Zero-Lag Moving Average Indicator Sie erhalten Zugang zu allen Igorad Zeug. Die kommerzielle Version schließen pctfilter ein. Hier: s, was Programmierer sagen: Dies ist wahrscheinlich die beste MA-bezogene Indikator Ive jemals gesehen. Sein gerechtes wie ein Geld manking Maschine. Ich versuche, eine EA zu bauen. Ich habe die Strategie manuell auf zwei Paaren AUDUSD und GBPUSD getestet und ich wurde von den Ergebnissen erstaunt. Könnten Sie lassen Sie mich wissen, wie kann ich die kommerzielle Version This Indicator könnte gleichbedeutend mit Tausenden von Dollar oder sogar mehr. Vielen Dank, Al Dies ist wahrscheinlich die beste MA-Indikator Ive jemals gesehen. Sein gerechtes wie ein Geld manking Maschine. Ich versuche, eine EA zu bauen. Ich habe die Strategie manuell auf zwei Paaren AUDUSD und GBPUSD getestet und ich wurde von den Ergebnissen erstaunt. Könnten Sie lassen Sie mich wissen, wie kann ich die kommerzielle Version This Indicator könnte gleichbedeutend mit Tausenden von Dollar oder sogar mehr. Vielen Dank, Al Kannst du einen Link, wo die NonLagMA v7.1 kann gekauft werden heruntergeladen Joined Aug 2006 Status: AKA DareDevil 527 Beiträge Aparsai. Ich freu mich, dass es dir gefällt. Ok der Programmierer Kommentar i Paste hier ist nicht einmal für nonlagma, sondern für einen anderen MA er gerade beendet Programmierung fand ich noch mehr Fortschritt. Aber vielleicht sein gerechtes ich, das nicht das nonlagma gründete. Ich denke, wir sollten diese Diskussion private Sir. PM mir werde ich Ihnen mehr sagen. Ich habe mehr Tendenz folgenden Ideen, die ich nicht öffentlich teilen möchte. Oder melden Sie sich an meiner Seite an Alle KNOWN Trendfolger sind nur willkommen. Klicken Sie auf meinen Avatar für den Link. Es beinhaltet Ihnen MuddBudha und MR. Trend. Ihr seid beide willkommen und ich werde euch Jungs verweisen mir andere Trendfolger. Sorry für den Rest. Bekannt werden, indem Sie etwas interessant. Dies ist wahrscheinlich der beste MA-Indikator Ive jemals gesehen. Sein gerechtes wie ein Geld manking Maschine. Ich versuche, eine EA zu bauen. Ich habe die Strategie manuell auf zwei Paaren AUDUSD und GBPUSD getestet und ich wurde von den Ergebnissen erstaunt. Könnten Sie lassen Sie mich wissen, wie kann ich die kommerzielle Version This Indicator könnte gleichbedeutend mit Tausenden von Dollar oder sogar mehr. Vielen Dank, Al Was ich meinte, ist, dass ein gleitender Durchschnitt durch Defintion zu verzögern (da es ein quotaveragequot ist). Kleine Tricks wie ExponentialWeightedHulletc etc etc können Lag reduzieren. Es kann einfach nicht auf Null, ohne es nur Preis selbst. Das ist es. Seine nur, wenn Sie sagten, reduzierte Lag Laging Average Indicator wäre mehr zu diesem Punkt. Ich kann dich hören. Sorry, wenn ich es nicht richtig an erster Stelle. Du hast recht. Dies sind keine 100 Null-Lag-Bewegungsdurchschnitte. Allerdings ist dies, was theyre in Textbüchern aufgerufen und dies ist die Art und Weise, die Entwickler von solchen Indikatoren nennen sie. Ich suchte nach einem solchen Indikator, so dass ich keine andere Wahl hatte, als es so zu nennen, wie es heißt. Dies ist wahrscheinlich der beste MA-Indikator Ive jemals gesehen. Sein gerechtes wie ein Geld manking Maschine. Ich versuche, eine EA zu bauen. Ich habe die Strategie manuell auf zwei Paaren AUDUSD und GBPUSD getestet und ich wurde von den Ergebnissen erstaunt. Könnten Sie lassen Sie mich wissen, wie kann ich die kommerzielle Version This Indicator könnte gleichbedeutend mit Tausenden von Dollar oder sogar mehr. Vielen Dank, Al Was redest du hier über die kommerzielle Version oder die eine hier geschrieben danke für jeden Ratschlag. Don Leben ist teuer, aber enthält eine kostenlose Reise um die Sonne. In der Tabelle oben können Sie die tägliche Temperatur und unten ist die quotsimple gleitenden Durchschnitt der täglichen Temperatur zu sehen. Die Farbcodierung wird verwendet, um zu zeigen, wie die Berechnungen durchgeführt werden. Die ersten drei Tage sind 16, 19, 21, die einen 3 Tage Durchschnitt von 18,67 produzieren. Die Berechnung ist sehr einfach. Tag 1 (16) Tag 2 (19) Tag 3 (21) 56 Dann teilen wir einfach 56 mal 3 Tage (da wir einen dreitägigen gleitenden Durchschnitt machen) Die richtige mathematische Aussage dafür wäre (161921) 3 Die nächste Stufe Bei der Schaffung eines echten gleitenden Durchschnitt ist, um nach vorne nach rechts um 1 Zahl. Daher werden für den nächsten Wert die Tage 2, 3 und 4 verwendet. (192120) 3 20 Diese Prozedur wiederholt sich jedes Mal, wenn ein neuer Wert oder ein neuer Tag dem Array der Temperaturen hinzugefügt wird. Sie können sehen, natürlich, dass 3 Tage erforderlich sind, um die drei Tage Durchschnitt zu produzieren. Ein weiterer wichtiger Faktor zu verstehen ist, dass diese Aktion des Wartens für drei Tage vor dem Berechnen eines Werts eine Verzögerung des Mittelwertes ergibt, der ausgegeben wird. Diese Verzögerung ist bekannt als LAG. Wenn Sie die letzte Temperatur von 21 betrachten, werden Sie feststellen, dass der 3-Tage-Durchschnitt von 18 tatsächlich LAGGING BEHINDquot ist. Die Grafik unten ist eine grafische Darstellung der täglichen Temperatur und des dreitägigen Mittelwertes. Wichtige Punkte, um sich zu erinnern Gleitende Mittelwerte erzeugen einen glatteren Ausgangswert als den tatsächlichen Datenwert Gleitende Mittelwerte erzeugen eine Verzögerung, die als Verzögerung bekannt ist. Gleitende Mittelwerte benötigen 3 Tage, um den ersten Wert zu berechnen (wenn ein dreitägiger Durchschnitt erforderlich ist) Gleitende Mittelwerte reduzieren die Fluktuation und glätten den Quotnoisequot (Rauschen ist ein Ausdruck, der für gezackte und chaotische Datenfluktuationen verwendet wird) 6 Tage gleitendes Durchschnittsberechnungsbeispiel Börsenkurs In Die Tabelle oben können Sie die täglichen Börsenkurs und unten ist die quotsix Tag einfache gleitende averagequot des Aktienkurses zu sehen. Die Farbcodierung wird verwendet, um zu zeigen, wie die Berechnungen durchgeführt werden. Die ersten sechs Tage sind farbig orange 41,42,40,38,39,36, die einen 6-Tage-Durchschnitt von 39,33 erzeugen. Die Berechnung ist sehr einfach und folgt dem gleichen Verfahren wie das erste Beispiel. Diesmal jedoch werden die ersten 6 Tage addiert und durch 6 geteilt, weil diesmal ein 6-Tage-Durchschnitt statt 3 Tage wie im ersten Beispiel verwendet wurde. Tag 1 (41) Tag 2 (42) Tag 3 (40) Tag 4 (38) Tag 5 (39) Tag 6 (36) 236 dann teilen wir einfach 236 durch die 6 Tage (wir machen einen sechstündigen gleitenden Durchschnitt ) Die richtige mathematische Aussage dafür wäre (414240383936) 6 Die nächste Stufe bei der Schaffung eines echten gleitenden Durchschnitt ist, um nach vorne nach rechts um 1 Zahl. Für den nächsten Wert verwenden wir die Tage 2, 3, 4, 5, 6, 7 Die folgende Grafik zeigt den täglichen Aktienkurs und den sechstägigen Durchschnitt. Der gleitende 6-Tage-Durchschnitt macht deutlich einen glatteren Hinweis auf den Aktienkurs. Beachten Sie die Verzögerung (LAG) in der Antwortzeit der gelben mittleren Zeile. Es dreht sich auf 3 Tage später als der Aktienkurs Moving Durchschnitte können verwendet werden, um glatte erratische Daten, um klarer zu verstehen und zu interpretieren. Beachten Sie, wie die 6 Tage gleitenden Durchschnitt ist glatter als die 3 Tage gleitenden Durchschnitt. Je mehr Tage (Perioden) in der Berechnung verwendet werden, desto glatter werden sie und desto mehr Verzögerungen werden sie haben. Mathematisches Symbol für AVERAGE Andere Arten von gleitendem Durchschnitt und FormelnDokumentation Dieses Beispiel zeigt, wie gleitende Durchschnittsfilter und Resampling verwendet werden, um die Auswirkungen von periodischen Komponenten der Tageszeit auf die stündliche Temperaturablesung zu isolieren sowie unerwünschte Zeilenrauschen von einem Open - Schleifenspannung. Das Beispiel zeigt auch, wie die Pegel eines Taktsignals zu glätten sind, während die Kanten durch Verwendung eines Medianfilters bewahrt werden. Das Beispiel zeigt auch, wie ein Hampel-Filter verwendet wird, um große Ausreißer zu entfernen. Motivation Glättung ist, wie wir wichtige Muster in unseren Daten zu entdecken, während Sie Dinge, die unwichtig sind (d. H. Rauschen). Wir verwenden Filter, um diese Glättung durchzuführen. Das Ziel der Glättung ist es, langsame Änderungen im Wert zu produzieren, so dass seine einfacher zu sehen, Trends in unseren Daten. Manchmal, wenn Sie Eingangsdaten untersuchen, können Sie die Daten glatt machen, um einen Trend im Signal zu sehen. In unserem Beispiel haben wir eine Reihe von Temperaturmessungen in Celsius genommen jede Stunde am Logan Flughafen für den gesamten Monat Januar 2011. Beachten Sie, dass wir visuell sehen können, die Wirkung, die die Tageszeit auf die Temperaturwerte hat. Wenn Sie sich nur für die tägliche Temperaturschwankung im Laufe des Monats interessieren, tragen die stündlichen Fluktuationen nur zu Lärm bei, was die täglichen Variationen schwer unterscheiden kann. Um den Effekt der Tageszeit zu entfernen, möchten wir nun unsere Daten mit einem gleitenden Mittelfilter glätten. Ein Moving Average Filter In seiner einfachsten Form nimmt ein gleitender Durchschnittsfilter der Länge N den Durchschnitt jeder N aufeinanderfolgenden Samples der Wellenform an. Um einen gleitenden Mittelwertfilter auf jeden Datenpunkt anzuwenden, konstruieren wir unsere Koeffizienten unseres Filters, so daß jeder Punkt gleich gewichtet ist und 124 zum Gesamtdurchschnitt beiträgt. Dies gibt uns die durchschnittliche Temperatur über jeden Zeitraum von 24 Stunden. Filterverzögerung Beachten Sie, dass der gefilterte Ausgang um etwa zwölf Stunden verzögert wird. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass unser gleitender Durchschnittsfilter eine Verzögerung hat. Jedes symmetrische Filter der Länge N hat eine Verzögerung von (N-1) 2 Abtastungen. Wir können diese Verzögerung manuell berücksichtigen. Extrahieren von Durchschnittsdifferenzen Alternativ können wir auch das gleitende Mittelfilter verwenden, um eine bessere Schätzung zu erhalten, wie die Tageszeit die Gesamttemperatur beeinflusst. Dazu werden zuerst die geglätteten Daten von den stündlichen Temperaturmessungen subtrahiert. Dann segmentieren Sie die differenzierten Daten in Tage und nehmen Sie den Durchschnitt über alle 31 Tage im Monat. Extrahieren von Peak Envelope Manchmal möchten wir auch eine glatt variierende Schätzung haben, wie sich die Höhen und Tiefen unseres Temperatursignals täglich ändern. Um dies zu erreichen, können wir die Hüllkurvenfunktion verwenden, um extreme Höhen und Tiefen zu verbinden, die über eine Untermenge der 24-Stundenperiode erkannt werden. In diesem Beispiel stellen wir sicher, dass es mindestens 16 Stunden zwischen jedem extrem hohen und extrem niedrigen Niveau gibt. Wir können auch ein Gefühl dafür, wie die Höhen und Tiefen sind Trends, indem sie den Durchschnitt zwischen den beiden Extremen. Weighted Moving Average Filter Andere Arten von Moving Average Filtern gewichten nicht jede Probe gleichermaßen. Ein weiteres gemeinsames Filter folgt der Binomialexpansion von (12,12) n Dieser Filtertyp approximiert eine Normalkurve für große Werte von n. Es ist nützlich zum Herausfiltern von Hochfrequenzrauschen für kleine n. Um die Koeffizienten für das Binomialfilter zu finden, falten Sie 12 12 mit sich selbst und konvergieren dann iterativ den Ausgang mit 12 12 eine vorgeschriebene Anzahl von Malen. Verwenden Sie in diesem Beispiel fünf Gesamt-Iterationen. Ein anderer Filter, der dem Gaußschen Expansionsfilter ähnlich ist, ist der exponentiell gleitende Durchschnittsfilter. Diese Art des gewichteten gleitenden Durchschnittsfilters ist einfach zu konstruieren und erfordert keine große Fenstergröße. Sie passen einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnittsfilter durch einen Alpha-Parameter zwischen null und eins an. Ein höherer Wert von alpha wird weniger Glättung haben. Untersuche die Messwerte für einen Tag. Wähle dein Land
No comments:
Post a Comment