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Indicadores

A Onda Binária (The Binary Wave) - indicador para MetaTrader 5

Publicado por:
Nikolay Kositsin
Visualizações:
8946
Avaliação:
(67)
Publicado:
2014.01.14 13:20
Atualizado:
2023.03.29 13:37
\MQL5\Include\
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Autor real:

LeMan

A Onda Binária retorna um valor positivo ou negativo, dependendo de como são interpretadas as leituras do indicador, como previsões altistas ou baixistas. A verdadeira força das ondas binárias podem ser vistos quando várias ondas binárias são combinadas em ondas binárias compostas.

Eu reuni sete ondas binárias individuais em uma composta:

  1. Preço de fechamento em relação a sua média móvel (acima - abaixo);
  2. Declive do MACD;
  3. Cruzamento de OsM com a linha zero;
  4. Cruzamento de CCI com a linha zero;
  5. Cruzamento do Momentum no nível 100;
  6. Cruzamento do RSI no nível 50;
  7. DMI+ e DMI- posição em relação a cada um (ADX).

Quando você cria uma onda composta, é necessário, primeiramente, testar as ondas binárias de forma individual para verificar sua validade. Uma boa onda binária compostas irá mostrar resultados superiores aos resultados gerados pelas ondas que estão incluídas de forma individual. Qualquer uma das ondas acima mencionadas podem ser excluídas da onda composta, atribuindo-lhe um peso (parâmetro de peso) igual a zero. Isso permite que você verifique a validade das ondas individuais.

A interpretação das ondas binárias é bastante óbvio: os valores mais altos indicam uma tendência de alta, enquanto que os valores mais baixos indicam uma tendência de baixa. Valores das ondas binárias compostas dependem do número de ondas binárias individuais incluídas nela. Você pode "pesar" as leituras das ondas binárias, dependendo da qualidade da sua capacidade preditiva, atribuindo o valor para o parâmetro de peso correspondente. Por exemplo, um componente de uma onda binária composta pode ter um valor de 5, enquanto a outra pode ser igual a 0,75. O peso total máximo da onda é indicado entre parênteses após o nome do indicador no canto superior esquerdo da área do indicador.

Você pode suavizar uma onda binária ajustando o parâmetro bLength maior que um.

Eu acho que você pode facilmente entender o princípio da operação do indicador, podendo usá-lo para criar filtros de alta qualidade para os seus sistemas de negociação.

Este indicador permite que você selecione um dos dez tipos de suavização disponíveis:

  1. SMA - média móvel simples;
  2. EMA - média móvel exponencial;
  3. SMMA - média móvel suavizada;
  4. LWMA - média móvel ponderada linear;
  5. JJMA - média adaptativa JMA;
  6. JurX - suavização ultra linear;
  7. ParMA - suavização parabólica;
  8. T3 - suavização exponencial múltipla de Tillson;
  9. VIDYA - suavização com o algoritmo de Tushar Chande;
  10. AMA - suavização com o algoritmo de Perry Kaufman.

Deve se notar que o parâmetro Phase possui um significado totalmente diferente entre os diferentes algoritmos de suavização. Para JMA, Phase é uma variável externa cujo valor varia entre -100 e +100. Para T3, é uma relação de suavização multiplicada por 100 para se obter uma visualização melhor. Para VIDYA, é um período do oscilador CMO e para AMA é um período lento de EMA. Estes parâmetros não afetam a suavização de outros algoritmos. Em AMA, o período rápido de EMA, por padrão, é um valor fixo igual a 2. A razão de crescimento da potência para AMA também é igual a 2.

Este indicador utiliza a biblioteca de classes SmoothAlgorithms.mqh (deve ser copiada para terminal_data_folder\MQL5\Include). O uso desta classe está descrito com mais detalhes no Artigo "Série de preço médio para cálculos intermediários sem utilizar buffers adicionais".

Este indicador foi implementado pela primeira vez em MQL4 e publicado na Base de Código em 21.08.2009.

BinaryWave

Parâmetros de entrada do indicador:

//+-----------------------------------+
//|Parâmetros de entrada do indicador |
//+-----------------------------------+
//--- peso dos indicadores. O indicador com um valor igual a zero não participa no cálculo da onda
input double WeightMA    = 1.0;
input double WeightMACD  = 1.0;
input double WeightOsMA  = 1.0;
input double WeightCCI   = 1.0;
input double WeightMOM   = 1.0;
input double WeightRSI   = 1.0;
input double WeightADX   = 1.0;
//---- Parâmetros da média móvel
input int   MAPeriod=13;
input  ENUM_MA_METHOD   MAType=MODE_EMA;
input ENUM_APPLIED_PRICE   MAPrice=PRICE_CLOSE;
//---- Parâmetros do MACD
input int   FastMACD     = 12;
input int   SlowMACD     = 26;
input int   SignalMACD   = 9;
input ENUM_APPLIED_PRICE   PriceMACD=PRICE_CLOSE;
//---- Parâmetros de OsMA
input int   FastPeriod   = 12;
input int   SlowPeriod   = 26;
input int   SignalPeriod = 9;
input ENUM_APPLIED_PRICE   OsMAPrice=PRICE_CLOSE;
//---- Parâmetros de CCI
input int   CCIPeriod=14;
input ENUM_APPLIED_PRICE   CCIPrice=PRICE_MEDIAN;
//---- Parâmetros de Momentum
input int   MOMPeriod=14;
input ENUM_APPLIED_PRICE   MOMPrice=PRICE_CLOSE;
//---- Parâmetros de RSI
input int   RSIPeriod=14;
input ENUM_APPLIED_PRICE   RSIPrice=PRICE_CLOSE;
//---- Parâmetros de ADX
input int   ADXPeriod=14;
//---- Suavização da onda inclusa
input int MovWavePer     = 1;
input int MovWaveType    = 0;
input Smooth_Method bMA_Method=MODE_JJMA;// Método de suavização
input int bLength=5;                     // Profundidade de suavização                    
input int bPhase=100;                    // Parâmetro de suavização

Traduzido do russo pela MetaQuotes Ltd.
Publicação original: https://www.mql5.com/ru/code/679

IncMomentumOnArray IncMomentumOnArray

A classe CMomentumOnArray é projetada para calcular os valores sobre os buffers do indicador Momentum . Abaixo temos uma exemplo do uso da classe através do indicador Test_MomentumOnArray.

Parabolic_HTF_Signal Parabolic_HTF_Signal

Parabolic_HTF_Signal mostra uma indicação do sentido da tendência ou um sinal para a realização de um negócio gerado pelo indicador Color_Parabolic no timeframe escolhido e envia alertas ou sinais de áudio em caso de um momento de entrada no mercado.

ASCtrend_HTF_Signal ASCtrend_HTF_Signal

ASCtrend_HTF_Signal mostra um objeto gráfico colorido indicando o sentido da tendência ou um sinal para a realização de um negócio gerado pelo indicador ASCtrend.

IncSAROnArray IncSAROnArray

A classe CSAROnArray é projetada para calcular os valores sobre os buffers do indicador SAR (Parabolic SAR). Abaixo temos um exemplo do uso da classe CSAROnArray.