Diskussion zum Artikel "Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt"
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Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt :
In diesem Artikel setzen wir unser Thema vom letzten Mal fort, indem wir uns mit alltäglichen Handelsindikatoren befassen, die wir in einem „neuen“ Licht betrachten. Wir befassen uns in diesem Beitrag mit der horizontalen Zusammensetzung natürlicher Transformationen, und der beste Indikator dafür, der das soeben behandelte Thema noch erweitert, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA).
In diesem Artikel soll das Konzept der horizontalen Komposition der Natürliche Transformation vorgestellt werden. Wir haben das Antonym im letzten Artikel besprochen,
wo wir gesehen haben, wie drei Funktoren zwischen zwei Kategorien, die zwei natürliche Transformationen in einer vertikalen Komposition implizieren, abgeleitet werden können, wenn es sich bei den Kategorien um so einfache Datensätze wie eine Preiszeitreihe und eine Zeitreihe mit gleitendem Durchschnitt der gleichen Preise handelt. In diesem Beitrag erweitern wir die gleitende Durchschnittszeitreihe horizontal, indem wir eine dritte Kategorie gleitender Durchschnitte hinzufügen, die besser bekannt sind als doppelte, exponentielle gleitende Durchschnitte. Unsere Variante dieses bekannten Indikators verwendet nicht die etablierte Formel, sondern glättet für unsere Zwecke einfach den gleitenden Durchschnitt, indem wir einfach einen gleitenden Durchschnitt eines gleitenden Durchschnitts berechnen. Die Beziehungen zwischen den Funktoren sind ähnlich wie im letzten Artikel, allerdings haben wir nur zwei Funktoren zwischen den Kategorien, im Gegensatz zu den drei, die wir im letzten Artikel hatten. Wie im letzten Artikel hat jedoch jeder Funktor zwischen zwei beliebigen Kategorien seine eigene gleitende Durchschnittsperiode, sodass die natürliche Transformation zwischen jedem Funktorenpaar uns helfen kann, einen Zeitreihenpuffer für die Analyse zu bilden.
Die Bedeutung der Volatilitätsprognose beim Handel ist vielleicht nicht so entscheidend oder kritisch wie die Bestimmung der Art der Position, die man überhaupt haben sollte (ob Kauf oder Verkauf). Nichtsdestotrotz bietet sie uns die Möglichkeit, mögliche Verwendungen und Verbesserungen anderer bestehender Einstiegssignalstrategien zu untersuchen oder sogar neue Strategien zu entwickeln, die ihre Ideen nutzen. Dies ist ein Thema, das wir bereits in früheren Artikeln ausführlich behandelt haben, sodass eine Wiederholung hier nicht ungewöhnlich ist. Wir werden versuchen, unsere Volatilitätsprognose, die in einer Instanz einer Expert-Trailing-Klasse gehandhabt wird, mit der integrierten Awesome Oszillator zu verbinden. Leser sind wie immer herzlich eingeladen, diese Klasse mit anderen Signalen oder ihren eigenen privaten Strategien zu testen, um herauszufinden, was für sie am besten passt; für diesen Artikel werden wir uns an den genialen Oszillator halten.
Autor: Stephen Njuki