Mover código médio

Média móvel O indicador técnico da média móvel mostra o valor médio do preço do instrumento por 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. Alisado e ponderado. A média móvel pode ser calculada para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negócios ou outros indicadores. Muitas vezes, é o caso quando se usam médias móveis duplas. A única coisa em que as 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 nós estarmos falando de Simple Moving Average. Todos os preços do período de tempo em questão são de valor igual. A média móvel exponencial e a média móvel ponderada linear 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, aparece um sinal de compra, se o preço cai abaixo da média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de negociação, baseado na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no mercado bem no seu ponto mais baixo, e sua saída diretamente no pico. Permite atuar de acordo com a seguinte tendência: comprar logo depois que os preços chegam ao fundo e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis de indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador sobe acima de sua média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente provavelmente continuará: se o indicador cai abaixo da média móvel, isso 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 movimentada (SMMA) Média linear móvel ponderada (LWMA) Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um consultor especialista No MQL5 Wizard. Cálculo da média móvel simples (SMA) Simples, em outras palavras, a média móvel aritmetica é calculada resumindo os preços do fechamento do instrumento em um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Esse valor é então dividido pelo número desses períodos. SMA SUM (FECHAR (i), N) N SOM SUM FECHAR (i) período atual fechar preço N número de períodos de cálculo. Média de Movimento Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada pela adição de uma certa parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior da média móvel. Com médias móveis movidas exponivelmente, os preços de fechamento mais recentes são de maior valor. A média móvel exponencial de porcentagem de P será semelhante a: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) FECHAR (i) preço de fechamento atual EMA (i - 1) valor da Média Móvel De um período anterior P a porcentagem de uso do valor do preço. Média Mover Suavizada (SMMA) O primeiro valor dessa média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) A segunda média móvel é calculada de acordo com esta fórmula: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FECHAR (i)) N As médias móveis sucessivas são calculadas de acordo com a fórmula abaixo: PREVSUM SMMA (i-1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i-1) CLOSE (i)) N Soma sum SUM1 soma total dos preços de fechamento para N períodos é contado a partir da barra anterior PREVSUM suma lisa da barra anterior média SMMA (i-1) média movida da barra anterior SMMA (i) média lisa suavizada da barra atual (Exceto para o primeiro) FECHAR (i) preço de fechamento atual N período de suavização. Após as conversões aritméticas, a fórmula pode ser simplificada: SMMA (i) (SMMA (i-1) (N-1) FECHAR (i)) N Média linear móvel ponderada (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são De mais valor do que mais dados iniciais. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um certo coeficiente de peso: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM SUM CLOSE (i) preço de fechamento atual SUM (i, N) soma total dos coeficientes de peso N período de suavização. Sei que isso é realizável com o aumento de acordo com: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu mencionei e não encontrei nenhum exemplo adequado ou legível. Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números 1000 mais recentes como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso, experimentei usar uma matriz circular, uma média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular correspondiam melhor às minhas necessidades. 12 de junho 12 às 4:38 Se suas necessidades são simples, você pode tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador e, conforme seu código examina cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1, e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmmm, na verdade, não tenho certeza de que isso é adequado para você, agora que eu coloquei aqui. O problema é que 1000 é uma janela bastante longa para uma média móvel exponencial. Não tenho certeza se houver um alfa que espalhe a média nos últimos 1000 números, sem fluxo inferior no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou mais, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 às 4:44 1 na sua postagem. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Então isso permite que ele seja usado para calcular médias base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo decorrido desde a última atualização do acumulador for superior a 1 segundo, você deixa alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar o alfa ser (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho 12 às 6:21 Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os 1000 números mais recentes como amostra de dados. Observe que as atualizações abaixo atualizam o total como elementos como adicionados substituídos, evitando a passagem O (N) dispendiosa para calcular a soma - necessária para a demanda média. Total é feito um parâmetro diferente de T para suportar, e. Usando um longo tempo quando totalizando 1000 long s, um int para char s, ou um duplo para float total s. Isso é um pouco falho em que numsamples poderia ultrapassar o INTMAX - se você se importar, você poderia usar um sinal não assinado por muito tempo. Ou use um membro adicional de dados do bool para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez ao andar de bicicleta numsamples em torno da matriz (o melhor que renomeou algo inócuo como pos). Respondeu 12 de junho 12 às 5:19 um assume que quotvoid operator (T sample) quot é realmente quotvoid operatorltlt (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 às 11:52 oPless ahhh. Bem visto. Na verdade, eu quis dizer que ele seria um operador vazio () (amostra T), mas é claro que você poderia usar qualquer notação que você gostasse. Vou consertar, obrigado. Ndash Tony D 8 jun 14 às 14:27