Moving Gjennomsnittet Igor

MetaTrader 4 - Indikatorer. Gjennomsnittlig gjennomsnitt, MA-indikator for MetaTrader 4.Den flytende gjennomsnittlige tekniske indikatoren viser gjennomsnittlig instrumentprisverdi for en viss tidsperiode Når man beregner det glidende gjennomsnittet, utregner man instrumentprisen for denne tidsperioden As Prisendringene, det bevegelige gjennomsnittet øker eller senker Det er fire forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt. Enkelt også referert til som aritmetisk, eksponentiell, glatt og linjært vektet Flytende gjennomsnitt kan beregnes for et sekvensielt datasett, inkludert åpnings - og sluttpriser, høyeste og laveste priser, handelsvolum eller andre indikatorer Det er ofte tilfellet når dobbeltflyttede gjennomsnitt brukes. Det eneste der flytende gjennomsnitt av forskjellige typer avviger vesentlig fra hverandre, er når vektkoeffisienter som tilordnes de nyeste dataene, er forskjellig Hvis vi snakker om enkle glidende gjennomsnitt, er alle priser for den aktuelle tidsperioden likeverdige i Expo vesentlige og lineære vektede bevegelige gjennomsnittsverdier legger mer verdi til de siste prisene Den vanligste måten å tolke prisen på glidende gjennomsnitt på er å sammenligne dynamikken med prishandlingen Når instrumentprisen stiger over det bevegelige gjennomsnittet, vises et kjøpssignal dersom prisen faller Under det bevegelige gjennomsnittet, har vi et salgssignal. Dette handelssystemet, som er basert på det bevegelige gjennomsnittet, er ikke designet for å gi inngang til markedet rett i sitt laveste punkt, og det går rett ut på toppen. Det tillater å handle i henhold til følgende trend å kjøpe snart etter at prisene har nådd bunnen, og å selge etter at prisene har nådd deres peak. Simple Moving Average SMA. Simple, med andre ord beregnes det aritmetiske glidende gjennomsnittet ved å oppsummere prisene på instrumentet lukking over et visst antall enkeltperioder, for eksempel 12 timer Denne verdien er så delt med antall slike perioder. SOM SUM CLOSE, N N. Hvor N er antall beregningsperioder. Eksponent Ial Moving Average EMA. Eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt beregnes ved å legge det glidende gjennomsnittet av en viss andel av gjeldende sluttkurs til forrige verdi. Med eksponensielt jevn glidende gjennomsnitt, er de siste prisene mer verdifulle. P-prosent eksponensielt glidende gjennomsnitt vil se ut like. Where CLOSE jeg prisen for den nåværende perioden lukning EMA i-1 eksponentielt Moving Gjennomsnittlig av forrige periode lukning P prosentandelen av å bruke prisverdien. Smoothed Moving Average SMMA. Den første verdien av dette glattende glidende gjennomsnitt beregnes som enkelt glidende gjennomsnitt SMA. SUM1 SUM CLOSE, N. De andre og etterfølgende glidende gjennomsnitt beregnes i henhold til denne formelen. Hvor SUM1 er summen av sluttkurs for N-perioder SMMA1 er det glatte glidende gjennomsnittet på den første linjen SMMA, jeg er den glatt flytende gjennomsnitt av nåværende bar unntatt den første SLUKKER jeg er den nåværende sluttkursen N er utjevningsperioden. Linjeviktet Flytende Gjennomsnittlig LWMA. I c av de veidende glidende gjennomsnittene, er de nyeste dataene mer verdifulle enn tidligere data. Vektet glidende gjennomsnitt beregnes ved å multiplisere hver av sluttkursene i den vurderte serien, med en bestemt vektkoeffisient. WMA SUM Lukk ii, N SUM jeg, N. Hvor SUM jeg er N den totale summen av vektkoeffisientene. Gjennomgang av gjennomsnitt kan også brukes på indikatorer Det er hvor tolkningen av indikatorens glidende gjennomsnitt er i likhet med tolkningen av prisforskyvningsverdier hvis indikatoren stiger over det glidende gjennomsnittet, det betyr at den stigende indikatorbevegelsen sannsynligvis vil fortsette hvis indikatoren faller under det bevegelige gjennomsnittet, dette betyr at det er sannsynlig å fortsette å gå nedover. Her er typer av bevegelige gjennomsnittsverdier på diagrammet. Simpel bevegelses gjennomsnittlig SMA. Eksponensiell flytende gjennomsnitt EMA. Smoothed Moving Gjennomsnittlig SMMA. Linear Weighted Moving Gjennomsnittlig LWMA. Smoothing fjerner kortsiktige variasjoner, eller støy for å avsløre den viktige underliggende unadulterated form av dat a. Igor s Glatt operasjon utfører boks, binomial og Savitzky-Golay utjevning De forskjellige utjevningsalgoritmene samler inngangsdata med forskjellige koeffisienter. Modeling er et slags lavpassfilter. Type utjevning og utjevningshastigheten endrer filterets s frekvensrespons. Gjennomsnittlig aka Boksutjevning. Den enkleste form for utjevning er det bevegelige gjennomsnittet som bare erstatter hver datavare med gjennomsnittet av nabobilder. For å unngå å skifte dataene, er det best å gjennomsnitt det samme antall verdier før og etter hvor gjennomsnittet beregnes I likningsform beregnes det bevegelige gjennomsnittet. Et annet uttrykk for denne typen utjevning er glidende gjennomsnitt, boksutjevning eller boksutjevning. Det kan implementeres ved å inkludere inngangsdata med en boksformet puls på 2 M 1 verdier alle lik 1 2 M 1 Vi kaller disse verdiene koeffisientene til utjevningskjernen. Binomial utjevning. Binomial utjevning er et gaussisk filter Det samler dataene dine med normaliserte koeffisienter avledet fra Pascal s-trekant på et nivå som tilsvarer utjevningsparameteren Algoritmen er hentet fra en artikkel av Marchand og Marmet 1983.Savitzky-Golay Smoothing. Savitzky-Golay utjevning bruker et annet sett med forhåndsforsterkede koeffisienter populært innen kjemi Det er en type av minste polare polynomial utjevning Mengden av utjevning styres av to parametere polynomial rekkefølge og antall poeng som brukes til å beregne hver jevn utgang verdi. Marchand, P og L Marmet, Binomial utjevning filter En måte å unngå noen fallgruver minst square polynomisk utjevning, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A og MJE Golay, utjevning og differensiering av data ved forenklet minste kvadratprosedyrer, Analytical Chemistry 36 1627-1639, 1964.Data Manipulation and Math. Igor gir et omfattende bibliotek med matematikk og data manipulasjonsrutiner og Igor s array-orientert aritmetikk gjør komplekse operasjoner et snap. Igor gir alle matematiske operatører og funksjoner du ville forvente - og så noen Du kan raskt finne ønsket funksjon eller operasjon ved hjelp av Igors praktiske hjelpebrowser som illustrert til høyre. Mange av Igors algoritmer er fra Numerical Recipes og LAPACKs numeriske bibliotek. Array-aritmetikk er Den mest fleksible og kraftige delen av Igor s analysefunksjon Det lar deg skrive oppdragsoppgaver som fungerer på en hel Array eller på en delmengde av en Array mye som du vil skrive et oppdrag til en enkelt variabel i et standard programmeringsspråk. Du kan Få tilgang til alle de vanligste operasjonene via brukervennlige dialoger Senere, som du lærer fra å se på når dialogene syntetiserer kommandoer, kan du skrive direkte på Igor s kommandolinje eller skrive rutiner for å utføre spesialiserte operasjoner. For eksempel, her er kommandolinjene som lager dataene og bildeplottet vist til høyre. Dialogen som skapte den siste kommandoen, kan sees her. I tillegg til aritmetikk gir Igor også en matrise matematikkfasilitet som gjør det enkelt å utføre matrise manipulasjoner som matrise multiplikasjon og punktprodukt ved hjelp av en naturlig syntaks. Her er noen av data manipuleringsmetodene som tilbys i Igor Interpolation Igor har en rekke interpoleringsverktøy som er utviklet for ulike applikasjoner. Endimensjonal datavektorer kan interpoleres ved hjelp av lineær, kubisk spline og utjevning av spline-metoder. 2D-matrisedata kan bruke bilinære, splines, Kriging og Voroni, mens 3D-volumdata kan behandles med trilinære og barycentriske metoder. Integrasjon og differensiering Differensierings - og integrasjonsoperasjonene gir en rekke algoritmer for drift på endimensjonal bølgeform og XY-data Disse operasjonene kan enten erstatte de opprinnelige dataene eller opprette et nytt datasett med resultatene. Den enkleste måten å bruke disse operasjonene på er via dialoger tilgjengelig fra analyse-menyen. Disse praktiske dialogene gir deg også mulighet for grafting Resultatene Sortering Sortering opererer sorterer en eller flere 1D numeriske eller tex t datasett i stigende eller synkende rekkefølge Flere sorteringsnøkler støttes for tilfeller der den første nøkkelen har identiske verdier MakeIndex og IndexSort er også gitt for ekstra fleksibilitet Ekstraksjon Utdragsoperasjonen gjør det enkelt å trekke ut delsett av data som samsvarer med bestemte kriterier. For eksempel , oppretter et nytt datasett som heter dest som inneholder verdier fra soruce som er mellom 10 og 20 Du kan også finne indeksverdiene der uttrykket er sant, slik at du kan få tilgang til delmengden på plass. Utjevning Igor har tre innebygde algoritmer. Hver effektiviserer forutsetninger utjevningskoeffisienter i henhold til utjevningsparametrene, og erstatter deretter hver databølge med bølgekonvolusjonen med koeffisientene Bulit-in-metodene er. Binomial utjevning Binomial utjevning er et Gauss-filter. Det er det skarpeste filteret som ikke vil forårsake ringing på et trinn eller en impuls. Savitzky-Golay utjevning Savitzky-Golay utjevning bruker et annet sett med forhåndsdefinerte coe fficients populært innen kjemi Det er en type minst polarom utjevning Mengden av utjevning styres av to parametere polynomial rekkefølge og antall poeng som brukes til å beregne hver jevn utgang verdi. Box Smoothing Box utjevning ligner en bevegelse gjennomsnitt, bortsett fra at like antall punkter før og etter glatt verdi er i gjennomsnitt sammen med glatt verdi. I tillegg til innebygd utjevning kan du utføre utjevning eller et hvilket som helst annet finitivt impulsrespons type filter ved å bruke dine egne koeffisienter med SmoothCustom drift Hver jevn type, inkludert SmoothCustom, kan velge fra flere end-effektalgoritmer.