MetaTrader 4 - Experts Moving Average - Experte für MetaTrader 4 Der Moving Average Experte für die Bildung von Handelssignalen verwendet einen gleitenden Durchschnitt. Das Öffnen und Schließen von Positionen erfolgt, wenn der gleitende Durchschnitt den Preis an der kürzlich gebildeten Bar erfüllt (Barindex entspricht 1). Die Losgröße wird nach einem speziellen Algorithmus optimiert. Der Gutachter analysiert die Übereinstimmung zwischen dem gleitenden Durchschnitt und dem Marktpreisdiagramm. Die Überprüfung wird von der Funktion CheckForOpen () durchgeführt. Wenn der gleitende Durchschnitt auf die Bar trifft, so dass der erste höher ist als der offene Preis, aber niedriger als der Schlusskurs, wird die BUY-Position geöffnet. Wenn der gleitende Durchschnitt auf die Bar trifft, so dass ersterer niedriger ist als der offene Preis, aber höher als der Schlusskurs, wird die SELL-Position geöffnet. Das im Experten verwendete Money Management ist sehr einfach, aber effektiv: Die Kontrolle über jedes Positionsvolumen wird in Abhängigkeit von den bisherigen Transaktionsergebnissen durchgeführt. Dieser Algorithmus wird durch die Funktion LotsOptimized () implementiert. Die Basis-Losgröße wird auf Basis des maximal zulässigen Risikos berechnet: Der Parameter MaximumRisk zeigt für jede Transaktion den Grundrisikoprozentsatz an. Sie besitzt üblicherweise einen Wert zwischen 0,01 (1) und 1 (100). Wenn beispielsweise die freie Marge (AccountFreeMargin) 20.500 beträgt und die Regeln des Kapitalmanagements das Risiko von 2 verwenden, wird die Grundlosgröße 20500 0,02 1000 0,41 betragen. Es ist sehr wichtig, die Losgrößengenauigkeit zu kontrollieren und das Ergebnis mit den zulässigen Werten zu normalisieren. Normalerweise sind Fraktionen mit einer Stufe von 0,1 erlaubt. Eine Transaktion mit einem Volumen von 0,41 wird nicht durchgeführt. Zur Normalisierung wird die NormalizeDouble () - Funktion mit Genauigkeit bis zu einem Zeichen nach dem Punkt verwendet. Dies führt zu der Grundmenge von 0,4. Die Basispreisberechnung auf Basis der freien Marge erlaubt es, die Betriebsvolumina je nach Handelserfolg zu erhöhen, d. h. den Handel mit Reinvestitionen zu handeln. Dies ist der grundlegende Mechanismus mit obligatorischem Kapitalmanagement zur Steigerung der Effizienz des Handels. DecreaseFactor ist das Ausmaß, in dem die Losgröße nach dem unrentablen Handel reduziert wird. Normale Werte sind 2,3,4,5. Wenn die vorhergehenden Transaktionen unrentabel waren, verringern sich die nachfolgenden Volumina um einen Faktor von DecreaseFactor, um durch die unrentable Periode zu warten. Dies ist der Hauptfaktor im Kapitalmanagementalgorithmus. Die Idee ist sehr einfach: Wenn der Handel erfolgreich wächst, arbeitet der Experte mit dem Grundposten, der maximalen Profit macht. Nach der ersten unrentablen Transaktion wird der Experte die Geschwindigkeit reduzieren, bis eine neue positive Transaktion erfolgt. Der Algorithmus erlaubt es, die Geschwindigkeitsreduzierung zu deaktivieren, dafür muss man DecreaseFactor 0 angeben. Die Höhe der letzten aufeinanderfolgenden unrentablen Transaktionen wird in der Handelsgeschichte berechnet. Das Basislos wird auf dieser Basis neu berechnet: Der Algorithmus erlaubt es also, das durch eine Reihe von unrentablen Transaktionen auftretende Risiko effektiv zu reduzieren. Die Losgröße wird am Ende der Funktion obligatorisch auf die minimal zulässige Losgröße überprüft Können die zuvor durchgeführten Berechnungen zu Los 0 führen: Der Experte ist hauptsächlich für den täglichen Arbeitsablauf und im Testmodus bestimmt - für die Durchführung zu engen Preisen. Es wird nur beim Öffnen einer neuen Bar handeln, deshalb werden die Modi der Tick-Modellierung nicht benötigt. Testergebnisse sind im Bericht dargestellt. Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben Ive gefunden, dass ich ein bisschen optimieren können, indem Sie eine Fenstergröße, die eine Macht von zwei, um für Bit - Verschieben statt zu trennen, aber nicht brauchen einen Puffer wäre schön. Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes Durchschnittsergebnis nur als Funktion des alten Ergebnisses und des neuen Beispiels auszudrücken, definieren Sie einen beispielhaften gleitenden Durchschnitt in einem Fenster von 4 Proben: Add new sample e: Ein gleitender Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden , Aber für eine exakte Berechnung des gleitenden Durchschnitts müssen Sie sich an die älteste Eingangsabfrage in der Summe (dh die a in Ihrem Beispiel) erinnern. Für einen N-gleitenden Durchschnitt berechnen Sie: wobei yn das Ausgangssignal und xn das Eingangssignal ist. Gl. (1) können rekursiv geschrieben werden, also müssen Sie sich stets an die Stichprobe xn-N erinnern, um (2) zu berechnen. Wie von Conrad Turner angemerkt, können Sie stattdessen ein (unendlich langes) exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus dem vergangenen Ausgang und dem aktuellen Eingang berechnen können. Dies ist jedoch kein normaler (ungewichteter) gleitender Durchschnitt, sondern ein exponentieller Wert Gewogenen gleitenden Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein geringeres Gewicht erhalten, aber (zumindest in der Theorie) man nie etwas vergessen (die Gewichte nur kleiner und kleiner für Proben weit in der Vergangenheit). Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne einzelnen Element-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm, das ich geschrieben habe. Ich beginne mit 1 Probe und dividiere durch 1, um die aktuelle Durchschn. Ich füge dann anothe Probe und dividiere durch 2 zu den aktuellen Durchschn. Das geht so lange weiter, bis ich auf die Länge des Durchschnitts komme. Jedes Mal danach, füge ich in der neuen Probe, erhalten Sie den Durchschnitt und entfernen Sie diesen Durchschnitt aus der Gesamtmenge. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien ein guter Weg, es zu tun. Ich dachte, es würde den Magen eines echten Mathematik-Kerl, aber es stellt sich heraus, es ist eine der akzeptierten Möglichkeiten, es zu tun. Und es funktioniert gut. Denken Sie daran, dass je höher Ihre Länge, desto langsamer folgt es, was Sie folgen wollen. Das mag nicht die meiste Zeit, aber wenn folgende Satelliten, wenn Sie langsam sind, könnte die Spur weit von der tatsächlichen Position und es wird schlecht aussehen. Sie könnten eine Lücke zwischen dem Sat und den nachfolgenden Punkten haben. Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um eine ausreichende Glättung und nicht zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit den geglätteten Spur Punkte erhalten. Antwort # 2 am: November 16, 2010, um 23:03 Uhr Initialisierung insgesamt 0, count0 (jedes Mal, wenn ein neuer Wert dann ein Eingang (scanf), ein add totalnewValue, ein Inkrement (count), ein dividieren Durchschnitt (totalcount) Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über Alle Eingänge Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, benötigen Sie 4 Inputvariablen, vielleicht kopieren Sie jeden Eingang zu einem älteren inputvariable und berechnen dann den neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 Inputvariablen, geteilt durch 4 (Rechtsverschiebung 2 wäre Gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung zu beantworten Februar 3 15 bei 4:06 Das wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und nicht den gleitenden Durchschnitt. Wie Zähler wird größer wird der Einfluss eines neuen Eingangsbeispiel verschwindend kleiner ndash Hilmar Feb Infrarot-Code führt die Simulation von Zeitreihen mit autoregressiven fractionally integrierten Moving Average (ARFIMA) Modelle, die ARIMA (autoregressive integrierten gleitenden Durchschnitt) und ARMA autoregressive gleitenden Durchschnitt Modelle verallgemeinern. ARFIMA-Modelle erlauben nicht-ganzzahlige Werte des Differenzparameters und sind bei der Modellierung von Zeitreihen mit langem Speicher nützlich. Der Code simuliert im Allgemeinen ein ARFIMA (p, d, q) Modell, wobei d die Differenzierung ist. Es berechnet die Tillson gleitenden Durchschnitt. Der Anwender kann die Parameter wie die Glättungsdurchläufe und den Volumenfaktor Implementierung des Moving Average Filters ändern. Das gleitende Mittelfilter arbeitet durch Mittelung einer Anzahl von Punkten aus dem Eingangssignal, um jeden Punkt im Ausgangssignal zu erzeugen. In der Gleichungsform wird dies geschrieben: Diese Funktion berechnet an den unbekannten Stellen (Xi, Yi) die IDW (wlt0) oder die SMA (w0) Vorhersage mit r1 Nachbarschaftsart (n: Anzahl der Punkte r: Radius) und r2 Nachbarschaftsgröße von Vc-Messwerten an (Xc, Yc) Stellen. Simple VaR Calculator bietet: - Bewertung der Renditeverteilung einzelner Vermögenswerte oder Vermögenswerte - Volatilitätsprognosen mit gleitendem Durchschnitt und exponentiellem Algorithmus - Value at Risk of single asset. Diese Datei enthält drei m-Dateien, die den Value at Risk (VaR) des Portfolios, das sich aus zwei Aktienpreisen zusammensetzt, unter Verwendung eines exponentiell gewichteten Moving Average abschätzen. Die Hauptfunktion ist ewmaestimatevar. Für die Schätzung von VaR sollten Sie dies verwenden. Dieser Code berechnet die exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Standardabweichung Die exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) Standardabweichung wendet unterschiedliche Gewichte auf unterschiedliche Renditen an. Neuere Erträge haben mehr Gewicht auf die. Console Simple Website-Hersteller macht einfach eine HTML-Datei für Sie, durch die Eingaben, die Sie in setzen, ist es einfach und macht Spaß.
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