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AIS Basic Window Functions

Dieses Skript dient dazu, Gewichtungen in verschiedenen Fensterfunktionen auszuwerten. Ein auf diesen Fensterfunktionen aufgebauter Indikator kann unter https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 heruntergeladen werden
Eingabeparameter:
iPeriod – Indikatorperiode. iPeriode >= 2
iCenter ist der Index der Referenz, wo sich die Mitte der Fensterfunktion befinden wird. Standardmäßig ist dieser Parameter 0 - die Mitte des Fensters fällt mit der Mitte des Indikators zusammen. Mit 1 <= iCenter <= iPeriod wird die Mitte der Fensterfunktion verschoben, wodurch sich einige Eigenschaften des Indikators ändern. In Abbildung 1 sehen Sie, wie sich die Wahl des Zentrums auf die Fensterfunktion und die Anzeige des Indikators auswirkt. Dieser Parameter kann in Schritten von 0,5 geändert werden.
Histogramwidth - die Breite des Histogramms.
Histogrammfarbe - Farbe des Histogramms.
Showduration - Anzeigedauer.
Screenshot – Wenn diese Option aktiviert ist, wird ein Bild im Ordner „Dateien“ gespeichert.

Einige Fensterfunktionen verwenden zusätzliche Parameter - ParameterA und ParameterB. Sie beeinflussen die Fenstergewichte. Aus diesem Grund ändern sich die Eigenschaften des Indikators. Die Tabelle zeigt die Fensterfunktionen und die Grenzen für die Änderung von Parametern, falls sie verwendet werden.

Window
 Parameter A
 Parameter B
Bartlett - Hann window

Blackman window

Blackman window exact

Blackman – Harris window

Blackman – Harris window approx.

Blackman – Harris window corr.

Blackman - Harris window opt.

Blackman – Harris window ref.

Blackman - Nuttall window

Bohman window

Cauchy window
 0 <= ParameterA

Connes window
 1 < = ParameterA
Cosine gen. window 1st
 0 <= ParameterA <= 100
Cosine gen. window 2nd
 0 <= ParameterA <= 100
Dolph - Chebyshev window
 0 <= ParameterA
Flat Top window

Flat Top window approx.

Gauss window
 1 < = ParameterA <= 2*iPeriod
Gauss window approx.
 1 < = ParameterA <= 2*(iPeriod+1)
Gauss window conf.
 1 < = ParameterA <= 2*(iPeriod+1)
Gauss window gen.
 1 < = ParameterA <= 2*iPeriod
 0 <= ParameterB
Hamming window

Hamming window opt.

Hann window

Hann double window

Hann - Poisson window
 0 <= ParameterA

Hyperbolic tangent window
 0 <= ParameterA
 0 <= ParameterB
Kaiser window
 0 <= ParameterA

Kaiser - Bessel window
 0 <= ParameterA

Kaiser – Bessel window approx.

Karre window

Lanczos window

Lanczos kernel window
 1 <= ParameterA
Log window
 1 <= ParameterA
Logistic window

Modified cosine window

Nuttall's window

Parzen window

Planck - Bessel window
 0 < = ParameterA <= iPeriod/2
 0 <= ParameterB
Plank-taper window
 0 < = ParameterA <= iPeriod/2
Poisson window
 0 <= ParameterA

Rectangular window

Rife – Vincent 3rd window

Rife – Vincent 4th window

Silverman window
 1 <= ParameterA
Sinusoidal windows
 0 <= ParameterA

Smoothed rectangular window
 0 < = ParameterA <= iPeriod/2
Stepped window
 0 <= ParameterA

Triangular window
 0 < = ParameterA

Tukey window
 0 < = ParameterA <= iPeriod/2
Welch window
 1 <= ParameterA



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Trade Copier Global
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FSS Report
Bao Ying Huang
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Telegram to MT4 Coppy
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Telegram to MT4: The Ultimate Signal Copying Solution Streamline your trading with Telegram to MT4 , the cutting-edge utility designed to copy trading signals directly from Telegram channels and chats to your MetaTrader 4 platform—without the need for DLLs. This robust solution ensures seamless execution of signals with unparalleled precision and customization options, saving you time and boosting your efficiency. [Instructions ] [ DEMO ] Key Features Direct Telegram API Integration Authenticate
Goldmine Train MT4 version 1
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Account Info Manager MT4
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Dieses Skript ist so konzipiert, dass der Händler die durchschnittliche Dauer von Handelsgeschäften bestimmen kann, bei der das Verhältnis von möglichen Gewinnen und Verlusten optimal ist. Betrachten wir zunächst den allgemeinen Ansatz zur Bestimmung der optimalen Dauer von Handelsgeschäften. Wir führen die folgenden Variablen ein: R - das Ergebnis der Transaktion; T - die Zeit, während der die Transaktion offen war; W - Die Zeit zwischen dem Abschluss der vorherigen und dem Öffnen der nächsten
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AIS Dynamic Geometric Filter MT4
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Dieser Indikator ist informativer. Seine Arbeit basiert auf der Annahme, dass die Preisbewegung auf dem Markt als Rauschen einer bestimmten Farbe dargestellt werden kann, das von den Parametern der Verteilung der Preiswerte abhängt. Dadurch ist es möglich, die Preisänderung aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren und die Preisbewegung als Rauschen einer bestimmten Farbe zu betrachten, Informationen über den aktuellen Stand des Marktes zu erhalten und eine Prognose über das Preisverhalten
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Sehr häufig werden bei der Untersuchung von Finanzreihen deren Glättungen angewendet. Mit der Glättung können Sie hochfrequente Komponenten entfernen - es wird angenommen, dass sie durch zufällige Faktoren verursacht werden und daher irrelevant sind. Die Glättung beinhaltet immer eine Art der Mittelung der Daten, bei der sich zufällige Änderungen in den Zeitreihen gegenseitig absorbieren. Zu diesem Zweck werden meist einfache oder gewichtete gleitende Durchschnittsmethoden sowie eine exponentie
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Aleksej Poljakov
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Sehr oft steht der Händler vor der Aufgabe, das Ausmaß zu bestimmen, in dem sich der Preis in naher Zukunft ändern kann. Zu diesem Zweck können Sie die Johnson-Verteilungsart SB verwenden. Der Hauptvorteil dieser Verteilung besteht darin, dass sie auch mit einer kleinen Menge von akkumulierten Daten verwendet werden kann. Der empirische Ansatz zur Bestimmung der Parameter dieser Verteilung ermöglicht es Ihnen, das maximale und minimale Niveau des Preiskanals genau zu bestimmen. Diese Werte könn
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Aleksej Poljakov
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Mit diesem Indikator können Sie die Wahrscheinlichkeit bestimmen, mit der der Preis das eine oder andere Niveau erreicht. Der Algorithmus ist recht einfach und basiert auf der Verwendung statistischer Daten zum Preisniveau eines bestimmten Währungspaares. Dank der gesammelten historischen Daten ist es möglich, das Ausmaß zu bestimmen, in dem sich der Preis während des aktuellen Balkens ändert. Trotz seiner Einfachheit kann dieser Indikator beim Handel von unschätzbarem Wert sein. Mit seiner Hil
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Aleksej Poljakov
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Nachhaltige Ausschüttungen können zur Glättung von Finanzserien eingesetzt werden. Da zur Berechnung der Verteilungsparameter eine relativ tiefe Historie verwendet werden kann, kann eine solche Glättung in einigen Fällen im Vergleich zu anderen Methoden sogar noch effektiver sein. Die Abbildung zeigt beispielhaft die Verteilung der Eröffnungskurse des Währungspaares EUR-USD im ersten Halbjahr über zehn Jahre (Abbildung 1). Es sieht faszinierend aus, nicht wahr? Die Hauptidee, die diesem Indik
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Antwort auf eine Rezension
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