MetaTrader 4 - Indikatoren. Moving Averages, MA - Indikator für MetaTrader 4.Die Moving Average Technical Indicator zeigt den durchschnittlichen Instrument Preis Wert für einen bestimmten Zeitraum Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, schätzt man den Instrument Preis für diesen Zeitraum As Die Preisänderungen, der gleitende Durchschnitt steigt oder sinkt Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten Einfache auch als arithmetische, exponentielle, geglättete und lineare gewichtete Bewegungsdurchschnitte können für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich Öffnungs - und Schlusskurse, Höchsten und niedrigsten Preisen, Handelsvolumen oder sonstigen Indikatoren Es ist oft der Fall, wenn doppelte Durchlaufwerte verwendet werden. Das einzige, wo sich die gleitenden Mittelwerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, Sind anders Wenn wir von einfachem gleitendem Durchschnitt sprechen, sind alle Preise des fraglichen Zeitraums gleich wert. Exponentielle und linear gewichtete Moving Averages legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Der gängigste Weg, um den Preis gleitenden Durchschnitt zu interpretieren, ist zu Vergleichen Sie ihre Dynamik mit der Preisaktion Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses Handelssystem, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist Nicht entworfen, um den Eintritt in den Markt direkt in seinem tiefsten Punkt, und seine Ausstieg direkt auf dem Gipfel Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln, um bald nach den Preisen zu erreichen, um den Boden zu kaufen und zu verkaufen, sobald die Preise erreicht haben Peak. Simple Moving Average SMA. Simple, mit anderen Worten, arithmetischen gleitenden Durchschnitt wird berechnet durch die Zusammenfassung der Preise der Instrumentenschließung über eine bestimmte Anzahl von einzelnen Perioden zum Beispiel, 12 Stunden Dieser Wert wird dann durch die Anzahl dieser Perioden geteilt. SMA SUM CLOSE, N N. Wenn N die Anzahl der Berechnungsperioden ist. Exponentielle Moving Average EMA. Exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt wird berechnet, indem man den gleitenden Durchschnitt eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert addiert. Mit exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten , Die neuesten Preise sind von mehr Wert P-Prozent exponentiellen gleitenden Durchschnitt wird aussehen. Wo SCHLIESSEN ich den Preis der aktuellen Periode Schließung EMA i-1 Exponentiell verschieben Durchschnitt der vorherigen Periode Schließung P der Prozentsatz der Verwendung des Preises value. Smoothed Moving Average SMMA. Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Durchschnittes wird berechnet als der einfache gleitende Durchschnitt SMA. SUM1 SUM CLOSE, N. Die zweiten und nachfolgenden gleitenden Durchschnitte werden nach dieser Formulierung berechnet. Wo SUM1 ist die Gesamtsumme der Schlusskurse für N Perioden SMMA1 ist der geglättete gleitende Durchschnitt des ersten Taktes SMMA i ist der geglättete gleitende Durchschnitt des aktuellen Stabes mit Ausnahme der ersten SCHLIESSEN I ist der aktuelle Schlusskurs N ist die Glättungsperiode. Linear Weighted Moving Average LWMA Des gewichteten gleitenden Durchschnittes sind die letzten Daten mehr wert als die früheren Daten Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem jeder der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Serie mit einem gewissen Gewichtskoeffizienten multipliziert wird. LWMA SUM Schließen ii, N SUM i, N. Wo SUMI, N ist die Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten. Moving Mittelwerte können auch auf Indikatoren angewendet werden Das ist, wo die Interpretation der Indikator Bewegungsdurchschnitte ist ähnlich wie die Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte, wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, dass Bedeutet, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich weitergehen wird, wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, bedeutet dies, dass es wahrscheinlich ist, weiter nach unten zu gehen. Hier sind die Arten von gleitenden Durchschnitten auf dem Diagramm. Simple Moving Average SMA. Exponential Moving Average EMA. Schwarzes Moving Average SMMA. Linear Weighted Moving Average LWMA. Ich weiß, das ist erreichbar mit Boost wie pro. But ich möchte wirklich vermeiden, Boost Ich habe gegoogelt und nicht gefunden, keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Basically Ich möchte die Bewegung zu verfolgen Durchschnitt eines laufenden Stroms von einem Strom von Gleitkommazahlen unter Verwendung der neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel. Was ist der einfachste Weg, dies zu erreichen. Ich experimentierte mit einem kreisförmigen Array, exponentiell gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und Fand heraus, dass die Ergebnisse aus dem Rundschreiben Array meine Bedürfnisse best. asked Jun 12 12 bei 4 38.Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Sie einfach, Sie machen eine Akkumulator-Variable, und als Ihr Code Schaut auf jede Probe, der Code aktualisiert den Akkumulator mit dem neuen Wert Du wählst eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen dies. Sie müssen nur einen Wert von Alpha, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur dauert etwa zu finden 1000 Samples. Hmm, ich bin mir eigentlich nicht sicher, dass dies für dich passiert ist, jetzt da ich es hier hinsetzen Das Problem ist, dass 1000 ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt ist Ich bin mir nicht sicher, dass es ein Alpha gibt, das das verbreiten würde Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma-Berechnung Aber wenn man einen kleineren Durchschnitt wünscht, wie 30 Zahlen oder so, ist dies eine sehr einfache und schnelle Art und Weise zu tun it. answered Jun 12 12 bei 4 44. 1 auf Dein Post Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein. So läßt man damit die Zeitbasis im Durchschnitt zB Bytes pro Sekunde berechnen Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, läßt man alpha 1 sein. Sie können alpha be usecs seit letztem Update 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21.Basically Ich möchte den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Streams von einem Strom von Gleitkommazahlen mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel verfolgen Die unten aktualisiert die Summe als Elemente als addiert ersetzt, vermeiden kostspielige ON-Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für den Durchschnitt - auf Nachfrage. Total ist ein anderer Parameter von T zu unterstützen, zB mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, an Int für char s oder ein doppeltes zu total float s. This ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn Sie sich vorstellen können, können Sie eine vorzeichenlose lange lange verwenden oder ein zusätzliches bool Datenelement verwenden, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst ist Gefüllt beim Radfahren numsamples um das Array am besten dann umbenannt etwas Unschuldiges wie pos. answered Jun 12 12 bei 5 19.on geht davon aus, dass void Operator T Probe ist eigentlich void Operator T Probe oPless Jun 8 14 bei 11 52. oPless ahhh gut gesichtet tatsächlich ich Bedeutete dafür, dass es void Betreiber T Probe, aber natürlich könnten Sie verwenden, was Notation Sie mochten, beheben, danke Tony D Juni 8 14 um 14 27.Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben zu implementieren. Ich habe festgestellt, dass ich ein bisschen optimieren kann, indem ich eine Fenstergröße wähle, die eine Kraft von zwei für Bit-Shifting anstatt zu teilen, aber nicht brauchen einen Puffer wäre schön Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes durchschnittliches Ergebnis auszudrücken Nur als eine Funktion des alten Ergebnisses und der neuen Probe. Erstellen Sie ein Beispiel gleitenden Durchschnitt, über ein Fenster von 4 Samples zu. Add neue Probe eA gleitenden Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden, aber für eine genaue Berechnung der gleitenden Durchschnitt haben Sie An die älteste Eingabeprobe in der Summe zu erinnern, dh die a in deinem Beispiel Für eine Länge N gleitenden Durchschnitt berechnen Sie. wo yn ist das Ausgangssignal und xn ist das Eingangssignal Eq 1 kann rekursiv geschrieben werden. So müssen Sie sich immer erinnern Die Probe x nN, um zu berechnen 2.As, die von Conrad Turner hervorgehoben werden, können Sie stattdessen ein unendlich langes exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus der Vergangenheit und dem aktuellen Eingang berechnen können. Aber das ist kein Standard Ungewichteter gleitender Durchschnitt, aber ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein kleineres Gewicht bekommen, aber zumindest in der Theorie vergisst man niemals die Gewichte, die in der Vergangenheit immer kleiner und kleiner werden. Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne Einzel-Item-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm Ich schrieb. Ich beginne mit 1 Probe und teilen durch 1, um die aktuelle avg. I dann fügen Sie anothe Probe und teilen durch 2 auf die aktuelle avg. Dies geht weiter, bis ich auf die Länge von Der Durchschnitt. Jede Zeit danach, füge ich in die neue Probe, bekomm den Durchschnitt und entferne diesen Durchschnitt von der total. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien wie ein guter Weg, es zu tun Ich dachte, es würde den Magen eines echten drehen Mathe Kerl aber, es stellt sich heraus, es ist eine der akzeptierten Möglichkeiten, es zu tun Und es funktioniert gut Nur daran erinnern, dass je höher Ihre Länge Je langsamer es folgt, was Sie folgen wollen Das mag nicht die meiste Zeit, aber wenn nach Satelliten , Wenn du langsam bist, könnte die Spur weit von der tatsächlichen Position entfernt sein und es wird schlecht aussehen Du könntest eine Lücke zwischen dem Sat und den hinteren Punkten haben Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um ausreichende Glättung zu bekommen und nicht zu bekommen Zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit dem geglätteten Pfad dots. answered 16. November 16 at 23 03.initialize total 0, count 0 jedes Mal sehen einen neuen value. Then ein input scanf, man add add total newValue, ein increment count, one divide Durchschnittliche Gesamtzählung. Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über alle Inputs. Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, würde es 4 Eingabevariablen erfordern, vielleicht kopiert jeder Eingang in einen älteren Eingabevariablen und berechnet dann den neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 Inputvariables, geteilt durch 4 rechte Verschiebung 2 wäre gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung. answered 3. Februar 15 um 4 06.That wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und nicht der gleitende Durchschnitt Als Zählimpuls wird größer die Auswirkungen von Jede neue Eingabe Probe wird verschwindend klein Hilmar 3. Februar 15 um 13 53. Ihre Antwort.2017 Stack Exchange, Inc.
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