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- Publicado:
- 2018.09.18 08:42
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Choppiness Index: otro modo para calcular la dimensión fractal.
Choppiness
Choppiness (volatilidad) es un moderno indicador basado en las ideas del Caos y geometría fractal. Benoit Mandelbrot fue quien despertó el interés hacia la geometría fractal. Demostró el despliegue de los fractales en las matemáticas y otros campos del conocimiento humano. Podemos encontrar la expresión de la fractalidad en las nubes, olas, hojas, huellas dactilares y girasoles, mientras que sus ideas combinan las matemáticas y la naturaleza de una manera fascinante. Usando las tecnologías informáticas y con la ayuda de la computadora, Mandelbrot pudo demostrar cómo expresar la geometría fractal a través de la computación gráfica.
La mayoría de nosotros cree que las dimensiones se expresan sólo con números enteros, por ejemplo 1D, 2D y 3D. Sin embargo, en el campo de la geometría fractal también existen las dimensiones fraccionarias. En particularidad, existe una serie de dimensiones fractales entre la línea 1D y el plano 2D. Prácticamente, los fractales la dimensionalidad del sistema; son capaces de expresar diferentes imágenes basadas en la naturaleza fraccionaria de la dimensión.
El trader australiano, E. W. Dreiss, inventó cómo aplicar la geometría fractal a la medición del movimiento del precio en los mercados de valores. Aplicó hábilmente el concepto de la «dimensión» al gráfico del precio. El gráfico lineal y de tendencia obtiene la dimensión 1, mientras que al gráfico de la volatilidad y sin tendencia se le asigna la dimensión 2. Entre estos dos valores se encuentran los estados fraccionarios y diferente grado de volatilidad.
Esta versión del indicador Choppiness Index utiliza JMA para el suavizado (para que sea más fácil detectar la inclinación del índice de la volatilidad) y la disminución de la volatilidad de valores.
Traducción del inglés realizada por MetaQuotes Ltd.
Artículo original: https://www.mql5.com/en/code/21586
![Choppiness Index](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
Choppiness Index: otro modo para calcular la dimensión fractal.
![Random Walk Index - JMA Smoothed](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
En esta versión del indicador Random Walk Index, para el suavizado se aplica JMA, lo que permite evitar el número excesivo de señales falsas que se generan por el indicador original.
![Multi Averages Slopes](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
El indicador Multi Averages Slopes verifica las inclinaciones de cinco medias móviles con períodos diferentes y las suma para mostrar la tendencia general. Medias móviles utilizadas por el indicador: SMA, EMA, SMMA, LWMA.
![Multi LSMA Slopes](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
El indicador Multi LSMA Slopes verifica las inclinaciones de cinco medias móviles por los cuadrados menores (LSMA o valor lineal de la regresión) con períodos diferentes y las suma para mostrar la tendencia general.