Weighted Mobile Media Code

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. Ecco i tipi di media mobile sul grafico: media mobile semplice (SMA) media mobile esponenziale (EMA) Lisciata media mobile (SMMA) lineare ponderata media mobile (LWMA) 6.2 medie mobili ma 40 elecsales, ordine 5 41 Nella seconda colonna di questa tabella, una media mobile di ordine 5 è indicata, fornendo una stima della tendenza-ciclo. Il primo valore in questa colonna è la media dei primi cinque osservazioni (1989-1993) il secondo valore nella colonna 5-MA è la media dei valori 1990-1994 e così via. Ogni valore nella colonna 5-MA è la media delle osservazioni nel periodo di cinque anni centrata su anno corrispondente. Non ci sono valori per i primi due anni o due anni perché non hanno due osservazioni su entrambi i lati. Nella formula precedente, colonna 5-MA contiene i valori di cappello con k2. Per vedere ciò che la stima di tendenza del ciclo sembra, tracciamo insieme con i dati originali in Figura 6.7. trama 40 elecsales, principale salesquot elettricità quotResidential, quotGWhquot ylab. XLAB quotYearquot 41 linee di 40 mA 40 elecsales, 5 41. Col quotredquot 41 Si noti come l'andamento (in rosso) è più liscia rispetto ai dati originali e cattura il movimento principale della serie tempo senza tutte le piccole oscillazioni. Il metodo della media mobile non consente stime di T dove t è vicino alle estremità della serie quindi la linea rossa non si estende ai bordi del grafico su entrambi i lati. Più avanti useremo metodi più sofisticati di stima trend-ciclo che consentono stime vicino i punti finali. L'ordine della media mobile determina la morbidezza della stima trend-ciclo. In generale, un ordine più grande significa una curva liscia. Il grafico seguente mostra l'effetto di cambiare l'ordine della media mobile dei dati residenziali di vendita dell'energia elettrica. Semplici medie mobili come questi sono solitamente di ordine dispari (ad esempio 3, 5, 7, etc.) Questo è così che sono simmetriche: in una media mobile di ordine m2k1, ci sono k osservazioni precedenti, k successive osservazioni e l'osservazione centrale che sono in media. Ma se m è pari, essa non sarebbe più simmetrica. medie di medie mobili in movimento E 'possibile applicare una media mobile a una media mobile. Una ragione per fare questo è quello di rendere un ancora-ordine movimento simmetrico media. Ad esempio, potremmo prendere una media mobile di ordine 4, e poi applicare un altro media mobile di ordine 2 per i risultati. In tabella 6.2, questo è stato fatto per i primi anni dei dati di produzione della birra australiani trimestrali. beer2 LT - finestra 40 ausbeer, inizio 1992 41 MA4 ma lt - 40 beer2, ordine 4. centro FALSE 41 ma2x4 lt - ma 40 beer2, ordine 4. centro TRUE 41 La notazione 2times4-MA nell'ultima colonna indica un 4-MA seguito da un 2-MA. I valori nell'ultima colonna sono ottenuti prendendo una media mobile di ordine 2 dei valori nella colonna precedente. Ad esempio, i primi due valori nella colonna 4-MA sono 451,2 (443.410.420.532) 4 e 448,8 (410.420.532.433) 4. Il primo valore nella colonna 2times4-MA è la media di questi due: 450.0 (451.2448.8) 2. Quando un 2-MA segue una media mobile di ordine pari (ad esempio 4), è chiamato una media mobile centrata di ordine 4. Questo perché i risultati sono ora simmetrica. Per vedere che questo è il caso, possiamo scrivere la 2times4-MA come segue: iniziare cappello amp frac Bigfrac (s s s s) frac (s s s s) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. end Ora è una media ponderata delle osservazioni, ma è simmetrica. Altre combinazioni di media mobile sono anche possibili. Ad esempio un 3times3-MA è spesso usato, e consiste di una media mobile di ordine 3 seguito da un altro media mobile di ordine 3. In generale, ancor MA ordine dovrebbe essere seguito da un ancora MA per renderla simmetrica. Allo stesso modo, un ordine MA dispari dovrebbe essere seguita da un ordine MA dispari. La stima del trend-ciclo con i dati stagionali L'uso più comune delle medie mobili centrate è nella stima del trend-ciclo dai dati stagionali. Si consideri il 2times4-MA: Cappello frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Quando viene applicato a dati trimestrali, ogni trimestre dell'anno è dato lo stesso peso come i primi e gli ultimi termini si applicano allo stesso trimestre in anni consecutivi. Di conseguenza, la variazione stagionale saranno mediati e valori conseguenti del cappello t avrà poca o nessuna variazione stagionale rimanente. Un effetto simile si otterrebbe con un 2times 8-MA o un 2times 12-MA. In generale, un 2times m-MA è equivalente a una media mobile pesata di ordine m1 con tutte le osservazioni assumono 1m peso eccezione del primo e dell'ultimo termini che tengano pesi 1 (2m). Quindi, se il periodo stagionale è anche e di ordine m, utilizzare un 2times m-MA per stimare l'andamento del ciclo. Se il periodo stagionale è dispari e di ordine m, utilizzare un m-MA per stimare il ciclo tendenza. In particolare, un 2times 12-MA può essere utilizzato per stimare la tendenza ciclo di dati mensili e 7 MA può essere utilizzato per stimare la tendenza ciclo di dati giornalieri. Altre scelte per l'ordine del MA di solito provoca stime di tendenza del ciclo di essere contaminati dalla stagionalità nei dati. Esempio 6.2 Apparecchiature elettriche di fabbricazione figura 6.9 mostra una 2times12-MA applicata all'indice ordini di apparecchiature elettriche. Si noti che la linea liscia non mostra stagionalità è quasi lo stesso del trend-ciclo illustrato nella Figura 6.2 che è stato stimato utilizzando un metodo molto più sofisticato di media mobile. Qualsiasi altra scelta per l'ordine della media mobile (tranne 24, 36, etc.) avrebbe comportato una linea liscia che mostra alcune variazioni stagionali. lotto 40 elecequip, ylab ordini quotNew indexquot. Col quotgrayquot, principale produzione di attrezzature quotElectrical (area Euro) quot 41 linee di 40 mA 40 elecequip, fine 12 41. Col quotredquot 41 calibrati medie mobili Combinazioni di medie mobili provocare medie mobili ponderate. Ad esempio, il 2x4-MA discusso in precedenza è equivalente ad una ponderata 5-MA con pesi fornite dal frac, frac, frac, frac, frac. In generale, un ponderato m-MA può essere scritta come cappello t somma k aj y, dove k (m-1) 2 ed i pesi sono date da una, puntini, ak. È importante che i pesi tutte somma a uno e che sono così simmetrica che aj a. La semplice m-MA è un caso particolare in cui tutti i pesi sono pari a 1 m. Uno dei principali vantaggi di medie mobili ponderate è che essi forniscano una stima più agevole del trend-ciclo. Invece di osservazioni entrare ed uscire dal calcolo al peso pieno, i loro pesi sono aumentati lentamente e poi lentamente diminuita causando una curva liscia. Alcuni gruppi specifici di pesi sono ampiamente utilizzati. Alcuni di questi sono riportati nella tabella 6.3.AveragesSimple movimento AveragesSimple media media Siete invitati a risolvere questo compito secondo la descrizione dell'attività, utilizzando qualsiasi linguaggio si può sapere in movimento. Calcolo del media mobile di una serie di numeri. Creare un functionclassinstance stateful che richiede un periodo e restituisce una routine che prende un numero come argomento e restituisce una media mobile semplice dei suoi argomenti fino ad ora. Una media mobile è un metodo per calcolare una media di un flusso di numeri soltanto media dell'ultimo 160 P 160 numeri dal flusso, 160 dove 160 P 160 è conosciuto come il periodo. Può essere implementata chiamando una routine sigla con 160 P 160 come argomento, 160 I (P), 160 che deve poi restituire una routine che quando chiamata con singoli membri successivi di un flusso di numeri, calcola la media di (fino a), l'ultimo 160 P 160 di loro, consente di chiamare questo 160 SMA (). La parola 160 stateful 160 nella descrizione compito si riferisce alla necessità di 160 SMA () 160 ricordare determinate informazioni tra le chiamate ad esso: 160 Il periodo, 160 P 160 Un ordinato contenitore di almeno gli ultimi 160 P 160 numeri da ciascuno di le sue chiamate individuali. Stateful 160 significa anche che le chiamate successive a 160 I (), 160 l'inizializzatore, 160 dovrebbero tornare routine separati che 160 non 160 quota statale ha salvato in modo che potessero essere utilizzati su due flussi indipendenti di dati. Pseudo-codice per un'implementazione di 160 SMA 160 è: Questa versione utilizza una coda permanente per contenere i valori più recenti p. Ogni funzione tornato da init-mobile-media ha il suo stato in un atomo in possesso di un valore di coda. Questa implementazione utilizza una lista circolare per memorizzare i numeri all'interno della finestra all'inizio di ogni iterazione puntatore si riferisce alla cella lista che contiene il valore semplicemente spostando fuori dalla finestra ed essere sostituito con il valore appena aggiunto. Usando una modifica di chiusura Attualmente questa tecnica SMA cant essere nogc perché assegna una chiusura sul mucchio. Alcune analisi di fuga potrebbe rimuovere l'assegnazione mucchio. Utilizzando una modifica Struct Questa versione evita l'assegnazione mucchio di chiusura mantenere i dati in stack frame della funzione principale. Stesso risultato: per evitare le approssimazioni in virgola mobile continuano ad accumularsi e in crescita, il codice può eseguire una somma periodica sulla intera matrice coda circolare. Questa implementazione produce due (funzione) oggetti che condividono stato. E 'idiomatica in E per separare input output (letta da scrittura), piuttosto che la loro combinazione in un unico oggetto. La struttura è la stessa come l'implementazione di standard DeviationE. Il programma elisir seguito genera una funzione anonima con un periodo p incorporato, che viene utilizzato come il periodo della media mobile semplice. La funzione corsa legge l'input numerico e lo passa alla funzione anonima appena creato e poi ispeziona il risultato di STDOUT. L'uscita è illustrato di seguito, con la media, quindi l'ingresso raggruppati, formando la base di ogni media mobile. Erlang ha chiusure, ma le variabili immutabili. Una soluzione è quindi di utilizzare processi e un semplice scambio di messaggi API base. lingue Matrix hanno routine per calcolare la avarages scivolando per una data sequenza di elementi. È meno efficiente ciclo come i seguenti comandi. richiede continuamente per un ingresso I. che viene aggiunta alla fine di un elenco L1. L1 può essere trovato premendo 2ND1 e media può essere trovato in ListOPS Premere ON per terminare il programma. Funzione che restituisce una lista contenente i dati medi del Programma argomento in dotazione che restituisce un valore semplice ad ogni invocazione: lista è la lista del calcolo della media: p è il periodo: 5 restituisce la lista media: Esempio 2: Utilizzo del movinav2 programma (i , 5) - Inizializzazione movimento calcolo della media, e definire periodo di 5 movinav2 (3, x): x - i nuovi dati nella lista (valore 3), e il risultato sarà memorizzato in x variabile, e visualizzato movinav2 (4, x) : x - nuovi dati (valore 4), e il nuovo risultato verranno memorizzati x variabile, e visualizzati (43) 2. Descrizione della funzione movinavg: variabile r - è il risultato (la lista media) che verrà restituito variabile i - è la variabile indice e punti al termine del sub-lista l'elenco in fase media. variabile z - una variabile aiutante La funzione utilizza variabile i per determinare quali valori della lista saranno considerati nel prossimo calcolo della media. Ad ogni iterazione, punti i variabile all'ultimo valore nell'elenco che verrà utilizzato nel calcolo della media. Quindi abbiamo solo bisogno di capire quale sarà il primo valore nella lista. Solitamente ben deve considerare elementi p, quindi il primo elemento sarà quello indicizzato da (i-p1). Tuttavia sulle prime iterazioni che il calcolo in genere è negativo, quindi la seguente equazione eviterà indici negativi: max (i-p1,1) o, organizzare l'equazione, max (i-p, 0) 1. Ma il numero di elementi sulle prime iterazioni sarà anche più piccola, il valore corretto sarà (index end - iniziare indice 1) o, disponendo l'equazione, (i - (max (ip, 0) 1) 1), e poi , (i-max (ip, 0)). z variabile contiene il valore comune (max (ip), 0) in modo che il beginIndex sarà (Z1) e le NumberOfElements sarà (iz) a metà (la lista, Z1, iz) restituirà l'elenco di valore che verrà media sum ( .) riassumerà loro somma (.) (Iz) ri li media e memorizzare il risultato nella posizione appropriata nella lista dei risultati FP1 crea un'applicazione parziale fissa la (in questo caso), secondo e terzo parametersWhat039s la differenza tra media mobile e ponderata media mobile a 5-periodo media mobile, sulla base dei prezzi di cui sopra, sarebbe calcolata secondo la seguente formula: in base alla suddetta equazione, il prezzo medio nel periodo sopra elencato è 90.66. Utilizzando medie mobili è un metodo efficace per l'eliminazione di forti fluttuazioni dei prezzi. La limitazione chiave è che i punti dati dai dati precedenti non sono ponderati in modo diverso rispetto ai dati punti vicino l'inizio del set di dati. Questo è dove le medie mobili ponderate entrano in gioco. medie ponderate assegnare una ponderazione più pesante a più punti di dati attuali dal momento che sono più rilevanti di punti dati in un lontano passato. La somma della ponderazione deve aggiungere fino a 1 (o 100). Nel caso della media mobile semplice, i coefficienti sono equamente distribuiti, ed è per questo che non sono riportati nella tabella sopra riportata. Prezzo di chiusura di AAPL