Déplacement Moyenne Échantillon Taille

MetaTrader 4 - experts Moyenne mobile - expert pour MetaTrader 4 L'expert en moyenne mobile pour la formation de signaux commerciaux utilise une moyenne mobile. L'ouverture et la fermeture des positions sont effectuées lorsque la moyenne mobile correspond au prix à la barre nouvellement formée (indice de barre égal à 1). La taille du lot sera optimisée selon un algorithme spécial. Le conseiller expert analyse la concordance de la moyenne mobile et du tableau des prix du marché. La vérification est effectuée par la fonction CheckForOpen (). Si la moyenne mobile rencontre la barre de telle sorte que la première est supérieure au prix Ouvert mais inférieure à la valeur proche, la position ACHAT sera ouverte. Si la moyenne mobile rencontre la barre de telle sorte que la première est inférieure au prix Ouvert mais supérieure à la valeur proche, la position VENTE sera ouverte. Money Management utilisé dans l'expert est très simple, mais efficace: le contrôle sur chaque volume de position est effectuée en fonction des résultats des transactions précédentes. Cet algorithme est implémenté par la fonction LotsOptimized (). La taille du lot de base est calculée sur la base du risque maximum autorisé: Le paramètre MaximumRisk affiche le pourcentage de risque de base pour chaque transaction. Il possède habituellement une valeur comprise entre 0,01 (1) et 1 (100). Par exemple, si la marge libre (AccountFreeMargin) équivaut à 20 500 et les règles de gestion du capital prescrivent un risque d'utilisation de 2, la taille du lot de base fera 20500 0,02 1000 0,41. Il est très important de contrôler la précision de la taille du lot et de normaliser le résultat avec les valeurs admissibles. Normalement, les lots fractionnaires avec l'étape de 0,1 sont autorisés. Une transaction ayant un volume de 0,41 ne sera pas exécutée. Pour normaliser, la fonction NormalizeDouble () est utilisée avec précision jusqu'à 1 caractère après le point. Il en résulte un lot de base de 0,4. Le calcul du lot de base sur la base de la marge libre permet d'augmenter les volumes d'exploitation en fonction de la réussite du commerce, c'est-à-dire le commerce avec le réinvestissement. C'est le mécanisme de base avec la gestion du capital obligatoire pour augmenter l'effetiveness du commerce. DecreaseFactor est la mesure dans laquelle la taille du lot sera réduite après la négociation non rentable. Les valeurs normales sont 2,3,4,5. Si les transactions précédentes ne sont pas rentables, les volumes suivants diminueront d'un facteur DecreaseFactor afin d'attendre la période non rentable. C'est le principal facteur dans l'algorithme de gestion du capital. L'idée est très simple: si le commerce est en croissance avec succès, l'expert travaille avec le lot de base de faire un profit maximum. Après la toute première transaction non rentable, l'expert réduira la vitesse jusqu'à ce qu'une nouvelle transaction positive soit faite. L'algorithme permet de désactiver la réduction de la vitesse, pour cela, il faut spécifier DecreaseFactor 0. Le montant des dernières transactions non rentables successives est calculé dans l'historique des transactions. Le lot de base sera recalculé sur cette base: Ainsi, l'algorithme permet de réduire efficacement le risque qui résulte d'une série de transactions non rentables. La taille du lot est obligatoirement vérifiée pour la taille minimale admissible du lot à la fin de la fonction, car Les calculs précédemment effectués peuvent donner lieu au lot 0: L'expert est principalement destiné à travailler avec la période quotidienne, et dans le mode de test - pour faire à prix de clôture. Il ne sera commercialisé qu'à l'ouverture d'une nouvelle barre, c'est pourquoi les modes de la modélisation de chaque tique ne sont pas nécessaires. Les résultats des tests sont représentés dans le rapport. Calcul des moyennes pondérées Produit (s): Tableau Version (s) de bureau: 8.1, 8.0, 7.0 Dernière mise à jour: 16 août 2016 Article Note: Cet article n'est plus géré activement par Tableau. Nous continuons de le rendre disponible parce que l'information est toujours précieuse, mais certaines étapes peuvent varier en raison de changements de produit. Les moyennes sont utilisées pour résumer les résultats des données. Cependant, le type de moyenne choisi pour représenter les résultats peut influer sur les conclusions globales tirées des données. Cet article traite de la façon de calculer les moyennes pondérées et utilise un exemple qui compare les résultats de l'utilisation d'une moyenne pondérée par rapport à une moyenne non pondérée pour résumer les données. Les données de cet exemple incluent les résultats de l'enquête pour deux tests d'enquête différents résumés par les quatre groupes qui ont pris chaque test, leurs tailles d'échantillon respectives et leur fréquence de réponses affirmatives: Le tableau d'exercices correspondant de Tableau, Weighted Average Calculation. twbx. Est joint à cet article pour vous permettre de télécharger et d'utiliser avec les étapes de cet article. Calcul de la moyenne pondérée La moyenne pondérée des résultats est calculée en tenant compte de la taille de l'échantillon et du taux de réponses affirmatives. Cela permet de créer une comparaison plus égale entre les deux résultats du test. La formule générale pour calculer une moyenne pondérée est la suivante: SUM (Weight Value) SUM (Weight) Les étapes suivantes montrent comment créer un champ calculé dans Tableau et ajuster cette formule pour le classeur joint. Sélectionnez Analyse g Créer un champ calculé. Dans la boîte de dialogue Champ calculé, procédez comme suit. Pour Nom. Type Moyenne pondérée. Dans la zone Formule, créez la formule des moyennes pondérées pour la source de données des classeurs attachés: SUM (Taille d'échantillon de fréquence) SUM (Taille d'échantillon) Vérifiez que le message d'état indique que la formule est valide, puis cliquez sur OK. Comparer les résultats La vue ci-dessous montre la comparaison en utilisant la moyenne pondérée par rapport à la moyenne non pondérée pour résumer les résultats. Dans cet exemple, la moyenne non pondérée montre que l'essai 2 a la fréquence la plus élevée de réponses affirmatives, mais la moyenne pondérée montre que le test 1 a la fréquence la plus élevée de réponses affirmatives. Termes de recherche alternatifs: Comment calculer Merci de fournir vos commentaires sur l'efficacité de l'article. Dans les statistiques d'une moyenne mobile simple est un algorithme qui calcule la moyenne non pondérée des n derniers échantillons. Le paramètre n est souvent appelé la taille de fenêtre, parce que l'algorithme peut être considéré comme une fenêtre qui glisse sur les points de données. En utilisant une formulation récursive de l'algorithme, le nombre d'opérations requises par échantillon est réduit à une addition, une soustraction et une division. Puisque la formulation est indépendante de la taille de fenêtre n. La complexité d'exécution est O (1). C'est-à-dire constante. La formule récursive de la moyenne mobile non pondérée est, où avg est la moyenne mobile et x représente un point de données. Ainsi, chaque fois que la fenêtre se glisse vers la droite, un point de données, la queue, tombe et un point de données, la tête, se déplace. Mise en œuvre Une implémentation de la moyenne mobile simple doit prendre en compte l'initialisation Algorithm La fenêtre n'est pas entièrement remplie de valeurs, la formule récursive échoue. Stockage L'accès à l'élément de queue est nécessaire, qui en fonction de la mise en œuvre nécessite un stockage de n éléments. Mon implémentation utilise la formule présentée lorsque la fenêtre est totalement remplie de valeurs et passe à la formule, qui met à jour la moyenne en recalculant la somme des éléments précédents. Notez que cela peut conduire à des instabilités numériques en raison de l'arithmétique à virgule flottante. En ce qui concerne la consommation de mémoire, la mise en œuvre utilise des itérateurs pour suivre les éléments tête et queue. Cela conduit à une implémentation avec des besoins de mémoire constante indépendamment de la taille de la fenêtre. Voici la procédure de mise à jour qui glisse la fenêtre vers la droite. Dans. NET, la plupart des collections invalident leurs énumérateurs lorsque la collection sous-jacente est modifiée. La mise en œuvre, cependant, repose sur des recenseurs valides. En particulier dans les applications basées sur le streaming, les besoins de collection sous-jacents sont modifiés lorsqu'un nouvel élément arrive. Une façon de faire face à cela est de créer une simple collection de taille fixe circulaire de taille n1 qui n'invalide jamais ses itérateurs et ajoute alternativement un élément et appelle Shift. Je voudrais pouvoir comprendre comment mettre en œuvre réellement, car la fonction Test est très déroutant pour me8230 Dois-je besoin de convertir les données en Array, puis exécutez SMA SMA nouvelle SMA (20, tableau) pour une période de 20 SMA Comment puis-je gérer Shift () Est-il nécessaire d'implémenter des constructeurs. (Désolé pour la confusion). Non vous don8217t besoin de convertir vos données dans un tableau tant que vos données implémente IEnumerable1 et le type énuméré est double. En ce qui concerne votre messagerie privée est concerné vous devez convertir le DataRow à quelque chose qui est énumérable de valeurs doubles. Votre approche fonctionne. Maj, glisse la fenêtre une position vers la gauche. Pour un ensemble de données de 40 valeurs et une SMA de 20 périodes, vous avez 21 positions dans lesquelles la fenêtre s'insère (40 8211 20 1). Chaque fois que vous appelez Shift () la fenêtre est déplacée vers la gauche par une position et Moyenne () renvoie la SMA pour la position de la fenêtre courante. C'est-à-dire, la moyenne non pondérée de toutes les valeurs à l'intérieur de la fenêtre. De plus, ma mise en œuvre permet de calculer le SMA même si la fenêtre n'est pas pleinement remplie au début. Donc, en essence, l'espoir cela aide. Toute autre question AVIS DE DROIT DE REPRODUCTION Christoph Heindl et cheind. wordpress, 2009-2012. L'utilisation non autorisée et / ou la duplication de ce matériel sans l'autorisation expresse et écrite de cet auteur et / ou propriétaire de blogs est strictement interdite. 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