M Periodo Mobile Media

Moving Average Forecasting. Introduction Come si può intuire che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo da a partire dall'inizio e iniziare a lavorare con lo spostamento medio forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fare loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando a avere quattro prove durante il semestre Sia s supporre che hai un 85 sul tuo primo test. What vuoi prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il prossimo test score. What pensi che i tuoi amici possono prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 appena got. Well, ora diamo s supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now quali sono tutti gli interessati e indifferente che va ad anticipare si otterrà sul terzo test ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia il fumo sulle sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s lucky. Maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno feste e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile usando un periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s per scontato che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso , è impressed. So ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurate. Whistle mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima presentare i dati per un periodo di tre movimento di entrata media forecast. The per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove il media nel corso degli ultimi dati storici, ma usa esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notare che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso il previsioni passate perché noi li utilizzare nella pagina web successiva per misurare la previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula di cella fino a le altre cellule C6 C11.Notice come ora vengono utilizzati solo i due più recenti pezzi di dati storici per ogni previsione Ancora una volta mi hanno incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono importanti per notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single Dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. MetaTrader 5 - Trading Systems. Adaptive Trading Systems e il loro utilizzo nelle MetaTrader 5 Terminal. Hundreds client di migliaia di commercianti in tutto il mondo utilizzano le piattaforme di trading sviluppate da MetaQuotes Software Corp il fattore chiave che porta al successo è la tecnologica superiorità sulla base dell'esperienza di molti anni e il miglior software solutions. Many persone hanno già stimato nuove opportunità che si sono resi disponibili con il nuovo linguaggio MQL5 le sue caratteristiche principali sono alte prestazioni e la possibilità di utilizzare la programmazione orientata agli oggetti In aggiunta ad esso, con apparizione del tester strategia multi-valuta nel terminale del cliente MetaTrader 5, molti commercianti hanno acquisito strumenti unici per lo sviluppo, l'apprendimento e l'utilizzo di trading complesse systems. Automated Campionato Trading 2010 inizia questo autunno migliaia di trading robot scritti in MQL5 stanno andando a partecipare in essa Un Expert Advisor che guadagna il massimo profitto durante la gara vincerà Ma quale strategia appare la più efficace strategia di tester one. The del terminale MetaTrader 5 permette di trovare il miglior set di parametri, con i quali il sistema guadagna la quantità massima di profitto durante un periodo di tempo specificato, ma può essere fatto in tempo reale l'idea del trading virtuale utilizzando diverse strategie in un Expert Advisor è stato considerato nel contesto di Expert Advisors all'interno di un articolo Expert Advisor, che contiene la sua attuazione in MQL4.In questo articolo, ci accingiamo a dimostrare che la creazione e l'analisi di strategie di adattamento è diventato molto più facile in MQL5 causa l'utilizzo di classi di programmazione orientata agli oggetti per lavorare con i dati e le classi commerciali dei Strategies. Markets Trading standard Library.1 adattivi cambiano continuamente strategie commerciali hanno bisogno del loro adeguamento ai valori correnti di mercato conditions. The parametri che danno la redditività massima della strategia può essere trovato senza utilizzare l'ottimizzazione attraverso il cambiamento sequenziale dei parametri e analisi di test results. Figure 1 dimostra le curve di capitale per dieci Expert Advisors MA3 MA93 ognuna delle quali commercializzate dalla strategia di medie mobili ma con differenti periodi 3,13 93 la sperimentazione è stata eseguita presso EURUSD H1, il periodo di prova è di 4 01 08 2010-20 2010.Figure 1 Diagrammi di curve azionari dieci Expert Advisors ai account. As si può vedere in figura 1, gli Expert Advisors avevano quasi gli stessi risultati durante le prime due settimane di lavoro, ma ulteriormente i loro profitti hanno iniziato divergenti sensibilmente al termine del periodo di prova i migliori risultati commerciali sono stati mostrati dalla Expert Advisor con periodi di 63, 53 e 43. mercato ha scelto i migliori Perché shouldn T abbiamo seguiamo sua scelta se uniamo tutte le dieci strategie in un unico Expert Advisor, fornisce la possibilità di trading virtuale per ogni strategia , e periodicamente, per esempio, all'inizio di ogni nuova barra di determinare la migliore strategia per il trading reale e commerciale in conformità con i suoi risultati signals. The della strategia adattativa ottenuti sono riportati nella Figura 2 la curva di equità del conto con il commercio adattiva viene mostrato con il colore rosso Nota, che durante più della metà del periodo di forma della curva di equità per la strategia adattativa è lo stesso di quello della strategia MA63, che è apparsa essere il vincitore finally. Figure 2 curve di capitale a il conto con la strategia adattiva che utilizza i segnali di 10 commercio curve di equilibrio systems. The hanno dinamiche simili Fig 3.Figure 3 curve equilibrio della strategia adattiva che utilizza i segnali di 10 commercio systems. If nessuna delle strategie è redditizio in questo momento , i sistemi adattativi shouldn t eseguono operazioni commerciali l'esempio di questo caso è mostrato nel periodo fig 4 dal 4 al 22-nd gennaio 2010.Figure 4 il periodo di tempo in cui la strategia adattativa interrotto aprendo nuove posizioni per l'assenza di strategies. Starting redditizio dal gennaio 2010 il migliore efficacia è dimostrato dalla strategia MA3 dal momento che il blu MA3 ha avuto la massima quantità di denaro guadagnato in quel momento, la strategia adattiva rosso seguì i suoi segnali nel periodo dal 8-esimo al 20 gennaio tutte le strategie considerate hanno avuto un risultato negativo, che il motivo per cui la strategia adattativa didn t aprire nuovi scambi positions. If tutte le strategie hanno un risultato negativo, s meglio stare lontano dalle negoziazioni Questa è la cosa importante, che permette l'arresto di trading non redditizie e mantenere il vostro denaro save.2 Attuazione del Adaptive Trading Strategy. In questa sezione, ci accingiamo a prendere in considerazione la struttura della strategia adattiva che esegue il trading virtuale utilizzando diverse strategie commerciali contemporaneamente, e sceglie quello più vantaggioso per la negoziazione vera e propria base per i suoi segnali si noti che l'utilizzo di un approccio orientato agli oggetti rende la soluzione di questo problema in modo significativo easier. First di tutti che stiamo per analizzare il codice della adattativo Expert Advisor, poi andremo a prendere uno sguardo dettagliato nella CAdaptiveStrategy se viene applicata la funzionalità del sistema adattivo, e poi mostra la struttura della classe CSampleStrategy - la classe base delle strategie commerciali in cui la funzionalità di trading virtuale è implemented. Further, abbiamo ri andando a considerare il codice di due i suoi figli - le classi CStrategyMA e CStrategyStoch che rappresentano le strategie di trading da medie mobili e l'oscillatore stocastico Dopo aver analizzato la loro struttura che sarete in grado di scrivere facilmente e aggiungere il proprio le classi che realizzano la tua strategies.2 1 Codice della Expert Advisor. il codice del consulente esperto sembra molto simple. The prime tre righe definiscono le proprietà del programma poi arriva la direttiva include che dice al preprocessore di includere le parentesi angolari di file specificare che il file dovrebbe essere presa dalla directory standard di solito, è terminalfolder MQL5 Include. The riga successiva contiene la dichiarazione del l'istanza dell'oggetto AdaptiveExpert della classe CAdaptiveStrategy e il codice delle funzioni OnInit OnDeinit e onTick della Expert Advisor è costituito da chiamate di funzioni corrispondenti ExpertOnInit, ExpertOnDeInit e ExpertOnTick e l'oggetto AdaptiveExpert. 2 classe 2 l'CAdaptiveStrategy class. The di thr adattivo classe Expert Advisor CAdaptiveStrategy si trova nel file sia s iniziare con il motivo per includere files. The per cui includiamo il file è la convenienza di lavorare con classi di diverse strategie utilizzando l'oggetto del classe CArrayObj, che rappresenta un array dinamico di puntatori alle istanze di classe generate dal CObject classe base e dei suoi figli questo oggetto sarà l'array mallstrategies, verrà utilizzato un contenitore di strategia commerciale strategies. Each è rappresentato come una classe in questo caso , abbiamo incluso i file che contengono le classi CStrategyMA e CStrategyStoch, che rappresentano le strategie di trading da medie mobili e trading dal stocastico oscillator. For richiede proprietà di posizioni attuali e per l'esecuzione di operazioni commerciali, useremo le classi CPositionInfo e CTrade della libreria standard, che il motivo per cui includiamo il files. Let s e dare un'occhiata nella struttura del CAdaptiveStrategy class. To implementare un approccio unitario agli oggetti di classi diverse, le strategie commerciali o meglio le istanze delle loro classi sono immagazzinata nei mallstrategies array dinamico del tipo CArrayObj, che viene utilizzato come contenitore di classi delle strategie Questo è il motivo per cui la classe di strategie commerciali SampleStrategy viene generato dalla funzione CObject class. The ProceedSignalReal implementa la sincronizzazione della direzione e volume di una vera e propria posizione con la direzione data e volume. Note che s più facile lavorare con la posizione commerciale utilizzando le classi commerciali Abbiamo usato gli oggetti delle classi CPositionInfo e CTrade per richiedere le proprietà della posizione di mercato e per l'esecuzione di operazioni di commercio, rispettivamente,.La funzione RealPositionDirection richiede i parametri del reale posizione aperta e ne restituisce la direction. Now noi andremo a dare un'occhiata nelle principali funzioni di avviamento del AdaptiveStrategy class. Let s con il set ExpertOnInit function. The di strategie di trading viene preparata in la funzione ExpertOnInit Prima di tutto, l'oggetto delle mallstrategies array dinamico è created. In questo caso, abbiamo creato dieci istanze della classe CStrategyMA Ognuno di loro è stato inizializzato in questo caso, abbiamo impostato periodi diversi e ha permesso il commercio virtuale utilizzando la funzione di inizializzazione. Poi, utilizzando la funzione SetStrategyInfo abbiamo impostato lo strumento finanziario, il nome e la strategia comment. If necessario, utilizzando la funzione SL SetStops TP possiamo specificare un valore in punti di Take Profit e stop Loss, che verrà eseguito durante il trading virtuale abbiamo questa linea viene creato e modificato commented. Once la classe strategia, aggiungerlo ai mallstrategies container. All classi di strategie commerciali dovrebbero avere la funzione CheckTradeConditions che esegue i controlli di condizioni commerciali Nella classe della strategia adattativa questa funzione è chiamato all'inizio di ogni nuovo bar, quindi diamo le strategie la possibilità di controllare i valori degli indicatori e per rendere il operations. Instead commercio virtuale di dieci medie specificate mobili 3, 13, 23 93, siamo in grado di aggiungere centinaia di muoversi casi medie se il CStrategyMA class. Or possiamo aggiungere le classi di strategia che funziona dai segnali delle istanze oscillatore stocastico del CStrategyStoch class. In questo caso il contenitore comprende 10 strategie di medie mobili e 5 le strategie delle istanze stocastico oscillator. The di classi di strategie di trading dovrebbero essere i figli della classe CObject e devono contenere i CheckTradeConditions funzione è meglio per ereditare loro di classi di classe CSampleStrategy che implementano strategie commerciali possono essere diverse e il loro numero non è funzione limited. The ExpertOnInit si conclude con l'elenco di strategie che sono presenti nel mallstrategies contenitore di note che tutte le strategie nel contenitore sono considerati come i figli della classe CSampleStrategy le classi di strategie commerciali e CStrategyMA CStrategyStoch sono anche il suo stesso trucco bambini. L viene utilizzato nella funzione ExpertOnDeInit nella contenitore, chiamiamo la funzione SaveVirtualDeals per ogni strategia memorizza la storia di deals. We virtuale eseguito utilizzare il nome della strategia per il nome del file che viene passato come parametro Poi abbiamo deinitialize le strategie chiamando la funzione deinizializzazione e l'eliminazione del contenitore mallstrategies. Se è don t bisogno di conoscere le offerte virtuali eseguite dalle strategie, rimuovere la riga in cui viene chiamata si noti che quando si usa il tester metodo, i file sono Salva per il testerdirectory file directory. Let s considerare la funzione ExpertOnTick della classe CAdaptiveStrategy che si chiama ogni volta che un nuovo codice di zecca comes. The è molto semplice ogni strategia, che si trova nel contenitore deve essere in grado di ricalcolare il risultato finanziario corrente delle sue posizioni virtuali utilizzando i prezzi correnti è fatto chiamando la funzione UpdatePositionData Qui, una volta nuovo chiamiamo strategie come eredi delle operazioni commerciali CSampleStrategy class. All vengono eseguite all'inizio di una nuova barra funzione IsNewBar permette di determinare questo momento come pure altri metodi di controllo nuova barra In questo caso, la fine di formare di una barra significa che tutti i dati dei prezzi del bar precedenti e valori degli indicatori vinto t cambiano più, in modo che possa essere analizzato in corrispondenza con le condizioni degli scambi in tutte le strategie che diamo la possibilità di eseguire questo controllo e di svolgere la loro virtuale operazioni commerciali chiamando il CheckTradeConditions function. Now dovremmo trovare la strategia più efficace tra tutte le strategie della matrice mallstrategies per farlo fare, abbiamo utilizzato l'array delle prestazioni, valori restituiti dalla funzione StrategyPerformance di ogni strategia sono messi in esso l' classe base CSampleStrategy contiene questa funzione come la differenza tra i valori correnti di equità virtuale e Balance. The ricerca di indice della strategia di maggior successo viene eseguita utilizzando la funzione ArrayMaximum Se la migliore strategia ha un profitto negativo in questo momento e che doesn t hanno reale le posizioni aperte, allora meglio non al commercio, che s il motivo per cui l'uscita dalla funzione vedere la sezione 1.Further, chiediamo la direzione della posizione virtuale di questa strategia bestdirection se diversa dalla direzione della corrente del reale posizione, poi la direzione attuale della posizione reale verrà corretto utilizzando la funzione ProceedSignalReal secondo le bestdirection direction.2 3 CSampleStrategy. Strategies classe poste nel contenitore mallstrategies sono stati considerati come gli eredi della classe CSampleStrategy class. This è quella di base per le strategie commerciali che contiene l'implementazione di trading virtuale In questo articolo prenderemo in considerazione un caso semplificato di implementazione trading virtuale, gli swap aren t Aken in considerazione le classi di strategie commerciali dovrebbe essere ereditato dal CSampleStrategy class. Let s spettacolo la struttura di questo class. We vinto t analizzare la sua descrizione dettagliata, ulteriori informazioni si possono trovare nel file ci si può trovare anche la funzione di controllare nuovi bar - classi IsNewBar.3 di sezione commerciale Strategies. This è dedicata alla struttura delle classi di strategie commerciali che vengono utilizzati nella adattivo Expert Advisor.3 1 classe CStrategyMA - strategia di Trading da Moving classe Averages. The CStrategyMA è un figlio della classe CSampleStrategy in cui l'intera funzionalità di trading virtuale è implemented. The sezione protetta contiene le variabili interne che saranno utilizzati nella classe della strategia Questi sono mhandle - maniglia dell'indicatore iMA, mperiod - periodo di media mobile, mvalues ​​- matrice che verrà utilizzato nella funzione CheckTradeConditions per ottenere valori correnti della sezione pubblica indicator. The contiene tre funzioni che forniscono l'attuazione del commercio strategy. Function inizializzazione la strategia viene inizializzato qui Se è necessario creare indicatori, crearli here. Function deinizializzazione la strategia è deinitialized qui le maniglie di indicatori vengono rilasciati here. Function heckTradeConditions qui, la strategia verifica le condizioni commerciali e genera segnali di commercio che vengono utilizzati per il trading virtuale per eseguire le operazioni commerciali virtuali, la funzione SetSignalState della classe padre CStrategy si chiama uno dei quattro dei seguenti segnali di commercio sono è passato al it. The segnale per l'apertura di un segnale lungo SIGNALOPENLONG. The posizione per l'apertura di un segnale di posizione corta SIGNALOPENSHORT. The per la chiusura di un segnale SIGNALCLOSELONG. The posizione lunga per la chiusura di un concetto di posizione corta SIGNALCLOSESHORT. The è semplice - sulla base di indicatori di stati e dei prezzi, il tipo di segnale è newstate determinata, allora lo stato attuale del trading virtuale viene richiesto tramite la funzione GetSignalState e se non lo stesso re, la funzione SetSignalState viene chiamata per la correzione della position.3 virtuale 2 Classe CStrategyStoch - la strategia di Trading per codice Stochastic. The di la classe che esegue la negoziazione sulla base di intersezione delle principali e di segnale dell'oscillatore iStochastic è dato below. As si vede, le uniche differenze tra la struttura della classe CStrategyStoch e quello CStrategyMA sono i diversi parametri della funzione di inizializzazione, il tipo di indicatore utilizzato e il commercio signals. Thus, per utilizzare le vostre strategie nel adattativo Expert Advisor, li si dovrebbe riscrivere in forma di classi di questo tipo e caricarle alle mallstrategies container.4 risultati dell'analisi del commercio Adaptive Strategies. In questa sezione, andremo a discutere diversi aspetti di uso pratico delle strategie di adattamento ei metodi per migliorare them.4 1 migliorare il sistema con strategie che Medie Usa Inversed Signals. Moving non sono buoni quando non ci sono tendenze che ve già incontrato questo tipo di situazione - nella figura 3, si può vedere che non vi era alcuna tendenza nel periodo dal 8-esimo al 20-esimo del mese di gennaio in modo da tutti i 10 strategie che utilizzano le medie mobili nel commercio avuto una perdita virtuale adattivo sistema smesso di trading a causa di assenza di una strategia con importo positivo di soldi guadagnati c'è un modo per evitare tale negativo effect. Let s aggiungere ai nostri 10 strategie MA3, MA13 MA93 altri 10 classi CStrategyMAinv cui segnali commercio sono invertite le condizioni sono lo stesso, ma SIGNALOPENLONG SIGNALOPENSHORT e SIGNALCLOSELONG SIGNALCLOSESHORT scambiati i loro posti Così, oltre a dieci strategie di tendenza istanze della classe CStrategyMA, abbiamo altri dieci contro-tendenza strategie istanze del risultato CStrategyMAinv class. The di utilizzare il sistema adattivo che si compone di venti strategie è mostrato nella figura 5.Figure 5 Diagrammi di patrimonio netto al conto della strategia adattiva che usa 20 segnali di commercio 10 medie mobili CAdaptiveMA e 10 a specchio quelli CAdaptiveMAinv. As si può vedere in figura 5, durante il periodo in cui tutte le strategie CAdaptiveMA hanno avuto un risultato negativo, seguendo le strategie CAdaptiveMAinv consentito l'Expert Advisor per evitare utilizzi indesiderati, proprio all'inizio del periodo di trading. Figure 6 momento in cui la strategia adattativa utilizzato i segnali di controtendenza CAdaptiveMAinv strategies. This tipo di approccio può sembrare inaccettabile, dopo aver perso il deposito è solo una questione di tempo quando si utilizza una strategia di contro-tendenza Tuttavia, nel nostro caso, noi non è limitata con un'unica strategia il mercato conosce meglio quali strategie sono efficaci al lato forte moment. The dei sistemi adattativi è il mercato suggerisce di per sé che la strategia deve essere utilizzata e quando dovrebbe essere used. It dà la possibilità di astrarre dalla logica delle strategie - se una strategia è efficace, allora il modo in cui funziona è di alcun significato l'approccio adattivo utilizza il unico criterio di successo di una strategia - la sua effectiveness.4 2 Vale la pena invertire i segnali dei peggiori trucco strategy. The con inversione mostrato sopra porta ad un pensiero circa la potenziale possibilità di usare i segnali della peggiore strategia, se una strategia è inutile e la peggiore in questo, allora possiamo ottenere un profitto agendo in reverse. Can giriamo una strategia perdente in un proficuo con un semplice cambio dei suoi segnali per rispondere a questa domanda, dobbiamo cambiare ArrayMaximum con ArrayMinimum in la funzione ExpertOnTick della classe CAdaptiveStrategy, nonché per implementare la modifica di direzioni moltiplicando il valore della variabile BestDirection per addizione -1.In, abbiamo bisogno di commentare la limitazione del commercio virtuale in caso di efficacia negativa dal momento che stiamo per analizzare il risultato dei peggiori strategy. Diagram del patrimonio netto della adattivo Expert Advisor che utilizza i segnali inversa del peggior strategia è mostrato nella figura 7.Figure 7 Diagrammi di equità ai conti di dieci strategie e il sistema adattivo che utilizza il segnali invertiti della peggiore system. In questo caso, la strategia meno efficace per la maggior parte del tempo è stato quello basato sulla intersezione di medie mobili con periodo di 3 MA3 Come si può vedere in figura 7, la correlazione inversa tra MA3 colore blu e la strategia di adattamento di colore rosso esiste ma il risultato finanziario del sistema adattivo doesn t impress. Copying e invertire i segnali della peggiore strategia di doesn t portare a migliorare l'efficacia delle trading.4 2 Perché il mazzo di medie mobili non è così efficace come si Seems. Instead di 10 medie mobili è possibile utilizzare un sacco di loro con l'aggiunta di un altro centinaio di strategie CStrategyMA con diversi periodi ai mallstrategies container. To farlo, un po 'modificare il codice nel CAdaptiveStrategy class. However, si dovrebbe capire che una stretta in movimento medie inevitabilmente intersecano il leader sarà costantemente cambiare e il sistema adattivo si accenderanno i suoi stati e aprire chiudere le posizioni più frequentemente di quanto è necessario di conseguenza, le caratteristiche del sistema adattivo diventerà peggiore che puoi fare in modo in da soli per confrontando le caratteristiche statistiche del sistema della scheda Risultati della strategia tester. It s meglio non rendere i sistemi adattivi in ​​base a molte strategie con vicino parameters.5 quello che dovrebbe essere Considered. The mallstrategies contenitore può avere migliaia di casi di strategie suggerite inclusi, anche è possibile aggiungere tutte le strategie con diversi parametri tuttavia, a vincere il Automated Trading Championship 2010 è necessario per lo sviluppo del sistema di gestione nota denaro avanzato che abbiamo usato il volume degli scambi pari 0 1 sacco per i test sui dati storici e nel codice di classes.5 1 Come aumentare la redditività della classe Expert Adaptive Advisor. The CSampleStrategy ha la funzione virtuale MoneyManagementCalculateLots. To gestire il volume di negoziazione, è possibile utilizzare le informazioni statistiche sui risultati e le caratteristiche delle offerte virtuali che viene registrato nel mdealshistory array. If è necessario aumentare il volume, per esempio, di raddoppiare se le ultime offerte virtuali in mdealshistory sono redditizie o per ridurlo, è necessario modificare il valore restituito nel corrispondente way.5 2 Utilizzando le offerte statistiche per il calcolo del funzione strategia performance. The StrategyPerformance, implementato nella classe CSampleStrategy è destinato per il calcolo della formula strategia performance. The di efficacia di una strategia può essere più complessa e, per esempio, includere l'efficacia di entrare, uscita, l'efficacia delle offerte , i profitti, prelievi, etc. The il calcolo dell'efficacia di entrare, uscire e l'efficacia delle offerte dei campi entryeff, exiteff e tradeeff di strutture della matrice mdealshistory viene eseguita automaticamente durante il trading virtuale vedere la classe CSampeStrategy Tali informazioni statistiche può essere usato per fare i propri, i tassi più complesse dell'efficacia della strategy. For esempio, come le caratteristiche di efficacia è possibile utilizzare il profitto degli ultimi tre offerte utilizzare il campo posProfit dall'archivio di offerte mdealshistory. If si desidera modificare questa funzione , modificarlo solo nella classe CSampleStrategy, deve essere lo stesso per tutte le strategie commerciali del sistema adattivo Tuttavia, si dovrebbe ricordare che la differenza tra equità ed equilibrio è anche un buon fattore di effectiveness.5 3 Uso Take Profit e stop Loss. È possibile cambiare l'efficacia dei sistemi di trading impostando i livelli di arresto fisse si può fare chiamando i SetStops funzione permette di impostare i livelli di stop in punti per il trading virtuale Se sono specificati i livelli, la chiusura di posizioni virtuali verrà eseguito automaticamente questa funzionalità messa in atto nella CSampleStrategy class. In nostro esempio vedere 2 2, la funzione delle classi di medie mobili, la funzione di impostazione dei livelli di stop è commented.5 4 periodica Zeroizing di cumulativo approccio adattivo Profit. The virtuale ha lo stesso svantaggio come strategie comuni avere se la strategia di leader inizia a perdere, il sistema adattivo comincia a perdere oltre Questo è il motivo per cui a volte è necessario zeroize i risultati del lavoro di tutte le strategie e di chiudere tutti i loro positions. To virtuali farlo, le seguenti funzioni sono implementate in la CSampleStrategy class. CheckPoint di questo tipo può essere utilizzato di volta in volta, ad esempio, dopo ogni N bars. You dovrebbe ricordare che il sistema adattivo non è un graal USDJPY H1, 4 01 2010-20 08 2010.Figure 8 Balance e l'equità curve del sistema adattivo che utilizza i segnali della migliore di 10 strategie USDJPY H1.Equity curve di tutte le strategie sono indicate in figura 9 9.Figure curve netto alla account con il sistema adattivo basato su 10 strategie USDJPY H1.If non ci sono strategie redditizie nel sistema adattivo, il loro utilizzo non è efficace Usa strategies. We redditizio dovrebbe prendere in considerazione un altro importante e interessante cosa prestare attenzione al comportamento della strategia adattativa, proprio all'inizio di trading. Figure 10 curve netto alla considerazione con 10 strategie del strategy. At adattivo prime, tutte le strategie hanno avuto risultati negativi e la strategia adattativa smesso di trading, allora è iniziato il passaggio tra le strategie che hanno avuto un risultato positivo e poi tutte le strategie non era più redditizia again. All le strategie hanno lo stesso equilibrio all'inizio e solo dopo un po ', una o un'altra strategia diventa un leader così s consiglia di impostare una limitazione nella strategia adattativa per evitare scambi alle prime battute per farlo, completare la funzione ExpertOnTick della classe CAdaptiveStrategy con una variabile, quale valore viene aumentato ogni volta che una nuova barra comes. In l'inizio, fino a quando il mercato sceglie la strategia migliore, si dovrebbe stare lontano dal vero trading. In questo articolo, abbiamo considerato un esempio del sistema adattivo che consiste di molte strategie, ognuno dei quali fa le sue operazioni di commercio virtuale di trading reale è effettuata in conformità con i segnali di una strategia più redditizia ai moment. Thanks di utilizzare l'approccio orientato agli oggetti, classi per la gestione dei dati e le classi commerciali della libreria standard, i architettura del sistema sembrava essere semplice e scalabile ora si può facilmente creare e analizzare i sistemi adattativi che comprendono centinaia di strategies. PS commercio per l'analisi comodità di comportamento dei sistemi adattativi, la versione di debug della classe CSampleStrategy è collegato l'archivio il differenza di questa versione è la creazione di file di testo durante il suo lavoro contengono le relazioni di sintesi sulle dinamiche di cambiamento di equilibrio equità virtuale delle strategie inclusi nei system. Chart Studies. Chart Studi utilizzare un archivio s movimenti di prezzo, volume e altro informazioni storiche per tentare di trovare i modelli che possono indicare lo spostamento trends. By prezzo imparare ciò che un particolare studio può essere indicare e quindi applicando tale studio per i grafici, si può essere in grado di identificare le opportunità commerciali, punti di supporto o di resistenza a determinate soglie di prezzo , l'andamento dei prezzi, e simboli more. Stock e dati di prezzo e di volume mostrato qui e nel software sono solo a scopo illustrativo Charles Schwab Co Inc sua associata o affiliata, e o dei suoi dipendenti e gli amministratori o possono avere posizioni in titoli citati nel presente articolo, e può, in conto proprio o, comprare da o vendere agli studi clients. Add a un grafico dal pannello impostazioni della carta sul lato destro dello strumento grafico È possibile anche fare clic destro nel grafico e selezionare Aggiungi studio o per ulteriori informazioni sull'uso studi grafici, vedere Impostazioni grafico Studies. Get una manifestazione e ulteriori informazioni su grafico Studies. When selezionato con un grafico intraday, una linea visualizzerà indicando la prima giornata s vicino price. Uses il giorno precedente alto, basso, e vicino al prezzo generare una linea di pivot, due livelli di supporto S1 S2, e due livelli di resistenza R1 R2 Questo studio viene visualizzato solo su grafici intraday Negli studi impostazioni tasto destro del mouse sullo studio e selezionare Modifica, è possibile controllare le linee che si desidera visualizzare R2, R1, Pivot, S1, linee S2.Pivot punto può non essere visibile a seconda della scala dei prezzi è stata impostata nelle impostazioni del grafico e la discrepanza di prezzo tra il precedente e l'attuale day. Pivot Punti di negoziazione sono calculated. Pivot YesterdaysHigh YesterdaysLow YesterdaysClose 3 0.S1 2 0 Pivot - YesterdaysHigh. R1 2 0 Pivot - YesterdaysLow. S2 Pivot - R1 - S1.R2 Pivot R1 - S1.Adaptive RSI Relative Strength Index. Adapts la RSI standard a una lisciatura di default personalizzabile costante di 14 periods. For fini del calcolo, Adaptive RSI è in qualche modo simile a una media mobile esponenziale, ma invece di una media di valori precedenti con una percentuale fissa, utilizza una percentuale variabile in base alla RSI. where e n è il periodo RSI vale a dire un RSI. Money n-periodo Flusso mantiene un totale corrente del denaro che scorre in e fuori di una cauzione la direzione della linea money Flow è il componente importante guardare, non il dollaro importo effettivo Questo indicatore può essere usato per confermare forza sottostante o debolezza di una variazione dei prezzi. la formula per un n-periodo per cento Money Flow is. Money flusso Percent. Money flusso normalizza il calcolo Money Flow sopra dividendo per il volume cumulativo per il periodo È possibile modificare i periodi utilizzati nel calcolo dal valore predefinito di 14. la formula per un n-periodo Money Flow Percentuale is. Put Call ratio - Interest. Shows aprire il numero di mette diviso per il numero di chiamate sulla base di interessi aperto per singoli titoli o indici il rapporto è spesso usato come un indicatore di mercato contrario, il che significa che un elevato rapporto può essere un indicatore rialzista, mentre un basso rapporto è spesso interpretato come uno studio ribassista indicator. The put rapporto chiamata può visualizzare il valore effettivo del PC, in cui ogni punto di dati individuo rappresenta i dati put chiamata prime, o il PC SMA semplice media mobile la media dei dati grezzi nel periodo di tempo selezionato del study. Available per il quotidiano, i grafici settimanali e mensili per Forza securities. Relative optionable Index. Indicates il grado di movimento positivi e negativi per il titolo su una scala da 0 più deboli a 100 forte Determinato calcolando il rapporto delle chiusure medi per gli ultimi 14 giorni usando oggi s prezzo corrente per il 15 ° giorno diviso per la somma della media fino chiude e la media giù chiude per lo stesso periodo Questo rapporto viene moltiplicato per 100 è possibile modificare il numero di periodi utilizzati per il calcolo dal valore predefinito di 14, e si può scegliere quale prezzo medio basare lo studio sulla Chiudere, Aperto, ecc dallo studio settings. The valore iniziale di un RSI n-periodo è basato sul movimento dei prezzi per i primi periodi di n valori successivi sono determinati utilizzando una formula induttiva, analoghe alla formula EMA descritto earlier. The formula per il valore iniziale di RSI is. where per i valori all. Subsequent di RSI sono determinati utilizzando la formula. Average veri Range. Measures volatilità un titolo s facendo la media del true Range per un periodo di tempo specificato durante l'impostazione dello studio true Range è il più grande del following. The elevata corrente di meno la corrente low. The valore assoluto della corrente alto meno il close. The precedente valore assoluto della bassa corrente meno il precedente di default close. Customizable del 14 periods. The ATR formula è una media esponenziale del vero gamma serie true tiene conto di eventuali gap up o verso il basso a partire dal giorno precedente, well as the high and low for the current day The formula is. where TR is the largest of the absolute values of High-Low , High-Yesterdays Close , and Yesterdays Close-Low. The Upper and Lower lines are placed n-standard deviations above and below the Mid line simple moving average Since standard deviations are a measure of volatility, the bands widen during volatile price action and contract when volatility drops You can change the variables used in the calculation from the defaults of period 20 and n 2 standard deviations above and below. Rather than two bands that are always an equal percentage away from the central average, Bollinger Bands expand and contract based on the standard deviation of the historical volatility of the price action. The formulas for the upper and lower bands are. where m is the number of standard deviations and the formula for is. Implied Volatility Avg Calls Puts. The theoretical value in designed to represent the forecasted volatility of the security or index as determined by the prices of multiple call and put options using the Black-Scholes pricing model. Choose to view the Average of Puts Calls Avg , Average of Puts Puts , or Average of Calls Calls Also, choose whether to view actual implied volatility IV Actual or a simple moving average of implied volatility IV SMA Customizable default period for the IV SMA is 20.Implied Volatility studies are only available on daily, weekly, and monthly charts for optionable securities Implied Volatility values are computed using the Black-Scholes model and may not be available on all underlying securities The Schwab Avg Implied Volatility, Call - Implied Volatility, and Put - Implied Volatility, while based on the Robert E Whaley calculation, are derived using methods that may differ from those used by other data providers. The formula used in calculating this value is.2 in-the-money calls nearest to the current underlying price.2 in-the-money puts nearest to the current underlying price for the two nearest expiration months.2 out-of-the-money calls nearest to the current underlying price.2 out-of-the-money puts nearest to the current underlying price for the 2 nearest expiration months 16.The formula used in calculating this value is.2 in-the-money calls puts nearest to the current underlying price for the two nearest expiration months.2 out of the money calls puts nearest to the current underlying price for the two nearest expiration months 8.Keltner Channels consist of two bands that are not equidistant from the EMA. Rather than two bands that are always an equal percentage away from the EMA, Keltner Channels expand and contract based on a moving average of the True Range TR. Customizable default of 20 periods, 10 ATR Average True Range Periods, and an ATR factor of 2.The formulas for the upper and lower bands are. where F is a factor. Use SSPro4 calculation StreetSmart Edge uses the modern calculation for Keltner Channels, which uses EMA rather than SMA as the signal line However, if you want Keltner Channels to continue using SMA as the signal line, check this box. True Range is the greatest of the following. The current high minus the current low. The absolute value of the current high less the previous close. The absolute value of the current low less the previous close. On Balance Volume OBV. This indicator relates volume to price changes by adding volume to a running total when the price closes up for a period, then subtracts the volume if the stock closes down for a period You can overlay the study on or underneath the price chart.