MetaTrader 4 - Indicadores Médias Móveis, MA - indicador para MetaTrader 4 O Indicador Técnico de Média Móvel mostra o valor médio do preço do instrumento para um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também conhecido como Aritmética), Exponencial, Suavizado e Linear Ponderado. As médias móveis podem ser calculadas para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negociação ou quaisquer outros indicadores. É freqüentemente o caso quando se utilizam médias móveis duplas. A única coisa em que médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. No caso de estamos falando de simples média móvel, todos os preços do período em questão, são iguais em valor. As Médias Mínimas exponenciais e Lineares ponderadas atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação de preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, um sinal de compra aparece, se o preço cai abaixo de sua média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de negociação, que se baseia na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no mercado direito em seu ponto mais baixo, e sua saída direita no pico. Ele permite agir de acordo com a seguinte tendência: comprar logo após os preços atingem o fundo, e vender logo após os preços atingiram seu pico. Simples, ou seja, a média móvel aritmética é calculada pela soma dos preços de encerramento do instrumento ao longo de um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Este valor é então dividido pelo número de tais períodos. SMA SUM (CLOSE, N) N Onde: N é o número de períodos de cálculo. Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada adicionando a média móvel de uma determinada parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior. Com médias móveis exponencialmente suavizadas, os preços mais recentes são de maior valor. P-porcentagem de média móvel exponencial será semelhante a: Onde: FECHAR (i) o preço do encerramento do período atual EMA (i-1) Exponencialmente Movendo Média do período anterior encerramento P a percentagem de utilização do valor do preço. Média Móvel Smoothed (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) A segunda e as médias móveis subsequentes são calculadas de acordo com esta fórmula: Onde: SUM1 é o Soma total dos preços de fechamento para N períodos SMMA1 é a média móvel suavizada da primeira barra SMMA (i) é a média móvel suavizada da barra atual (exceto a primeira) CLOSE (i) é o preço de fechamento atual N é o Período de suavização. Média Móvel Ponderada Linear (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes têm mais valor do que os dados mais antigos. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um determinado coeficiente de ponderação. LWMA SUM (Close (i) i, N) SOMA (i, N) Onde: SUM (i, N) é a soma total dos coeficientes de peso. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador se eleva acima da média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente deve continuar: se o indicador cair abaixo da sua média móvel, Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: média móvel simples (SMA) Média móvel exponencial (EMA) Média móvel suavizada (SMMA) Média móvel ponderada linear (LWMA) MetaTrader 5 - Indicadores Média móvel exponencial triplo (TEMA) MetaTrader 5 O princípio de seu cálculo é semelhante ao Double Exponential Moving Average (DEMA). O nome Triple Exponential Moving Average não reflete corretamente seu algoritmo. Esta é uma mistura única da média de suavização exponencial única, dupla e tripla proporcionando o menor atraso que cada um deles separadamente. TEMA pode ser usado em vez de médias móveis tradicionais. Ele pode ser usado para alisar dados de preços, bem como para suavizar outros indicadores. Triplo indicador de média móvel exponencial Primeiro calcula-se o DEMA, depois calcula-se o erro de desvio de preço de DEMA: i) Preço (i) - DEMA (Preço, N, ii) err (i) - preço atual DEMA (Price, N, i) - valor atual de DEMA da série Price com período N. Em seguida, adicione o valor da média exponencial do erro e obtenha TEMA: TEMA (i) DEMA (Preço, N, i) EMA (Preço, N, i) N, i) 3 EMA (Preço, N, i) EMA (Price, N, i) EMA (Preço, N, i) EMA3 (Preço, N, i) - valor actual da média exponencial do erro err EMA2 (Price, N, i) - valor actual do duplo alinhamento sequencial de preços EMA3 (Price, N, i) , N, i) - valor atual da suavização de preço seqüencial triplo. Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como este: A matriz acima é simplificada, estou coletando um valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um Algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e verá o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores e aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ou seja: Id como meus resultados para ser curvy, não jaggedy) Ive foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores. Como posso fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo exponencial de média móvel para igualá-los out perguntou Feb 8 12 at 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso requer uma pequena classe (supondo que você está usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decadência desejado (pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1) e use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos. (Eles têm algumas outras notações também, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa se lembrar de um antigo valor não arrays estado complicado necessário. Respondeu 8 fevereiro às 20:42 TKKocheran: Muito bonito. Não é bom quando as coisas podem ser simples (se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager.) Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão um pouco devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar o resto do seu programa demais. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 em 0:06 Estou tendo dificuldade em compreender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrado 0,25 em vez de 0,36, então ele está errado. É errado porque assume um aumento ou uma diminuição monotônica (que está sempre subindo ou sempre indo para baixo). A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares. Se você realmente deseja encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, corte sua matriz de tmin para tmax e localize o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro números) a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito o período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir ao Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em technicals na parte inferior do gráfico. Selecione Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados, isto é uma forma de influenciar a suavização em direção às costas. Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários era apenas pequena. Boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples, em vez de exponencial. Então a saída que você obtém seria o último x termos dividido por x. Pseudocódigo não testado: Note que você precisará manipular as partes inicial e final dos dados, uma vez que claramente você não consegue média dos últimos 5 termos quando você está no seu 2º ponto de dados. Além disso, há maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sum - mais antigo mais recente), mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda. Uma aplicação primária da econofísica está usando técnicas de processamento de sinal digital para filtrar e prever os dados do mercado, que é teorizada para exibir movimento de caminhada aleatória. Uma média móvel exponencial é uma ferramenta que os físicos usam para suavizar dados de um sinal de entrada para identificar suas tendências. O modelo de estoque médio móvel exponencial implementa três tipos de médias móveis exponenciais e permite ao usuário alterar os parâmetros de cada um. O modelo permite que o usuário visualize os resultados das médias móveis exponenciais computadas no preço de fechamento diário da Bolsa de Valores de Nova York de seis empresas familiares. Demonstra uma maneira que os comerciantes usam filtros causais para alisar dados de mercado e prever o preço de dias seguintes. Observe que este recurso requer pelo menos a versão 1.6 do Java (JRE). Valor médio de movimentação exponencial Código fonte O arquivo zip do código fonte contém uma representação XML do modelo de estoque médio móvel exponencial. Descompacte este arquivo no seu espaço de trabalho EJS para compilar e executar este modelo usando o EJS. Download 1050kb. zip Última Atualização: 6 de junho de 2017 versões anteriores
No comments:
Post a Comment