Variable Moving Average Ninjatrader

Média em Movimento PRO NT8 Kaufmans Adaptive Moving Average (KAMA) ZB (180), KAMA (8,13,21) O 8220Adaptive Moving Average8221 foi apresentado em 1998 por Perry J. Kaufman em seu livro 8220Trading Systems and Methods, 3rd Edition8221. Kaufman modificou a média móvel convencional com a ajuda de uma abordagem 8220adaptive8221. A intenção era tornar a média móvel mais eficiente em tendências. O KAMA difere de outras médias móveis, pois requer três entradas: Rápido, Comprimento e Lento Este é um dos meus tipos de MA favoritos (Embora, por causa de seus parâmetros adicionais, talvez seja necessário ajustar mais para ajustá-lo ao seu quadro de tempo de simulação). Média de Mudança Adaptativa de Mesa (MAMA) A MESA Adaptive Moving Average (MAMA) se adapta ao movimento de preços de uma maneira totalmente nova e única. A adaptação é baseada na mudança de taxa de fase medida pelo Hilbert Transform Discriminator. A vantagem deste método de adaptação é que ele possui uma média de ataque rápido e uma média de decadência lenta, de modo que a média composta gagueia rapidamente por trás das mudanças de preços e mantém o valor médio até a próxima catraca. Média móvel T3 O T3 é um tipo de média móvel, ou função de suavização. Baseia-se no Double-EMA. O T3 leva o cálculo Double-EMA e adiciona um 8220factor8221 que está entre zero e um. A função resultante é chamada de GD, ou Double-EMA generalizada. Um GD com fator de 1 (e contagem de suavização de 1) é o mesmo que o Double-EMA. Um GD com um fator de 0 (e contagem de suavização de 1) é o mesmo que um EMA normal. O T3 geralmente usa um fator de 0,7. Hull Moving Average (HMA) Criado por Alan Hull, a média móvel de Hull tenta abordar ambos os atrasos, além de suavizar a média em um mercado agitado. Move-se muito apertado com ação de preço Média de Movimento Triangular (TMA) EURUSD (Diariamente), TMA (100) A média móvel triangular difere da maioria das médias móveis na medida em que é alisada por duas vezes (em média duas vezes). Devido a esse alisamento adicional, as médias móveis triangulares tendem a ser, como você espera, mais suaves. Para comparação, o SMA é calculado da seguinte forma: SMA (P1 P2 P3 P4 8230 Pn) n A Média Mínima Triangular é calculada assim: TMA (SMA1 SMA2 SMA3 SMA4 8230 SMAn) n Previsão da Série de Tempo (TSF) A função de Previsão da Série de Tempo Exibe a tendência estatística do preço de um instrumento em um período de tempo especificado com base na análise de regressão linear. Em vez de uma linha de tendência de regressão linear linear, a Previsão da Série de Tempo representa o último ponto de linhas de tendência de regressão linear múltipla. É por isso que este indicador às vezes pode ser referido como o indicador de regressão linear de 8220moving8221 ou o oscilador de regulação 8220. Uma idéia é usar isso como um método de gatilho quando ele muda de direção (e o preço está em uma área de resistência de suporte, na direção do maior tendência). Média Variável Variável (VMA) Uma Média Variável Variável é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente sua porcentagem de suavização com base na volatilidade do mercado. Dar mais peso aos dados atuais aumenta a sensibilidade, tornando assim um indicador de sinal melhor para mercados de curto e longo prazos. Regressão linear O indicador de regressão linear representa a tendência de um preço da segurança8217 ao longo do tempo. Essa tendência é determinada pelo cálculo de uma linha de tendência de regressão linear usando o método de mínimos quadrados. Isso garante a distância mínima entre os pontos de dados e uma linha Tendência de Regressão Linear. Média em Movimento de Equilíbrio Esta média móvel é calculada tomando a média da maior alta e menor baixa em um determinado período. Quando o preço começa a variar, a linha será plana e paralela, já que o mercado está em equilíbrio (como o nome sugere). Wilders Moving Average Desenvolvido por J. Welles Wilder em 1978, é semelhante a um EMA, mas é mais lento e suave quando se ajusta às mudanças de preços. Wilder é o pai de muitos indicadores populares, como Average True Range (ATR), índice de força relativa (RSI), índice direcional médio (ADI), SAR parabólica. Qual média móvel para usar Com tantas opções, qual MA usar. Não existe uma única resposta certa. Depende do símbolo you8217re trading, do prazo e dos objetivos comerciais. Alguns gráficos são muito rápidos, com grandes intervalos e outros são mais lentos com intervalos pouco profundos. Uma idéia é usar dois (ou mais) tipos diferentes de médias móveis: um configurado para atuar como suporte de redução de curto prazo (pense Elliot, sub-ondas) e outro para atuar como resistência de suporte para pullbacks maiores. Se o mercado romper estes dois, aumenta as chances de uma mudança de tendência. It8217s é importante para entender que, quando você vai de um gráfico de 30 minutos para um gráfico de 15 minutos, por exemplo, você basicamente dobra a quantidade de barras (uma vez que existem duas barras de 15 minutos em cada barra de 30 min). Assim, qualquer média móvel que você está usando no gráfico de 30 minutos é essencialmente cortada ao meio no gráfico de 15 min. Por exemplo, um SMA (10) em um gráfico de 30 minutos precisaria ser um SMA (20) em um período de 15 minutos para lhe dar uma linha MA semelhante ao gráfico de 30 min, e assim por diante. Esta lógica funciona melhor nos gráficos baseados no tempo. Da mesma forma, há 5 dias de negociação em uma semana (ignorando os feriados), então, de um corte diário para um semanal corta o número de barras em aproximadamente 5. Se você quer manter os mesmos valores da linha MA, você precisa ajustar seu MA Entrada em conformidade. Os períodos comuns são os 200, 100 e 50, mas algumas escolhas menos conhecidas são da série Fibonacci (82302, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, etc.). Se você Estão procurando algo para tentar, o EMA (89) (padrão) e ou o KAMA (8,16,144) (padrão) é um bom lugar para começar. Além disso, você também pode usar as capturas de tela acima como exemplos. Seja qual for a configuração que você usa, nunca perca de vista as tendências maiores do tempo e os níveis de suporte e resistência. Estes podem facilmente triunfar em uma tendência menor do tempo do frame8217s. Por exemplo, a tendência de um gráfico de 5 minutos pode ser otimista, logo após o mercado atingir um nível de resistência do diário. Trabalhando com médias móveis Alguns pensamentos finais8230 Quando o mercado está em tendência. As médias móveis funcionam bem e, muitas vezes, oferecem uma boa área de suporte ou resistência (um retorno ao meio, se você quiser). No entanto, eles não funcionam bem com os mercados em expansão ou períodos de congestionamento, porque a linha MA não consegue indicar uma tendência, devido à falta de altos maiores evidentes ou baixos baixos. Solução possível Olhe em quadros de tempo mais altos e não perca a tendência maior. Compreenda que, quando o mercado está indo de lado, geralmente está acumulando ou distribuindo com base em movimentos maiores. Use em conjunto com suporte de nível superior e níveis de resistência, em vez de nível mais baixo, agitado, MA quebras. Aviso: ao usar nossos indicadores e visitar este site, você concorda com estes termos e condições. A negociação contém risco de perda e não é para todos os investidores. A informação neste site destina-se apenas a fins educacionais. Não há garantia de que você aproveite as informações aqui contidas. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. As informações contidas neste site devem ser usadas como apenas uma outra ferramenta para ajudá-lo a chegar às suas decisões comerciais. Divulgação de resultados hipotéticos: o desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. Os resultados de desempenho hipotéticos têm muitas limitações inerentes. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou provavelmente conseguirá lucros ou perdas semelhantes às exibidas. Devido à natureza difícil da negociação, temos uma política de não reembolso. Exortamos todos os comerciantes a rever o nosso material no site e no YouTube, nos fazer perguntas ou para fazer um teste antes de comprar. Todos os símbolos e logotipos visíveis são marcas registradas e direitos autorais da neoHarmonics TM e UppDnn, LLC 2017 All Rights Reserved. Ofertas de Nossos Parceiros no NinjaTrader O VMA (Média Variável Variável, também conhecido como VIDYA ou Média Dinâmica do Índice Variável) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Descrição (quot O VMA (Variável de Média de Movimento, também conhecido como VIDYA ou Média Dinâmica de Índice Variável) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de tendência não mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo Para filtrar o choppiness. VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA como o período de OCM são ajustáveis. Quot) classe pública VMA. Indicador O VMA (Variable Moving Average, também conhecido como VIDYA ou Variable Index Dynamic Average) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Retorna gtlt retorna gt público VMA VMA (período int. Int volatilityPeriod) retorna VMA (Entrada, período, volatilidadePeriod) O VMA (Média Variável Variável, também conhecido como VIDYA ou Média Dinâmica do Índice Variável) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o Suavizando o peso com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Retorna gtlt retorna gt público VMA VMA (Data. Entrada IDataSeries. Período int. Int volatilityPeriod) se (cacheVMA nulo) para (int idx 0 idx lt cacheVMA. Length idx) se (cacheVMAidx. Period período ampamp cacheVMAidx. VolatilityPeriod volatilityPeriod ampamp cacheVMAidx. EqualsInput (entrada)) O VMA (Variable Moving Average, também conhecido como VIDYA ou Variable Index Dynamic Average) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Retorna gtlt retorna gt Gui. Design. WizardCondition (Quot Indicator quot) Indicador público Indicator. VMA VMA (int período. Int volatilityPeriod) return indicator. VMA (Entrada, período, volatilityPeriod) O VMA (Variable Moving Average, também conhecido como VIDYA ou Índice dinâmico de índice variável) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Retorna gtlt retorna gt público Indicador. VMA VMA (Data. Entrada IDataSeries. Período int. Int volatilityPeriod) indicador de retorno. VMA (entrada, período, volatilidadePeriod) Este espaço de nome possui todas as estratégias e é necessário. Não mude. Estratégia de classe parcial pública. StrategyBase O VMA (Variable Moving Average, também conhecido como VIDYA ou Variable Index Dynamic Average) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Retorna gtlt retorna gt Gui. Design. WizardCondition (Quot Indicator quot) Indicador público Indicator. VMA VMA (int período. Int volatilityPeriod) return indicator. VMA (Entrada, período, volatilityPeriod) O VMA (Variable Moving Average, também conhecido como VIDYA ou Índice dinâmico de índice variável) é uma média móvel exponencial que ajusta automaticamente o peso de suavização com base na volatilidade da série de dados. O VMA resolve um problema com a maioria das médias móveis. Em tempos de baixa volatilidade, como quando o preço está em tendência, o período de tempo médio móvel deve ser mais curto para ser sensível à ruptura inevitável da tendência. Considerando que, em tempos de não tendência mais voláteis, o período de tempo médio móvel deve ser mais longo para filtrar o choppiness. A VIDYA usa o indicador de CMO para os cálculos internos da volatilidade. Tanto o VMA quanto o período CMO são ajustáveis. Retorna gtlt retorna gt público Indicator. VMA VMA (Data. Entrada IDataSeries. Período int. Int volatilityPeriod) se (InInitialize ampamp input null) lança nova ArgumentException (quot Você só pode acessar um indicador com a série de barras de entrada padrão dentro do 39Initialize ( ) Método de 39 quot) Variáveis ​​globais em NT Variáveis ​​globais em NT Variáveis ​​globais no NT Eu busque uma maneira de compartilhar dados entre indicadores e gráficos, ou seja, replicar a dll de variável global no TradeStation. A razão para isso é que eu gostaria de evitar ter que recalcular coisas e gastar CPU quando eu já tenho os valores em outro lugar. Eu criei uma solução muito simples envolvendo métodos de usuário, e parece funcionar bem em tempo real. A minha falta de habilidades C impediu-me de implementar dados históricos, mas a forma como vejo é que seria necessário armazenar um link para algum tipo de matriz por variável global. E então seria necessário, com alguma lógica, recuperar os dados corretos quando os dados históricos fossem processados. Alguém gostaria de contribuir para que isso funcionasse em dados históricos ou alguém tenha uma idéia melhor. O núcleo são dois métodos: SetGlobalVariable - gt chamado pelo indicador de cálculo com um identificador exclusivo (eu uso a seguinte convenção de nomenclatura ltSymbolgtltchart lengthgtltsending indicatorgt) GetGlobalVariable - gt chamado pelo indicador de recebimento, obviamente, usando o mesmo identificador exclusivo Aqui está o código para os métodos: Aqui um SMA modificado que define uma variável global: E aqui o indicador para plotar A maneira mais simples de testá-lo é provavelmente configurar Um gráfico de 10 segundos empurrando os dados e um gráfico de 5 segundos planejando a variável global. Adicionado 22.01.2013: Veja a minha postagem posterior para variáveis ​​globais históricas Última edição por Geir 22 de janeiro de 2013 às 09:14. Razão: captura de tela fixa e removida codificação dura do nome do GV