Exponentiell Glidande Medelvärde Källkod

MetaTrader 4 - Indikatorer Flyttmedelvärde, MA - indikator för MetaTrader 4 Den rörliga genomsnittliga tekniska indikatorn visar genomsnittligt instrumentprisvärde under en viss tidsperiod. När man beräknar glidande medelvärde, genomsnittar man instrumentpriset för denna tidsperiod. När priset ändras ökar eller glider dess rörliga genomsnitt. Det finns fyra olika typer av rörliga medelvärden: Enkel (även kallad aritmetisk), exponentiell, slät och linjär viktad. Flyttande medelvärden kan beräknas för varje sekventiell dataset, inklusive öppnings - och slutkurser, högsta och lägsta priser, handelsvolym eller andra indikatorer. Det är ofta fallet när dubbla rörliga medelvärden används. Det enda där glidande medelvärden av olika typer skiljer sig avsevärt från varandra är när viktkoefficienter, som tilldelas de senaste uppgifterna, skiljer sig åt. Om vi ​​pratar om ett enkelt glidande medelvärde är alla priser för den aktuella tidsperioden lika i värde. Exponentiella och linjärt viktade rörliga medelvärden fäster mer värde till de senaste priserna. Det vanligaste sättet att tolka prisglidande genomsnittet är att jämföra sin dynamik med prisåtgärden. När instrumentpriset stiger över sitt glidande medelvärde visas en köpsignal, om priset faller under dess glidande medelvärde, har vi en säljsignal. Detta handelssystem, som är baserat på det rörliga genomsnittet, är inte utformat för att ge inträde till marknaden rätt i sin lägsta punkt och dess utgång höger på toppen. Det tillåter att handla enligt följande trend: att köpa snart efter att priserna når botten och att sälja snart efter att priserna har nått sin topp. Enkelt rörligt medelvärde (SMA) Enkelt, med andra ord beräknas aritmetiskt rörligt medelvärde genom att summera priserna på instrumentlåsning under ett visst antal enskilda perioder (t ex 12 timmar). Detta värde divideras därefter med antalet sådana perioder. SMA SUM (CLOSE, N) N Där: N är antalet beräkningsperioder. Exponentiellt rörligt medelvärde (EMA) Exponentiellt glatt rörligt medelvärde beräknas genom att lägga det rörliga genomsnittet av en viss andel av nuvarande slutkurs till föregående värde. Med exponentiellt slätade glidande medelvärden är de senaste priserna mer värdefulla. P-procent exponentiell glidande medelvärde kommer att se ut: Var: CLOSE (i) priset för den aktuella periodens stängning EMA (i-1) Exponentiellt Flyttande Medel av föregående periodens stängning P Andelen av att använda prisvärdet. Smoothed Moving Average (SMMA) Det första värdet av detta glattade glidande medelvärde beräknas som det enkla glidande medelvärdet (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) Det andra och efterföljande glidande medelvärdet beräknas enligt följande formel: Var: SUM1 är Summa summan av slutkurserna för N-perioder SMMA1 är det jämnaste glidande medlet för den första stapeln SMMA (i) är det glattade glidande medlet för den aktuella stapeln (förutom den första) CLOSE (i) är den aktuella stängningskursen N är den utjämningsperiod. Linjärt viktat rörligt medelvärde (LWMA) Vid viktat glidande medelvärde är de senaste data mer värdefulla än tidigare tidiga data. Viktat glidande medelvärde beräknas genom att multiplicera var och en av slutkurserna inom den bedömda serien med en viss viktkoefficient. LWMA SUM (Stäng (i) I, N) SUM (I, N) Var: SUM (I, N) är summan av viktkoefficienter. Flyttande medelvärden kan också tillämpas på indikatorer. Det är där tolkningen av indikatorens glidande medelvärden liknar tolkningen av prisförskjutande medelvärden: om indikatorn stiger över dess glidande medelvärde betyder det att den stigande indikatorrörelsen sannolikt kommer att fortsätta: om indikatorn faller under dess glidande medelvärde innebär att det sannolikt fortsätter att gå nedåt. Här är typerna av glidande medelvärden på diagrammet: Enkelt rörligt medelvärde (SMA) Exponential Moving Average (EMA) Förskjutet rörligt medelvärde (SMMA) Linjärt viktat rörligt medelvärde (LWMA) MetaTrader 5 - Indikatorer Trippelt exponentiellt rörligt medelvärde (TEMA) - Indikator för MetaTrader 5 Principen för dess beräkning liknar Double Exponential Moving Average (DEMA). Namnet Triple Exponential Moving Average återspeglar inte riktigt sin algoritm. Detta är en unik blandning av det enkla, dubbla och tredubbla exponentiella utjämningsgennemsnittet, vilket ger mindre lagring än var och en av dem separat. TEMA kan användas istället för traditionella glidande medelvärden. Den kan användas för utjämning av prisdata, liksom för utjämning av andra indikatorer. Triple Exponential Moving Average Indicator Första DEMA beräknas, då felet av prisavvikelsen från DEMA beräknas: err (i) Pris (i) - DEMA (Pris, N, ii) Err (I) - Aktuellt DEMA-fel Pris (i) - Nuvarande pris DEMA (Pris, N, I) - Nuvarande DEMA-värde från Prisserie med N-period. Lägg sedan till värdet av exponentiellt medelvärde av felet och få TEMA: TEMA (i) DEMA (Pris, N, I) EMA (fel, N, I) DEMA (Pris, N, I) EMA (Pris - EMA N, i), N, i) DEMA (Pris, N, I) EMA (Pris - DEMA (Pris, N, I), N, I) 3 EMA (Pris, N, I) - 3 EMA2 , i) EMA3 (Pris, N, i) EMA (err, N, i) - nuvärdet av det exponentiala genomsnittet av felfelet EMA2 (Pris, N, i) - nuvarande värde för dubbel sekventiell prisutjämning EMA3 , N, i) - nuvärdet av den tredubbla sekventiella prisutjämningen. Jag har väsentligen en mängd värden som denna: Ovanstående array är förenklad, jag samlar 1 värde per millisekund i min riktiga kod och jag behöver bearbeta utmatningen på en algoritmen skrev jag för att hitta den närmaste toppen före en tidpunkt. Min logik misslyckas eftersom i mitt exempel ovan är 0.36 den riktiga toppen, men min algoritm skulle se bakåt och se det sista numret 0,25 som toppen, eftersom det är en minskning till 0,24 före den. Målet är att ta dessa värden och tillämpa en algoritm för dem som släpper ut dem lite så att jag har mer linjära värden. (dvs: Jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggediga) Jag har blivit tillsagd att tillämpa ett exponentiellt glidande medelfilter till mina värden. Hur kan jag göra det här Det är verkligen svårt för mig att läsa matematiska ekvationer, jag hanterar mycket bättre med kod. Hur bearbetar jag värden i min matris, tillämpar en exponentiell glidande medelberäkning för att jämföra dem ut frågade 8 feb 12 kl 20:27 för att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde. du måste behålla en del tillstånd och du behöver en inställningsparameter. Detta kräver en liten klass (förutsatt att du använder Java 5 eller senare): Instantiate with the decay parameteren du vill ha (det kan ta tuning ska vara mellan 0 och 1) och sedan använda genomsnittet () för att filtrera. När du läser en sida om någon matematisk återkommande, behöver allt du verkligen vet när du gör det till kod, att matematiker gillar att skriva index i arrays och sekvenser med prenumerationer. (Theyve några andra noteringar också, vilket inte hjälper.) EMA är dock ganska enkel eftersom du bara behöver komma ihåg ett gammalt värde, inga komplicerade tillståndsskivor krävs. svarat 8 feb 12 kl 20:42 TKKocheran: Ganska mycket. Det är inte trevligt när saker kan vara enkla (Om du börjar med en ny sekvens, få en ny medelvärde.) Observera att de första villkoren i den genomsnittliga sekvensen kommer att hoppa runt lite på grund av gränseffekter, men du får dem med andra glidande medelvärden för. En bra fördel är dock att du kan förflytta den glidande genomsnittliga logiken till avtagaren och experimentera utan att störa resten av ditt program för mycket. ndash Donal Fellows Feb 9 12 på 0:06 Jag har svårt att förstå dina frågor, men jag kommer att försöka svara ändå. 1) Om din algoritm hittat 0,25 istället för 0,36, då är det fel. Det är fel eftersom det förutsätter en monotonisk ökning eller minskning (det går alltid upp eller går alltid ner). Om du inte med ALLA dina data, dina datapunkter --- som du presenterar dem --- är olinjära. Om du verkligen vill hitta det maximala värdet mellan två punkter i tid, skar du din matris från tmin till tmax och hitta maximal av den subarrayen. 2) Nu är begreppet glidande medelvärden mycket enkelt: tänk att jag har följande lista: 1,4, 1,5, 1,4, 1,5, 1,5. Jag kan släta ut det genom att ta medeltalet av två tal: 1,45, 1,45, 1,45, 1,5. Observera att det första numret är medeltalet 1,5 och 1,4 (andra och första siffrorna) den andra (nya listan) är genomsnittet av 1,4 och 1,5 (tredje och andra gamla listan) den tredje (nya listan) i genomsnitt 1,5 och 1,4 (fjärde och tredje), och så vidare. Jag kunde ha gjort det tre eller fyra år, eller n. Lägg märke till hur dataen är mycket mjukare. Ett bra sätt att se glidande medelvärden på jobbet är att gå till Google Finance, välj ett lager (försök Tesla Motors ganska flyktiga (TSLA)) och klicka på technicals längst ner i diagrammet. Välj Flytta genomsnittet med en given period och Exponentiell glidande medelvärde för att jämföra deras skillnader. Exponentiell glidande medelvärde är bara en annan utarbetande av detta, men vikter äldre data mindre än de nya data så är det ett sätt att förspänna utjämningen mot baksidan. Vänligen läs Wikipedia-posten. Så det här är mer en kommentar än ett svar, men den lilla kommentarrutan var bara för liten. Lycka till. Om du har problem med matte kan du gå med ett enkelt rörligt medel istället för exponentiellt. Så den produkt du får är de sista x-termerna dividerad med x. Obestämd pseudokod: Observera att du kommer att behöva hantera start - och slutdelarna av data eftersom det klart är att du inte kan räkna med de senaste 5 termerna när du är på din andra datapunkt. Det finns också effektivare sätt att beräkna detta glidande medelvärde (summa summan - äldsta nyaste), men det här är att få konceptet av vad som händer över. svarat 8 februari 12 kl 20:41 Exponential Moving Average Stock Modell skrivet av Matthew Mohorn En primär tillämpning av econofysics använder digital signalbehandlingsteknik för att filtrera och förutsäga marknadsdata, som är teoretiserad för att visa slumpmässig promenadrörelse. Ett exponentiellt rörligt medelvärde är ett verktyg som fysiker använder för att släta data från en insignal för att identifiera dess trender. Exponential Moving Average Stock Model implementerar tre typer av exponentiella glidmedel och tillåter användaren att ändra parametrarna för varje. Modellen gör det möjligt för användaren att se resultaten av exponentiella glidmedelvärden beräknade på den dagliga stängningskursen för New York Stock Exchange på sex kända företag. Det visar ett sätt att näringsidkare använder kausala filter för att jämföra marknadsdata och förutse nästa dags pris. Observera att den här resursen kräver minst version 1.6 av Java (JRE). Exponentiell rörlig genomsnittlig lagerkodskod Kodkodens ziparkiv innehåller en XML-representation av Exponentiell rörlig genomsnittslagermodell. Unzip detta arkiv i din EJS-arbetsyta för att kompilera och köra den här modellen med EJS. ladda ner 1050kb. zip Senast ändrad: 6 juni 2014 tidigare versioner