Tamanho Médio Da Amostra Móvel

MetaTrader 4 - Expert Muding Average - perito para MetaTrader 4 O especialista em média móvel para formar sinais comerciais usa uma média móvel. A abertura e o fechamento de posições são realizados quando a média móvel atende ao preço na barra recentemente formada (o índice da barra é igual a 1). O tamanho do lote será otimizado de acordo com um algoritmo especial. O consultor especialista analisa a concordância da média móvel e do gráfico de preços de mercado. A verificação é realizada pela função CheckForOpen (). Se a média móvel atende a barra de forma que o primeiro seja maior do que o preço aberto, mas inferior ao preço fechado, a posição BUY será aberta. Se a média móvel atende a barra de forma que o anterior seja inferior ao preço aberto, mas maior do que o preço Fechar, a posição VENDA será aberta. O gerenciamento de dinheiro usado no perito é muito simples, mas efetivo: o controle sobre cada volume de posição é realizado de acordo com os resultados das transações anteriores. Este algoritmo é implementado pela função LotsOptimized (). O tamanho básico do lote é calculado com base no risco máximo permitido: o parâmetro MaximumRisk exibe a porcentagem de risco básica para cada transação. Geralmente possui um valor entre 0,01 (1) e 1 (100). Por exemplo, se a margem livre (AccountFreeMargin) for igual a 20.500 e as regras de gerenciamento de capital prescrevem para usar o risco de 2, o tamanho do lote básico fará 20500 0.02 1000 0.41. É muito importante controlar a precisão do tamanho do lote e normalizar o resultado com os valores permitidos. Normalmente, são permitidos lotes fraccionados com passo de 0,1. Não será realizada uma transação com volume de 0,41. Para normalizar, a função NormalizeDouble () é usada com precisão até 1 caractere após o ponto. Isso resulta no lote básico de 0,4. O cálculo do lote básico com base na margem livre permite aumentar nos volumes de operação, dependendo do sucesso da negociação, ou seja, negociar com o reinvestimento. Este é o mecanismo básico com a gestão obrigatória do capital para aumentar a eficiência da negociação. DecreaseFactor é a medida em que o tamanho do lote será reduzido após o comércio não lucrativo. Os valores normais são 2,3,4,5. Se as transações anteriores não fossem rentáveis, os volumes subsequentes diminuirão por um fator de Diminuição do Fator, a fim de aguardar o período não lucrativo. Este é o principal fator no algoritmo de gerenciamento de capital. A idéia é muito simples: se o comércio for aumentando com sucesso, o especialista trabalha com o lote básico ganhando o máximo lucro. Após a primeira transação não lucrativa, o especialista reduzirá a velocidade até que uma nova transação positiva seja feita. O algoritmo permite desativar a redução de velocidade, para fazê-lo, é preciso especificar Diminuir o código 0. O valor das últimas transações sucessivas não lucrativas é calculado no histórico comercial. O lote básico será recalculado nesta base: Assim, o algoritmo permite reduzir eficazmente o risco que ocorre como resultado de uma série de transações não lucrativas. O tamanho do lote é obrigatoriamente verificado pelo tamanho mínimo permitido do lote no final da função porque Os cálculos feitos anteriormente podem resultar em lote 0: o especialista é principalmente destinado a trabalhar com o período diário, e no modo de teste - por fazer a preços fechados. Ele só se trocará na abertura de uma nova barra, é por isso que os modos de modelagem de todos os tiques não são necessários. Os resultados do teste são representados no relatório. Medidas ponderadas calculadoras Produto (s): Tableau Desktop Versão (s): 8.1, 8.0, 7.0 Última data modificada: 16 de agosto de 2016 Artigo Nota: Este artigo não é mais ativamente mantido pelo Tableau. Continuamos a torná-lo disponível porque a informação ainda é valiosa, mas algumas etapas podem variar devido a mudanças no produto. As médias são usadas para resumir os resultados dos dados. No entanto, o tipo de média escolhido para representar os resultados pode afetar as conclusões gerais extraídas dos dados. Este artigo aborda como calcular as médias ponderadas e usa um exemplo que compara os resultados usando uma média ponderada versus uma média não ponderada para resumir os dados. Os dados neste exemplo incluem os resultados da pesquisa para dois testes de pesquisa diferentes resumidos pelos quatro grupos que tomaram cada teste, seus respectivos tamanhos de amostra e sua freqüência de respostas afirmativas: o livro correspondente do Tableau embalado, Weighted Average Calculation. twbx. Está anexado a este artigo para você baixar e usar junto com as etapas neste artigo. Cálculo da Média Ponderada A média ponderada dos resultados é calculada por factorização no tamanho da amostra com a taxa de respostas afirmativas. Isso ajuda a criar uma comparação mais uniforme entre os dois resultados do teste. A fórmula geral para calcular uma média ponderada é a seguinte: SUM (Valor de Peso) SUM (Peso) As etapas a seguir mostram como criar um campo calculado no Tableau e ajustar esta fórmula para a pasta de trabalho anexada. Selecione Análise gt Criar Campo Calculado. Na caixa de diálogo Campo calculado, conclua as seguintes etapas. Para o Nome. Tipo de média ponderada. Na caixa Fórmula, crie a fórmula de média ponderada para a fonte de dados das pastas de trabalho anexadas: SUM (tamanho da frequência) SUM (Tamanho da amostra) Confirme se a mensagem de status indica que a fórmula é válida e clique em OK. Compare os resultados A visão abaixo mostra a comparação na média ponderada versus a média não ponderada para resumir os resultados. Neste exemplo, a média não ponderada mostra que o Teste 2 tem a maior freqüência de respostas afirmativas, mas a média ponderada mostra que o Teste 1 possui a maior freqüência de respostas afirmativas. Termos Alternativos de Pesquisa: Como Cálculos Obrigado por fornecer seus comentários sobre a eficácia do artigo. Em estatísticas, uma média móvel simples é um algoritmo que calcula a média não ponderada das últimas n amostras. O parâmetro n geralmente é chamado de tamanho da janela, porque o algoritmo pode ser pensado como uma janela que desliza sobre os pontos de dados. Ao usar uma formulação recursiva do algoritmo, o número de operações necessárias por amostra é reduzido a uma adição, uma subtração e uma divisão. Uma vez que a formulação é independente do tamanho da janela n. A complexidade de tempo de execução é O (1). Isto é, constante. A fórmula recursiva da média móvel não ponderada é, onde média é a média móvel e x representa um ponto de dados. Assim, sempre que a janela desliza para a direita, um ponto de dados, a cauda, ​​deixa cair e um ponto de dados, a cabeça, se move. Implementação Uma implementação da média móvel simples deve levar em consideração a inicialização Algoritmo desde que A janela não está totalmente preenchida com valores, a fórmula recursiva falha. Armazenamento O acesso ao elemento da cauda é necessário, o que, dependendo da implementação, requer um armazenamento de n elementos. Minha implementação usa a fórmula apresentada quando a janela está totalmente preenchida com valores e, de outro modo, muda para a fórmula, que atualiza a média ao recalcular a soma dos elementos anteriores. Observe que isso pode levar a instabilidades numéricas devido à aritmética de ponto flutuante. No que diz respeito ao consumo de memória, a implementação usa iteradores para acompanhar os elementos da cabeça e da cauda. Isso leva a uma implementação com constantes requisitos de memória independentes do tamanho da janela. Aqui está o procedimento de atualização que desliza a janela para a direita. Em. NET, a maioria das coleções invalida seus enumeradores quando a coleção subjacente é modificada. A implementação, no entanto, depende de enumeradores válidos. Especialmente em aplicações baseadas em streaming, a coleção subjacente precisa ser modificada quando um novo elemento chegar. Uma maneira de lidar com isso é criar uma coleção de tamanho fixo circular simples de tamanho n1 que nunca invalida seus iteradores e, alternativamente, adicione um elemento e chame Shift. Gostaria de descobrir como implementar isso, pois a função Test é muito confusa para mim. Preciso converter dados em Array, então execute SMA SMA SMA novo (20, matriz) para um SMA de 20 períodos Como faço para lidar Função shift () É necessário implementar construtores. (Desculpe pela confusão). Não, você não precisa converter seus dados em uma matriz, desde que seus dados implemente IEnumerable1 e o tipo enumerado seja duplo. No que diz respeito à sua mensagem privada, você precisa converter o DataRow em algo que é enumerável de valores duplos. Sua abordagem funciona. Shift, desliza a janela para uma posição para a esquerda. Para um conjunto de dados de dizer 40 valores e um SMA de 20 períodos, você tem 21 posições em que a janela se encaixa (40 8211 20 1). Cada vez que você chama Shift (), a janela é movida para a esquerda por uma posição e Average () retorna o SMA para a posição atual da janela. Ou seja, a média não ponderada de todos os valores dentro da janela. Além disso, minha implementação permite calcular o SMA mesmo se a janela não estiver totalmente preenchida no início. Então, na essência, espero que isso ajude. Qualquer outra questão AVISO DE COPYRIGHT Christoph Heindl e cheind. wordpress, 2009-2012. O uso não autorizado e a duplicação deste material sem permissão expressa e escrita deste autor de blogs e do proprietário são estritamente proibidos. 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