Moving average calculation in sql

Neste post, eu mostro um truque para fazer cálculo de média móvel (pode ser estendido para outras operações que exigem funções de janelas) que é super rápido. Muitas vezes, os analistas SAS precisam realizar cálculos de média móvel e existem várias opções pela ordem de preferência: 1. PROC EXPAND 2. DATA PASSO 3. PROC SQL Mas muitos sites podem não licenciados SAS / ETS para usar PROC EXPAND e fazer média móvel Em DATA STEP requer alguma codificação e é propenso a erros. PROC SQL é uma escolha natural para programadores júnior e em muitos casos de negócios a única solução, mas o SAS SQL PROC não possui funções de janelas que estão disponíveis em muitos DBs para facilitar o cálculo da média móvel. Uma técnica que as pessoas costumam usar é CROSS JOIN, que é muito cara e não é uma solução viável para um conjunto de dados de tamanho médio. Neste post, eu mostro um truque para fazer cálculo de média móvel (pode ser estendido para outras operações que exigem funções de janelas) que é super rápido. Considere o cálculo da média móvel mais simples onde as observações K de arrasto estão incluídas no cálculo, a saber MA (K), aqui nós ajustamos K5. Primeiro, geramos um dado de 20 obs, onde o ID da variável deve ser usado para o windowing ea variável X deve ser usada no cálculo do MA, e então aplicamos o CROSS JOIN padrão para examinar primeiro os dados resultantes, Non-Grouped, apenas Para entender como alavancar a estrutura de dados. A partir do conjunto de dados resultante, é difícil encontrar uma pista, agora vamos classificar por quotbidquot coluna neste conjunto de dados: a partir desta triada dados, é claro que nós realmente don39t tem CROSS JOIN todo o conjunto de dados originais, mas em vez disso, Podemos gerar um conjunto de dados de quotoperationquot que contém o valor de diferença e deixar o conjunto de dados original CROSS JOIN com este conjunto de dados de quotoperationquot muito menor e todos os dados que precisamos usar para o cálculo de MA estarão lá. Agora vamos fazer isso: CROSS JOIN dados originais com quotoperationquot dados, classificar por (a. idops), que é realmente quotbid39 no conjunto de dados classificados Note que no código acima, é necessário ter ax multiplicar por b. weight para que os dados Pode ser inter-leaved, caso contrário o mesmo valor X da tabela original será saída e MA cálculo será falha. A variável de peso explícito realmente acrescenta mais flexibilidade ao cálculo de MA inteiro. Ao configurá-lo para ser 1 para todos os obs resultam em um simples cálculo de MA, atribuir pesos diferentes ajudará a resolver MA mais complexa computação, tais como dar outras observações menos peso para um MA decaído. Se for necessário um parâmetro K diferente nos cálculos de MA (K), somente o conjunto de dados de operação precisa ser atualizado, o que é um trabalho trivial. Agora, o modelo de código real para o cálculo do MA (K) será: Com este novo método, é interessante compará-lo com o auto caro CROSS JOIN, bem como a PROC EXPAND. Na minha estação de trabalho (Intel i5 3.8Ghz, 32GB de memória, 1TB 72K HDD), auto CROSS JOIN é proibitivamente longo em tempo de execução (se os dados são grandes), enquanto o novo método usa apenas 2X tanto tempo como PROC EXPAND, ambos os consumos de tempo são Trivial comparando a auto CROSS JOIN. O consumo de tempo mostrado abaixo está em quotsecondquot. Abaixo está o código leitores podem executar e comparar-se. Postado em 10 de maio de 2017 por Liang Xie Programação SAS para Mineração de DadosEstou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel. Para cada registro na minha opinião, eu gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média para esta seleção. As colunas de exibição são as seguintes: TransactionID é exclusivo. Para cada TransactionID. Eu gostaria de calcular a média para o valor da coluna, sobre os anteriores 250 registros. Portanto, para TransactionID 300, coletar todos os valores de 250 linhas anteriores (exibição é ordenada decrescente por TransactionID) e, em seguida, na coluna MovAvg escrever o resultado da média desses valores. Eu estou olhando para coletar dados dentro de um intervalo de registros. Perguntou Oct 28 14 em 20: 58Como calcular uma média móvel SQL sem uma atualização de cursor: Se você estiver trabalhando com as versões mais recentes do SQL Server, você pode usar as funções de janelas para realizar a mesma coisa. Eu postei o código atualizado no final do post. Para este vídeo, eu ainda gosto do processo de pensamento de ancorar a uma data. Vídeo: média móvel de 3 dias em SQL Uma maneira eficiente de calcular uma média móvel em SQL usando alguns truques para definir âncoras de data. Há debates sobre a melhor maneira de fazer um SQL Moving Average no SQL Server. Algumas pessoas pensam que há momentos em que um cursor é mais eficiente. Outros acham que você pode fazer tudo de uma maneira baseada em set sem o cursor. No outro dia eu estava indo para calcular uma média móvel e meu primeiro pensamento foi usar um cursor. Eu fiz algumas pesquisas rápidas e encontrei esta pergunta do fórum: Moving Average no TSQL Há uma postagem que mostra uma subconsulta com uma data de âncora para ajudar a encontrar o offset de 1 e 2 dias. Aqui está o script que você pode usar para testar o resultado final do SQL Moving Average de 3 dias. Aqui está a consulta final. Aqui está a consulta que você usaria com o SQL Server 2017. Compartilhe isso: Código SQL Server T-SQL para calcular uma média móvel Por: Dallas Snider Leia comentários Dicas relacionadas: Mais Funções - User Defined UDF Problema Como posso suavizar os dados em um Coluna com uma média móvel em T-SQL Você pode por favor andar através de um exemplo no SQL Server com código T-SQL Como podemos validar os resultados Solução Os dados da série temporal podem ser intrinsecamente ruidosos e uma boa maneira de suavizar os dados é Calcular uma média móvel. Há uma série de maneiras de calcular uma média móvel em T-SQL, mas nesta ponta vamos olhar para uma maneira de calcular uma média móvel que define a janela de média x número de linhas por trás e x número de linhas à frente da corrente Linha de dados. A vantagem disso é que não há atraso no valor médio retornado eo valor da média móvel está na mesma linha com seu valor atual. Vamos começar criando uma tabela e carregando alguns dados usando o T-SQL abaixo. Temos 361 pontos de dados que criam uma onda senoidal barulhenta. Depois de carregar os dados, vamos executar o seguinte código T-SQL para selecionar todas as colunas, juntamente com o valor da média móvel. No código abaixo, o tamanho da janela média móvel é 15 (7 linhas que precedem a linha atual, mais a linha atual, mais as 7 linhas seguintes). A média móvel da coluna DataValue é retornada como a coluna MovingAverageWindowSize15. A cláusula ORDER BY é extremamente importante para manter os dados na ordem classificada adequada. Podemos copiar e colar os resultados no Excel para validar o cálculo está correto. Na imagem abaixo, a janela começa na célula C3 e termina em C17. A média móvel calculada pelo T-SQL nesta dica aparece na célula D10. A média calculada pelo Excel está na parte inferior e é igual ao valor em D10. Na figura abaixo, podemos ver os valores de dados originais plotados em azul com a média móvel plotada em vermelho. Próximas etapas Ajuste o tamanho da janela da média móvel para ver como a plotagem muda. Além disso, certifique-se de verificar essas outras dicas sobre T-SQL de mssqltips: Última atualização: 3/8 / 2017Calculando valores dentro de uma janela de rolagem em Transact SQL Dwain Camps Cálculo de valores dentro de uma janela de rolamento em SQL Qualquer momento que você precisa para combinar Valores em várias linhas em SQL, o problema pode ser desafiador, particularmente quando se trata de desempenho. Vamos nos concentrar no problema dos totais acumulados em doze meses, mas nossos métodos podem ser aplicados a qualquer janela de tempo (por exemplo, 3 meses) ou a médias e outras agregações em todas essas janelas de tempo também. Um total de rolamento para um mês é o total para esse mês mais os meses anteriores dentro da janela de tempo, ou NULL se você don8217t tem os valores para todos os meses anteriores dentro da janela de tempo. Nas versões anteriores do SQL Server, você teve que saltar através de alguns aros para chegar a um método que executa bem, mas SQL 2017 oferece alguns novos recursos que tornam mais simples. Em ambos os casos, existem várias soluções válidas. Que é mais rápido e mais eficiente We8217ll tentar responder a esta pergunta neste artigo. Nós estaremos trabalhando no SQL 2017. Se você gostaria de acompanhar, você pode usar o exemplo de consulta Queries. sql you8217ll encontrar anexado. Configuração de Dados e Declaração do Problema de Negócio Muitas vezes você se encontra com muitas transações dentro de um mês, mas no nosso caso nós vamos assumir que você já agrupou suas transações para cada mês. We8217ll atribuir a nossa PRIMARY KEY a um tipo de dados DATE e incluir alguns valores sobre os quais queremos acumular rolando doze meses totais. Isso também produz um plano de consulta ligeiramente diferente, de modo que estaremos interessados ​​em ver como seus resultados de desempenho se comparam a outras soluções propostas até agora. Tanto para soluções tradicionais, e minhas desculpas se eu passou a ignorar um dos seus favoritos, mas sinta-se livre para codificá-lo e adicioná-lo ao teste de desempenho arnês we8217ll presente mais tarde para ver como ele tarifas. Solução 5: Usando uma Atualização Quirky Se você nunca ouviu falar da Quirky Update (QU) e como ela pode ser aplicada a problemas como a execução de totais, eu recomendo fortemente que você tenha uma leitura deste notável artigo por MVP do SQL Jeff Moden. Intitulado Resolvendo os Problemas de Total Total e Ordinal Rank. Antes de continuar, devemos observar que existem aqueles que insistem que o método QU representa um comportamento indocumentado do SQL Server e, portanto, não é confiável. Podemos dizer que a sintaxe é claramente descrita pela entrada MS Books On Line para a instrução UPDATE para versões SQL 2005, 2008 e 2017. Na verdade, ele vai para trás mais do que isso. Eu tenho usado com êxito no SQL Server 2000, mas ele foi herdado da Sybase e estava na primeira versão do SQL Server já lançado. Para os naysayers I8217ll dizer que o 8220undocumented8221 comportamento é, pelo menos, consistente em todas as versões e há provavelmente pouca razão para suspeitar que será depreciado ou alterar em versões futuras do MS SQL. Considere-se avisado Se você considerar usar uma QU para resolver qualquer problema, você precisa tomar cuidado com as muitas regras que se aplicam (também incluídas no artigo referenciado por Jeff). Os principais, que I8217ve manipulados nesta consulta, podem ser resumidos como: A tabela deve ter um índice agrupado que indica a ordenação das linhas de origem pelo período como você deseja que ele seja percorrido. A tabela deve ter uma coluna na qual você pode colocar o total agregado em execução. Quando você executar a atualização, você precisará bloquear a tabela usando a dica de consulta TABLOCKX para certificar-se de que ninguém mais obtém em qualquer INSERT s, DELETE s ou UPDATE s antes de you8217re através. Você deve impedir o SQL de tentar paralelizar a consulta usando a dica OPTION (MAXDOP 1). Uma vez que uma média de doze meses de rolamento é simplesmente um total em andamento disfarçado, podemos adicionar uma coluna à nossa tabela e aplicar uma consulta QU para fazer nosso cálculo. Devo confessar que isso parece um pouco confuso, com todas as variáveis ​​que você precisa para DECLARAR. Basicamente, o que estamos fazendo é manter o controle dos últimos doze (atraso) valores, a fim de remover o 12 º um (onde a coluna Rolling12Months é atribuído) a partir do que é, de outra forma um QU executando total como descrito no artigo Jeff8217s. Temos grandes esperanças para a sua velocidade, dado que é conhecido por ser o método mais rápido para resolver o problema de totais em execução. Mais uma vez, você deve convencer-se de que os resultados são consistentes com as soluções anteriores, e sim esta solução ainda se comporta o mesmo no SQL 2017. Se você estiver comigo até agora, você também pode estar se perguntando o que acontece se eu precisar calcular vários execução Doze meses em diferentes partições8221 Isso é relativamente simples para todas as outras soluções apresentadas, mas propõe um pouco de desafio usando o QU. A resposta para isso pode ser encontrada no arquivo de recurso anexado: Quirky Update Partitioned. sql. Soluções SQL 2017 Até agora, tudo o que fizemos funcionará no SQL 2008. A única coisa que we8217ve feito que não é suportada no SQL 2005 é as inicializações das variáveis ​​que DECLARE d na abordagem QU. Agora let8217s ver que novos recursos SQL 2017 tem que pode ser aplicado a este problema. Solução 6: Usando um Moldura de Janela Nossa primeira solução de SQL 2017 (6) mostra como usar uma moldura de janela que começa 11 linhas antes da linha atual, até a linha atual para SUM nossos resultados desejados. Mais uma vez, os resultados retornados são os mesmos, mas o plano de consulta é bastante diferente do que para a anterior solução SQL 2017, porém não é particularmente otimista que esta abordagem irá produzir uma alternativa razoavelmente eficiente devido ao número de 8220look-backs8221 necessário para fazê-lo funcionar . Comparação de desempenho dos métodos O teste real para ver como várias soluções executar é verificar os tempos de execução real em um servidor quiescent usando um arnês de teste com muitas linhas. Nosso arnês de teste é mostrado, juntamente com a forma como a Solução 1 e 2 foram modificadas (consulte os comentários no código) para: Inserir os resultados em uma tabela temporária, para evitar o impacto tempo decorrido de retornar as linhas para SQL Server Management Studio8217s resultados grade. Remova a aritmética DATE, porque ao gerar arnês de teste de multi-milhões de linhas, é difícil gerar muitos meses exclusivos, portanto a coluna da tabela Data foi revisada para ser um tipo de dados BIGINT. Para as soluções restantes (2 8211 6), temos graficado a CPU e os resultados de tempo decorrido de 1M, apesar de linhas de 4M. Interpretando os resultados decorridos e os tempos de CPU parecem ser consistentes entre os diferentes métodos em relação à sua ordenação. Todos parecem escalar de forma linear. A Quirky Update, supondo que você possa entendê-la e todas as suas regras associadas, parece ser a solução mais rápida disponível para resolver esse problema, mesmo considerando os novos recursos disponíveis no SQL 2017. Em SQL 2017, Compacto e elegante, mas ligeiramente trilhas a solução Quirky Update em todas as linhas que testamos. Esses resultados de teste parecem estar em conformidade com um teste anterior em totais em execução em SQL 8220Denali8221 CTP3 pelo mestre Microsoft Certified Wayne Sheffield em seu blog. Se você estiver preso a uma versão anterior do SQL (2005 ou 2008), e por algum motivo você não pode usar uma Atualização Quirky (por exemplo, se você não confiar nesse comportamento indocumentado), as soluções mais rápidas disponíveis são a CROSS APPLY TOP ou Usando uma correlacionada sub-consulta, como ambos os que parecia estar em um laço estreito em toda a linha. Parece que o 8220traditional8221 INNER JOIN é algo a ser evitado. Ele provavelmente só vai piorar se você precisa fazer aritmética de data dentro da cláusula JOIN8217s ON. Da mesma forma, usando uma tabela de Tally ou vários LAGs (SQL 2017) certamente não era o caminho a percorrer. Não exploramos soluções baseadas em CURSOR, mas você pode fazer o acompanhamento do artigo referenciado em totais em execução para ter uma idéia de como eles podem executar neste caso. Também vi algumas soluções que empregam uma Expressão de Tabela Comum recursiva (rCTE), mas eu certamente não apostaria em seu desempenho em comparação com as soluções QU ou window frame. Há muitas maneiras de calcular valores dentro de uma janela de rolagem em SQL e há alguns vencedores de desempenho claro entre eles. Esperamos que você tenha encontrado este guia para os métodos disponíveis interessante e informativo. Downloads Total: 30 Média: 4.6 / 5 Dwain Camps é gerente de projetos há muitos anos. Como o desempenho das aplicações pode ser um fator crítico de sucesso para os projetos, ele vem evangelizando sobre a necessidade de desenvolver um SQL de alta performance. Por mentoring e criação de artigos sobre SQL, ele espera treinar uma futura geração de engenheiros de software sobre as maneiras corretas e erradas para entregar código SQL. Ele também tem um interesse especial no desenvolvimento de soluções para problemas complexos e de uso intensivo de dados usando SQL de alto desempenho porque a natureza declarativa do SQL permite o desenvolvimento de soluções algoritmicamente únicas que as linguagens procedurais podem não ser capazes de fazer. Siga Dwain no Twitter Artigos relacionados Também em SQL Com a ascensão de bases de dados NoSQL que estão explorando aspectos de SQL para consultar e estão abraçando a transacionalidade completa, há um perigo dos modelos de documento-documento natureza hierárquica causando um conflito fundamental com a teoria relacional Nós Perguntou o nosso especialista relacional, Hugh Bin-Haad para expor uma área difícil para theorists. hellip banco de dados Leia mais Também no SQL Server Cada SQL Server Database programador precisa estar familiarizado com as funções do sistema. Estes vão desde o sublime (como rowcount ou identidade) para o ridículo (IsNumeric ()) Robert Sheldon fornece uma visão geral do mais comumente utilizado deles. Shellip Leia mais Também em T-SQL Programação Para poder fazer pleno uso de O catálogo do sistema para saber mais sobre um banco de dados, você precisa estar familiarizado com as funções de metadados. Eles economizam muito tempo e digitam ao consultar os metadados. Uma vez que você pegar o jeito dessas funções, o catálogo do sistema de repente parece simples de usar, como Robert Sheldon demonstra neste article. hellip Leia mais Também na programação T-SQL A forma como você formatar o código T-SQL pode afetar a produtividade do Pessoas que têm que posteriormente manter seu trabalho. Nunca é uma boa experiência ver o Código SQL, gritar Quem o diabo escreveu este código, e então perceber que era você. Grant dá alguns exemplos de má formatação e explica por que você nunca deve check-in mal formatado SQL code. hellip Leia mais Muito bom Grande artigo Fiquei surpreso que LAG () fez tão mal. Eu acho que cada invocação é feita separadamente em vez de fatorada para fora e otimizado como uma janela. Grande explicação Concordo, esta é uma ótima explicação de diferentes maneiras de calcular valores dentro de uma janela de rolamento. Se você testar esses exemplos no SQL 2017, você deve alterar o MyTable com o RollingTotalsExample. Obrigado, Sr. Camps Tally método Oi Dwain, eu notei que sua consulta tabela Tally estava causando um operador Table Spool e pensei que você pode considerar fazer a Tally parte de uma tabela Datas como este: SELECT GroupingDate, ValueMAX (CASE GroupingDate WHEN Date THEN aValue END), Rolling12MonthsCASE QUANDO ROWNUMBER () OVER (ORDER BY GroupingDate) lt 12 THEN NULL ELSE SUM (Valor) END INTO ResultsSoln2 FROM RollingTotalsExample a CROSS APPLY (mdash Remove os valores aritméticos DATE (Date) (Date2), (Date3), (Date4), (Date5), (Date6), (Date7), (Date8), (Date9), (Date10), (Date11)) c (GroupingDate) GROUP BY GroupingDate HAVING GroupingDate lt MAX (Data) ORDER BY GroupingDate (Desculpas se a formatação é ruim ndash sem pré-visualização) Esta mudança ainda wouldnrsquot torná-lo um concorrente, mas faz uma enorme melhoria para que queryhellip Obrigado pelos comentários Obrigado Joe e Nic. Irsquom feliz por você ter encontrado o artigo interessante. Joe: Eu também fiquei um pouco surpreso com os resultados do LAG e isso me faz pensar no que seria o ponto de equilíbrio. Talvez 3 meses pode não ser tão ruim, mas ainda é difícil acreditar que pode ser mais rápido do que o QU. Tally Tables MM: Por alguma razão, eu tenho uma preferência pessoal para tabelas de Tally in-line, mas seus resultados são interessantes se apenas para considerar para outros casos. Assistência com Mudança Anual Total Meu primeiro post. Eu preciso calcular o Total Anual Movente para o valor acima para os 12 meses precedentes, com este mês que é mês 12. Eu então necessito começar o total anual movente para os 12 meses antes deste. Com a idéia de ser comparar MAT para este mês com o mês correspondente no ano passado, e para cada mês anterior. Minha tentativa me deu isto: Com cte como (SELECT rNum ROWNUMBER () Sobre (order by Date). Date. Valor Rolling12MonthsCASE QUANDO ROWNUMBER () OVER (ORDER BY Date) gt 11 ENTÃO SUM (Valor) OVER (ORDER BY Date ROWS ENTRE (Selecione mRNum max (rNum) de cte) deMax Onde rNum entre mRNum ndash 23 e mRNum Com a capacidade de alterar a instrução Were para refletir se eu quero este ano ou o ano anterior. Meus dados reais tem a data como em Integer 201709 que eu acho que vai tornar a vida mais fácil para mim como eu posso subtrair 100 para obter o ano anterior. Excelente artigo e qualquer ajuda seria apreciada. Esta é a minha solução de trabalho (com algum ruído) mdash Rolling 12 meses totais usando SQL 2017 e uma moldura de janela IF OBJECTID (lsquotempdb..PreviousYearrsquo) IS NOT NULL DROP TABELA AnteriorAnterior Com cte como (SELECT rNum ROWNUMBER () Sobre (ordem por Data ) Valor Valor Rolling12MonthsCASE QUANDO ROWNUMBER () OVER (ORDER BY Date) gt 11 THEN SUM (Valor) OVER (ORDER BY Date ROWS ENTRE 11 ROUND ANTERIOR E ATUAL) END FROM RollingTotalsExample) Selecione pyRowNum ROWNUMBER () Over (order by mRNum ). . SStart mRNum ndash 24. EEnd mRNum ndash 12 em PreviousYear From cte, (Selecione mRNum max (rNum) de cte) deMax Onde rNum entre mRNum ndash 23 e mRNum ndash 12 mdash Rolando 12 meses totais usando SQL 2017 e um quadro de janela IF OBJECTID (lsquotempdb..ThisYearrsquo) IS NOT NULL DROP TABLE Este ano com cte como (SELECT rNum ROWNUMBER () Sobre (ordem por data) Data. Valor Rolling12MonthsCASE WHEN ROWNUMBER () OVER (ordem por data) gt 11 THEN SUM (Valor) OVER (ORDER BY Date ROWS ENTRE 11 LINHAS PRECEDENTES E CORRENTES) END FROM RollingTotalsExample) Selecione tyRowNum ROWNUMBER () Over (ordem por mRNum). . SStart mRNum ndash 11. EEnd mRNum em ThisYear From cte, (Selecione mRNum max (rNum) de cte) deMax Onde rNum entre mRNum ndash 11 e mRNum Selecione a partir ThisYear ty Left Join AnteriorYear py em ty. tyRowNum py. pyRowNum Estes podem funcionar Irsquom não perto de um comp Sql acesso agora para que eu canrsquot testá-lo (pode haver alguns erros de digitação / sintaxe). SELECT T. DateKey, AVG (T. ValueField) OVER (ODER BY T. DateKey ASC ENTRE 365 PREFERIDOS E E CORRENTE LINHA) AS YMAValueField FROM DataTable AS T ORDER BY T. DateKey ASC No caso AVG é uma das funções agregadas não suportado Com BETWEEN intervalo (eu sei SUM é suportado). SELECT T. DateKey, SUM (T. ValueField) OVER (ODER BY T. DateKey ASC entre 365 e precedente) / CASO quando DATEDIFF (DAY, StartDate, T. DateKey) lt 365 THEN DATEDIFF (DAY, StartDate, T Junte-se a mais de 200.000 profissionais da Microsoft e obtenha acesso completo e gratuito aos artigos técnicos, ao nosso boletim informativo da Simple Talk, duas vezes por mês, e às ferramentas SQL gratuitas. . Visite nossa biblioteca de padrões e práticas para saber mais sobre o gerenciamento do ciclo de vida do banco de dados. Descubra como automatizar o processo de criação, teste e implantação de alterações no banco de dados para reduzir o risco e tornar possíveis lançamentos rápidos. Últimos artigos avaliados em T-SQL Programming

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OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 biscoito, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 bolinho 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10.741.099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 bolinho 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 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Mas podemos apostar que você está se perguntando como usar correlações de moeda vai fazer o seu comércio mais bem sucedido Por que você precisa desta habilidade maravilhosa em sua bolsa de ferramentas trader8217s Existem várias razões: 1. Elimine o comércio contraproducente Utilizando correlações pode ajudá-lo a ficar fora de posições que irá cancelar cada Outro para fora. Como a tabela anterior e o exemplo explicam, sabemos que o EUR / USD eo USD / CHF se movem na direção oposta 100. A abertura de uma posição longa de EUR / USD e de USD / CHF longo é, então, inútil e às vezes cara. Além de pagar pela propagação duas vezes, qualquer movimento no preço levaria um par e o outro para baixo. Queremos que o nosso trabalho duro para pagar com algo 2. Alavancagem lucros 8230 Ou perdas. Você tem a oportunidade de dobrar-se em posições para maximizar lucros. Mais uma vez, let8217s ter em olhar o 1 semana EUR / USD e GBP / USD relação a partir do exemplo anterior. Estes dois pares têm uma correlação positiva forte com GBP / USD que segue atrás de EUR / USD praticamente passo para a etapa. Abrir uma posição longa para cada par seria, na verdade, como tomar EUR / USD e dobrar sua posição. Você basicamente está fazendo uso de alavancagem. Mucho lucro se tudo correr bem e muito perdas se as coisas correrem mal 3. Diversificar o risco Entender que as correlações existem também permite que você use diferentes pares de moedas, mas ainda aproveitar o seu ponto de vista. Em vez de trocar um par de moedas únicas o tempo todo, você pode espalhar seu risco através de dois pares que se movem da mesma maneira. Escolha os pares que têm uma correlação forte a muito forte (cerca de 0,7). Por exemplo, EUR / USD e GBP / USD tendem a se mover juntos. A correlação imperfeita entre estes pares de moedas dá-lhe a oportunidade de diversificar o que ajuda a reduzir o risco. Let8217s dizer you8217re bullish em USD. Em vez de abrir duas posições curtas de EUR / USD, você pode cortar um EUR / USD e um curto GBP / USD que o protegeriam de algum risco e diversificariam sua posição geral. No caso de o dólar dos EUA vender, o euro pode ser afetado em menor grau do que a libra. 4. Risco de hedge Embora hedging pode resultar em realização de lucros menores, também pode ajudar a minimizar as perdas. Se você abrir uma posição longa EUR / USD e começar a ir contra você, abra uma pequena posição longa em um par que se move frente a EUR / USD, como o USD / CHF. Principais perdas evitadas Você pode aproveitar os diferentes valores de pip para cada par de moedas. Por exemplo, enquanto EUR / USD e USD / CHF têm uma correlação inversa quase perfeita -1,0, os seus valores de pip são diferentes. Supondo que você troque um lote de 10.000 mini, um pip para EUR / USD é igual a 1 e um pip para USD / CHF é igual a 0.93. Se você comprar um mini lote EUR / USD, você pode HEDGE seu comércio comprando um mini lote de USD / CHF. Se o EUR / USD cair 10 pips, você seria para baixo 10. Mas o seu comércio USD / CHF seria até 9.30. Em vez de estar para baixo 10, agora you8217re apenas para baixo 0,70 Mesmo hedging soa como a maior coisa desde pão fatiado, ele tem algumas desvantagens. Se EUR / USD rallys, o seu lucro é limitado por causa das perdas de sua posição USD / CHF. Além disso, a correlação pode enfraquecer a qualquer momento. Imagine se o EUR / USD cair 10 pips, e USD / CHF só sobe 5 pips, permanece plana, ou heck, também cai Sua conta será sangrando mais vermelho, então você vai gostar. Portanto, tenha cuidado ao se proteger 5. Confirme fugas e evite falhas Você pode usar correlações de moeda para confirmar seus sinais de entrada ou saída de comércio. Por exemplo, o EUR / USD parece estar testando um nível de suporte significativo. Você observa a ação do preço e está olhando para vender em uma fuga para a desvantagem. Como você sabe que o EUR / USD está positivamente correlacionado com o GBP / USD e negativamente correlacionado com USD / CHF e USD / JPY, verifique se os outros três pares estão se movendo na mesma magnitude que o EUR / USD. Você observa que GBP / USD está negociando também perto de um nível de sustentação significativo e ambos os USD / CHF e USD / JPY estão negociando perto dos níveis chaves da resistência. Isto diz-lhe que o movimento recente é dólar dos EUA-relacionado e confirma uma fuga possível para EUR / USD desde que os outros três pares estão se movendo similarmente. Então você decide que vai trocar o breakout quando ele ocorre. Agora let8217s assumir os outros três pares não estão se movendo na magnitude como EUR / USD. O GBP / USD está segurando não caindo, USD / JPY não está subindo, e USD / CHF é lateralmente. Este é geralmente um forte sinal de que o declínio do EUR / USD não está relacionado com o dólar dos EUA e provavelmente devido a algum tipo de notícias negativas da UE. O preço pode realmente negociar abaixo do nível de apoio chave que você tem monitorado, mas porque os outros três pares correlacionados aren8217t se movendo em proporção com EUR / USD, haverá falta de qualquer preço acompanhamento e preço voltará acima do nível de suporte resultando em um Fakeout Se você ainda quis trocar esta configuração, uma vez que você não obteve nenhuma confirmação de 8220correlation dos outros pares, você poderia jogá-lo inteligente reduzindo seu risco e negociando com um tamanho de posição menor. Salve seu progresso, assinando e marcando a lição completeUsing Correlações de moedas para sua vantagem Para ser um comerciante eficaz, a compreensão de toda a sensibilidade de carteiras para a volatilidade do mercado é importante. Isto é particularmente assim quando forex trading. Porque as moedas são preços em pares, nenhum par único comércios completamente independente dos outros. Uma vez que você está ciente dessas correlações e como eles mudam, você pode usá-los controlar sua exposição global carteiras. (Para um guia para todas as coisas forex, vá para a Investopedia Matéria Especial:. Forex) Definir Correlação A razão para a interdependência dos pares de moedas é fácil de ver: se você estava negociando a libra britânica contra o iene japonês (GBP / JPY ), por exemplo, você está realmente negociando um derivado do GBP / USD e USD / JPY pares, portanto, GBP / JPY deve ser um pouco correlacionado com um, se não ambos os outros pares de moedas. No entanto, a interdependência entre moedas decorre de mais do que o simples fato de que eles estão em pares. Enquanto alguns pares de moedas se moverem em tandem, outros pares de moedas podem se mover em direções opostas, que é, em essência, o resultado de forças mais complexas. A correlação, no mundo financeiro, é a medida estatística da relação entre dois títulos. O coeficiente de correlação varia entre -1 e 1. A correlação de uma implica que os dois pares de moedas irá mover-se no mesmo sentido 100 do tempo. Uma correlação de -1 implica que os dois pares de moedas se moverão na direção oposta 100 do tempo. Uma correlação de zero implica que a relação entre os pares de moedas é completamente aleatória. Lendo O quadro de correspondência Com este conhecimento de correlações em mente, vamos olhar para as tabelas a seguir, cada uma mostrando correlações entre os principais pares de moeda durante o mês de Fevereiro de 2018. A tabela superior acima mostra que, durante o mês de fevereiro (um mês) EUR / USD e GBP / USD apresentaram uma forte correlação positiva de 0,95. Isto implica que quando o EUR / USD rally, o GBP / USD também rallied 95 do tempo. Nos últimos 6 meses, porém, a correlação foi mais fraca (0,66), mas no longo prazo (1 ano), os dois pares de moedas ainda tem uma forte correlação. Em contrapartida, o EUR / USD eo USD / CHF tiveram uma correlação negativa quase perfeita de -1,00. Isto implica que 100 do tempo, quando o EUR / USD rallied, USD / CHF vendeu fora. Esta relação se mantém mesmo em períodos mais longos, já que os números de correlação permanecem relativamente estáveis. No entanto, as correlações nem sempre permanecem estáveis. Tomar USD / CAD e USD / CHF, por exemplo. Com um coeficiente de 0,95, eles tiveram uma forte correlação positiva durante o ano passado, mas a relação deteriorou-se significativamente em fevereiro de 2018 por uma série de razões, incluindo o rali nos preços do petróleo e do hawkishness do Banco do Canadá. Correlações Do Change É claro então que as correlações mudam, o que torna ainda mais importante seguir a mudança nas correlações. Sentimento e fatores econômicos globais são muito dinâmicos e podem até mudar diariamente. Correlações fortes hoje podem não estar em linha com a correlação de longo prazo entre dois pares de moedas. É por isso que dar uma olhada na correlação de seis meses ao final também é muito importante. Isto fornece uma perspectiva mais clara sobre a relação média de seis meses entre os dois pares de moedas, o que tende a ser mais preciso. As correlações mudam por uma variedade de razões, a mais comum das quais incluem políticas monetárias divergentes, sensibilidade de um determinado par de moedas aos preços das commodities, bem como fatores econômicos e políticos únicos. Aqui está uma tabela mostrando as correlações de seis meses que o EUR / USD compartilha com outros pares: Calculando Correlações Você mesmo A melhor maneira de manter a corrente na direção e na força de seus emparelhamentos de correlação é calculá-los você mesmo. Isso pode parecer difícil, mas é realmente muito simples. Para calcular uma correlação simples, basta usar uma planilha, como o Microsoft Excel. Muitos pacotes gráficos (mesmo alguns gratuitos) permitem que você faça o download dos preços diários históricos da moeda, que você pode então transportar para o Excel. No Excel, basta usar a função de correlação, que é CORREL (intervalo 1, intervalo 2). As leituras de rastreamento de um ano, seis, três e um meses dão a visão mais abrangente das semelhanças e diferenças de correlação ao longo do tempo. No entanto, você pode decidir por si mesmo qual ou quantas dessas leituras deseja analisar. Aqui está o processo de cálculo de correlação revisado passo a passo: 1. Obtenha os dados de preços para seus dois pares de moedas, digamos que eles são GBP / USD e USD / JPY 2. Faça duas colunas individuais, cada uma com um desses pares. Em seguida, preencha as colunas com os preços diários anteriores que ocorreram para cada par durante o período de tempo que você está analisando 3. Na parte inferior da uma das colunas, em um slot vazio, digite CORREL (4. Destaque todos os dados Em uma das colunas de preços você deve obter um intervalo de células na caixa de fórmula 5. Digite na vírgula 6. Repita as etapas 3 a 5 para a outra moeda 7. Feche a fórmula para que pareça CORREL (A1: A50, B1: B50) 8. O número produzido representa a correlação entre os dois pares de moedas Embora as correlações mudem, não é necessário atualizar seus números todos os dias, atualizando uma vez a cada poucas semanas ou pelo menos uma vez por mês é geralmente Uma boa idéia Como usá-lo para gerenciar a exposição Agora que você sabe como calcular as correlações, é hora de ir sobre como usá-los para sua vantagem. Em primeiro lugar, eles podem ajudá-lo a evitar entrar duas posições que cancelar uns aos outros, Por exemplo, ao saber que EUR / USD e USD / CHF se movem em direções opostas quase 100 de tempo, você veria que ter uma carteira de longo EUR / USD e USD / CHF longo é o mesmo que ter praticamente nenhuma posição - isto é Verdadeiro porque, como a correlação indica, quando o EUR / USD rallys, USD / CHF sofrerá um selloff. Por outro lado, mantendo o EUR / USD longo e o AUD / USD ou o NZD / USD é semelhante ao dobro na mesma posição, uma vez que as correlações são tão fortes. (Saiba mais em Forex: Vadear no mercado de moeda.) Diversificação é outro fator a considerar. Como a correlação EUR / USD e AUD / USD tradicionalmente não é 100 positiva, os comerciantes podem usar esses dois pares para diversificar seu risco um pouco, mantendo uma visão direcional central. Por exemplo, para expressar uma perspectiva de baixa no USD, o trader, em vez de comprar dois lotes do EUR / USD, pode comprar um lote do EUR / USD e um lote do AUD / USD. A correlação imperfeita entre os dois diferentes pares de moedas permite uma maior diversificação e um risco marginalmente menor. Além disso, os bancos centrais da Austrália e da Europa têm diferentes vieses de política monetária, por isso, no caso de um rali do dólar, o dólar australiano pode ser menos afetado do que o euro. Ou vice-versa. Um comerciante pode usar também pip diferentes ou valores pontuais para sua vantagem. Vamos considerar o EUR / USD e USD / CHF mais uma vez. Eles têm uma correlação negativa quase perfeita, mas o valor de um movimento de pip no EUR / USD é de 10 para um lote de 100.000 unidades enquanto o valor de um movimento pip em USD / CHF é 9,24 para o mesmo número de unidades. Isto implica que os comerciantes podem usar USD / CHF para proteger a exposição EUR / USD. Heres como o hedge trabalharia: diga que um comerciante teve uma carteira de um short EUR / USD lote de 100.000 unidades e um curto USD / CHF lote de 100.000 unidades. Quando o EUR / USD aumenta em dez pips ou pontos, o trader ficaria abaixo de 100 na posição. No entanto, uma vez que USDCHF se move em frente ao EUR / USD, a posição curta USD / CHF seria rentável, provavelmente se movendo perto de dez pips mais alto, até 92,40. Isso transformaria a perda líquida da carteira em -7,60 em vez de -100. Evidentemente, este hedge também significa lucros menores no caso de uma forte venda de EUR / USD. Mas no pior cenário, as perdas ficam relativamente mais baixas. Independentemente de você está olhando para diversificar suas posições ou encontrar pares alternativos para alavancar a sua opinião, é muito importante estar ciente da correlação entre vários pares de moedas e suas tendências de mudança. Este é um conhecimento poderoso para todos os comerciantes profissionais segurando mais de um par de moedas em suas contas de negociação. Esse conhecimento ajuda os comerciantes, diversificar, proteger ou dobrar os lucros. The Bottom Line Para ser um comerciante eficaz, é importante compreender como diferentes pares de moedas se movem em relação uns aos outros para que os comerciantes possam entender melhor a sua exposição. Alguns pares de moedas se movem em tandem um com o outro, enquanto outros podem ser opostos polares. Aprender sobre a correlação de moedas ajuda os comerciantes a gerenciar seus portfólios mais apropriadamente. Independentemente da sua estratégia de negociação e se você está olhando para diversificar suas posições ou encontrar pares alternativos para alavancar a sua opinião, é muito importante ter em mente a correlação entre vários pares de moedas e suas tendências de mudança. (Para mais, confira nosso Tutorial Forex.)

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Rede Neural Metaneural EA Rede Neural Metaneural EA Weve usou redes neurais e as aplicou ao comércio de Forex com sucesso no passado e decidiu traduzir esse método em um sistema Metatrader. É amplamente conhecido que as grandes empresas comerciais e hedge funds usam inteligência artificial sofisticada e sistemas de rede nueral para lucrar com os mercados financeiros com precisão surpreendente. Nós pensamos, por que não pode esse poder também estar disponível para nós - os investidores de dinheiro pequeno Então eu fiz uma pausa de todas as minhas outras atividades e trabalhou duro com Metaneural para desenvolver este sistema, que eu acredito ser a única rede neural EA real. Na verdade, ele nem precisa ser um EA, o código pode ser escrito em C para funcionar exatamente da mesma maneira em tradestation, esignal, neuroshell, ou qualquer plataforma que permita a importação de DLL e coleta de dados, porque a criação de redes neurais acontece em Neurosolutions. O primeiro passo para criar um cérebro de rede neural artificial é reunir os dados em torno dos quais a estrutura do cérebro será formada. Desde que nós estamos tentando criar um cérebro que saiba negociar os mercados nós devemos recolher dados do mercado. No entanto, não podemos simplesmente coletar uma massa de dados e despejá-lo em nosso mecanismo neural para criar a estrutura do nosso cérebro. Devemos reunir os dados no formato que queremos que o cérebro para processar os dados e, eventualmente, o mesmo formato que queremos para criar a saída polegadas Em outras palavras, não estavam apenas dizendo ao nosso cérebro o que pensar, dando-lhe dados brutos, Mas devemos dizer-lhe COMO pensar, ao formular esses dados brutos em uma configuração inteligível. Neste caso, nossa configuração inteligível é padrões. Nós reunimos dados em segmentos, cada segmento consiste em um número de barras estabelecidas pelo comerciante em nosso indicador de coleção proprietária que vem com todos os nossos pacotes. Esse agrupamento de barras é coletado em relação ao próximo bar que vem depois do agrupamento - chamaremos isso de barra futura. Quando estavam coletando dados de mercado a barra futura é conhecida, porque é todos os dados históricos, é a próxima barra após o agrupamento. A idéia é que o cérebro da rede neural encontre padrões complexos no agrupamento de barras e use as informações coletadas, incluindo a próxima barra após o agrupamento, para determinar quais padrões complexos precedem o resultado da próxima barra. Durante a negociação real que o resultado será a barra do futuro que, em efeito, torna possível saber com um alto grau de precisão a direção do mercado antes que ele aconteça. Os dados coletados são extraídos em uma planilha que exibe os dados de preços como abertos, altos, baixos e fechados (OHLC). O OHLC de cada barra é recolhido separadamente e colocado na sua própria coluna. No exemplo acima, cada linha representa 3 barras no total. Portanto, as colunas representam centenas ou milhares de barras coletadas voltando para a história. Além do OHLC, você também pode coletar os valores de praticamente qualquer indicador que você selecionar, o que basicamente dará a esse indicador a capacidade de pensar com base nas condições do mercado e prever O próximo valor. Construção de redes neurais e treinamento Agora que temos nossos dados coletados, extraídos em um arquivo de planilha em uma configuração inteligível, podemos carregá-lo em nosso mecanismo de rede neural que criará a estrutura do cérebro artificial, treiná-lo e testar sua precisão antes Salvar a estrutura. Uma vez que os dados coletados são importados para o programa de construção de rede você tem a opção de selecionar quais bits de dados você deseja usar para construir seu cérebro. Esta é uma característica importante porque permite que o usuário crie muitas estratégias diferentes baseadas em qualquer pedaço de dados é considerado necessário. O que estavam fazendo essencialmente nesta etapa é determinar o que o motor usará para criar os padrões complexos mencionados anteriormente, o que acabará por decidir a capacidade de projeção da rede neural EA. Por exemplo, digamos que você queria dizer à rede neural para procurar apenas padrões nos preços abertos das barras em relação aos valores indicadores de seu indicador favorito. Você selecionaria então seu indicador no coletor e escolheria somente as entradas abertas e de dados no software do edifício descrito acima. Você também pode selecionar todas as entradas, exceto a coluna output1, que significa seu valor de saída - selecionar todas as entradas criará o mais complexo padrão de aprendizado possível e, assim, permitir que seu cérebro responda a muitos cenários diferentes. Uma vez que as entradas e saídas desejadas são selecionadas, o software criará a estrutura do cérebro da rede neural e você poderá começar a treiná-la. Uma parte dos dados coletados é reservada e usada para treinar e testar a precisão de seu cérebro artificial, você verá a saída desejada começar a se adaptar aos dados dos testes à medida que for aprendendo. Uma vez que este processo esteja completo você poderá exportar o cérebro artificial estruturado sob a forma de uma DLL que será usada pelo MetaNeural EA. Uma vez que o cérebro é construído, treinado, testado e exportado como uma DLL você pode começar a negociar com um cérebro de rede neural automatizado que verá padrões complexos que são impossíveis para um ser humano para alcançar. Ive anexado a EA a este post com os arquivos de apoio. Este EA é protegido, para obter um ID exclusivo para executá-lo entre em contato comigo. A maioria dos comerciantes Forex perder todo o seu dinheiro. Usando o robô postado aqui na negociação Forex não garante o sucesso. Trocar esse robô pode levar a sérias perdas financeiras. Negociar este robô sem entender suas estratégias de negociação subjacentes garante que os comerciantes perderão seu dinheiro. Este não é um set-and-forget ea não há tal coisa e quem tenta reivindicar que existe, é estúpido ou mentir. Este ea requer intervenção manual freqüente. Na melhor das hipóteses, um robô comercial é apenas 90 tão bom quanto a estratégia manual que negocia. No melhor. Na pior das hipóteses, pode ser muito menos eficaz. Se a estratégia é lixo, assim é o robô. Para trocar este robô, você tem que entender: o Como usar EAs. Introdução Esta EA evoluiu a partir do assistente de MetaNeural VSA Trade da EA e do Indicador VSASR da MetaNeural. Que negocia sobre ação de preço e linhas de suporte / resistência. Um grande agradecimento a eles por disponibilizá-lo gratuitamente para todos. Texto abaixo tirado de um MetaNeural publica em torno da rede detalhando VSA assistente de comércio Antes de desenvolver sistemas de rede Neural para Metatrader experimentamos com Volume Spread Analysis (VSA). O que nós fizemos com este Assistente de Comércio é levado as configurações VSA Comércio que sinalizam os maiores movimentos no mercado, simplificado-los para o especialista não-VSA, e modificou os conceitos VSA em um sistema de negociação único e inovador. VSA é um sistema de negociação muito em profundidade que pode ser usado para qualquer mercado como tal, leva tempo para dominar. Este assistente de comércio é feito para aqueles que ainda não dominaram as configurações VSA, mas ainda querem usar essas ferramentas poderosas para ganhar dinheiro. As configurações usadas são extremamente específicas, mas produzem as maiores chances de sucesso em qualquer configuração de barra VSA. Deve-se enfatizar que isto diverge do VSA tradicional a tal ponto que deveria realmente ser chamado por um novo nome. Esperamos que você leve este conceito à maturidade, crie consultores especializados com base nessas idéias e, sobretudo, teste isso por si mesmo, seu feedback é apreciado. Falha - Basicamente, quando o preço tenta subir ou descer e é rejeitado para a direção oposta, assim, torna-se um fracasso dos compradores para fazer preço ir mais alto ou vendedores para fazer preço ir mais baixo. Sinal de Força - Com um volume maior a configuração da barra confirma que a compra ainda está ganhando / superando a venda e vice-versa. Ele faz isso simplesmente tendo maior volume do que a barra anterior, e estar no limiar de ser uma falha, mas não é. Clear Sign of Strength - Com um volume maior a configuração do bar não só confirma que a compra não é apenas vencer / superar a venda e vice-versa, mas está dominando o outro lado do mercado, o lado vencedor está longe de ser um fracasso e claramente a compra Ou venda. Direcional Bias - A direção mais vantajosa para o comércio para o dia. Se o viés direcional é para cima, não significa que a barra de dias atuais acabará necessariamente, mas que a direção mais forte do dia será para cima (a negociação mais forte será para cima). Direção oposta do comércio Se você está vendendo a direção oposta é para cima se você está comprando a direção oposta é para baixo. BARRAS ACIMA - fechar está acima do fechamento da barra anterior BAIXO Barras - fechar está abaixo do fechamento da barra anterior ESBOÇO DA ESTRATÉGIA DE NEGOCIAÇÃO 1. Eu determinar o viés direcional para o dia analisando a barra de dias anteriores no gráfico diário. uma. A barra de dias anteriores deve mostrar um sinal claro de força ou uma falha. I. Se a barra de dias anteriores mostrar um sinal claro de força, a tendência direcional dos dias atuais será na direção da força. II. Se a barra de dias anteriores mostra uma falha, a polarização direcional dos dias atuais será a direção oposta da falha. Por exemplo, se o preço tentou subir e foi forçado mais baixo (falha do upside), a direção do dia será para baixo. 2. Uma vez que eu sei o viés direcional para o dia (onde para o comércio: comprar ou vender) eu vou para o gráfico horário para determinar exatamente quando o comércio. uma. Eu determinar o quando apenas esperando por uma falha na direção oposta do dia viés direcional. I. Por exemplo, se a sua falha do lado positivo e preço é empurrado para baixo depois de fazer uma maior alta (que a barra anterior) eo viés direcional do dia está para baixo, em seguida, uma venda deve ser executada após essa falha. 3. Uma vez que uma falha ocorreu e uma ordem aberta, procure a próxima linha de resistência (criado por uma barra forte na direção oposta de seu comércio). uma. A próxima linha de resistência, abaixo para uma venda, acima de uma compra, pode ser uma linha de resistência diária ou horária. I. Por exemplo, uma venda foi aberta ea próxima linha de resistência verde é 30 pips abaixo. Eu fecharia o comércio imediatamente antes (acima) desta linha de resistência verde. Se houvesse um vermelho (linha de apoio neste caso, porque o Comércio é uma venda) entre o aberto do Comércio ea linha de resistência verde que deve ser ignorado, o preço não será rejeitado a esse nível. II. EXCEÇÃO: deve haver um buffer de 10-15 pips após a baixa da barra de falha (para uma falha do lado positivo) e alta de uma falha para a barra de desvantagem. III. Isto significa que se houver uma linha de resistência 10-15 pips após uma falha deve ser ignorado ea próxima linha de resistência à frente deve ser usado para terminar o comércio. Deve-se supor que o preço quebrará este nível. A Assistente Comercial EA está à procura dos níveis criados pelo nosso indicador de suporte e resistência para determinar TP e SL e reforçar os negócios. Este não é o seu suporte e resistência normais, é derivado do seguinte, que se baseia no princípio de que os sinais anteriores de força ou fraqueza, com base na configuração de volume e propagação, criam níveis de suporte ou resistência, ao contrário da idéia normal de suporte E resistência que é sobre níveis psicológicos ou linhas de tendência. UP Bar o fim desta barra está acima do fechamento da barra anterior DOWN Bar o fechamento desta barra está abaixo do fechamento da barra anterior Criação de linhas SR Uma barra superior que produz uma linha de suporte / resistência verde (SR) significa que O bar apresenta um sinal de compra (up movement) força e maior volume do que o bar anterior. Uma barra de cima que produz uma linha SR vermelha significa que a barra exibe um sinal de força de venda e maior volume do que a barra anterior. Uma barra para baixo que produz uma linha SR significa que a barra exibe um sinal de venda (movimento descendente) força e maior volume do que a barra anterior. Uma barra para baixo que produz uma linha SR significa que a barra exibe um sinal de força de compra e volume maior do que a barra anterior. A supressão de linhas SR verde (acima da força) linhas SR são APENAS excluídas quando há uma barra de força para baixo criado que fecha abaixo do fechamento da barra UP ou DOWN (barra de baixo que mostra a força de compra) que criou a linha SR verde. Vermelho (força para baixo) As linhas SR são APENAS excluídas quando há uma barra de força UP criada que fecha acima do fechamento da barra anterior DOWN ou UP (barra superior que mostra a força de venda) que criou a linha SR vermelha. Sinais de força de compra para barras UP: 1. Sinais de força de compra na barra UP - o fechamento da barra está acima da abertura - o fechamento está no ou acima do ponto médio exato da barra (média determinada aposta. Bar) - Ou ambos abertos e fechados estão no mesmo nível de preço, mas acima do meio do bar - o volume é maior do que o bar anterior Sinais de força de compra para as barras DOWN: 2. Sinais de compra Strength in Down bar - Barra está abaixo do aberto - o fechamento está acima do ponto médio exato da barra (média determinada aposta, alta e baixa da barra) - ou ambas abertas e fechadas estão no mesmo nível de preço, mas abaixo do meio da barra - o volume é maior Do que a barra anterior Sinais de venda de força para barras de BAIXO: 1. Sinais de força de venda para barras de BAIXO: - o fechamento da barra está abaixo do aberto - o fechamento está no ou abaixo do ponto médio exato da barra Alta e baixa da barra) - OU ambas abertas e fechadas estão no mesmo nível de preço mas abaixo do meio da barra - o volume é maior do que a barra anterior 2. Sinais de força de venda para as barras UP: - o fechamento da barra é Acima do aberto - o fechamento está abaixo do ponto médio exato da barra (middle dertermined bet. Alto e baixo do bar) - Ou ambos abertos e fechados estão no mesmo nível de preço, mas abaixo do meio do bar - o volume é maior do que o bar anterior ------------------ -------------------------------------------------- ---------------------------------------- Estas regras só se aplicam a 1hr e Diário gráficos Ambos As linhas SR de 1 hora e as linhas SR diárias devem aparecer no gráfico de 1 hora - As linhas SR diárias são linhas horizontais sólidas e as linhas SR de 1 hora são pontilhadas SOMENTE as linhas SR diárias devem aparecer no gráfico Diário - linhas horizontais soild As linhas devem atualizar na abertura De cada nova barra de 1 hora Parâmetros Há muito poucos parâmetros. TextColor Cor do texto usado no indicador. TextSize Tamanho do texto utilizado. TradeEnabled Para selecionar ou ativamente comércio de apenas usar como um indicador. MAGIC Magic Number TradeComment Comentário para identificar negócios. Tamanho do lote Tamanho do lote fixo se o risco 0 Risco Montante do risco como uma porcentagem do patrimônio total. PartialTakePercentage Quantidade em porcentagem a ser tomada ao usar um fechamento parcial AsianSessionStart Hora de início da sessão asiática no tempo do servidor EuroSessionStart Hora de início da sessão européia no tempo do servidor USSessionStart Hora de início da sessão americana na hora do servidor Há mais notas adicionais na parte superior da Código se você se importa de lê-los. Principalmente ranting para mim mesmo sobre as coisas para melhorar / olhar / mudar no futuro. Desejando a todos a sorte da sorte com esta esperança traz-nos todos alguns pips. Você não tem as permissões necessárias para exibir os arquivos anexados a esta postagem. Eu estou usando Matlab e desenvolveu uma rede neural para vários pares, mas eu tenho problemas reprogramming o NN de Matlab Para mql4 Para um teste, eu criei uma pequena rede neural predizendo preço USDJPY de preço em i10 e i20. Tem 2 entradas, 3 neurônios ocultos, 1 saída. A função de ativação da camada oculta no Matlab é tansigmoide, para a saída é linear. Se eu traçar a saída NN com o preço real, ele mostra o NN tem poder preditivo, mas com o código que eu fiz, definitivamente não está funcionando. Os pesos calculados da camada oculta são: 13.8525 -43.4534 -11.2084 18.4331 -0.30603 0.01022 Os pesos do oculto para a saída são: 0.0020021 0.0047956 -3.4143 Desvio da camada oculta: 13.876 2.644 0.083215 Desvio da saída 0.27514 O problema deve ser Na função de activação que deve ser tan sigmoide. Como o preço é mais de 100, o MathExp (-100) me dar algo muito pequeno. Aqui está a parte interessante do código: gtgt double a1iFechar (quotUSDJPYquot, 0, i10) double a2iFechar (quotUSDJPYquot, 0, i20) // Node (1,1) double Sumnode1113.8525a1 -43.4534a213.876 double Sigmoidenode11 (1- MathExp (-Sumnode11)) / (1MathExp (-Sumnode11)) // Node (1,2) double Sumnode12-11.2084a118.4331a22.644 double Sigmoidenode12 (1-MathExp (-Sumnode12)) / (1MathExp (-Sumnode12)) // Node (1,3) double Sumnode13-0.30603a10.01022a20.083215 double Sigmoidenode13 (1-MathExp (-Sumnode13)) / (1MathExp (-Sumnode13)) // ---- Valor de saída ----- double Sumnode21 (0.0020021Sigmoidenode110.0047956Sigmoidenode12-3.4143Sigmoidenode130.27514) Eu admito que o NN usou dados não normalizados (não o melhor), mas o gráfico da saída NN versus o valor real em Matlabd mostra que está funcionando, então eu realmente me pergunto Sobre a função de ativação. Obrigado pela sua ajuda ive feito algo semelhante. Gostaria de apresentar a todos os meus trabalhos, a fim de criar um grupo com o qual desenvolver a mina ea. É um trabalho que me levou muito tempo e vou compartilhar com toda a comunidade em parte, porque não é exclusiva e exclusivamente minha, mas também um professor grego de análise matemática. Minha idéia principal era mover dados e sincronizar dados com Matlab como muitos de vocês já sabem é um programa útil em muitas funções matemáticas já desenvolvido e muito complexo para desenvolver mq4. Sobre a conexão eo sincronizzazzione já está totalmente presente neste guia: articles. mql4 / 440 é explicado em muito compreensível para que não deve haver nenhum problema. Seguindo o cartaz é e permite que você leia os resultados calculados a partir de matlab. Lembro-lhe para escrever um arquivo para comprar 8 e 9 para vender. Através destas 2 linhas você pode gravar dados na pasta correta onde você pode ler mt4 Pathstr, nome, ext, versn fileparts (fullname) divide o nome completo do arquivo em partes NewName pathstr nome resultado ext re-compor o novo nome de arquivo pôsteres Quando eu também posso codificar para matlab sem a função primária, mas que calcula o melhor sl e tp ser definido. Para funcionar como dito em outro post pode me dar de 75 a 80 previsão de onde vai cabeça para o preço será entregue apenas para aqueles que participarão ativamente no desenvolvimento. Calculator. rar conjunto de matlab funções matlab MATLABEATP amp SL2 é, obviamente, a ea. Para o indicador que é usado no guia não deve ter mudado nada nisso. Se você quiser traslate minha função em mq4 ou melhorar o código do meu e-mail e msn conta é abbaveto89hotmail. it

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