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La Onda Binaria - indicador para MetaTrader 5
- Publicado por:
- Nikolay Kositsin
- Visualizaciones:
- 4433
- Ranking:
- Publicado:
- 2014.01.14 13:23
- Actualizado:
- 2023.03.27 14:14
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Autor real:
LeMan
La Onda Binaria devuelve un valor positivo o negativo dependiendo si se interpreta las lecturas del indicador como predicciones alcistas o bajistas. La fuerza real de las ondas binarias puede observarse cuando varias ondas binarias se combinan en una onda binaria compuesta.
Yo he reunido siete ondas binarias individuales en una compuesta:
- Precio de cierre con relaxión a su media móvil (por encima - por debajo);
- pendiente de MACD;
- OsM crruzando la línea cero;
- CCI cruzando la línea cero;
- Momento cruzando el nivel 100;
- RSI cruzando el nivel 50;
- DMI+ y DMI- la posición de uno con respecto al otro (ADX).
Cuando se crea una onda compuesta, es importante comprobar las ondas individuales primero para comprobar su validez. Una buena onda binaria compuesta debe mostrar resultados mejores que los resultados generados por las ondas binarias individuales de las que se compone. Cualquiera de las ondas mencionadas anteriormente pueden ser excluidas de la onda compuesta si le asignamos un peso (Parámetro Weight) igual a cero. Esto permite comproba la validez de las ondas individuales.
La interpretación de las ondas binarias es bastante evidente: valores altos indican una tendencia alcista, mientras que valores bajos una tendencia bajista. Los valores de la onda binaria compuesta dependen del número de ondas binarias individuales que incluye. Se puede "ponderar" las lecturas de las ondas binarias dependiendo de la calidad de sus predicciones asignando diferentes valores al parámetro de tipo Weight que le corresponda. Por ejemplo, un componente de una onda binaria compuesta puede tener un valor de 5, mientras que otro puede ser igual a 0.75. El peso total de la onda se muestra entre paréntesis después del nombre del indicador en la esquina superior izquierda del área del indicador.
Es posible suavizar una onda binaria estableciendo un valor mayor que uno para el parámetro bLength.
Pienso que vosotros podéis entender fácilmente el principio de trabajo del indicador y utilizarlo para crear filtros de gran calidad para vuestros sistemas de trading.
El indicador permite seleccionar un método de suavizado entre diez posibles variantes:
- SMA - media móvil simple;
- EMA - media móvil exponencial;
- SMMA - media móvil suavizada;
- LWMA - media móvil lineal ponderada;
- JJMA - media adaptativa JMA;
- JurX - suavizado ultralineal;
- ParMA - suavizado parabólico;
- T3 - Suavizado exponencial múltiple de Tillson;
- VIDYA - suavizado utilizando el algoritmo de Tushar Chande;
- AMA - suavizado utilizando el algoritmo de Perry Kaufman.
Se debe tener en cuenta que los parámetros de tipo Phase tienen un significado completamente diferente para cada algoritmo de suavizado. Para JMA, Phase es una variable externa que toma valores entre -100 y +100. Para T3 es un coeficiente de suavizado multiplicado por 100 para una mejor visualización, para VIDYA es el periodo del oscilador CMO y para AMA es el periodo de la EMA lenta. En los otros algoritmos esos parámetros no afectan el suavizado. Para AMA el periodo de la EMA rápida es un valor fijo, que por defecto es igual 2. El coeficiente para elevar a potencia es también 2 para AMA.
El indicador usa las clases de la biblioteca SmoothAlgorithms.mqh (debe ser copiada en terminal_data_folder\MQL5\Include). El uso de estas clases se describe exhaustivamente en el artículo "Promediando Series de Precios para Cálculos Intermedios Sin Utilizar Buffers".
l indicador se implementó inicialmente en MQL4 y se publicó en CodeBase 21.08.2009.
Parámetros de entrada del indicador:
//+---------------------------------------+ //| Parámetros de entrada del indicador | //+---------------------------------------+ //--- pesos del indicador. El indicador no efectua el cálculo para las ondas que tengan un valor de cero 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; //---- Parámetros de medias móviles input int MAPeriod=13; input ENUM_MA_METHOD MAType=MODE_EMA; input ENUM_APPLIED_PRICE MAPrice=PRICE_CLOSE; //---- Parámetros de MACD input int FastMACD = 12; input int SlowMACD = 26; input int SignalMACD = 9; input ENUM_APPLIED_PRICE PriceMACD=PRICE_CLOSE; //---- Parámetros de OsMA input int FastPeriod = 12; input int SlowPeriod = 26; input int SignalPeriod = 9; input ENUM_APPLIED_PRICE OsMAPrice=PRICE_CLOSE; //---- Parámetros de CCI input int CCIPeriod=14; input ENUM_APPLIED_PRICE CCIPrice=PRICE_MEDIAN; //---- Parámetros de Momentum input int MOMPeriod=14; input ENUM_APPLIED_PRICE MOMPrice=PRICE_CLOSE; //---- Parametros de RSI input int RSIPeriod=14; input ENUM_APPLIED_PRICE RSIPrice=PRICE_CLOSE; //---- Parámetros de ADX input int ADXPeriod=14; //---- incluyendo el suavizado de la onda input int MovWavePer = 1; input int MovWaveType = 0; input Smooth_Method bMA_Method=MODE_JJMA;// Método de suavizado input int bLength=5; // Profundidad de suavizado input int bPhase=100; // Parámetro de suavizado
Traducción del ruso realizada por MetaQuotes Ltd
Artículo original: https://www.mql5.com/ru/code/679
La clase CMomentumOnArray está diseñada para calcular los valores de Momentum a partir de los buffers del indicador. El indicador Test_MomentumOnArray muestra un ejemplo de uso de la clase.
Parabolic_HTF_SignalParabolic_HTF_Signal muestra la dirección de la tendencia o una señal generada por el indicador Color_Parabolic para llevar a cabo una transacción en la barra escogida, mediante un objeto gráfico coloreado que indica la tendencia o la dirección de la transacción y muestra una alerta o señal sonora en caso de ser el momento para entrar en el mercado.
ASCtrend_HTF_Signal muestra la dirección de la tendencia o una señal generada por el indicador ASCtrend para llevar a cabo una transacción, mediante un objeto gráfico coloreado que indica la tendencia o la dirección de la transacción.
IncSAROnArrayLa clase CSAROnArray está diseñada para calcular los valores de SAR (Parabolic SAR) a partir de los buffers del indicador. Se facilita un ejemplo de uso de la clase CSAROnArray.