Médias móveis A média móvel é calculada pela média de valores de preços ao longo do intervalo especificado Comprimento. 160Note que não há intervalo fornecido, todos os valores são em relação ao período de tempo exibido atual do gráfico. Uma linha que liga as médias cria um efeito de suavização que pode ajudar a prever tendências ou a revelar outros padrões importantes. 160 A média móvel pode ser deslocada para trás ou para a frente no tempo usando a configuração Offset. A média móvel de adaptação torna-se mais sensível quando o preço se move em uma determinada direção e torna-se menos sensível ao movimento dos preços quando o preço é volátil. Double Exponential (DEMA) O DEMA consiste em uma única média exponencial e uma média móvel exponencial dupla. Exponencial A média móvel exponencial atribui maior peso à barra mais recente e depois diminui exponencialmente com cada barra. Ele reage rapidamente às recentes mudanças nos preços. 160 média móvel exponencial. A média móvel do casco usa a raiz quadrada do número de barras para calcular o alisamento. 160Ele tem um alto nível de suavização, mas também responde rapidamente às mudanças de preços. 160 média móvel do casco. Regressão Linear A regressão linear traça o caminho do ponto final de uma linha de regressão linear de volta ao gráfico. A Média de Mudança Modificada usa um fator inclinado para ajudá-lo a se ajustar com o preço de negociação crescente ou decrescente. A média móvel simples é calculada adicionando os preços de fechamento das barras anteriores (o número de barras é selecionado por você) e dividindo-o pelo número de barras. 160 O peso final é dado a cada barra. 160 média móvel simples. Sine-Weighted A Média de Movimento Sine-Ponderada leva a sua ponderação a partir da primeira metade de um ciclo de onda Seno, de modo que a maior ponderação é dada aos dados no meio. A média movida suavizada dá preços recentes a mesma ponderação que os preços históricos. O cálculo usa todos os dados disponíveis. Ele subtrai a média movediça suavizada de ontem de preço de hoje e, em seguida, adiciona esse resultado para a média móvel suavizada de ontem. Série de tempo A média móvel da série de tempo é criada usando uma técnica de regressão linear. 160It traça o último ponto de uma linha de regressão linear com base no número de barras utilizadas no estudo. 160 Estes pontos são então conectados para formar uma média móvel. 160160160, média móvel da série de tempos. Triangular A média móvel triangular dá maior peso às barras no meio da série. Também é calculada uma média de duas vezes, de modo que tem maior alisamento do que outras médias móveis. 160 média móvel triangular. A média móvel variável ajusta o peso atribuído a cada barra com base na volatilidade durante a barra correspondente. Média móvel variável. A média móvel VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) usa um índice de volatilidade para ponderar cada barra. Média móvel de 160 VIDYA. A média móvel ponderada atribui maior peso à barra mais recente e depois diminui aritmeticamente com cada barra, com base no número de barras escolhidas para o estudo, até atingir um peso de zero. 160 Média móvel ponderada. Welles Wilder Smoothing O Welles Wilder suavizando a média móvel responde lentamente às mudanças de preços. 160 Welles Wilder suavizando a média móvel. Preferências Se você clicar com o botão direito na média móvel e selecionar Preferências, você receberá uma das caixas de diálogo mostradas abaixo. 160Todos os diferentes tipos de médias móveis têm as mesmas preferências, exceto a média móvel adaptativa e a média móvel VIDYA. 160Este é o lugar onde você inseriu o comprimento (número de barras para usar), deslocamento (usado para mudar toda a média móvel em frente ou para trás no tempo), 160 e fonte (aberto, alto, baixo, fechado). 160 Esta caixa de diálogo também permite selecionar a cor e a espessura da linha média móvel. 160 Preferências Médicas em Movimento. As preferências para a média móvel adaptativa permitem que você defina os valores para o Suavização de Rápido e Lento. As preferências para o VIDYA Moving Average são as mesmas acima, com exceção do campo R2Scale. 160 Isso se refere à escala R-quadrado que é usada no cálculo da regressão linear. 160 Quadros de tempo médio em movimento Ao usar médias móveis, existem três quadros de tempo que normalmente são reconhecidos: curto prazo (ou seja, 10), termo intermediário (ou seja, 50) e longo prazo (ou seja, 200). 160O MA de 10 períodos é aquele que se move mais próximo do movimento do preço real. 160 O 50-peroid é o segundo mais próximo do movimento do preço real e o período de 200 é o mais distante do movimento de preços. 160 Médias móveis simples de 10 dias, 50 dias e 200 dias no mesmo gráfico. Estou tentando desenvolver um indicador com base no código (TheilSen. mq4) que você me forneceu. Mas eu não sei como obter o Slope da função TheilSen2D (). Eu estava pensando em fazer algo como o indicador de regressão linear. Mas eu realmente não entendo esses parâmetros de entrada. TheilSen2D (m dobradiço, dupla b, double v, int n1, int e2, int iBeg0) Você tem algum link onde eu posso ler mais sobre esse indicador / função strutch: Mas eu realmente não entendo esses parâmetros de entrada. TheilSen2D (m dobradiço, duplo b, duplo v, int n1, int e2, int iBeg0) Eu pensei que a leitura da função seria auto-explicativa. V é a matriz de mercado da ArrayCopyRates e2 é a enumeração do qual o valor cria uma série de pistas. Você poderia facilmente mudar vie2 para Closei para uma versão 1D padrão.
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