Triple ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย Matlab

TA-Lib เป็นไลบรารีตัวบ่งชี้ที่มีการยอมรับอย่างกว้างขวางซึ่งได้รับการใช้ในผลิตภัณฑ์เช่นแพลตฟอร์ม Dukascopys และ MATLAB Toolbox จากเว็บไซต์ TA-Lib: เครื่องมือหลายแพลตฟอร์มสำหรับการวิเคราะห์ตลาด TA-Lib ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการทำการวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อมูลตลาดการเงิน รวมถึงตัวชี้วัด 200 ตัวเช่น ADX, MACD, RSI, Stochastic, Bollinger Bands ฯลฯ (ข้อมูลเพิ่มเติม) การรู้จำลายมือของรูปแบบแท่งเทียน API แบบเปิดสำหรับ CC, Java, Perl, Python และ 100 ไลบรารีโอเพนซอร์สอิสระที่มีการจัดการ TA-Lib มีอยู่ใน ใบอนุญาต BSD ที่อนุญาตให้มีการรวมไว้ในโอเพนซอร์สหรือแอพพลิเคชันเชิงพาณิชย์ของคุณเอง (ข้อมูลเพิ่มเติม) ขณะนี้มีให้บริการสำหรับ MetaTrader 4. คุณสามารถติดตั้งโฟลเดอร์ DLL และ Indicator และในโฟลเดอร์ไลบรารีและตัวชี้วัด MT4 ตามลำดับ จากนั้นคุณจะสามารถเข้าถึงตัวบ่งชี้ TA-Lib ได้ ตัวบ่งชี้ได้รับการบำรุงรักษาเป็นอย่างดีและมีการเพิ่มข้อมูลใหม่ ๆ เป็นระยะ ๆ คุณสามารถใช้สาย iCustom เพื่อใช้ตัวชี้วัดใน EAs ใดก็ได้ รายการทั้งหมดของ TA - Lib indicatiors: zirkoner: ทำไมเราต้องมี DLL เพื่อให้ได้ข้อมูลตัวบ่งชี้ DLL เก็บข้อมูลทั้งหมดของการคำนวณ การคำนวณคำนวณโดยใช้การคำนวณ TA-LIBs ตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองเรียกใช้ฟังก์ชันหรือการคำนวณสำหรับตัวบ่งชี้ใน DLL ไม่มี DLL คุณไม่มีการคำนวณในการคำนวณตัวบ่งชี้ คุณสามารถโค้ดทั้งหมดของตัวบ่งชี้เหล่านี้เป็นตัวชี้วัดที่กำหนดเองแยกทำคณิตศาสตร์สำหรับแต่ละคนจากรอยขีดข่วนหรือจากการวิจัยพวกเขา ซึ่งอาจเป็นตัวบ่งชี้เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึ่สามเส้นหรือเส้นแนวโน้มของ Hilbert Transform ดังนั้นช่วยให้คุณประหยัดเวลาได้มาก TA-Lib มีชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ตรวจสอบการคำนวณเพื่อความถูกต้อง คุณสามารถคำนวณตัวบ่งชี้เดียวกันได้จากแพลตฟอร์ม Excel, MATLAB, Dukascopys, TRAIDE, Quantopian และ DLL สำหรับ NinjaTrader และแพลตฟอร์มอื่น ๆ ที่ใช้ TA-Lib หรือมีปลั๊กอิน TA-Lib ดังนั้นเป้าหมายก็คือการมีไลบรารีตัวบ่งชี้มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์ม มีเอกสารมากมายเกี่ยวกับ TA-LIB คุณสามารถดำน้ำในการคำนวณและสร้างคุณสมบัติของคุณเองจาก DLL นี้ใน MT4 DLL มีการคำนวณทั้งหมด การคำนวณคำนวณโดยใช้การคำนวณ TA-LIBs ตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองเรียกใช้ฟังก์ชันการคำนวณสำหรับตัวบ่งชี้ใน DLL หากไม่มี DLL คุณไม่ต้องคำนวณการคำนวณตัวบ่งชี้อีกต่อไป คุณสามารถโค้ดทั้งหมดของตัวบ่งชี้เหล่านี้เป็นตัวชี้วัดที่กำหนดเองแยกทำคณิตศาสตร์สำหรับแต่ละคนจากรอยขีดข่วนหรือจากการวิจัยพวกเขา ซึ่งอาจเป็นตัวบ่งชี้เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึ่สามเส้นหรือเส้นแนวโน้มของ Hilbert Transform ดังนั้นช่วยให้คุณประหยัดเวลาได้มาก TA-Lib มีชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ตรวจสอบความถูกต้องในการคำนวณ คุณสามารถคำนวณตัวบ่งชี้เดียวกันได้จากแพลตฟอร์ม Excel, MATLAB, Dukascopys, TRAIDE, Quantopian และ DLL สำหรับ NinjaTrader และแพลตฟอร์มอื่น ๆ ที่ใช้ TA-Lib หรือมีปลั๊กอิน TA-Lib ดังนั้นเป้าหมายก็คือการมีไลบรารีตัวบ่งชี้มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์ม มีเอกสารมากมายเกี่ยวกับ TA-LIB คุณสามารถดำน้ำในการคำนวณและสร้างคุณสมบัติของคุณเองจาก DLL นี้ใน MT4 คือ traide-ma. mqh ที่รวมอยู่ในไฟล์นี้ฉันมีไฟล์ 118 ไฟล์แทน 200 ที่ระบุไว้ข้างต้น ยังไม่มีไฟล์ candlestick อยู่ในไฟล์ที่ฉันดาวน์โหลดมาค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ย - EMA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential - EMA EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมสูงสุดและใช้ในการสร้างตัวชี้วัด (MACD) และค่าร้อยละของค่าความแปรปรวน (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นกราฟตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจถูกใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่จะช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกอันเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่สูงขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนแผนภูมิระหว่างวันโดยปกติแล้วคุณจะต้องการให้สัญญาณที่กรองออกมามีความราบรื่นและปราศจากความล่าช้า . ความล่าช้าทำให้เกิดความล่าช้าในธุรกิจการค้าของคุณและความล่าช้าในตัวชี้วัดของคุณมักทำให้เกิดผลกำไรต่ำลง กล่าวอีกนัยหนึ่งผู้มาสายได้รับสิ่งที่เหลืออยู่บนโต๊ะหลังจากที่งานเลี้ยงเริ่มขึ้นแล้ว Thats ทำไมนักลงทุนธนาคารและสถาบันต่างๆทั่วโลกจึงขอค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ของการวิจัย Jurik (JMA) คุณสามารถใช้มันเช่นเดียวกับที่คุณจะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ อย่างไรก็ตาม JMA จะปรับปรุงเวลาและความเรียบลื่นให้กับคุณ เส้นสีเทาขรุขระในแผนภูมิจำลองการดำเนินการด้านราคาซึ่งเริ่มต้นในช่วงการซื้อขายต่ำและมีช่องว่างในช่วงการซื้อขายที่สูงขึ้น เนื่องจากไม่มีใครชอบรออยู่ข้างสนามจึงเป็นตัวกรองสัญญาณรบกวนที่สมบูรณ์แบบ (เส้นสีเขียว) จะเคลื่อนไหวได้อย่างราบรื่นไปตามจุดศูนย์รวมของช่วงการซื้อขายแรกและข้ามไปยังจุดศูนย์ซื้อขายใหม่เกือบจะในทันทีการแสดงผลโดย Smoothing Techniques เว็บไซต์นี้เป็น ส่วนหนึ่งของห้องปฏิบัติการ E-labs ของ JavaScript เพื่อการตัดสินใจ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้จัดอยู่ในพื้นที่ต่างๆของแอ็พพลิเคชันในส่วน MENU ในหน้านี้ ชุดเวลาเป็นลำดับของข้อสังเกตที่ได้รับคำสั่งในเวลา การรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นรูปแบบของรูปแบบสุ่ม มีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบสุ่ม ใช้เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เทคนิคเหล่านี้เมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ชัดเจนมากขึ้น ป้อนลำดับเวลาชุดคำสั่งแบบแถวเรียงลำดับจากมุมซ้ายบนและพารามิเตอร์จากนั้นคลิกปุ่มคำนวณเพื่อขอรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบ ช่องว่างเปล่าไม่รวมอยู่ในการคำนวณ แต่มีศูนย์อยู่ ในการป้อนข้อมูลของคุณเพื่อย้ายจากเซลล์ไปยังเซลล์ในข้อมูลเมทริกซ์ใช้แป้น Tab ไม่ใช่ลูกศรหรือป้อนคีย์ คุณลักษณะของชุดเวลาซึ่งอาจถูกเปิดเผยโดยการตรวจสอบกราฟ กับค่าคาดการณ์และพฤติกรรมที่เหลือรูปแบบการพยากรณ์สภาพ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: การย้ายอันดับเฉลี่ยเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดข้อมูลเวลา ใช้เพื่อกรองสัญญาณรบกวนสีขาวแบบสุ่มจากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลเวลาทำงานราบรื่นขึ้นหรือแม้แต่เพื่อเน้นองค์ประกอบข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing: นี่เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากในการผลิต Time Series เรียบ ในขณะที่ Moving Average การสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Exponential Smoothing จะกำหนดค่าน้ำหนักที่ลดลงอย่างมากเมื่อการสังเกตมีอายุมากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่งการสังเกตล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการแนวโน้มพาราโบลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก exponenentially กับราบเรียบคง a. หมายถึงประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของความยาว (ระยะเวลา) n โดยที่ a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย: a 2 (n1) หรือ n (2 - a) a. ดังนั้นตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักที่อธิบายด้วยค่าความยาวคลื่นและค่าคงที่การให้ราบเรียบเท่ากับ 0.1 จะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วัน และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันจะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณและมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0.04878 การจัดแจงแบบเสียดสีเชิงเส้นของ Holts: สมมติว่าซีรี่ส์เวลาไม่ใช่ตามฤดูกาล แต่ไม่แสดงแนวโน้ม วิธีการของ Holts ประเมินทั้งระดับปัจจุบันและแนวโน้มในปัจจุบัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นกรณีพิเศษของการทำให้เรียบโดยการตั้งค่าระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นส่วนจำนวนเต็มของอัลฟ่า (2 อัลฟ่า) สำหรับข้อมูลธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟาที่มีขนาดเล็กกว่า 0.40 มักมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามหนึ่งอาจดำเนินการค้นหาตารางพื้นที่พารามิเตอร์ด้วย 0.1 ถึง 0.9 โดยเพิ่มขึ้นเป็น 0.1 จากนั้นอัลฟาที่ดีที่สุดมีค่า Mean Absolute Error (MA Error) น้อยที่สุด วิธีการเปรียบเทียบวิธีการเรียบ: แม้ว่าจะมีตัวชี้วัดตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของเทคนิคการคาดการณ์วิธีที่กว้างที่สุดคือการใช้การเปรียบเทียบภาพการคาดการณ์ต่างๆเพื่อประเมินความถูกต้องและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆ ในวิธีนี้ผู้ใช้จะต้องพล็อต (ใช้เช่น Excel) บนกราฟเดียวกันค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์ไว้จากวิธีการพยากรณ์อากาศต่างๆซึ่งจะช่วยให้สามารถเปรียบเทียบภาพได้ คุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ในอดีตโดยใช้เทคนิคการทำให้เรียบ JavaScript เพื่อรับค่าคาดการณ์ที่ผ่านมาโดยใช้เทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เพียงอย่างเดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่ดีที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าทดลองและข้อผิดพลาดของพารามิเตอร์ การเรียบแบบเอกพจน์เป็นแบบเดี่ยวจะเน้นย้ำมุมมองในระยะสั้นที่กำหนดระดับไว้เป็นข้อสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้ม การถดถอยเชิงเส้นซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุดต่อข้อมูลทางประวัติศาสตร์ (หรือเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์) หมายถึงช่วงยาวซึ่งขึ้นอยู่กับแนวโน้มพื้นฐาน การคำนวณหาค่าความละเอียดเชิงเส้นแบบ Holts จับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุด พารามิเตอร์ในรูปแบบ Holts คือพารามิเตอร์ระดับซึ่งควรจะลดลงเมื่อจำนวนของการแปรปรวนข้อมูลมีขนาดใหญ่และควรเพิ่มพารามิเตอร์ของเทรนด์หากทิศทางแนวโน้มล่าสุดได้รับการสนับสนุนจากสาเหตุบางประการ การคาดการณ์ในระยะสั้น: โปรดสังเกตว่า JavaScript ทุกหน้าจะให้การคาดการณ์ล่วงหน้าเพียงอย่างเดียว เพื่อให้ได้การคาดการณ์ล่วงหน้าสองขั้นตอน เพียงเพิ่มค่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลาและจากนั้นคลิกที่ปุ่ม Calculate เดียวกัน คุณสามารถทำซ้ำขั้นตอนนี้ได้สองสามครั้งเพื่อให้ได้การคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น