Moving Average Igor

MetaTrader 4 - Indicators. Moving Averages, MA - indicador para MetaTrader 4.O Indicador Técnico de Média Móvel mostra o valor médio do preço do instrumento para um determinado período de tempo Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período Como O preço varia, a sua média móvel aumenta ou diminui Existem quatro tipos diferentes de médias móveis Simples também referido como Aritmética, Exponencial, Suavizado e Linear Ponderado As médias móveis podem ser calculadas para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, Os preços mais altos e mais baixos, o volume de negociação ou qualquer outro indicador É frequentemente o caso quando as médias móveis dobro são usadas A única coisa onde as médias móveis de tipos diferentes divergem consideravelmente de se, é quando os coeficientes do peso, que são atribuídos aos dados os mais atrasados, São diferentes No caso de estamos falando de simples média móvel, todos os preços do período em questão, são iguais em valor Expo A média mais comum para interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação do preço Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, um sinal de compra aparece, se o preço cair Abaixo de sua média móvel, o que temos é um sinal de venda Este sistema de comércio, que é baseado na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no mercado no seu ponto mais baixo, e sua saída para a direita no pico Ele permite agir De acordo com a tendência a seguir para comprar logo após os preços atingem o fundo, e para vender logo após os preços atingiram o seu pico. Simple SMA. Simple Moving Médio, em outras palavras, a média aritmética móvel é calculado pela soma dos preços do instrumento Fechamento sobre um certo número de períodos únicos por exemplo, 12 horas Este valor é então dividido pelo número de tais períodos. SMA SUM CLOSE, N N. Onde N é o número de períodos de cálculo. Exponente Ial Moving Average EMA. Motiva móvel suavizada exponencialmente é calculada adicionando a média móvel de uma determinada parcela do preço de fechamento atual para o valor anterior Com médias móveis exponencialmente suavizadas, os preços mais recentes são de mais valor P-porcentagem de média móvel exponencial vai olhar Like. Where FECHAR i o preço do encerramento do período atual EMA i-1 Exponencialmente Movendo Média do período anterior encerramento P a percentagem de utilização do valor de preço. Smoomed Moving Average SMMA. O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como o Média móvel simples SMA. SUM1 SUM CLOSE, N. As médias móveis segundo e sucessivas são calculadas de acordo com esta fórmula. Quando SUM1 é a soma total dos preços de fechamento para N períodos SMMA1 é a média móvel suavizada da primeira barra SMMA i é a Suavizada média móvel da barra atual, exceto para o primeiro FECHAR i é o preço de fechamento atual N é o período de suavização. Linear Weighted média móvel LWMA. In o c A média móvel ponderada é calculada pela multiplicação de cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um determinado coeficiente de ponderação. LWMA SUMO Fechar ii, N SUM i, Onde a SOMA i, N é a soma total dos coeficientes de peso. As médias de movimento também podem ser aplicadas aos indicadores É aí que a interpretação das médias móveis de indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços se o indicador sobe acima da sua média móvel, Isso significa que o movimento indicador ascendente é provável que continue se o indicador cai abaixo de sua média móvel, isso significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico. Simple Moving Average SMA. Exponential Moving Average EMA. Smoothed Moving Average SMMA. Linear Média Mínima Ponderada LWMA. Smoothing remove variações de curto prazo, ou ruído para revelar a importante forma subjacente não adulterada do dat A. Igor Operação suave executa box, binomial e suavização de Savitzky-Golay Os diferentes algoritmos de suavização convolvem os dados de entrada com diferentes coeficientes. A suavização é um tipo de filtro passa-baixa O tipo de suavização ea quantidade de suavização alteram o filtro s . A forma mais simples de suavização é a média móvel que simplesmente substitui cada valor de dados com a média dos valores vizinhos. Para evitar trocar os dados, é melhor fazer a média do mesmo número de valores antes e depois de onde A média está sendo calculada. Na forma de equação, a média móvel é calculada por. Outro termo para este tipo de suavização é a média deslizante, alisamento de caixa ou suavização de vagão. Pode ser implementado convolvendo os dados de entrada com um pulso em forma de caixa de 2 M 1 valores todos iguais a 1 2 M 1 Chamamos esses valores os coeficientes do kernel de suavização. Binomial Suavização. Binomial suavização é um filtro gaussiano Ele convolve seus dados com Coeficientes normalizados derivados do triângulo de Pascal s em um nível igual ao parâmetro Smoothing O algoritmo é derivado de um artigo por Marchand e Marmet 1983.Savitzky-Golay Smoothing. Savitzky-Golay suavização usa um conjunto diferente de coeficientes pré-calculados populares no campo da química É um tipo de alisamento polinomial de mínimos quadrados A quantidade de suavização é controlada por dois parâmetros a ordem polinomial eo número de pontos usados ​​para calcular cada valor de saída suavizado. Marcar, P e L Marmet, filtro de alinhamento binomial Uma maneira de evitar algumas armadilhas De alisamento polinomial pelo menos quadrado, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A e MJE Golay, Suavização e diferenciação de dados por procedimentos de mínimos quadrados simplificados, Analytical Chemistry 36 1627-1639, 1964.Data Manipulation and Math. Igor provides Uma extensa biblioteca de rotinas de manipulação de dados e de matemática e a aritmética orientada a matriz de Igor, tornam as operações complexas um exemplo. Operadores e funções que você esperaria - e, em seguida, alguns Você pode rapidamente encontrar a função ou operação desejada usando o navegador de ajuda útil do Igor como ilustrado à direita. Muitos algoritmos Igor s são de Numerical Recipes e da biblioteca numérica LAPACK. Array aritmética é A parte mais flexível e poderosa da capacidade de análise de Igor Permite que você escreva instruções de atribuição que funcionam em um Array inteiro ou em um subconjunto de um Array, assim como você escreveria uma atribuição para uma única variável em uma linguagem de programação padrão. Acessar todas as operações mais comuns através de diálogos fáceis de usar Mais tarde, como você aprende de assistir como as caixas de diálogo sintetizar comandos, você pode digitar diretamente na linha de comando do Igor s ou escrever rotinas para executar operações especializadas. Por exemplo, aqui São as linhas de comando que criam os dados eo gráfico da imagem mostrado à direita. A caixa de diálogo que criou o último comando pode ser visualizada aqui. Além da aritmética de matriz, Igor também fornece um Matriz de facilidade de matemática que torna mais fácil para realizar manipulações de matriz, como matriz multiplicação e produto ponto usando uma sintaxe natural. Aqui estão alguns dos métodos de manipulação de dados fornecidos em Igor Interpolation Igor tem um número de ferramentas de interpolação que são projetados para diferentes aplicações One dimensional Os vetores de dados podem ser interpolados usando spline linear, cúbica spline e spline métodos 2D dados matriz pode usar bilinear, splines, Kriging e Voroni enquanto 3D volume dados podem ser tratados com trilinear e barycentric métodos Integração e Diferenciação Diferenciar e Integrar operações fornecer uma série de Algoritmos para operação em uma forma de onda unidimensional e dados XY Essas operações podem substituir os dados originais ou criar um novo conjunto de dados com os resultados A maneira mais fácil de usar essas operações é através de caixas de diálogo disponíveis a partir do menu Análise Estas caixas de diálogo úteis, A operação Sort Sort Sort classifica um ou mais 1D numeric ou tex T conjuntos de dados em ordem ascendente ou descendente Várias chaves de classificação são suportadas para casos em que a primeira chave tem valores idênticos MakeIndex e IndexSort também são fornecidos para flexibilidade extra Extração A operação Extract facilita extrair subconjuntos de dados que correspondem a critérios específicos Por exemplo , Cria um novo conjunto de dados chamado dest contendo valores de soruce que estão entre 10 e 20 Você também pode encontrar os valores de índice onde a expressão é verdade para que você possa acessar o subconjunto no lugar Smoothing Igor tem três algoritmos embutidos Cada um efetivamente precomputes Suavizando os coeficientes de acordo com os parâmetros de suavização e, em seguida, substitui cada onda de dados com a convolução da onda com os coeficientes Os métodos de bulit-in são. Binomial Suavização A operação de suavização Binomial é um filtro gaussiano É o filtro mais nítido que não causará zumbido Em uma etapa ou impulso. Savitzky-Golay Smoothing Savitzky-Golay suavização usa um conjunto diferente de precomputed coe Fficients popular no campo da química É um tipo de alisamento polinomial de mínimos quadrados A quantidade de suavização é controlada por dois parâmetros a ordem polinomial e o número de pontos utilizados para calcular cada valor de saída suavizado. Box Smoothing Box suavização é semelhante a um movimento Em média, exceto que um número igual de pontos antes e depois do valor alisado são calculados em média juntamente com o valor suavizado. Além da suavização incorporada, você pode executar suavização ou qualquer outro filtro de tipo de resposta de impulso finito usando seus próprios coeficientes com o SmoothCustom Operação Cada tipo suave, incluindo SmoothCustom, pode escolher a partir de vários algoritmos de efeito final.