Moving Average Differential

JGF 2011.04.27 15:05 50 - 150 USD de 1 a 5 día (s) Im un analfabeto completo en términos de programación. Necesito un indicador personalizado que calcula la diferencia entre 2 promedios móviles. La salida idealmente debería ser como una ventana de indicador debajo de la tabla de precios - un histograma (el gráfico de barras sería preferible). También necesitaré instrucciones sencillas y detalladas para cargar o instalar esto en mi sistema. Utilizaré esto inicialmente con los 2 promedios móviles exponenciales en el MACD estándar (12 AM 26 EMA de período), pero estaría bien si pudiera configurar las MA por separado. Trabajo completado en 30 minutos. La cartera de Andrey Voytenko contiene 414 trabajos terminados. Este desarrollador recibió 172 retroalimentaciones con un promedio de 4,92. Desea realizar un nuevo pedido para Andrey Voytenko? Cómo puedo medir la distancia entre precio y media móvil? (Con vídeo) Hay dos maneras de medir hasta qué punto el precio está por encima o por debajo de un promedio móvil. Primero, como Greg Schnell nos ha mostrado varias veces, los chartistas pueden usar la herramienta de cambio de porcentaje cuando anotan un SharpChart. Esta herramienta se encuentra justo debajo del icono con la línea verde-roja (herramienta de resistencia de soporte). Haga clic para seleccionar, mover a la media móvil y haga clic en arrastre de la media móvil al precio. El ejemplo anterior muestra una diferencia de 3.3 entre la EMA de 50 días y el precio de cierre. Los cartistas también pueden trazar el diferencial usando el oscilador de precio porcentual (PPO). Para medir la diferencia entre el EMA de 50 días y el cierre, use el oscilador de precio porcentual (1,50,1). El primer 1 es para un EMA de 1 día, que es sólo el precio de cierre. El 50 es para una EMA de 50 días. El segundo 1 es para la línea de señal. He utilizado 1 para hacer es igual a la PPO real y esto esencialmente lo oculta. Como se muestra en el gráfico anterior, el PPO (1,50,1) está en 3.271, que ronda a 3.3. Tenga en cuenta que este indicador puede evolucionar durante períodos cortos. El PPO rompió el apoyo de la segunda semana de marzo y se movió hacia abajo en abril con una serie de mínimos más bajos y máximos más bajos. Después de una ruptura a finales de abril, el indicador se mantuvo más alto con una serie de máximos más altos y mínimos más altos a principios de julio. Más recientemente, el indicador ha sido plano. Una ruptura por debajo del soporte sería negativa para el impulso y podría presagiar una corrección. Disfrute de este artículo Buscando másMoving Average Oscillator Uno de nuestros suscriptores, George Topalides, me pidió que configurara un oscilador para reflejar la variación entre el precio y su promedio móvil. Después de una cierta discusión, decidimos en un oscilador simple de la media móvil que refleja la variación entre el precio y la media móvil como porcentaje de la MA. El indicador debe utilizarse junto con la misma media móvil, trazada en el cuadro de precios, y se utiliza para señalar entradas y salidas en un sistema de seguimiento de tendencias. El oscilador de media móvil puede utilizarse en mercados de tendencia y de alcance. Tendencia de los mercados Ir de largo en una divergencia alcista donde la segunda inmersión no cruza por debajo de -50. Ir largo cuando una línea de tendencia hacia abajo en el oscilador de media móvil se rompe y el oscilador cruza a cero. Salga de posiciones largas si el oscilador de media móvil se gira hacia abajo mientras está por encima de 50. Ir corto en una divergencia bajista donde el segundo pico no cruza por encima de 50. Ir corto cuando una línea de tendencia descendente en el oscilador de media móvil se rompe y el oscilador cruza a cero . Salga de las posiciones cortas si el oscilador de media móvil aparece mientras está por debajo de -50. Ejemplo La minera australiana Fortescue Metals Group FMG se muestra con un oscilador promedio móvil de 63 días y una media móvil exponencial de 63 días. Mueva el ratón sobre los subtítulos gráficos para mostrar las señales comerciales. Salida X del comercio largo anterior cuando Moving Average Oscillator gira hacia abajo mientras que por encima de 50 divergencia bajista fortalece más adelante la señal Divergencia triple bajista da una señal para ir S corto (mientras aún por encima de la media móvil exponencial de 63 días) Salir e ir largo XL cuando el precio Cruza por encima de la media móvil exponencial de 63 días después de romper la línea descendente de tendencia Exit X posición larga cuando oscilador de media móvil gira hacia abajo mientras que por encima de 50 Ir largo L cuando el precio cruza por encima de la media móvil exponencial de 63 días después de romper la divergencia bajista 50) advierte a la salida de comercio largo XS ir corto cuando el precio cruza por debajo del promedio móvil exponencial de 63 días Salir de la posición corta X cuando el oscilador de media móvil aparece mientras está por debajo de -50 Ir corto S cuando el oscilador de media móvil se invierte por debajo de la línea de tendencia ascendente y Se invierte por debajo de -50 Salga de X cuando el oscilador de media móvil sube mientras que por debajo de -50 La divergencia triple alcista da una señal para ir L largo mientras está por debajo de la media móvil exponencial de 63 días. Tenga en cuenta que el precio que cruza la media móvil exponencial de 63 días es equivalente al oscilador de media móvil que cruza cero. Únase a nuestra lista de correo Lea el boletín de Diario de comercio de Colin Twiggs, con artículos educativos sobre comercio, análisis técnico, indicadores y nuevas actualizaciones de software. Applying Filtro de media móvil para configuraciones de privacidad diferenciales no interactivas Kato Mivule Claude Turner. Resumen Uno de los retos de la implementación de la privacidad de datos diferenciales, es que la utilidad (utilidad) de los datos privatizados tiende a disminuir a pesar de que se garantiza la confidencialidad. En tales entornos, debido al ruido excesivo, los datos originales sufren pérdida de significación estadística a pesar de los fuertes niveles de confidencialidad asegurados por la privacidad diferencial. Esto, a su vez, hace que los datos privatizados prácticamente carezcan de valor para el consumidor de los datos publicados. Además, los investigadores han señalado que encontrar el equilibrio entre la privacidad de los datos y los requisitos de los servicios públicos sigue siendo intratables, lo que obliga a las compensaciones. Por lo tanto, como una contribución, se propone el uso de la media móvil modelo de filtrado de no interactivo de la configuración de privacidad diferencial. En este modelo, varios niveles de privacidad diferencial (DP) se aplican a un conjunto de datos, generando una variedad de conjuntos de datos privatizados. Los datos privatizados se pasan a través de un filtro de media móvil y finalmente se publican los nuevos conjuntos de datos privatizados filtrados que cumplen con un umbral de utilidad establecido. Los resultados preliminares de este estudio demuestran que el ajuste del parámetro epsilon en el proceso de privacidad diferencial y la aplicación del filtro de media móvil podrían generar una mejor salida de utilidad de datos mientras se conserva la privacidad en configuraciones de privacidad diferencial no interactivas. Palabras clave Diferencial Privacidad Máquina Aprendizaje Procesamiento de Señales Filtrado Promedio Filtrado Referencias 1 A. Krause. E. Horvitz Un enfoque teórico-utilitario de la privacidad en los servicios en línea J. Artif. Intell. Res. Volumen 39. 2010. pág. 633662 2 R. C.-W. Wong. A. W.-C. Fu. K. Wang. J. Pei Ataque de Minimalidad en la Privacidad Preservando la Edición de Datos Proc. 33º Int. Conf. Bases de datos muy grandes. 2007. pp. 543554 3 T. Li. N. Li Sobre el equilibrio entre privacidad y utilidad en la publicación de datos Actas de la 15ª Conferencia Internacional ACM sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos (2009). 2009. págs. 517526 4 J. R. Bambauer. K. Muralidhar. R. Sarathy Fools Gold: una crítica ilustrada de la privacidad diferencial Vanderbilt J. Entertain. Technol. Ley, 2014. Volumen 16. 2013. pp. 1347 5 C. Dwork, Diferencialidad de la intimidad, en lenguajes de autómatas y programación, vol. 4052, no. D, M. Bugliesi, B. Preneel, V. Sassone, y I. Wegener, Eds. Springer, 2006, pp. 1-12. 6 K. Mivule Utilización de la adición de ruido para la privacidad de datos Información general de la Conferencia Internacional sobre la Ingeniería de la Información y el Conocimiento (IKE 2012). 2012. pp. 6571 7 K. Mivule. C. Turner. S.-Y. Ji hacia un diferencial de privacidad y la utilidad de preservación de la máquina Aprendizaje Clasificador Procedia Ciencias de la Computación. Volumen 12. 2012 pp. 176181 8 K. Mivule. C. Turner A Análisis Comparativo de Privacidad de Datos y Ajuste de Parámetros de Utilidad, Utilizando la Clasificación de Aprendizaje Automático como Calibre Procedia Comput. Sci. Volumen 20. 2013. pp. 414419 9 K. Muralidhar. R. Sarathy La privacidad diferencial protege la privacidad de Terry Gross en la privacidad en las bases de datos estadísticas. Volumen 6344. 2011. Springer-Verlag, Berlín Heidelberg. Pp. 200209 10 C. Privacidad Diferencial de Dwork: Encuesta de Resultados Teóricos y Aplicaciones de Modelos de Computación, LNCS 4978. 2008. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. Pp. 119 11 R. Sarathy y K. Muralidhar, Algunas observaciones adicionales sobre la aplicación de la privacidad diferencial para los datos numéricos, en la privacidad en las bases de datos estadísticos, vol. 6344. no. Dwork 2006, Springer Berlin / Heidelberg, 2011, págs. 210-219. 12 S. W. Smith El científico y los ingenieros Guía para el procesamiento de señales digitales 1997. California Technical Publishing. 277284 13 P. Kovesi, Fast Almost-Gaussian Filtering, en 2010 Conferencia Internacional sobre Informática de Imagen Digital: Técnicas y Aplicaciones, 2010, págs. 121-125. 14 K. Bache y M. Lichman, Juego de datos Iris Fisher - UCI Machine Learning Repository. Universidad de California, Escuela de Informática e Informática. Irvine, CA, 2013. 15 K. Mivule, una investigación de la privacidad de los datos y la utilidad utilizando la máquina de aprendizaje como un calibrador, disertación, Departamento de Informática, Bowie State University, 2014. ProQuest No: 3619387, Disponible en línea: pqdtopen. proquest / Pubnum / 3619387. Peer-review bajo la responsabilidad del comité científico de la Universidad de Missouri de Ciencia y Tecnología. La construcción de una media móvil de la diferencia neta de la línea de avance / declive puede proporcionar otra excelente herramienta de temporización. Los osciladores no tienen la intención de ser exactos, sino que significan que los precios más altos van a ser más difíciles de encontrar (cuando el oscilador está cerca de la parte superior de la tabla ) En lugar de bajar los precios cada vez más difícil de encontrar (cuando el oscilador está cerca de la parte inferior de la tabla). NOTA: Para aumentar el tamaño del gráfico mantenga presionada la tecla CTRL y utilice la barra de desplazamiento del ratón para aumentar / disminuir el tamaño de las fuentes y los gráficos. Diferenciales Neto NYSE 10 Día MA NYSE Diferenciales Neto MA 10 Días - Close Up NYSE 30 Días MA Diferenciales Neto NYSE 30 Días MA Net Diferenciales - Close Up