Média Móvel Simples Deutsch

MetaTrader 4 - Experts Moving Average - especialista para MetaTrader 4 O especialista em média móvel para a formação de sinais de comércio usa uma média móvel. Abertura e fechamento de posições são realizadas quando a média móvel encontra o preço na barra recentemente formada (índice de barra igual a 1). O tamanho do lote será otimizado de acordo com um algoritmo especial. O consultor especialista analisa a concorrência da média móvel e da tabela de preços de mercado. A verificação é executada pela função CheckForOpen (). Se a média móvel atingir a barra de tal forma que a primeira for superior ao preço de abertura mas inferior a preço de fechamento, a posição de compra será aberta. Se a média móvel se encontrar com a barra de tal forma que a primeira é inferior ao preço de abertura mas superior ao preço de fechamento, a posição de VENDA será aberta. Money Management usado no especialista é muito simples, mas eficaz: o controle sobre cada volume de posição é realizado, dependendo dos resultados das transações anteriores. Este algoritmo é implementado pela função LotsOptimized (). O tamanho do lote básico é calculado com base no risco máximo permitido: O parâmetro MaximumRisk exibe a porcentagem de risco básico para cada transação. Geralmente possui um valor entre 0,01 (1) e 1 (100). Por exemplo, se a margem livre (AccountFreeMargin) é 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, lotes fraccionados com passo de 0,1 são permitidos. Uma transação com volume de 0,41 não será realizada. 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 os volumes de operação dependendo do sucesso de negociação, ou seja, negociar com o reinvestimento. Este é o mecanismo básico com a gestão obrigatória do capital para o aumento da eficiência comercial. DecreaseFactor é a medida em que o tamanho do lote será reduzido após negociação não rentável. Os valores normais são 2,3,4,5. Se as transações precedentes não fossem lucrativas, os volumes subseqüentes diminuirão por um fator de DecreaseFactor para esperar pelo período não lucrativo. Este é o principal fator no algoritmo de gerenciamento de capital. A idéia é muito simples: se o comércio está aumentando com sucesso, o especialista trabalha com o lote básico fazendo lucro máximo. Após a primeira transação não rentável, o especialista irá reduzir a velocidade até que uma nova transação positiva é feita. O algoritmo permite desativar a redução de velocidade, para fazê-lo, é preciso especificar DecreaseFactor 0. O valor das últimas transações não lucrativas sucessivas é calculado no histórico de negócios. O lote básico será recalculado nessa base: Assim, o algoritmo permite efetivamente reduzir o risco que ocorre como resultado de uma série de transações não rentáveis. O tamanho do lote é obrigatoriamente verificado para o tamanho de lote mínimo permitido no final da função porque Os cálculos feitos anteriormente podem resultar no lote 0: O especialista é principalmente destinado a trabalhar com período diário, e no modo de teste - para fazer a preços fechados. Vai trocar apenas na abertura de uma nova barra, é por isso que os modos de cada modelo de carrapato não são necessários. Os resultados dos testes são representados no relatório. MetaTrader 4 - Indicadores Médias Móveis, Indicador MA para o MetaTrader 4 O Indicador Técnico de Média Móvel mostra o valor médio do preço do instrumento para um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também referido como aritmética), exponencial, suavizado e linear ponderado. As médias móveis podem ser calculadas para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negociação ou quaisquer outros indicadores. É freqüentemente o caso quando se utilizam médias móveis duplas. A única coisa em que as médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. No caso em que estamos falando de simples média móvel, todos os preços do período em questão, são iguais em valor. As Médias Mínimas exponenciais e Lineares ponderadas atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação de preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, um sinal de compra aparece, se o preço cai abaixo de sua média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de comércio, que é baseado na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no direito de mercado em seu ponto mais baixo, e sua saída direita no pico. Permite agir de acordo com a seguinte tendência: comprar logo após os preços chegarem ao fundo, e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. Simples, ou seja, a média móvel aritmética é calculada resumindo os preços de encerramento do instrumento ao longo de um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Este valor é então dividido pelo número de tais períodos. SMA SUM (CLOSE, N) / N Onde: N é o número de períodos de cálculo. Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada adicionando a média móvel de uma determinada parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior. Com médias móveis exponencialmente suavizadas, os preços mais recentes são de maior valor. P-porcentagem de média móvel exponencial será semelhante a: Onde: FECHAR (i) o preço do encerramento do período atual EMA (i-1) Exponencialmente Movendo Média do período anterior encerramento P a percentagem de utilização do valor do preço. Média Móvel Smoothed (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) A segunda e as seguintes médias móveis são calculadas de acordo com esta fórmula: Onde: SUM1 é o Soma total dos preços de fechamento para N períodos SMMA1 é a média móvel suavizada da primeira barra SMMA (i) é a média móvel suavizada da barra atual (exceto a primeira) CLOSE (i) é o preço de fechamento atual N é a Período de suavização. Média Móvel Ponderada Linear (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são mais valiosos que os dados mais antigos. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um determinado coeficiente de ponderação. Soma (i, N) / SUM (i, N) Onde: SUM (i, N) é a soma total dos coeficientes de peso. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador se eleva acima da média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente deverá continuar: se o indicador cair abaixo da sua média móvel, Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média móvel simples (SMA) Média móvel exponencial (EMA) Média móvel suavizada (SMMA) Média móvel ponderada linear (LWMA) Médias móveis: Como usá-los Algumas das funções primárias de um Média móvel são identificar tendências e reversões. Medir a força de um momento de ativos e determinar áreas potenciais onde um ativo vai encontrar apoio ou resistência. Nesta seção, iremos apontar como diferentes períodos de tempo podem monitorar o momentum e como as médias móveis podem ser benéficas na definição de stop-loss. Além disso, abordaremos algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar ao usá-las como parte de uma rotina de negociação. Tendência Identificar tendências é uma das principais funções de médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência de seu amigo. As médias móveis são indicadores de atraso. O que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmam as tendências uma vez estabelecidas. Como você pode ver na Figura 1, um estoque é considerado em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima. Por outro lado, um comerciante usará um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa. Muitos comerciantes só consideram manter uma posição longa em um ativo quando o preço está negociando acima de uma média móvel. Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funciona no favor dos comerciantes. Momentum Muitos comerciantes iniciantes perguntam como é possível medir o momentum e como médias móveis podem ser usados ​​para enfrentar tal façanha. A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo utilizados na criação da média, pois cada período de tempo pode fornecer informações valiosas sobre diferentes tipos de momentum. Em geral, momentum de curto prazo pode ser medido olhando para médias móveis que se concentram em períodos de tempo de 20 dias ou menos. Olhando para as médias móveis que são criadas com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerado como uma boa medida de médio prazo momento. Finalmente, qualquer média móvel que usa 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como uma medida de momentum de longo prazo. O senso comum deve dizer-lhe que uma média móvel de 15 dias é uma medida mais apropriada do momentum de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força ea direção de um momento de ativos é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção para a forma como eles se acumulam em relação um ao outro. As três médias móveis que são geralmente utilizadas têm margens de tempo variáveis ​​numa tentativa de representar movimentos de preços a curto, médio e longo prazo. Na Figura 2, observa-se forte impulso ascendente quando as médias de curto prazo se situam acima das médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Por outro lado, quando as médias de curto prazo estão situadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis é determinar suportes de preços potenciais. Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um recurso muitas vezes parar e inverter direção no mesmo nível que uma média importante. Por exemplo, na Figura 3 você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de sustentar o preço do estoque depois que ele caiu de sua alta perto de 32. Muitos comerciantes vão antecipar um salto fora das principais médias móveis e usará outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um ativo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é raro ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores empurrar o preço de volta acima dessa média. Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, essa resistência é muitas vezes usado por comerciantes como um sinal para ter lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes. Muitos vendedores curtos também usarão essas médias como pontos de entrada porque o preço geralmente salta fora da resistência e continua seu movimento mais baixo. Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser no seu melhor interesse para observar esses níveis de perto, porque eles podem afetar muito o valor de seu investimento. Stop-Losses As características de apoio e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciamento de risco. A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes para cortar perder posições antes que eles possam crescer qualquer maior. Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definir suas ordens stop-loss abaixo médias influentes podem salvar-se muito dinheiro. Média móvel - MA Como exemplo da SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fecho Para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O impulso para baixo é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando uma MA de curto prazo cruza abaixo de uma MA de maior prazo. Esta funcionalidade é experimental e pode ser alterada ou removida completamente numa versão futura. Dada uma série ordenada de dados, a agregação de média móvel desliza uma janela através dos dados e emite o valor médio dessa janela. Por exemplo, dados os dados 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Podemos calcular uma média móvel simples com o tamanho das janelas de 5 da seguinte forma: As médias móveis são um método simples para suavizar sequencial dados. As médias móveis são normalmente aplicadas a dados baseados em tempo, como preços de ações ou métricas de servidor. O alisamento pode ser usado para eliminar flutuações de alta freqüência ou ruído aleatório, o que permite que as tendências de freqüência mais baixas sejam mais facilmente visualizadas, como a sazonalidade. Syntaxedit Linearedit O modelo linear atribui uma ponderação linear aos pontos da série, de tal forma que datapoints mais antigos (por exemplo, aqueles no início da janela) contribuem com uma quantidade linearmente menor para a média total. A ponderação linear ajuda a reduzir o atraso por trás da média dos dados, uma vez que os pontos mais velhos têm menos influência. Um modelo linear não tem configurações especiais para configurar Como o modelo simples, o tamanho da janela pode mudar o comportamento da média móvel. Por exemplo, uma pequena janela (janela: 10) acompanhará de perto os dados e suavizará apenas as pequenas flutuações da escala. Em contraste, uma média móvel linear com janela maior (janela: 100) Vai suavizar todas as flutuações de alta freqüência, deixando apenas de baixa freqüência, tendências de longo prazo. Ele também tende a ficar atrás dos dados reais por uma quantidade substancial, embora tipicamente menor do que o modelo simples: Multiplicativo Holt-Wintersedit Multiplicativo é especificado pelo tipo de ajuste: mult. Esta variedade é preferida quando o efeito sazonal é multiplicado em relação aos seus dados. Por exemplo. Se o efeito sazonal é x5 os dados, em vez de simplesmente adicioná-lo. Os valores padrão de alfa e gama são 0,3 enquanto beta é 0,1. As configurações aceitam qualquer float de 0-1 inclusive. O valor padrão do período é 1. O modelo multiplicativo Holt-Winters pode ser minimizado Multiplicativo Holt-Winters funciona dividindo cada ponto de dados pelo valor sazonal. Isso é problemático se qualquer um de seus dados é zero, ou se houver lacunas nos dados (uma vez que isso resulta em um divid-by-zero). Para combater isso, o mult Holt-Winters pads todos os valores por uma quantidade muito pequena (110 -10) para que todos os valores são diferentes de zero. Isso afeta o resultado, mas apenas minimamente. Se os seus dados não forem nulos, ou preferir ver NaN quando forem encontrados zeros, pode desactivar este comportamento com pad: false Predictionedit Todo o modelo de média móvel suporta um modo de previsão, que tentará extrapolar para o futuro, dada a corrente Suavizada, média móvel. Dependendo do modelo e parâmetro, essas previsões podem ou não ser precisas. As previsões são ativadas adicionando um parâmetro de previsão a qualquer agregação de média móvel, especificando o número de previsões que você gostaria de acrescentar ao final da série. Estas previsões serão espaçadas para fora no mesmo intervalo que seus baldes: O simples. Lineares e ewma produzem previsões planas: convergem essencialmente na média do último valor da série, produzindo um plano: em contraste, o modelo holt pode extrapolar com base Em tendências constantes locais ou globais. Se definimos um valor beta alto, podemos extrapolar com base em tendências constantes locais (neste caso, as previsões são para baixo, porque os dados no final da série estavam em direção descendente): Figura 12. Holt - Com janela de tamanho 100, prever 20, alfa 0,5, beta 0,8 Em contraste, se escolhermos uma pequena beta. As previsões são baseadas na tendência global constante. Nesta série, a tendência global é ligeiramente positiva, de modo que a predição faz um viragem nítido e começa uma inclinação positiva: Figura 13. Média móvel exponencial dupla com janela de tamanho 100, previsão 20, alfa 0,5, beta 0,1 O modelo holtwinters Tem o potencial para fornecer as melhores previsões, uma vez que também incorpora flutuações sazonais no modelo: Figura 14. Holt-Winters média móvel com janela de tamanho 120, prever 25, alfa 0,8, beta 0,2, gama 0,7, período 30