3rd Moving Average

MetaTrader 5 - Indicadores 3 ª Geração XMA - indicador para MetaTrader 5 3 ª Geração XMA é a 3 ª geração média móvel. Esta é uma versão avançada do indicador de média móvel padrão () que segue um procedimento bastante simples para reduzir o intervalo de tempo baseado no aumento no período de média móvel. O método foi descrito pela primeira vez pelo Dr. Manfred Drschner em seu artigo Gleitende Durchschnitte 3.0 (em alemão). Esta implementação utiliza 2 resultando em uma redução de atraso mais eficaz. Maior aumenta a similaridade com a média móvel clássica. Este indicador permite selecionar algoritmos de média entre dez opções possíveis: SMA - média móvel simples EMA - média móvel exponencial SMMA - média móvel suavizada LWMA - média móvel ponderada linear JJMA - alisamento adaptativo JMA JurX - alisamento ultralinear ParMA - alisamento parabólico T3 - Tillsons suavização exponencial múltipla VIDYA - suavização usando o algoritmo desenvolvido por Tushar Chande AMA - suavização usando o algoritmo de Perry Kaufmans. Deve-se notar que os parâmetros de Fase para diferentes algoritmos de suavização têm significado completamente diferente. Para JMA, é uma variável de Fase externa que varia de -100 a 100. Para T3, é um coeficiente de suavização multiplicado por 100 para melhor visualização. Para VIDYA, é um período de oscilador CMO. E para AMA, é um período lento EMA. Esses parâmetros não afetam o alisamento em outros algoritmos. Para AMA, o período EMA rápido é um valor fixo e é igual a 2 por padrão. O coeficiente de potência para AMA também é fixado em 2. O indicador usa as classes de biblioteca SmoothAlgorithms. mqh (para ser copiado para o terminaldatadirectoryMQL5Include). O uso das classes foi completamente descrito no artigo Averaging Price Series para Cálculos Intermediários Sem Usar Buffers Adicionais. Fig.1 O Indicador 3GenXMA Indicador de Média Móvel de 3ª Geração Média Móvel de 3ª Geração Médias Móveis baseadas no Teorema do Sinal Nyquist-Shannon. Matematicamente sugeriu ter o menor atraso possível. Menos defasagem que as médias gerais e de segunda geração, como as médias de zero-lag de Ehlers. FIG. 1. Comparação de médias móveis. A terceira geração média realiza melhor com menos lag em comparação com todas as outras médias. Todas as médias foram executadas com o mesmo tamanho de janela 21. Os dados representam 3x60 pontos de dados com uma distribuição gaussiana em torno de 100 e 200 e um desvio padrão de 5 pontos. Fórmulas como em Drschner 2011. Implementação de EMA com base no algoritmo MetaTrader4, 2 ª geração usa correção de Ehler (2001), 3 ª geração é baseado no teorema de Nyquist-Shannon como delineado em Drschner (2011) com lambda de 4. Médias Móveis da 3 ª Geração As médias móveis devem suavizar os dados e remover o ruído e as informações inúteis. Múltiplas variantes médias são amplamente utilizadas, por exemplo, Movimento Média Simples (SMA) ou Exponencialmente Movendo Média (EMA) (Wikipedia, Moving Averages, 2011). Um desafio é que as médias móveis introduzem um atraso, isto é, a curva suavizada segue a tendência geralmente mais tarde (ver Fig. 1). Médias móveis adaptativas como VIYDA (Chande, 1992 Brown) e Kaufmans Adaptive Moving Average (KAMA) (Kaufmann, 1995) tentaram abordar esta questão incorporando variáveis ​​dinâmicas. Em 2001, J. Ehler introduziu um conceito geral baseado na teoria do sinal que chamamos de médias de segunda geração (Ehler, 2001). Aqui, a suposição básica é que a série temporal é composta por um número limitado de fases de sinal sobrepostas que tornam a teoria de sinais aplicável (Ehler, 2001 Huang, et al., 1998). Em 2011, M. G. Drschner afirmou que sob o modelo de teoria de sinal - o teorema de Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) deve ser aplicado (Drschner, 2011). Em seu trabalho, Drschner esboçou que as médias de acordo com estes critérios teriam o menor atraso teoricamente possível e chamou-os 3 ª geração de médias móveis. Indicador ParameterWeighted Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média Móvel Suavizada Exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Moving Average Envelopes: Refining Uma Ferramenta Comercial Popular e Bounce Moving Average.)