Bandas De Bollinger C #

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En este ejemplo, los últimos veinte periodos de información sobre precios se utilizan para calcular la media móvil, mientras que las bandas superior e inferior se establecen en dos desviaciones estándar de la media móvil. La mayoría de las aplicaciones gráficas le permiten cambiar esta configuración y puede experimentar con otras configuraciones, pero tenga en cuenta lo siguiente: Desea mantener la mayoría de las fluctuaciones del tipo de cambio dentro de las bandas 8211 si las tasas spot superan con demasiada frecuencia las bandas, se hace imposible Para que usted pueda distinguir entre una fluctuación típica y una posible señal de inversión. Por el contrario, si los tipos de mercado rara vez rompen las bandas, considere la posibilidad de reducir el número de períodos de presentación de informes para los que se calcula la tasa media. Nótese que el propio John Bollinger creía que 20,2 era el ajuste óptimo para la mayoría de las situaciones. 169 1996 - 2016 OANDA Corporation. 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Puede ver mi método C para calcular bandas de Bollinger para cada punto (promedio móvil, banda ascendente, banda descendente). Como se puede ver este método utiliza 2 para bucles para calcular la desviación estándar en movimiento utilizando el promedio móvil. Se utilizó para contener un bucle adicional para calcular el promedio móvil durante los últimos n períodos. Éste que podría eliminar añadiendo el nuevo valor de punto a totalaverage al principio del bucle y eliminando el valor de punto i - n al final del bucle. Mi pregunta ahora es básicamente: Puedo quitar el lazo interno restante de una manera similar que me las arreglé con la media móvil preguntó Jan 31 13 a las 21:45 La respuesta es sí, se puede. A mediados de los años 80 desarrollé tal algoritmo (probablemente no original) en FORTRAN para una aplicación de monitoreo y control de procesos. Desafortunadamente, eso fue hace más de 25 años y no recuerdo las fórmulas exactas, pero la técnica era una extensión de la de los promedios móviles, con cálculos de segundo orden en lugar de los lineales. Después de mirar a su código algunos, creo que puedo suss cómo lo hice en ese entonces. Observe cómo su bucle interno está haciendo una suma de cuadrados: de la misma manera que su promedio debe haber tenido originalmente una suma de valores Las únicas dos diferencias son el orden (su poder 2 en lugar de 1) y que está restando el promedio Cada valor antes de cuadrarlo. Ahora que puede parecer inseparable, pero de hecho pueden ser separados: Ahora el primer término es sólo una suma de cuadrados, que maneja que de la misma manera que usted hace la suma de los valores para el promedio. El último término (k2n) es sólo el promedio cuadrado veces el período. Puesto que usted divide el resultado por el período de todos modos, usted puede apenas agregar el nuevo cuadrado medio sin el lazo adicional. Finalmente, en el segundo término (SUM (-2vi) k), puesto que SUM (vi) kn total puedes cambiarlo en esto: o simplemente -2k2n. Que es -2 veces la media cuadrada, una vez que el período (n) se divide de nuevo. Así que la fórmula combinada final es: (asegúrese de comprobar la validez de esto, ya que estoy derivando de la parte superior de mi cabeza) Y la incorporación en su código debe verse algo así: El problema con los enfoques que calculan la suma de los cuadrados Es que ella y el cuadrado de sumas pueden llegar a ser bastante grandes, y el cálculo de su diferencia puede introducir un error muy grande. Así que vamos a pensar en algo mejor. Para saber por qué esto es necesario, vea el artículo de Wikipedia sobre Algoritmos para calcular la varianza y John Cook sobre la explicación teórica de los resultados numéricos) Primero, en lugar de calcular el stddev permite centrarse en la varianza. Una vez que tenemos la varianza, stddev es sólo la raíz cuadrada de la varianza. Suponga que los datos están en una matriz llamada x rodando una ventana de tamaño n por uno se puede pensar en como la eliminación del valor de x0 y la adición del valor de xn. Permite denotar los promedios de x0..xn-1 y x1..xn by y respectivamente. La diferencia entre las varianzas de x0..xn-1 y x1..xn es, después de anular algunos términos y aplicar (ab) (ab) (ab): Por lo tanto, la varianza es perturbada por algo que no requiere que usted mantenga la Suma de cuadrados, lo que es mejor para la precisión numérica. Puede calcular la media y la varianza una vez al principio con un algoritmo apropiado (método de Welfords). Después de eso, cada vez que tenga que reemplazar un valor en la ventana x0 por otro xn, actualiza el promedio y la varianza como esto: Gracias por esto. Lo usé como base de una implementación en C para el CLR. Descubrí que, en la práctica, puede actualizar tal que newVar es un número negativo muy pequeño, y el sqrt falla. Introduje un if para limitar el valor a cero para este caso. No idea, pero estable. Esto ocurrió cuando cada valor en mi ventana tenía el mismo valor (usé un tamaño de ventana de 20 y el valor en cuestión era 0.5, en caso de que alguien quiera intentar reproducir esto.) Ndash Drew Noakes Jul 26 13 at 15:25 Ive Utilizó commons-math (y contribuyó a esa biblioteca) para algo muy similar a esto. Su código abierto, portar a C debería ser fácil como pastel comprado en la tienda (has intentado hacer un pastel desde cero). Compruébelo: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. html. Tienen una clase StandardDeviation. Ir a la ciudad respondió Jan 31 13 at 21:48 You39re bienvenida Lo siento, no tenía la respuesta que usted está buscando. Definitivamente no quería sugerir el portado de toda la biblioteca. Sólo el código mínimo necesario, que debería ser unos pocos cientos de líneas o algo así. Tenga en cuenta que no tengo ni idea de las restricciones legales / de copyright que tiene apache en ese código, por lo que debe comprobarlo. En caso de perseguirlo, aquí está el enlace. Así que la variación FastMath ndash Jason Jan 31 13 at 22:36 La información más importante ya se ha dado arriba --- pero quizás esto es todavía de interés general. Una pequeña biblioteca de Java para calcular el promedio móvil y la desviación estándar está disponible aquí: github / tools4j / meanvar La implementación se basa en una variante del método de Welfords mencionado anteriormente. Se han derivado métodos para eliminar y reemplazar valores que pueden usarse para mover valores de valores. Sintaxis Parámetros s Una serie estadística. StandardDeviationLevel El número (positivo) de desviaciones estándar que la banda inferior en desplazó de la media móvil. LengthOfMA Longitud de la media móvil utilizada en la evaluación de las Bandas de Bollinger. Obsérvese que esto también corresponde a la duración del período sobre el que se evalúa la desviación estándar. Observaciones Más detalles Las bandas de Bollinger son un tipo de sobre que se representan a niveles de desviación estándar por encima y por debajo de la media móvil (simple) correspondiente. Esto produce un efecto de que las bandas se ensanchen durante períodos de mayor volatilidad y se contraigan durante períodos menos volátiles. Las Bandas de Bollinger indican la oferta y demanda relativa de un activo dado. Si el activo se mueve cerca de la parte superior del sobre, entonces indica que hay una fuerte demanda del activo, a la inversa si el activo abraza el fondo del rango de negociación, entonces indica que hay exceso de oferta del activo. Dado que las bandas de Bollinger se combinarán casi siempre con otros indicadores al formar un sistema de comercio, el número de períodos utilizados en la evaluación de la desviación estándar de las acciones y la media móvil variarán. Para aquellos sin restricciones de diseño una elección popular del número de períodos de tiempo es de alrededor de 20-23. Vea también Referencia