Vektet Bevegelse Gjennomsnittet Kode

MetaTrader 4 - Indikatorer Flytende gjennomsnitt, MA-indikator for MetaTrader 4 Den bevegelige gjennomsnittlige tekniske indikatoren viser gjennomsnittlig instrumentprisverdi for en bestemt tidsperiode. Når man beregner glidende gjennomsnitt, utregner man instrumentprisen for denne tidsperioden. Etter hvert som prisen endres, øker eller øker det glidende gjennomsnittet. Det er fire forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt: Enkelt (også referert til som aritmetisk), eksponentiell, glatt og lineærvektet. Flytte gjennomsnitt kan beregnes for et sekvensielt datasett, inkludert åpnings - og sluttpriser, høyeste og laveste priser, handelsvolum eller andre indikatorer. Det er ofte tilfellet når dobbeltflyttende gjennomsnitt blir brukt. Det eneste der flytende gjennomsnitt av forskjellige typer avviger vesentlig fra hverandre, er når vektkoeffisienter, som tilordnes de nyeste dataene, er forskjellige. I tilfelle vi snakker om enkle glidende gjennomsnitt, er alle priser for den aktuelle tidsperioden likeverdige. Eksponentielle og lineære vektede flytteverdier legger til mer verdi til de siste prisene. Den vanligste måten å tolke prisgjennomsnittet på er å sammenligne dynamikken med prishandlingen. Når instrumentprisen stiger over det bevegelige gjennomsnittet, vises et kjøpesignal, hvis prisen faller under det bevegelige gjennomsnittet, er det et salgssignal. Dette handelssystemet, som er basert på det bevegelige gjennomsnittet, er ikke utformet for å gi inngang til markedet rett i sitt laveste punkt, og dens utgang rett på toppen. Det gjør det mulig å handle i henhold til følgende trend: Å kjøpe snart etter at prisene når bunnen, og å selge snart etter at prisene har nådd sin topp. Simple Moving Average (SMA) Enkelt, med andre ord beregnes aritmetisk glidende gjennomsnitt ved å oppsummere prisene på instrumentlukking over et bestemt antall enkeltperioder (for eksempel 12 timer). Denne verdien er så delt med antall slike perioder. SMA SUM (CLOSE, N) N Hvor: N er antall beregningsperioder. Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt beregnes ved å legge det glidende gjennomsnittet av en viss andel av gjeldende sluttkurs til forrige verdi. Med eksponensielt glattede glidende gjennomsnitt, er de siste prisene mer verdifulle. P-prosent eksponensielt glidende gjennomsnitt vil se ut: Hvor: Lukk (i) prisen på den nåværende perioden lukkingen EMA (i-1) Eksponentielt Flytende Gjennomsnittlig for forrige periode lukking P andelen av å bruke prisverdien. Smoothed Moving Average (SMMA) Den første verdien av dette glatte glidende gjennomsnittet beregnes som det enkle glidende gjennomsnittet (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) Det andre og følgende glidende gjennomsnitt beregnes i henhold til denne formelen: Hvor: SUM1 er summen av sluttkurs for N-perioder SMMA1 er det glattede glidende gjennomsnittet på den første linjen SMMA (i) er det glattede glidende gjennomsnittet for den nåværende linjen (unntatt den første) CLOSE (i) er den nåværende sluttkursen N er utjevningsperiode. Lineærvektet Flytende Gjennomsnitt (LWMA) Ved vektet glidende gjennomsnitt er de nyeste dataene av mer verdi enn mer tidlige data. Vektet glidende gjennomsnitt beregnes ved å multiplisere hver av sluttkursene i den vurderte serien, med en bestemt vektkoeffisient. LWMA SUM (Lukk (i) I, N) SUM (jeg, N) Hvor: SUM (jeg, N) er summen av vektkoeffisientene. Flytte gjennomsnitt kan også brukes på indikatorer. Det er her tolkningen av indikatorens glidende gjennomsnitt er i likhet med tolkningen av prisgennomsnittet: hvis indikatoren stiger over det glidende gjennomsnittet, betyr det at den stigende indikatorbevegelsen sannsynligvis vil fortsette: hvis indikatoren faller under glidende gjennomsnitt, vil dette betyr at det er sannsynlig å fortsette å gå nedover. Her er typene av bevegelige gjennomsnitt på diagrammet: Gjennomsnittlig flytende gjennomsnittlig (SMA) eksponentiell flytende gjennomsnittlig (EMA) glatt flytende gjennomsnittlig (SMMA) Lineærvektet flytende gjennomsnittlig (LWMA) 6.2 Flytende gjennomsnitt, ma 40 elecsales, rekkefølge 5 41 I den andre kolonnen av denne tabellen vises et glidende gjennomsnitt av rekkefølge 5, og gir et estimat av trendsyklusen. Den første verdien i denne kolonnen er gjennomsnittet av de fem første observasjonene (1989-1993). Den andre verdien i 5-MA kolonnen er gjennomsnittet av verdiene 1990-1994 og så videre. Hver verdi i 5-MA kolonnen er gjennomsnittet av observasjonene i femårsperioden sentrert på tilsvarende år. Det er ingen verdier for de to første årene eller de siste to årene fordi vi ikke har to observasjoner på hver side. I formelen ovenfor inneholder kolonne 5-MA verdiene for hatten med k2. For å se hva trendsyklusestimatet ser ut, plotter vi det sammen med de opprinnelige dataene i figur 6.7. plot 40 elecsales, main quotResidential electricity salesquot, ylab quotGWhquot. xlab quotYearquot 41 linjer 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quotredquot 41 Legg merke til hvordan trenden (i rødt) er jevnere enn de opprinnelige dataene og fanger hovedrørelsen til tidsseriene uten alle de små svingningene. Den bevegelige gjennomsnittlige metoden tillater ikke estimater av T hvor t er nær seriens ender, derfor strekker den røde linjen ikke til kantene på grafen på hver side. Senere vil vi bruke mer sofistikerte metoder for trendsyklusestimering som gjør det mulig å anslå estimater nær endepunktene. Ordren av det bevegelige gjennomsnittet bestemmer glattheten i trend-syklusestimatet. Generelt betyr en større ordre en jevnere kurve. Følgende graf viser effekten av å endre rekkefølgen på det bevegelige gjennomsnittet for el-salgsdata for bolig. Enkle bevegelige gjennomsnitt som disse er vanligvis av merkelig rekkefølge (f. eks. 3, 5, 7 osv.) Dette er slik at de er symmetriske: I et bevegelige gjennomsnitt av rekkefølge m2k1 er det k tidligere observasjoner, k senere observasjoner og midtobservasjonen som er i gjennomsnitt. Men hvis m var jevn, ville det ikke lenger være symmetrisk. Flytte gjennomsnitt av glidende gjennomsnitt Det er mulig å bruke et glidende gjennomsnitt til et glidende gjennomsnitt. En grunn til å gjøre dette er å lage en jevn rekkefølge som beveger gjennomsnittlig symmetrisk. For eksempel kan vi ta et glidende gjennomsnitt på rekkefølge 4, og deretter bruke et annet glidende gjennomsnitt av rekkefølge 2 til resultatene. I tabell 6.2 er dette gjort for de første årene av australske kvartalsvise ølproduksjonsdata. beer2 lt - window 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lt 40 øl2, ordre 4. senter FALSK 41 ma2x4 lt 40 øl2, orden 4. senter SANN 41 Notatet 2times4-MA i den siste kolonnen betyr en 4-MA etterfulgt av en 2-MA. Verdiene i siste kolonne er oppnådd ved å ta et glidende gjennomsnitt av rekkefølge 2 av verdiene i forrige kolonne. For eksempel er de to første verdiene i 4-MA-kolonnen 451,2 (443410420532) 4 og 448,8 (410420532433) 4. Den første verdien i kolonnen 2times4-MA er gjennomsnittet av disse to: 450,0 (451.2448.8) 2. Når en 2-MA følger et glidende gjennomsnitt av like rekkefølge (som 4), kalles det et sentrert glidende gjennomsnitt på rekkefølge 4. Dette skyldes at resultatene nå er symmetriske. For å se at dette er tilfelle, kan vi skrive 2times4-MA på følgende måte: start hodes amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Stor forsterker frac14y frac14y frac14y frac18y. ende Det er nå et veid gjennomsnitt av observasjoner, men det er symmetrisk. Andre kombinasjoner av bevegelige gjennomsnitt er også mulige. For eksempel brukes en 3times3-MA ofte, og består av et glidende gjennomsnitt av rekkefølge 3 etterfulgt av et annet glidende gjennomsnitt av rekkefølge 3. Generelt bør en jevn rekkefølge MA følges av en jevn rekkefølge MA for å gjøre den symmetrisk. På samme måte bør en merkelig ordre MA følges av en merkelig ordre MA. Beregner trendsyklusen med sesongdata Det vanligste bruket av sentrert glidende gjennomsnitt er å estimere trendsyklusen fra sesongdata. Vurder 2times4-MA: hatten frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Når det gjelder kvartalsdata, blir hvert kvartal av året gitt like vekt som de første og siste vilkårene gjelder for samme kvartal i påfølgende år. Følgelig vil sesongvariasjonen bli gjennomsnittet ut, og de resulterende verdiene av hat t vil ha liten eller ingen sesongvariasjon igjen. En lignende effekt ville bli oppnådd ved bruk av en 2 x 8-MA eller en 2 x 12-MA. Generelt er en 2-timers m-MA ekvivalent med et vektet glidende gjennomsnitt av rekkefølge m1 med alle observasjoner som tar vekt 1m unntatt de første og siste vilkårene som tar vekter 1 (2m). Så hvis sesongperioden er jevn og av rekkefølge m, bruk en 2-timers m-MA for å estimere trendsyklusen. Hvis sesongperioden er merkelig og av ordre m, bruk en m-MA for å estimere trendsyklusen. Spesielt kan en 2times 12-MA brukes til å estimere trendsyklusen av månedlige data, og en 7-MA kan brukes til å estimere utviklingssyklusen av daglige data. Andre valg for rekkefølgen av MA vil vanligvis resultere i at trend-syklus estimater blir forurenset av sesongmessigheten i dataene. Eksempel 6.2 Produksjon av elektrisk utstyr Figur 6.9 viser en 2times12-MA anvendt på ordreindeksen for elektrisk utstyr. Legg merke til at den glatte linjen viser ingen sesongmessighet, det er nesten det samme som trend-syklusen vist i figur 6.2, som ble estimert ved hjelp av en mye mer sofistikert metode enn flytende gjennomsnitt. Ethvert annet valg for rekkefølge av glidende gjennomsnitt (unntatt 24, 36, etc.) ville ha resultert i en jevn linje som viser noen sesongmessige svingninger. plott 40 elecequip, ylab quotNew ordre indexquot. Col quotgrayquot, hovedkurselektrisk produksjonsproduksjon (euroområde) kvitt 41 linjer 40 ma 40 elecequip, rekkefølge 12 41. kol quotequot 41 Veidede glidende gjennomsnitt Sammendrag av bevegelige gjennomsnitt resulterer i veide glidende gjennomsnitt. For eksempel er 2x4-MA diskutert ovenfor ekvivalent med en vektet 5-MA med vekter gitt av frac, frac, frac, frac, frac. Generelt kan en vektet m-MA skrives som hat t sum k aj y, hvor k (m-1) 2 og vekter er gitt med a, prikker, ak. Det er viktig at vektene alle summerer til en og at de er symmetriske slik at aj a. Den enkle m-MA er et spesielt tilfelle der alle vekter er lik 1m. En stor fordel ved vektede glidende gjennomsnitt er at de gir et jevnere estimat av trend-syklusen. I stedet for observasjoner som går inn og ut av beregningen i full vekt, økes vektene langsomt og senker sakte ned, noe som resulterer i en jevnere kurve. Noen spesifikke sett med vekter er mye brukt. Noen av disse er gitt i tabell 6.3. GjennomsnittSimple glidende gjennomsnitt GjennomsnittSimple glidende gjennomsnitt Du oppfordres til å løse denne oppgaven i henhold til oppgavebeskrivelsen, ved hjelp av hvilket som helst språk du kanskje kjenner. Beregner det enkle glidende gjennomsnittet av en rekke tall. Opprett en stateful funksjonsklasseinstans som tar en periode og returnerer en rutine som tar et tall som argument og returnerer et enkelt bevegelige gjennomsnitt av sine argumenter så langt. Et enkelt glidende gjennomsnitt er en metode for å beregne et gjennomsnitt av en strøm av tall ved å bare gjennomsnitts de siste 160 P 160 tallene fra strømmen, 160 hvor 160 P 160 er kjent som perioden. Det kan implementeres ved å kalle en initialiseringsrutine med 160 P 160 som argument 160 I (P) 160, som deretter skal returnere en rutine som når det kalles med individuelle suksessive medlemmer av en strøm av tall, beregner gjennomsnittet av (opp til), de siste 160 P 160 av dem, lar vi ringe denne 160 SMA (). Ordet 160 stateful 160 i oppgavebeskrivelsen henviser til behovet for 160 SMA () 160 for å huske visse opplysninger mellom samtaler til den: 160 Perioden, 160 P 160 En bestilt beholder med minst de siste 160 P 160 tallene fra hver av sine individuelle samtaler. Statlig 160 betyr også at etterfølgende samtaler til 160 I (), 160 initialisereren, 160 skal returnere separate rutiner som gjør 160 ikke 160 delte lagrede tilstander, slik at de kan brukes på to uavhengige datastrømmer. Pseudo-kode for en implementering av 160 SMA 160 er: Denne versjonen bruker en vedvarende kø for å holde de nyeste p-verdiene. Hver funksjon som returneres fra init-moving-gjennomsnittet har sin tilstand i et atom som holder en køverdi. Denne implementeringen bruker en sirkulær liste for å lagre tallene i vinduet ved begynnelsen av hver iterasjonspeker refererer til listecellen som holder verdien bare flyttet ut av vinduet og erstattes med den verdiskapende verdien. Bruke en Closure-redigering For øyeblikket kan denne sma ikke være nok fordi den tildeler en lukning på bunken. Noen rømningsanalyser kan fjerne heapfordelingen. Bruke en Struktur-redigering Denne versjonen unngår brønnallokering av lukkingen som holder dataene i stakkrammen til hovedfunksjonen. Samme utgang: For å unngå at floating point-tilnærmingene fortsetter å vokse opp og vokse, kan koden utføre en periodisk sum på hele sirkulær køarrangementet. Denne implementeringen produserer to (funksjon) objekter delingstilstand. Det er idiomatisk i E for å skille inngang fra utgang (les fra skriv) i stedet for å kombinere dem til en gjenstand. Strukturen er den samme som implementeringen av Standard DeviationE. Eliksirprogrammet nedenfor genererer en anonym funksjon med en innebygd periode p, som brukes som perioden for det enkle glidende gjennomsnittet. Kjøringsfunksjonen leser numerisk inngang og overfører den til den nyopprettede anonyme funksjonen, og kontrollerer deretter resultatet til STDOUT. Utgangen vises nedenfor, med gjennomsnittet, etterfulgt av gruppert inngang, som danner grunnlaget for hvert glidende gjennomsnitt. Erlang har nedleggelser, men uutviklede variabler. En løsning er da å bruke prosesser og en enkel melding som passerer basert API. Matrix-språk har rutiner for å beregne glidningsavstandene for en gitt rekkefølge av elementer. Det er mindre effektivt å sløyfe som i følgende kommandoer. Fortløpende ber om en inngang I. som legges til enden av en liste L1. L1 kan bli funnet ved å trykke på 2ND1, og det finnes gjennomsnitt i ListOPS Trykk ON for å avslutte programmet. Funksjon som returnerer en liste som inneholder gjennomsnittlig data for det medfølgende argumentet Program som returnerer en enkel verdi ved hver påkalling: listen er listen som gjennomsnitt: p er perioden: 5 returnerer gjennomsnittslisten: Eksempel 2: Bruke programmet movinav2 (jeg , 5) - Initialisere glidende gjennomsnittlig beregning, og definer periode på 5 movinav2 (3, x): x - nye data i listen (verdi 3), og resultatet lagres på variabel x og vises movinav2 (4, x) : x - nye data (verdi 4), og det nye resultatet blir lagret på variabel x, og vises (43) 2. Beskrivelse av funksjonen movinavg: variabel r - er resultatet (gjennomsnittslisten) som vil bli returnert variabel i - er indeksvariabelen, og den peker mot slutten av underlisten listen er i gjennomsnitt. variabel z - en hjelpesvariabel Funksjonen bruker variabel i for å bestemme hvilke verdier av listen som skal vurderes i neste gjennomsnittlige beregning. Ved hver iterasjon peker variabel jeg på den siste verdien i listen som vil bli brukt i gjennomsnittlig beregning. Så vi trenger bare å finne ut hvilken vil være den første verdien i listen. Vanligvis må du vurdere p-elementer, så det første elementet vil være det som er indeksert av (i-p1). Men ved de første iterasjonene vil denne beregningen vanligvis være negativ, slik at følgende ligning vil unngå negative indekser: maks (i-p1,1) eller, ordne ekningen, maks (i-p, 0) 1. Men antall elementer på de første iterasjonene vil også være mindre, den riktige verdien vil være (sluttindeks - startindeks 1) eller, ordne ligningen, (i - (maks (ip, 0) 1) 1) og deretter , (i-max (ip, 0)). Variabel z har den vanlige verdien (max (ip), 0) slik at begynnelsesindeksen vil være (z1) og tallfeltene vil være (iz) midt (liste, z1, iz) returnere listen over verdi som vil være gjennomsnittlig sum .) vil summe dem sum (.) (iz) ri vil gjennomsnittlig dem og lagre resultatet på riktig sted i resultatlisten fp1 oppretter en delvis søknad som fastsetter (i dette tilfellet) andre og tredje parametereWhat039s forskjellen mellom glidende gjennomsnitt og vektet glidende gjennomsnitt Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, ble beregnet ved hjelp av følgende formel: Basert på ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over perioden som er oppført ovenfor, 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris på AAPL