MetaTrader 4 - Indicadores Divergência de convergência média móvel, indicador MACD para MetaTrader 4 A convergência média em mudança é a próxima tendência, indicador dinâmico seguinte. Indica a correlação entre duas médias móveis de preços. Diferença de Convergência Média em Movimento, MACD O Indicador Técnico de Convergência de Migração em Mudança é a diferença entre uma Média de Movimento Exponencial de 26 Períodos e 12 Períodos (EMA). Para mostrar claramente as oportunidades de compra, uma linha de sinal (média de indicadores de 9 períodos) é plotada no gráfico MACD. O MACD é o mais eficaz em mercados comerciais de grande balanço. Existem três formas populares de usar a Divisão de Convergência Média em Movimento: passagens cruzadas, condições de overbough de sustentação e divergências. A regra de negociação MACD básica é vender quando o MACD cai abaixo da linha de sinal. Da mesma forma, um sinal de compra ocorre quando a Divisão de convergência média móvel sobe acima de sua linha de sinal. Também é popular para buysell quando o MACD vai acima de zero. O MACD também é útil como um indicador overboughtoversold. Quando a média móvel mais curta se afasta dramaticamente da média móvel mais longa (ou seja, o MACD sobe), é provável que o preço de segurança seja excessivo e em breve retornará a níveis mais realistas. Uma indicação de que um fim da tendência atual pode ocorrer quando o MACD diverge da segurança. Uma divergência de alta ocorre quando o indicador de divergência de convergência média móvel está fazendo novos aumentos, enquanto os preços não atingem novos níveis elevados. Uma divergência de baixa ocorre quando o MACD está fazendo novos mínimos, enquanto os preços não atingem novos mínimos. Ambas as divergências são mais significativas quando ocorrem em níveis de sobrepassagem relativamente elevados. Cálculo de MACD O MACD é calculado subtraindo o valor de uma média móvel exponencial de 26 períodos de uma média móvel exponencial de 12 períodos. Uma média móvel simples pontilhada de 9 períodos do MACD (a linha de sinal) é então plotada em cima do MACD. MACD EMA (CLOSE, 12) - EMA (CLOSE, 26) SIGNAL SMA (MACD, 9) Onde: EMA a média móvel exponencial SMA a média móvel simples SINALINE a linha de sinal do indicador. Indicador Técnico DescriçãoMetaTrader 5 - Indicadores Triple Exponential Moving Average (TEMA) - indicador para MetaTrader 5 O princípio do cálculo é semelhante ao Double Exponential Moving Average (DEMA). O nome Triple Exponential Moving Average não reflete muito corretamente seu algoritmo. Esta é uma mistura única da média de suavização exponencial simples, dupla e tripla proporcionando menor atraso que cada uma delas separadamente. TEMA pode ser usado em vez de médias móveis tradicionais. Ele pode ser usado para suavizar dados de preços, bem como para suavizar outros indicadores. Indicador de Taxa de Mudança Exponencial Triplo Primeiro DEMA é calculado, então o erro de desvio de preço de DEMA é calculado: err (i) Preço (i) - DEMA (Preço, N, ii) err (i) - erro de DEMA atual Preço (i) - preço atual DEMA (Preço, N, i) - valor DEMA atual da série de preços com o período N. Em seguida, adicione valor da média exponencial do erro e obtenha TEMA: TEMA (i) DEMA (Preço, N, i) EMA (err, N, i) DEMA (Preço, N, i) EMA (Preço - EMA (Preço, N, i), N, i) DEMA (Preço, N, i) EMA (Preço - DEMA (Preço, N, i), N, i) 3 EMA (Preço, N, i) - 3 EMA2 (Preço, N I) EMA3 (Preço, N, i) EMA (err, N, i) - valor atual da média exponencial do erro de erro EMA2 (Preço, N, i) - valor atual do alinhamento de preços seqüencial duplo EMA3 (Preço , N, i) - valor atual da suavização trimestral de preços seqüencial. Eu essencialmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e preciso processar a saída em um Algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados para serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lido muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair, solicitado 8 de fevereiro às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): instanciar com o parâmetro de decaimento desejado (pode ser necessário que a sintonização esteja entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre uma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em arrays e seqüências com subscritos. (Eles também têm algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos da seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem incomodar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então é errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está indo para baixo). A menos que você tenha média de todos os seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizar, levando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e a média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados mais antigos inferiores aos novos dados, esta é uma maneira de polarizar o alisamento para trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e término dos dados, pois claramente você não pode significar os últimos 5 termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito de o que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc
No comments:
Post a Comment