TA-Lib ist gut respektiert Open-Source-Indikator-Bibliothek, die in Produkten wie Dukascopys-Plattform und MATLAB Toolbox verwendet wurde. Von der TA-Lib Website: Multi-Plattform-Tools für Marktanalyse. TA-Lib ist weit verbreitet von Handelssoftware-Entwickler, die eine technische Analyse der Finanzmarktdaten durchführen müssen. Enthält 200 Indikatoren wie ADX, MACD, RSI, Stochastik, Bollinger Bands etc. (mehr Infos) Candlestick Pattern Erkennung Open-Source API für CC, Java, Perl, Python und 100 Managed Free Open-Source Library TA-Lib ist verfügbar unter Eine BSD-Lizenz, die es erlaubt, in Ihre eigene Open-Source - oder kommerzielle Anwendung integriert zu werden. (Mehr Info) Es ist jetzt für MetaTrader 4 verfügbar. Sie können einfach den DLL - und Indikatorordner und in Ihren MT4-Bibliotheken - und Indikatorordnern installieren. Youll haben dann Zugang zu den TA-Lib Indikatoren. Die Indikatoren sind gut gepflegt und neue werden regelmäßig hinzugefügt. Sie können den iCustom-Aufruf verwenden, um die Indikatoren in beliebigen EAs zu verwenden. Vollständige Liste der TA-Lib-Indikationen: Zirkoner: Warum brauchen wir eine DLL, um Indikatoren zu erhalten Daten Die DLL hält alle Berechnungen. Die Berechnungen werden mit Hilfe von TA-LIBs Berechnungen berechnet. Die benutzerdefinierten Indikatoren rufen die Funktion oder die Berechnung für das Kennzeichen in der DLL auf. Ohne die DLL haben Sie nicht die Berechnungen, um den Indikator zu berechnen. Sie könnten alle diese Indikatoren als separate benutzerdefinierte Indikatoren, die Mathematik für jeden von Grund auf oder von der Erforschung sie. Das wäre schwer für Indikatoren wie der dreifache exponentielle gleitende Durchschnitt oder die Hilbert Transform Trendlinie. Das spart Ihnen so viel Zeit. TA-Lib hat eine Community von Entwicklern, die die Berechnungen auf Genauigkeit überprüft haben. Warum also das Rad neu erfinden Auch hast du die gleichen Indikatorberechnungen über Plattformen Excel, MATLAB, Dukascopys Plattform, TRAIDE, Quantopian und eine DLL für NinjaTrader und jede andere Plattform, die TA-Lib benutzt oder ein TA-Lib Plugin hat. So ist das Ziel, eine standardisierte Indikatorbibliothek über Plattformen zu haben. Es gibt eine Tonne Dokumentation auf TA-LIB. Sie können in die Berechnungen eintauchen und Ihre eigenen Features aus dieser DLL in MT4 erstellen. Die DLL enthält alle Berechnungen. Die Berechnungen berechnen die TA-LIBs Berechnungen. Die benutzerdefinierten Indikatoren rufen die Funktion orcalculation für die Anzeige in der DLL auf. Ohne die DLL haben Sie die Berechnungen nicht zur Berechnung des Indikators. Sie könnten alle diese Indikatoren als separate benutzerdefinierte Indikatoren, die Mathematik für jeden von Grund auf oder von der Erforschung sie. Das wäre schwer für Indikatoren wie der dreifache exponentielle gleitende Durchschnitt oder die Hilbert Transform Trendlinie. Das spart Ihnen so viel Zeit. TA-Lib hat eine Community von Entwicklern, die die Berechnungen auf Genauigkeit überprüft haben. Warum also das Rad neu erfinden Auch hast du die gleichen Indikatorberechnungen über Plattformen Excel, MATLAB, Dukascopys Plattform, TRAIDE, Quantopian und eine DLL für NinjaTrader und jede andere Plattform, die TA-Lib benutzt oder ein TA-Lib Plugin hat. So ist das Ziel, eine standardisierte Indikatorbibliothek über Plattformen zu haben. Es gibt eine Tonne Dokumentation auf TA-LIB. Sie können in die Berechnungen eintauchen und Ihre eigenen Features aus dieser DLL in MT4 erstellen. Ist traide-ma. mqh in dieser Datei enthalten Ich habe nur 118 Dateien anstelle der 200 oben erwähnten. Auch keine der Candlestick-Dateien sind in der Datei enthalten, die ich heruntergeladen habe. Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponentieller Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte und sie werden verwendet, um Indikatoren zu erstellen Wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und der prozentuale Preisoszillator (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von Langzeittrends verwendet. Händler, die technische Analysen verwenden, finden bewegte Durchschnitte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach hintere Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Marktkarte gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, ist der optimale Markteintritt bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umarmt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert daher schneller. Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseingangssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie für die Trends in den Märkten besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Die EMA-Indikatorlinie zeigt auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einem Bar zum nächsten. Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die EMAs-Änderungsrate von einem Bar zum nächsten zu verkleinern, bis zu diesem Zeitpunkt die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt sein. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung der sich bewegenden Mittelwerte verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Gemeinsame Verwendungen der EMA EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig verwenden Händler EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tageskarte einen starken Aufwärtstrend zeigt, kann eine Intraday-Trader-Strategie auch nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart handeln. Sie möchten, dass ein gefiltertes Signal sowohl glatt als auch verzögerungsfrei ist . Lag verursacht Verzögerungen in Ihrem Trades, und steigende Verzögerung in Ihren Indikatoren in der Regel führen zu niedrigeren Gewinnen. Mit anderen Worten, Später kommen auf dem Tisch, nachdem das Fest bereits begonnen hat. Thats, warum Investoren, Banken und Institutionen weltweit nach dem Jurik Research Moving Average (JMA) fragen. Sie können es so anwenden, wie Sie irgendwelche anderen beliebten gleitenden Durchschnitt. Allerdings, JMAs verbessert Timing und Glätte wird Sie verblüffen. Die gezackte graue Linie im Diagramm simuliert Preisvorgänge, die in einem niedrigen Handelsbereich beginnen, dann Lücken zu einem höheren Handelsbereich. Da niemand an der Seitenlinie gewartet hat, bewegt sich ein perfekter Rauschunterdrückungsfilter (grüne Linie) reibungslos entlang der Mitte des ersten Handelsbereichs und springt dann fast sofort in die Mitte des neuen Handelsbereichs. Forecasting von Smoothing Techniques Diese Seite ist Ein Teil der JavaScript-E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die rechtzeitig bestellt werden. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Aufhebung der Wirkung durch zufällige Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken zeigen, wenn sie richtig angewendet werden, deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge ein, beginnend von der linken oberen Ecke und den Parameter (s), und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Vorhersage zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Datenmatrix zu wechseln, benutzen Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Prüfung ihres Graphen aufgedeckt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Bedingungsprognosemodellierung. Moving Averages: Moving Averages gehören zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentielle Glättung: Dies ist ein sehr beliebtes Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu produzieren. Während bei fortlaufenden Mitteln die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser bei der Handhabung von Trends. Triple Exponential Glättung ist besser bei der Behandlung von Parabel Trends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante a. Entspricht etwa einem einfachen gleitenden Mittelwert der Länge (d. H. Periode) n, wobei a und n verwandt sind durch: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19-tägigen gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40-Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt entsprechen, wobei eine Glättungskonstante gleich 0,04878 ist. Holts Linear Exponential Glättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl den aktuellen Level als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein besonderer Fall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Durchschnitts auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft wirksam. Jedoch kann man eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten Mean Absolute Error (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognose-Technik gibt, ist der am weitesten verbreitete Ansatz bei der Verwendung visueller Vergleich von mehreren Prognosen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen und wählen Sie unter den verschiedenen Vorhersage Methoden. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognosemethoden (unter Verwendung von zB Excel) aufzeichnen, wodurch ein visueller Vergleich erleichtert wird. Sie können die vorherigen Prognosen durch Glättungstechniken JavaScript verwenden, um die vergangenen Prognosewerte zu erhalten, die auf Glättungstechniken basieren, die nur einen einzelnen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden verwenden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuche und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzige exponentielle Glättung unterstreicht die kurzfristige Perspektive, die sie auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die eine kleinste Quadrate zu den historischen Daten passt (oder transformierte historische Daten), repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem grundlegenden Trend bedingt ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den letzten Trend. Die Parameter in Holts-Modell sind Pegel-Parameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist und der Trends-Parameter erhöht werden sollte, wenn die aktuelle Trendrichtung durch die kausalen Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose bietet. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert dem Ende der Zeitreihendaten hinzu und klicken Sie dann auf dieselbe Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für ein paar Mal wiederholen, um die benötigten Kurzzeitprognosen zu erhalten.
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