TA-Lib ist eine anerkannte Open-Source-Indikator-Bibliothek, die in Produkten wie der Dukascopys-Plattform und der MATLAB Toolbox verwendet wurde. Von der TA-Lib Website: Multi-Plattform-Tools für Marktanalyse. TA-Lib ist weit verbreitet durch den Handel Software-Entwickler, die eine technische Analyse der Finanzmarktdaten durchführen. (Weitere Informationen) Candlestick Mustererkennung Open-Source-API für CC, Java, Perl, Python und 100 Managed Free Open-Source-Bibliothek TA-Lib ist erhältlich 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 Ordner DLL und Indicator und in Ihrem MT4 Bibliotheken und Indikatoren Ordner installieren. Dann haben Sie Zugang zu den TA-Lib-Indikatoren. Die Indikatoren sind gut gepflegt und neue werden periodisch hinzugefügt. Sie können den iCustom-Aufruf verwenden, um die Indikatoren in beliebigen EAs zu verwenden. Vollständige Liste der TA-Lib Indikatoren: zirkoner: Warum benötigen wir eine DLL, um Indikatoren Daten zu erhalten Die DLL enthält alle Berechnungen. Die Berechnungen werden mit TA-LIBs Berechnungen berechnet. Die benutzerdefinierten Indikatoren rufen die Funktion oder Berechnung für das Kennzeichen in der DLL auf. Ohne die DLL, haben Sie nicht die Berechnungen, um das Kennzeichen zu berechnen. Sie könnten alle diese Indikatoren als separate benutzerdefinierte Indikatoren Code, tut die Mathematik für jeden von Grund auf neu oder erforscht sie. Das wäre schwer für Indikatoren wie den dreifach exponentiellen gleitenden Durchschnitt oder die Hilbert Transform Trendlinie. Das spart Ihnen also viel Zeit. TA-Lib hat eine Gemeinschaft von Entwicklern, die die Berechnungen auf Genauigkeit überprüft haben. So warum das Rad neu erfinden Auch Sie haben die gleichen Indikatorberechnungen über Plattformen Excel, MATLAB, Dukascopys Plattform, TRAIDE, Quantopian und eine DLL für NinjaTrader und jede andere Plattform, die TA-Lib verwendet oder ein TA-Lib Plugin hat. So ist das Ziel, eine standardisierte Indikator-Bibliothek über Plattformen haben. Es gibt eine Tonne Dokumentation zu TA-LIB. Sie können in die Berechnungen eintauchen und eigene Features aus dieser DLL im MT4 erstellen. Die DLL enthält alle Berechnungen. Die Berechnungen werden mittels TA-LIBs berechnet. Die benutzerdefinierten Indikatoren rufen die Funktion oder Berechnung für das Kennzeichen in der DLL auf. Ohne die DLL müssen Sie die Berechnungen nicht berechnen, um das Kennzeichen zu berechnen. Sie könnten alle diese Indikatoren als separate benutzerdefinierte Indikatoren Code, tut die Mathematik für jeden von Grund auf neu oder erforscht sie. Das wäre schwer für Indikatoren wie den dreifach exponentiellen gleitenden Durchschnitt oder die Hilbert Transform Trendlinie. Das spart Ihnen also viel Zeit. TA-Lib hat eine Gemeinschaft von Entwicklern, die die Berechnungen auf Genauigkeit überprüft haben. So warum das Rad neu erfinden Auch Sie haben die gleichen Indikatorberechnungen über Plattformen Excel, MATLAB, Dukascopys Plattform, TRAIDE, Quantopian und eine DLL für NinjaTrader und jede andere Plattform, die TA-Lib verwendet oder ein TA-Lib Plugin hat. So ist das Ziel, eine standardisierte Indikator-Bibliothek über Plattformen haben. Es gibt eine Tonne Dokumentation zu TA-LIB. Sie können in die Berechnungen eintauchen und eigene Features aus dieser DLL im MT4 erstellen. Ist traide-ma. mqh in dieser Datei enthalten habe ich nur 118 Dateien anstelle der 200 oben erwähnt. Auch keine der Candlestick-Dateien sind in der Datei, die ich heruntergeladen. Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12-und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeit-Mittelwerte, und sie werden verwendet, um Indikatoren zu schaffen Wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und der prozentuale Preisoszillator (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung eines konsequenten Abschwächens der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnittswerten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einer Intraday-Chart handeln. Forecasting von Smoothing Techniques Diese Website ist ein Teil der JavaScript E-Labs lernen Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen 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. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden, erhält die exponentielle Glättung exponentiell abnehmende Gewichte, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 (n1) OR n (2 - a) a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu beurteilen und zwischen den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngste Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten.
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