Diferencia Media Móvil

Los elementos básicos de la estrategia son los siguientes: 1. Identificar un mercado que está en una tendencia de oso en el gráfico de 5 minutos. 2. Espere a un retroceso en el que La baja de la última vela está por encima de los 20 EMA 3. Ir corto, apuntando a la baja del día. Para ser claro, el enfoque de Brooks para el comercio de acción de precios es mucho más completo esta estrategia es sólo una herramienta en su arsenal. Si usted negocia Countertrend, usted está apostando, y aunque usted a menudo gane y se divierta, las matemáticas están en contra de usted, y usted va lenta pero seguramente ir a la quiebra. Las configuraciones de contra-tendencias en tendencias fuertes casi siempre fallan y se hacen grandes con las configuraciones de tendencias. - Al Brooks, Trading Price Acción Barra Por barra Descargar MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd. Gaps Una brecha significa espacio entre dos puntos en el gráfico de precios. En caso de que el precio de apertura de la sesión de hoy está por encima del cierre de ayer, se forma una brecha. En caso de que el precio abierto de hoy supera el máximo de ayer, la brecha probablemente será visible incluso en un gráfico diario. En caso de que el alto precio de una barra permanezca por debajo de la media móvil exponencial (EMA), se forma una brecha entre esta barra y la EMA. Durante una tendencia alcista o un rango de negociación existe la posibilidad de que el mercado intente llenar un vacío por encima de una barra, que se formó por debajo de la EMA. A veces un bar es probable que exceda el alto precio de la barra anterior, después de lo cual dentro de 1-2 barras de la retirada a la baja continúa. En caso de que el mercado se mueva de nuevo por encima del precio alto de la barra anterior, se forma una barra de EMA 2. Este es en realidad un segundo intento del mercado para llenar la brecha con la EMA en una tendencia alcista, que, por otro lado, aumenta las posibilidades de un rally. Esta configuración proporciona buenas oportunidades para entrar en el mercado. Durante una tendencia bajista o un rango de negociación, si una brecha se produce por encima de la media móvil exponencial, el mercado probablemente intentará llenarlo. En el gráfico de 5 minutos de AAPL por encima de la barra 2, barra 4 y barra 6 fueron los segundos intentos de llenar el vacío por debajo de la media móvil exponencial de 20 días en un rango de negociación. Bar X y bar Y fueron EMA Gap 2 Bar shorts. El precio se rompió por encima de la barra Y y una tendencia alcista se desarrolló, porque ya había dos intentos fallidos por un movimiento hacia abajo. Bar Y fue el segundo intento. Fundada en 2013, Binary Tribune tiene como objetivo proporcionar a sus lectores una cobertura de noticias financieras precisa y real. 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Copy Copyright 2016 mdash Tribuna binaria. Todos los derechos reservadosMover media con lagunas en la serie temporal Tengo una serie de tiempo con un intervalo de 2,5 minutos, o 24 observaciones por hora. Estoy tratando de encontrar una media móvil de 1 hora, mirando hacia atrás, de modo que el promedio móvil en n media (n-23. N) La serie de tiempo tiene alrededor de 1,5 millones de filas, con las lagunas ocasionales debido a la mala calidad de los datos. Sólo quiero tomar una media móvil de 1 hora para los períodos que están completos, es decir, tener 24 observaciones en la hora anterior. Los datos están en 3 columnas Valor Intervalo DateTime Por ejemplo: Value lt - rnorm (100, 50, 3) mis datos tienen 1,5 millones de filas usando 100 aquí para ejemplo simple DateTime ltseq (de 915148800, a915156150, por 150) 1:50 a intervalos de 150 segundos DateTime 51 lt - 915156450 saltar un paso de tiempo DateTime52: 100 lt - seq (de 915156600, a 915163800, por 150) reanudar los pasos de tiempo de 150 segundos x lt - cbind (Value, DateTime) x lt - (X) xDateTime lt-as. POSIXct (xDateTime, origenquot1970-01-01quot, tzquotGMTquot) x1 lt - xc (1:23), recortar x para crear una comparación directa de DateTimes en x y x1 x, 3 Lt - difftime (x1,2, x, 2, unitsquotminsquot) ignora el mensaje de advertencia colnames (x) 3 lt - quotintervalquot x24: nrow (x), 3 lt - x1: (nrow (x) -23), 3 set interval to El número de minutos entre n-23 y n. 57.5 indica que no hay lagunas en la hora anterior hasta e incluyendo n. Gt57.5 indica una brecha en las n-23 filas anteriores. X1: 23,3 lt - 0/0 NaN asignado a las primeras 23 filas para no tomar el promedio de la primera hora. Como se esperaba, la fila 51: 73 indica una brecha, es decir, el intervalo gt 57,5 ​​índice lt - que (x, 3 57,5) que las filas no tienen lagunas en el lazo anterior de la hora para calcular media móvil de 1 hora, (Xindexi-23,1. Xindexi, 1) Este ciclo funciona en este ejemplo sencillo, pero esto toma MUY tiempo para ejecutar en x con 1,5 millones de filas. Más de 1 hora de funcionamiento y todavía no está completa. También intenté aumentar la memoria. Limit a 4095, pero todavía muy lento. Cualquier sugerencia para hacer esto correr más rápido Pensé en el uso de la función de retraso, pero no podía hacerlo funcionar alternativa versión HTML eliminado hay alguna razón en particular por qué desea utilizar su propia función Echa un vistazo a las funciones de estadísticas o funciones especiales timeseries para R. Estoy seguro de que encontrará algo que calcula una media móvil ordinaria (y un montón de cosas más lujosas). Filtro (stats), por ejemplo, se puede utilizar para los promedios móviles. También puede utilizar rollmean del zoológico de paquetes. No estoy seguro de cómo manejar los valores faltantes aquí, aunque (ambas formas probablemente trabajan con NAs). Usted podría intentar rollaply del parque zoológico del paquete con una función que suma los valores válidos en la ventana y devuelve VERDADERO en caso todos son válidos y FALSO si no son. No está seguro de si esto es más rápido que su solución sin embargo. ¿Estás seguro de que quieres calcular un promedio móvil con tu especificación de valores perdidos? O simplemente quieres agregar tus valores a los medios por hora, con esos valores eliminados donde no todos los valores son válidos (en ese caso agregado sería tu función) gt I Tienen una serie de tiempo con un intervalo de 2,5 minutos, o 24 observaciones por hora gt. Estoy tratando de encontrar una media móvil de 1 hora, mirando hacia atrás, por lo que gt que el promedio móvil en n media (n-23. N) gt gt La serie de tiempo tiene alrededor de 1,5 millones de filas, con las lagunas ocasionales debido a la calidad de datos gt pobres. Sólo quiero tomar una media móvil de 1 hora para los períodos gt que están completos, es decir, tener 24 observaciones en la hora anterior. Gt gt Los datos están en 3 columnas gt gt Valor Intervalo DateTime gt gt Por ejemplo: gt Valor lt - rnorm (100, 50, 3) mis datos tienen 1.5 millones de filas usando 100 aquí gt para ejemplo simple gt DateTime ltseq (from 915148800, to915156150, por 150) pasos de tiempo gt 1:50 a intervalos de 150 segundos gt DateTime 51 lt - 915156450 saltar una vez paso gt DateTime52: 100 lt-seq (de 915156600, a 915163800, por 150) Segundos gt gt x lt - cbind (Valor, DateTime) gt x lt - as. data. frame (x) gt xDateTime lt - as. POSIXct (xDateTime, originquot1970-01-01quot, tzquotGMTquot) gt x1 lt - xc (1: 23), recortar x para crear una comparación directa de DateTimes gt en x y x1 gt x, 3 lt - difftime (x1,2, x, 2, unitsquotminsquot) ignorar mensaje de advertencia gt colnames (x) 3 lt - quotintervalquot gt x24: nrow (X), 3 lt - x1: (nrow (x) -23), el intervalo de 3 set es el número gt de minutos entre n-23 y n. Gt 57.5 indica que no hay vacíos en la hora anterior hasta e incluyendo gt n. Gt gt57.5 indica un espacio en las n-23 filas anteriores. Gt x1: 23,3 lt - 0/0 NaN asignado a las primeras 23 filas para no tomar el promedio de gt de la primera hora. Gt como esperado, la fila 51: 73 indica un intervalo, es decir, el intervalo gt 57,5 ​​gt gt índice lt - que (x, 3 57,5) que las filas no tienen lagunas en la hora anterior gt gt bucle para calcular 1 hora de media móvil, Son gt completo gt para (i en 1: longitud (índice)) gt x indexi, 4 lt - mean (xindexi-23,1.xindexi, 1) gt gt gt Este bucle funciona en este ejemplo simple, pero esto toma MUY tiempo Para gt ejecutar en x con 1,5 millones de filas. Más de 1 hora de funcionamiento y todavía no gt completo. También intenté aumentar la memoria. limit a 4095, pero todavía muy gt lento. Gt gt Cualquier sugerencia para hacer esto correr más rápido Pensé en usar la función gt lag pero no podía hacerlo funcionar gt gt gt gt alternativa versión HTML eliminado gt gt gt lista de correo oculta e-mail gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/ R-help gt POR FAVOR, lea la guía de publicación R-project. org/posting-guide. html gt y proporcione código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. Gt gt Gracias por la sugerencia Jannis. Terminé usando la función que se ejecuta en el paquete gregmisc. Rollyapply no pudo procesar todos los datos de mi computadora. Felices fiestas para usted y la comunidad R hay alguna razón en particular por la que desea utilizar su propia función Echa un vistazo a las funciones de estadísticas o funciones especiales timeseries para R. Estoy seguro de que encontrará algo que calcula una media móvil ordinaria (y Un montón de cosas más lujoso). Filtro (stats), por ejemplo, se puede utilizar para los promedios móviles. También puede utilizar rollmean del zoológico de paquetes. No estoy seguro de cómo manejar los valores faltantes aquí, aunque (ambas formas probablemente trabajan con NAs). Usted podría intentar rollaply del parque zoológico del paquete con una función que suma los valores válidos en la ventana y devuelve VERDADERO en caso todos son válidos y FALSO si no son. No está seguro de si esto es más rápido que su solución sin embargo. ¿Está seguro de que desea calcular un promedio móvil con su especificación de valores perdidos O simplemente desea agregar sus valores a los medios por hora, con los valores eliminados donde no todos los valores son válidos (en ese caso agregado sería su función) correo electrónico oculto Schrieb: gt Tengo una serie de tiempo con un intervalo de 2,5 minutos, o 24 observaciones por hora gt. Estoy tratando de encontrar una media móvil de 1 hora, mirando hacia atrás, por lo que gt que el promedio móvil en n media (n-23. N) gt gt La serie de tiempo tiene alrededor de 1,5 millones de filas, con las lagunas ocasionales debido a la calidad de datos gt pobres. Sólo quiero tomar una media móvil de 1 hora para los períodos gt que están completos, es decir, tener 24 observaciones en la hora anterior. Gt gt Los datos están en 3 columnas gt gt Valor Intervalo DateTime gt gt Por ejemplo: gt Valor lt - rnorm (100, 50, 3) mis datos tienen 1.5 millones de filas usando 100 aquí gt para ejemplo simple gt DateTime ltseq (from 915148800, to915156150, por 150) pasos de tiempo gt 1:50 a intervalos de 150 segundos gt DateTime 51 lt - 915156450 saltar una vez paso gt DateTime52: 100 lt-seq (de 915156600, a 915163800, por 150) Segundos gt gt x lt - cbind (Valor, DateTime) gt x lt - as. data. frame (x) gt xDateTime lt - as. POSIXct (xDateTime, originquot1970-01-01quot, tzquotGMTquot) gt x1 lt - xc (1: 23), recortar x para crear una comparación directa de DateTimes gt en x y x1 gt x, 3 lt - difftime (x1,2, x, 2, unitsquotminsquot) ignorar mensaje de advertencia gt colnames (x) 3 lt - quotintervalquot gt x24: nrow (X), 3 lt - x1: (nrow (x) -23), el intervalo de 3 set es el número gt de minutos entre n-23 y n. Gt 57.5 indica que no hay vacíos en la hora anterior hasta e incluyendo gt n. Gt gt57.5 indica un espacio en las n-23 filas anteriores. Gt x1: 23,3 lt - 0/0 NaN asignado a las primeras 23 filas para no tomar el promedio de gt de la primera hora. Gt como esperado, la fila 51: 73 indica un intervalo, es decir, el intervalo gt 57,5 ​​gt gt índice lt - que (x, 3 57,5) que las filas no tienen lagunas en la hora anterior gt gt bucle para calcular 1 hora de media móvil, Son gt completo gt para (i en 1: longitud (índice)) gt x indexi, 4 lt - mean (xindexi-23,1.xindexi, 1) gt gt gt Este bucle funciona en este ejemplo simple, pero esto toma MUY tiempo Para gt ejecutar en x con 1,5 millones de filas. Más de 1 hora de funcionamiento y todavía no gt completo. También intenté aumentar la memoria. limit a 4095, pero todavía muy gt lento. 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