विदेशी मुद्रा - tma

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Trangular चल औसत TMA. The इस धागे का उद्देश्य अधिक व्यक्तिगत है। कुछ चरण में कुछ चरण 4 साल पहले, इस पोस्ट पर पोस्ट मैं एक सूचक की एक विविधता कोडित है कि मैं TMA केन्द्रित नामित उसके बाद किसी ने इसे टीएमए के नाम छोटा और जब से मैं इसके बारे में ईमेल और निजी संदेशों को प्राप्त कर रहा हूं, जिसमें लोग मुझसे पूछ रहे हैं कि इसे गैर-पुन: परिकलन, गैर-पुनर्जीवित करने के लिए, ये कुछ भी। ये कुछ पोस्ट यह बताएंगे कि टीएमए क्या है और टीएमए क्या नहीं है। सबसे अच्छे पुराने त्रिकोणीय चलती औसत। यह परिभाषा काफी सरल है और एक अन्य जगहों में से एक यहां पाया जा सकता है त्रिकोणीय मूविंग औसत - त्रिभुज की ओर बढ़ते औसत टीएमए का विवरण यहां एक चार्ट पर सामान्य त्रिकोणीय चलती औसत दिखता है। अब, हर्स्ट और ब्रायन मिलर्ड जैसे टीए विकास वाले लोगों के कुछ स्तर पर ये सोच रहे थे कि यह कैसे बेहतर बनाया जा सकता है क्योंकि जाहिर है कि डेटा में टीएए की गणना की जा रही है - गणना में सबसे महत्वपूर्ण मूल्य वें है ई मध्य लंबाई यदि वर्तमान मूल्य से आधा रास्ता है, तो उस कीमत में वर्तमान कीमत का कम वजन है और वे एक ऐसे विचार में आए हैं जो पहले से ही कुछ अन्य संकेतकों में इस्तेमाल किया गया था। अब केंद्र केंद्रित करने के लिए मूल्यों को बदल रहा है आधा लम्बाई बार के द्वारा चार्ट पर छोड़ दिया गया और ऐसा करने के बाद ऐसा लगता है। जैसा कि यह स्पष्ट है, इसे बाईं ओर स्थानांतरित करके, यह डेटा को पूरी तरह से फिट बैठता है, लेकिन यह सही से डेटा की कमी शुरू कर देता है और फिर केंद्र के संस्करण में आता है त्रिकोणीय चलती औसत। त्रिकोणीय चलती औसत - केंद्रित। उस लापता डेटा से बचने के क्रम में, लोगों को पता चला है कि इसे लापता डेटा का विस्तार किया जा सकता है और यह आमतौर पर केन्द्रित त्रिकोणीय चलती औसत टीएमए के रूप में उपयोग किया जाता है जिसे आधा लंबाई से स्थानांतरित कर दिया जाता है बाएं और लापता डेटा एक विशिष्ट तरीके से एक्सट्रपोलैटेड है, यहां बताया गया है कि सामान्य रूप से केंद्रित टीएमए कैसा दिखता है। दाहिनी ओर से अंतर भर जाता है और यह सब ठीक दिखता है, सिवाय इसके कि एक्सट्रपोलिंग डेटा का कोई 100 सटीक तरीका नहीं है तो, था टी एक्सट्रापोलाटेड अंतराल परिवर्तन का विषय है चाहे कोई भी एक्स्ट्रापोलेशन विधि अन्यथा का उपयोग न करे तो मैं सुबह वॉरेन बफेट के साथ कॉफी पीने वाला हूं और मेरी रसोई में नहीं यह गैर-अस्थिर गैर-पुनर्निर्माण करने का कोई रास्ता नहीं है कोई नहीं केंद्रित त्रिकोणीय चलती औसत के चमत्कार यह आकलन के लिए एक अच्छा उपकरण है, लेकिन सिग्नल मोड में इसका उपयोग किसी भी तरह से किया जाना चाहिए क्योंकि संकेतों में परिवर्तन नहीं हो रहा है। और अंत में एक बात जो कम ज्ञात है, जिस तरह से केन्द्रित त्रिकोणीय औसत एक्सट्रापोलाटेड है वर्तमान सलाखों को एक बहुत अच्छी तरह से ज्ञात चलती औसत रैखिक भारित चलती औसत के बराबर मान बनाता है मध्यवर्ती टीएमए के वर्तमान बार मूल्य ठीक उसी अवधि के समान है, जो आधा लंबाई 1 अवधि एलडब्ल्यूएमए है यह एक उदाहरण है, जिस पर यह स्पष्ट है कि अंत बिंदु पर वे बिल्कुल वही लाल होते हैं जो केंद्रीय टीएमए होते हैं और नीले रंग एलडब्ल्यूएमए हैं.और जो निम्नलिखित प्रश्न का उत्तर देता है, इसे एसएसए के रूप में अंत-संकेत दिया जा सकता है ताकि इसे गैर-पुन: हाँ है और रैखिक भारित चलती औसत एलडब्ल्यूएमए अंत-केंद्रित केंद्रित टीएमए है, इसलिए यह केंद्रीय टीएमए का गैर-पुनर्मुद्रण संस्करण है। अब, मैं सिर्फ इतना आशा करता हूं कि टीएमए के बारे में मेरे दैनिक नियमित ईमेल अब कम हो जाएंगे कि यह समझाया, जैसा कि स्पष्ट है, यह अनुमान के लिए काफी अच्छा उपकरण है कि इस विषय के बारे में ब्रायन मिलर्ड का काम बहुत महत्वपूर्ण है और मैं उन सभी को सलाह देता हूं जो उनकी पुस्तक को ऐसा करने के बारे में पढ़ सकें - यह समझने में मदद कर सकता है कि वे क्या थे, लेकिन कोई जादू नहीं है और न ही उसमें आश्चर्य है। वास्तव में आपके सबक की सराहना करते हैं आपको इस तरह से अधिक धागे शुरू करना चाहिए कि आपका मेलबॉक्स खुश रहेगा। मिडस टच के साथ मैन। एमएलएडेन इस धागे का उद्देश्य अधिक व्यक्तिगत है। कुछ चरण में 4 साल पहले पोस्ट किया गया इस पोस्ट में मैंने एक संकेतक के एक रूपांतर को कोडित किया है जिसे मैंने टीएमए का नाम दिया है उसके बाद किसी ने इसे टीएमए के नाम को छोटा कर दिया और जब से मैं इसके बारे में ईमेल और निजी संदेश प्राप्त कर रहा हूं, जिसमें लोग मुझे यह गैर-पुन: परिकलन करने के लिए कह रहे हैं, गैर-पुनर्मुद्रण, जो कुछ भी हो। ये कुछ पद यह समझाने जा रहे हैं कि टीएमए क्या है और टीएमए क्या नहीं है। टीएमए और आपके द्वारा बनाए गए सभी संकेतकों के लिए धन्यवाद और हमारे साथ साझा करें मेरे लिए लगभग सभी संकेतक वाकई मास्टरपीस हैं। उस लापता डेटा से बचें, लोगों को पता चला है कि इसे लापता डेटा का एक्सट्रपोलिशन किया जा सकता है और यह आमतौर पर केन्द्रित त्रिकोणीय चलती औसत टीएमए के रूप में उपयोग किया जाता है जिसे आधा लंबाई से बायीं ओर स्थानांतरित कर दिया जाता है और गायब डेटा किसी निश्चित तरीके से एक्सट्रपलेशन होता है यह है कि हमेशा की तरह केंद्रित टीएमए ऐसा दिखता है कि दाएं से अंतराल में भरी हुई है और यह सब ठीक दिखता है, इसके अलावा यह नहीं कि एक्सट्रपोलिंग डेटा का कोई 100 सटीक तरीका नहीं है, इसलिए, एक्सट्रापोलाटेड अंतर परिवर्तन का विषय है चाहे कितना एक्सट्रापलेशन विधि का उपयोग करता है अन्यथा मैं सुबह वॉरेन बफेट के साथ कॉफी पीना चाहूंगा और मेरी रसोई में नहीं। इसमें गैर-अस्थिर गैर-पुनर्निर्माण करने का कोई उपाय नहीं है। केन्द्रित त्रिकोणीय चलती औसत के चमत्कार के बारे में बहुत कुछ है आकलन के लिए अच्छा उपकरण है, लेकिन सिग्नल मोड में इसका इस्तेमाल किसी भी तरीके से नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि संकेत आपके परिवर्तन के लिए बदल रहे हैं। आपके विश्लेषण के लिए धन्यवाद। I ट्रेडिंग के लिए चक्र का उपयोग करें और टीएमए के बजाय साँप विश्लेषण करें, क्योंकि गति दिखाया जा सकता है 1 के लिए नहीं, दूसरा सांप एन टीएमए एन के लिए नहीं। लेकिन यहां समस्या यह है कि उदाहरण के लिए 3 अलग सांपों के लिए गति लागू करते हुए, 100-लाइन अद्वितीय नहीं है और इसके परिणामस्वरूप ग्राफ़ को नीचे पढ़ने के लिए बहुत आसान नहीं है। आप जानते हैं कि आपकी मदद के लिए एक 100-लाइन के बारे में अलग-अलग गति से प्लॉट करने के लिए एक रास्ता है। मुझे पूरा यकीन नहीं है कि मैं इस प्रश्न को पूरी तरह समझता हूं, लेकिन कोशिश करूँ। 2 तरीके यहाँ एक उद्धरण है। वर्णन इस गति संकेतक के कई रूप हैं, लेकिन जो भी संस्करण इस्तेमाल किया गया है, गति एम मौजूदा समापन मूल्य सीपी और पिछले समापन मूल्यों की एक विशिष्ट लंबाई CPn. Metatrader का उपयोग कर रहा है दूसरा फॉर्मूला यदि आप फिर से आपके मामले में साँप के मूल्य के करीब या केंद्र टीएमए केंद्रित होने पर आप को गति मिलती है या तो सुनिश्चित करें कि आप कम से कम आधा लंबाई वाली बार पुन: परिकलन कर रहे हैं ताकि प्रत्येक बार जो पुनरावृत्त हो सके, उसका वास्तविक मूल्य प्रतिबिंबित करने के लिए फिर से गणना की जाती है रीकलनेटेड संकेतक साँप और केन्द्रित टीएमए के रूप में बताए गए अनुसार पुन: गणना करते हैं, इसलिए आपको हमेशा इसे ध्यान में रखना चाहिए। यह सब ठीक है, जैसा कि आप देख सकते हैं, गणना के लिए गति काफी सरल संकेतक है। अपने विश्लेषण के लिए हाई मैलेडन धन्यवाद। I व्यापार और विश्लेषण के लिए टीएमए के बजाय साँप, क्योंकि गति 1 के लिए दिखाया जा सकता है, न कि 2 एसएपी एन टीएमए एन के लिए। लेकिन यहां समस्या है जब उदाहरण के लिए 3 विभिन्न सांपों के लिए गति लागू करते हैं, तो 100-लाइन नहीं है अनोखे और परिणामी ग्राफ़ को नीचे पढ़ने के लिए बहुत आसान नहीं है। क्या आप जानते हैं कि आपकी मदद के लिए एक 100 लाइन के बारे में अलग-अलग तरीके से प्लॉट किए जाने का एक तरीका है। मुझे पता नहीं है कि मैं पूरी तरह से सवाल समझ रहा हूं, लेकिन कोशिश करते हैं गति की गणना की जाने वाली सबसे आम परिभाषाओं के अनुसार, यहां 2 तरीके हैं एक उद्धरण। मेटाट्रेडर दूसरे फार्मूले का उपयोग कर रहा है यदि आप अपने मामले में सांप के मूल्य के करीब या केंद्र टीएमए के स्थान को बदल देते हैं तो आपको गति प्राप्त होगी या तो बस यह सुनिश्चित करें कि आप कम से कम आधा लंबाई वाली बार पुन: परिकलन कर रहे हैं जिससे कि पुनरावृत्त हो सकने वाले हर बार पुनः गणना किए गए संकेतों के वास्तविक मूल्य को प्रतिबिंबित करने के लिए साँप और केन्द्रित टीएमए पुनः गणना की जाती है जैसा कि मैंने समझाया था, इसलिए आपको इसे हमेशा ध्यान में रखना चाहिए। यह सब है जैसा कि आप देख सकते हैं, गणना के लिए गति काफी सरल संकेतक है.अरे मैं अपने अनुरोध में स्पष्ट नहीं हो सकता.चित्र में 3 अलग-अलग 3 में से 3 स्प्रैम दिखाता है ताकि ग्राफ का बेहतर पठन हो, साँप दिखाए नहीं जाते हैं। आप देख सकते हैं, 3 अलग-अलग क्षणों के 100 स्तर अनन्य नहीं हैं, एक ही बिंदु पर नहीं। मेरा प्रश्न यह है कि यदि एमटी 4 में एक ही रास्ता है तो सभी जगहों के लिए 100 स्तर को एक ही स्थान पर दिखाना क्षैतिज सही wor डी उन्हें ओवरले करने के लिए हो सकता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है। एमएलएडीन और अंत के लिए एक बात जो कम ज्ञात है, जिस तरह से केन्द्रित त्रिकोणीय चलती औसत एक्सट्रपोलैटेड है, वर्तमान सलाखों को एक बहुत ही प्रसिद्ध चलती औसत रैखिक भारित चलती औसत केन्द्रित टीएमए का वर्तमान बार मान बिल्कुल आधा लंबाई 1 अवधि एलडब्ल्यूएमए के समान है, यह एक उदाहरण है, जिस पर यह स्पष्ट है कि अंत बिंदु पर वे वही लाल होते हैं जो केंद्रीय टीएमए हैं और नीले रंग एलडब्ल्यूएमए हैं। और जो बनाता है निम्नलिखित प्रश्न का उत्तर स्पष्ट किया जा सकता है, इसे एसएसए के रूप में उतार-चढ़ाव करने के लिए इसे गैर-पुनर्जीवित करने का उत्तर दिया जा सकता है। उत्तर हां है और रैखिक भारित चलती औसत एलडब्ल्यूएमए अंत-केंद्रित केंद्रित टीएमए है, इसलिए यह गैर-पुन: प्रस्तुत करने वाला संस्करण है टीएमए केंद्रित है। अब, मैं सिर्फ इतना आशा करता हूं कि टीएमए के बारे में मेरे दैनिक नियमित ईमेल अब कम हो जाएंगे कि यह समझाया गया है जैसा कि स्पष्ट है, यह अनुमान के लिए काफी अच्छा उपकरण है कि इस विषय के बारे में ब्रायन मिलर का काम बहुत महत्व है चींटी और मैं उन सभी को सलाह देता हूं जो उनकी किताब को पढ़ कर पढ़ा सकता है - यह समझने में मदद कर सकता है कि वे क्या थे, लेकिन इसमें कोई जादू नहीं है और न ही इसमें आश्चर्य होता है। अपने सभी स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद. मैंने केल्टनर चैनल को टमा चैनल एंड - प्वाइंट। एमएलडीएन इस धागा को जोड़कर त्रैमासिक चलती औसत टीएमए के मेटाट्रेडर 5 संस्करणों के साथ-साथ केन्द्रित त्रिकोणीय चलती औसत टीएमए केंद्रित दोनों में ढलान रंग जोड़ना और कुछ अतिरिक्त कीमतों के विकल्प हैं। क्या ढलान रंग की सुविधा को जोड़ना संभव है टीएमए के मेटाट्रेडर 4 संस्करण और टीएमसीएंडर्ड।