การย้าย ค่าเฉลี่ย ข้อผิดพลาด บาร์

MetaTrader 4 - Experts. Moving Average - ผู้เชี่ยวชาญด้าน MetaTrader 4. ผู้เชี่ยวชาญด้านการย้ายเฉลี่ยสำหรับการสร้างสัญญาณทางการค้าโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตำแหน่งการเปิดและปิดตำแหน่งจะดำเนินการเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตรงกับราคาที่แถบแท่งบาร์มีการสร้างเมื่อเร็ว ๆ นี้เท่ากับ 1 The ขนาดของล็อตจะถูกปรับให้เหมาะสมตามอัลกอริทึมพิเศษที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญจะวิเคราะห์ความสอดคล้องกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และแผนภูมิราคาในตลาดการตรวจสอบจะทำโดยฟังก์ชัน CheckForOpen ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตรงแถบในลักษณะที่อดีตสูงกว่า ราคาเปิดกว้าง แต่ต่ำกว่าราคาปิดราคาซื้อจะเปิดกว้างขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตรงกับแท่งแบบเดิมซึ่งต่ำกว่าราคาเปิด แต่สูงกว่าราคาปิดราคาขายจะเปิดขึ้น ผู้เชี่ยวชาญมีความเรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพในการควบคุมตำแหน่งแต่ละตำแหน่งจะดำเนินการขึ้นอยู่กับผลการดำเนินงานก่อนหน้านี้อัลกอริทึมนี้ใช้งานโดย LotsOptimi ฟังก์ชัน zed ขนาดล็อตพื้นฐานจะคำนวณจากความเสี่ยงที่อนุญาตสูงสุดพารามิเตอร์ MaximumRisk แสดงเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงขั้นพื้นฐานสำหรับแต่ละธุรกรรมโดยปกติจะมีค่าระหว่าง 0 01 1 ถึง 1 100 ตัวอย่างเช่นถ้า Free margin AccountFreeMargin มีค่าเท่ากับ 20,500 และ กฎระเบียบของการจัดการทุนกำหนดให้ใช้ความเสี่ยงของ 2 ขนาดล็อตพื้นฐานจะทำให้ 20500 0 02 1000 0 41 เป็นสิ่งที่สำคัญมากในการควบคุมความถูกต้องของขนาดของล็อตและทำให้ผลลัพธ์เป็นปกติด้วยค่าที่ยอมรับได้โดยปกติเศษส่วนที่มีขั้นตอน 0 1 จะได้รับอนุญาตการทำธุรกรรมที่มีปริมาณของ 0 41 จะไม่ถูกดำเนินการ Normalize ฟังก์ชัน NormalizeDouble ใช้กับความถูกต้องไม่เกิน 1 ตัวหลังจากจุดผลลัพธ์นี้เป็นจำนวนพื้นฐานของ 0 4 การคำนวณล็อตล็อตพื้นฐานบน free margin ช่วยให้สามารถเพิ่มปริมาณการดำเนินงานได้ขึ้นอยู่กับความสำเร็จในการซื้อขายเช่นการค้ากับ reinvesting นี่คือกลไกพื้นฐานที่มีการจัดการเงินทุนบังคับสำหรับการเพิ่มทุนจดทะเบียน ading effetiveness. DecreaseFactor คือขอบเขตที่ขนาดของล็อตจะลดลงหลังจากการซื้อขายที่ไม่ได้ผลเป็นค่าปกติคือ 2,3,4,5 ถ้าธุรกรรมก่อนหน้านี้ไม่ทำกำไรปริมาณที่ตามมาจะลดลงตามปัจจัย DecreaseFactor เพื่อรอผ่าน ระยะเวลาไม่ได้ประโยชน์นี้เป็นปัจจัยหลักในขั้นตอนวิธีการจัดการทุนความคิดที่ง่ายมากถ้าการค้าประสบความสำเร็จเพิ่มขึ้นผู้เชี่ยวชาญทำงานร่วมกับจำนวนมากขั้นพื้นฐานทำให้กำไรสูงสุดหลังจากที่ทำธุรกรรมไม่ได้ประโยชน์มากแรกผู้เชี่ยวชาญจะลดความเร็วจนถึงใหม่ บวกทำธุรกรรมขั้นตอนวิธีการช่วยให้การปิดการใช้งานลดความเร็วในการทำหนึ่งต้องระบุ DecreaseFactor 0 จำนวนของการทำธุรกรรมที่ไม่ได้ผลกำไรล่าสุดที่เกิดขึ้นจะถูกคำนวณในประวัติศาสตร์การค้าจำนวนมากขั้นพื้นฐานจะถูกคำนวณใหม่บนพื้นฐานนี้ดังนั้นอัลกอริทึม ช่วยให้สามารถลดความเสี่ยงที่เกิดขึ้นได้อย่างมีนัยสำคัญอันเป็นผลมาจากชุดขนาดที่ไม่ทำให้เกิดผลประโยชน์จำนวนมากถูกตรวจสอบอย่างถูกต้องสำหรับไมล์ ขนาดที่อนุญาตสูงสุด nimum ที่ส่วนท้ายของฟังก์ชั่นเพราะการคำนวณทำก่อนหน้านี้สามารถส่งผลให้มาก 0. ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่มีวัตถุประสงค์หลักสำหรับการทำงานกับระยะเวลารายวันและในโหมดการทดสอบ - สำหรับการทำในราคาที่ใกล้ชิดมันจะค้าเฉพาะที่เปิด บาร์ใหม่นั่นคือเหตุผลที่รูปแบบของการทำแบบจำลองทุกติ๊กไม่จำเป็นต้องมีการทดสอบผลการทดสอบจะแสดงในรายงานอัตราเฉลี่ยเฉลี่ย - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA เป็นตัวอย่าง SMA ให้พิจารณาการรักษาความปลอดภัยที่มีการปิดต่อไปนี้ ราคามากกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28.A 10- วัน MA จะเฉลี่ยออกจากราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเร็วที่สุดเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ตามที่แสดงด้านล่างดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้, ความล่าช้าในการดำเนินการของ MAs เนื่องจากราคาพื้นฐานขึ้นอยู่กับราคาในอดีตระยะเวลาที่ยาวนานสำหรับ MA มากขึ้นความล่าช้ามากขึ้นดังนั้น MA จะอยู่ที่ 200 วัน ave มีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาในช่วง 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การซื้อขายโดยใช้ MA ที่สั้นกว่าสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาว เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ประกอบการค้าต่างชาติเข้าซื้อนักลงทุนระยะยาว 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ซึ่งถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ยังมีสัญญาณซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อมีการข้าม MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่าอยู่ในขาลงขณะเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือโมเมนตัมลดลงระยะยาว ยืนยันกับไขว้หยาบคายซึ่งเกิดขึ้นเมื่อระยะสั้น MA ข้ามด้านล่าง MA ระยะยาวเพื่อให้ตัวอย่างนี้มีตัวตนพารามิเตอร์ที่สองเป็นข้อมูล CSV ดิบห้องสมุด dygraphs แยกวิเคราะห์ข้อมูลนี้รวมทั้ง c ส่วนหัวของ olumn ปรับขนาดของคอนเทนเนอร์ไปเป็นค่าดีฟอลต์ที่เหมาะสมให้คำนวณช่วงของแกนที่เหมาะสมและเครื่องหมายขีดและวาดกราฟในแอ็พพลิเคชันส่วนใหญ่จะทำให้มีความหมายมากกว่าที่จะใส่ไฟล์ CSV แทนถ้าพารามิเตอร์ที่สองเป็นตัวสร้างไม่มี t newline, จะเป็นการตีความว่าเป็นเส้นทางไปยังไฟล์ CSV Dygraph จะดำเนินการเพื่อเรียกค้นไฟล์นี้และแสดงข้อมูลเมื่อสามารถใช้งานได้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไฟล์ CSV ของคุณสามารถอ่านได้และให้บริการจากสถานที่ที่เข้าใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณไม่สามารถระบุ CSV ได้ ไฟล์ใช้ไฟล์นี่คือตัวอย่างข้อมูลจาก Weather Underground มีอยู่สองสามข้อต่อไปนี้ Dygraph ส่งออก XHR เพื่อรับไฟล์ป้ายชื่อถูกนำมาจากบรรทัดแรกคือ Date, High, Low. The Dygraph จะเลือกสีที่แตกต่างกันสองสีที่แตกต่างกันออกไปสำหรับชุดข้อมูลสองชุดป้ายกำกับบนแกน x มีการเปลี่ยนจากวันหนึ่งเป็นเดือนหากคุณซูมเข้าระบบจะเปลี่ยนไปเป็นสัปดาห์แล้วจึงใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมบางอย่าง ne ช่วงแนวตั้งที่ดีสำหรับข้อมูลความคิดคือการทำให้ข้อมูลทั้งหมดมองเห็นได้และมีค่าที่เป็นมิตรกับมนุษย์ในแกนเช่น 200 แทน 193 4 โดยทั่วไปข้อมูลนี้ทำงานได้ดีข้อมูลมีค่ามากพอสมควรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะง่ายต่อการตีความ ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้โดยการระบุตัวเลือกที่เหมาะสมในพารามิเตอร์ตัวเลือกเพิ่มเติมให้กับตัวสร้าง Dygraph ในการกำหนดจำนวนวันสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ใช้ตัวเลือก rollPeriod นี่เป็นวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยกลิ้งสามารถตั้งค่าได้โดยใช้ กล่องข้อความในมุมล่างซ้ายของกราฟแอตทริบิวต์ showRoller คือสิ่งที่ทำให้สิ่งนี้ปรากฏขึ้นนอกจากนี้โปรดทราบว่าเราได้กำหนดขนาดของแผนภูมิ div ไว้อย่างชัดเจนอีกหนึ่งคุณลักษณะที่สำคัญของไลบรารี dygraphs คือความสามารถในการแสดงแถบข้อผิดพลาดรอบ ๆ ข้อมูล series ต้องระบุค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าสำหรับแต่ละจุดข้อมูลวง n sigma จะถูกวาดขึ้นรอบชุดข้อมูล ณ จุดนั้นถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงขึ้น dygraphs จะคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ avera ge ที่จุดแต่ละจุด IE sqrt 1 2 2 2 n 2 n การสาธิตมีสองชุดข้อมูลหนึ่งคือ N 100,10 โดยมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 10 ที่ระบุไว้ในแต่ละจุดส่วนอีก N 80,20 มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 20 ที่ระบุในแต่ละจุดไฟล์ CSV ถูกสร้างโดยใช้ Octave และสามารถดูได้ที่ข้อควรทราบที่นี่ตัวเลือก errorBars จะมีผลต่อการตีความไฟล์ CSV และการแสดงกราฟเมื่อ errorBars ถูกตั้งค่าเป็น true แต่ละบรรทัดจะเป็น ตีความเป็น YYYYMMDD sigmaA B sigmaB บรรทัดแรกของไฟล์ CSV ไม่ได้กล่าวถึงคอลัมน์ข้อผิดพลาดในกรณีนี้เป็นเพียงแค่วันที่, Series1, Series2 ค่าเฉลี่ยที่เห็นได้ชัดมีผลต่อแถบข้อผิดพลาดนี้เป็นที่ชัดเจนมากที่สุดถ้าคุณเหวี่ยงขึ้น ระยะเวลาการกลิ้งไปยังบางอย่างเช่น 100 วันสำหรับวันที่เร็วที่สุดจะมีจุดข้อมูล 100 จุดโดยเฉลี่ยดังนั้นสัญญาณจะมีเสียงดังแถบข้อผิดพลาดจะเล็กลงเช่น sqrt N จะไปข้างหน้าในเวลาจนกว่าจะมีจุดเต็ม 100 จุดเป็นค่าเฉลี่ย บาร์บางส่วนโปร่งใสสามารถมองเห็นได้ n พวกเขาทับซ้อนกัน Google Visualization API มีอินเทอร์เฟซมาตรฐานสำหรับการอธิบายข้อมูลเมื่อคุณได้ระบุข้อมูลของคุณโดยใช้ API นี้แล้วคุณสามารถเสียบ dygraphs การสร้างภาพข้อมูลที่สามารถใช้ร่วมกับ GViz ได้เช่นการสร้างภาพข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถใช้เป็น drop-in สำหรับการแสดงภาพประกอบของ AnnotatedTimeline ใช้กับ Google Finance และเว็บไซต์อื่น ๆ หากต้องการดูวิธีการทำงานนี้โปรดดูตัวอย่างการสาธิต gviz ส่วนแบ่งการตีความคำศัพท์มักเกิดขึ้นที่คุณต้องการวางเศษส่วนเช่นส่วนของผู้ตอบในการสำรวจความคิดเห็น กล่าวว่าพวกเขา d ออกเสียงลงคะแนนสำหรับผู้สมัคร X หรือจำนวนผู้ชมหารด้วยที่ค้างคาวเบสบอล s batting ค่าเฉลี่ยเศษส่วนต้องรักษาพิเศษด้วยสองเหตุผลหลักเฉลี่ยของ a1 b1 และ a2 b2 เป็น a1 a2 b1 b2 ไม่ a1 b1 a2 b2 2.The การประมาณค่าปกติไม่ได้ใช้งานได้ตลอดเวลาและมีช่วงความเชื่อมั่นที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นช่วงความเชื่อมั่นของ Wilson จะต้องใช้เพื่อหลีกเลี่ยงอัตราส่วนที่เกิน 100 หรือต่ำกว่า 0. โชคดีที่ dygraphs สามารถจัดการทั้งสองอย่างได้ ของเหล่านี้สำหรับคุณที่นี่แผนภูมิและคำสั่งที่สร้างขึ้นโดยเฉลี่ยสำหรับอิชิโรซูซูกิ vs Mariners 2004.The ตัวเลือกเศษส่วนระบุว่าค่าในแต่ละคอลัมน์ควรจะแยกวิเคราะห์เป็น fractions เช่น 1 2 แทน 0 5 ตัวเลือก errorBars บ่งชี้ว่า เราต้องการจะดูช่วงความเชื่อมั่นรอบ ๆ จุดข้อมูลแต่ละค่าโดยค่าเริ่มต้นเมื่อตั้งค่าเศษส่วนคุณจะได้รับช่วงความเชื่อมั่นของ Wilson หากคุณดูแผนภูมิอย่างรอบคอบคุณจะเห็นว่าแถบข้อผิดพลาดนั้นไม่สมมาตรมีสองสิ่งที่ควรสังเกต ตารางนี้แถบข้อผิดพลาดสำหรับแม่นปืน Ichiro มีขนาดใหญ่กว่าสำหรับกะลาสีเพราะเขามีค้างคาวน้อยกว่าทีมของเขามากเกินไปกราฟฟิคทำให้ง่ายต่อการดูค่าเฉลี่ยของแม่นตลอด 30 เกมที่ผ่านมาซึ่งโดยปกติจะค่อนข้างยากที่จะคำนวณ ทำให้ชัดเจนว่าส่วนที่ร้อนและเย็นของฤดูกาล Suzuki s ได้ถ้าคุณตั้งค่าระยะเวลาเฉลี่ยกับบางสิ่งบางอย่างที่มีขนาดใหญ่เช่น 200 คุณจะเห็นทีมและผู้เล่น s batting เฉลี่ยผ่านเกมที่หมายเลขสุดท้ายคือโดยรวม ในขณะที่บาร์ข้อผิดพลาดไม่ทับซ้อนกันเราสามารถพูดด้วยความเชื่อมั่น 95 ว่าชุดแตกต่างกันมีโอกาสดีกว่า 95 ว่าอิชิโรเป็นผู้ตีที่ดีกว่าทีมของเขาโดยรวมในปี 2004 ปีที่เขาชนะ ชื่อ batting หนึ่งการสาธิตล่าสุดแผนภูมินี้แสดงการปิดรายเดือนของค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์รายเดือนทั้งในตัวระบุและ real เช่นปรับสำหรับเงินเฟ้อดอลลาร์พื้นที่สีเทาแสดงค่าดัชนีราคาผู้บริโภครายเดือนสูงและต่ำโดยใช้ฐานจาก 1982-1984 เพื่อปรับอัตราเงินเฟ้อการแสดง Nomot Real Annotationsmon Gotchas ต่อไปนี้เป็นปัญหาเล็กน้อยที่ฉันเคยใช้งานบ่อยๆในขณะที่ใช้ไลบรารี dygraphs หากแผนภูมิของคุณไม่แสดงให้ตรวจดูที่เบราว์เซอร์ของคุณ JavaScript error dygraphs ทำให้ทุกความพยายาม บันทึกข้อผิดพลาดและคำเตือนและข้อมูลเหล่านี้มักจะแนะนำคุณในทิศทางที่ถูกต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าไฟล์ CSV ของคุณสามารถอ่านได้หากกราฟไม่ปรากฏขึ้นไฟล์ CSV อาจล้มเหลวคุณสามารถกำหนดได้ว่าจะใช้กรณีนี้หรือไม่ เช่นไฟล์ Firebug ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไฟล์ CSV ของคุณอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องต้องมีรูปแบบ YYYYMMDD, series1, series2 และหากคุณตั้งค่าคุณสมบัติ errorBars ให้แน่ใจว่าคุณได้เลือกชุดข้อมูลและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานอื่น ๆ ภายในแท็กศูนย์นี่ใช้กับคุณสมบัติ CSS text-align เช่นกันหากคุณต้องการให้ศูนย์ Dygraph วางไว้ในตารางที่มีการจัดแนวกึ่งกลางตั้งค่าไว้หลังจากตั้งค่าคุณสมบัติ dateWindow เป็นวันที่คาดว่าจะมีมิลลิวินาทีตั้งแต่ epoch ซึ่งสามารถ จะได้รับจากวัตถุ JavaScript date method valueOf ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้มีเครื่องหมายจุลภาคต่อท้ายใด ๆ ในการโทรไปยังตัวสร้าง Dygraph หรือในพารามิเตอร์ options Firefox, Chrome และ Safari ละเว้นข้อมูลเหล่านี้ แต่อาจทำให้กราฟไม่แสดงในอินเทอร์เน็ต Explorer ถ้าคุณต้องการสนับสนุน Internet Explorer ให้ตรวจดูบันทึกย่อของเราใน IE เพื่อดูแรงบันดาลใจดูที่วิธีการสร้างแผนภูมิในแกลเลอรีของเรา