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Artículo publicado Cálculo de Características Integrales de Emisiones de Indicador:
Las emisiones de indicador son un área poco estudiada en investigación de mercado. Principalmente, esto se debe a la dificultad del análisis a causa de procesamiento de arrays muy largos de datos con variaciones cronológicas. El análisis gráfico existente es demasiado intensivo en recursos, y por ello ha provocado el desarrollo de un algoritmo parsimonioso que usa series cronológicas de emisiones. Este artículo demuestra cómo el análisis visual (imagen intuitiva) se puede sustituir con el estudio de características integrales de emisiones. Puede ser de interés tanto para traders como para creadores de sistemas de trading automatizados.
Introducción
Las emisiones de indicador representan una dirección nueva y bastante prometedora en el estudio de series cronológicas. Se caracteriza por el hecho de que el análisis no se centra en los indicadores como tal, sino en sus emisiones en el futuro o pasado, en las cuales nos podemos basar para hacer un pronóstico de entorno de mercado:
Mi artículo anterior llamado "Drawing Indicator's Emissions in MQL5" (“Dibujar emisiones de indicador en MQL5”) trataba sobre el algoritmo de dibujo de emisión y especificaba sus cualidades clave. Recordémoslas:
Una emisión es un conjunto de puntos localizados en las intersecciones de líneas peculiares de los indicadores que se están estudiando.
Los puntos de emisión, a su vez, tienen algunas peculiaridades:
Galería de emisión:
Fig. 1. Ejemplos de dibujos de emisión de indicador. Izquierda: emisión del indicador DCMV. Derecha: emisión de los indicadores iMA y iEnvelopes.
Autor: Sergey Pavlov