Moving Average Source Code

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 média móvel SMMA. Linear Weighted média móvel LWMA. I sei que isso é alcançável com impulso como per. But eu realmente gostaria de evitar usar impulso eu tenho googled e não fo E qualquer exemplos adequados ou legíveis. Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números mais recentes 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir this. I experimentei com o uso Uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequados às minhas necessidades melhores. 38. Se suas necessidades são simples, você pode tentar usar uma média móvel exponencial. Put simplesmente, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula this. You só precisa encontrar um Valor de alfa onde o efeito de uma amostra dada só dura cerca de 1000 amostras. Hmm, não estou realmente certo de que isso é adequado para você, agora que eu colocá-lo aqui O problema é que 1000 é uma janela muito longa para um exponencial Média móvel não sou su Re lá é um alfa que espalharia a média sobre os últimos 1000 números, sem underflow no cálculo do ponto flutuante Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. 12 de junho de 12 em 4 44. 1 em seu borne A média movente exponencial pode permitir que o alfa seja variável Assim isto permite que seja usado para calcular médias da base de tempo por exemplo bytes por o segundo Se o tempo desde a última atualização do acumulador for mais de 1 segundo , Você deixa o alfa ser 1 0 De outra maneira, você pode deixar o alfa usecs desde a última atualização 1000000 jxh 12 de junho 12 em 6 21.Basicamente eu quero seguir a média movente de um córrego ongoing de um córrego de números do ponto flutuando usando o mais recente 1000 como uma amostra de dados. Note que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado substituído, evitando costoso ON traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para apoiar, por exemplo, usando um Longo quando totalizando 1 000 long s, um int para char s, ou um double to total flutuante s. This é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa você poderia usar um unsigned long long ou usar um extra bool dados membro para gravar Quando o recipiente é primeiro preenchido enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz melhor então renomeado algo inócuo como pos. answered 12 de junho 12 em 5 19.um assume que o operador vazio T amostra é, na verdade, operador vazio T amostra oPless Jun 8 14 at 11 52. oPless Ahhh bem vislumbrado realmente eu quis dizer para ser void operador T amostra, mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava Will fix, graças Tony D Jun 8 14 em 14 27.É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade Para uma janela de samples. I ve descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que sa poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom Existe uma maneira de expressar Um novo resultado da média móvel apenas em função do resultado antigo e t Ele novo sample. Define um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser. Add nova amostra eA média móvel pode ser implementada recursivamente, mas para um cálculo exato da média móvel você tem que lembrar a mais antiga amostra de entrada na soma Ou seja, o a no seu exemplo Para um comprimento N média móvel que você compute. where yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada Eq 1 pode ser escrito recursivamente as. So você sempre precisa lembrar a amostra x nN, a fim de calcular 2 . Como apontado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial infinitamente longa, em vez disso, o que permite que você calcule a saída apenas a partir da saída anterior ea entrada atual. Mas esta não é uma média móvel padrão não ponderada, mas uma média móvel exponencialmente ponderada , Onde as amostras mais no passado obter um peso menor, mas pelo menos em teoria você nunca esquecer nada os pesos só ficam menores e menores para amostras longe no passado. Eu implementei uma média móvel sem memor item individual Y para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Começo com 1 amostra e dividir por 1 para obter o atual avg. I, em seguida, adicionar outra amostra e dividir por 2 para o atual avg. This continua até chegar ao comprimento da média. Cada tempo depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo eu pensei que iria transformar o estômago de um cara matemática real Mas, acontece que é uma das formas aceitas de fazê-lo E funciona bem Basta lembrar que quanto maior o seu comprimento mais lento é seguir o que você quer seguir Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas quando os satélites seguintes, se Você é lento, a trilha poderia estar longe da posição real e olhará mau Você poderia ter uma abertura entre o sat e os pontos de arrasto eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por o minuto para começar o alisamento adequado e não começ demasiado distante A partir da posição real sentado com a trilha alisada dots. answered 16 de novembro 16 a T 23 03.initialize o total 0, contagem 0 cada vez que vê um novo valor. Então uma entrada scanf, uma add newValue total, uma contagem de incremento, uma contagem total média de divisão. Esta seria uma média móvel sobre todas as entradas. Média sobre apenas as 4 últimas entradas, exigiria 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, então calculando a nova média móvel como soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividida pela 4 direita 2 seria bom se todas as entradas fossem positivas Para fazer a média calcul. answered 03 de fevereiro de 15 em 4 06. Isso vai realmente calcular a média total e NÃO a média móvel Como contar fica maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se muito pequeno Hilmar fevereiro 3 15 em 13 53.Your Resposta .2017 Stack Exchange, Inc.