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Veröffentlicht:
2018.12.04 12:59
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Theorie:

Ein z-Score (eine Art Standard-Score) gibt an, wie viele Standardabweichungen ein Element vom Mittelwert entfernt ist. Ein z-Score kann mit folgender Formel berechnet werden.

z = (X - μ) / σ

wobei z der z-Score, X der Wert des Elements, μ der Mittelwert und σ die Standardabweichung ist.

Hier ist, wie man Z-Scores interpretiert.

  • Ein z-Score von weniger als 0 stellt ein Element dar, das kleiner als der Mittelwert ist.
  • Ein z-Score größer als 0 stellt ein Element dar, das größer als der Mittelwert ist.
  • Ein z-Score gleich 0 stellt ein Element dar, das dem Mittelwert entspricht.
  • Ein z-Score gleich 1 stellt ein Element dar, das 1 Standardabweichung größer als der Mittelwert ist; ein z-Score gleich 2, 2 Standardabweichungen größer als der Mittelwert; etc.
  • Ein z-Score gleich -1 stellt ein Element dar, das 1 Standardabweichung kleiner als der Mittelwert ist; ein z-Score gleich -2, 2 Standardabweichungen kleiner als der Mittelwert; etc.
  • Wenn die Anzahl der Elemente in der Menge groß ist, haben etwa 68% der Elemente einen z-Score zwischen -1 und 1, etwa 95% einen z-Score zwischen -2 und 2 und etwa 99% einen z-Score zwischen -3 und 3.

Diese Version:

Er verwendet den JMA (Jurik Moving Average) als Grundlage für die Berechnung des Z-Scores. Wenn Sie den JMA-Zeitraum auf <= 1 einstellen, erhalten Sie einen "regulären" Z-Score (d.h. in diesem Fall wird der "Rohpreis" verwendet und die Werte werden nicht so glatt sein wie bei der Verwendung von JMA zur Preisvorfiltration, aber das ermöglicht es uns, sowohl den "regulären" als auch den "JMA gefilterten" Z-Score zu erhalten).

Verwendung:

Sie können die Farbe (die Änderung der Steigungsrichtung) des z-Scores als Signal verwenden. Außerdem können Sie das Kreuzen der Nulllinie auch als Signal verwenden.


Übersetzt aus dem Englischen von MetaQuotes Ltd.
Originalpublikation: https://www.mql5.com/en/code/22432

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