Hull bewegende gemiddelde - indicador para Meta Trader 4 Beskrywing: Die Hull bewegende gemiddelde (HMA), wat ontwikkel is deur Alan Hull, is 'n baie vinnige en gladde bewegende gemiddelde wat amper verdwyn lag heeltemal en bestuur te verbeter glad terselfdertyd. Vir wat, Alan het 'n vergelyking vir die berekening van hierdie bewegende gemiddelde soos volg: LWMA [vierkantswortel (tydperk), (2 * LWMA (tydperk / 2, prys) - LWMA (tydperk, prys)] Met hierdie slim vergelyking, Alan het 'n baie vinnige bewegende gemiddelde dat dit baie meer reaktief om die prys aksie. Vir 'n volledige uiteensetting van hoe dit werk wat jy kan besoek: http://alanhull. com/hull-moving-average Jy kan dit gebruik in twee hoof maniere: Die gebruik van slegs een HMA: Wanneer die HMA sy helling verander, dit is 'n goeie tyd gereed vir inskrywing lang of kort na gelang van die rigting van die helling verandering te wees. Altyd op soek na 'n goeie opstel, soos kandelaar patroon of tempo van ondersteuning-weerstand gebied. Met behulp van twee HMAS: met die tipiese kruis van gemiddeldes, bv HMA (9) en HMA (25). Met inagneming van die dieselfde wat hierbo gesê. Ook jy kan gebruik dit graag uit sein wanneer dit sy helling verander (as jy net een HMA gebruik of wanneer jy gebruik twee met die verandering in die helling van die vinnige HMA). Soos alle bewegende gemiddeldes, beteken dit nie goed werk in verskeidenheid markte omdat dit baie valse inskrywings gee. Ek het die kode gemaak sodat jy die tipe bewegende gemiddelde gebruik word in die berekeninge kan verander (maar dit sal reeds nie 'n ware Hull bewegende gemiddelde wees) en die toepassing prys. Ek hou van die tipiese prys gebruik om in ag te neem wat in elke kers gebeur. In die kode in die gedeelte "Custom aanwyser inisialisering funksie", sal jy die lyn te sien: As jy DRAW_LINE skryf, sal jy 'n ander lyn op die grafiek wat hierdie deel van die vergelyking verteenwoordig sien: MACD Forest Funksie Naam: macd_forest Tags: Geen Kategorie: Trend Die MACD Forest vertoon die verskil tussen MACD en die sneller lyn. Die bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie aanwyser bereken bewegende gemiddeldes wat kan monitor en sein tendense. Dit is beide 'n tendens volgende aanwyser sowel as 'n ossillator. Die bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie aanwyser bereken twee eksponensiële bewegende gemiddeldes van die lengtes gespesifiseer deur die insette mov1 en mov2. Die verskil tussen hierdie twee gemiddeldes word dan getrek as die MACD. Hierdie waarde word ook gemiddeld vir die aantal bars wat deur die insette sneller en dan getrek as die Trigg. Ten slotte, is die verskil tussen die MACD en die Trigg bereken en vertoon as die MACD Forest. As 'n tendens volgende aanwyser, kan die MACD soortgelyke geïnterpreteer om ander bewegende gemiddeldes. Wanneer die MACD kruisies bo die MACD Gemiddeld, kan 'n uptrend word begin, dui op 'n koopsein. Aan die ander kant, wanneer die MACD kruisies onder die Trigg, 'n verslechtering neiging kan begin. As 'n ossillator, kan die MACD sein oorgekoop en oorverkoopte voorwaardes. Link: http://www. investopedia. com/terms/m/macd. asp Bedienerprobleem in '/ Glossary' Aansoek. looptydfout Beskrywing: 'n Aansoek fout op die bediener. Die huidige persoonlike fout instellings vir hierdie aansoek te verhoed dat die besonderhede van die aansoek fout verhoed dat afstand beskou (om veiligheidsredes). Dit kan egter gesien word deur blaaiers wat uitgevoer word op die plaaslike bediener masjien. Besonderhede: Om die besonderhede van hierdie spesifieke fout boodskap in staat stel sigbaar op afgeleë masjiene te wees, moet jy 'n & lt; customErrors & gt; tag binne 'n & quot; Web. config & quot; konfigurasielêer geleë in die hoofdmap van die huidige web-program. Dit & lt; customErrors & gt; tag moet dan sy & quot; af & quot; kenmerk om & quot; Off & quot ;. Notes: Die huidige fout bladsy wat jy sien kan vervang word deur 'n persoonlike fout bladsy deur die wysiging van die & quot; defaultRedirect & quot; kenmerk van die aansoek se & lt; customErrors & gt; opset tag om te verwys na 'n persoonlike fout bladsy URL. Running gemiddelde in Python Is daar 'n pythonic manier om op te bou 'n lys wat 'n lopende gemiddeld van 'n funksie bevat? Na die lees van 'n prettige klein stukkie oor martians, black boxes, en die Cauchyverspreiding. Ek het gedink dit sou pret wees om 'n lopende gemiddeld van die Cauchyverspreiding myself te bereken: Ek dink dat hierdie benadering werk, maar ek is nuuskierig of daar 'n meer elegante benadering tot die opbou van wat running_avg lys as die gebruik van lusse en tellers (bv lys begripstoetse) kan wees. Daar is 'n paar verwante vrae, maar hulle spreek ingewikkelder probleme (klein venster grootte, eksponensiële gewig) of is nie spesifiek vir Python: Hierdie bydraes is van Mike Bruns, wêreldklas handelaar. helder denke en kaarte Mike se toegelaat vir baie handelaars om uiteindelik & quot; kry dit & quot ;. Sy vrygewige deel en leer het my gehelp my vlak van handel in te samel. Versterking van die konsepte van die handel met die tendens, sy kennis van die verband mark en ander markte. Mike gee ook na die mark ure seminare vir lede, hulle is 'n uitsondering. My persoonlike dank Mike. NQoos As dit nog steeds nie. kies vandag om te verander. Dit kletskamer is nou gesluit Plek: met die tendens Die MACD is 'n momentum aanwyser saamgestel uit twee bewegende gemiddeldes, 'n vinnige Line (FL), 'n stadige Line (SL). 'N basislyn (BL) is die derde komponent van die standaard MACD. Die waardes wat gebruik is. 3, 11, 16 Ons vergelyk die verhoudings van die drie lyne mekaar om vas te stel die opstel van 'n "sone van geleentheid." Sodra in die sone, die prys bars besluit die punt van die inskrywing. Die grafiek plotte die bewegende gemiddelde (MA). Ek verkies om die 30-tydperk geweegde bewegende gemiddelde. Die 20-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde is ook goed. riglyne Ons is op soek na die handel te neem in die rigting van die bewegende gemiddelde (MA). Die stadige Line (SL) het gekruis oor die basislyn (BL) in die rigting van die bewegende gemiddelde (MA). Die Fast Line kruise oor die Slow Line in die teenoorgestelde rigting. Op hierdie punt, is ons op soek na en verwag 'n konserwatiewe opstel. In plaas daarvan, die pryse te keer terug na die rigting van die bewegende gemiddelde en die Fast Line draai in die rigting van die bewegende gemiddelde. Alle sonder die Fast Line kruising oor die basislyn om die opstel van die konserwatiewe sone. Daar is geen tyd of plek om 'n einde te stel of stop te beperk. Ons betree dadelik by die mark in die rigting van die bewegende gemiddelde. Ons plaas ons aanvanklike stop verlies aan die teenoorgestelde kant van die laaste voltooide prys bar. Die uitgang vir wins is gebaseer op die prys aksie soos dit ontwikkel en die verhouding van die inskrywing in hierdie tyd raam met die groter tydsbestek. In hierdie voorbeeld van die Eurocurrency, die MA is af so ons is op soek om te verkoop. Ons pas 'n mooi MACD Konserwatiewe verkoop en laat ons kyk of ons 'n ander een kan kry. Die SL & lt; BL. Die FL & gt; SL maar draai voor die bereiking van die BL. Ons verkoop aan die mark op een van die prys bars aangedui deur die twee pyle. Dit hang af van hoe vinnig ons by die erkenning wat nou net gebeur. En ons is kort die mark. XLSTAT bied 'n wye verskeidenheid van ARIMA modelle soos ARMA (outoregressiewe bewegende gemiddelde), ARIMA (outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde) of SARIMA (Seisoene outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde). ARIMA modelle Die modelle van die familie ARIMA toelaat om te verteenwoordig in 'n sintetiese manier verskynsels wat wissel met die tyd, en om toekomstige waardes te voorspel met 'n vertrouensinterval regoor die voorspellings. Die wiskundige skryf van die ARIMA modelle verskil van een outeur aan die ander kant. Die verskille raak die meeste van die tyd die teken van die koëffisiënte. XLSTAT is met behulp van die mees algemeen skryf, wat gebruik word deur die meeste sagteware. As ons definieer deur Xt n reeks met gemiddelde & mikro ;, dan as die reeks is veronderstel om 'n ARIMA (p, d, Q) (P, D, Q) se model volg, kan ons skryf: [Yt = (1 & ndash; B) D (1 & ndash; Bs) D Xt - & mikro; ; & Phi; (B) en Oslash; (Bs)) yt = & theta; (B) en Theta; (Bs) ZT, ZT & infin; N (0, & sigma; 2)] [& Phi; (z) = 1 & ndash; & Sigma; pi = 1 & Phi; i Zi, & Oslash; (z) = 1 & ndash; & Sigma; pi = 1 & Oslash; i Zi; & Theta; (z) = 1 + & Sigma; Qi = 1 & theta; i Zi, & Theta; (z) = 1 + & Sigma; Qi = 1 & Theta; i Zi] p is aan die orde van die outoregressiewe deel van die model. Q is aan die orde van die bewegende gemiddelde deel van die model. d is die breukmetodes einde van die model. D is die breukmetodes einde van die seisoen deel van die model. s is die tydperk van die model (byvoorbeeld 12 As die data is maandelikse data, en as 'n mens opgemerk 'n jaarlikse periodisiteit in die data). P is aan die orde van die outoregressiewe seisoenale deel van die model. Q is aan die orde van die bewegende gemiddelde seisoenale deel van die model. Opmerking 1: die Yt proses is oorsaaklike as en slegs as vir enige Z sodanig dat | Z | & le; 1, f (z) & ne; 0 en Q (Z) & ne; 0. Opmerking 2: Indien D = 0, die model is 'n ARIMA (p, d, q) model. In daardie geval, P, Q en s word beskou as nul. Opmerking 3: As d = 0 en D = 0, die model vereenvoudig tot 'n ARMA (p, q) model. Opmerking 4: As d = 0, D = 0 en q = 0, die model vereenvoudig tot 'n AR (p) model. Opmerking 5: As d = 0, D = 0 en p = 0, die model vereenvoudig tot 'n MA (Q) model. verklarende veranderlikes XLSTAT kan jy in ag neem verklarende veranderlikes deur middel van 'n lineêre model. Drie verskillende benaderings is moontlik: OLS: 'n lineêre regressiemodel is toegerus met behulp van die klassieke lineêre regressie benadering, dan is die residue is geskoei met behulp van 'n (S) ARIMA model. CO-LS: As d of D en S is nie nul, die data (insluitend die verklarende veranderlikes) is differenced, dan is die ooreenstemmende ARMA model is toegerus terselfdertyd as die lineêre model koëffisiënte met behulp van die Cochrane en ORCUTT (1949) benadering . GLS: 'n lineêre regressiemodel toegerus, dan is die residue is geskoei met behulp van 'n (S) ARIMA model, dan moet ons lus terug na die regressie stap, ten einde die waarskynlikheid van die model te verbeter deur die verandering van die regressiekoëffisiënte behulp van 'n Newton-Raphson benadering. Let wel: indien geen breukmetodes versoek (d = 0 en D = 0), en as daar geen verklarende veranderlikes in die model, die konstante van die model is bereken volgens CO-LS. beskrywing uitset = tsmovavg (tsobj. se ', lag, dowwe) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset = tsmovavg (tsobj. 'e', timeperiod, dowwe) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18,18%. (2 / (timeperiod + 1)). tsobj - Finansiële tydreekse voorwerp voorwerp lag - Nommer van vorige datapunte positiewe getal vektor - stel waarnemings vektor of matriks Stel waarnemings wat as 'n vektor of matriks. dowwe - dimensie te bedryf saam positiewe heelgetal met waarde 1 of 2 Dimension te bedryf saam, wat as 'n positiewe heelgetal met 'n waarde van 1 of 2. dowwe is 'n opsionele insette argument, en as dit nie gebruik word as 'n inset, is die verstek waarde 2 aanvaar. Die standaard van dowwe = 2 dui op 'n ry-georiënteerde matriks, waar elke ry is 'n veranderlike en elke kolom is 'n waarneming. Global en Europese temperatuur Aanwyser kodes: CSI 012. Zuivere CLIM 001 sleutel boodskappe Die globale (land en see) gemiddelde toename temperatuur tussen 1850 en 2010 was 0,81 0 C die gebruik van gekombineerde sentrum UK Met Office Hadley en Universiteit van East Anglia - Climate Navorsingseenheid HadCRUT3 dataset in vergelyking met die 1850-1899 tydperk gemiddelde temperatuur en 0.89 0 C die gebruik van Goddard Instituut vir Space Studies - GISS dataset in vergelyking met die 1880 - 1899 tydperk gemiddelde temperatuur. Alle gebruik temperatuur rekords toon die 2000s dekade (2001-2010) was die warmste dekade. Vir die HadCRUT3 en GISS datastelle die tempo van die wêreldwye gemiddelde het toegeneem van ongeveer 0.06 0 C per dekade afgelope 100 jaar, tot 0,18 - in die afgelope dekade 0,22 0 C. Die beste skattings vir geprojekteerde aardverwarming in hierdie eeu is 'n verdere styging in die globale gemiddelde temperatuur 1,8-4,0 0 C vir verskillende scenario's wat geen verdere aanvaar / bykomende stappe om emissies te beperk. Die teiken globale temperatuur EU word geprojekteer wat oorskry moet word tussen 2040 en 2060, met inagneming van al ses IPCC scenario. Europa Europa het meer as die wêreldwye gemiddeld warm. Die gemiddelde temperatuur vir die Europese grondgebied vir die afgelope tien jaar (2001 - 2010) was 1,2 ° C bo die 1850-1899 gemiddeld en vir die gekombineerde land en see area 1.0 ° C hierbo. Met inagneming van die terrein, 8 uit die laaste 13 jaar was een van die warmste jare sedert 1850. Hoë-temperatuur uiterstes soos 'n warm dae, tropiese nagte, en hittegolwe het meer dikwels, terwyl lae - temperatuur uiterstes (bv koue, ryp dae) in Europa minder gereeld geword. Die gemiddelde lengte van die somer hitte golwe oor Wes-Europa verdubbel oor die tydperk 1850-2010 en die frekwensie van warm dae byna verdriedubbel. Die gemiddelde jaarlikse temperatuur in Europa word geprojekteer om te styg in hierdie eeu met die grootste verwarming oor Oos - en Noord-Europa in die winter, en oor Suid-Europa in die somer. Hoë temperatuur gebeure in Europa, insluitend temperatuur uiterstes soos hittegolwe word geprojekteer om meer gereeld, intense en langer geword hierdie eeu, terwyl die winter temperatuur variasie en die getal van die koue en ryp uiterstes word geprojekteer om verdere verminder. Volgens die projeksies, is die meeste geraak Europese streke gaan die Iberiese en die Apennijnen Skiereiland en Suid wees - Oos-Europa. Wat is die tendens en tempo van verandering in die Europese jaarlikse en seisoenale temperature? Beweeg na Puerto Rico Of dit nou vir skool, werk of om enige ander rede, beweeg na Puerto Rico verg baie koördinasie. Voor die aankoop van 'n eenrigting kaartjie na die eiland, daar is 'n baie wat jy moet weet voordat jy daar aankom. Hier is 'n paar basiese beginsels te kry wat jy begin. Stuur 'n motor By die oorweging van die vervoer van motors, meubels en ander groot huishoudelike items oor land en see, onthou dat dit meer ekonomies om sekere items te verkoop as wat dit is om hulle te stuur kan wees - byvoorbeeld, ouer motors ter waarde van minder as 'n duisend dollar. Stuur 'n motor of huishoudelike items neem gewoonlik van 7 tot 14 dae, in die veronderstelling dat die versoek ontvang is ten minste 'n 1 tot 2 weke voor die tyd. Gaan met jou plaaslike Marines vrag maatskappy of 'n gemagtigde vragmotor maatskappy vir skedules en pryse. Daarbenewens, kontak die Kantoor van aksyns belasting op (787) 721-6237 of (787) 721-0338 in Puerto Rico om 'n geskatte bedrag bekom vir die aksyns belasting wat jy nodig het om te betaal vir jou voertuig na die eiland te bring. Jy sal nodig hê om inligting voertuig voorsien: fabrikaat, model, jaar, outomatiese / standaard, en aantal deure. Nommerplate is nie oordraagbaar nie. Lisensie plakkers hernu elke jaar op watter tyd wat jy sal hê om te betaal $ 35 jaarlikse fooi vir geen skuld versekering en $ 65 vir jaarlikse registrasie. Vir meer inligting kontak die Departamento de Transportaci & oacute; N y Obras tollenaars (www. dtop. gov. pr) by (800) 981-3021 of (787) 729-2929. Lewenskoste Die koste van die lewe in Puerto Rico indeks gemiddeld 79,11, ver onder die nasionale gemiddeld van 100 (ACCRA Koste van die lewe indeks, 2013). Huispryse in Puerto Rico is vergelykbaar met Miami of Los Angeles, maar eiendomsbelasting is aansienlik laer as die meeste plekke in die VSA. Die eiendomsmark in Puerto Rico floreer as gevolg van bevolkingsgroei. Makelaars is 'n goeie beginpunt vir die huur of aankoop van eiendom. Koerante advertensies en die Internet is 'n ander moontlike manier om behuising te vind. Daar is duisende van eiendom advertensies wat elke dag in koerante, webwerwe en tydskrifte. 'N dinamiese ruimtelike gewig Matrix en gelokaliseerde Space & ndash; Tyd outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde vir netwerk modellering geografiese Analise Hoe om aan te haal Cheng, T. Wang, J. Haworth, J. Heydecker, B. en Chow, A. (2014), 'n dinamiese ruimtelike gewig Matrix en gelokaliseerde Space & ndash; Tyd outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde vir netwerk modellering. Geografiese Analise, 46: 75 & ndash; 97. doi: 10,1111 / gean.12026 inligting oor die outeur SpaceTimeLab, Departement Siviele, Omgewing en Geomatic Engineering, University College London, London, VK
No comments:
Post a Comment