Mudança De Atraso Médio

Indicador de média móvel de zero-Lag Você terá acesso a todas as coisas da Igorad. A versão comercial inclui pctfilter. Aqui: o que o programador diz sobre isso: Este é provavelmente o melhor indicador relacionado ao MA que eu já vi. É como uma máquina de manchar dinheiro. Estou tentando construir uma EA. Testei a estratégia manualmente em dois pares AUDUSD e GBPUSD e fiquei espantado com os resultados. Você poderia me informar como posso obter a versão comercial Este indicador pode ser equivalente a milhares de dólares ou mesmo mais. Muito obrigado, Al Este é provavelmente o melhor indicador relacionado ao MA que já vi. É como uma máquina de manchar dinheiro. Estou tentando construir uma EA. Testei a estratégia manualmente em dois pares AUDUSD e GBPUSD e fiquei espantado com os resultados. Você poderia me informar como posso obter a versão comercial Este indicador pode ser equivalente a milhares de dólares ou mesmo mais. Muito obrigado, Al Pode você publicar um link para onde o NonLagMA v7.1 pode ser comprado com desconto. Inscrito em Ago 2006 Status: AKA DareDevil 527 Posts Aparsai. Estou feliz por você gostar. Ok, o comentário do programador que colo aqui não é mesmo para nonlagma, mas para outro MA, ele acabou de programar, encontrei mais avanço. Mas, talvez seja só eu quem não configurou o nonlagma. Acho que devemos manter esta discussão em privado, senhor. PM me, eu vou te contar mais. Tenho mais tendências seguindo ideias que não quero compartilhar publicamente. Ou registre-se no meu site. Todos os seguidores de tendência CONHECIDOS serão apenas bem-vindos. Clique no meu avatar para o link. Inclui você MuddBudha e MR. Tendência. Vocês são ambos bem-vindos e eu vou deixar vocês me referirem outros seguidores de tendências. Desculpe o resto. Seja conhecido publicando algo interessante. Este é provavelmente o melhor indicador relacionado ao MA que eu já vi. É como uma máquina de manchar dinheiro. Estou tentando construir uma EA. Testei a estratégia manualmente em dois pares AUDUSD e GBPUSD e fiquei espantado com os resultados. Você poderia me informar como posso obter a versão comercial Este indicador pode ser equivalente a milhares de dólares ou mesmo mais. Muito obrigado, Al O que quis dizer é que uma média móvel por definição tem que demitir-se (uma vez que é uma quota-média). Pequenos truques como ExponentialWeightedHulletc etc etc podem reduzir o atraso. Simplesmente não pode obtê-lo a zero sem que ele apenas se torne o próprio preço. É isso aí. É apenas se você disse que o indicador de média móvel em redução reduzida seria mais neste ponto. Eu posso ouvi-lo. Desculpe se eu não consegui-lo corretamente em primeiro lugar. Você está certo. Estas não são 100 médias móveis com atraso zero. No entanto, isso é o que eles são chamados de livros de texto e é assim que os desenvolvedores de tais indicadores os chamam. Eu estava procurando por esse indicador, então não tive escolha senão chamar isso da maneira como ele é chamado. Este é provavelmente o melhor indicador relacionado ao MA que eu já vi. É como uma máquina de manchar dinheiro. Estou tentando construir uma EA. Testei a estratégia manualmente em dois pares AUDUSD e GBPUSD e fiquei espantado com os resultados. Você poderia me informar como posso obter a versão comercial Este indicador pode ser equivalente a milhares de dólares ou mesmo mais. Muito bem, Al. O que você está falando aqui. A versão comercial ou a publicação aqui é obrigada por qualquer conselho. Don Life é caro, mas inclui uma viagem livre ao redor do sol. Na tabela acima, você pode ver a temperatura diária e abaixo é a média móvel de quotsimple da temperatura diária. A codificação de cores é usada para mostrar como os cálculos são feitos. Os primeiros três dias são 16, 19, 21, que produzem uma média de 3 dias de 18,67. O cálculo é muito simples. Dia 1 (16) Dia 2 (19) Dia 3 (21) 56, então, simplesmente dividimos 56 por 3 dias (como estamos fazendo uma média móvel de três dias) A declaração matemática correta para isso seria (161921) 3 A próxima etapa Na criação de uma verdadeira média móvel é rolar para a frente à direita por 1 número. Então, para o próximo valor, usaremos os dias 2, 3 e 4 Portanto (192120) 3 20 este procedimento se repete sempre que um novo valor ou um novo dia é adicionado à matriz de temperaturas. Você pode ver, claro, que 3 dias são necessários para produzir a média de três dias. Outro fator importante a entender é que essa ação de espera por três dias antes de calcular um valor produz um atraso na média que é gerada. Este atraso é conhecido como LAG. Se você olhar para a última temperatura de 21, você perceberá que a média de 18 dias de 18 é, na verdade, o quotLAGGING BEHINDquot. O gráfico abaixo é uma ilustração gráfica da temperatura diária e da média de três dias. Pontos-chave para lembrar As médias móveis produzem um valor de saída mais suave do que o valor real dos dados As médias móveis produzem um atraso conhecido como atraso. As médias móveis precisam de 3 dias para calcular o primeiro valor (se for necessária uma média de três dias) As médias móveis reduzem a flutuação e suavizam quotnoisequot (O ruído é um termo usado para flacidez irregulares e desordenadas). Exemplo de cálculo da média móvel de 6 dias. A tabela acima, você pode ver o preço diário do mercado de ações e, abaixo, é o quotsix dia, média móvel simples desse preço da ação. A codificação de cores é usada para mostrar como os cálculos são feitos. Os primeiros seis dias são laranja colorido 41,42,40,38,39,36 que produzem uma média de 6 dias de 39,33. O cálculo é muito simples e segue o mesmo método que o primeiro exemplo. No entanto, desta vez, os primeiros 6 dias são adicionados em conjunto e divididos por 6, pois desta vez uma média de 6 dias em vez de 3 dias, como foi usado no primeiro exemplo. Dia 1 (41) Dia 2 (42) Dia 3 (40) Dia 4 (38) Dia 5 (39) Dia 6 (36) 236 então simplesmente dividimos 236 nos 6 dias (como estamos fazendo uma média móvel de seis dias ) A declaração matemática correta para isso seria (414240383936) 6 A próxima etapa na criação de uma média móvel verdadeira é rolar para a frente pela direita por 1 número. Então, para o próximo valor, usaremos os dias 2, 3, 4, 5, 6, 7 O gráfico abaixo é uma ilustração gráfica do preço diário das ações e da média de seis dias do mesmo. A média móvel de 6 dias é claramente uma indicação mais suave do preço das ações. Observe o atraso (LAG) no tempo de resposta da linha média amarela. Acontece 3 dias depois do preço das ações. As médias móveis podem ser usadas para suavizar os dados erráticos, de modo a serem mais claras para entender e interpretar. Observe como a média móvel de 6 dias é mais suave do que a média móvel de 3 dias. Quanto mais dias (períodos) utilizados no cálculo, mais lisos se tornarão, e quanto mais atraso eles terão. Símbolo matemático para MÉDIA Outros tipos de média móvel e documentação de fórmulas Este exemplo mostra como usar filtros médios móveis e reescrever para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia em leituras horárias horárias, bem como remover o ruído indesejável da linha de um open - Medição de tensão de loop. O exemplo também mostra como alisar os níveis de um sinal de relógio, preservando as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover grandes outliers. Motivation Smoothing é como descobrimos padrões importantes em nossos dados, deixando de lado as coisas que não têm importância (ou seja, o ruído). Usamos a filtragem para executar esse alisamento. O objetivo do suavização é produzir mudanças lentas de valor, de modo que seja mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examina dados de entrada, você deseja suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto de Logan durante todo o mês de janeiro de 2011. Note que podemos visualizar visualmente o efeito que a hora do dia tem nas leituras de temperatura. Se você está interessado apenas na variação diária da temperatura ao longo do mês, as flutuações horárias só contribuem com o ruído, o que dificulta a discernição das variações diárias. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro médio móvel de comprimento N leva a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, nós construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja igualmente ponderado e contribua 124 para a média total. Isso nos dá a temperatura média em cada período de 24 horas. Retardamento do filtro Observe que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de nosso filtro de média móvel ter um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) 2 amostras. Podemos explicar esse atraso manualmente. Extraindo diferenças médias Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura geral. Para fazer isso, primeiro, subtrair os dados suavizados das medidas horárias de temperatura. Em seguida, segmente os dados diferenciados em dias e leve a média em todos os 31 dias do mês. Extraindo o envelope de pico Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa variável suave de como os altos e baixos do nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função de envelope para conectar altas e baixas extremas detectadas em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extremo alto e extremo baixo. Nós também podemos ter uma noção de como os altos e baixos estão tendendo tomando a média entre os dois extremos. Filtros médios em movimento ponderados Outros tipos de filtros médios móveis não pesam cada amostra de forma igual. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (12,12) n Este tipo de filtro se aproxima de uma curva normal para valores grandes de n. É útil para filtrar o ruído de alta freqüência para pequenos n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convolve 12 12 com ele próprio e, então, convoluciona a saída com 12 12 um número de vezes prescrito. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro exponencial de média móvel. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um grande tamanho de janela. Você ajusta um filtro de média móvel ponderada exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um maior valor de alfa terá menor alisamento. Amplie as leituras por um dia. Escolha o seu país