MetaTrader 4 - Indikatoren Moving Averages, MA - Indikator für MetaTrader 4 Der Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrumentenpreis für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, schätzt man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt der gleitende Durchschnitt entweder an oder sinkt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach (auch als Arithmetik bezeichnet), Exponential, geglättet und linear gewichtet. Durchgehende Mittelwerte können für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Öffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Mittelwerte verwendet werden. Das Einzige, wo sich gleitende Mittelwerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Für den Fall, dass wir von einfachem gleitendem Durchschnitt sprechen, sind alle Preise des betreffenden Zeitraums gleich. Exponentielle und linear gewichtete Moving Averages legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Die gängigste Art, den Preis gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, ist, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses Handelssystem, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht dafür ausgelegt, in den tiefsten Punkt des Marktes zu gelangen und seinen Ausgang direkt auf den Gipfel zu bringen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden erreicht haben, und bald zu verkaufen, nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Simple Moving Average (SMA) Einfach, mit anderen Worten, der arithmetische gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Preise der Instrumentenschließung über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammenfasst. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl solcher Perioden dividiert. SMA SUM (CLOSE, N) N Wobei: N die Anzahl der Berechnungsperioden ist. Exponentieller Moving Average (EMA) Exponentiell geglätteter gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem der gleitende Durchschnitt eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert addiert wird. Mit exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die neuesten Preise von mehr Wert. P-Prozent exponentieller gleitender Durchschnitt wird aussehen: Wo: SCHLIESSEN (i) der Preis des aktuellen Periodenabschlusses EMA (i-1) Exponentiell bewegter Durchschnitt der vorherigen Periodenabschlussphase P der Prozentsatz der Verwendung des Preiswerts. (SMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Durchschnitts wird als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE, N) Die zweiten und nachfolgenden gleitenden Durchschnitte werden nach dieser Formel berechnet: Wo: SUM1 ist die Gesamtsumme der Schlusskurse für N Perioden SMMA1 ist der geglättete gleitende Durchschnitt des ersten Stabes SMMA (i) ist der geglättete gleitende Durchschnitt des aktuellen Stabes (mit Ausnahme des ersten) SCHLIESSEN (i) ist der aktuelle Schlusskurs N ist der Glättungszeitraum Linear Weighted Moving Average (LWMA) Im Falle des gewichteten gleitenden Durchschnitts sind die neuesten Daten mehr wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird durch Multiplikation jedes der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Serie mit einem gewissen Gewichtungskoeffizienten berechnet. LWMA SUM (Schließen (i) i, N) SUM (i, N) wobei: SUM (i, N) die Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten ist. Bewegliche Mittelwerte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: Wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet dies, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich weitergehen wird: Wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, ist dies der Fall Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten geht. Hier sind die Arten von gleitenden Durchschnitten auf dem Diagramm: Einfacher Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Geglättete Moving Average (SMMA) Linear Weighted Moving Average (LWMA) Der Beispielcode auf der Registerkarte Full Code veranschaulicht, wie man das Bewegen berechnet Durchschnitt einer Variablen durch einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. zur Verfügung gestellt, wie es ohne jegliche Gewährleistung, weder ausdrücklich noch stillschweigend, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck ist. Die Empfänger bestätigen und stimmen zu, dass das SAS-Institut nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus wird das SAS-Institut die hierin enthaltenen Materialien nicht unterstützen. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. zur Verfügung gestellt, wie es ohne jegliche Gewährleistung, weder ausdrücklich noch stillschweigend, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck ist. Die Empfänger bestätigen und stimmen zu, dass das SAS-Institut nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus wird das SAS-Institut die hierin enthaltenen Materialien nicht unterstützen. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt einer Variablen durch einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Ich weiß, dass dies mit Boost erreichbar ist wie folgt: Aber ich möchte es wirklich Zu vermeiden, um zu steigern. Ich habe gegoogelt und fand keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und fand, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meinen Bedürfnissen am besten entsprechen. Gefragt am 12. Juni 12 um 4:38 Wenn Ihre Bedürfnisse einfach sind, können Sie nur versuchen, einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie machen eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code bei jedem Sample sieht, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie diese: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, es gibt ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung zu verbreiten würde. Aber wenn du einen kleineren Durchschnitt wünschst, wie 30 Zahlen oder so, das ist eine sehr einfache und schnelle Möglichkeit, es zu tun. Antwortete Jun 12 12 um 4:44 1 auf deinem Post. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein. So kann es verwendet werden, um Zeitbasis-Mittelwerte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde ist, lassen Sie Alpha 1,0 sein. Andernfalls kannst du alpha sein (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Beachten Sie, dass die unten genannte Gesamtsumme als Elemente als addreplaced, Vermeidung kostspieliger O (N) Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für die durchschnittliche - on demand. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T verwendet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lang s, ein int für char s, oder ein doppeltes bis total float s. Dies ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn man sich vorstellt, dass man eine langjährige langjährige langwierige Zeit haben könnte. Oder verwenden Sie ein zusätzliches bool Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zum ersten Mal gefüllt wird, während er Numsamples um das Array herumtreibt (am besten dann umbenannt etwas Unschuldiges wie Pos). Antwortete am 12. Juni 12 um 5:19 man geht davon aus, dass der Quanten-Operator (T-Stichprobe) tatsächlich quasi Operator (T-Probe) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich habe ich gedacht, dass es nicht leer ist () (T Probe), aber natürlich könntest du auch immer Notizen verwenden, die du mochst. Werde reden, danke Ndash Tony D Juni 8 14 bei 14: 27Beginnend in Release 6.08 des SAS-Systems kann PROC EXPAND in der SASETS-Software verwendet werden, um eine Vielzahl von Datentransformationen zu erstellen. Diese Transformationen beinhalten: Leads, Lags, gewichtete und ungewichtete gleitende Durchschnitte, bewegte Summen und kumulative Summen, um nur einige zu nennen. Viele neue Transformationen wurden in Release 6.12 hinzugefügt, einschließlich separater Spezifikationen für zentrierte und rückwärts bewegte Durchschnitte. Diese neuen Transformationen machten es notwendig, die Syntax für einige der vor Release 6.12 unterstützten Transformationen zu ändern. Beispiele für die Angabe der Syntax für zentrierte und rückwärts bewegte Mittelwerte mit Release 6.11 und früher und Release 6.12 und höher sind nachfolgend aufgeführt. PROC EXPAND kann entweder einen zentrierten gleitenden Durchschnitt oder einen rückwärts gleitenden Durchschnitt berechnen. Ein 5-Perioden-zentrierter gleitender Durchschnitt wird berechnet durch Mittelung von insgesamt 5 aufeinanderfolgenden Werten der Reihe (der aktuelle Periodenwert zusätzlich zu den beiden unmittelbar vorhergehenden Werten und zwei unmittelbar nach dem aktuellen Wert folgenden Werten). Ein 5-fach rückwärts gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem der aktuelle Periodenwert mit den Werten aus den 4 unmittelbar vorhergehenden Perioden gemittelt wird. Die folgende Syntax veranschaulicht, wie die TRANSFORM (MOVAVE n) - Spezifikation verwendet wird, um einen 5-Perioden-Zentrier-Gleitender Durchschnitt mit Release 6.11 oder früher zu berechnen: Um einen n-Perioden-Rückwärts-Gleitender Durchschnitt mit Release 6.11 oder früher zu berechnen, verwenden Sie die TRANSFORM (MOVAVE N LAG k) Spezifikation, wobei k (n-1) 2, wenn n ungerade ist oder wo k (n-2) 2 ist, wenn n gerade ist. Beispielsweise veranschaulicht die folgende Syntax, wie ein 5-fach rückwärts gleitender Durchschnitt mit Release 6.11 oder früher berechnet werden kann. Die folgende Syntax veranschaulicht, wie die TRANSFORM (CMOVAVE n) - Spezifikation verwendet wird, um einen 5-Perioden-zentrierten gleitenden Durchschnitt mit Release 6.12 oder zu berechnen Später: Die folgende ähnliche Syntax veranschaulicht, wie die TRANSFORM (MOVAVE n) - Spezifikation verwendet wird, um einen 5-fach rückwärts gleitenden Durchschnitt mit Release 6.12 oder höher zu berechnen: Weitere Informationen finden Sie unter Transformationsoperationen im EXPAND-Kapitel des SASETS-Benutzerhandbuchs. Wenn Sie keinen Zugriff auf SASETS haben, können Sie einen gleitenden Durchschnitt im DATA-Schritt berechnen, wie in diesem Beispielprogramm dargestellt. Betriebssystem und Freigabeinformationen
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