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AIS Lehmer Moving Average MT5

La media de Lehmer se puede considerar como una función de ventana, cuyos coeficientes de peso dependen de los valores de las variables utilizadas en el cálculo. Este promedio no es lineal porque en su cálculo se utiliza la exponenciación.
Las características del indicador dependen de dos parámetros:
  • iPeriod: período del indicador, el valor válido es mayor o igual a 2;
  • iPower - exponente, que se utiliza al calcular los valores del indicador. El rango válido es -32768 a 32767

Con iPower = 0 obtenemos la media armónica,
con iPower = 1 - media aritmética,
y para iPower = 2, la media contraarmónica.
Con un exponente grande, la media de Lehmer resalta el límite máximo de la serie temporal. Y con exponentes negativos, se enfatizan los mínimos. Debido a esta propiedad, la media de Lehmer se puede utilizar tanto para suavizar la serie temporal como para construir canales.

La primera imagen muestra un canal calculado utilizando precios de cierre con exponentes de +500 y -500.
La segunda imagen muestra el mismo canal con iPower = +1000 y -1000.
En las cifras tercera y cuarta, la media de Lehmer se aplica a los precios Alto y Bajo en +/- 1000 y +/- 5000.


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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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