Moving Genomsnittet Igor

MetaTrader 4 - Indikatorer. Medelvärdena, MA-indikator för MetaTrader 4. Den rörliga genomsnittliga tekniska indikatorn visar medelvärdet för instrumentpriset under en viss tidsperiod När man beräknar glidande medelvärde, utgår man med instrumentpriset för denna tidsperiod As Prisförändringar, det rörliga genomsnittet ökar eller minskar Det finns fyra olika typer av glidande medelvärden Enkla även refererade till som aritmetiska, exponentiella, släta och linjära viktiga rörliga medelvärden kan beräknas för varje sekventiell dataset, inklusive öppnings - och slutkurser, Högsta och lägsta priser, handelsvolym eller andra indikatorer Det är ofta fallet när dubbla rörliga medelvärden används. Det enda där rörliga medelvärden av olika typer skiljer sig avsevärt från varandra är när viktkoefficienter som tilldelas de senaste uppgifterna, Är olika Om vi ​​pratar om enkla glidande medelvärden är alla priser för den aktuella tidsperioden lika med Expo Nämnda och linjärt viktade rörliga medelvärden bifogar mer värde till de senaste priserna Det vanligaste sättet att tolka prisglidande medelvärdet är att jämföra dynamiken med prisåtgärden När instrumentpriset stiger över sitt glidande medelvärde visas en köpsignal om priset faller Under det glidande genomsnittet har vi en säljesignal. Detta handelssystem, som är baserat på det rörliga genomsnittet, är inte utformat för att ge inträde till marknaden rätt i sin lägsta punkt och dess utgång höger på toppen. Det gör det möjligt att agera Enligt följande trend att köpa snart efter att priserna har nått botten och att sälja snart efter att priserna har nått sin peak. Simple Moving Average SMA. Simple, med andra ord beräknas det aritmetiska rörliga genomsnittet genom att summera priserna på instrumentet Stängning över ett visst antal enskilda perioder till exempel 12 timmar Detta värde divideras därefter med antalet sådana perioder. SMA SUM CLOSE, N N. Where N är antalet beräkningsperioder. Exponenten Ial Moving Average EMA. Exponentially smoothed glidande medelvärde beräknas genom att lägga det glidande medlet av en viss andel av nuvarande slutkurs till föregående värde. Med exponentiellt jämn glidande medelvärde är de senaste priserna mer värde. P-procent exponentiella glidande medel kommer att se ut like. Where CLOSE i priset för den aktuella periodens stängning EMA i-1 Exponentially Moving Medelvärde av föregående periodens stängning P Andelen av att använda prisvärdet. Smoothed Moving Average SMMA. Det första värdet av detta glattade glidande medelvärde beräknas som Enkelt glidande medelvärde SMA. SUM1 SUM CLOSE, N. De andra och efterföljande glidande medelvärdena beräknas enligt denna formel. Var SUM1 är summan av slutkurserna för N-perioder SMMA1 är det glattade glidande medlet på den första stapeln SMMA, jag är den slätat glidande medelvärde för den aktuella fältet med undantag för den första CLOSE I är det aktuella stängningskurset N är utjämningsperioden. Långviktad rörlig genomsnittsvärde LWMA. I c Av de viktade glidande medelvärdena är de senaste uppgifterna mer värdefulla än mer tidiga data. Viktat glidande medelvärde beräknas genom att multiplicera var och en av slutkurserna inom den ifrågavarande serien med en viss viktkoefficient. LWMA SUM Stäng ii, N SUM jag, N. Var SUM I, N är den totala summan av viktkoefficienter. Möjliga medelvärden kan också tillämpas på indikatorer Det är var tolkningen av indikatorrörelserna är liknande tolkningen av prisförskjutande medelvärden om indikatorn stiger över dess glidande medelvärde, Det betyder att den stigande indikatorrörelsen sannolikt kommer att fortsätta om indikatorn faller under dess glidande medelvärde, det betyder att det sannolikt fortsätter att gå nedåt. Det är de typer av glidande medelvärden på diagrammet. Förskjutande medelvärde SMA. Exponential Moving Average EMA. Smoothed Moving Average SMMA. Linear Weighted Moving Average LWMA. Smoothing avlägsnar kortsiktiga variationer eller buller för att avslöja den viktiga underliggande unadulterade formen av datan A. Igor s Smidig operation utför box, binomial och Savitzky-Golay utjämning De olika utjämningsalgoritmerna sammanfaller ingångsdata med olika koefficienter. Möjning är ett slags lågpassfilter. Typen av utjämning och mängden utjämning ändrar filtrets s Frequency Response. Moving Average aka Box-utjämning. Den enklaste formen av utjämning är det glidande medelvärdet som helt enkelt ersätter varje datavärde med genomsnittet av närliggande värden. För att undvika att skifta data är det bäst att genomsnittsa samma antal värden före och efter var Medelvärdet beräknas I ekvationsform beräknas glidande medelvärde. En annan term för denna typ av utjämning är glidande medelvärde, lådutjämning eller boxningsutjämning. Det kan implementeras genom att ingå ingångsdata med en lådformad puls av 2 M 1 värderar alla lika med 1 2 M 1 Vi kallar dessa värden koefficienterna i utjämningskärnan. Binomial utjämning. Binomial utjämning är ett Gaussian filter Det sammanfogar dina data med Normaliserade koefficienter härledda från Pascal s-triangeln på en nivå som motsvarar utjämningsparametern Algoritmen är härledd från en artikel av Marchand och Marmet 1983.Savitzky-Golay Smoothing. Savitzky-Golay utjämning använder en annan uppsättning precomputerade koefficienter som är populära inom kemiområdet Det är en typ av minsta kvadratiska polynomial utjämning Möjden av utjämning styrs av två parametrar polynomiell ordning och antalet punkter som används för att beräkna varje utjämnat utgångsvärde. Marchand, P och L Marmet, Binomial utjämningsfilter En väg för att undvika vissa fallgropar Av minsta kvadratpolynom utjämning, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A och MJE Golay, utjämning och differentiering av data genom förenklade minsta kvadratprocedurer, Analytical Chemistry 36 1627-1639, 1964.Data Manipulation and Math. Igor tillhandahåller ett omfattande bibliotek med matematik och data manipulationsrutiner och Igor s array-orienterade aritmetiska gör komplexa operationer en snap. Igor ger alla matematiska operatörer och funktioner som du kan förvänta dig - och sedan några Du kan snabbt hitta önskad funktion eller operation med hjälp av Igors praktiska hjälpbrowser som illustrerad till höger. Många av Igors algoritmer är från Numerical Recipes och LAPACKs numeriska bibliotek. Array-aritmetik är Den mest flexibla och kraftfulla delen av Igors analysfunktion Det gör att du kan skriva uppdragsinställningar som fungerar på en hel uppsättning eller på en delmängd av en Array mycket som du skulle skriva ett uppdrag till en enda variabel i ett standardprogrammeringsspråk. Du kan få tillgång till alla de vanligaste operationerna via användarvänliga dialoger Senare, som du lär dig av att titta på när dialogrutorna syntetiserar kommandon, kan du skriva direkt på Igor s kommandorad eller skriva rutiner för att utföra specialiserade operationer. Till exempel, här är kommandoraden som skapar data och bildbilden som visas till höger. Dialogrutan som skapade det sista kommandot kan ses här. Förutom aritmetik ger Igor också en matris matematik anläggning som gör det enkelt att utföra matris manipuleringar som matris multiplicera och punktprodukt med en naturlig syntax. Här är några av de data manipuleringsmetoder som tillhandahålls i Igor Interpolation Igor har ett antal interpoleringsverktyg som är utformade för olika applikationer Endimensionell Datavektorer kan interpoleras med linjär, kubisk spline och utjämning av spline-metoder. 2D-matrisdata kan använda bilinära splines, Kriging och Voroni, medan 3D-volyldata kan behandlas med trilinära och barycentriska metoder. Integration och differentiering Differentierings - och integrationsoperationerna ger ett antal algoritmer för drift på endimensionell vågform och XY-data Dessa operationer kan antingen ersätta de ursprungliga data eller skapa en ny dataset med resultaten. Det enklaste sättet att använda dessa operationer är via dialogrutor tillgängliga från analysmenyn. Dessa praktiska dialoger ger även grafik Resultaten Sortering Sort-funktionen sorterar en eller flera 1D numeriska eller tex T dataset i stigande eller nedåtgående ordning Multipla sorteringsnycklar stöds för fall där den första nyckeln har identiska värden MakeIndex och IndexSort finns också för extra flexibilitet Extraction Extract-operationen gör det enkelt att extrahera delsatser av data som överensstämmer med specifika kriterier. Till exempel Skapar en ny dataset som heter dest som innehåller värden från soruce som är mellan 10 och 20 Du kan också hitta indexvärdena där uttrycket är sant så att du kan komma åt delmängden på plats. Utjämning Igor har tre inbyggda algoritmer. Varje effektivt precomputes Utjämningskoefficienter enligt utjämningsparametrarna och ersätter sedan varje datavåg med vågens konvolvering med koefficienterna. Inbuleringsmetoderna är binomialutjämning. Binomialutjämningsoperationen är ett gaussiskt filter. Det är det skarpaste filtret som inte kommer att orsaka ringen På ett steg eller en impuls. Savitzky-Golay Utjämning Savitzky-Golay utjämning använder en annan uppsättning precomputed coe fficients populär inom kemiområdet Det är en typ av minsta kvadratiska polynomial utjämning Mängden utjämning styrs av två parametrar polynomordningen och antalet punkter som används för att beräkna varje jämn utmatningsvärde. Utjämning av utjämningslådor liknar en rörelse medeltal, förutom att lika många punkter före och efter det släta värdet är medelvärde tillsammans med det jämnaste värdet. Förutom inbyggd utjämning kan du utföra utjämning eller något annat ändamålsenligt filter med hjälp av egna koefficienter med SmoothCustom Operation Varje smidig typ, inklusive SmoothCustom, kan välja mellan flera effekt-algoritmer.