MetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Average Technical Indicator (FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Este indicador é construído com base no algoritmo da média móvel exponencial. Em que o fator de suavização é calculado com base na dimensão fractal atual da série de preços. A vantagem do FRAMA é a possibilidade de acompanhar fortes movimentos tendenciais e desacelerar suficientemente nos momentos de consolidação de preços. Todos os tipos de análise utilizados para as médias móveis podem ser aplicados a este indicador. Indicador Médico Motivo Adaptativo Fractal FRAMA (i) A (i) Preço (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) - valor atual do FRAMA Preço (i) - preço atual FRAMA (i -1) - valor anterior de FRAMA A (i) - fator atual de alisamento exponencial. O fator de suavização exponencial é calculado de acordo com a fórmula abaixo: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensão fractal atual EXP () - função matemática do expoente. A dimensão fractal de uma linha reta é igual a uma. É visto a partir da fórmula que se D 1, então A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Assim, se o preço muda em linhas retas, o alisamento exponencial não é usado, porque, nesse caso, a fórmula Parece assim: FRAMA (i) 1 Preço (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preço (i) Ie O indicador segue exatamente o preço. A dimensão fractal de um plano é igual a dois. A partir da fórmula, obtemos isso se D 2, então o fator de suavização A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Um valor tão pequeno do fator de suavização exponencial é obtido nos momentos em que o preço faz um forte movimento de dente de serra. Um forte abrandamento corresponde a uma média móvel de aproximadamente 200 períodos. Fórmula da dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) É calculado com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) (Preço mais alto (i) - Preço mais baixo (i)) Comprimento Preço mais alto (I) - valor máximo atual para períodos de comprimento Período mais baixo (i) - valor mínimo atual para períodos de comprimento Os valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N1 (i) N (Comprimento, i) N2 (i) N (Comprimento, Comprimento) N3 (i) N (2 Comprimento, i) O Indicador Técnico da média móvel móvel adaptável (AMA) é usado para construir uma média móvel com baixa sensibilidade aos ruídos das séries de preços e é caracterizada pelo atraso mínimo para detecção de tendências. Este indicador foi desenvolvido e descrito por Perry Kaufman em seu livro quotSmarter Tradingquot. Uma das desvantagens de diferentes algoritmos de alisamento para séries de preços é que os saltos de preços acidentais podem resultar na aparência de sinais de tendências falsas. Por outro lado, o alisamento leva ao atraso inevitável de um sinal sobre parada ou mudança de tendência. Este indicador foi desenvolvido para eliminar essas duas desvantagens. Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Expert Advisor no MQL5 Wizard. Cálculo Para definir o estado de mercado atual, Kaufman introduziu a noção de Razão de Eficiência (ER), que é calculada pela fórmula abaixo: ER (i) valor atual do Sinal de Razão de Eficiência (i) ABS (Preço (i) - Preço (i - N)) valor do sinal atual, valor absoluto da diferença entre o preço atual e o preço N período atrasado Ruído (i) Soma (ABS (Preço (i) - Preço (i-1)), N) valor atual do ruído, soma de Valores absolutos da diferença entre o preço do período atual eo preço do período anterior para N períodos. Com uma tendência forte, a Razão de Eficiência (ER) tenderá a 1 se não houver movimento direcionado, será um pouco mais do que 0. O valor obtido de ER é usado na fórmula de suavização exponencial: EMA (i) Preço (i ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 (n1) EMA constante de suavização, n período do valor anterior exponencial EMA (i-1) anterior de EMA. A relação de suavização para o mercado rápido deve ser igual à EMA com o período 2 (SC 2 rápido (21) 0.6667), e para o período de nenhum período EMA de tendência deve ser igual a 30 (SC2 lento (301) 0.06452). Assim, a nova constante de suavização em mudança é introduzida (constante de suavização escalonada) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - SC lento) lento SC SSC (i) ER (i) 0.60215 0.06425 Para uma influência mais eficiente da Obteve uma constante de suavização no período de média Kaufman recomenda a quadratura. Fórmula de cálculo final: AMA (i) Preço (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (após o rearranjo ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Preço (i) - AMA (i-1)) AMA (i) valor atual de AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC ( I) valor atual da constante de suavização escalonada. MetaTrader 5 - Indicadores Indicador de média móvel adaptável (AMA) - indicador de MetaTrader 5 Adaptive Moving Average (AMA) é usado para construir uma média móvel com baixa sensibilidade aos ruídos das séries de preços e é caracterizada pela Atraso mínimo para a detecção de tendências. Este indicador foi desenvolvido e descrito por Perry Kaufman em seu livro Smarter Trading. Uma das desvantagens de diferentes algoritmos de suavização para séries de preços é aquela p acidente Saltos de arroz podem resultar na aparição de sinais de tendência falsa. Por outro lado, o alisamento leva ao atraso inevitável na previsão das tendências. Este indicador foi desenvolvido para superar essas duas desvantagens. Indicador de média móvel móvel para definir o estado de mercado atual Kaufman introduziu a noção de Razão de Eficiência (ER), que é calculada pela fórmula abaixo: ER (i) - valor atual do Sinal de Razão de Eficiência (i) ABS (Preço (i) - Preço (i - N)) - valor do sinal atual, valor absoluto da diferença entre o preço atual e o preço N período atrasado Ruído (i) Soma (ABS (Preço (i) - Preço (i-1)), N) Valor de ruído atual, soma dos valores absolutos da diferença entre o preço do período atual e o preço do período anterior para N períodos. Com uma tendência forte, a Razão de Eficiência (ER) tenderá a 1 se não houver movimento direcionado, será um pouco mais do que 0. O valor obtido de ER é usado na fórmula de suavização exponencial: EMA (i) Preço (i ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 (n1) - EMA constante de suavização, n - período de EMA exponencial EMA (i-1) - valor anterior de EMA. A relação de suavização para o mastro do mercado rápido é como para EMA com o período 2 (SC 2 rápido (21) 0.6667), e para o período de nenhum período de EMA de tendência deve ser igual a 30 (SC2 lento (301) 0.06452). Assim, a nova constante de suavização em mudança é introduzida (constante de suavização escalonada) SSC: SSC (i) (ER (i) (SC rápido - SC lento) lento SC SSC (i) ER (i) 0.60215 0.06425 Para uma influência mais eficiente da Obteve uma constante de suavização no período de média Kaufman recomenda a quadratura. Fórmula de cálculo final: AMA (i) Preço (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) ou (após o rearranjo ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Preço (i) - AMA (i-1)) AMA (i) - valor atual de AMA AMA (i-1) - valor anterior De AMA SSC (i) - valor atual da constante de suavização escalada. Traduzido do russo por MetaQuotes Software Corp. Código original: mql5rucode10
Eu realmente sinto muito por esta pergunta estúpida, mas desperdiçar 1 semana do meu tempo e eu não encontrei resposta. Eu tenho um manual de uma ferramenta que o fabricante mencionou. Um T-Filter, um simples filtro digital passa-média de média móvel, é usado para as saídas do sensor do acelerômetro. Eu tenho essa saída e escrevi um código para o filtro em python, mas mais tarde, eu estava pensando que os códigos não são úteis, porque eles são para o filtro butterworth não média. Eu tento encontrar alguns códigos para filtro lowpass médio em python, mas não conseguiu. Esperando por qualquer idéia. Para obter a pergunta correta, a mensagem contém a entrada para o filtro, que deve ser executado através de um método quotfilter, ou seja, quotmoving médio low-pass filterquot que resultaria em uma lista de pontos, ou seja, saída. Ak. a y, y1, y2, y3 ... Adicionando-se a isso, o filtro poderia ser descrito como afirmado aqui analogmediaentechnical documentationdp-bookhellip. É isso. Ndash JRa...
Comments
Post a Comment