Discusión sobre el artículo "Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble"
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Artículo publicado Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble:
En este artículo, seguiremos analizando desde un nuevo ángulo los indicadores comerciales más populares. Vamos a procesar una composición horizontal de transformaciones naturales. El mejor indicador para ello será la media móvil exponencial doble (Double Exponential Moving Average, DEMA).
La implementación operativa de las teoría de categorías en MQL5 parece una tarea difícil. Existen pocos materiales disponibles para el estudio. Claro que hay muchos libros disponibles, pero suelen estar dirigidos a estudiantes universitarios o de posgrado. Tratar de simplificar este tema no es tarea fácil, sobre todo porque el objetivo no es presentar argumentos ni teorías académicas, sino interpretar y aplicar sus principios a los tráders. Para ello, ampliaremos nuestro tema y echaremos un nuevo vistazo a sencillos indicadores de uso cotidiano.
El objetivo de este artículo será destacar el concepto de composición horizontal en las transformaciones naturales. Ya consideramos su antónimo en el anterior artículo, donde vimos cómo podemos derivar tres funtores entre dos categorías, lo que implica dos transformaciones naturales en composición vertical cuando las categorías son conjuntos de datos simples, como series temporales de precios y series temporales de medias móviles de los mismos precios. En este artículo, ampliaremos horizontalmente las series temporales de medias móviles añadiendo una tercera categoría de medias móviles, más conocidas como media móvil exponencial doble. Nuestra variante de este conocido indicador no utilizará esta fórmula literalmente, sino que suavizará la media móvil constituyendo la media móvil de la media móvil. Las relaciones entre funtores serán similares a las que teníamos en el último artículo, pero solo tendremos dos funtores entre categorías en lugar de los tres que teníamos en el artículo anterior. Sin embargo, como en el último trabajo, cada funtor entre dos categorías cualesquiera tendrá su propio periodo de media móvil, por lo que una transformación natural entre cada par de funtores podrá ayudarnos a formar un búfer de series temporales para el análisis.
La importancia de la previsión de la volatilidad en la negociación quizá no sea tan decisiva como la determinación del tipo de posición (larga o corta). No obstante, nos ofrece la oportunidad de explorar cualquier opción potencial para utilizar y mejorar otras estrategias de señales de entrada existentes o incluso crear otras nuevas que utilicen sus ideas. Hemos usado este enfoque muchas veces en artículos anteriores. Intentaremos combinar nuestras previsiones de volatilidad, que se procesarán en el ejemplar de la clase de seguimiento del asesor, con la clase de señal del oscilador Awesome incorporada. Como siempre, los lectores podrán probar esta clase con otras señales o con sus propias estrategias para averiguar qué les funciona mejor. En este artículo analizaremos el oscilador Awesome.
Autor: Stephen Njuki