Promedio Móvil Ponderado Código Java

MetaTrader 5 - Indicadores QWMA - promedio móvil ponderado cuadrático - indicador para MetaTrader 5 Esta es la versión regular de QWMA (lo que solía significar media móvil ponderada cuadrática). La parte cuadrática no se mantiene más, pero el nombre se mantiene. El cambio lo hizo capaz de calcular pesos arbitrarios, y es por eso que no es (simplemente) qwma más, pero como la idea original vino de eso, el nombre permaneció. Tiene la opción de usar niveles flotantes o no (si el período de niveles flotantes se establece en lt 1, los niveles se ignorarán y el color cambiará automáticamente a coloración en pendiente) tiene una opción de diferentes cambios de color para ayudar en las decisiones - cambio de color En el cambio de pendiente, cruzada de nivel medio o cruzada de nivel exterior misma configuración es utilizada por las alertas que ya forman parte del indicador y es multitemporal Se puede explorar el conjunto habitual (22 tipos) de precios y el conjunto habitual de alertas , Sonidos, correos electrónicos, notificaciones push - en la barra todavía abierta o ya cerrada) El parámetro de velocidad de la qwma que se puede experimentar con. Los ajustes comunes: 0 - para el promedio móvil simple 1 - para el promedio móvil ponderado lineal 2 - para el promedio móvil ponderado cuadrático Sin embargo, como la velocidad no tiene que ser entero, se pueden usar todos los valores entre esos valores y valores mayores que esos valores , Y que hace que sea un número ilimitado de algún tipo de nuevos tipos promedio (el período de cálculo nunca se modifica) Tema: Promedios móviles ponderados Promedios móviles ponderados Me gustaría aprender acerca de lo que creo que se llaman medias móviles ponderadas para algún software que estoy trabajando en. Necesito una manera de estimar la habilidad de las diferentes habilidades a través del tiempo y cómo responden a la práctica. Los puntos de datos son principalmente binarios en respuesta a una prueba, prueba o ensayo: 1correcto, 0incorrecto. Por lo tanto, un flujo de datos típico podría ser: 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 Después de cada resultado, quiero calcular un promedio móvil ponderado que da más peso a la más reciente Resultados y menos a los más antiguos en una manera gradualmente decreciente. Me surgió un método que parece funcionar, pero no tengo ninguna teoría para respaldarlo y me pregunto si hay algo mejor. En mi método, elijo un factor de descuento, F, 0ltFlt1. Descuento el resultado anterior por F, el anterior por F2, y así sucesivamente. A continuación, sumar todos los y dividir por la suma de los factores de descuento (1FF2.). A1 X1 A2 (X1F X2) / (F1) A3 (X1F2 X2FX3) / (F2F1) Después de algún álgebra, hice una fórmula para calcular AN y sólo tener que almacenar el numerador y el denominador del AN - 1. NumerN NumerN-1F XN DenomN DemonN-1 F (N-1) UN NumerN / DenomN Esto parece funcionar bastante bien. El siguiente ejemplo muestra 10 resultados en los que el nivel de habilidad mejora constantemente. X1 es una falta, luego un hit, luego una falta, luego 2 hits, luego una falta, luego 4 hits. El promedio general es 0.70. Si establezco mi factor de descuento, F, a 1, coincide exactamente con la media. Es decir, todos los valores tienen peso completo. Si F0, sólo se cuenta el valor más reciente, por lo que el promedio móvil es sólo el último valor. En el medio, los valores de F distorsionan el promedio móvil de una manera u otra. ¿Puede alguien decirme si esto es una buena solución ¿Hay algo malo con él ¿Hay algo mejor Re: Promedios móviles ponderados No estoy seguro acerca de la quotgoodnessquot de la misma. Pero una manera de calcular una media móvil ponderada, que es popular en acciones se llama una media móvil exponencial. Da más peso a las observaciones recientes, como usted está después. Lo siento de poner un enlace wikipedia aquí, pero no estoy seguro de cuánta teoría te interesa: en. wikipedia. org/wiki/Movingaverage Si estás más interesado en la aplicación que la teoría que está llena de xs y subíndices: stockcharts / school /doku. p. Ovingaverages Parece una cosa que usted necesita considerar con una media móvil ponderada, es cuánto quotlagquot desea que su promedio de tener. ¿O qué tal, has considerado esto: en lugar de tomar un promedio (simple) de cada observación que tienes, ¿por qué no tomar un promedio (simple) de las últimas 10 observaciones que pondría más peso en las observaciones recientes (pero con el costo que Usted ignora observaciones más viejas). Es una buena pregunta, cómo determinar cuál es mejor. Todas las cosas son conocidas porque queremos creer en ellas. La Biblioteca de Análisis Técnico Original TA-SDK es nuestro Kit de Desarrollo de Software de Análisis Técnico original, lanzado a los desarrolladores de software en 1997. Después de ganar numerosos premios de la revista Futures y la revista Stocks Commodities por velocidad y TA-SDK se ha actualizado constantemente durante los años para apoyar todos los indicadores técnicos más últimos. TA-SDK ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones comerciales en tiempo real en un tiempo récord. El TA-SDK es flexible y potente. Todos los indicadores son completamente personalizables. Por ejemplo, con sólo unas pocas líneas de código, puede calcular una CMO suavizada basada en el suavizado de Welles, una media móvil triangular, simple, exponencial, ponderada, ajustada por volumen o VIDYA. A continuación, puede tomar el CMO suavizado y ejecutarlo a través de la regresión lineal, y puede tomar esa salida y ejecutar a través de otro indicador, como ADX, por ejemplo. Las limitaciones de TA-SDK No hay ninguna. TA-SDK está disponible en varias formas. Viene como una biblioteca C para Windows y Linux. Una versión. NET está disponible para Windows y Windows RT. Otra versión está disponible en el Objetivo C para iOS. Hay otras dos versiones disponibles para Java y JavaScript. TA-SDK es la iluminación rápida, capaz de calcular los indicadores a una tasa de decenas de millones de registros por segundo. Utilizando los indicadores técnicos de TA-SDK, puede desarrollar aplicaciones comerciales, escáneres de valores, asesores expertos, aplicaciones de prueba de retroceso y más. Indicadores Técnicos Rangos Fractales del Caos Parabólico SAR Alto Bajo Promedio Promedio Análisis de Correlación de la Envoltura Alto Menos Bajo Precio Mediano Precio Típico Volumen ROC Ponderado Cerrar Índice de Swing Acumulativo Índice de Canales de Mercancía de Chaikin Índice de Canales de Mercancías Índice de Masa Relativa Índice de Masa Índice de Flujo de Dinero Índice de Volumen Negativo Balance Balance Rendimiento Índice Positivo Volumen Índice Precio Volumen Tendencia Índice de Fuerza Relativa Índice de Swing Índice de Volumen de Comercio Regresión R-cuadrado Regresión Pronóstico Regresión Pendiente Regresión Intercepto Serie de Tiempo Aroon Aroon Oscilador Caos Oscilador Fractal Oscilador Chaikin Volatilidad Volatilidad Histórica Chande Momentum Oscilador Precio Detrended Oscilador DI DI - ADX ADXR Facilidad Del Movimiento MACD Precio ROC Desviación Estándar Bollinger Bandas (alto, bajo, mediano) Prime Numbers Bandas Momentum Precio Oscilador True Range Ultimate Oscilador Vertical Horizontal Filtro Volumétrico Oscilador Williams Distribución de la Acumulación Williams R Media Exponencial Movimiento Promedio Moderado Movimiento Promedio Movimiento Promedio Triangular Promedio Variable Promedio móvil VIDYA Promedio móvil ponderado Welles Wilder Smoothing Anciano Ray Bull Power Anciano Ray Bear Power Índice de fuerza de los ancianos Thermometer Elder Ehlers Fisher Transformación Keltner Channel Market Índice de facilitación Schaff Trend Cycle QStick Stoller Canales de alcance promedio (STARC) Centro de gravedad Coppock Curve Chande Forecast Oscillator Gopalakrishnan Índice de rangos Oscilador de volumen de Klinger Oscilador bastante bueno Avanzado MACR RAVI Random Walk Índice Twiggs Money Flow Comenzar con TA-SDK