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AIS Adaptive Nonlinear Smoothing MT5

Muy a menudo, en el estudio de series financieras se aplica su suavizado. Mediante el suavizado, puede eliminar componentes de alta frecuencia; se cree que están causados ​​por factores aleatorios y, por lo tanto, no son significativos. El suavizado siempre incluye alguna forma de promediar los datos, en la que los cambios aleatorios en las series de tiempo se absorben mutuamente. Muy a menudo, para este propósito, se utilizan métodos de media móvil simple o ponderada, así como el suavizado exponencial.
Cada uno de estos métodos tiene sus ventajas y desventajas. Por lo tanto, un promedio móvil simple es simple e intuitivo, pero su aplicación requiere la estabilidad relativa de los componentes periódicos y de tendencias de la serie temporal. Además, un retraso en la señal es característico de una media móvil. El método de suavizado exponencial está libre del efecto de retraso. Pero incluso aquí hay fallas: el suavizado exponencial es efectivo solo cuando se alinea la serie con valores atípicos aleatorios.
Un compromiso razonable entre promedios simples y exponenciales es el uso de un promedio móvil ponderado. Sin embargo, existe el problema de elegir valores de peso específicos. Vamos a tratar de solucionar esto juntos.
Entonces, primero defina lo que nos gustaría lograr a partir del procedimiento de suavizado:
• primero, debemos eliminar los cambios aleatorios y el ruido de las series de precios;
• en segundo lugar, nos gustaría identificar las emisiones anormales y el comportamiento inusual de los precios, que también se puede utilizar en el comercio;
• y finalmente, el procedimiento de promediación debe identificar tendencias sostenibles si están presentes en el mercado.
Y, por supuesto, nos gustaría que el procedimiento de suavizado se adaptara a la situación actual del mercado.
Para obtener el resultado deseado, calcularemos los pesos según la distancia a la que se encuentre este nivel de precios respecto a los precios máximos y mínimos del período de estudio. A través de este enfoque, obtenemos un filtro que implementa el procedimiento de suavizado en función de la distribución de precios para el período de interés.
La principal ventaja de este algoritmo de suavizado es su estabilidad con respecto a varios tipos de emisiones: las desviaciones de los precios pueden ser muy grandes, pero el filtro seguirá las tendencias más significativas. Además, con diferentes datos iniciales, podemos obtener diferentes efectos en su esencia. Por lo tanto, si los precios se distribuyen más o menos uniformemente, obtendremos un filtro de mediana móvil. Si los precios se acumulan en torno a un valor y una diferencia suficientemente grande entre el máximo y el mínimo, se obtiene un suavizado modal. Si todos los precios se encuentran dentro de un intervalo muy estrecho, entonces obtenemos un promedio móvil simple.
La principal desventaja de este método es que el suavizado se realiza sin tener en cuenta los cambios de precios a lo largo del tiempo. De hecho, podemos cambiar arbitrariamente el orden de los precios dentro del período analizado, esto no afecta el resultado de los cálculos. Por lo tanto, podemos decir que este algoritmo considera el cambio de precio como un proceso aleatorio.
A pesar de este inconveniente, veamos cómo funciona este algoritmo en datos reales. En este caso, procedemos de la siguiente manera: primero, suavizaremos los precios de Abierto, Alto y Bajo por separado, y luego todos los precios juntos. Suavizar todos los precios al mismo tiempo nos permitirá juzgar qué tan estable es el comportamiento de los precios en general. La línea azul mostrará el suavizado de los precios Altos, la línea roja - Baja y la línea verde indicará el suavizado de los precios de apertura. La línea de puntos blanca muestra el suavizado de todos los precios al mismo tiempo.
  • LH es un parámetro que establece el número de barras utilizadas para el análisis. Su valor permitido está en el rango de 0 a 255, mientras que el número real de barras es uno más.


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La elección de los niveles de StopLoss y TakeProfit puede tener un impacto muy fuerte en el rendimiento general de las operaciones. Además de los parámetros obvios de una transacción comercial (el tamaño de una posible ganancia o pérdida probable), los niveles de StopLoss y TakeProfit también afectan la duración esperada de la transacción y la rentabilidad de la negociación en general. Si ya ha determinado la duración óptima de la transacción utilizando el script " AIS-ODT ", entonces puede come
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MinDeposit MT5
Aleksej Poljakov
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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.
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La elección de los niveles de StopLoss y TakeProfit puede tener un impacto muy fuerte en el rendimiento general de las operaciones. Además de los parámetros obvios de una transacción comercial (el tamaño de una posible ganancia o pérdida probable), los niveles de StopLoss y TakeProfit también afectan la duración esperada de la transacción y la rentabilidad de la negociación en general. Si ya ha determinado la duración óptima de la transacción utilizando el script " AIS-ODT ", entonces puede come
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Este script está diseñado para que el comerciante pueda determinar la duración promedio de las transacciones comerciales, en la cual la relación de posibles ganancias y pérdidas será óptima. Primero, veamos el enfoque general para determinar la duración óptima de las transacciones comerciales. Introducimos las siguientes variables: R   - el resultado de la transacción; T   - el tiempo durante el cual la transacción estuvo abierta; W : el tiempo entre el cierre de la transacción anterior y la ape
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The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF MT5 indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative valu
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This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level. How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cat
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Este script está diseñado para que el comerciante pueda determinar la duración promedio de las transacciones comerciales, en la cual la relación de posibles ganancias y pérdidas será óptima. Primero, veamos el enfoque general para determinar la duración óptima de las transacciones comerciales. Introducimos las siguientes variables: R - el resultado de la transacción; T - el tiempo durante el cual la transacción estuvo abierta; W : el tiempo entre el cierre de la transacción anterior y la apertur
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MinDeposit
Aleksej Poljakov
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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.
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The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative values i
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El indicador de promedios correctos de AIS le permite establecer el comienzo de un movimiento de tendencia en el mercado. Otra cualidad importante del indicador es una clara señal del final de la tendencia. El indicador no se redibuja ni se recalcula. Valores mostrados h_AE - límite superior del canal AE l_AE - límite inferior del canal AE h_EC - Valor predicho alto para la barra actual l_EC - Valor predicho bajo para la barra actual Señales al trabajar con el indicador. La señal prin
El indicador de promedio móvil ponderado AIS calcula un promedio móvil ponderado y le permite determinar el comienzo de un movimiento de tendencia del mercado. Los coeficientes de peso se calculan teniendo en cuenta las características específicas de cada barra. Esto le permite filtrar los movimientos aleatorios del mercado. La señal principal que confirma el comienzo de una tendencia es un cambio en la dirección de las líneas del indicador y el precio que cruza las líneas del indicador.
El indicador de factibilidad de grado avanzado de AIS está diseñado para predecir los niveles que el precio puede alcanzar en el futuro. Su trabajo es analizar las últimas tres barras y construir un pronóstico basado en eso. El indicador se puede utilizar en cualquier período de tiempo y cualquier par de divisas. Con la ayuda de la configuración, puede lograr la calidad deseada del pronóstico. Profundidad de pronóstico: establece la profundidad de pronóstico deseada en barras. Se recomienda s
The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement. Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mo
This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average. Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values
The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore
This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.
Este indicador implementa un proceso de suavizado lineal simple. Una de las desventajas del suavizado exponencial es el rápido decaimiento de la señal. Esto hace que sea imposible realizar un seguimiento completo de las tendencias a largo plazo en el rango de precios. El suavizado lineal le permite ajustar con mayor precisión y precisión el filtrado de la señal. El indicador se configura seleccionando parámetros: LP: este parámetro le permite seleccionar el período de suavizado. Cuanto ma
Este indicador es un filtro híbrido secuencial basado en una combinación de propiedades medias y medias móviles. El uso de la mediana permite filtrar valores atípicos anormales e impulsos aleatorios en los valores de las series de precios. Al mismo tiempo, el filtro de mediana no actúa sobre la tendencia en el movimiento de precios, dejándolo sin cambios. Como el filtro de la mediana no es lineal, se utiliza el promedio utilizando un promedio móvil simple para suavizar sus valores. Este enfoq
Este indicador es una combinación de dos filtros modificados de Lanczos. El primer filtro sirve para extrapolar el precio. Basado en valores pasados, predice un posible movimiento de precios dentro de la barra actual. Es decir, muestra cuál sería el precio si las tendencias pasadas permanecieran sin cambios. El segundo filtro para suavizar y promediar los precios dentro de la ventana, determinado por el nivel del filtro. Gracias a la selección de ponderaciones, este filtro responde más activamen
Echemos un vistazo a la naturaleza de los cambios de precios en el mercado de divisas, sin prestar atención a las razones por las que se producen estos cambios. Este enfoque nos permitirá identificar los principales factores que afectan el movimiento de precios. Por ejemplo, tomemos los precios de apertura de las barras en el par de divisas EUR-USD y el período H1. Para estos precios, construimos el diagrama de Lameray (Figura 1). En este diagrama, se puede ver que el movimiento del precio se pr
Este indicador es más informativo. Su trabajo se basa en la suposición de que el movimiento de los precios en el mercado puede representarse como el ruido de un color en particular, que depende de los parámetros de la distribución de los valores de los precios. Gracias a esto, es posible analizar el cambio de precio desde diferentes ángulos y, considerando el movimiento del precio como ruido de un color en particular, se puede obtener información sobre el estado actual de las cosas en el mercad
A pesar de algunos inconvenientes del indicador " AIS Color Noise Filter ", la idea de usarlo para suavizar las series de precios y los precios de previsión parece bastante atractiva. Esto se debe a varias razones: En primer lugar, tener en cuenta varios componentes de ruido permite elaborar un pronóstico sobre factores independientes entre sí, lo que puede mejorar la calidad del pronóstico; en segundo lugar, las características de ruido de las series de precios se comportan de manera bastante
Muy a menudo, en el estudio de series financieras se aplica su suavizado. Mediante el suavizado, puede eliminar componentes de alta frecuencia; se cree que están causados ​​por factores aleatorios y, por lo tanto, no son significativos. El suavizado siempre incluye alguna forma de promediar los datos, en la que los cambios aleatorios en las series de tiempo se absorben mutuamente. Muy a menudo, para este propósito, se utilizan métodos de media móvil simple o ponderada, así como el suavizado exp
Para aislar componentes a largo plazo y no aleatorios, es necesario saber no solo cuánto ha cambiado el precio, sino también cómo se produjeron estos cambios. En otras palabras, estamos interesados ​​no solo en los valores de los niveles de precios, sino también en el orden en que estos niveles se reemplazan entre sí. A través de este enfoque, se pueden encontrar factores a largo plazo y estables que influyen (o pueden influir) en el cambio de precio en un momento dado. Y el conocimiento de est
Uno de los poderosos métodos de análisis es el modelado de series financieras utilizando procesos de Levy. La principal ventaja de estos procesos es que pueden usarse para modelar una gran cantidad de fenómenos, desde los más simples hasta los más complejos. Basta con decir que la idea del movimiento de los precios fractales en el mercado es solo un caso especial de los procesos de Levy. Por otro lado, con la selección adecuada de los parámetros, cualquier proceso de Levy puede representarse co
Muy a menudo, el comerciante se enfrenta a la tarea de determinar en qué medida el precio puede cambiar en un futuro próximo. Para este propósito, puede usar el tipo de distribución Johnson SB. La principal ventaja de esta distribución es que puede usarse incluso con una pequeña cantidad de datos acumulados. El enfoque empírico utilizado para determinar los parámetros de esta distribución le permite determinar con precisión los niveles máximos y mínimos del canal de precios. Estos valores se pu
Este indicador le permite determinar la probabilidad de que el precio alcance uno u otro nivel. Su algoritmo es bastante simple y se basa en el uso de datos estadísticos sobre los niveles de precios de un par de divisas en particular. Gracias a los datos históricos recopilados, es posible determinar en qué medida cambiará el precio durante la barra actual. A pesar de su simplicidad, este indicador puede proporcionar asistencia invaluable en el comercio. Entonces, con su ayuda, es posible determ
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