risultati siano sinuosa, non jaggedy) Ive stato detto di applicare un filtro a media mobile esponenziale a miei valori. Come posso fare questo la sua davvero difficile per me leggere equazioni matematiche, ho a che fare molto meglio con il codice. Come faccio a dei valori di processo nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a pareggiare fuori chiesto 8 febbraio 12 a 20:27 Per calcolare una media mobile esponenziale. è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonia. Ciò richiede una (sei ipotizzando l'utilizzo di Java 5 o successivo) po 'di classe: un'istanza con il parametro di decadimento che si desidera (potrebbe richiedere sintonizzazione dovrebbe essere compreso tra 0 e 1) e quindi utilizzare media () per filtrare. Durante la lettura di una pagina su qualche ricorrenza mathmatical, tutti si ha realmente bisogno di sapere quando trasformandolo in codice è che i matematici piace scrivere indici in array e sequenze con gli indici. (Theyve alcune altre notazioni così, che non aiuta.) Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non complicati elementi di superfici sensibile richiesti. rispose 8 febbraio 12 a 20:42 TKKocheran: Più o meno. Isn39t è bello quando le cose possono essere semplici (oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager.) Si noti che i primi termini della sequenza media salteranno in giro un po 'a causa di effetti di bordo, ma si ottiene quelli con altre medie mobili pure. Tuttavia, un buon vantaggio è che si può avvolgere la logica di media mobile nel averager e sperimentare senza disturbare il resto del programma troppo. ndash Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0:06 sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere in ogni caso. 1) Se il vostro algoritmo trovato 0,25 invece di 0,36, allora è sbagliato. E 'sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona (che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre). A meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li presenti --- sono non lineari. Se davvero si vuole trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, poi tagliare la matrice da Tmin a Tmax e trovare il massimo di tale sottoarray. 2) Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice: immaginate che ho il seguente elenco: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Posso liscia fuori prendendo la media di due numeri: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Si noti che il primo numero è la media di 1.5 e 1.4 (secondo e primi numeri) il secondo (nuova lista) è la media di 1.4 e 1.5 (terzo e secondo elenco di età), terzo (nuovo elenco) la media di 1,5 e 1,4 (quarto e terzo), e così via. Avrei potuto reso periodo di tre o quattro, o n. Si noti come i dati sono molto più agevole. Un buon modo per vedere le medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare un magazzino (provate Tesla Motors piuttosto volatile (TSLA)) e cliccare su fattori tecnici alla parte inferiore del grafico. Selezionare Media mobile con un determinato periodo, e media mobile esponenziale a confrontare le loro differenze. Media mobile esponenziale è solo un altro elaborazione di questo, ma i pesi i dati più vecchi in meno rispetto ai nuovi dati questo è un modo per polarizzare il livellamento verso il retro. Si prega di leggere la voce di Wikipedia. Quindi, questo è più di un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per minuscola. In bocca al lupo. Se siete ad avere problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale. Quindi, l'uscita si ottiene sarebbe stato l'ultimo termine x diviso per x. pseudocodice testato: Si noti che è necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati dato che chiaramente non puoi fare la media dei ultimi 5 termini quando si è sul 2 ° punto di dati. Inoltre, ci sono modi più efficaci di calcolo di questa media mobile (somma somma - più antica più recente), ma questo è quello di ottenere il concetto di che cosa sta accadendo in tutto. rispose 8 febbraio 12 a 20: 41Exponential Moving scritto da Matthew Mohorn Un'applicazione primario di Econofisica sta usando tecniche di elaborazione del segnale digitale per filtrare e prevedere dati di mercato, che è teorizzato per esporre il movimento random walk media della Model. Una media mobile esponenziale è uno strumento che i fisici usano per lisciare i dati da un segnale di ingresso per identificare le sue tendenze. La media mobile esponenziale della modello implementa tre tipi di medie mobili esponenziali e permette all'utente di modificare i parametri di ogni. Il modello permette all'utente di visualizzare i risultati delle medie mobili esponenziali calcolate sul prezzo di chiusura giornaliero New York Stock Exchange di sei aziende familiari. Esso dimostra in un modo che gli operatori utilizzano filtri causali per lisciare i dati di mercato e previsioni nei prossimi giorni prezzo. Si prega di notare che questa risorsa richiede almeno la versione 1.6 di Java (JRE). Media mobile esponenziale della Source Code L'archivio zip code sorgente contiene una rappresentazione XML del media mobile esponenziale della Model. Decomprimere questo archivio nel vostro spazio di lavoro EJS per compilare ed eseguire questo modello utilizzando EJS. scaricare 1050kb. zip ultima modifica: 6 giugno 2014 le versioni precedenti
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