Média Móvel E Desvio Padrão

Desvio Padrão Valor de desvio padrão da medida da volatilidade do mercado. Este indicador descreve a variação das flutuações de preços em relação à média móvel. Portanto, se o valor desse indicador for alto, o mercado é volátil e os preços das barras são bastante difundidos em relação à média móvel. Se o valor do indicador for baixo, o mercado pode descrever-se como tendo baixa volatilidade, e os preços dos bares são bastante próximos da média móvel. Normalmente, esse indicador é usado como constituinte de outros indicadores. Assim, ao calcular Bollinger Bandsreg, é necessário adicionar o valor do desvio padrão do símbolo à sua média móvel. O comportamento do mercado representa o intercâmbio de alta atividade comercial e mercado lânguido. Assim, o indicador pode ser interpretado facilmente: se o seu valor é muito baixo, ou seja, o mercado é absolutamente inativo, faz sentido esperar um pico, caso contrário, se for extremamente alto, provavelmente significa que a atividade irá diminuir em breve. Cálculo StdDev (i) SQRT (AMOUNT (ji - N, i) N) AMOUNT (ji - N, i) SUM ((Apressamento (j) - MA (Ap. N., I)) 2) StdDev (i) Desvio Padrão Da barra atual SQRT raiz quadrada AMOUNT (ji - N, i) soma de quadrados de ji - N para i N período de suavização ApPRICE (j) preço aplicado do j bar MA (Apagar. N, i) valor médio móvel com o N na barra atual. APPRICE (i) preço aplicado da barra atual. Perceba que você pode ver o meu método C para calcular Bandas Bollinger para cada ponto (média móvel, banda ascendente, faixa descendente). Como você pode ver, este método usa 2 para loops para calcular o desvio padrão móvel usando a média móvel. Ele costumava conter um loop adicional para calcular a média móvel nos últimos n períodos. Este que eu poderia remover, adicionando o novo valor de ponto a totalaverage no início do loop e removendo o valor do ponto i-n no final do loop. Minha pergunta agora é basicamente: Posso remover o loop interno restante de uma maneira similar que eu consegui com a média móvel perguntada em 31 de janeiro de 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi apenas um algoritmo desse tipo (provavelmente não original) no FORTRAN para uma aplicação de monitoramento e controle de processo. Infelizmente, isso aconteceu há mais de 25 anos e não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica foi uma extensão da média móvel, com cálculos de segunda ordem, em vez de apenas em linhas lineares. Depois de olhar para o seu código alguns, penso que posso descobrir como eu fiz isso naquela época. Observe como seu loop interno está fazendo uma Soma de Quadrados: da mesma maneira que sua média deve ter originalmente uma Soma de Valores. As únicas duas diferenças são a ordem (seu poder 2 em vez de 1) e que você está subtraindo a média Cada valor antes de você marcar. Agora, isso pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: agora o primeiro termo é apenas uma Soma de Quadrados, você lida com a mesma maneira que você faz a soma de Valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado do período. Como você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode simplesmente adicionar o novo quadrado médio sem o loop extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), desde SUM (vi) total kn, você pode alterá-lo para este: ou apenas -2k2n. Que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Então, a fórmula combinada final é: (certifique-se de verificar a validade disso, uma vez que eu estou derrubando o topo da minha cabeça) E incorporar em seu código deve ser algo assim: Obrigado por isso. Eu usei isso como base de uma implementação em C para o CLR. Descobri que, na prática, você pode atualizar de forma que newVar seja um número negativo muito pequeno e o sqrt falhar. Introduzi um if para limitar o valor a zero para este caso. Não é idéia, mas estável. Isso ocorreu quando cada valor na minha janela tinha o mesmo valor (usei um tamanho de janela de 20 e o valor em questão era 0,5, caso alguém pretenda tentar reproduzir isso). Ndash Drew Noakes 26 de julho 13 às 15:25 Ive Usou common-math (e contribuiu para essa biblioteca) para algo muito parecido com isso. Sua fonte aberta, portar para C, deve ser fácil como torta comprada na loja (você tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. Eles têm uma classe StandardDeviation. Vá para a cidade respondida em 31 de janeiro de 13 às 21:48. Agora, desculpe, eu não tinha a resposta que você estava procurando. Eu definitivamente não queria sugerir portar toda a biblioteca Apenas o código mínimo necessário, que deveria ser algumas centenas de linhas ou assim. Tenho em atenção que não tenho ideia do que as restrições legais de direitos autorais que o apache tem nesse código, então você deve verificar isso. No caso de você persegui-lo, aqui está o link. Então, a versão mais rápida já foi dada acima --- mas talvez isso ainda seja de interesse geral. Uma pequena biblioteca Java para calcular a média móvel e desvio padrão está disponível aqui: githubtools4jmeanvar A implementação é baseada em uma variante do método Welfords mencionado acima. Métodos para remover e substituir valores foram derivados que podem ser usados ​​para mover o valor windows. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizados para nossos visitantes. Os cookies não podem ser usados ​​para identificá-lo pessoalmente. 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Por definição, um desvio padrão inclui cerca de 68 de todos os pontos de dados da média no que é referido como um padrão de distribuição normal, enquanto dois desvios padrão incluem cerca de 95 de todos os pontos de dados. Ao trabalhar com as Bandas de Bollinger, não é necessário calcular os desvios padrão. Você só precisa entender a teoria de como o desvio padrão define o alcance para uma dispersão de taxas quando comparado com a média móvel e como essa informação é usada para determinar os canais de compra e venda no gráfico. Comprar e vender canais A área entre a linha média móvel e cada banda produz um intervalo ou canal. A área acima da média móvel é referida como o canal de compra, uma vez que as taxas de localização exibidas nesta região permanecem superiores à média móvel e sugerem impulso ascendente. Por outro lado, as taxas no local abaixo da média móvel estão no canal de venda, uma vez que a taxa spot está a diminuir mais rapidamente do que a média móvel, o que sugere que a taxa de câmbio tenha um impulso descendente. No exemplo a seguir, a taxa continuou a tendência para cima através do canal de compra até a semana de 1º de março, onde começou a recuar, aproximando-se da linha da taxa média. Esta é uma indicação clara de que a taxa média e a taxa spot são convergentes, o que significa que o impulso da tendência está diminuindo e uma inversão pode resultar. Quando as taxas pontuais caem acima ou abaixo das bandas, é referido como quebrar as bandas e este evento tem seu próprio significado, que bem discute mais tarde. Amostra Bollinger Band chart 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. A família de marcas OANDA, fxTrade e OANDAs fx são de propriedade da OANDA Corporation. 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