기고글 토론 "이동 평균으로 할 수 있는 것"
MA-Slope-Index-Bin.mq5 인디케이터로 실험해 보았습니다. 분명한 하락 추세가있는 영역에서도 음수보다 훨씬 더 많은 양의 값을 제공한다는 것을 알았습니다. 처음에는 큰 MA 값을 사용하여 MA가 매우 완만 해지고 0으로 나누지 않기 위해 분자와 분모에 추가하는 데 사용하는 작은 값 Point()/100이 상당한 왜곡을 일으키기 시작하는 것이 문제라고 생각했습니다. 저는 이런 식으로 이 값을 줄이려고 노력했습니다:
slopeIndex=(extMAData[i-1]-extMAData[i-1-SlopeShift]+Point()/100*MABars) /(extMAData[i-2]-extMAData[i-2-SlopeShift]+Point()/100*MABars);
하지만 도움이 되지 않았고 지표는 계속해서 음수보다 훨씬 더 많은 양의 값을 생성했습니다. 그러다가 마이너스를 마이너스로 나누면 플러스가 된다는 사실을 깨달았습니다. 지표를 올바르게 만들려면 알고리즘에서 무언가를 변경해야 합니다. 어떻게 해야 할지 모르겠어요.
하지만 도움이 되지 않았고 지표는 계속해서 음수보다 훨씬 더 많은 양의 값을 생성했습니다. 그러다가 마이너스를 마이너스로 나누면 플러스가 된다는 사실을 깨달았습니다. 지표를 올바르게 만들려면 알고리즘에서 무언가를 변경해야 합니다. 어떻게 해야 할지 모르겠어요.
이 경우 (저에게) 명백한 적용은 다음과 같습니다. 양수 값은 (같은 방향으로) 기울기가 급격히 증가하고 음수 값은 방향이 급격히 변경되는 것입니다.
이 표시기를 만들면 자체적으로 거래하는 데 유용한이 표시기는 예를 들어 화살표를 표시하기 전에 이전 기울기와 현재 기울기를 확인하고 일치하는 경우 화살표를 표시하지 않고 다른 경우 해당 색상의 화살표를 표시 할 수 있습니다.
저는 레벨을 좋아하기 때문에 Murray 또는 Gann 레벨에서 급격한 기울기 상승 후 가격이 어떻게 움직이는지 관찰합니다(다른 입력에 따라 Murray는 상당한 간격을 8로 나누고 Gann은 절반 또는 3으로 나누라고 제안했다는 차이점을 기억하세요). 예를 들어 피벗과 피브도 훌륭합니다.... 가장 중요한 것은 레벨에서 기울기의 급격한 변화가 보이면 반전을 가정 할 수 있다는 것입니다.
제 이전 생각을 명확히 하기 위해 사진을 추가하겠습니다 :-)
라일락 선은 샐러드 레벨이 만들어진 극한 시간입니다(간격을 반으로 나누고 두 개의 간격(+-100% 및 +-200%)을 위아래로 배치했습니다.
또한 2022.01.28에 급격한 경사 변화에 대한 신호를 받았습니다. 기울기의 주요 방향이 위쪽임을 알 수 있습니다 (주 기울기 표시기 [아래쪽 다이어그램] 또는 MA- 기울기 자체).... 동시에 이날 가격은 레벨의 대각선에 가까워졌고 실제로 반등했습니다. 가격은 MA 곡선 위에 있습니다. 주요 추세는 상승이지만 대각선에서의 반등은 조정을 시사합니다. 가능한 거래 옵션:
- 다음 캔들 개장 시 현재 캔들의 최대값에서 스톱으로 하락하고 곡선(MA) 또는 레벨(1/2) 근처에서 테이크아웃합니다;
- 또는 곡선 (및 레벨)에 닿을 때까지 기다렸다가 24.01.2022 (내 데이터에 따르면 113.469) 아래에서 중지하여 더 올라갑니다.
새로운 기고글 이동 평균으로 할 수 있는 것 가 게재되었습니다:
이 기사에서는 이동 평균 지표를 적용하는 몇 가지 방법에 대해 살펴봅니다. 곡선 분석과 관련된 각각의 방법에는 아이디어를 시각화 하는 지표가 수반됩니다. 대부분의 경우 여기에서 다루는 아이디어는 존경받는 저자들의 것입니다. 저의 유일한 임무는 그것들을 모아 여러분이 주요한 접근 방식에 대해 알아보고 더 합리적인 거래 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이었습니다. MQL5 숙련도 수준 - 기본.
지금까지 우리는 매수 및 매도 신호를 받기 위해 단일 MA 라인을 사용하는 것에 대해 알바 보았습니다. 그러나 많은 트레이들은 다른 지표나 여러 개의 지표를 추가하면 진입 정확도가 크게 향상될 수 있다고 생각합니다.
바가 5개와 8개인 두 개의 곡선이 있는 차트를 만들어 보겠습니다. 기간은 Fibo 시리즈에서 가져옵니다. 기간 중 하나는 "빠른" 줄을 설명하고 다른 하나는 "느린" 줄을 설명합니다.
그림 15. 단일 차트에 두 개의 MA
이미 살펴본 기능 외에도 이제 곡선들의 상대적인 위치와 "동향성"(또는 발산, 다이버전스)을 볼 수 있게 되었습니다. МА 사이의 거리도 나타납니다.
각 매개변수는 각각의 곡선에 의해 표시되는 일부 움직임의 속성을 강화하거나 약화시킬 수 있을 뿐만 아니라 독립적으로도 진입 신호를 제공할 수 있습니다.
작성자: Oleh Fedorov