MetaTrader 4 - Expert Moving Average - perito para MetaTrader 4 O especialista em média móvel para a formação de sinais de comércio usa uma média móvel. Abertura e fechamento de posições são realizadas quando a média móvel encontra o preço na barra recentemente formada (o índice de barra é igual a 1). O tamanho do lote será otimizado de acordo com um algoritmo especial. O consultor especialista analisa a concorrência da média móvel e da tabela de preços de mercado. A verificação é executada pela função CheckForOpen (). Se a média móvel se encontrar com a barra de tal forma que a primeira for superior ao preço de abertura mas inferior a preço de fechamento, a posição de COMPRA será aberta. Se a média móvel atingir a barra de tal forma que a primeira é inferior ao preço de abertura mas superior ao preço de fechamento, a posição de VENDA será aberta. Money Management utilizado no especialista é muito simples, mas eficaz: o controle sobre cada volume de posição é realizada, dependendo dos resultados das transações anteriores. Este algoritmo é implementado pela função LotsOptimized (). O tamanho do lote básico é calculado com base no risco máximo permitido: O parâmetro MaximumRisk exibe a porcentagem de risco básico para cada transação. Geralmente possui um valor entre 0,01 (1) e 1 (100). Por exemplo, se a margem livre (AccountFreeMargin) é igual a 20.500 e as regras de gerenciamento de capital prescrevem o risco de uso de 2, o tamanho do lote básico fará 20500 0.02 1000 0.41. É muito importante controlar a precisão do tamanho do lote e normalizar o resultado com os valores permitidos. Normalmente, lotes fraccionados com passo de 0,1 são permitidos. Uma transação com volume de 0,41 não será realizada. Para normalizar, a função NormalizeDouble () é usada com precisão até 1 caractere após o ponto. Isso resulta no lote básico de 0,4. O cálculo do lote básico com base na margem livre permite aumentar os volumes de operação dependendo do êxito da negociação, ou seja, negociar com o reinvestimento. Este é o mecanismo básico com a gestão obrigatória do capital para o aumento da eficiência comercial. DecreaseFactor é a medida em que o tamanho do lote será reduzido após negociação não rentável. Os valores normais são 2,3,4,5. Se as transações precedentes não fossem lucrativas, os volumes subseqüentes diminuirão por um fator de DecreaseFactor para esperar pelo período não lucrativo. Este é o principal fator no algoritmo de gerenciamento de capital. A idéia é muito simples: se a negociação está aumentando com sucesso, o especialista trabalha com o lote básico fazendo lucro máximo. Após a primeira transação não rentável, o especialista irá reduzir a velocidade até que uma nova transação positiva é feita. O algoritmo permite desabilitar a redução de velocidade, para fazê-lo, é preciso especificar DecreaseFactor 0. O valor das últimas transações não lucrativas sucessivas é calculado no histórico de negócios. O lote básico será recalculado nesta base: Assim, o algoritmo permite efetivamente reduzir o risco que ocorre como resultado de uma série de transações não rentáveis. O tamanho do lote é obrigatoriamente verificado para o tamanho mínimo de lote permitido no final da função porque Os cálculos feitos anteriormente podem resultar no lote 0: O especialista é principalmente destinado a trabalhar com período diário, e no modo de teste - para fazer a preços fechados. Ele será comercial apenas na abertura de um novo bar, é por isso que os modos de cada carrapato modelagem não são necessários. Como exemplo da SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como os primeiros dados ponto. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. I a longo prazo sei que isso é possível com o impulso como por: Mas eu realmente gostaria de evitar usar impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números de 1000 mais recentes como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que iria espalhar a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo de ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isto permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho de 12 às 6:21 Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como addedreplaced, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longa. Ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples ao redor da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador quotvoid (amostra T) é na verdade operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser vazio operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Will fix, obrigado. Ndash Tony D 8 Jun 14 às 14:27
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