Moving Gjennomsnittet M30

Smart MACD M30. Smart MACD M30 EA handler med signaler fra MACD-indikator. Flytende gjennomsnittlig konvergensdivergens. Den avslutter markedet ved mottak av signaler fra MACD-indikatoren i overskuddsområdet, ellers stilles posisjonene stengt av stoppet. Stopp-nivået er satt i henhold til til høy eller lav parametere for forrige uke Det er et ufattelig filter basert på åpne og lukkede priser. Handelsvolumet som brukes for åpningsposisjoner, avhenger av RiskmoneySL parameter. EA er optimalisert for EURUSD, M30. Du bør legge EA til et diagram og tillat automatisert handel å la ekspertrådgiveren jobbe med riktige innstillinger, det er også hensiktsmessig for andre instrumenter. Den eneste tidsrammen er M30.Magicindex Magic number. RiskmoneySelskapsmengder som kan gå tapt hvis Stop Loss triggers. Profitpercentrisk Prosent av målrettet fortjeneste fra RiskmoneySL når lukkeposisjoner. PeriodfastEMA Periode med høy EMA og lav EMA, og periode med Fast EMA MACD. PeriodMACDSMA Periode med utjevning av glidende gjennomsnitt fra forskjell mellom Slow EMA og Fast EMA. PeriodslowEMA Periode med høy EMA og Low EMA indikatorer, og periode med Slow EMA MACD. Glidende gjennomsnitt. Eksponentiell Flytende Gjennomsnitt,,..EMA 50 - 50.EMA 100 - 100.EMA 200 - 200. EMA Metatrader 4 Flytende Gjennomsnitt. MACD MACD-combo. , EMA 50, EMA 100 EMA 200, EMA 200, EMA 100, EMA 50. - EMA, -, EMA,, EMA, 40-60, EMA-, MACD. Eksponentiell flytende gjennomsnitt,. ,. . EMA, -,. - - 1 .- , . 15-. GBP USD, USD JPY, GBP JPY,. ,, -,,, 3,,,, EMA. EMA, EMA,. MACD - -, MACD MACD-combo. 50,,. . c 2 - eksponentiell D1, W1, MN Enkel MA1, M5, M15, M30, H1 H4 21 70. .,,,. , 70, 21 .-. -,,,,. TeleTrade informasjonskapsler -, cookies cookies,. 2000-2017. Teletrade D J Limited 20599 IBC 2012 Cedar Hill Crest, Postboks 1825, Villa, Saint Vincent og Grenadinene. TeleTrade TeleTrade,,.,,. ,,,. TeleTrade. PR-.MetaTrader 5 - Eksempler. Testing Performance of Moving Averages Beregning i MQL5. Bruken av Moving Averages er en vanlig praksis i analyse av markeds tidsserier, i indikatorer og Expert Advisors programmering. Det er den mest populære pris data utjevningsmetoden I ny versjon av MQL-språk er det et dusin av Flytte gjennomsnittlige algoritmer er tilgjengelige. Det er forskjellen mellom dem. Virkelig, beregner beregningshastigheten av visse algoritmer for Moving Averages Hvilken algoritme er raskere. Er beregningshastigheten til Moving Averages økt i MetaTrader 5 sammenlignet med MetaTrader 4 Det ser mange spørsmål ut. Så la oss se på de fleste av dem. Selvfølgelig er hastigheten på en ny plattform imponerende, men det er bedre å sjekke det eksperimentelt.1 Testbetingelser. Beregningshastigheten er avhengig av mange faktorer. Derfor vil dataene som ble oppnådd som resultat av denne undersøkelsen, under andre testforhold være forskjellige. Med andre ord, de absolutte verdiene av ytelsen vil være forskjellig, men relative verdier bør være lik for en certiain-plattform. Fordi det faktum at iMA-funksjonen i MQL5 ikke returnerer beregningsresultatene selv, returnerer det et indikator s-håndtak, vi vil teste hastigheten på to funksjoner iMA og CopyBuffer. Testing conditions. CPU Core i7 965.Symbol EURUSD. Price data størrelse 10000 elementer. Klient terminal autonome, det maksimale antall barer i diagrammet er satt til 10000.Moving gjennomsnittlige modeller MODESMA, MODEEMA, MODESMMA, MODELWMA. Nøyaktigheten av beregningshastigheten er begrenset til to signifikante sifre. Det mulige antall anrop av Moving Averages-funksjonene 7.2 Hvordan vi testet. For å måle tidspunktet for beregningen av glidende gjennomsnitt har vi GetTickCount-funksjonen, som opererer i millisekunder. Denne nøyaktigheten er ikke nok, så vi må organisere noen sykluser for å forbedre målingens kvalitet. Men hvis vi vil gjenta sløyfen mange ganger med samme beregning og samme inngangsdata, blir resultatene di lagret Årsaken til dette faktum er følgende iMA-funksjonen lager en kopi av den tilsvarende tekniske indikatoren i klientens globale buffer. Hvis kopien av en indikator med de samme parametrene allerede er tilstede i den globale cachen, er den nye kopien ikke opprettet, blir referansetelleren til indikatorens kopi økt. Med andre ord beregnes hele bufferindikatoren bare én gang ved første samtale, og i alle påfølgende samtaler tar det bare klare verdier, det beregner bare de nye dataene. Derfor bør sløyfen organiseres slik at når inngangsparametere for indikatoren er unike i løpet av syklusen, har vi valgt tre slike parametre, gjennomsnittlig tidsramme og anvendt pris. Rangering av verdiene. Tabell 2 Resultatene. Betydningen av testfall vil være betraktet ytterligere seksjoner 4 1-4 7 La oss beregne hele bildet av beregningsytelsen til Moving Average. For convience blir resultatene presentert på diagrammer, se figur 1-5. av Moving Average presenteres ved X-akser, se tabell 2, er verdiene ved Y-aksene presentert i logaritmisk skala multiplisert med -1, slik at de større verdiene betyr raskere ytelse. Hver av beregningsmodellen SMA, EMA, SMMA, LWMA tilsvarer en kolonne på diagrammet. Fig. 1 Ytelsestesten resulterer i forskjellige flytende gjennomsnittlige algoritmer. En kan se en signifikant forskjell i beregningshastigheten for de forskjellige tilfellene av beregning av flytende gjennomsnitt. Hva betyr det? De flere algoritmer av Moving Averages-beregning, levert av MQL5-utviklere har forskjellig beregningsprestasjon er det en rask algoritme sak 6 og langsommere metoder tilfeller 3 og 4 Så det er nødvendig å velge de riktige algoritmer når du skriver programmer i MQL5, som bruker Moving Averages. Beregningstiden for hver Moving Averages-modell 0-6 presenteres i detaljer på følgende figurer, se tabell 2.Figur 2 MA-beregningsytelsen i MODESMA-modusen. Figur 3 MA-beregningsytelsen til MODEEMA modus. Figur 4 MA beregningsprestasjon av MODESMMA modus. Figur 5 MA beregning ytelse av MODELWMA modus. Det er interessant å sammenligne beregningsytelsen til to plattformer MetaTrader 4 og MetaTrader 5 Resultatene er presentert i tabell 2, tilfelle 0 MQL4 og tilfelle 2 MQL5.For convience, la s kombinere beregningsresultater av iMA standard indikator i et eget diagram og tabell se fig 6 Beregningstiden for testen presenteres ved Y-akser. Figur 6 Sammenligning av MetaTrader 4 MetaTrader 5 beregning ytelse. Den nye MetaTrader 5 plattformen er 40 raskere enn tidligere MetaTrader 4. Den raskeste perfromansen er oppnådd for SMA, EMA og SMMA modeller tilfelle 6, for LWMA tilfeller 2 og 5.For test tilfeller når standardindikatoren iMA brukes, beregningsytelsen til forskjellige modeller er praktisk talt identisk. Det er ikke sant for bibliotekets funksjoner. For forskjellige modeller varierer ytelsen med nesten en ordre 0,00023. Resultatene presenteres ed svarer til kaldstart, er det ingen forhåndsberegnede data i den globale cachen til klientterminalen.4 Case Studies. For testing av beregningsytelsen av bevegelige gjennomsnitt, er det bedre å bruke skriptet fordi det er i stand til å utføre alle beregninger uten å vente på hendelsene, for eksempel ny tipphendelse osv. Det er ikke nødvendig å skape et eget universelt program for alle testtilfeller, derfor vil vi lage et eget skript for hvert tilfelle av MA-beregning. Så la oss se på detaljer hvert tilfelle av flytende gjennomsnittlige beregninger. I dette tilfellet vi målt beregning ytelse av teknisk indikator iMA av MQL4 Beregningene er perfomed i MetaTrader4 og utført på alle data. Note Vi har planlagt å bruke flere typer data i arrayet, men for enkelheten har vi bare brukt ett array med nærtliggende data som ikke påvirker ytelsen av beregninger.5 Resultat av resultatene. For resultatet av resultatene og kontrollen av movi ng gjennomsnitt, brukte jeg PrintTest-funksjonen. Det kan kalles, slik at stangposisjonen og datarammen er parametere for funksjonen. Merk, at arrayindekseringen er forskjellig før og etter beregningene. IMPORTANT AsSeries-flagget er satt til falsk under beregningene og det er satt til ekte når du skriver ut resultatene. 6 Ytterligere undersøkelser. For å svare på spørsmålet om effekten av innledende parametere på beregningens ytelse, har noen ytterligere målinger gjort. Som vi husker har saken 6 best ytelse, så Vi vil bruke den. Tabel 3 Tilleggsundersøkelser. Kildekode til testene. For de ytterligere tester vil vi bruke autotestprogrammet, dets grafiske brukergrensesnitt presenteres på Fig. 7.Figur 7 Det autotestprogrammet for den oppnådde testingen. Resultatene X akser har en logaritmisk tidsskala. Figur 8 Timeframeparameteren Y og Moving Averages beregningsprestasjon X. Figur 9 Periodeparameter Y og Moving Averages beregningsprestasjon X. Konklusjonene av Resultatene av ytterligere undersøkelser. Tidsrammeparametern er ikke viktig, det påvirker ikke beregningsytelsen, se figur 8. Perioden er ikke viktig parameter for utførelse av gjennomsnittlig beregning for modellene SMA, EMA og SMMA. Men i kontrast, det betydelig fra 0,00373 sekunder til 0,145 sekunder reduserer beregningene for LWMA-modellen, se fig. 9.Det feilvalg av algoritmen for glidende gjennomsnitt er i stand til å redusere beregningsytelsen til programmene dine.