Adaptativo de media móvil adaptativa de media móvil (AMA) Indicador técnica se utiliza para la construcción de una media móvil con baja sensibilidad al precio de los ruidos de la serie y se caracteriza por el retraso mínimo para la detección de tendencias. Este indicador fue desarrollado y descrito por Perry Kaufman en su libro quotSmarter Tradingquot. Uno de los inconvenientes de los diferentes algoritmos de suavizado para las series de precios es que los saltos de precios accidentales pueden dar lugar a la aparición de señales falsas de tendencia. Por otro lado, el suavizado conduce al retraso inevitable de una señal de parada de tendencia o cambio. Este indicador fue desarrollado para la eliminación de estos dos inconvenientes. Puede probar las señales de comercio de este indicador mediante la creación de un Asesor Experto en MQL5 Wizard. Cálculo para definir el estado actual del mercado Kaufman introdujo el concepto de Índice de Eficiencia (ER), que se calcula mediante la siguiente fórmula: ER (i) el valor actual de la señal ABS Índice de Eficiencia (i) (Precio (i) - Precio (i - N)) el valor actual de la señal, el valor absoluto de la diferencia entre el precio actual y el periodo N precio de hace ruido (i) suma (ABS (Precio (i) - Precio (i-1)), N) valor actual del ruido, suma de los valores absolutos de la diferencia entre el precio del período actual y el precio del período anterior para N períodos. En una fuerte tendencia del Índice de Eficiencia (ER) tenderá a 1 si no hay un movimiento dirigido, que será un poco más que 0. El valor obtenido de ER se utiliza en la fórmula de suavizado exponencial: EMA (i) Precio (i ) SC EMA (i-1) (1 - SC) SC 2 / (n1) EMA constante de alisamiento, n período de la EMA móvil exponencial (i-1) valor anterior de EMA. La relación de suavizado para el mercado de rápido debe ser como para EMA con un período de 2 (SC rápido 2 / (21) 0,6667), y durante el período de no período tendencia EMA debe ser igual a 30 (lento SC 2 / (301) 0.06452) . Así, el nuevo cambio constante de alisamiento se introduce (escalado constante de alisamiento) SSC: SSC (i) (ER (i) (rápido SC - lenta SC) SSC lentos SC (i) ER (i) 0.60215 0.06425 Para una influencia más eficiente de la obtenido constante de alisamiento en el período de promedio Kaufman recomienda elevarlo al cuadrado fórmula de cálculo final:. AMA (i) Precio (i) (SSC (i) 2) AMA (i-1) (1-SSC (i) 2) o (después de reordenamiento ): AMA (i) AMA (i-1) (SSC (i) 2) (Precio (i) - AMA (i-1)) AMA (i) el valor actual de la AMA AMA (i1) valor anterior de AMA SSC ( i) el valor actual de los constant. AllAverages suavizado reducido - mi colección de Medias móviles Hola, por favor, eche un vistazo a la última versión del indicador conocido AllAveragesv3.1 con 26 tipos de medias móviles: // MAMethod 0: SMA - simple media Móvil // MAMethod 1: EMA - media Móvil Exponencial // MAMethod 2: Wilder - Wilder media móvil exponencial // MAMethod 3: LWMA - lineal ponderada media móvil // MAMethod 4: SineWMA - Sine media móvil ponderada // MAMethod 5: trima - media Móvil triangular // MAMethod 6: LSMA - mínimos cuadrados de media móvil (o EPMA, Línea de regresión lineal) // MAMethod 7: SMMA - alisado. Tengo una versión de este indicador que cuenta los ángulos y los colorea Ma en 3 colores. ayuda a la hora de incorporar el indicador en EA para operar diferentes ángulos MA. Sin embargo después de ver MT4 600 indicador de actuar todos funky en las listas y en backtesting. Quería volver a codificar éste de modo que también estaría en 3 colores con, ma-ángulos, pero el método T3 no está funcionando. Cuando uso MAMethod 11 indi simplemente disappear. Fractal adaptativa en movimiento FractalAMA media Descripción: fractal media móvil adaptativa 8211 por John Ehlers versión 1.1 7/17/2006 muy modificadas y reprogramado por Matt perrera El FRAMA es un indicador alternativo a los fractales por defecto que se incluido con la instalación de MT4. De octubre de 2005 Edición 8211 8220FRAMA 8211 fractal adaptativa en movimiento Average8221 Longitud se verá obligado a ser un número par. Los números impares se metieron al siguiente número par. Modificada por última vez el 2006. Hay otro FRAMA ya cargado en base de código, éste puede acompañar. Me parece útil. Indicadores MT4 8211 Instrucciones para la descarga del fractal adaptativo de media móvil es un indicador de MetaTrader 4 (MT4) y la esencia del indicador de la divisa es transformar los datos de la historia acumuladas. Fractal media móvil adaptativa proporciona una oportunidad para detectar varias peculiaridades y los patrones en la dinámica de precios que son invisibles a simple vista. Sobre la base de esta información, los operadores pueden asumir aún más el movimiento de precios y ajustar su estrategia en consecuencia. ¿Cómo instalar fractal adaptativa en movimiento Average. mq4 Descargar fractal adaptativa en movimiento Average. mq4 Copia del fractal en movimiento adaptativo Average. mq4 de su Directorio de Metatrader / expertos / indicadores / Iniciar o reiniciar el cliente Metatrader Seleccione Gráfico y calendario en la que desea probar su indicador de Búsqueda 8220Custom Indicators8221 en su navegador de la izquierda en su mayoría en el cliente Metatrader Haga clic derecho sobre fractal de adaptación en movimiento Average. mq4 Adjuntar a un gráfico en Modificar configuración o pulse OK Indicador del fractal en movimiento adaptativo Average. mq4 está disponible en el gráfico Cómo eliminar fractal adaptativa en movimiento Average. mq4 de su carta de Metatrader 4 Seleccione el gráfico, donde se encuentra el indicador ejecutando en el cliente de MetaTrader clic derecho en el gráfico 8220Indicators list8221 selecciona el indicador y eliminar Descargar MetaTrader 4 Plataforma de Operaciones: libre 30 para comenzar a operar de forma instantánea No requiere un depósito acreditan automáticamente a su cuenta n TermsMetaTrader oculto 5 - ejemplos adaptable avanzada Indicadores Teoría y Aplicación en MQL5 Introducción Este artículo se basa en dos excelentes libros de John F. Ehlers: Rocket Science para los comerciantes y Análisis ybernetic de valores y de futuros. El enfoque inusual para el análisis de mercado utilizando métodos de procesamiento de señales digitales y la adopción de los números complejos para el reconocimiento ciclo de mercado me hizo ir más profundo en este tema, y posteriormente aplicar en MQL5 tres indicadores de adaptación presentadas por J. F.Ehlers. En este artículo se describe la teoría básica detrás de los indicadores de adaptación y su aplicación MQL5. Los indicadores de adaptación serán comparados con sus contrapartes no adaptativas. Los números complejos y fasores para la medición de los ciclos del mercado La noción de la teoría de los números complejos pueden ser muy desconcertante para los lectores que tienen de fondo no la ingeniería, por lo tanto, recomiendo a profundizar en la teoría de wiki y ver un tutorial sobre las operaciones con números complejos antes de leer este artículo. Fasor o Fase vector es un vector que muestra la amplitud y la fase de un ciclo. De acuerdo con la fórmula Eulers una onda sinusoidal puede ser representada como una suma de dos componentes de números complejos. Por favor, observe que gira fasor que representa a un ciclo de onda sinusoidal a continuación. Al ver esta animación por primera vez que puede ser de perplejidad cómo leer correctamente relación fasorial de un ciclo. Con el fin de entender que debe de cambiar su mente para reconocer un ciclo no como una forma de onda de costumbre visible en la parte izquierda de la animación, pero a medida que el fasor girando a la derecha. Al principio esto puede ser difícil de imaginar, pero he encontrado una manera de pensar en ello de esta manera: la rotación completa de un fasor es de 360 grados o radianes, lo mismo es para un ciclo completo. El ángulo actual de un fasor indica en qué parte del ciclo (fase) que estamos. Eje Y representa la amplitud de un ciclo en una fase dada. El fasor se puede dividir en dos componentes: componente en fase (coseno) y la componente en cuadratura (seno). Explicación detallada de derivar esos componentes está disponible en el capítulo 6 de las transformadas de Hilbert de la ingeniería espacial para el libro de comerciantes. Si alguien está interesado, por favor, siga detenidamente este capítulo. Por ahora sólo tiene que concentrarse en el hecho de que para el cálculo de los indicadores de adaptación que necesitamos para convertir la señal analítica (forma de onda) a una señal compleja compuesta de dos componentes. ¿Cómo podemos lograr que ¿mencioné transformada de Hilbert Sí, en efecto. Transformada de Hilbert es capaz de eso. La medición de período del ciclo Con el fin de hacer transformada de Hilbert práctico para los comerciantes John Ehlers en su libro trunca transformada de Hilbert serie de cuatro elementos. La ecuación de componente en cuadratura es: y la ecuación para la componente en fase se precio retrasó por tres barras: Después de haber calculado los componentes de fase y en cuadratura es posible derivar cálculo de fase diferencial desde el ángulo de fase medido para la barra de corriente y el ángulo de fase medido una barra hace. Fase de la barra actual es y la fase de la barra anterior es. El uso de la identidad trigonométrica: obtenemos la ecuación diferencial para la fase reffered como DeltaPhase. El Sr. Ehlers poner limitaciones adicionales a la variable DeltaPhase: el resultado no puede ser negativo y DeltaPhase está restringido a lt0.1, radianes 1.1gt (lo que significa un ciclo de entre 6 y 63 bares). Parecía que DeltaPhase medido en datos reales es muy ruidoso, por lo tanto, necesita ser suavizado. El mejor método de suavizado en los datos de punta es filtro de mediana, por lo tanto, una media de cinco muestras de forma variable de DeltaPhase MedianDelta. MedianDelta dividido por se utiliza para calcular el Ciclo dominante, el ciclo de mercado que estamos buscando. Durante las pruebas de desarrollo resultó que hay un sesgo de aproximadamente 0,5 en la medición que debe ser eliminado y el plazo de compensación para eliminar se añadió que el sesgo. Por último, el ciclo dominante se alisa dos veces por EMA con valores alfa igual a 0,33 y 0,15, respectivamente. Realmente recomiendo leer el libro para ver la robustez del algoritmo aplicado a onda senoidal cuya periodo de ciclo aumentado gradualmente de 6 a 40. Ya que está equipado con los conocimientos teórico estamos listos para poner en práctica el indicador CyclePeriod en MQL5. Ciclo Indicador de período El indicador se compone de dos líneas: Línea de ciclo mostrando periodo de ciclo y una línea de disparo, que básicamente es una línea ciclo retrasado por una barra. Si sigue la descripción en la sección periodo de ciclo y el código fuente en OnCalculate () que miden la función que será fácilmente capaz de correlacionar los cuales son responsables de líneas de medición período del ciclo. Podemos comprobar que al unirse a cualquier gráfico - que funcionará para cualquier seguridad y para cualquier período de tiempo. Por favor, vea la siguiente imagen. Con este indicador en nuestro espacio de trabajo que son capaces de poner en práctica una nueva generación de indicadores de adaptación - indicadores que se adaptan a un período del ciclo actual del mercado. Indicador de Ciclo Cibernético El indicador de ciclo cibernético es un filtro de paso alto tomado de análisis ybernetic de acciones y futuros. Este filtro deja sólo el componente de modo de ciclo de series de tiempo. componentes del ciclo de dos barras y de tres barras adicionados se extraen a partir del resultado de alisado con una respuesta de impulso del filtro de paso bajo finito. El código indicador de MQL5 para este y otros indicadores en el artículo adaptado del idioma inglés como lengua extranjera (Tradestation) se describe en el libro. Una captura de pantalla del indicador se pega a continuación. Como se puede observar todos los indicadores en este artículo tendrán apariencia similar, pero que aplicar muy diferentes algoritmos. El método de negociación original para este indicador es sencillo: comprar cuando la línea ciclo cruza por encima de la línea de disparo. Vender cuando cruza la línea de ciclo bajo la línea de disparo. Es posible que desee y se le anima a poner en práctica su propia estrategia y un módulo de señales de operación utilizando este indicador. Adaptativo indicador de Cyber Ciclo La esencia de este artículo es presentar cómo podemos hacer que los indicadores sean adaptativa, es decir la forma de calcular con entradas periodo de ciclo dinámico en lugar de un entorno estático. Para lograr eso, tenemos que conectar con el indicador CyclePeriod para leer el período actual y luego utilizar esta lectura en OnCalculate función (). En un primer momento que necesitamos para obtener el identificador indicadores: y luego leerlo en el interior OnCalculate () Función: Expotential alfa movimiento está relacionado con la longitud de una media móvil simple de la ecuación, en el indicador de adaptación cibernético Ciclo Sr. Ehlers utiliza el Ciclo dominante período como la longitud en el cálculo del coeficiente de alfa1. El código fuente completo está disponible a continuación: Por favor, vea el indicador de la captura de pantalla adjunta. Nuestro primer indicador de adaptación está listo. De acuerdo con el libro que debería ser más sensible que la versión no adaptativa. Compra y venta de señales a menudo debe ocurrir una barra antes que para la versión no adaptativa. Podemos proceder con dos más ejemplos de indicadores, debería ser suficiente para que pueda averiguar el esquema para la creación de indicadores de adaptación. Centro de Gravedad indicador Cuando se habla del centro de gravedad de cualquier objeto físico nos referimos a su punto de equilibrio. La idea de introducir este concepto en el comercio de vino de la observación de cómo los retrasos de varios filtros se relacionan con filtros coeficientes. Para SMA - Media Móvil Simple, todos los coeficientes son iguales, el centro de gravedad está en el medio. Para WMA - Media Móvil Ponderada, últimos precios son más importantes que los de mayor edad. Para ser específico, coeficientes de WMA describen contorno del triángulo. Triángulos centro de gravedad está en un tercio de la longitud de la base del triángulo. La ecuación más genérica derivada para calcular el centro de gravedad en una ventana de observación dado es el siguiente: La posición del punto de equilibrio es la suma del producto de la posición dentro de los tiempos de la ventana, el precio en esta posición (1 en la ecuación se introdujo porque contamos desde 0 a N y no de 1 a N) dividido por la suma de los precios dentro de la ventana. La característica principal de la CG es que se disminuye y aumenta a lo largo de las oscilaciones de precios y, esencialmente, se trata de un oscilador de cero-lag. Por favor, encontrar el código fuente a continuación: Una pantalla de abajo. Tenga en cuenta el pequeño retraso. Centro de adaptación de indicador de gravedad CG oscilador encuentra centro de gravedad en una ventana de tiempo de longitud fija. El oscilador adaptativo CG utiliza la mitad del periodo de ciclo dominante medida como la longitud de la ventana dinámica. Con el fin de extraer la mitad del período del ciclo dominante medida se utilizó el siguiente código. Por favor, encontrar el código fuente completo más abajo indicador y compararlo con su versión no adaptativa, así como al indicador de adaptación cibernético Ciclo de similitudes. Por favor, observe el indicador de pantalla AdaptiveCG pegado a continuación. indicador de RVI RVI significa Relative índice de vigor. La teoría básica detrás de este indicador es que los precios tienden a tener el precio de cierre más alto que el precio abierta en los mercados al alza y el precio de cierre más bajo que el precio abierta en mercados a la baja. El vigor de la medida se mide por la diferencia de precio de cierre para abrir precio en relación con rango de cotización diaria. Este es un indicador muy conocido para muchos usuarios de MetaTrader ya que ahora se incrusta en la instalación de MetaTrader 5. Todavía estoy pegando el código fuente de referencia: Una captura de pantalla del indicador estándar RVI con juego periodo por defecto 10 se pega a continuación. Adaptativo indicador de RVI Al igual que con los dos indicadores anteriores adaptativos que necesitamos para extraer la medición del ciclo dominante del indicador CyclePeriod y aplicarlo al periodo RVI. La variable de longitud se calcula como un promedio móvil de cuatro barras ponderado del período: Por favor, encontrar el código fuente completo del indicador de adaptación RVI a continuación. Una captura de pantalla del indicador de RVI adaptativo con una longitud de ventana dinámica: Conclusión Este artículo presenta tres indicadores de adaptación comportamiento técnico y la ejecución MQL5. El mecanismo para la aplicación de los indicadores de adaptación debe ser claramente comprensible después de leer el artículo. Todos los indicadores descritos están disponibles en los archivos adjuntos. El autor anima a experimentar y construir otros indicadores de adaptación de los ya available. Fractal adaptativa Media Móvil Adaptativa del fractal en movimiento Indicador Técnica Media (FRAMA) fue desarrollado por John Ehlers. Este indicador se construye basado en el algoritmo de la media móvil exponencial. en el que el factor de suavizado se calcula basándose en la dimensión fractal actual de la serie de precios. La ventaja de FRAMA es la posibilidad de seguir los movimientos fuertes tendencias y para reducir la velocidad lo suficientemente abajo en los momentos de consolidación de precios. Todos los tipos de análisis utilizados para las medias móviles se pueden aplicar a este indicador. Puede probar las señales de comercio de este indicador mediante la creación de un Asesor Experto en MQL5 Wizard. FRAMA cálculo (i) A (i) Precio (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) el valor actual de FRAMA Precio (i) FRAMA precio actual (i-1) valor anterior de FRAMA A (i) factor de corriente de suavizado exponencial. factor de suavizado exponencial se calcula según la fórmula siguiente: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) actual EXP dimensión fractal () función matemática del exponente. dimensión fractal de una línea recta es igual a uno. Se ve a partir de la fórmula que si D 1, entonces A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Así, si los cambios de precios en líneas rectas, de suavizado exponencial no se utiliza, ya que en tal caso la fórmula Se ve como esto. FRAMA (i) 1 Precio (i) (1 1) FRAMA (i1) Precio (i), es decir el indicador sigue exactamente el precio. La dimensión fractal de un avión es igual a dos. De la fórmula obtenemos que si D 2, entonces el factor de alisado A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Tal un pequeño valor del factor de suavizado exponencial se obtiene en momentos en que el precio hace un fuerte movimiento de dientes de sierra. Tal una fuerte desaceleración corresponde a aproximadamente el 200 período de media móvil simple. Fórmula de la dimensión fractal: D (LOG (N1 N2) - log (N3)) / LOG (2) Se calcula en base a la fórmula adicional: N (longitud, i) (HighestPrice (i) - LowestPrice (i)) / longitud HighestPrice (i) el valor máximo de corriente por períodos de longitud LowestPrice (i) el valor mínimo de corriente en ejercicios de cuerpo entero Valores N1, N2 y N3 son respectivamente iguales a: N2 (i) N (longitud, i longitud) N3 (i) N (2 longitud, i)
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