Medio Multicharts Moving

FAQ sul JMA Qual è la teoria dietro JMA. Perché JMA ha un parametro PHASE. Fa JMA prevede una serie temporale. Saranno valori JMA precedenti, già tracciati, cambiamento come arrivano nuovi dati. Posso migliorare altri indicatori utilizzando JMA Fa JMA ha alcuna garanzia speciale che modo JMA confronta con altri filtri. Temi di carattere generale su Jurik strumenti in grado di tracciare gli strumenti molte curve su ciascuno di molti grafici. Possono gli strumenti elaborare qualsiasi tipo di dati. Possono gli strumenti di lavoro in tempo reale. Sono gli algoritmi comunicati o nero-scatola. Fare strumenti Jurík bisogno di guardare al futuro di una serie storica. Fare gli strumenti producono valori simili su tutte le piattaforme (TradeStation, Multicharts.). Fare: strumenti Juriks sono dotati di una garanzia. Quante password di installazione ottengo. Qual è la teoria dietro JMA. Parte 1. differenze di prezzo Smoothing dati di serie temporali, come i prezzi delle azioni quotidiane, al fine di rimuovere il rumore indesiderato inevitabilmente produrre un grafico (indicatore) che si muove più lentamente rispetto alla serie storica originale. Questo quotslownessquot farà sì che la trama di lag un po 'dietro la serie originale. Ad esempio, una media mobile semplice 31 giorni sarà in ritardo la serie storica dei prezzi di 15 giorni. Lag è molto indesiderabile perché un sistema di negoziazione utilizzare tali informazioni avrà il suo commercio di ritardo. compravendite tardivi possono molte volte essere peggio di mancanza di contratti a tutti, come si potrebbe comprare o vendere sul lato sbagliato del ciclo mercati. Di conseguenza, sono stati fatti molti tentativi per ridurre al minimo il ritardo, ognuno con le proprie mancanze. Conquistare ritardo mentre senza fare ipotesi semplificatrici (ad esempio, che i dati si compone di cicli sovrapposti, le variazioni di prezzo ogni giorno con una distribuzione gaussiana, tutti i prezzi sono ugualmente importanti, ecc) non è un compito banale. Alla fine, JMA doveva basato sulla stessa tecnologia militare utilizza per tracciare oggetti in movimento in aria utilizzando nient'altro che loro radar rumoroso. JMA vede la serie temporale prezzo come immagine rumoroso di un bersaglio in movimento (il prezzo liscio sottostante) e cerca di stimare la posizione del vero bersaglio (prezzo liscia). La matematica di proprietà viene modificato per tenere in considerazione le caratteristiche particolari di una serie finanziarie. Il risultato è una curva liscia come la seta, che non fa ipotesi circa i dati che hanno i componenti cicliche di sorta. Di conseguenza JMA può trasformare quoton un dimequot se il mercato (bersaglio mobile) decide di girare a vuoto o updown per qualsiasi importo. No differenza di prezzo è troppo grande. Parte 2. TUTTO IL RESTO Dopo diversi anni di ricerca, abbiamo Jurik ricerca determinato che il filtro perfetto di riduzione del rumore per i dati finanziari ha i seguenti requisiti: ritardo minima tra il segnale e il prezzo, altrimenti commercio trigger venire in ritardo. superamento minimo, altrimenti segnale produce livelli di prezzo falsi. undershoot minimo, altrimenti si perde tempo in attesa di convergenza dopo gap di prezzo. Massima scorrevolezza, tranne nel momento in cui le differenze di prezzo ad un nuovo livello. Quando misurata fino a questi quattro requisiti, tutti i filtri popolari (eccetto JMA) scarso rendimento. Ecco una sintesi dei filtri più popolari. Weighted Moving Average - non rispondente alle lacune media mobile esponenziale - eccessiva undershoot rumoroso Adaptive Moving Medie - (non la nostra) tipicamente basata su ipotesi semplificate circa l'attività di mercato facilmente ingannare Linea di regressione - non rispondente alle lacune eccessivi filtri superamento FFT - facilmente distorto dal rumore non gaussiano finestra dei dati è generalmente troppo piccoli per determinare accuratamente veri cicli. filtri FIR - ha lag noto come quotgroup delayquot. Non c'è modo intorno ad esso a meno che non si vuole tagliare alcuni angoli. Vedere filtri quotBand-Passquot. filtri Band-Pass - nessun ritardo solo al centro della banda di frequenza tende ad oscillare e oltrepassare i prezzi effettivi. Massimo filtri Entropy - facilmente distorti dal rumore non gaussiano nella finestra dei dati è in genere troppo piccoli per determinare con precisione i veri cicli. Polinomiale Filtri - non rispondenti alle lacune eccessivo superamento Al contrario, JMA integra teoria dell'informazione e filtraggio non lineare adattativa in un modo unico. Grazie alla combinazione di una valutazione del contenuto di informazione in una serie temporale con il potere di adattativo trasformazione non lineare, il risultato spinge il quotenvelopequot teorica sul filtraggio serie finanziarie quasi per quanto si può andare. Qualsiasi altro e mercoledì essere contro Heisenburgs Uncertainty Principle (qualcosa che nessuno ha superato, o sarà mai). Per quanto ne sappiamo, JMA è il migliore. Invitiamo chiunque a mostrarci il contrario. Per ulteriori analisi comparativa dei difetti dei filtri popolari, scaricare il nostro rapporto quotThe Evoluzione della Moving Averagesquot appartenente alle relazioni speciali. Vedere il nostro confronto con altri filtri popolari. Perché JMA ha un parametro PHASE. Ci sono due modi per diminuire il rumore in una serie temporale utilizzando JMA. Aumentando il parametro LENGTH farà JMA rallentano e quindi ridurre il rumore a scapito di lag aggiunto. In alternativa, è possibile modificare la quantità di quotinertiaquot contenuta all'interno JMA. L'inerzia è come massa fisica, chi più ne ha, più difficile è quello di trasformare la direzione. Quindi un filtro con un sacco di inerzia richiede più tempo per invertire la direzione e quindi ridurre il rumore a scapito di superamento durante capovolgimenti di serie temporali. Tutti i filtri rumore forti hanno lag e superamento, e JMA non fa eccezione. Tuttavia, il JMAS parametri regolabili PHASE e lunghezza inoltre un modo per selezionare il compromesso ottimale tra lag e superamento. Questo vi dà l'opportunità di mettere a punto i vari indicatori tecnici. Ad esempio, il grafico (a destra) mostra un incrocio linea JMA veloce su una linea JMA lento. Per rendere la veloce linea di turno JMA quoton un dimequot ogni volta che il mercato inverte, è stato impostato per non avere l'inerzia. Al contrario, il lento JMA stato impostato per avere grande inerzia, rallentando così la sua capacità di trasformare durante inversioni di mercato. Questa disposizione fa sì che la linea più veloce per attraversare la linea più lenta nel minor tempo possibile, in modo da produrre segnali di basso ritardo di crossover. Chiaramente, controllo utente di un'inerzia filtri offre un notevole potere su filtri privi di questa funzionalità. Fa JMA prevede una serie temporale. Esso non prevede nel futuro. JMA riduce il rumore più o meno allo stesso modo di una media mobile esponenziale, ma molte volte meglio. Saranno valori JMA precedenti, già tracciati, cambiamento come arrivano nuovi dati. No. Per ogni punto di un diagramma JMA, solo i dati storici e corrente viene utilizzato nella formula. Di conseguenza, come nuovi dati prezzo arriva su fasce orarie successive, quei valori di JMA già tracciate non sono interessati e non cambiano mai. Guarda anche il caso in cui la barra più recente su un grafico viene aggiornato in tempo reale come arriva ogni nuovo tick. Dal momento che il prezzo della più recente asta di chiusura è destinata a cambiare, JMA viene automaticamente rivalutato per riflettere il nuovo prezzo di chiusura. Tuttavia, i valori storici di JMA (su tutte le barre precedenti) rimangono inalterati e non cambiano. Si può creare indicatori in cerca impressionanti su dati storici quando si analizza entrambi i valori passati e futuri che circondano ogni dato punto in fase di elaborazione. Tuttavia, qualsiasi formula che deve visualizzare valori futuri in una serie temporale non può essere applicato nel settore commerciale mondiale. Questo perché quando si calcola il valore di oggi di un indicatore, Non esistono valori futuri. Tutti gli indicatori Jurík utilizzano solo i dati di serie temporali attuali e precedenti nei suoi calcoli. In questo modo tutti gli indicatori Jurik di lavorare in tutte le condizioni in tempo reale. Posso migliorare altri indicatori che utilizzano JMA Sì. Noi di solito sostituiamo calcoli medi più commoventi indicatori tecnici classici con JMA. Questo produce più uniformi e più risultati tempestivi. Ad esempio, semplicemente inserendo JMA nella indicatore tecnico di serie DMI, abbiamo prodotto l'indicatore di DMX, che viene fornito gratuitamente con il vostro ordine di JMA. Fa JMA ha alcuna garanzia speciale Se ci mostri un algoritmo non proprietaria per una media mobile che, quando codificato per funzionare in entrambe le TradeStation, Matlab o Excel VBA, esegue quotbetterquot che la nostra media mobile a breve, medio e tempi lunghi di un random walk, ben rimborsare la licenza d'uso acquistato per JMA. Cosa intendiamo per quotbetterquot è che deve essere, in media, più liscia con non maggiore ritardo medio della nostra, non superiore superamento della media e non superiore undershoot media della nostra. Cosa intendiamo per quotshort, medio e framesquot molto tempo è che i confronti devono includere tre JMA separato lunghezze: 7 (breve), 35 (media), 175 (lungo). Cosa intendiamo per random walk è una serie storica prodotta da una somma cumulativa di 5000 a media zero, Cauchy distribuito numeri casuali. Questa garanzia limitata è buono solo per il primo mese del vostro aver acquistato una licenza d'uso per JMA da noi o uno dei nostri distributori in tutto il mondo. Come si JMA confronta con altri filtri. Il filtro di Kalman è simile a JMA a che entrambi sono potenti algoritmi utilizzati per stimare il comportamento di un sistema dinamico rumoroso quando tutto quello che dovete lavorare con è misurazioni di dati rumorosi. Il filtro di Kalman crea lisce le previsioni delle serie temporali, e questo metodo non è del tutto appropriato per serie finanziarie come i mercati sono inclini a produrre rotazioni violente e le lacune dei prezzi, i comportamenti non tipici dei sistemi dinamici senza problemi operativi. Di conseguenza, filtro di Kalman smoothing spesso in ritardo rispetto o overshoot serie storiche dei prezzi di mercato. Al contrario, JMA segue da vicino i prezzi di mercato e senza intoppi, adattandosi alle lacune evitando sforamenti indesiderate. Vedi tabella sotto per un esempio. Un filtro descritto in riviste popolari è la media mobile Kaufmann. Si tratta di una media mobile esponenziale la cui velocità varia in base all'efficienza azione dei prezzi. In altre parole, quando l'azione dei prezzi è in una chiara tendenza con poco ritracciamento, il filtro Kaufmann accelera e quando l'azione è congestionare, il filtro rallenta. (Vedi grafico sopra) Anche se la sua natura adattiva aiuta a superare alcune delle ritardo tipico delle medie mobili esponenziali, è ancora un ritardo significativo dietro JMA. Lag è una questione fondamentale per tutti gli operatori. Ricordate, ogni bar di lag può ritardare i vostri commerci e negare il profitto. Un altro media mobile descritto in riviste popolari è Chandès VIDYA (Indice variabile dinamica media). L'indice utilizzato più spesso all'interno VIDYA a governare la sua velocità è la volatilità dei prezzi. Con l'aumento della volatilità a breve termine, Vidyas media mobile esponenziale è stato progettato per muoversi più velocemente, e come la volatilità diminuisce, VIDYA rallenta. Sulla superficie questo ha un senso. Purtroppo, questo disegno ha un difetto evidente. Anche se la congestione laterale deve essere accuratamente lisciato fuori a prescindere dalla sua volatilità, un periodo estremamente volatile di congestione dovrebbe essere strettamente monitorati (non levigato) di Vidya. Di conseguenza, VIDYA potrebbe non riuscire a rimuovere il rumore indesiderato. Ad esempio, il grafico mette a confronto con JMA VIDYA, entrambi impostati per tracciare una tendenza al ribasso altrettanto bene. Tuttavia, durante la congestione che ne seguì, VIDYA non riesce a smussare i picchi di prezzo, mentre JMA scivola con successo attraverso le chiacchiere. In un altro confronto in cui sono state impostate sia VIDYA e Juriks JMA avere la stessa scorrevolezza, si vede nel grafico che VIDYA in ritardo rispetto. Come accennato in precedenza, in ritardo di temporizzazione può facilmente rubare i vostri profitti in qualsiasi commercio. Due altri indicatori popolari sono T3 e TEMA. Sono lisci e hanno poco lag. T3 è il migliore dei due. Tuttavia, T3 può esibire un serio problema di superamento, come si vede nel grafico qui sotto. A seconda dell'applicazione, non si può decidere un indicatore che mostra un livello di prezzo che il mercato vero e mai raggiunto, in quanto ciò potrebbe inavvertitamente avviare commerci indesiderati. Qui ci sono due commenti trovati pubblicato sul forum di Internet rilevanti: indicatore quotThe T3 è molto buona (e Ive cantate le lodi prima, in questa lista). Tuttavia, Ive ha avuto l'opportunità di ricavare alcune misure di mercato alternativi e io li liscia. Theyre piuttosto che si comportano male, a volte. Quando li lisciatura, T3 diventa instabile e overshoot male, mentre JMA naviga a destra attraverso them. quot - Allan Kaminsky allank XMission quotMy proprio punto di vista delle JMA è coerente con quello che altre persone hanno scritto (Ive speso un bel po 'di tempo a confronto visivamente JMA a tEMA disturbarvi pensare ora di usare tEMA invece di JMA).quot Steven Buss sbuss PacBell un articolo nel numero di gennaio 2000 del TASC descrive una media mobile progettata nel 1950 per avere una bassa latenza. Il suo inventore, Robert Brown, ha progettato il quotModified Moving Averagequot (MMA) per ridurre il ritardo nella stima delle scorte. Nella sua formula di regressione lineare calcola le curve di momento attuale, che a sua volta viene utilizzato per stimare lag verticale. La formula quindi sottrae ritardo stimato dalla media mobile per ottenere risultati bassi lag. Questa tecnica funziona bene su ben educati (senza intoppi transizione) grafici dei prezzi, ma poi di nuovo, in modo da fare la maggior parte di altri filtri avanzati. Il problema è che il mercato reale è tutt'altro che ben si è comportato. Una vera misura di fitness è quanto bene qualsiasi filtro lavora su dati finanziari del mondo reale, una proprietà che può essere misurata con la nostra batteria ben consolidata di test di benchmark. Questi test rivelano che MMA superamenti grafici dei prezzi, come illustrato di seguito. In confronto, l'utente può impostare un parametro in JMA per regolare la quantità di superamento, addirittura completamente eliminarla. La scelta è tua. Ricordate, l'ultima cosa che vogliamo è un indicatore che mostra un livello di prezzo che il mercato vero e mai raggiunto, in quanto ciò potrebbe inavvertitamente avviare commerci indesiderati. Con MMA, non hai scelta e deve mettere in su con overshoot che vi piaccia o no. (Vedi tabella sotto) Il numero di luglio 2000 del TASC conteneva un articolo di John Ehlers descrivendo un quotModified ottimale ellittica Filterquot (abbreviato qui come quotMEFquot). Questo è un superbo esempio di analisi del segnale classica. Il grafico seguente confronta MEF per JMA i cui parametri (JMA Lunghezza7, phase50) sono stati fissati per rendere JMA essere il più simile al MEF il più possibile. Il confronto rivela questi vantaggi quando si utilizza JMA: JMA risponde alle oscillazioni di prezzo estreme in modo più rapido. Di conseguenza, tutti i valori di soglia utilizzati per innescare i segnali verranno eseguiti prima dal JMA. JMA ha quasi overshoot, permettendo la linea di segnale di monitorare con maggiore precisione l'azione dei prezzi subito dopo grande movimento dei prezzi. JMA scivola attraverso i movimenti del mercato di piccole dimensioni. Questo consente di concentrarsi sulla vera azione dei prezzi e non piccola attività di mercato che non ha conseguenza reale. Un metodo preferito tra ingegneri per lisciare i dati di serie storiche è quello di adattare i punti di dati con un polinomio (eq, una spline parabolica o cubica). Un disegno efficiente di questo tipo è una classe nota come filtri Savitzy-Golay. Il grafico seguente confronta JMA ad una cubica-spline (3 ° ordine) Filtro Savitzy-Golay, le cui impostazioni dei parametri sono stati scelti in alto rendono eseguire il più vicino a JMA il più possibile. Si noti come agevolmente JMA scivola attraverso le regioni di congestione di trading. Al contrario, il filtro S-G è piuttosto irregolare. Chiaramente JMA è, ancora una volta, il vincitore. Un'altra tecnica utilizzata per ridurre il lag in un filtro a media mobile è di aggiungere qualche slancio (pendenza) del segnale al filtro. Questo riduce ritardo, ma con due rigori: più rumore e più overshoot a prezzi pivot. Per compensare il rumore, si può impiegare un filtro FIR simmetricamente ponderata, che è più tranquilla di una media mobile semplice, i cui pesi potrebbe essere: 1-2-3-4-3-2-1 e quindi regolare questi pesi per aggiungere un certo ritardo riduzione di moto. L'efficacia di questo approccio è mostrato nella figura seguente (linea rossa). Anche se le tracce filtro FIR prezzi strettamente, è ancora in ritardo rispetto JMA così come mostra una maggiore overshoot. Inoltre, il filtro FIR ha fissato scorrevolezza e deve essere riprogettato per ogni differente scorrevolezza desiderato. In confronto, l'utente deve solo cambiare un parametro quotsmoothnessquot di JMA per ottenere qualsiasi effetto desiderato. Non solo JMA produrre meglio trame Grafico dei prezzi, ma può migliorare altri indicatori classici, pure. Ad esempio, si consideri l'indicatore MACD classica, che è un confronto tra due medie mobili. La loro convergenza (avvicinandosi) e divergenza (in movimento a parte) forniscono segnali che una tendenza del mercato sta cambiando direzione. E 'fondamentale che si ha il minor ritardo possibile con questi segnali o vostri commerci saranno in ritardo. In confronto, un MACD creata con JMA ha significativamente meno lag di un MACD utilizzando medie mobili esponenziali. Per illustrare questa affermazione, la figura qui sotto è un grafico di prezzo ipotetico semplificato per migliorare le questioni salienti. Vediamo barre di uguali dimensioni in una tendenza al rialzo, interrotto da un improvviso gap verso il basso. Le due linee colorate sono esponenziale medie che compongono un MACD muovendo. Si noti che incrocio si verifica un lungo periodo di tempo dopo il gap, provocando una strategia di trading di aspettare e la fine degli scambi, se non del tutto. Se si è tentato di accelerare la tempistica di questo indicatore, rendendo le medie mobili più veloci, le linee sarebbero diventati più rumoroso e più frastagliata. Questo tende a creare falsi allarmi e mestieri male. D'altra parte, la tabella qui sotto mostra il blu JMA regolare rapidamente al nuovo livello dei prezzi, permettendo crossover sempre prima designazione di una tendenza rialzista in corso. Ora è possibile entrare nel mercato prima e guidare una porzione maggiore del trend. A differenza della media mobile esponenziale, JMA ha un parametro aggiuntivo (FASE) che consente all'utente di regolare l'entità del superamento. Nella tabella qui sopra, è stato consentito la linea gialla JMA ad oltrepassare più del blu. Questo dà crossover ideali. Una delle caratteristiche più difficili da progettare in un filtro di smoothing è una risposta adattativa a lacune di prezzo senza superare il nuovo livello dei prezzi. Questo è particolarmente vero per i disegni di filtro che utilizzano i filtri proprio slancio come un modo per ridurre il ritardo. Il grafico seguente mette a confronto gli sconfinamenti JMA e Hull media mobile (HMA). Le impostazioni dei parametri per i due filtri sono stati impostati in modo che le loro prestazioni steady state erano quasi identici. Un altro problema di progettazione è se il filtro può mantenere la stessa scorrevolezza evidente durante inversioni esempio durante le tendenze. Il grafico qui sotto mostra come JMA mantiene morbidezza nei pressi costante durante tutto il ciclo, mentre HMA oscilla a inversioni. Questo porrebbe problemi per le strategie che si innescano commerci a seconda che il filtro si sta muovendo verso l'alto o verso il basso. Infine, vi è il caso in cui le differenze di prezzo e poi ritiri in una tendenza al ribasso. Questo è particolarmente difficile da monitorare al momento del ritiro. Fortunatamente, filtri adattivi hanno un tempo molto più facile che indica quando un'inversione verificato rispetto ai filtri fissi, come mostrato nella tabella sottostante. Naturalmente ci sono filtri migliori di JMA, per lo più utilizzati dai militari. Ma se siete nel business di rintracciare buoni mestieri e non aerei nemici, JMA è il miglior rumore conveniente riducendo filtro disponibile per i dati dei mercati finanziari. Garantiamo it. The indicatore DIG Average True Range è un miglioramento dell'indicatore Average True Range standard di ATR, che è un indicatore di volatilità popolare usato da molti commercianti. Lo standard ATR è un indicatore straordinario, ma ha un grave difetto ereditato. Quando usiamo un indicatore di volatilità come l'ATR, vogliamo conoscere la vera azione dei prezzi per quanto la barra successiva sale o scende. Tuttavia, quando le lacune hanno un'influenza significativa, come nella serie ATR, non abbiamo più ottenere ciò che vogliamo. Dopo un ampio divario, l'indicatore standard di ATR non riflette più la volatilità azione dei prezzi reali. Date un'occhiata al grafico sottostante, che confronta l'indicatore standard di ATR (azzurro), con l'indicatore ATR DIG (giallo). AAPL 60 Grafico Min: Il grafico mette a confronto la nostra migliore DIG ATR (giallo) con l'indicatore ATR standard (azzurro). Si noti che anche quando si verifica un gap di medie dimensioni l'indicatore standard di ATR salta su e non riflette più la fascia di prezzo effettivo, mentre il DIG ATR reagisce al divario in maniera molto più lieve e continua a riflettere con precisione la fascia di prezzo. Si noti inoltre che quando il mercato non ha lacune gli indicatori sono quasi identici. La maggior parte dei commercianti utilizzano lo standard ATR per posizionare StopLoss e TakeProfit ordini. Se siete uno di questi operatori, si ha realmente bisogno di provare l'indicatore ATR DIG (che è gratuito). L'indicatore vi aiuterà a ottenere il massimo dai vostri commerci fornendo con dati più precisi. Lunghezza regolabile. Nuova funzione in più selezionare il tipo di calcolo completo candela unico corpo. L'indicatore è anche fornito come funzione. Scarica indicatore ATR scavare per servizi di programmazione Ricerca libera IndicatorsStrategies Premium Indicatori I nostri clienti dicono: Ho appena ricevuto gli indicatori e sono brillanti. Sono così contento Non posso dirvi. Mi sento Sono già cliente per tutta la vita e sono sicuro che ci sia più lavoro vorrei che voi ragazzi a fare in futuro. Spero davvero che voi ragazzi stanno ottenendo il successo commerciale che vi meritate. Mike R. UK voglio ringraziarvi per il vostro lavoro sul mio indicatore personalizzato. E 'stato un incubo cercando di guardare 50ETFs per vedere quale aveva scatenato l'allarme. Ho fatto di nuovo 10 volte quello che si addebitato il primo giorno. 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Per vedere come funziona, è possibile modificare questa linea di codice Plot1 (summove, quotup-downcountquot) a questo Plot1 (mossa, quotup-downcountquot) Quindi fare clic su compilare. È quindi possibile vedere l'indicatore traccia una linea che è o 1, -1 o 0 Gli ingressi scritte in alto rappresentano i valori che possono essere modificate dall'utente durante la stampa l'indicatore sul grafico. Una volta che si traccia l'indicatore nella sua forma originale è possibile modificare la lunghezza di 50 o 20 o 100 per vedere come influisce la trama. Le variabili sono mostrati qui come quotvarsquot e questi sono i valori che ho creato per memorizzare i valori in uscita dal 3 righe di codice di partenza, se vicino. e la variabile summove. sommatoria Summove (spostamento, lunghezza) Ciò significa che il summove variabile è creata dalla sommando la somma degli ultimi 20 bar (o periodo di lunghezza) bar con tutti i valori 1 e -1 e 0. Si può sperimentare giocando con valori diversi. I principianti esempio NO2 (regolabile ponderazione per cento miscelato media mobile) lento media (vicino, lunghezza 1) media veloce (vicino, length2) se value1lt0 poi value10 se value1gt1 quindi value11 È possibile leggere il codice di cui sopra prima di creare questo indicatore e vedere se si può vedere quello che sta facendo. Ci sono due medie mobili usati con lenta lunghezza di 50 ed una lunghezza di 20 veloce, l'ingresso denominato fattore è regolabile per assegnare una ponderazione a ciascuno. Se il fattore è impostato a 0,5 aggiungerà 50 della media lento 50 della media veloce e creare un medio ponderato dei due periodi. Per vedere i valori massimi del fattore set media lento a 1, per vedere la trama costruito interamente in media più veloce è possibile impostare il fattore a 0. Si può sperimentare con valori come 0,1 e 0,9 per vedere gli effetti di rettifiche di ponderazione. Se si utilizza il nome valore1 o valore2 o il valore 99 come variabili, quindi non è necessario dichiarare i nomi di questi nella parte superiore. Value2 1-factor è un modo molto pulito per ottenere 2 variabili per assegnare automaticamente 1 di una parte e 99 dall'altra in modo che quando aggiunto che sarà sempre 100 Limite l'errore dell'utente, limitando gli ingressi, rendendo le variabili li leggono. (Il codice per valore1 fa questo dopo aver letto l'ingresso fattore) trucchi Codice da provare se si guardano le variabili lente e veloci si vedrà che entrambe le medie di utilizzo (media è di questo codice significa semplice media). Si può provare a fare il lento in una media ponderata o di una media esponenziale e mescolando questi fino a rendere la propria combinazione media blended. I principianti esempio no3 (indicatore di tendenza binario semplice) se la media (vicino, fastlength) media gt (vicino, slowlength) poi iniziare fine binarytrend1 altro binarytrend -1 Questo indicatore decide il quotbinary trendquot il che significa che lo converte in un numero. Così trend rialzista 1 trend al ribasso -1 e il valore iniziale viene assegnato come 0. Se si traccia il periodo di 80 media mobile e la media mobile a 12 periodo sul grafico è possibile controllare l'indicatore di tendenza è in funzione. Utilizzando end else per ridurre la lunghezza del codice. EG sopra presuppone che se la tendenza non è 1 allora deve essere -1. trucchi di codice per provare se si tenta utilizzando un altro metodo per assegnare la tendenza è verso l'alto o verso il basso e sostituire il codice con la tua idea. PER ESEMPIO. È possibile utilizzare l'oscillatore stocastico con sopra 50 essendo trend al rialzo e al di sotto del 50 essendo tendenza verso il basso. Il pari al 50 possono essere catturati dicendo questo. Se stocastico è GT50 poi conta come uptrend (pseudo codice) principianti esempio No4 (lunghezza semplice regolazione algoritmo) nel caso in stretta più alto (vicino, basiclength) o chiudere più basso (vicino, basiclength) poi iniziare il monitor fine monitor1-1 altro monitormonitor10.5 se il monitor lt minlength quindi monitorare minlength se il monitor gt maxlength quindi monitorare maxlength Questa è la prima fase di fare un algoritmo per controllare la lunghezza applicata a un indicatore. Si può vedere che se si traccia questo indicatore nel sottografo 2 è compresa tra 50 e 10, che sono il massimo e lunghezze min permesso. (Ma questi sono ingressi configurabili) Se il prezzo sta facendo un nuovo alto o basso per il periodo di lunghezza di base rallenterà dal 1 di anzianità per ogni barra che la condizione è vera. Se il prezzo non fare un nuovo alto o basso per lo stesso periodo si ridurrà la lunghezza di 0,5 di anzianità per ogni barra la condizione è vera. trucchi di codice per provare se provare a cambiare i valori del -1 e 0,5 a quantità maggiori o minori si può sintonizzare in base alle proprie esigenze. Qui di seguito vi mostrerò come costruire questo codice in un indicatore della lunghezza del cambio. I principianti esempio no5 (lunghezza semplice regolazione ponderata media mobile) se vicino più alto (vicino, basiclength) o chiudere più basso (vicino, basiclength) poi iniziare il monitor monitor1-1 fine altro monitormonitor10.5 se il monitor lt minlength quindi monitorare minlength se il monitor gt maxlength poi monitorare maxlength si può vedere che un'altra variabile è stata aggiunta che è una ponderata media mobile e il trucco è quello di sostituire il consueto campo di lunghezza con il monitor algoritmo che sta regolando la lunghezza applicata. trucchi di codice per provare se si traccia una media ponderata di 20 prossimo periodo ad essa sul sottografo uno. Si può vedere come il codice di cui sopra media lunghezza cambiamento è più lento a un certo periodo e più veloce in altri periodi. L'indicatore di cui sopra è posto in No1 sottografo sovrapposto con il prezzo. Esempio di codice No4 è collocato in sub 2. È possibile osservare il cambiamento algoritmo di lunghezza in azione e vedere come influisce la velocità della media ponderata. I principianti esempio no6 (Come prevenire la divisione per zero errori) divisione per zero è un problema frequente con esperienza nella programmazione. La risposta è sempre infinito, quindi dobbiamo evitare qualsiasi cosa ottenendo diviso per lo zero, in primo luogo. Ci sono due metodi per farlo. Se valore1 0 allora value1value10.0000000001 Così abbiamo semplicemente aggiungere un piccolo numero ad esso, che è così piccolo che non farà troppa differenza per le uscite. Se valore1 ltgt 0 poi value2 value3 value1 In questo modo il computer per chiedere se il value1 è 0 o non prima di fare i suoi calcoli. Se è 0 verrà restituito il valore di default che è stato assegnato a VALUE1 nelle variabili al momento della creazione. I principianti esempio No7 (Come utilizzare Fisher Transform)