Limite Médio Móvel

Indicador de Alerta do Limite de Amplificador de Crossover Média para o MetaTrader Defina os indicadores nos seus gráficos usando a interface, então deixe o programa Java em execução e você receberá alertas quando suas condições de destino forem atendidas. É fogo e esquece-se. A interface baseada em Java permite que você controle produtos da série FX AlgoTrader JFX da mesma interface. Então mudanças de parâmetros super rápidos sem a necessidade de detalhar em cada gráfico e ajustar parâmetros de entrada externos para indicadores individuais. O módulo de alertas baseado em Java fornece mais detalhes, mais opções de personalização e a capacidade de exibir dados de alerta históricos sempre que precisar. Isso é impossível com alertas pop-up MT4 padrão. Os comerciantes podem usar arquivos wav de longa duração como sinais de alerta de áudio sem ouvir o recorte de arquivos de som. Os indicadores MT4 padrão não podem fazer isso sem clippingAuto Threshold Este plugin binariza imagens de 8 e 16 bits usando vários métodos de thresholding globais (com base em histograma). A fase segmentada é sempre mostrada como branca (255). Para o limiar local, em vez de global, veja o plug-in Automático Local Limiar. ImageJ. Requer v1.42m ou mais recente. Copie o arquivo AutoThreshold. jar do mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar na pasta ImageJPlugins e reinicie ImageJ ou execute o comando Menus de atualização de ajuda. Depois disso, um novo comando deve aparecer no Ajuste Automático do Ajuste da Imagem. Fiji. Este plugin é parte da distribuição de Fiji, não há necessidade de fazer o download. O método seleciona o algoritmo a ser aplicado (detalhado abaixo). As opções Ignorar preto e Ignorar branco definem as caixas de histograma de imagem para 0 e 255 níveis de habilidade para 0, respectivamente. Isso pode ser útil se a imagem digitalizada tiver pixels sub-expostos ou expostos. O objeto branco no fundo preto define para branco os pixels com valores acima do valor limite (caso contrário, ele define para branco os valores menores ou iguais ao limite). Definir Limite em vez de Limite (imagens únicas) define o LUT limiar, sem alterar os dados de pixel. Isso funciona apenas para imagens individuais. Se você estiver processando uma pilha, duas opções adicionais estão disponíveis: a pilha pode ser usada para processar todas as fatias (o limiar de cada fatia será computado separadamente). Se esta opção for deixada desmarcada, somente a fatia atual será processada. O uso do histograma de pilha primeiro calcula o histograma da pilha inteira, depois calcula o limite com base nesse histograma e finalmente binariza todas as fatias com esse valor único. Selecionar esta opção também seleciona a opção Stack acima automaticamente. 1. Este plugin é acessado através da entrada do menu Limite Automático da Imagem, no entanto, os métodos de limiar foram também parcialmente implementados no applet do Thresholder ImageJs acessível através do Limite de Ajuste de Imagem. Entrada do menu. Enquanto o plug-in do Limite automático pode usar ou ignorar os extremos do histograma da imagem (Ignorar preto, Ignorar branco), o applet não pode: o método padrão ignora os extremos do histograma, mas os outros métodos não. Isso significa que aplicar os dois comandos para a mesma imagem pode produzir resultados aparentemente diferentes. Em essência, o plugin Auto Threshold, com as configurações corretas, pode reproduzir os resultados do applet, mas não o caminho. 2. A partir da versão 1.12, o plugin suporta um limite de imagens de 16 bits. Uma vez que o plug-in do Limite Automático processa o espaço completo em escala de cinza, pode ser lento ao lidar com imagens de 16 bits. Observe que o applet do ImageJ thresholder também processa imagens de 16 bits, mas, na realidade, ImageJ primeiro calcula um histograma com 256 caixas. Portanto, pode haver diferenças nos resultados obtidos em imagens de 16 bits ao usar o applet e os verdadeiros resultados de 16 bits obtidos com este plugin. Note-se que, para acelerar, o histograma é encadernado para incluir apenas o intervalo de caixas que contêm dados (e evite o processamento de caixas de histograma vazias em ambos os extremos). 3. O resultado de imagens e pilhas de 16 bits (ao processar todas as fatias) é um recipiente de 8 bits que mostra o resultado em branco 255 para cumprir o conceito de imagem binária (isto é, 8 bits com 0 e 255 valores). No entanto, para pilhas onde apenas 1 fatia é limiar, o resultado ainda é um recipiente de 16 bits com a fase limite definida como branco 65535. Isso é para manter os dados intocados nas restantes fatias. A opção Try to retira o formato de 16 bits para ainda mostrar as imagens com métodos que podem não conseguir obter um limite. Imagens e pilhas que são impossíveis de limiar permanecem inalteradas. 4. A mesma imagem em 8 e 16 bits (sem dimensionamento) retorna o mesmo valor de limiar, no entanto, o método Lis retornaria valores diferentes quando os dados da imagem foram deslocados (por exemplo, ao adicionar um valor fixo a todos os pixels). A implementação atual evita esse problema dependente do offset. 5. A mesma imagem escalada por um valor fixo (por exemplo, ao multiplicar todos os pixels por um valor fixo) retorna um resultado limiar semelhante (dentro de 2 níveis de escala de cinza da imagem original não escalada) para todos os métodos, exceto Huang, Li e Triângulo devido ao caminho Esses algoritmos funcionam. Qual método segmenta seus dados melhor Um pode tentar responder a esta pergunta usando a opção de experimentar tudo. Isso produz uma montagem com resultados de todos os métodos, permitindo explorar como os diferentes algoritmos funcionam em uma determinada imagem ou pilha. Ao usar pilhas, em alguns casos, pode não ser uma boa idéia segmentar cada fatia individualmente em vez de um único limite para todas as fatias (experimente o mri-stack. tif das imagens de amostra para entender melhor esta questão). Experimente todos os métodos. Ao processar pilhas com muitas fatias, as montagens podem se tornar muito grandes (16 vezes o tamanho original da pilha) e um corre o risco de ficar sem RAM. Uma janela pop-up aparecerá (quando as pilhas tiverem mais de 25 fatias) para confirmar se o procedimento deve exibir os resultados de montaged. Selecione Não para calcular os valores de limiar e exibi-los na janela de registro. Este é o método original de limiar automático disponível no ImageJ, que é uma variação do algoritmo IsoData (descrito abaixo). A opção Padrão deve retornar os mesmos valores que o Ajuste de Imagem Limiar Automático, ao selecionar Ignorar preto e Ignorar branco. Para indicar a segmentação da fase desejada, use a opção Objetos brancos em fundo preto. O método IsoData também é conhecido como interoperabilidade iterativa. Implementos Huangs método de limiar difuso. Isso usa a função de entropia de Shannons (pode-se usar a função de entropia Yagers). Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 1 e 2. Intermodes Isso assume um histograma bimodal. O histograma é suavizado iterativamente usando uma média de rodagem de tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais: j e k. O limite t é então calculado como (jk) 2. As imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou amplas e no vale não são adequadas para esse método. Método do código MATLAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e seu código MATLAB original. Procedimento iterativo baseado no algoritmo isodata de: O procedimento divide a imagem em objeto e fundo tomando um limiar inicial, então as médias dos pixels em ou abaixo do limiar e pixels acima são calculadas. As médias desses dois valores são calculadas, o limite é incrementado e o processo é repetido até o limite ser maior do que a média composta. Ou seja, existem várias implementações deste método. Veja o código-fonte para outros comentários. Implementos Lis Minimum Cross Entropy thresholding method baseado na versão iterativa (2ª referência abaixo) do algoritmo. Li, CH amp Lee, CK (1993), Limite Mínimo de Entropia Transversal, Reconhecimento Padrão 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), Um Algoritmo Iterativo para Limite Mínimo de Entropia Transversal, Letras de Reconhecimento de Padrões 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Pesquisa sobre Técnicas de Limite de Imagem e Avaliação de Desempenho Quantitativo, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 3 e 4. MaxEntropy Implements Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) método de limiar: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Um novo método para o limiar de imagem de nível de cinza usando a entropia do histograma, modelos gráficos e processamento de imagem 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 5 e 6. Usa a média dos níveis de cinza como o limiar. Ele é usado por alguns outros métodos como um primeiro limite de suposição. Glasbey, CA (1993), Uma análise de algoritmos de limiar baseados em histograma, CVGIP: Modelos Gráficos e Processamento de Imagem 55. 532-537 MinError (I) Uma implementação iterativa do limiar mínimo de erros do Kittler e Illingworths. Esta implementação parece convergir com mais frequência do que o original. No entanto, às vezes o algoritmo não converge para uma solução. Nesse caso, um aviso é relatado para a janela de registro e o resultado é padrão para a estimativa inicial do limite que é calculado usando o método Médio. As opções Ignorar preto ou Ignorar branco podem ajudar a evitar esse problema. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), limiar de erro mínimo, reconhecimento de padrões 19. 41-47 Ported de Antti Niemists Código MATLAB. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. Da mesma forma que o método Intermodes, isso assume um histograma bimodal. O histograma é suavizado iterativamente usando uma média de execução do tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais. O limiar t é tal que yt1 gt yt lt yt1. As imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou amplas e no vale não são adequadas para esse método. De acordo com o código MATTAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. O método Tsais tenta preservar os momentos da imagem original no resultado limite. Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 7 e 8. O algoritmo de cluster de limiar de Otsus procura o limiar que minimiza a variância intra-classe, definida como uma soma ponderada de variâncias das duas classes. Por parte do código C de Jordan Bevik. Percentile Assume que a fração de pixels de primeiro plano é 0,5. De acordo com o código MATTAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. RenyiEntropy Semelhante ao método MaxEntropy, mas usando a entropia Renyis. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), um novo método para o nível de imagem de nível de cinza usando a entropia do histograma, modelos gráficos e processamento de imagem 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 9 e 10. Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 11 e 12. Esta é uma implementação do método Triangle: Modificado a partir de Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. O algoritmo Triângulo, um método geométrico, não pode dizer se os dados estão distorcidos de um lado a outro, mas assume um pico máximo (modo) perto de uma extremidade do histograma e busca para a outra extremidade. Isso causa um problema na ausência de informações sobre o tipo de imagem a ser processada, ou quando o máximo não está próximo de um dos extremos do histograma (resultando em duas possíveis regiões limiar entre o máximo e os extremos). Aqui, o algoritmo foi ampliado para encontrar em qual lado do máximo pico os dados vão mais longe e procura o limiar dentro desse maior alcance. Implementa o método de limiar Yens de: Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 13 e 14.Percente acima da porcentagem média móvel acima da média móvel A porcentagem de ações negociadas acima de uma média móvel específica é um indicador de largura que mede a força interna ou fraqueza no subjacente índice. A média móvel de 50 dias é utilizada para o prazo de curto e médio prazo, enquanto as médias móveis de 150 dias e 200 dias são usadas para o prazo de médio e longo prazos. Os sinais podem ser derivados de níveis de overboughtoversold, que se cruzam acima de 50 e divergências bullishbearish. O indicador está disponível para o Dow, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SampP 100, SampP 500 e SampPTSX Composite. Os usuários de Sharpcharts podem traçar a porcentagem de ações acima de sua média móvel de 50 dias, média móvel de 150 dias ou média móvel de 200 dias. Uma lista completa de símbolos é fornecida no final deste artigo. O Cálculo do Cálculo é direto. Basta dividir o número de ações acima de sua média móvel do XX-dia pelo número total de ações no índice subjacente. O exemplo da Nasdaq 100 mostra 60 ações acima da média móvel de 50 dias e 100 ações no índice. A porcentagem acima de sua média móvel de 50 dias é igual a 60. Como o gráfico abaixo mostra, esses indicadores flutuam entre zero por cento e cem por cento com 50 como a linha central. Interpretação Este indicador mede o grau de participação. A amplitude é forte quando a maioria das ações em um índice está negociando acima de uma média móvel específica. Por outro lado, a amplitude é fraca quando a minoria das ações está negociando acima de uma média móvel específica. Existem pelo menos três maneiras de usar esses indicadores. Primeiro, os cartistas podem obter um viés geral com os níveis gerais. Uma tendência de alta está presente quando o indicador está acima de 50. Isso significa que mais da metade das ações do índice estão acima de uma média móvel em particular. Uma tendência de baixa está presente quando abaixo de 50. Em segundo lugar, os cartistas podem procurar níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Esses indicadores são osciladores que flutuam entre zero e cem. Com um alcance definido, os cartistas podem procurar níveis de sobrecompra perto do topo do intervalo e níveis de sobrevenda perto do final do intervalo. Terceiro, as divergências de alta e baixa podem pregar uma mudança de tendência. Uma divergência de alta ocorre quando o índice subjacente se move para uma nova baixa e o indicador permanece acima da baixa anterior. A força relativa no indicador às vezes prefigura uma reversão de alta no índice. Por outro lado, uma divergência de baixa forma quando o índice subjacente registra uma maior alta e o indicador permanece abaixo do seu alto anterior. Isso mostra fraqueza relativa no indicador que por vezes pode antecipar uma reversão de baixa no índice. 50 Limiar O limite de 50 funciona melhor com a porcentagem de ações acima de suas médias móveis mais longas, como 150 dias e 200 dias. A porcentagem de ações acima de sua média móvel de 50 dias é mais volátil e cruza o limite 50 com mais freqüência. Essa volatilidade torna mais propenso a whipsaws. O gráfico abaixo mostra o SampP 100 acima do MA de 200 dias (OEXA200R). A linha azul horizontal marca o limite 50. Observe como esse nível atuou como suporte quando o SampP 100 apresentava maior tendência em 2007 (seta verde). O indicador quebrou abaixo de 50 no final de 2007 e o nível 50 transformou-se em resistência em 2008, que é quando o SampP 100 estava em declínio. O indicador avançou acima do limite de 50 em junho-julho de 2009. Mesmo que a porcentagem de ações acima de SMA de 200 dias não seja tão volátil quanto a porcentagem de ações acima de sua SMA de 50 dias, o indicador não é imune a whipsaws. No gráfico acima, houve vários cruzamentos em agosto-setembro de 2007, novembro-dezembro de 2007, maio-junho de 2008 e junho-julho de 2009. Esses cruzamentos podem ser reduzidos aplicando uma média móvel para alisar o indicador. A linha rosa mostra o SMA de 20 dias do indicador. Observe como esta versão suavizada cruzou o limite de 50 vezes. OverboughtOversold O percentual de ações acima de SMA de 50 dias é mais adequado para níveis de sobrecompra e sobrevenda. Devido à sua volatilidade, esse indicador passará para os níveis de sobrecompra e sobrevenda mais frequentemente do que os indicadores com base em médias móveis mais longas (150 dias e 200 dias). Assim como os osciladores de momentum, este indicador pode se tornar sobrecompra numerosas vezes em uma forte tendência de alta ou sobrevenda muitas vezes durante uma forte tendência de baixa. Portanto, é importante identificar a direção da tendência maior para estabelecer um viés e negociar em harmonia com a grande tendência. As condições de sobrevenda a curto prazo são preferidas quando a tendência a longo prazo é aumentada e as condições de sobrecompração de curto prazo são preferidas quando a tendência a longo prazo está baixa. A análise básica de tendências pode ser usada para determinar a tendência do índice subjacente. O gráfico abaixo mostra o SampP 500 acima do MA de 50 dias (SPXA50R) com o SampP 500 na janela inferior. Uma média móvel de 150 dias é usada para determinar a tendência maior para o SampP 500. Observe que o índice cruzou acima do SMA de 150 dias em maio e apresentou uma tendência maior nos próximos 12 meses. Com uma tendência de alta geral em andamento, as condições de sobrecompra foram ignoradas e as condições de sobrevenda foram usadas como oportunidades de compra. Em geral, as leituras acima de 70 são consideradas sobrecompração e as leituras abaixo de 30 são consideradas sobrevendidas. Esses níveis podem variar para outros índices. Primeiro, observe como o indicador se tornou sobrecompra numerosas vezes de maio de 2009 a maio de 2010. As leituras múltiplas de sobrecompra são um sinal de força e não de fraqueza. Em segundo lugar, note que o indicador ficou sobrevendido apenas duas vezes ao longo de um período de 12 meses. Além disso, essas leituras de sobrevenda não duraram muito. Isso também é um testemunho da força subjacente. Simplesmente tornar-se sobrevendido nem sempre é um sinal de compra. Muitas vezes, é prudente esperar uma recuperação dos níveis de sobrevenda. No exemplo acima, as linhas pontilhadas verdes mostram quando o indicador cruzou para trás acima do limite 50. Também é possível que outro sinal dispare quando o indicador mergulhou abaixo de 35 em novembro. O próximo gráfico mostra o SampP 100 Above 50-day MA (OEXA50R) com o SampP 100 na janela inferior. Este é um exemplo do mercado do urso porque o OEX estava negociando abaixo do SMA de 150 dias. Com a maior tendência para baixo, as condições de sobrevenda foram ignoradas e as condições de sobrecompra foram usadas como vendas de alertas. Um sinal de venda consiste em duas partes. Primeiro, o indicador deve tornar-se sobrecompra. Em segundo lugar, o indicador deve se mover abaixo do limite 50. Isso garante que o indicador começou a enfraquecer antes de fazer um movimento. Apesar deste filtro, ainda haverá whipsaws e sinais ruins. Existem três sinais visíveis no quadro abaixo. A seta vermelha mostra a condição de sobrecompra e a linha pontilhada vermelha mostra o movimento subsequente abaixo de 50. O primeiro sinal não funcionou bem, mas os outros dois se mostraram bastante oportunos. Divergências de BullishBearish As divergências de alta e baixa podem produzir grandes sinais, mas também são propensas a muitos sinais falsos. A chave, como sempre, é separar sinais robustos de sinais ineficazes. Pequenas divergências podem ser suspeitas. Estes geralmente se formam em um período de tempo relativamente curto, com pouca diferença entre os picos ou as calhas. As pequenas divergências de baixa em uma forte tendência de alta dificilmente anteciparão fraqueza significativa. Isto é especialmente verdadeiro quando os picos divergentes excedem 70. Pense nisso. Breadth ainda favorece os touros se mais de 70 de ações estiverem negociando acima de uma média móvel designada. Do mesmo modo, é improvável que pequenas divergências de alta tendência nas tendas baixas fortes representem uma grande inversão de alta. Isto é especialmente verdadeiro quando as calhas divergentes se formam abaixo de 30. O tamanho ainda favorece os ursos quando menos de 30 dos estoques estão negociando acima de uma média móvel especificada. Maiores divergências têm maiores possibilidades de sucesso. Maior refere-se ao tempo decorrido e à diferença entre os dois picos ou calhas. Uma divergência acentuada cobrindo dois meses ou mais é mais provável que funcione, do que uma divergência superficial cobrindo 1-2 semanas. O gráfico abaixo mostra o Nasdaq Above 50-day MA (NAA50R) com o Nasdaq Composite na janela inferior. Uma grande divergência de alta, formada entre novembro de 2009 e março de 2010. Mesmo que as calhas fossem abaixo de 30, a divergência se estendeu ao longo de três meses e a segunda calha estava bem acima da primeira calha (setas verdes). O movimento subseqüente acima de 50 confirmou a divergência e antecipou o rali do final de maio ao início de junho. Uma pequena divergência de baixa foi formada em maio-junho e o indicador foi abaixo de 50 no início de julho, mas esse sinal não prenunciou um declínio prolongado. A tendência de alta de Nasdaq era muito forte e o indicador voltou atrás de 50 em pouco tempo. O próximo gráfico mostra o SampPTSX acima do MA de 50 dias (TSXA50R) com o TSX Composite (TSX). Uma pequena divergência de baixa formada a partir da segunda semana de maio até a terceira semana de junho (4-5 semanas). Mesmo que esta fosse uma divergência relativamente baixa, a distância entre o início de maio e a baixa de junho permitiu uma divergência bastante íngreme. O TSX Composite conseguiu exceder o máximo de maio, mas o indicador não voltou acima de 60 em meados de junho. Um fortemente menor alto formado para criar a divergência, que foi confirmada com uma quebra abaixo de 50. Conclusões A porcentagem de estoques acima de uma média móvel específica é um indicador de amplitude que mede o grau de participação. A participação seria considerada relativamente fraca se o SampP 500 se movesse acima da média móvel de 50 dias e apenas 40 das ações estavam acima da média móvel de 50 dias. Por outro lado, a participação seria forte se o SampP 500 se movesse acima da média móvel de 50 dias e 60 ou mais de seus componentes também estavam acima da média móvel de 50 dias. Além dos níveis absolutos, os cartistas podem analisar o movimento direcional do indicador. A média está diminuindo quando o indicador cai e se fortalece quando o indicador aumenta. Um indicador crescente do mercado e da queda levaria suspeitas à fraqueza subjacente. Da mesma forma, um mercado em queda e um indicador crescente sugerem uma força subjacente que poderia anunciar uma reversão de alta. Tal como acontece com todos os indicadores, é importante confirmar ou refutar achados com outros indicadores e análises. Os usuários SharpCharts SharpCharts podem traçar esses indicadores na janela do gráfico principal ou como um indicador que fica acima ou abaixo da janela principal. O exemplo abaixo mostra os estoques SampP 500 acima do MA de 50 dias (SPXA50R) na janela do gráfico principal com o SampP 500 na janela indicadora abaixo. Um SMA de 10 dias (rosa) e uma linha de 50 (azul) foram adicionados à janela principal. A imagem abaixo do gráfico mostra como adicioná-los como sobreposições. O SampP 500 foi adicionado como um indicador selecionando preço e depois entrando SPX para parâmetros. Clique nas opções avançadas para adicionar uma média móvel como uma sobreposição. Clique no quadro abaixo para ver um exemplo ao vivo. Lista de símbolos Os usuários de Sharpcharts podem traçar a porcentagem ou número de ações acima de uma média móvel específica para a Dow Industrials, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SampP 100, SampP 500 e SampPTSX Composite. As médias móveis específicas incluem os 50 dias, 150 dias e 200 dias. A primeira tabela mostra os símbolos disponíveis para o PERCENT de ações acima de uma média móvel específica. Observe que esses símbolos têm um R no final. A segunda tabela mostra os símbolos disponíveis para o NÚMERO de ações acima de uma média móvel específica. Este é um número absoluto. Por exemplo, o Dow pode ter 20 ações acima da média móvel de 50 dias ou a Nasdaq pode ter 1230 ações acima da média móvel de 50 dias. Os gráficos de indicadores com base em PERCENT e NUMBER são os mesmos. No entanto, números absolutos, como 20 e 1230, não podem ser comparados. As porcentagens, por outro lado, permitem aos usuários comparar níveis em uma variedade de índices. Clique na imagem abaixo para ver estes no catálogo de símbolos.