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Indikatoren

Generalized Double DEMA - Indikator für den MetaTrader 5

Mladen Rakic | German English Русский 中文 日本語 Português

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Veröffentlicht:
2019.02.04 08:06

Theorie:

Der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA) wurde von Patrick Mulloy entwickelt, um die Verzögerungszeit bei traditionellen gleitenden Durchschnitten zu reduzieren. Es wurde erstmals in der Februar-Ausgabe 1994 der Zeitschrift Technical Analysis of Stocks & Commodities in Mulloys Artikel "Smoothing Data with Faster Moving Averages" vorgestellt. Die Art und Weise der Berechnung ist die folgende:

Die Berechnungen des doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitts basieren auf Kombinationen aus einem einzelnen EMA und einem doppelten EMA zu einem neuen EMA:

1. Berechnung des EMAs

2. Berechnung des geglätteten EMAs mit der Periodenlänge des ersten EMAs

3. Berechnung des DEAMs

DEMA = (2 * EMA) - (Smoothed EMA)

Diese Version:

Es ist eine Erweiterung des Generalisierten DEMAs (ursprünglich hier veröffentlicht: Generalized DEMA).

Es verwendet Tim Tillsons (der Erfinder der T3)-Idee und benutzt den GDEMA des GDEMA zur Berechnung (was der "mittlere Schritt" der T3-Berechnung ist). Da es keine Versionen gibt, die diesen "mittleren Schritt" zeigen, deckt diese Version auch diesen ab. Das Ergebnis ist glatter als der Generalisierte DEMA, aber weniger glatt als T3 - man muss experimentieren, um den optimalen Weg zu finden, aber auf jeden Fall, da er "schneller" als das T3 (Tim Tillson T3) und trotzdem glatt ist, sieht es nach einem guten Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Glätte aus.

Verwendung:

Sie können ihn als regulären Durchschnitt oder die Farbänderung des Indikators als Signal verwenden.


Die Übersetzung aus dem Englischen wurde durch die MetaQuotes Software Corp. ausgeführt.
Originalpublikation: https://www.mql5.com/en/code/22918

Generalized DEMA Generalized DEMA

Generalized DEMA

Standard Deviation Ratio Adaptive EMA Standard Deviation Ratio Adaptive EMA

Standard Deviation Ratio Adaptive EMA

Nonlinear Kalman Filter Deviation Nonlinear Kalman Filter Deviation

Nonlinear Kalman Filter Deviation

Volatility Quality Volatility Quality

Volatility Quality mit einem ATR-Filter