การปรับตัว เคลื่อนไหว เฉลี่ย - easylanguage

การปรับตัว เคลื่อนไหว เฉลี่ย - easylanguage

CE- อัตราแลกเปลี่ยน
Forex- rrr
Bollinger   วง ตัวเลข


Grup - FB- อัตราแลกเปลี่ยน Forex- ทางกฎหมาย ใน อินเดีย Binary ตัวเลือก - OANDA Forex- NDD บัญชี Forex- เอลเลียต คลื่น คาดการณ์ ชี้แจง เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ข้อผิดพลาด

โดย Michael R. Bryant ตัวชี้วัดทางเทคนิคเป็นหนึ่งในองค์ประกอบพื้นฐานของการซื้อขายอย่างเป็นระบบ ตัวบ่งชี้เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือ stochastics สามารถดูได้ว่าเป็นการแปลงชุดข้อมูลอินพุท (โดยทั่วไปคือราคาหรือปริมาณ) ที่ออกแบบมาเพื่อเน้นด้านใดด้านหนึ่งของตลาดเช่นแนวโน้มหรือวัฎจักร แม้ว่าพื้นฐานของวิธีการซื้อขายที่มีระบบมากที่สุดผู้ค้าจำนวนมากจะหลีกเลี่ยงตัวชี้วัดที่พบมากที่สุดเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและตัวบ่งชี้ความเข้มของสัมพัทธ์ (RSI) โดยเชื่อว่าตลาดมีการปรับตัวให้เข้ากับการใช้งานลดประสิทธิภาพของพวกเขา วิธีหนึ่งในการชดเชยผลกระทบจากประสิทธิภาพของตลาดที่มีต่อตัวชี้วัดทางเทคนิคคือการปรับเปลี่ยนแนวทางเหล่านี้ด้วยวิธีที่มีความหมาย ตัวอย่างเช่นตัวบ่งชี้ Chande และ Krolls VIDYA 1 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายซึ่งปัจจัยการทำให้ราบเรียบขึ้นอยู่กับความผันผวนของตลาดเพื่อให้ความยาวด้านหลังมองที่มีประสิทธิภาพลดลงเมื่อความผันผวนเพิ่มขึ้น ในบทความนี้ Ill พัฒนาส่วนขยายของวิธีมองกลับแบบปรับตัวและแสดงวิธีนำไปใช้กับตัวชี้วัดต่างๆโดยมีเพียงไม่กี่บรรทัดเพิ่มเติมของรหัส ตัวบ่งชี้ที่เกิดขึ้นมีความเก่งกาจมากกว่าตัวชี้วัดก่อน ๆ และอาจสอดคล้องกับมุมมองเชิงสถิติของตลาดมากขึ้น การปรับความยาวที่มองย้อนกลับเนื่องจากว่าตลาดมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาทำให้พยายามปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ตัวชี้วัดทางเทคนิคส่วนใหญ่ได้รับการพัฒนาขึ้นมาโดยมีความยาวคงที่เช่นจำนวนบาร์ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ จำนวนผู้เขียนได้เสนอการปรับความยาวด้านหลังมองไปที่ความผันผวนของตลาด สำหรับตัวบ่งชี้ดัชนี Variable Index แบบไดนามิก (VIDYA) เช่น Chande และ Kroll ใช้เมตริกที่แตกต่างกันซึ่งรวมถึงดัชนีความผันผวนโดยอิงตามส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานซึ่งเป็นค่ามาตรฐานซึ่งเป็นค่าที่สูงกว่าของดัชนีทำให้ความยาวด้านหลังมองย้อนกลับลดลง . ความคิดคือในช่วงที่มีความผันผวนสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ควรจะตอบสนองต่อตลาดได้มากขึ้นในขณะที่ช่วงเวลาที่มีความผันผวนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวมีความสอดคล้องกับพฤติกรรมของตลาดมากขึ้น Kaufman ใช้วิธีการที่แตกต่างกันบ้าง แนวคิดที่อยู่เบื้องหลัง Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) ของเขาคือในช่วงที่มีความผันผวนสูงคุณอาจจะได้รับการแส้แส้เป็นความผันผวนของตลาดไปมาเป็นผลให้เกิดการสูญเสียซ้ำ ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เขาใช้เวลานานกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงที่มีการเปลี่ยนแปลงราคาที่ต่ำลงเพื่อให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อความผันผวนของตลาดน้อยลงส่งผลให้เกิดการกลับรายการน้อยลง ในช่วงการดำเนินการในตลาดที่มีแนวโน้มสูงระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ลดลงเพื่อให้ธุรกิจการค้าสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น ในการวัดความแม่นยำในการวัดราคาลิตรใช้อัตราส่วนประสิทธิภาพที่เรียกว่า ER ซึ่งวัดค่าสัมบูรณ์ของการเปลี่ยนแปลงราคาในช่วงเวลามองย้อนกลับหารด้วยผลรวมของค่าสัมบูรณ์ของการเปลี่ยนแปลงราคาบาร์ต่อบาร์ ในช่วงเวลาเดียวกัน ตัวอย่างเช่นหากการเปลี่ยนแปลงสุทธิในราคาเป็นศูนย์ - ราคาเดียวกันเมื่อสิ้นสุดระยะเวลาตั้งแต่เริ่มต้น - แล้ว ER จะเป็นศูนย์ ในกรณีนี้ตลาดไม่มีประสิทธิภาพอย่างสมบูรณ์ในการที่อาจเคลื่อนไปรอบ ๆ ได้มากจากแถบไปยังแถบ แต่ไม่ได้ไปไหน หากในทางกลับกันตลาดเคลื่อนไหวอย่างต่อเนื่องในทิศทางเดียว (ขึ้นหรือลง) เพื่อให้บาร์แต่ละบาร์มีส่วนช่วยในการเปลี่ยนแปลงราคาสุทธิ ER จะเป็น 1. ในกรณีนี้ตลาดมีประสิทธิภาพอย่างมากใน การเคลื่อนไหวของราคาทั้งหมดจะส่งผลต่อแนวโน้ม โดยทั่วไป ER จะอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 มุมมองที่แตกต่างกันของความยาวด้านหลังของ Adaptive Look ในขณะที่ตัวชี้วัดที่หลากหลายและสามารถนำมาใช้ในการปรับความยาวด้านหลังภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพอัตราส่วนประสิทธิภาพจะเป็นส่วนสำคัญของตลาด การกระทำคือความแตกต่างระหว่างแนวโน้มและพฤติกรรมเป็นวงกลม ค่าที่สูงของ ER หมายถึงตลาดที่มีแนวโน้มสูงซึ่งหมายถึงการเคลื่อนไหวเป็นวงกลมน้อยมากและค่าต่ำสุดของ ER บ่งบอกถึงแนวโน้มเพียงเล็กน้อยและทำให้เกิดการเคลื่อนไหวเป็นวงกลมมากขึ้น (ยกเว้นในกรณีของการเคลื่อนไหวเล็ก ๆ น้อย ๆ ) นี้มีแนวโน้มที่จะสนับสนุนแนวทาง Kaufmans อย่างไรก็ตามการตัดสินใจของเขาในการใช้ความยาวด้านหลังยาวในตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วขึ้นอยู่กับ (1) สมมติฐานที่ปรับความยาวด้านหลังการมองย้อนกลับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ (2) ความคิดที่ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกใช้เพื่อกระตุ้นให้เกิด การค้าเข้าหรือออก มุมมองทางเลือกคือการดำเนินการโดย John Ehlers ผ่านงานของเขาในการใช้วิธีการประมวลผลสัญญาณในการซื้อขาย 3 มุมมองของเขาเป็นไปในแนวทางที่พยายามจะทำเป็นส่วนหนึ่งของตลาดที่น่าสนใจอย่างใกล้ชิดมากขึ้น (เช่นส่วนประกอบแนวโน้มหรือส่วนประกอบรอบ) จากมุมมองดังกล่าวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วควรใช้ระยะเวลาย้อนกลับที่สั้นกว่าเพื่อให้สามารถจับภาพความถี่สูงขึ้นได้มากขึ้นโดยแสดงให้เห็นถึงความคมชัดในขณะที่ตลาดที่มีแนวโน้มสูงจะมีความสอดคล้องกับ การเคลื่อนไหวของตลาด มุมมองที่สามคือแนวคิดที่ไม่เป็นที่ยอมรับในที่นี้ ขั้นแรกอย่าคิดอะไรมากไปกว่าความจำเป็นอย่างยิ่งเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ที่ถามและวิธีการใช้งาน โดยเฉพาะอย่าคิดว่าตัวบ่งชี้ที่เป็นคำถามเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่สมมุติฐานกับราคา ตัวอย่างเช่นอาจเป็น RSI ของความผันผวนหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของการสุ่มของปริมาตร ตัวบ่งชี้นี้อาจถูกใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกฎใหญ่สำหรับการเข้าหรือทางออกมากกว่าด้วยตัวเอง ด้วยมุมมองที่มุ่งเน้นทางสถิตินี้เป้าหมายคือการสร้างกฎการซื้อขายที่มีความถูกต้องทางสถิติซึ่งหมายความว่าเหมาะสมกับราคาที่ดีโดยไม่ต้องพอดี ไม่สมมติว่าเรารู้ว่าตลาดทำงานได้ดีพอที่จะตัดสินใจได้ว่าความยาวด้านหลังมองควรเพิ่มขึ้นหรือลดลงด้วยอัตราส่วนที่มีประสิทธิภาพ แต่เรามีเหตุผลที่จะเชื่อว่าอัตราส่วนประสิทธิภาพอาจมีความเกี่ยวข้องและเราต้องการรวมเป็นตัวแปร แต่เราปล่อยให้ตลาดบอกเราว่าควรทำอย่างไรและเหมาะสมอย่างไรการทดสอบทางสถิติใช้เพื่อบอกเรา ถ้ากลยุทธ์การซื้อขายที่มีตัวบ่งชี้ถูกต้องตามหลักเกณฑ์ทางสถิติหรือถ้าการพอดีเกินไปไม่ถูกต้องเนื่องจากเหมาะสมกับสัญญาณรบกวนมากกว่าสัญญาณของตลาด ความสามารถในการปรับเปลี่ยนรูปลักษณ์ที่ปรับเปลี่ยนได้มากขึ้นการอภิปรายก่อนหน้านี้การปรับเปลี่ยนความยาวด้านหลังที่พัฒนาขึ้นนี้จะขึ้นอยู่กับอัตราส่วนประสิทธิภาพ (ER) และจะใช้พารามิเตอร์เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่าง ER กับความยาวด้านหลังการมอง โดยพิจารณาจากสมการดังต่อไปนี้ VER square (ER - (2 ER - 1) 2. (1 - TrendParam) 0.5) ซึ่ง VER คืออัตราส่วนประสิทธิภาพที่เปลี่ยนแปลงได้และ TrendParam เป็นตัวแปรแนวโน้มซึ่งสามารถนำค่าบวกหรือ ค่าลบและกำหนดว่าความยาวด้านหลังมองจะเพิ่มหรือลดลงเมื่อเพิ่มค่า ER นี้เป็นหลักเพียงวิธีการย้อนกลับอัตราส่วน ER ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์แนวโน้ม ดังที่แสดงด้านล่างนี้แทนที่จะใช้การคำนวณค่าคงที่ที่ราบเรียบโดย ER เนื่องจาก Chande และ Kroll และ Kaufman ทำเป็นหลักเราใช้ VER ด้วยค่าบวกของ TrendParam ค่า VER แปรผันตามค่า ER ขณะที่ค่าลบของ TrendParam ค่า VER จะแตกต่างกันไปตาม ER ด้วย TrendParam เท่ากับศูนย์ VER เท่ากับ 1 สำหรับค่าทั้งหมดของ ER สแควร์ถูกนำมาใช้เพื่อปรับขนาดค่าต่างๆเพื่อใช้เป็นตัวคูณตามที่ได้อธิบายไว้ต่อไป ในการคำนวณความยาวด้านหลังแบบปรับตัวแบบปรับได้โดยใช้สมการนี้เราจะคูณค่าเดิมของค่าคงที่การปรับให้เรียบ Alpha ซึ่งสอดคล้องกับความยาวด้านหลังเดิมโดย VER: VAlpha Alpha VER ซึ่ง VAlpha เป็นค่าคงที่ที่ปรับได้แบบปรับตัวได้และ อัลฟาเป็นค่าเดิมของค่าคงที่ที่ราบเรียบ ความสัมพันธ์ระหว่างค่าคงที่การปรับให้ราบเรียบและความยาวด้านหลังการมองเห็นมีค่าเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือในกรณีที่ N เป็นความยาวด้านหลังการมองและ Alpha เป็นค่าคงที่ที่ราบเรียบ สมการนี้ยังสามารถเขียนสำหรับ N ในแง่ของ Alpha ได้เนื่องจากความสามารถในการปรับเปลี่ยนความยาวของหน้าปัดคือ October 2005 THADERS TIPS นี่คือการเลือก Traders Tips ในเดือนนี้โดยนักพัฒนาซอฟท์แวร์การวิเคราะห์ทางเทคนิคต่างๆเพื่อช่วยให้ผู้อ่านสามารถใช้งานได้ง่ายขึ้น กลยุทธ์ที่นำเสนอในประเด็นนี้และประเด็นอื่น ๆ คุณสามารถคัดลอกสูตรและโปรแกรมเหล่านี้เพื่อใช้งานได้ง่ายในสเปรดชีตหรือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ของคุณ เพียงแค่เลือกข้อความที่ต้องการโดยการไฮไลต์ตามที่คุณต้องการในโปรแกรมประมวลผลคำใด ๆ จากนั้นใช้คำสั่งคีย์มาตรฐานของคุณเพื่อคัดลอกหรือเลือกคัดลอกจากเมนูเบราเซอร์ ข้อความที่คัดลอกจะสามารถวางลงในสเปรดชีตหรือซอฟต์แวร์อื่น ๆ ได้โดยการเลือกจุดแทรกและรันคำสั่งวาง ด้วยการสลับไปมาระหว่างหน้าต่างแอพพลิเคชันและเว็บเพจที่เปิดข้อมูลสามารถถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างสะดวก TRADESTATION: บทความเกี่ยวกับการปรับค่าใช้จ่ายเศษส่วนโดยเศษส่วนเศษส่วนในบทความฉบับนี้ Fractal Moving Averages ที่มีการปรับใช้แล้วแสดงโค้ด EasyLanguage สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัวนี้ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของเศษส่วนของชุดราคา เราได้แปลงรหัส Ehlers สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นฟังก์ชัน EasyLanguage เพื่อที่จะสามารถเรียกได้จากตัวบ่งชี้หรือกลยุทธ์ ชื่อฟังก์ชันคือ AdaptMovAvgFractal นอกจากนี้เรายังได้ปรับกลยุทธ์ที่มีอยู่โดยใช้ Bollinger Bands เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันใหม่นี้ กลยุทธ์ Bollinger Band ที่ได้รับการแก้ไขจะเรียกว่า FractalAMA Bands เรียกใช้ AdaptMovAvgFractal สำหรับทั้งความแปรปรวนและการคำนวณวง รหัสและฟังก์ชันนี้จะสามารถดาวน์โหลดได้จากศูนย์บริการที่ TradeStation ค้นหาไฟล์ Frama.eld รหัสเดิมของ Ehlers สามารถพบได้ในไฟล์. spot ฟอรั่ม TradeStation Securities, Inc. บริษัท ในเครือของ TradeStation Group, Inc. GO BACK METASTOCK: บทความเกี่ยวกับการย้ายปรับค่าเศษส่วนโดยเศษส่วนเศษส่วนในบทความฉบับนี้ Fractal Moving Averages หมายถึงตัวบ่งชี้ชื่อเดียวกัน ในสูตรตัวบ่งชี้ของเขาเขา จำกัด จำนวนงวดไว้เป็นจำนวนคู่ สูตรใน MetaStock หลีกเลี่ยงข้อ จำกัด นี้โดยการขอกรอบเวลาที่เล็กกว่า จำนวนนี้ใช้สำหรับการคำนวณครึ่งช่วงครึ่งหลังและจะเพิ่มเป็นสองเท่าสำหรับการคำนวณช่วงเวลาทั้งหมด สูตรสำหรับตัวบ่งชี้นี้และขั้นตอนในการรวมไว้ใน MetaStock จะถูกนำเสนอที่นี่ เพื่อป้อนตัวบ่งชี้นี้ลงใน MetaStock: --William Golson, Equis International equis GO BACK AIQ EXPERT DESIGN STUDIO: ค่าเฉลี่ยการปรับตัวเชิงเศษส่วนรหัส AIQ สำหรับ John Ehlers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัวเศษ (FRAMA) แสดงไว้ที่นี่พร้อมกับระบบการซื้อขายตัวอย่างสองแบบที่เรา ใช้ในการทำ backtest เพื่อพิจารณาว่า FRAMA มีการปรับปรุงมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยว ใช้ค่า N40 เพื่อทดสอบ FRAMA การทดสอบค่าเฉลี่ยเลขคณิตถูกเรียกใช้โดยใช้ระยะเวลาคงที่ 40 วัน ระบบซื้อเมื่อราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขายเมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เฉพาะด้านยาวเท่านั้นที่ได้รับการทดสอบ รูปที่ 1 แสดงการเปรียบเทียบ FRAMA กับ N40 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเป็นเวลา 40 วัน FRAMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้ดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสด็จ ผลการทดสอบหลังการทดสอบที่แสดงในรูปที่ 2 ซึ่งมีชื่ออยู่ในรายชื่อ NASDAQ 100 แสดงให้เห็นว่า FRAMA มีการปรับปรุงมากกว่าค่าเฉลี่ยเลขยกตัวอย่างสำหรับระบบการซื้อขายตัวอย่างที่ทดสอบ ภาพที่ 1: TRADESTATION, QQQQ เป็นแผนภูมิแท่งทุกวันของ TradeStation ซึ่งแสดงให้เห็นถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับให้พอดีกับเศษส่วน สำหรับความชัดเจนบรรทัดแสดงผล FRAMA ไม่ปรากฏขึ้น ภาพที่ 2: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA นี่คือการเปรียบเทียบ FRAMA กับ N40 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเป็นเวลา 40 วัน FRAMA ดูเหมือนจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคามากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ภาพที่ 3: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, ผลการวิจัยสำหรับ FRAMA ผลการทดสอบหลังการตรวจสอบจากรายการ NASDAQ 100 แสดงให้เห็นว่า FRAMA มีการปรับปรุงมากกว่าค่าเฉลี่ยเลขยกตัวอย่างสำหรับระบบการซื้อขายตัวอย่างนี้ รหัส AIQ แสดงไว้ที่นี่ แต่ยังสามารถดาวน์โหลดได้จาก aiqsystemsSampC1.htm WEALTH-LAB: Fractal Moving Average เศษส่วนในเดือนนี้ Traders Tips เรานำเสนอระบบแนวโน้มโดยอิงตามตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัว Fractal (FRAMA) ที่ John Ehlers นำเสนอในบทความของเขาฉบับนี้ การใช้ตัวบ่งชี้ที่กำหนดเอง FRAMA ของ Wealth-Labs (ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของห้องสมุดรหัส Wealth-Lab) ช่วยให้สามารถป้อนข้อมูลสำหรับงวดและค่าคงที่สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบ ที่นี่เราใช้ค่าคงที่ 4.6 ตามที่ Ehlers แนะนำ ระบบใช้เฟรม FRAMA 20 วันของราคาปิดและคำนวณอัตราการเปลี่ยนแปลง (ROC) ของ FRAMA ห้าวันที่ผ่านมา จากนั้นรอให้เพิ่มขึ้นมากกว่า 0.5 (ROC 0.5) เพื่อป้อนวันถัดไปที่ตลาด มันอยู่ในการค้านี้จนกว่า ROC ต่ำกว่าศูนย์ ในภาพที่ 4 ซึ่งแสดงตัวอย่างการค้าสำหรับ ExxonMobil เราจะเห็นว่าตัวบ่งชี้ FRAMA ส่วนใหญ่เป็นแบบแบนในระยะด้านข้างในขณะที่สามารถตรวจจับแนวโน้มได้เร็วมากจึงทำให้เป็นส่วนใหญ่ รูปที่ 4: สวัสดิภาพ - ลาบ, เศษส่วน ADAPTIVE Moving AVERAGES ชุดราคา ExxonMobil พร้อมกับเฟรม FRAMA ระยะเวลา 20 วันถูกวางแผนไว้ในบานหน้าต่างด้านล่าง บานหน้าต่างด้านบนแสดงอัตราการเปลี่ยนแปลง (ROC) เป็นเวลาห้าวันของตัวบ่งชี้ FRAMA ในระนาบด้านข้างตัวบ่งชี้ FRAMA จะแสดงการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเท่านั้น ดังนั้นร็อคที่แสดงค่าเล็ก ๆ และมีเพียงไม่กี่ธุรกิจการค้าเกิดขึ้น เมื่อปลายเดือนมกราคม 2548 เริ่มมีแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่งโดย FRAMA ตรวจพบ ระบบสามารถเข้าสู่ช่วงต้นและจับส่วนใหญ่ของ upmove นี้ - Joseacute Cruset, Wealth-Lab, Inc. ห้องทดลองความมั่งคั่ง GO BACK eSIGNAL: ค่าเฉลี่ยการปรับตัวแบบเศษส่วนสำหรับบทความเรื่องนี้โดย John Ehlers ค่า Fracal Adaptive Moving Averages ให้ไฟล์ eSignal ชื่อ Frama.efs รหัสจะแสดงที่นี่ด้วย การศึกษามีพารามิเตอร์หนึ่งตัวสำหรับความยาวหรือช่วงเวลาสำหรับการศึกษาที่อาจปรับผ่านตัวเลือกแก้ไขการศึกษาของแผนภูมิขั้นสูง หมายเลขที่ป้อนจะถูกบังคับให้เป็นหมายเลขคู่อันดับถัดไปถ้ามีการป้อนเลขคี่ ตัวอย่าง eSignal chart แสดงไว้ในรูปที่ 5 รูปที่ 5: eSIGNAL, FRATAL ADAPTIVE Moving AVERAGE แผนภูมิ eSignal นี้แสดงให้เห็นถึงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบปรับตัว Fractal หากต้องการสนทนาเกี่ยวกับการศึกษานี้หรือดาวน์โหลดสูตรทั้งหมดโปรดไปที่ฟอรัมกระดานสนทนาของ Efs Library ภายใต้ลิงก์ Bulletin Boards ที่ esignalcentral รหัสสูตร eSignal นี้มีให้สำหรับการคัดลอกและวางจากเว็บไซต์ของ STOCKS amp สินค้าที่ผู้ค้า --Jason Keck eSignal ส่วนหนึ่งของ Interactive Data Corp. 800 815-8256, esignal GO BACK ผู้ค้ารายใหม่: Fractal Moving Average เศษส่วนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการปรับค่า Fractal ที่แนะนำโดย John Ehlers ในฉบับนี้สามารถใช้งานได้ง่ายใน NeuroShell Trader โดยการรวม NeuroShell Traders 800 ตัวบ่งชี้และตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองซึ่งตัวเองเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับได้โดยทั่วไป หากต้องการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัว Fractal ให้เลือก New Indicator จากเมนูแทรกและใช้ตัวช่วยสร้างตัวบ่งชี้เพื่อสร้างตัวบ่งชี้ต่อไปนี้: ผู้ใช้ NeuroShell Trader สามารถไปที่ส่วน STOCKS amp COMMODITIES ของ NeuroShell Trader เว็บไซต์สนับสนุนทางเทคนิคฟรีเพื่อดาวน์โหลดตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองและแผนภูมิตัวอย่าง (รูปที่ 6) รูปที่ 6: เทรดเดอร์ NEUROSHELL, FRAMA นี่เป็นแผนภูมิตัวอย่างของ NeuroShell Trader ที่แสดงให้เห็นถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับให้พอดีกับเศษส่วน สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NeuroShell Trader เยี่ยมชม NeuroShell --Marge Sherald, Ward Systems Group, Inc. 301 662-7950, ระบบจำหน่ายในระบบประสาทกลับไปสู่ ​​AMIBROKER: ค่าเฉลี่ยการปรับตัวเชิงเศษส่วนเศษส่วนในค่าเฉลี่ยการปรับตัวแบบเศษส่วน John Ehlers นำเสนอวิธีการใหม่ในการปรับตัวแบบปรับตัวตามสมมติฐานว่าราคาในตลาดเป็นเศษส่วน . การเขียนโค้ดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัว Fractal (FRAMA) มีความตรงไปตรงมาใน AmiBroker Formula Language (AFL) ด้วยฟังก์ชั่นการประมวลผลอาร์เรย์ที่มีประสิทธิภาพ FRAMA สามารถใช้งานได้ใน AmiBroker โดยไม่มีลูปทำให้มีความรวดเร็วมาก รหัสที่พร้อมใช้งานจะถูกนำเสนอใน Listing 1 เพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบโค้ดจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนามาตรฐานที่มีความยาวเท่ากัน (รูปที่ 7) ภาพที่ 7: คนอ้วน (AMIBROKER), ไขมันส่วนเกิน (ADAPTIVE Movement AVERAGE) ภาพหน้าจอ AmiBroker นี้แสดงแผนภูมิราคาของ AAPL ที่มี FRAMA 14 วัน (เส้นสีแดง) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (เส้นสีน้ำเงิน) ที่มีความยาวเท่ากัน FRAMA มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในราคาที่รวดเร็วขึ้นขณะเดียวกันก็รักษาความนุ่มนวลในโซนความแออัด รายชื่อ 1 FRAMA - Fractal Moving Average ปรับราคาเฉลี่ย (HL) 2 N Param (N, 16, 2, 40, 2) ต้องเป็น N3 (HHV (สูง, N) - LLV (ต่ำ, N)) N HH HHV (สูง , N 2) LL LL (ต่ำ, N 2) N1 (HH - LL) (N 2) HH HHV (Ref (สูง, - N2), N2) LL LLV (Ref (ต่ำ, - N2), N 2) N2 (N 2), Null) อัลฟ่า exp (-4.6 (Dimen -1)) (NH 2), N (2) alpha Min (Max (alpha, 0.01), 1) จำกัด 0.01 1 ช่วง Frama AMA (ราคา, อัลฟา) พล็อต (Frama, FRAMA (N), colorRed, styleThick) พล็อต (EMA (C, N) EMA (N), ColorBlue) ล็อต (C, Close, colorBlack, styleCandle) รุ่นของสูตรสามารถดูได้จากเว็บไซต์ Amibroker --Tomasz Janeczko, AmiBroker amibroker GO BACK NEOTICKER: ค่าเฉลี่ยการปรับตัวแบบเศษส่วนการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการปรับค่าเศษส่วนเศษส่วน (FRAMA) ที่นำเสนอในบทความค่าการนำไฟฟ้าแบบเศษส่วนโดย John Ehlers สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ NeoTicker รายการที่ 1 แสดงรหัสสำหรับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัว Fractal โดยมีพารามิเตอร์สองตัว พารามิเตอร์ตัวแรกคือราคาซึ่งเป็นพารามิเตอร์สูตรที่ใช้การคำนวณราคาเฉลี่ยเป็นค่าเริ่มต้น พารามิเตอร์ที่สองคือ N ซึ่งเป็นพารามิเตอร์จำนวนเต็มซึ่งมีค่าเริ่มต้นเป็น 16 NeoTicker ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับตัวแบบเศษส่วนแปลงเส้นที่เชื่อมต่อผลการคำนวณของค่าเฉลี่ยเศษส่วนสำหรับแต่ละแถบ ตัวบ่งชี้นี้เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ สามารถใช้ในระบบการซื้อขายได้ดังที่แสดงในแผนภูมิตัวอย่างในรูปที่ 8 ซึ่งสร้างระบบครอสโอเวอร์โดยใช้ FRAMA รูปที่ 8: NEOTICKER, ADAPTIVE Moving AVERAGE ที่ขรุขระ นี่คือตัวอย่าง NeoTicker แผนภูมิแสดงระบบครอสโอเวอร์ที่สร้างโดยใช้ตัวบ่งชี้ FRAMA ตัวบ่งชี้นี้และแผนภูมิตัวอย่างสามารถดาวน์โหลดได้จะมีให้ที่ NeoTicker Yahoo User Group TRADINGSOLUTIONS: ค่าเฉลี่ยการปรับตัวเชิงเศษส่วนเศษส่วนในบทความค่าเฉลี่ยของการปรับตัวแบบเศษส่วนของเศษส่วน John Ehlers อธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาตามความผันผวนล่าสุดโดยใช้มิติเศษส่วนของราคาล่าสุดเพื่อสร้าง alpha ฟังก์ชันนี้ยังสามารถใช้เป็นไฟล์ที่ดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์ TradingSolutions (tradingsolutions) ในส่วนไลบรารีโซลูชัน เช่นเดียวกับตัวชี้วัดหลายฟังก์ชั่นนี้อาจทำให้ข้อมูลที่ดีในการคาดการณ์เครือข่ายประสาท - Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc. 800 634-3327, 352 377-5144 tradingsolutions กลับไปที่เครื่องคำนวณข้อมูลทางการเงิน: ค่าเฉลี่ยการปรับตัวเศษส่วนเศษส่วนบทความค่าเฉลี่ยเศษส่วนที่ปรับเปลี่ยนโดยเศษส่วนโดย John Ehlers แสดงวิธีการใช้การประมาณมิติเศษส่วนเพื่อให้เป็นเลขยกกำลัง ปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใน Financial Data Calculator (FDC) การทำเช่นนี้ทำได้โดยใช้มาโครสามตัวที่สุด: - Billill การตัดสินใจลงทุนทางคณิตศาสตร์ของ Bill 856 857-9088, mathinvestdecisions GO BACK สงวนลิขสิทธิ์ copy Copyright 2005, Technical Analysis, Inc.Home Contact บริการของเรา Billy Fire LLC ให้บริการเขียนโปรแกรม EasyLanguage สำหรับแพลตฟอร์ม Tradestation trading ข้อมูลการติดต่อกรุณา e-mail: martyn.whittakermarkplex หรือโทรศัพท์ 858 668 0874 ที่อยู่ทางไปรษณีย์: 14781 Pomerado Road, 110 Poway CA 92064 Facebook page: Rates ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราที่ปรับปรุงใหม่ Billy Fire LLC ให้บริการเขียนโปรแกรม EasyLanguage สำหรับแพลตฟอร์ม Tradestation trading TradeStations EasyLanguage เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม ส่วนหนึ่งของธุรกิจของเราคือช่วยให้คุณสามารถแปลการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นกลยุทธ์ตัวบ่งชี้หรือการศึกษาแบบแสดงฉันซึ่งจะช่วยแนะนำการซื้อขายของคุณ จากการใช้ Tradestation EasyLanguage เรามีบริการ 4 ประการต่อไปนี้: 1) บทเรียนฟรี EasyLanguage ไม่ใช่ภาษาที่ยากในการเรียนรู้ หน้าสอนฟรีของเราจะนำคุณไปสู่ตัวอย่างการเขียนโปรแกรม STEP-BY-STEP ที่เรียบง่ายซึ่งมุ่งเน้นที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้การพัฒนาโปรแกรมของคุณเอง ข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่ของแนวทางนี้ก็คือคุณจะพัฒนาชุดเครื่องมือเพื่อปรับความคิดในการซื้อขายและเขียนโปรแกรมใหม่ ๆ เมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการและโดยไม่ต้องจ่ายค่าที่ปรึกษาสูง 2) Programs บางครั้งเราพัฒนาโปรแกรมที่อาจมีประโยชน์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของคุณ โปรแกรมเหล่านี้สามารถดาวน์โหลดได้โดยมีค่าใช้จ่าย 3) การฝึกอบรมเรามีการฝึกอบรม EasyLanguage ผ่านทางอินเทอร์เน็ต หัวข้อเหล่านี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ (รู้สึกฟรีเพื่อแจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับหัวข้อใด ๆ ที่คุณต้องการให้เราครอบคลุม) หนึ่งชั่วโมงก่อนรวมทั้งคำถามและคำตอบ เมื่อคุณสามารถชำระเงินได้แล้วโปรแกรมคลิกที่นี่เพื่อรับส่วนลดพิเศษสำหรับกลยุทธ์ MARKPLEX โปรแกรม 1 การศึกษา Fibonacci-Confluence Show-Me โปรแกรมนี้สามารถดาวน์โหลดได้ทันทีสำหรับ 74.95 โดยคลิกที่นี่เพื่อชำระเงินโดยใช้ PayPal คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม โปรแกรมนี้ทำงานโดยการสร้างเส้น zig-zag (ขึ้นอยู่กับ pivots ต่ำและสูง) ทุกครั้งที่เส้น zig-zag ได้รับการยืนยันระดับ Fibonacci จะถูกคำนวณ ระดับ Fibonacci เหล่านี้เทียบกับระดับฟีโบนัชชีก่อนหน้าและถ้าใกล้เคียงกับระดับที่เก็บไว้ในอาร์เรย์จะมีความหนาเพิ่มขึ้นทีละหนึ่ง แอตทริบิวต์ความหนาถูกใช้เพื่อบ่งบอกถึงความสำคัญของระดับ ระดับที่สำคัญยิ่งขึ้นจะถูกวาดบนแผนภูมิโดยใช้เส้นที่มีความหนากว่าและมีเฉพาะเส้นที่อยู่เหนือความหนาของข้อมูลผู้ใช้เท่านั้นที่จะขยายไปทางขวา คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดและดาวน์โหลดโปรแกรม 1 โปรแกรม 2 Pivot Lines-Confluence Show-Me Study โปรแกรมนี้สามารถดาวน์โหลดได้ทันทีสำหรับ 49.95 โดยคลิกที่นี่เพื่อชำระเงินโดยใช้ PayPal คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม (ใช้วิธีการแบบคลาสสิกในการคำนวณระดับ Woodie หรือระดับ Camarilla) จากนั้นจะพยายามหาระดับเดือยที่ใกล้เคียงกับที่พบก่อนหน้านี้ในแผนภูมิ (ภายในการฝึกอบรมฟรีการฝึกอบรมผ่านสมาชิก Gold Pass Gold Pass) หากคุณต้องการสิทธิประโยชน์ของตัวเลือกการเป็นสมาชิกคลิกที่ปุ่มด้านล่างเพื่อสมัครสมาชิก: wpeStoresubscribe: productid: 52: end ด้วยตัวเลือกการเป็นสมาชิกคุณจะได้รับการเข้าถึงหลักสูตรการฝึกขั้นพื้นฐานพร้อมกับการอัปเดตใด ๆ ที่ฉันทำกับหลักสูตรใน อนาคตฉันคาดหวังว่าสมาชิกจะตอบรับข้อมูลเพื่อที่ฉันจะสามารถสร้างวิดีโอใหม่หรือชี้แจงข้อมูลที่มีอยู่ได้นอกจากนี้สมาชิกจะมีสิทธิ์ได้รับ: การเข้าถึงเนื้อหาการฝึกอบรมขั้นพื้นฐานเพิ่มเติมวิดีโอและวัสดุเพิ่มเติมจะถูกเพิ่มเข้าไปในหลักสูตรนี้จากเวลา time การเข้าถึงวิดีโอและการฝึกอบรมในระดับกลางในเร็ว ๆ นี้พวกเขาพร้อมให้บริการความสามารถในการขอรับเอกสารการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือขอความกระจ่าง ไอออนของวัสดุที่มีอยู่ ดาวน์โหลดฟรีทุกไตรมาส ในแต่ละไตรมาสโปรแกรมอื่นหรือโปรแกรมการสอนจากไซต์ Markplex จะพร้อมให้คุณดาวน์โหลดโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ส่วนลด 20 ข้อสำหรับโปรแกรมที่สามารถดาวน์โหลดได้หรือแบบฝึกหัดที่มีให้บริการผ่าน markplex ส่วนลดเพิ่มเติม 10 ข้อจากอัตราการเขียนโปรแกรมของเรา (ลดรวม 20) ความสามารถพิเศษในการให้คำแนะนำสำหรับบทเรียนหรือโปรแกรมในอนาคต การเข้าถึงแบบฝึกหัดใหม่ ๆ เมื่อเข้าใช้งานข้อดีเหล่านี้มีให้สำหรับคุณในขณะที่ยังคงเป็นสมาชิกอยู่ คุณควรเลือก JOIN NOW รหัสผ่านทอง Gold Pass Q 038 A Program เข้าสู่ระบบ 33 Adaptive DAILY Moving Average ใช้กับแผนภูมิในวัน Markplex Corporation พัฒนาโปรแกรม TradeStation EasyLanguage ซึ่งคุณอาจพบว่าเป็นประโยชน์ทั้งสองวิธีในการเพิ่มทักษะ EasyLanguage (อ่านผ่านโปรแกรม ) และในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของคุณ โปรแกรม TradeStation เหล่านี้สามารถดาวน์โหลดได้โดยมีค่าธรรมเนียม คลิกที่นี่เพื่อดูรายการโปรแกรมและบทสรุป สมาชิก Gold Pass มีสิทธิ์ได้รับส่วนลด 20 ราคาสำหรับโปรแกรมเมื่อพิมพ์รหัสส่วนลดพิเศษ (ดู markplexgold-pass-content เพื่อรับรหัสล่าสุด) ฉันยังสร้างบทแนะนำ EasyLanguage ฟรี หน้าแรกโปรแกรม EasyLanguage Program 33 Adaptive DAILY moving average ใช้กับกราฟ intraday
Forex -trading- สถาบัน ใน การาจี
Forex- opinie - graczy