Zasadniczo mam tablicę wartości takich jak this. The powyżej tablicy jest uproszczony, I m zbieranie 1 wartość na milisekundy w moim rzeczywistym kodzie i trzeba przetworzyć wyjście na algorytm I napisał, aby znaleźć najbliższy szczyt przed punktem w czasie Moje logika nie powiedzie się, ponieważ w moim przykładzie powyżej, 0 36 jest prawdziwym szczytem, ale mój algorytm patrzył wstecz i zobaczył ostatnią cyfrę 0 25 jako szczyt, ponieważ istnieje spadek do 0 24 przed nim. Celem jest podjęcie tych wartości i zastosować algorytm do nich, które będą wygładzić je trochę tak, że mam bardziej liniowe wartości tj. chciałbym moje wyniki być curvy, a nie jaggedy. I ve powiedziano, aby zastosować wykładniczy ruchomy filtr średnich do moich wartości Jak mogę zrobić to To naprawdę trudne dla mnie do czytania równań matematycznych, ja zajmują dużo lepiej z kodu. Jak mogę przetworzyć wartości w mojej tablicy, stosując wykładniczą średnią ruchomą obliczyć nawet je out. asked Feb 8 12 na 20 27.To obliczyć mnożona średnia ruchoma, musisz zachować stan wokół i potrzebujesz parametru strojenia To wymaga małej klasy przy założeniu, że używasz Java 5 lub późniejszej. Zauważ, że parametr zaniku, jaki chcesz wzbogacić, powinien wynosić od 0 do 1, a potem użyć średniej do filtrowania. Kiedy czytasz stronę na temat matematyki nawracanie, wszystko, co musisz wiedzieć, kiedy zmienia to w kodzie, to że matematycy lubią pisać indeksy w tablicach i sekwencjach z indeksami dolnymi. Oni też kilka innych notacji, co nie pomaga. Jednak EMA jest całkiem prosta, jak tylko potrzebujesz aby zapamiętać jedną starą wartość, nie wymaga skomplikowanych tablic stanu. odpowiedzi 8 lutego w 20 42. TKKocheran Całkiem niezłe, jeśli rzeczy mogą być proste Jeśli zaczynasz z nową sekwencją, pobierz nowy ułamek Uwaga: pierwsze kilka terminów w uśredniona sekwencja skoknie trochę z powodu efektów granicznych, ale otrzymasz te z innymi średnimi ruchoma zbyt, jednakże dobrą zaletą jest to, że możesz zawrzeć średnią ruchliwą logikę do uśrednionego i eksperymentu bez zakłócania t reszta twojego programu zbyt wiele osób z Donal'a 9 lutego 12 w 0 06. Mam trudności ze zrozumieniem pytań, ale spróbuję odpowiedzieć mimo wszystko.1 Jeśli twój algorytm znalazł 0 25 zamiast 0 36, to jest źle Nieprawidłowe, ponieważ zakłada się monotoniczny wzrost lub spadek, który zawsze się zmienia i zawsze ustępuje. Jeśli nie prześlesnisz WSZYSTKICH danych, twoje punkty danych --- jak je przedstawisz --- są nieliniowe Jeśli naprawdę chcesz znaleźć maksimum wartość pomiędzy dwoma punktami w czasie, a następnie rozłożyć tablicę z tmin na tmax i znaleźć maksimum tej podbudówki.2 Teraz koncepcja przenoszenia średnich jest bardzo prosta wyobraź sobie, że mam poniższą listę 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Mogę to wygładzić, biorąc średnio dwie liczby 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Zwróć uwagę, że pierwszy numer to średnia 1 5 i 1 4 sekundy, a pierwsza druga nowa lista jest średnia z 1 4 i 1 5 trzeciej i drugiej starej listy trzeciej nowej listy średnio 1 5 i 1 4 czwarte i trzecie, i tak dalej uczyniły to okresem trzy lub cztery lub n Zauważ, że dane są dużo gładsze Dobrym sposobem na wyświetlanie średnich ruchomej w pracy jest przejście do Google Finance, wybranie magazynu, który próbuje Tesla Motors dość niestabilny TSLA i kliknąć Technicals na dole wykres Wybierz średnia ruchoma z danym okresem i Średnia ruchoma wykładnicza w celu porównania ich różnic. Średnia ruchoma jest raczej kolejnym opracowaniem, ale odważa starsze dane mniej niż nowe dane, tak, aby zrównoważyć wygładzanie w kierunku tyłu Proszę przeczytać wpis Wikipedii. Więc to jest więcej komentarza niż odpowiedź, ale małe pole komentarza było tylko małe. Powodzenia. Jeśli masz kłopoty z matematyką, możesz przejść z prostą średnią ruchoma zamiast wykładniczej Tak otrzymasz wynik będzie ostatnia x wyrażona przez x niepotwierdzona pseudokodka. Zauważ, że będziesz musiał obsługiwać początek i koniec części danych, ponieważ wyraźnie możesz średnio 5 ostatnich warunków, gdy jesteś w Twoim drugim punkcie danych , Re są bardziej skutecznymi sposobami obliczania tej średniej sumy ruchomej - najstarszej najnowszej, ale to jest pojęcie tego, co się dzieje po stronie. 12 lutego 2006 at 20 41.Trader 4 - eksperci. Moving Średnia - ekspert w programie MetaTrader 4. Ekspert z Moving Average do tworzenia sygnałów handlowych wykorzystuje jedną średnią ruchome Otwieranie i zamykanie pozycji odbywa się, gdy średnia ruchoma odpowiada cenie na ostatnio sformatowanym indeksie prętu barowego równym 1 Wielkość partii zostanie zoptymalizowana zgodnie ze specjalnym algorytmem. Ekspert doradca analizuje zbieżność średniej ruchomej i wykres cen rynkowych Kontrola jest wykonywana przez funkcję CheckForOpen Jeśli średnia ruchoma pasuje do pręta w taki sposób, że poprzednia jest wyższa niż cena otwarta, ale niższa niż cena zamknięcia, pozycja KUPUJĄCA otwarty Jeśli średnia ruchoma pasuje do pręta w taki sposób, że poprzedni jest niższy niż cena otwarta, ale wyższa niż cena zamknięcia, zostanie otwarta pozycja SPRZEDAJ. Money Management jest używany przez eksperta bardzo prosta, ale skuteczna kontrola każdej pozycji wolumin jest wykonywana w zależności od poprzednich wyników transakcji Ten algorytm jest zaimplementowany przez funkcję LotsOptimized Podstawowy rozmiar partii jest obliczany na podstawie maksymalnego dopuszczalnego ryzyka. Parametr MaximumRisk wyświetla podstawowy procent ryzyka dla każda transakcja Zwykle posiada wartość między 0 01 a 1 100 Przykładowo, jeśli Free margin AccountFreeMargin wynosi 20,500, a zasady zarządzania kapitałem zakładają użycie ryzyka 2, podstawowy rozmiar partii to 20500 0 02 1000 0 41 Jest to bardzo ważne aby kontrolować dokładność wielkości partii i normalizować wynik z dopuszczalnymi wartościami Normalnie dopuszczalne są ułamki partii z krokiem 0 1 Transakcja o objętości 0 41 nie będzie wykonywana Aby normalizować, funkcja NormalizeDouble jest używana z dokładnością maksymalnie 1 znak po punkcie To prowadzi do podstawowej partii 0 4 Podstawowe obliczanie partii na podstawie wolnego marginesu pozwala zwiększyć i n wielkość operacji w zależności od skuteczności handlowej, tzn. handel z reinwestycją Jest to podstawowy mechanizm obowiązkowego zarządzania kapitałem w celu zwiększenia efektywności handlowej. DecreaseFactor to stopień, w jakim wielkość partii zostanie obniżona po nierentownym handlu Wartości normalne wynoszą 2,3 , 4,5 Jeśli poprzednie transakcje byłyby nieopłacalne, kolejne wielkości spadną o współczynnik DecreaseFactor w celu wyczekiwania przez nieopłacalny okres Jest to główny czynnik w algorytmie zarządzania kapitałem Pomysł jest bardzo prosty, jeśli handel wzrasta, ekspert pracuje z podstawową partią, osiągając maksimum zysku Po pierwszej nieopłacalnej transakcji, ekspert zmniejszy prędkość do momentu uzyskania pozytywnej transakcji algorytm pozwala wyłączyć ograniczenie prędkości, aby to zrobić trzeba określić wartość DecreaseFactor 0 Kwota z ostatnich ostatnich nierentownych transakcji jest obliczana w historii handlu Podstawowa partia zostanie powtórzona na podstawie tej algorytmu. Dzięki temu algorytm pozwala skutecznie zmniejszyć ryzyko występujące w wyniku szeregu nierentownych wielkości partii, jest sprawdzane pod względem minimalnej dopuszczalnej wielkości partii pod koniec funkcji, ponieważ wcześniej wykonane obliczenia mogą powodować wiele 0. Ekspert jest przeznaczony głównie do pracy z codziennym okresem, a w trybie testowym - za robienie przy bliskich cenach Zajmuje się handlem tylko przy otwarciu nowego paska, dlatego nie są potrzebne tryby modelowania za każdym razem. Testowanie wyniki są reprezentowane w raporcie. hi tam jest możliwe, aby usunąć auto-close features. see to scalping EA. SymbolEURUSDFXF Euro vs dolar amerykański okres 1 Godzina H1 2007 03 30 17 01 - 2011 09 30 00 59 2007 03 01 - 2011 06 20 ModelEvery zaznaczysz najdokładniejszą metodę na podstawie wszystkich dostępnych najmniejszych ram czasowych ParametryLot 0 1 MaximumRisk 0 02 ZmniejszenieUruchomienia 3 Przeprowadzka 12 Przeniesienie 6 Batonów w teście28117Tikle zmodyfikowane34632921Podkładowa jakość99 00 Niedopasowane błędy wykresu 0Initial dep osit10000 00Total zysk netto2786 20Nagroda brutto71494 00Rozstraszona strata -68707 80Profit factor1 04Płatność wypłaty1 26Absolute drawdown600 60Maximal drawdown3375 60 24 72 Wycofanie z kontraktu terminowego24 72 3375 60 Razem transakcji2205Statki wygranych wygrały 1102 25 50 Długie pozycje wygrały 1103 28 92 Zysk z obrotu ogółem 600 27 21 Utrata transakcji ogółem 1605 72 79 Wielostronny handel1155 60loss handel -1006 80Usługi handlowe119 16loss handel -42 81Maximumconsecutive wygrywa w zysku 6 353 40 kolejnych strat strata w pieniądzach 18 -650 40 Maksymalna liczba zysków z reguły wygranych 1170 00 4 kolejne straty strata strat -1280 80 9 prześledzić kolejne wygeneruje kolejne straty4. ZMIANA USTAWIEŃ - LIKE ONA METAQUOTY UŻYTKOWNIKA SymbolEURUSDFXF Euro vs dolar amerykański Okres 1 Godzina H1 2007 03 30 17 01 - 2011 09 30 00 59 2007 03 01 - 2011 06 20 ModelEvery zaznaczyć najbardziej precyzyjną metodę opartą na wszystkich dostępnych najmniejszych ramkach czasowych ParametersLots 0 1 MaximumRisk 0 01 ZmniejszanieDziałania 1 PrzeniesieniePrzelu 16 Przesunięcie 11 Bary w teście28117Tikuły modelled34632921Modelling quality99 00 Niedopasowane błędy w wykresach 0 Depozyt na etapie pierwotnym1000000 00Total zysk netto -424287 00Rejotaż brutto1015708 80Bad Strata brutto-1439995 80Profit factor0 71Płatność wypłaty -272 50Absolute drawdown426566 80Maximal drawdown445606 40 43 73 Względna drawdown43 73 445606 40 Razem transakcji1557Ustałe pozycje wygrały 778 21 34 Długie pozycje wygrały 779 29 40 Zysk transakcje ogółem 395 25 37 Transakcje z tytułu utraty wartości ogółem 1162 74 63 Największe zyski handlowe101270 40loss handel-36944 00Magazyn handlowy2571 41loss handel-1239 24Maximumconsecutive wygrywa zyski pieniężne 4 17427 00 kolejne straty straty w pieniądzach 23 -2310 40 Maksymalna liczba zysków z wygranej 129294 80 3 kolejna strata straty straty -44613 40 4 Odzyskane kolejne wygrane 1 kolejne straty4.MetaTrader 4 - Wskaźniki. Miłość Średni, MA - wskaźnik MetaTrader 4.Minzynowy wskaźnik techniczny średniej pokazuje średnią wartość ceny instrumentu przez pewien okres Kiedy obliczymy ruch średnia, jedna średnia w cena strącenia w tym okresie czasu W miarę zmian cen jej średnia ruchoma wzrasta lub maleje Istnieje cztery różne typy średnich kroczących Proste, zwane również średnią arytmetyczną, wykładniczą, gładką i liniową ważoną mogą być obliczane dla każdego zbioru danych sekwencyjnych , włącznie z cenami otwarcia i zamknięcia, najwyższym i najniższym ceną, wolumenem obrotu lub innymi wskaźnikami Często stosuje się średnie ruchy podwójne Jedyne, w których średnie ruchome różnych typów różnią się znacznie od siebie, jest to, gdy współczynniki wagowe, są przyporządkowane do najnowszych danych, są różne Jeśli mówimy o prostej średniej ruchomej, wszystkie ceny danego okresu są równe wartościom Wyznaczone i liniowe ważone średnie kroczące przywiązują większą wartość do najnowszych cen Najczęstszym sposobem na interpretowanie średniej ruchomej cen to porównanie jego dynamiki z działaniem cenowym Gdy cena instrumentu wzrośnie powyżej jego ruchomego wiek, pojawia się sygnał kupna, jeśli cena spadnie poniżej średniej ruchomej, co mamy w sprzedaży jest to sygnał sprzedaży Ten system obrotu, który opiera się na średniej ruchomej, nie ma na celu umożliwić wejścia na rynek w najniższym punkcie, a jego prawo wyjścia na szczyt Pozwala to działać zgodnie z następującą tendencją, aby kupić wkrótce po osiągnięciu najniższych cen i sprzedać wkrótce po osiągnięciu najwyższych cen. Przeniesienie średniej SMA. Simple, innymi słowy, ruchy arytmetyczne średnią oblicza się przez podsumowanie cen zamknięcia instrumentu w określonej liczbie pojedynczych okresów, na przykład 12 godzin. Wartość ta jest dzielona przez liczbę takich okresów. SUMA SUMA ZAM., N N. W przypadku gdy N oznacza liczbę okresów obliczeniowych . Średnia ruchoma średnią EMA. Wyjątkowo wygładzona średnia ruchoma jest obliczana przez dodanie średniej ruchomej określonego udziału bieżącej ceny zamknięcia do poprzedniej wartości. Wyraźnie wyważone średnie ruchome, najnowsze ceny są więcej wartości Średnica ruchów wykładniczych P-percent będzie wyglądać jak. Gdzie CLOSE i cena bieżącego zamknięcia okresu EMA i-1 Średnia liczba ruchów wykładniczych Średni z poprzedniego okresu zamknięcia P odsetek używania wartości cenowej. Przemiesiona średnia ruchoma SMMA. wartość tej wygładzonej średniej ruchomej jest obliczana jako średnia średnia ruchoma SMA. SUM1 SUM CLOSE, N. Drugie i kolejne średnie ruchome oblicza się według tej formuły. Gdzie SUM1 jest całkowitą sumą cen zamknięcia dla okresów N SMMA1 jest wygładzona średnia ruchoma pierwszego paska SMMA i jest wygładzoną średnią ruchoma prądu z wyjątkiem pierwszego ZAMKNIĘCIA i jest aktualną ceną zamknięcia N jest okresem wygładzania. Średni ruch średni ważony LWMA. W przypadku ważonej średniej ruchomej, najnowsze dane mają większą wartość niż wczesniejsze dane Ważona średnia ruchoma jest obliczana poprzez pomnożenie każdej z cen zamknięcia w ramach rozpatrywanej serii o pewien współczynnik wagowy. LWMA SUM Clo W przypadku, gdy SUM i, N oznacza całkowitą sumę współczynników wagi. Mniejsze średnie mogą być stosowane również do wskaźników W tym przypadku interpretacja wskaźników średnich kroczących jest podobna do interpretacji średnich kursów, jeśli wskaźnik wzrasta powyżej jego średniej ruchomej, co oznacza, że ruch wskaźników rosnących prawdopodobnie będzie kontynuowany, jeśli wskaźnik spadnie poniżej średniej ruchomej, co oznacza, że prawdopodobnie spadnie dalej. Poniżej przedstawiono typy średnich kroczących na wykresie. Średnia ruchoma SMA. Exponential Średnia przemieszczeniowa EMA. Smoothed średnia ruchoma SMMA. Linear ważona średnia ruchoma LWMA.
No comments:
Post a Comment