Moving average standard deviation

Desvio Padrão Desvio Padrão da medida de volatilidade do mercado. Este indicador descreve o intervalo de flutuações de preço em relação à Média Móvel. Portanto, se o valor desse indicador for alto, o mercado é volátil e os preços das barras são bastante distribuídos em relação à média móvel. Se o valor do indicador for baixo, o mercado pode ser descrito como tendo baixa volatilidade e os preços das barras estão próximos da média móvel. Normalmente, este indicador é usado como um componente de outros indicadores. Assim, ao calcular o 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 de negociação 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 em breve, se é extremamente alto, isso provavelmente significa que a atividade diminuirá em breve. Cálculo StdDev (i) SQRT (QUANTIA (ji - N, i) / N) QUANTIDADE (ji - N, i) SOMA ((ApPRICE (j) - MA (ApPRICE. N, i)) 2) Padrão StdDev (i) Desvio da barra atual SQRT raiz quadrada AMOUNT (ji - N, i) soma dos quadrados de ji - N a i N período de alisamento ApPRICE (j) preço aplicado da barra j MA (ApPRICE. N, i) valor médio móvel com o período N na barra atual ApPRICE (i) preço aplicado da barra atual. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizados para nossos visitantes. Cookies não podem ser usados ​​para identificar você pessoalmente. Ao visitar o nosso site, você concorda com o uso de cookies pelo OANDA8217, de acordo com nossa Política de Privacidade. Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, visite aboutcookies. org. A restrição de cookies impedirá que você se beneficie de algumas das funcionalidades do nosso site. Baixe o nosso Mobile Apps Select conta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtamplt / iframeampgt Lição 2: Bandas de Bollinger desvios-padrão e Bollinger Bands desvios padrão são uma unidade de medida estatística descrevendo o padrão de dispersão de um conjunto de dados. Por definição, um desvio padrão inclui cerca de 68 de todos os pontos de dados da média no que é referido como padrão de distribuição normal, enquanto dois desvios padrão incluem cerca de 95 de todos os pontos de dados. Ao trabalhar com Bollinger Bands, não é necessário calcular você mesmo os desvios padrão. Você só precisa entender a teoria de como o desvio padrão define o intervalo para uma dispersão de taxas quando comparado à média móvel, e como essa informação é usada para determinar os canais de compra e venda no gráfico. Canais de compra e venda A área entre a linha média móvel e cada faixa produz um intervalo ou canal. A área acima da média móvel é chamada de canal de compra, já que as taxas spot exibidas nessa região permanecem mais altas que a média móvel e sugerem um impulso ascendente. Por outro lado, as taxas à vista que caem abaixo da média móvel estão no canal de venda, já que a taxa à vista está caindo mais rapidamente do que a média móvel, o que sugere que a taxa de câmbio tenha um momento de baixa. No exemplo a seguir, a taxa continuou a subir para o canal de compra até a semana de 1º de março, quando começou a recuar, aproximando-se da linha de taxa média. Esta é uma indicação clara de que a taxa média e a taxa à vista estão convergindo, o que significa que o momento da tendência está diminuindo e uma reversão pode resultar. Quando as taxas spot caem acima ou abaixo das bandas, é referido como quebrar as bandas e este evento tem o seu próprio significado, que será discutido mais tarde. Banda de amostra Bollinger chart 169 1996 - 2016 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. A família de marcas comerciais OANDA, fxTrade e OANDAs fx é de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. A negociação alavancada de contratos em moeda estrangeira ou outros produtos fora de bolsa, na margem, carrega um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos. Aconselhamos que você considere cuidadosamente se a negociação é apropriada para você em função de suas circunstâncias pessoais. Você pode perder mais do que você investe. 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Por favor, consulte o NFAs FOREX INVESTER ALERT quando apropriado. As contas OANDA (Canada) Corporation ULC estão disponíveis para qualquer pessoa com uma conta bancária canadense. OANDA (Canada) Corporation ULC é regulada pela Organização Reguladora da Indústria de Investimento do Canadá (IIROC), que inclui o banco de dados de verificação de conselheiros on-line IIROCs (IIROC AdvisorReport), e contas de clientes são protegidas pelo Fundo Canadense de Proteção ao Investidor dentro dos limites especificados. Um folheto descrevendo a natureza e os limites da cobertura está disponível mediante solicitação ou no site cipf. ca. A OANDA Europe Limited é uma empresa registrada na Inglaterra número 7110087, e tem sua sede registrada no andar 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. É autorizado e regulado pela Autoridade de Conduta Financeira. No: 542574. A OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Reg. Co. 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Abaixo você pode ver meu método C para calcular Bollinger Bands para cada ponto (média móvel, banda alta, banda descendente). Como você pode ver, este método usa 2 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. Esse eu poderia remover adicionando o novo valor de ponto para 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 semelhante, eu consegui com a média móvel perguntou Jan 31 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi exatamente esse algoritmo (provavelmente não original) em FORTRAN para um aplicativo de monitoramento e controle de processo. Infelizmente, isso foi há mais de 25 anos e eu não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica era uma extensão daquela para médias móveis, com cálculos de segunda ordem ao invés de apenas lineares. Depois de olhar para o seu código, acho que posso descobrir como fiz isso na época. Observe como o loop interno está fazendo uma Soma dos Quadrados: da mesma forma que sua média deve originalmente ter uma Soma de Valores. As únicas duas diferenças são a ordem (seu poder 2 em vez de 1) e você está subtraindo a média. cada valor antes de você quadrá-lo. Agora, isso pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: Agora, o primeiro termo é apenas uma Soma dos Quadrados, você lida com isso da mesma maneira que faz a soma dos Valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado vezes o período. Como você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode simplesmente adicionar a nova média ao quadrado sem o loop extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), uma vez que SUM (vi) total de kn, você pode alterá-lo para isto: ou apenas -2k2n. que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Portanto, a fórmula combinada final é: (não se esqueça de verificar a validade disso, já que estou tirando isso da minha cabeça). E incorporar em seu código deve ser algo assim: Obrigado por isso. Eu usei como base de uma implementação em C para o CLR. Eu descobri que, na prática, você pode atualizar tal que newVar é um número negativo muito pequeno, e o sqrt falha. Eu introduzi um if para limitar o valor a zero para este caso. Não é ideia, mas estável. Isso ocorreu quando todos os valores na minha janela tinham o mesmo valor (usei um tamanho de janela de 20 e o valor em questão era 0.5, caso alguém queira tentar reproduzir isso). Ndash Drew Noakes Jul 26 13 at 15:25 Ive usado commons-math (e contribuiu para essa biblioteca) para algo muito semelhante a isto. Seu código-fonte aberto, portando para C deve ser fácil como torta comprada em loja (você tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. html. Eles têm uma classe StandardDeviation. Go to town respondida Jan 31 13 at 21:48 Você é bem-vindo Desculpe eu não tive a resposta que você está procurando. Eu definitivamente não quis sugerir portar a biblioteca inteira. Apenas o código mínimo necessário, que deve ter algumas centenas de linhas ou mais. Note que não tenho idéia de quais restrições legais / de direitos autorais o apache tem sobre esse código, para que você tenha que verificar isso. Caso você busque, aqui está o link. De modo que Variance FastMath ndash Jason 31 de janeiro de 2013 às 22:36 A informação mais importante já foi dada acima --- mas talvez isso ainda seja de interesse geral. Uma minúscula biblioteca Java para calcular a média móvel e o desvio padrão está disponível aqui: github / tools4j / meanvar A implementação é baseada em uma variante do método de Welfords mencionado acima. Métodos para remover e substituir valores foram derivados que podem ser usados ​​para mover janelas de valor.