Moving Average Dsp

Média móvel O indicador técnico da média móvel mostra o valor médio do preço do instrumento por um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também conhecido como Aritmética), Exponencial. Alisado e ponderado. A média móvel pode ser calculada para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negócios ou outros indicadores. Muitas vezes, é o caso quando se usam médias móveis duplas. A única coisa em que as médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. No caso de nós estarmos falando de Simple Moving Average. Todos os preços do período de tempo em questão são de valor igual. A média móvel exponencial e a média móvel ponderada linear atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação de preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, aparece um sinal de compra, se o preço cai abaixo da média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de negociação, baseado na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no mercado bem no seu ponto mais baixo, e sua saída diretamente no pico. Permite atuar de acordo com a seguinte tendência: comprar logo depois que os preços chegam ao fundo e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis de indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador sobe acima de sua média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente provavelmente continuará: se o indicador cai abaixo da média móvel, isso Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média móvel simples (SMA) Média móvel exponencial (EMA) Média móvel movimentada (SMMA) Média linear móvel ponderada (LWMA) Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um consultor especialista No MQL5 Wizard. Cálculo da média móvel simples (SMA) Simples, em outras palavras, a média móvel aritmetica é calculada resumindo os preços do fechamento do instrumento em um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Esse valor é então dividido pelo número desses períodos. SMA SUM (FECHAR (i), N) N SOM SUM FECHAR (i) período atual fechar preço N número de períodos de cálculo. Média de Movimento Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada pela adição de uma certa parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior da média móvel. Com médias móveis movidas exponivelmente, os preços de fechamento mais recentes são de maior valor. A média móvel exponencial de porcentagem de P será semelhante a: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) FECHAR (i) preço de fechamento atual EMA (i - 1) valor da Média Móvel De um período anterior P a porcentagem de uso do valor do preço. Média Mover Suavizada (SMMA) O primeiro valor dessa média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) A segunda média móvel é calculada de acordo com esta fórmula: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FECHAR (i)) N As médias móveis sucessivas são calculadas de acordo com a fórmula abaixo: PREVSUM SMMA (i-1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i-1) CLOSE (i)) N Soma sum SUM1 soma total dos preços de fechamento para N períodos é contado a partir da barra anterior PREVSUM suma alisada da barra anterior média SMMA (i-1) média movida da barra anterior SMMA (i) média lisa suavizada da barra atual (Exceto para o primeiro) FECHAR (i) preço de fechamento atual N período de suavização. Após as conversões aritméticas, a fórmula pode ser simplificada: SMMA (i) (SMMA (i-1) (N-1) FECHAR (i)) N Média linear móvel ponderada (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são De mais valor do que mais dados iniciais. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um certo coeficiente de peso: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM SUM CLOSE (i) preço de fechamento atual SUM (i, N) soma total dos coeficientes de peso N período de suavização. Um filtro digital introdutório Bem aberto MicroModeler DSP e selecione um filtro digital da barra de ferramentas na parte superior e arraste-o para a nossa aplicação. Bem, escolha um filtro médio móvel porque é um dos tipos mais simples de filtros. Depois de soltar o filtro, as telas serão atualizadas automaticamente. (Clique para iniciar o MicroModeler DSP em uma nova janela) Todos sabemos o que é uma média - adicione os números e divida por quantos existem. Um filtro médio móvel faz exatamente isso. Ele armazena um histórico dos últimos N números e produz sua média. Toda vez que um novo número entra, a média é efetivamente recalculada das amostras armazenadas e um novo número é emitido. A resposta de frequência de um filtro No canto superior direito, vemos o gráfico de Magnitude vs Frequência, ou a quantidade de freqüências diferentes serão amplificadas ou reduzidas pelo filtro médio móvel. Como você pode esperar, a média das últimas N amostras aplicará algum tipo de suavização ao sinal, mantendo as baixas freqüências e removendo as altas freqüências. Podemos controlar o número de entradas anteriores, ou amostras que mede, ajustando o comprimento do filtro, N. Ao ajustar isso, podemos ver que temos algum controle básico sobre quais as frequências podem passar e quais são descartadas. O interior de um filtro Se olharmos a visão de estrutura, podemos ver o que o interior de um filtro de média móvel pode parecer. O diagrama foi anotado para mostrar o significado dos diferentes símbolos. Os símbolos Z-1 significam atraso por uma amostra de tempo e os símbolos significam adicionar ou combinar os sinais. As setas significam multiplicar (pense amplificar, reduzir ou dimensionar) o sinal pela quantidade indicada à direita da seta. Para uma média de 5 amostras, tomamos um quinto (0.2) da amostra mais recente, um quinto da segunda amostra mais recente e assim por diante. A cadeia de atrasos é chamada de linha de atraso, com o sinal de entrada atrasado por um passo de tempo adicional à medida que você segue a linha de atraso. As setas também são chamadas de torneiras, para que você possa quase imaginá-las como torneiras como a da sua pia da cozinha que são todas um quinto aberto. Você poderia imaginar o sinal que flui da esquerda e sendo progressivamente atrasado à medida que se move ao longo da linha de atraso, depois recombinado em diferentes pontos fortes através das torneiras para formar a saída. Também deve ser fácil ver que a saída do filtro será: Qual é o equivalente à média das últimas 5 amostras. (Entrada t-N significa a entrada atrasada do tempo t-N) Na prática, o código gerado pelo MicroModeler DSP usará truques para fazer isso de forma mais eficiente, de modo que apenas as primeiras e últimas amostras precisam ser envolvidas, mas o diagrama é bom para fins ilustrativos. Se você pode entender isso, então, você pode ter uma idéia do que é um filtro FIR. Um filtro FIR é idêntico ao filtro de média móvel, mas em vez de todas as forças da torneira serem iguais, elas podem ser diferentes. Aqui temos um filtro de média móvel e um filtro FIR. Você pode ver que eles são estruturalmente os mesmos, a única diferença é os pontos fortes das torneiras. A próxima seção irá apresentá-lo aos filtros de resposta de impulso finito (FIR). Ao variar as forças de toque, podemos criar perto de qualquer resposta de freqüência que desejamos.