Intégration Pente moyenne mobile comme critère

• 06/03/2020 at 6:55 AM #134314
  GilInvest

  Bonjour à tous, je souhaite intégrer aux conditions de détection d’un pattern un critère portant sur la nature de la pente de la EMA7. J’ai pensé à ca : Supposant que le calcul de la valeur de la EMA7 au niveau d’une bougie se faisait sur le niveau de cloture de la dite bougie, je me suis dit qu’il suffirait de prendre la valeur de la EMA7 de la bougie “0” puis la valeur de la EMA7 de la bougie “1” (précédente) puis de les comparer pour formuler un critère. J’ai voulu traduire ca en code tel que suivant,

  “and (ExponentialAverage[7,0]<ExponentialAverage[7,1]) then”

  mais ca ne colle pas. Avez vous une idée ? par avance merci

  

  GilInvest

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  06/03/2020 at 8:08 AM #134324
  Nicolas

  Ce que tu cherches à coder pourrait se traduire comme ceci:

  test = ExponentialAverage[7][0]<ExponentialAverage[7][1]

  1	test = ExponentialAverage[7][0]<ExponentialAverage[7][1]

  L’offset en période est à indiquer entre crochets, voir la formation sur la programmation prorealtime.

   

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  GilInvest

  

  Nicolas

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  06/03/2020 at 8:36 AM #134333
  GilInvest

  Merci pour la subtilité

  

  GilInvest

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  06/03/2020 at 9:56 AM #134346
  GilInvest

  Pour aller plus loin que la question premiere – critère concernant la pente effective sur 2 unités de temps -, je cherche à savoir comment lisser la pente d’une moyenne mobile de sorte à déterminer si la dite pente est haussière ou baissière sur X unités de temps et ainsi se servir de cette caractéristique pour en faire un critère discriminant au sein d’un code d’indicateur. Je pense utiliser une fonction qui serait une régression lineaire. Est ce une bonne idée ? et si oui, comment la coder, l’intégrer ? Existe t il un post ? une video ? autre ? Merci d’avance

  

  GilInvest

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  06/03/2020 at 12:55 PM #134389
  Nicolas

  On peut faire une régression linéaire du momentum (différence entre 2 périodes) d’une série de données, exemple simple :

  period = 20 //période de la regression offset = 6 //période précédente de la série de donnée data = ExponentialAverage[7][0]-ExponentialAverage[7][offset] //momentum de la EMA entre période actuelle et période offset //regression linéraire sur "period" de "data" lr = LinearRegression[period](data) return lr

  1 2 3 4 5 6 7 8 9

  period = 20 //période de la regression offset = 6 //période précédente de la série de donnée   data = ExponentialAverage[7][0]-ExponentialAverage[7][offset] //momentum de la EMA entre période actuelle et période offset   //regression linéraire sur "period" de "data" lr = LinearRegression[period](data)   return lr

  Plus “period” et “offset” seront importants, plus la courbe sera lisse et les signaux fiables mais introduira de la latence bien entendu.

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  Nicolas

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  06/07/2020 at 5:37 PM #135079
  GilInvest

  Nicolas wrote:

  On peut faire une régression linéaire du momentum (différence entre 2 périodes) d’une série de données, exemple simple :

  period = 20 //période de la regression<br /> offset = 6 //période précédente de la série de donnée</p> <p>data = ExponentialAverage[7][0]-ExponentialAverage[7][offset] //momentum de la EMA entre période actuelle et période offset</p> <p>//regression linéraire sur “period” de “data”<br /> lr = LinearRegression[period](data)</p> <p>return lr

  1 2 3 4 5 6 7 8 9

  period = 20 //période de la regression offset = 6 //période précédente de la série de donnée data = ExponentialAverage[7][0]–ExponentialAverage[7][offset] //momentum de la EMA entre période actuelle et période offset //regression linéraire sur “period” de “data” lr = LinearRegression[period](data) return lr

  Plus “period” et “offset” seront importants, plus la courbe sera lisse et les signaux fiables mais introduira de la latence bien entendu.

  Merci Nicolas. Dès lors, la question induite est : comment concrètement intégrer la régression lineaire en tant que critère dans mon instruction d’affichage de signal ? En effet, les critères que je souhaite inclure sont

  Critère#1 : Si la pente de la EMA7 (calculée/lissée selon la formule de régression lineaire basée sur la periode et l’offset définis), est descendante

  AND

  Critère#2 : que le close [0] est au dessus de cette EMA7 lissée,

  THEN le signal s’affiche

  J’ai ecrit ca :

  ============

  ponentialaverage[7][0]-Exponentialaverage[7][offset]

  lr=LinearRegression[period](data)

  once histoup = 0
  once histodown = 0

  If low[0]<ExponentialAverage[7] and low[0]<ExponentialAverage[20] and close[0]>ExponentialAverage[7] and close[0]>ExponentialAverage[20] and close[0]>open[0] and ExponentialAverage[7]>ExponentialAverage[20] and close>lr and close>exponentialaverage[100] then
  DRAWARROWUP(barindex[0],low-atr10/2) coloured(255,255,0)
  histoup=1

  else

  histoup=0

  =============

  Note : j’ai crée des variables externalisées pour period et offset

  Tu peux voir que j’ai intégré pour le critère#2, l’instruction “Close>lr “, qui semble s’appliquer (en tous cas ca ne perturbe pas Probuilder) mais je l’ai fait au hasard et suis pas sur d’etre correct.

  Pour le critère#1, je sèche.

  Par avance merci – et merci pour ta réponse un dimanche sur une question en attente mais ca n’était pas nécessaire-. Bonne fin de week end.

  

  GilInvest

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  06/08/2020 at 9:42 AM #135145
  Nicolas

  Pour le critère n°1, il faut tester sa direction avec sa période précédente, soit :

  descendante = lr < lr[1]

  1	descendante = lr < lr[1]

  Le critère 2 ne peut pas exister, cet indicateur est une indication du momentum et il ne s’applique pas sur une échelle de prix, donc comparer le prix avec celui-ci n’est pas possible, l’as-tu appliqué sur ton graphique, tu devrais t’en rendre compte 🙂

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  Nicolas

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