Moving average code base

MetaTrader 4 - Wskaźniki Średnie ruchome, MA - wskaźnik MetaTrader 4 Wskaźnik średniej ruchomości pokazuje średnią wartość ceny instrumentu przez pewien okres czasu. Kiedy obliczy się średnią ruchoma, średnia cena instrumentu dla tego okresu. Wraz ze zmianą ceny jego średnia ruchoma wzrasta lub maleje. Istnieją cztery różne typy średnich kroczących: prosty (zwany także arytmetykiem), wykładniczy, wygładzony i liniowy ważony. Średnie ruchome mogą być obliczane dla każdego zbioru danych sekwencyjnych, w tym cen otwarcia i zamknięcia, najwyższych i najniższych cen, wolumenu obrotu lub innych wskaźników. Jest to często przypadek, gdy używane są podwójne średnie ruchome. Jedyną rzeczą, w której średnie ruchome różnych typów różnią się znacznie od siebie, jest to, że współczynniki wagi, które są przypisane do najnowszych danych, są różne. Jeśli mówimy o prostej średniej ruchomej, wszystkie ceny danego okresu są równe wartościom. Średnie ruchy ważone wykładniczo i liniowo ważone przywiązują większą wartość do najnowszych cen. Najczęstszym sposobem interpretowania średniej ruchomej jest porównanie jego dynamiki z akcjami cenowymi. Kiedy cena instrumentu wzrasta powyżej średniej ruchomej, pojawi się sygnał kupna, jeśli cena spadnie poniżej średniej ruchomej, co mamy w sprzedaży. Ten system handlowy, oparty na średniej ruchomej, nie ma na celu umożliwienia wejścia na rynek w najniższym punkcie, a jego prawo wyjścia na szczyt. Pozwala to działać zgodnie z następującą tendencją: kupić wkrótce po osiągnięciu cen na dnie i sprzedać wkrótce po osiągnięciu przez nich szczytu. Prosta średnia ruchoma (SMA) Proste, innymi słowy, arytmetyczna średnia ruchoma jest obliczana przez zsumowanie cen zamknięcia przyrządu przez pewną liczbę pojedynczych okresów (na przykład 12 godzin). Wartość ta jest podzielona przez liczbę takich okresów. SMA SUM (CLOSE, N) N Gdzie: N jest liczbą okresów obliczeniowych. Wyjściowa średnia ruchoma (EMA) Wytworzona wykładniczo średnia średnią ruchoma jest obliczana przez dodanie średniej ruchomej określonego udziału bieżącej ceny zamknięcia do poprzedniej. Przy średnich ruchliwych wykładniach, najnowsze ceny mają większą wartość. Średnica ruchoma wykładnicza P-percent będzie wyglądać następująco: Gdzie: ZAMKNIĘCIE (i) cena bieżącego zamknięcia okresu EMA (i-1) przewyższająca wykładnia Średnia z poprzedniego okresu zamknięcia P odsetek przy użyciu wartości cenowej. Średnia ruchoma (SMMA) Pierwsza wartość tej wygładzonej średniej ruchomej jest obliczana jako średnia ruchoma (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) Drugie i następujące średnie ruchome oblicza się według następującego wzoru: Gdzie: SUM1 jest całkowita suma cen zamknięcia dla okresów N SMMA1 jest wygładzoną średnią ruchową pierwszego paska SMMA (i) jest wygładzoną średnią ruchoma bieżącego pręta (z wyjątkiem pierwszego) CLOSE (i) jest aktualną ceną zamknięcia N jest okres wygładzania. Średnia przemieszczona ważona liniowo (LWMA) W przypadku ważonej średniej ruchomej, najnowsze dane mają większą wartość niż wczesniejsze dane. Średnia waŜona średnia ruchoma jest obliczana poprzez pomnoŜenie kaŜdej z cen zamknięcia w ramach rozpatrywanej serii o pewien współczynnik cięŜaru. SUM (i, N) Gdzie: SUM (i, N) to łączna suma współczynników wagowych. Średnie ruchome mogą być również stosowane do wskaźników. W tym przypadku interpretacja wskaźników średnich kroczących jest podobna do interpretacji średnich zmian cen: jeśli wskaźnik wzrasta powyżej jego średniej ruchomej, oznacza to, że ruch wskaźników rosnących prawdopodobnie będzie kontynuowany: jeśli wskaźnik spadnie poniżej średniej ruchomej, to oznacza, że ​​prawdopodobnie będzie ona nadal spadać w dół. Oto typy średnich kroczących na wykresie: średnia ruchoma (SMMA) Średnia przemieszczeniowa (SMMA) średnia ważona ruchoma liniowa (LMA) Przykładowy kod na karcie Pełny kod ilustruje sposób obliczania ruchu średniej zmiennej poprzez cały zestaw danych, w ciągu ostatnich N obserwacji w zbiorze danych lub w ciągu ostatnich N obserwacji w obrębie grupy BY. Te przykładowe pliki i przykłady kodu są dostarczane przez SAS Institute Inc., bez jakichkolwiek gwarancji, zarówno wyraźnych, jak i domniemanych, w tym między innymi domniemanych gwarancji przydatności handlowej i przydatności do określonego celu. Odbiorcy uznają i zgadzają się, że Instytut SAS nie ponosi odpowiedzialności za szkody wynikłe z użycia tego materiału. Ponadto Instytut SAS nie będzie popierał żadnych materiałów zawartych w niniejszym dokumencie. Te przykładowe pliki i przykłady kodu są dostarczane przez SAS Institute Inc., bez jakichkolwiek gwarancji, zarówno wyraźnych, jak i domniemanych, w tym między innymi domniemanych gwarancji przydatności handlowej i przydatności do określonego celu. Odbiorcy uznają i zgadzają się, że Instytut SAS nie ponosi odpowiedzialności za szkody wynikłe z użycia tego materiału. Ponadto Instytut SAS nie będzie popierał żadnych materiałów zawartych w niniejszym dokumencie. Obliczyć średnią ruchową zmiennej przez cały zestaw danych, w ciągu ostatnich obserwacji N w zbiorze danych lub w ciągu ostatnich N obserwacji w obrębie grupy BY. Ja wiem, że to możliwe dzięki zwiększeniu: na przykład: ale naprawdę chciałbym aby uniknąć zwiększenia. Mam googled i nie znaleziono żadnych odpowiednich lub czytelnych przykładów. Zasadniczo chcę śledzić ruchomą średnią ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 numerów jako próbki danych. Jaki jest najłatwiejszy sposób na to, eksperymentowałem z użyciem okrągłej tablicy, wykładniczej średniej ruchomej i bardziej prostej średniej ruchomej i stwierdziła, że ​​wyniki okrągłej tablicy odpowiadały moim potrzebom najlepiej. zapytał 12 czerwca 12 w 4:38 Jeśli Twoje potrzeby są proste, możesz spróbować użyć wykładniczej średniej ruchomej. Po prostu wprowadzasz zmienną akumulatora, a kod wygląda na każdą próbkę, kod aktualizuje akumulator o nową wartość. Wybierasz stałą wartość alfa, która wynosi od 0 do 1, i oblicz ją: Wystarczy, że znajdziesz wartość alfa, w której efekt danej próbki trwa tylko około 1000 próbek. Hmm, nie jestem pewien, że to jest dla ciebie odpowiednie, teraz, że to tutaj. Problem polega na tym, że 1000 jest dość długie okno dla wykładniczej średniej ruchomej Im nie wiesz, że istnieje alfa, która rozprzestrzenia się średnią w ciągu ostatnich 1000 numerów, bez underflow w obliczaniu zmiennoprzecinkowych. Ale jeśli chcesz mieć mniejsze średnie, jak 30 liczb, jest to bardzo łatwy i szybki sposób na to. odpowiedziało cze 12 12 w 4:44 1 na Twoim stanowisku. Wyższa średnia ruchoma może pozwolić na zmienną alfa. Pozwala to na obliczanie średnich baz czasu (na przykład bajtów na sekundę). Jeśli czas od ostatniej aktualizacji akumulatora przekracza 1 sekundę, to niech alpha wynosi 1.0. W przeciwnym razie możesz pozwolić alpha be (usecs od ostatniej aktualizacji1000000). ndash jxh Cze 12 12 at 6:21 Zasadniczo chcę śledzić średnią ruchu ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 numerów jako próbki danych. Zauważ, że poniżej uaktualnia całkowitą wartość jako elementy dodawane, co pozwala uniknąć kosztownego przebiegu O (N) w celu obliczenia sumy potrzebnej na średnią - na żądanie. Razem uzyskuje się inny parametr od T do obsługi np. używając długiej długi podczas łączenia 1000 długich s, int dla char s lub double-total float. Jest to nieco błędne, że liczby czcionek mogą przechodzić przez INTMAX - jeśli zależy Ci na długich długach bez podpisu. lub użyj dodatkowego członka danych bool do nagrywania, gdy pojemnik jest najpierw napełniany, podczas cyklicznych numsamples wokół tablicy (najlepiej zamienić coś nieszkodliwego jak pos). odpowiedziało 12 czerwca 12 w 5:19 zakłada się, że operator kwotowania (przykład T) jest w rzeczywistości operatorem cudzysłowów (przykład T). ndash oPless 8 czerwca o godz. 11:52 oPless ahhh. dobrze spotykane. właściwie miałem na myśli operatora void () (przykład T), ale oczywiście można użyć dowolnej notacji, którą lubisz. Naprawdę, dzięki. ndash Tony D Cze 8 14 at 14: 27 Wraz z wydaniem 6.08 systemu SAS System PROC EXPAND w oprogramowaniu SASETS może być wykorzystany do dokonywania różnorodnych przekształceń danych. Transformacje te obejmują: odprowadzenia, opóźnienia, średnie ruchome ważone i nieważone, sumy ruchomych i skumulowane sumy, aby wymienić tylko kilka. W wersji 6.12 dodano wiele nowych przekształceń, w tym oddzielne specyfikacje dla średnich i średnich ruchów wstecznych. Te nowe przekształcenia wymagały modyfikacji składni niektórych transformacji obsługiwanych przed wydaniem 6.12. Poniżej podano przykłady sposobu określania składni dla średnich średnich i wstecznych, używając Release 6.11 i wcześniejszych oraz Release 6.12 i późniejszych. PROC EXPAND może obliczyć albo średnią ruchomą średnią, albo średnią ruchomej wstecz. Średnia średnica ruchoma 5-centrowej obliczana jest przez uśrednienie w sumie 5 kolejnych wartości serii (wartość bieżącej okresu poza dwiema bezpośrednio poprzednimi wartościami i dwiema wartościami następującymi bezpośrednio po wartości bieżącej). Średnią ruchomej wstecznej 5-stopniowej oblicza się przez uśrednienie bieżącej wartości okresu z wartościami z 4 bezpośrednio poprzednich okresów. Poniższa składnia ilustruje użycie specyfikacji TRANSFORM (MOVAVE n) w celu obliczenia 5-centrowej średniej średniej ruchomej przy użyciu Release 6.11 lub wcześniejszej: Aby obliczyć n ruchliwą średnią ruchów wstecznych za pomocą Release 6.11 lub wcześniejszej, skorzystaj z TRANSFORM (MOVAVE n LAG k), gdzie k (n-1) 2 jeśli n jest nieparzyste lub gdzie k (n-2) 2, jeśli n jest równe. Na przykład następująca składnia ilustruje obliczanie 5-letniej średniej ruchomej wstecznej przy użyciu wydania 6.11 lub wcześniejszej: Następująca składnia ilustruje użycie specyfikacji TRANSFORM (CMOVAVE n) w celu obliczenia 5-centrowej środkowej średniej ruchomej przy użyciu Release 6.12 lub później: Następująca podobna składnia ilustruje użycie specyfikacji TRANSFORM (MOVAVE n) w celu obliczenia 5-letniej średniej ruchomej wstecznej przy użyciu Release 6.12 lub późniejszej: Więcej informacji na ten temat można znaleźć w części Operacje transformacji w rozdziale EXPAND w podręczniku użytkownika SASETS. Jeśli nie masz dostępu do SASETS, możesz obliczyć średnią ruchomej w kroku DATA, jak pokazano na tym przykładowym programie. System operacyjny i informacje o wersji