Henderson Média De 5 Pontos Em Média Ponderada

Nós temos DEMA, TEMA, AMA e etc. na Base de Código MQL4, mas não na Média de Movimento de Ponderação Dupla que eu também acho muito útil. Alguém pode lançar alguma luz sobre a codificação desta Média móvel ponderada dupla Além disso, eu não tenho tanta certeza sobre a fase de cálculo, mas é a média de movimento linear ponderada no MetaTrader é a mesma que a média comum de movimentação de peso que podemos encontrar em outras plataformas Como Ninja e TradeStation. Alguém pode confirmar isso? Milhões de agradecimentos antecipados. Alguém pode ajudar? Nós temos DEMA, TEMA, AMA e etc na Base de Código MQL4, mas não a Média de Movimento com Pescoxa Dupla que eu acho muito útil também. Alguém pode lançar alguma luz sobre a codificação desta Média móvel ponderada dupla Além disso, eu não tenho tanta certeza sobre a fase de cálculo, mas é a média de movimento linear ponderada no MetaTrader é a mesma que a média comum de movimentação de peso que podemos encontrar em outras plataformas Como Ninja e TradeStation. Alguém pode confirmar com isso em milhões de anos, antecipadamente, nunca ouvi falar sobre uma média móvel de peso duplo, qual é a fórmula para calcular uma média móvel ponderada dupla. Você tem certeza de que não está falando sobre uma média móvel exponencial dupla. Também conhecido como DEMA. Não, é diferente do DEMA. É a média móvel ponderada padrão ponderada mais uma vez. Muito comum no meu círculo comercial. Então é uma média de uma média sim, assim como a DEMA. Você mede a EMA mais uma vez. Dobre-o. Para TEMA, você mede a DEMA mais uma vez e faz 3 vezes em média. Para a média móvel ponderada dupla, pegue a Média de movimento ponderada padrão e mude-a mais uma vez com o mesmo período / duração. Você pode ajudar o WHRoeder, por favor que minha habilidade de programação seja fraca. Você pode postar uma versão completa do código Pls. Muito obrigado a você Tome qualquer indicador e modifique. Não há escravos aqui, aprenda a codificar ou pagar alguém. Baixe o MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd. net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel ponderada é baseado em uma série temporal construída artificialmente, na qual o valor de um determinado período de tempo é substituído pela média ponderada de Esse valor e os valores para algum número de períodos de tempo anteriores. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, isto é, dados que mudam ao longo do tempo. Uma vez que o valor de previsão para um determinado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, a previsão sempre parecerá atrasada por aumento ou diminuição nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel ponderada geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, como o modelo de média móvel, ele também possui várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de alcance médio. Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel (pesos duplos) Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Previsão (double timeValue) Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. GetNumberOfPeriods () Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetNumberOfPredictors () Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. SetWeights (pesos duplos) Define os pesos utilizados por este modelo de previsão média móvel ponderada para os pesos dados. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel ponderada. Além disso, o período mais recente receberá o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, isto é, pesos0. O tamanho da matriz de pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com algum grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Mesmo a previsão próxima ao final deste intervalo provavelmente não será confiável. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este construtor devem somar até 1.0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não for igual a 1,0, esta implementação dimensiona todos os pesos proporcionalmente para que eles somem 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Pesos - uma série de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada. Este construtor destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, está protegido). Qualquer subclasse usando este construtor deve invocar posteriormente o método (protegido) setWeights para inicializar os pesos a serem usados ​​por este modelo. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada usando a variável independente fornecida. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. SetWeights Define os pesos utilizados por este modelo de previsão média móvel ponderada para os pesos dados. Este método destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, está protegido) e somente em conjunto com o construtor (protegido) de um argumento. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subseqüentemente chamar setWeights antes de invocar o método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar o modelo. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este método devem somar até 1.0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não for igual a 1,0, esta implementação dimensiona todos os pesos proporcionalmente para que eles somem 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente. As subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam. As subclasses podem fazer uso dos métodos getForecastValue e getObservedValue para obter previsões e observações anteriores, respectivamente. Especificado por: previsão na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: timeValue - o valor da variável de tempo para o qual um valor de previsão é necessário. Retorna: o valor de previsão da variável dependente para o tempo determinado. Lances: IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para init - para gerar uma previsão para o valor do tempo determinado. GetNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna: o número de preditores utilizados pelo modelo subjacente. GetNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros.