Moving Media Igor

MetaTrader 4 - Indicators. Moving Medie, MA - indicatore MetaTrader 4. Moving Average indicatore tecnico mostra il valore medio prezzo di uno strumento per un certo periodo di tempo in cui si calcola la media mobile, una media il prezzo di uno strumento per questo periodo di tempo come le variazioni di prezzo, la sua media mobile o aumenta o diminuisce ci sono quattro diversi tipi di medie mobile semplice noto anche come aritmetica, esponenziale, levigata e lineare ponderata medie mobili possono essere calcolati per ogni insieme di dati sequenziali, tra cui l'apertura e prezzi di chiusura, prezzi minimo e massimo, il volume di scambio o di qualsiasi altro indicatore è spesso il caso in cui doppie medie mobili vengono utilizzati l'unica cosa in cui le medie mobili di diversi tipi divergono notevolmente gli uni dagli altri, è quando i coefficienti di peso, che sono assegnati gli ultimi dati, sono diverse in caso stiamo parlando di semplice media mobile, tutti i prezzi del periodo di tempo in questione, sono uguali in valore esponenziale e lineare ponderata medie mobili attribuiscono più valore agli ultimi prezzi il modo più comune per interpretare il prezzo medio in movimento è quello di confrontare le sue dinamiche per l'azione dei prezzi quando il prezzo sale strumento sopra la sua media mobile, appare un segnale di acquisto, se theprice scende al di sotto della sua media mobile, quello che abbiamo è un segnale di vendita Questo sistema di trading, che si basa sulla media mobile, è non progettato per fornire ingresso nel mercato nel suo punto più basso, e la sua uscita a destra sul picco permette di agire secondo la seguente tendenza ad acquistare subito dopo i prezzi raggiungono il fondo, e di vendere subito dopo i prezzi hanno raggiunto il loro peak. Simple media mobile SMA. Simple, in altre parole, aritmetica media mobile è calcolata sommando i prezzi di chiusura strumento su un certo numero di singoli periodi per esempio, 12 ore Questo valore viene quindi diviso per il numero di tali periodi. SMA SUM CLOSE, N N. Where N è il numero di calcolo periods. Exponential media mobile EMA. Exponentially lisciata media mobile è calcolata sommando la media mobile di una certa quota del prezzo di chiusura corrente al valore precedente, con medie mobili esponenziale levigate , gli ultimi prezzi sono di più valore P-cento media mobile esponenziale guarderà like. Where vicino che il prezzo della corrente EMA chiusura periodo i-1 esponenziale media mobile del precedente periodo di chiusura P la percentuale di utilizzare il prezzo value. Smoothed media mobile SMMA. The primo valore di questa media mobile lisciato è calcolato come media mobile semplice SMA. SUM1 sUM CLOSE, N. The secondo e successivi medie mobili sono calcolate in base a questo formula. Where SUM1 è la somma totale dei prezzi di chiusura per N periodi SMMA1 è la media mobile levigata della prima barra SMMA i è la media mobile levigata della barra corrente ad eccezione del primo CLOSE i è il prezzo di chiusura corrente N è il livellamento period. Linear Weighted Moving Average LWMA. In il caso di media mobile ponderata, i dati più recenti è da più di dati più precoci mobile ponderata media è calcolata moltiplicando ciascuno dei prezzi di chiusura all'interno della serie considerata, da un certo peso coefficient. LWMA SUM Chiudi II, N SUM i, N. dove sUM I, N è la somma totale delle medie di peso coefficients. Moving può essere applicato anche ad indicatori che è dove l'interpretazione di indicatori medie mobili è simile all'interpretazione di prezzo medie mobili se l'indicatore sale al di sopra della sua media mobile, che significa che il movimento ascendente indicatore è destinato a proseguire se l'indicatore scende al di sotto della sua media mobile, questo significa che è probabile che continui andare downward. Here sono i tipi di medie mobili sul chart. Simple media mobile SMA. Exponential media mobile EMA. Smoothed media mobile SMMA. Linear Weighted Moving Average LWMA. Smoothing rimuove variazioni a breve termine, o scatola, binomio rumore per rivelare l'importante forma adulterata di fondo del buon funzionamento del data. Igor s svolge, e Savitzky-Golay levigante I diversi algoritmi di smoothing convolve i dati di input con diversi coefficients. Smoothing è una sorta di passa-basso filtrata del tipo di levigatura e la quantità di smoothing altera il filtro s frequenza response. Moving media alias Box Smoothing. The forma più semplice di smoothing è la media mobile che semplicemente sostituisce ogni valore di dati con la media dei valori vicini per evitare di spostare i dati, è meglio fare la media lo stesso numero di valori prima e dopo in cui la media è calcolata in forma equazione, la media mobile è calcolata by. Another termine per questo tipo di smoothing è scorrevole media, scatola di levigatura, o vagone smoothing può essere implementato convolvendo i dati di input con un impulso a forma di scatola di 2 valori M 1 tutti uguali a 1 2 M 1 chiamiamo questi valori dei coefficienti del kernel smoothing. Binomial Smoothing. Binomial smoothing è un filtro gaussiano e convolves i tuoi dati con coefficienti normalizzati derivati ​​da Pascal s triangolo ad un livello pari al parametro smoothing l'algoritmo è derivato da un articolo di Marchand e Marmet 1983.Savitzky-Golay Smoothing. Savitzky - Golay smoothing utilizza un diverso insieme di coefficienti precalcolate popolari campo della chimica si tratta di un tipo di Least Squares polinomio livellamento il livellamento è controllato da due parametri l'ordine polinomiale e il numero di punti utilizzati per calcolare ciascuna uscita livellata value. Marchand , P e L Marmet, filtro smoothing binomiale Un modo per evitare alcune insidie ​​di almeno levigante polinomiale piazza, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, a e MJE Golay, smoothing e la differenziazione dei dati da parte semplificate minimi procedure quadrati, Analytical Chimica 36 1627-1639, 1964.Data manipolazione e Math. Igor fornisce una vasta libreria di matematica e di manipolazione dei dati routine e Igor s aritmetica gamma orientati al fare operazioni complesse una snap. Igor fornisce tutti gli operatori matematici e le funzioni che ci si aspetta - e poi alcuni è possibile trovare rapidamente la funzione o il funzionamento desiderata mediante Igor s portata di mano del browser di aiuto come illustrato al right. Many di algoritmi Igor s sono da Numerical Recipes e la LAPACK numerica library. Array aritmetica è la parte più flessibile e potente di Igor capacità di analisi s Esso consente di scrivere istruzioni di assegnazione che lavorano su un intero array o su un sottoinsieme di una matrice per quanto si può scrivere un incarico a una singola variabile in una programmazione standard language. You può accedere a tutte le operazioni più comuni via facile da usare finestre di dialogo Più tardi, come si impara da guardare come le finestre di dialogo sintetizzano comandi, è possibile digitare direttamente su Igor s linea di comando o scrivere routine per eseguire modo operations. By specializzato di esempio, ecco le linee di comando che creano i dati e la trama immagine mostrata nella finestra di dialogo right. The che ha creato l'ultimo comando può essere visualizzato here. In Oltre alla serie aritmetica, Igor fornisce anche una struttura a matrice matematica che lo rende facile da eseguire manipolazioni di matrice come matrice moltiplicano e prodotto scalare usando un syntax. Here naturale sono alcuni dei metodi di manipolazione dei dati forniti nella Igor Igor interpolazione ha un certo numero di strumenti di interpolazione che sono progettati per applicazioni diverse One vettori di dati dimensionali possono essere interpolati con lineare, spline cubica e levigante metodi spline data matrix 2D possono utilizzare bilineare, spline, Kriging e Voroni mentre i dati del volume 3D possono essere trattati con trilineari e baricentriche metodi di integrazione e differenziazione la differenziare e integrare le operazioni di fornire una serie di algoritmi per il funzionamento su dati delle forme d'onda unidimensionale e XY Queste operazioni possono sostituire i dati originali o creare un nuovo set di dati con i risultati il ​​modo più semplice per utilizzare queste operazioni avviene tramite finestre di dialogo disponibile dal menu Analysis queste finestre di dialogo a portata di mano anche fornire per la rappresentazione grafica dei risultati Ordinamento operazione sort ordina una o più 1D insiemi di dati numerici o di testo in ordine crescente o decrescente ordinabile multipla chiavi di ordinamento sono supportate per i casi in cui la prima chiave ha valori identici makeindex e IndexSort sono previste anche per una maggiore flessibilità di estrazione l'operazione di estrazione rende facile estrarre sottoinsiemi di dati che corrispondono a criteri specifici, ad esempio, crea un nuovo set di dati denominato dest contenente i valori da laghetti l'alimento che sono tra 10 e 20 è inoltre possibile trovare i valori di indice in cui l'espressione è vera in modo da poter accedere al sottoinsieme in luogo Smoothing Igor ha tre algoritmi incorporati Ognuno precomputes efficace coefficienti smoothing in base ai parametri di livellamento , e poi sostituisce ogni dato onda con la circonvoluzione dell'onda con i coefficienti i metodi Bulit-in are. Binomial smoothing l'operazione di smoothing binomiale è un filtro gaussiano è il filtro più nitida tale da non causare squillare su un gradino o impulse. Savitzky - Golay smoothing Savitzky-Golay smoothing utilizza un diverso insieme di coefficienti precalcolate popolari nel campo della chimica si tratta di un tipo di Least Squares polinomio lisciatura la quantità di smoothing è controllato da due parametri l'ordine polinomiale e il numero di punti utilizzati per calcolare ogni uscita lisciato value. Box smoothing Box smoothing è simile a una media mobile, salvo che lo stesso numero di punti prima e dopo il valore livellato sono in media insieme al value. In aggiunta lisciato a built-in smoothing, è possibile eseguire lisciatura o qualsiasi altro filtro finite tipo risposta all'impulso utilizzando i propri coefficienti con l'operazione SmoothCustom Ogni tipo liscio, compreso SmoothCustom, può scegliere tra diversi algoritmi di fine-effetto.