Moving Gjennomsnittet Kode Basen

MetaTrader 4 - Indikatorer Flytende gjennomsnitt, MA-indikator for MetaTrader 4 Den bevegelige gjennomsnittlige tekniske indikatoren viser gjennomsnittlig instrumentprisverdi for en bestemt tidsperiode. Når man beregner glidende gjennomsnitt, utregner man instrumentprisen for denne tidsperioden. Etter hvert som prisen endres, øker eller øker det glidende gjennomsnittet. Det er fire forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt: Enkelt (også referert til som aritmetisk), eksponentiell, glatt og lineærvektet. Flytte gjennomsnitt kan beregnes for et sekvensielt datasett, inkludert åpnings - og sluttpriser, høyeste og laveste priser, handelsvolum eller andre indikatorer. Det er ofte tilfellet når dobbeltflyttende gjennomsnitt blir brukt. Det eneste der flytende gjennomsnitt av forskjellige typer avviger vesentlig fra hverandre, er når vektkoeffisienter, som tilordnes de nyeste dataene, er forskjellige. I tilfelle vi snakker om enkle glidende gjennomsnitt, er alle priser for den aktuelle tidsperioden likeverdige. Eksponentielle og lineære vektede flytteverdier legger til mer verdi til de siste prisene. Den vanligste måten å tolke prisgjennomsnittet på er å sammenligne dynamikken med prishandlingen. Når instrumentprisen stiger over det bevegelige gjennomsnittet, vises et kjøpesignal, hvis prisen faller under det bevegelige gjennomsnittet, er det et salgssignal. Dette handelssystemet, som er basert på det bevegelige gjennomsnittet, er ikke utformet for å gi inngang til markedet rett i sitt laveste punkt, og dens utgang rett på toppen. Det gjør det mulig å handle i henhold til følgende trend: Å kjøpe snart etter at prisene når bunnen, og å selge snart etter at prisene har nådd sin topp. Simple Moving Average (SMA) Enkelt, med andre ord beregnes aritmetisk glidende gjennomsnitt ved å oppsummere prisene på instrumentlukking over et bestemt antall enkeltperioder (for eksempel 12 timer). Denne verdien er så delt med antall slike perioder. SMA SUM (CLOSE, N) N Hvor: N er antall beregningsperioder. Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt beregnes ved å legge det glidende gjennomsnittet av en viss andel av gjeldende sluttkurs til forrige verdi. Med eksponensielt glattede glidende gjennomsnitt, er de siste prisene mer verdifulle. P-prosent eksponensielt glidende gjennomsnitt vil se ut: Hvor: Lukk (i) prisen på den nåværende perioden lukkingen EMA (i-1) Eksponentielt Flytende Gjennomsnittlig for forrige periodes lukning P Andelen av å bruke prisverdien. Smoothed Moving Average (SMMA) Den første verdien av dette glatte glidende gjennomsnittet beregnes som det enkle glidende gjennomsnittet (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) Det andre og følgende glidende gjennomsnitt beregnes i henhold til denne formelen: Hvor: SUM1 er summen av sluttkurs for N-perioder SMMA1 er det glattede glidende gjennomsnittet på den første linjen SMMA (i) er det glattede glidende gjennomsnittet for den nåværende linjen (unntatt den første) CLOSE (i) er den nåværende sluttkursen N er utjevningsperiode. Lineærvektet Flytende Gjennomsnitt (LWMA) Ved vektet glidende gjennomsnitt er de nyeste dataene av mer verdi enn mer tidlige data. Vektet glidende gjennomsnitt beregnes ved å multiplisere hver av sluttkursene i den vurderte serien, med en bestemt vektkoeffisient. LWMA SUM (Lukk (i) I, N) SUM (jeg, N) Hvor: SUM (jeg, N) er summen av vektkoeffisientene. Flytte gjennomsnitt kan også brukes på indikatorer. Det er her tolkningen av indikatorens glidende gjennomsnitt er i likhet med tolkningen av prisgennomsnittet: hvis indikatoren stiger over det glidende gjennomsnittet, betyr det at den stigende indikatorbevegelsen sannsynligvis vil fortsette: hvis indikatoren faller under det glidende gjennomsnittet, vil dette betyr at det er sannsynlig å fortsette å gå nedover. Her er typene av bevegelige gjennomsnitt på diagrammet: Gjennomsnittlig flytende gjennomsnittlig (SMA) eksponentiell flytende gjennomsnittlig (EMA) flytbar gjennomsnittlig (SMMA) Lineærvektet flytende gjennomsnittlig (LWMA) Eksempelkoden på kategorien Fullkode illustrerer hvordan du beregner bevegelsen gjennomsnitt av en variabel gjennom et helt datasett, over de siste N observasjonene i et datasett, eller over de siste N observasjonene i en BY-gruppe. Disse prøvefiler og kodeeksempler er levert av SAS Institute Inc., som er uten garanti av noe slag, enten uttrykk eller underforstått, inkludert, men ikke begrenset til, de underforståtte garantiene for salgbarhet og egnethet for et bestemt formål. Mottakerne erkjenner og aksepterer at SAS Institute ikke skal holdes ansvarlig for eventuelle skader som måtte oppstå ved bruk av dette materialet. I tillegg vil SAS Institute ikke gi støtte til materialene som er inkludert heri. Disse prøvefiler og kodeeksempler er levert av SAS Institute Inc., som er uten garanti av noe slag, enten uttrykk eller underforstått, inkludert, men ikke begrenset til, de underforståtte garantiene for salgbarhet og egnethet for et bestemt formål. Mottakerne erkjenner og aksepterer at SAS Institute ikke skal holdes ansvarlig for eventuelle skader som måtte oppstå ved bruk av dette materialet. I tillegg vil SAS Institute ikke gi støtte til materialene som er inkludert heri. Beregn det bevegelige gjennomsnittet av en variabel gjennom et helt datasett, over de siste N observasjonene i et datasett, eller over de siste N observasjonene i en BY-gruppe. Jeg vet at dette kan oppnås med boost per: Men jeg vil gjerne for å unngå å bruke boost. Jeg har googled og ikke funnet noen egnede eller lesbare eksempler. I utgangspunktet vil jeg spore det bevegelige gjennomsnittet av en pågående strøm av en strøm av flytende punktnumre ved å bruke de siste 1000 tallene som en dataprøve. Hva er den enkleste måten å oppnå dette på, jeg eksperimenterte med å bruke et sirkulært array, eksponentielt glidende gjennomsnitt og et enklere glidende gjennomsnitt og fant ut at resultatene fra det sirkulære arrayet passer mine behov best. spurte 12. juni kl 12:38 Hvis dine behov er enkle, kan du bare prøve å bruke et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Enkelt sagt, du lager en akkumulatorvariabel, og når koden ser på hver prøve, oppdaterer koden akkumulatoren med den nye verdien. Du velger en konstant alfa som er mellom 0 og 1, og beregner dette: Du trenger bare å finne en verdi av alfa hvor effekten av en gitt prøve bare varer i ca 1000 prøver. Hmm, jeg er egentlig ikke sikker på at dette passer for deg, nå som jeg har sagt det her. Problemet er at 1000 er et ganske langt vindu for et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Jeg er ikke sikker på at det finnes en alfa som vil spre gjennomsnittet over de siste 1000 tallene, uten understrøm i flytpunktsberegningen. Men hvis du vil ha et mindre gjennomsnitt, som 30 tall eller så, er dette en veldig enkel og rask måte å gjøre det på. svarte 12. juni kl 12:44 1 på ditt innlegg. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan la alfa variere. Så dette tillater det å bli brukt til å beregne tidsbasen gjennomsnitt (for eksempel bytes per sekund). Hvis tiden siden den siste akkumulatoroppdateringen er mer enn 1 sekund, lar du alfa være 1,0. Ellers kan du la alpha være (usecs siden sist oppdatering1000000). ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 I utgangspunktet vil jeg spore det bevegelige gjennomsnittet av en pågående strøm av en strøm av flytende punktnumre ved å bruke de siste 1000 tallene som en datasample. Vær oppmerksom på at under oppdateringer summen som elementer som addrested, unngå kostbare O (N) traversal å beregne summen som trengs for gjennomsnittet - på forespørsel. Totalt er det laget en annen parameter fra T for å støtte f. eks. bruker en lang lang når totalt 1000 lang s, en int for char s, eller en dobbel til total float s. Dette er litt feil i at numsamples kan gå forbi INTMAX - hvis du bryr deg om at du kan bruke en usignert lang lang. eller bruk et ekstra bool data medlem til å registrere når beholderen først fylles mens sykkel nummeprøver rundt arrayet (best deretter omdøpt noe uskyldig som pos). besvart 12. juni 12 klokka 5:19 en antar at kvote-operatør (T-prøve) kvot er faktisk quotvoid operatorltlt (T-prøve) sitat. ndash oPless 8 Jun 14 kl 11:52 oPless ahhh. godt observert. egentlig mente jeg at det skulle være tomt operatør () (T-prøve), men selvfølgelig kunne du bruke hvilken som helst notasjon du likte. Vil fikse, takk. ndash Tony D Jun 8 14 at 14:27 Innledning i Release 6.08 av SAS-systemet, kan PROC EXPAND i SASETS programvare brukes til å lage en rekke data transformasjoner. Disse transformasjonene inkluderer: fører, lags, vektet og uvevet glidende gjennomsnitt, flytende summer og kumulative summer, for å nevne noen få. Mange nye transformasjoner ble lagt i versjon 6.12, inkludert separate spesifikasjoner for sentrert og bakovergående gjennomsnitt. Disse nye transformasjonene gjorde det nødvendig å endre syntaksen for noen av transformasjonene som ble støttet før versjon 6.12. Eksempler på hvordan du angir syntaksen for sentrert og bakovergående gjennomsnitt, ved hjelp av versjon 6.11 og tidligere og versjon 6.12 og senere, er gitt nedenfor. PROC EXPAND kan beregne enten et sentrert glidende gjennomsnitt eller et bakovergående glidende gjennomsnitt. Et 5-års sentrert glidende gjennomsnitt beregnes ved å averdere totalt 5 påfølgende verdier i serien (den nåværende perioden verdi i tillegg til de to umiddelbart foregående verdiene og to verdier umiddelbart etter gjeldende verdi). Et 5-års tilbaketrekende glidende gjennomsnitt beregnes ved å gjennomsnittlig gjeldende periodeverdi med verdiene fra de 4 umiddelbart foregående perioder. Følgende syntaks illustrerer hvordan du bruker TRANSFORM (MOVAVE n) - spesifikasjonen til å beregne et 5-års sentrert glidende gjennomsnitt ved hjelp av Release 6.11 eller tidligere: Bruk TRANSFORM (MOVAVE) for å beregne et n-tilbakegående glidende gjennomsnitt ved hjelp av Release 6.11 eller tidligere. n LAG k) spesifikasjon, hvor k (n-1) 2 hvis n er merkelig eller hvor k (n-2) 2 hvis n er jevn. For eksempel illustrerer følgende syntaks hvordan du beregner et 5-årig bakovergående glidende gjennomsnitt ved hjelp av Slett 6.11 eller tidligere: Følgende syntaks illustrerer hvordan du bruker TRANSFORM (CMOVAVE n) - spesifikasjonen til å beregne et 5-års sentrert glidende gjennomsnitt ved hjelp av Slett 6.12 eller senere: Følgende lignende syntaks illustrerer hvordan du bruker TRANSFORM (MOVAVE n) - spesifikasjonen for å beregne et 5-årig bakovergående glidende gjennomsnitt ved hjelp av versjon 6.12 eller nyere: For mer informasjon, se Transformasjonsoperasjoner i EXPAND-kapitlet i SASETS brukerhåndbok. Hvis du ikke har tilgang til SASETS, kan du beregne et glidende gjennomsnitt i DATA-trinnet som illustrert i dette prøveprogrammet. Operativsystem og Utgivelsesinformasjon