Ich möchte den Winkel von Moving Average 10 berechnen. Doppel-MAShift1 iMA (NULL, 0, MA, 0, MODESMA, PRICECLOSE, 3) Doppel-MAShift3 iMA (NULL, 0, MA, 0, MODESMA, PRICECLOSE, 7) (MathTan ((MASHift1-MAShift3) (WindowPriceMax () - WindowPriceMin ())) ((Test-0.0) WindowBarsPerChart ()))) 1803.14 scheint es, falsche Winkel zu berechnen , Ich bekomme Antworten ohne Sinn, ich möchte überprüfen, was ist der Winkel zwischen 3 und 7 Schichten zurück. Sie können nicht richtig den Winkel des gleitenden Durchschnittes berechnen, weil das von der Amplitude des Diagramms abhängt (wie viele Balken im Diagramm angezeigt werden) und ist daher eine sehr disfunktionale Art, Daten zu analisieren. Aber Sie können die Veränderung des gleitenden Mittels über die Zeit berechnen: Wenn es über 0 ist, bedeutet dies, dass es steigt. Wenn nicht, fällt. Dann können Sie die in einer Balkenanzeige (wie OsMA oder Awesome) zu malen und die Informationen visuell zu malen. Sie können nicht richtig den Winkel des gleitenden Durchschnittes berechnen, weil das von der Amplitude des Diagramms abhängt (wie viele Balken im Diagramm angezeigt werden) und ist daher eine sehr disfunktionale Art, Daten zu analisieren. Aber Sie können die Veränderung des gleitenden Mittels über die Zeit berechnen: Wenn es über 0 ist, bedeutet dies, dass es steigt. Wenn nicht, fällt. Dann können Sie die in einer Balkenanzeige (wie OsMA oder Awesome) zu malen und die Informationen visuell zu malen. So dass Sie sagen, es nur visuell cant Ich berechne es logicallyHow bekomme ich den Winkel eines gleitenden Durchschnitt, der auf einem Diagramm gezeichnet wird Zum Beispiel: Ich habe 2 bis 3 gleitende Durchschnitte auf meine Charts gezeichnet. Basierend auf dem Winkel (f. e 60 Grad) habe ich einen Indikator, wie stark der aktuelle Aufwärtstrend ist. Soll ich den Winkel selber berechnen, basierend auf den MA-Werten der f. e. Letzte 10 Kerzen, oder sollte ich die ObjectGet () - Funktion Ich habe versucht, die letztere, aber Sie müssen einen Namen angeben, und da alle meine MAs den gleichen Namen haben (und ich sehe nicht, wie kann ich sie ändern), theres nichts Herauskommen. (Theyre wirklich die gleichen MAs, aber basiert auf nahen, hohen und niedrigen Preisen). Jede mögliche Hilfe würde sehr geschätzt Dank im Voraus. Der Winkel hängt davon ab, wie viel Zeit Sie auf der horizontalen Achse haben. Angenommen, Ihr Diagramm zeigt 2 Tage, und Sie ändern das auf 1 Tag, wird der Winkel kleiner. So schlage ich vor, dass Sie nicht einen Winkel verwenden, aber etwas wie quotaverage Unterschied in den Zacken pro timeframequot. Das bedeutet: Nehmen Sie den Wertunterschied von MA1 und MA2 und teilen Sie ihn durch die Anzahl der Zeitrahmen zwischen dem Moment der MAs und dem Moment, in dem Sie den Winkel wünschen. Danke für den Vorschlag. Hört sich gut an. In der Tat, ich habe bereits etwas Arbeit Aber es braucht ein wenig Tweaking. Sie können nicht messen eine Ecke der Neigung einer Geraden auf dem Zeitplan, weil haben unterschiedliche Einheiten - der Preis und die Zeit. Es ist möglich, nur ähnlich mit ähnlichen (ähnlich wie) zu messen. In diesem Fall versuchen Sie, eine Ecke der Neigung einer Geraden auf dem Zeitplan zu messen, ausgedrückt durch Pixel. Sie können authentische Maßnahme nur Geschwindigkeit der Änderung des Preises in Bezug auf Point-Einheit für eine Time-Einheit. Gann Fan Lines von Gann Fan werden in verschiedenen Winkeln s gebaut. MT kann die Winkelfunktion auf der Basis von Bildschirmpixeln (trans von zwei Werten und zweimal coodiniert) liefern. Da Angle ist besser für Leute zu beobachten. (WindowPriceMax () - WindowPriceMin ())) ((shift2-shift1) WindowBarsPerChart ()))) 1803.14 Ich stimme voll und ganz zu Ihnen. Angles Materie und sie werden die ganze Zeit verwendet. Ich interessiere mich für die Formel, die Sie geschrieben haben. Ich habe immer den Winkel mit der folgenden Formel: Slope wird in einer anderen Funktion berechnet. Anglefactor-Steuerelemente für das Format des Yen. Jedenfalls wird es nah, aber seine immer noch nicht richtig. Wenn ich Ihre Formel stattdessen, bekomme ich eine Division durch Null Fehler in der Strategie-Tester. Ist dies, weil die Fenster-Funktionen nicht innerhalb des Testers arbeiten oder habe ich etwas falsch machen Besonderheiten des Optimierungsprozesses Nichts wird in der Zeitschrift ausgegeben (entweder Print () - Funktion) Dies wurde getan, um die Prüfung zu beschleunigen und Speicherplatz zu sparen. Wenn vollständige Protokolle ausgegeben werden die Journaldateien benötigen Hunderte von MByte. Zeichnungsobjekte werden nicht gesetzt Die Objekte sind deaktiviert, um die Prüfung zu beschleunigen. Es wird verwendet, um die Tabelle und das Diagramm mit Testergebnissen zu verstümmeln, die Möglichkeit, sehr schlechte Ergebnisse zu überspringen, wird verwendet. Diese Funktion kann im Kontextmenü von quotOptimization Resultsquot - gt ampquotSkip unbrauchbare Resultsquot-Registerkarte aktiviert werden. Hinweis. Basierend auf Bildschirmpixeln. Dx, dy sollte in der gleichen Einheit, am besten trans auf Bildschirm-Pixel. (WindowPriceMax () - WindowPriceMin ())) ((shift2-shift1) WindowBarsPerChart ()))) 1803.14 dividieren durch Null-Fehler (MathArctan). Check (shift2-shift1) sollte vor der Berechnung nicht gleich NULL sein. Ich teste sie auf der neuesten Version 203. Ich teste sie nicht beim Testen von EA. Ich möchte Ihnen meine tiefste Wertschätzung für die Formel geben, die Sie geteilt haben. Ich reagierte nicht früher, weil ich fertig war, meine EA zusammen zu erhalten. Klappt wunderbar. Frieden und Goodwill. - The Wheel of FireMoving-Mittelwerte: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnittswerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald dies bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Messwerte siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: Wie Sie sie verwenden
No comments:
Post a Comment