Gostaria de calcular o ângulo da Média de Mudança 10. double MAShift1 iMA (NULL, 0, MA, 0, MODESMA, PRICECLOSE, 3) double MAShift3 iMA (NULL, 0, MA, 0, MODESMA, PRICECLOSE, 7) teste duplo (SignalPeriod-0.0) WindowBarsPerChart () ângulo int MathArctan (MathTan (((MAShift1-MAShift3) (WindowPriceMax () - WindowPriceMin ())) ((test-0.0) WindowBarsPerChart ()))) 1803.14 parece estar calculando ângulos errados , Eu recebo respostas sem qualquer sentido, eu quero verificar qual o ângulo entre 3 e 7 turnos de volta. Você não pode calcular corretamente o ângulo da média móvel porque isso depende da amplitude do gráfico (quantas barras são exibidas no gráfico) e, portanto, é uma maneira muito disfuncional de analisar dados. Mas você pode calcular a variação da média móvel ao longo do tempo: se for acima de 0, significa que está aumentando. Caso contrário, está caindo. Então, você pode pintar aqueles em um indicador de barras (classificar como OsMA ou Awesome) e obter a informação visualmente. Você não pode calcular corretamente o ângulo da média móvel porque isso depende da amplitude do gráfico (quantas barras são exibidas no gráfico) e, portanto, é uma maneira muito disfuncional de analisar dados. Mas você pode calcular a variação da média móvel ao longo do tempo: se for acima de 0, significa que está aumentando. Caso contrário, está caindo. Então, você pode pintar aqueles em um indicador de barras (classificar como OsMA ou Awesome) e obter a informação visualmente. Então você está dizendo isso só visual, eu não consigo calculá-lo logicamente. Como posso obter o ângulo de uma média móvel que é plotada em um gráfico. Por exemplo: eu tenho 2 a 3 médias móveis plotadas em meus gráficos. Com base no ângulo (ou seja, 60 graus), tenho um indicador de quão forte é a tendência de alta atual. Devo calcular o ângulo eu mesmo, com base nos valores MA do f. e. As últimas 10 velas, ou devo usar a função ObjectGet ()? Tentei o último, mas você precisa especificar um nome e, como todas as minhas MAs têm o mesmo nome (e não vejo como posso mudá-las), não há nada saindo. (Eles são realmente os mesmos MAs, mas com base em preços próximos, altos e baixos). Qualquer ajuda será muito apreciada Agradecemos antecipadamente. O ângulo depende do tempo que você tiver no eixo horizontal. Suponha que seu gráfico mostre 2 dias e você muda para 1 dia, o ângulo se tornará menor. Então, eu sugiro que você não use um ângulo, mas algo como a diferença de quota em pips por timeframequot. Isso significa: tome a diferença de valor de MA1 e MA2 e divida-o pelo número de prazos entre o momento em que os MAs se cruzaram e o momento em que você deseja o ângulo. Obrigado pela sugestão. Parece bom. Na verdade, já tenho algo a funcionar, mas precisa de um pouco de ajustes. Você não pode medir um canto de inclinação de uma linha reta no cronograma porque tem unidades diferentes - o preço e a hora. É possível medir apenas similar com similar (like to like). Neste caso, você tenta medir um canto de inclinação de uma linha reta na programação, expressada através de pixels. Você pode apenas medir autêntica velocidade de mudança do preço em termos de unidade de ponto para uma unidade de tempo. Gann Fan Lines of Gann Fan são construídos em ângulos diferentes s. O MT pode fornecer a função Angle com base nos pixels da tela (trans de dois valores e duas vezes coodina). Uma vez que Angle é mais bom para as pessoas assistirem. MathArctan (MathTan (((preço1-preço2) (WindowPriceMax () - WindowPriceMin ())) ((shift2-shift1) WindowBarsPerChart ()))) 1803.14 Concordo completamente com você. Os ângulos são importantes e são usados o tempo todo. Estou interessado na fórmula que você postou. Eu tenho conseguido o ângulo com a seguinte fórmula: Slope é calculado em outra função. Anglefactor controla o formato do iene. De qualquer forma, fica perto, mas ainda não está certo. Quando eu coloco sua fórmula, eu recebo uma divisão por zero erro no testador de estratégia. Isto porque as funções da janela não funcionam dentro do testador ou eu fiz algo de errado Recursos especiais do processo de otimização Nada é emitido no jornal (função Print ()) Isso foi feito para acelerar o teste e economizar espaço no disco. Se logs completos forem exibidos, os arquivos de diário precisarão de centenas de MByte. Os objetos de desenho não são realmente configurados. Os objetos são desativados para acelerar o teste. QuotSkip inútil resultsquot função é usada para não criar a tabela e traçar os resultados do teste, é utilizada a possibilidade de ignorar resultados muito ruins. Esta função pode ser ativada no menu de contexto de quotOptimization Resultsquot - gt ampquotSkip guia de resultados inútil. Nota. Com base em pixels de tela. Dx, dy deve estar na mesma unidade, melhor trans para peneirar pixels. MathArctan (MathTan (((price1-price2) (WindowPriceMax () - WindowPriceMin ())) ((shift2-shift1) WindowBarsPerChart ()))) 1803.14 dividir por erro zero. Verificar (shift2-shift1) não deve ser igual a zero antes de calcular. Eu testá-los na versão mais recente 203. Eu não os teste ao testar EA. Quero dar-lhe o meu maior apreço pela fórmula que você compartilhou. Eu não respondi mais cedo porque tive que terminar de juntar minha EA. Funciona como um encanto. Paz e boa vontade. - A Roda de Fogo Médias de Movagem: Quais são eles Entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para avaliar a direção da tendência atual. Todo tipo de média móvel (comumente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico para permitir que os comerciantes vejam dados suavizados em vez de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando a média aritmética de um determinado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e depois dividiria o resultado em 10. Na Figura 1, a soma dos preços nos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em conta os últimos 10 pontos de dados para dar aos comerciantes uma idéia de como um recurso tem um preço relativo aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas um meio regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser descartados do conjunto e novos pontos de dados devem vir para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está constantemente em movimento para contabilizar os novos dados à medida que ele se torna disponível. Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) se move para a direita e o último valor de 15 é descartado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a redução da média do conjunto de dados, o que faz, neste caso de 11 a 10. O que as médias móveis parecem Uma vez que os valores da MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e depois conectados para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos dos comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você se acostumará a elas com o passar do tempo. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e o que parece, bem, introduza um tipo diferente de média móvel e examine como isso difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas, como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ocorre na sequência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a esta crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, que desde então levaram à invenção de vários tipos de novas médias, sendo a mais popular a média móvel exponencial (EMA). (Para leitura adicional, veja Noções básicas de médias móveis ponderadas e qual a diferença entre uma SMA e uma EMA) Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Para novas informações. Aprender a equação um tanto complicada para calcular um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, já que quase todos os pacotes de gráficos fazem os cálculos para você. No entanto, para você geeks de matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há nenhum valor disponível para usar como EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Nós fornecemos uma amostra de planilha que inclui exemplos da vida real de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A Diferença entre o EMA e o SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA e o EMA são calculados, dê uma olhada em como essas médias diferem. Ao analisar o cálculo da EMA, você notará que é dada mais ênfase aos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos de tempo utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. Observe como o EMA tem um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido que o SMA quando o preço está em declínio. Essa capacidade de resposta é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que os dias diferentes significam As médias em movimento são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que deseja ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns usados em médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será para as mudanças de preços. Quanto maior o período de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um marco de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual é o melhor para você é experimentar vários períodos de tempo diferentes até encontrar um que se encaixa na sua estratégia. Médias móveis: como usá-las
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