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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
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 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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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.
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 está diseñado para determinar el momento de mayor actividad comercial dentro de un día. Después de este cálculo, el indicador construye los niveles comerciales más significativos. La comparación de estos niveles con la acción del precio real puede proporcionar información sobre la fuerza y la dirección de las tendencias del mercado.
Características del indicador El plazo debe ser inferior a D1. Plazos recomendados: M15, M30 y H1. Los marcos de tiempo por encima de H1 pueden d
Este indicador está diseñado para determinar el momento de mayor actividad comercial dentro de un día. Después de este cálculo, el indicador construye los niveles comerciales más significativos. La comparación de estos niveles con la acción del precio real puede proporcionar información sobre la fuerza y la dirección de las tendencias del mercado.
Características del indicador El plazo debe ser inferior a D1. Plazos recomendados: M15, M30 y H1. Los marcos de tiempo por encima de H1 pueden d
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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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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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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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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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 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
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
Al tomar decisiones comerciales, es útil confiar no solo en datos históricos, sino también en la situación actual del mercado. Para que sea más conveniente monitorear las tendencias actuales en el movimiento del mercado, puede usar el indicador AIS Current Price Filter . Este indicador solo tiene en cuenta los cambios de precios más significativos en una dirección u otra. Gracias a esto, es posible predecir tendencias a corto plazo en el futuro cercano; no importa cómo se desarrolle la situació
Al tomar decisiones comerciales, es útil confiar no solo en datos históricos, sino también en la situación actual del mercado. Para que sea más conveniente monitorear las tendencias actuales en el movimiento del mercado, puede usar el indicador AIS Current Price Filter . Este indicador solo tiene en cuenta los cambios de precios más significativos en una dirección u otra. Gracias a esto, es posible predecir tendencias a corto plazo en el futuro cercano; no importa cómo se desarrolle la situac
Se pueden utilizar distribuciones sostenibles para suavizar las series financieras. Dado que se puede usar un historial bastante profundo para calcular los parámetros de distribución, tal suavizado, en algunos casos, puede ser aún más efectivo en comparación con otros métodos.
La figura muestra un ejemplo de la distribución de los precios de apertura del par de divisas EUR-USD en el marco temporal H1 durante diez años (Figura 1). Se ve fascinante, ¿no?
La idea principal que subyace a este i
Se pueden utilizar distribuciones sostenibles para suavizar las series financieras. Dado que se puede usar un historial bastante profundo para calcular los parámetros de distribución, tal suavizado, en algunos casos, puede ser aún más efectivo en comparación con otros métodos.
La figura muestra un ejemplo de la distribución de los precios de apertura del par de divisas EUR-USD en el marco temporal H1 durante diez años (Figura 1). Se ve fascinante, ¿no?
La idea principal que subyace
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 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 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
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
La media aritmética o la mediana se pueden utilizar para determinar la medida de la tendencia central de una serie de tiempo. Ambos métodos tienen algunas desventajas. La media aritmética se calcula mediante el indicador de media móvil simple. Es sensible a las emisiones y al ruido. La mediana se comporta de manera más estable, pero hay una pérdida de información en los límites del intervalo. Para reducir estas desventajas, se puede utilizar un filtrado de señales pseudo-mediano. Para hacer est
La media aritmética o la mediana se pueden utilizar para determinar la medida de la tendencia central de una serie de tiempo. Ambos métodos tienen algunas desventajas. La media aritmética se calcula mediante el indicador de media móvil simple. Es sensible a las emisiones y al ruido. La mediana se comporta de manera más estable, pero hay una pérdida de información en los límites del intervalo. Para reducir estas desventajas, se puede utilizar un filtrado de señales pseudo-mediano. Para hacer est
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
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
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 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 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 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
Este script está diseñado para evaluar pesos en varias funciones de ventana. Se puede descargar un indicador basado en estas funciones de ventana en https://www.mql5.com/ru/market/product/72159 Parámetros de entrada: iPeriod – período indicador. iPeríodo >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde se ubicará el centro de la función de ventana. Por defecto, este parámetro es 0: el centro de la ventana coincide con el centro del indicador. Con 1 <= iCenter <= iPeriod, el centro de la funci
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Este script está diseñado para evaluar pesos en varias funciones de ventana. Se puede descargar un indicador basado en estas funciones de ventana en https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 Parámetros de entrada: iPeriod – período indicador. iPeríodo >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde se ubicará el centro de la función de ventana. Por defecto, este parámetro es 0: el centro de la ventana coincide con el centro del indicador. Con 1 <= iCenter <= iPeriod, el centro de la función
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Se pueden utilizar varias funciones de ventana para suavizar las series temporales. Las funciones de la ventana pueden ser bastante diferentes entre sí en sus características: el nivel de suavizado, supresión de ruido, etc. Este indicador le permite implementar las funciones de la ventana principal y evaluar su desempeño en series temporales financieras. Parámetros del indicador: iPeriod – período indicador. iPeriod >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde se ubicará el centro d
Se pueden utilizar varias funciones de ventana para suavizar las series temporales. Las funciones de la ventana pueden ser bastante diferentes entre sí en sus características: el nivel de suavizado, supresión de ruido, etc. Este indicador le permite implementar las funciones de la ventana principal y evaluar su desempeño en series temporales financieras. Parámetros del indicador: iPeriod – período indicador. iPeriod >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde se ubicará el centro d
Una de las secuencias numéricas se llama "Secuencia de incendios forestales". Ha sido reconocida como una de las secuencias nuevas más bellas. Su característica principal es que esta secuencia evita tendencias lineales, incluso las más cortas. Es esta propiedad la que formó la base de este indicador. Al analizar una serie de tiempo financiera, este indicador intenta rechazar todas las opciones de tendencia posibles. Y solo si falla, entonces reconoce la presencia de una tendencia y da la señal
Una de las secuencias numéricas se llama "Secuencia de incendios forestales". Ha sido reconocida como una de las secuencias nuevas más bellas. Su característica principal es que esta secuencia evita tendencias lineales, incluso las más cortas. Es esta propiedad la que formó la base de este indicador. Al analizar una serie de tiempo financiera, este indicador intenta rechazar todas las opciones de tendencia posibles. Y solo si falla, entonces reconoce la presencia de una tendencia y da la señal
Este indicador se basa en formas de ojiva. Tales formas se utilizan en aerodinámica y tecnología espacial. Incluso las balas tienen algún tipo de forma ojival. El uso de tales formularios en un indicador técnico permite lograr un compromiso entre la sensibilidad del indicador y su estabilidad. Eso da posibilidades adicionales en su aplicación. Parámetros del indicador: iType - el tipo de forma de ojiva. iPeriod - período indicador. iFactor es un parámetro adicional utilizado en formas par
Este indicador se basa en formas de ojiva. Tales formas se utilizan en aerodinámica y tecnología espacial. Incluso las balas tienen algún tipo de forma ojival. El uso de tales formularios en un indicador técnico permite lograr un compromiso entre la sensibilidad del indicador y su estabilidad. Eso da posibilidades adicionales en su aplicación. Parámetros del indicador: iType - el tipo de forma de ojiva. iPeriod - período indicador. iFactor es un parámetro adicional utilizado en formas parabólic
Este indicador utiliza los llamados números "malvados" como coeficientes de peso. Su opuesto son los números "odiosos", que también se presentan en este indicador. La división de números en estas dos clases está asociada con el peso de Hamming, que está determinado por el número de unidades en la notación binaria de un número particular. El uso de estos números como factores de ponderación da como resultado un indicador de seguimiento de tendencias. Además, los números odiosos dan un indicador
Este indicador utiliza los llamados números "malvados" como coeficientes de peso. Su opuesto son los números "odiosos", que también se presentan en este indicador. La división de números en estas dos clases está asociada con el peso de Hamming, que está determinado por el número de unidades en la notación binaria de un número particular. El uso de estos números como factores de ponderación da como resultado un indicador de seguimiento de tendencias. Además, los números odiosos dan un indicador
El objetivo principal de este experto comercial es realizar las funciones de un tope dinámico. No abre ni cierra posiciones, sino que solo establece y mueve los niveles de obtención de beneficios y stop loss. Para calcular Take Profit y Stop Loss se utilizan las estadísticas de movimiento de precios y la expectativa moral de D. Bernoulli. Debido a esto, los nuevos niveles establecidos por el experto brindan la mejor opción (de las posibles) en términos de relación riesgo/recompensa. Veamos los
El objetivo principal de este experto comercial es realizar las funciones de un tope dinámico. No abre ni cierra posiciones, sino que solo establece y mueve los niveles de obtención de beneficios y stop loss. Para calcular Take Profit y Stop Loss se utilizan las estadísticas de movimiento de precios y la expectativa moral de D. Bernoulli. Debido a esto, los nuevos niveles establecidos por el experto brindan la mejor opción (de las posibles) en términos de relación riesgo/recompensa. Veamos los
Este indicador utiliza máximos y mínimos locales de la serie de precios. Después de resaltar los extremos, sus valores se suavizan. Gracias a esto, se construyen dos canales: externo e interno. El canal interno muestra los límites si el movimiento del precio sigue estrictamente una tendencia lineal. El canal exterior muestra los límites del movimiento de precios con una tendencia logarítmica. Después de calcular los canales, el indicador analiza el movimiento del precio real y ofrece recomendac
Este indicador utiliza máximos y mínimos locales de la serie de precios. Después de resaltar los extremos, sus valores se suavizan. Gracias a esto, se construyen dos canales: externo e interno. El canal interno muestra los límites si el movimiento del precio sigue estrictamente una tendencia lineal. El canal exterior muestra los límites del movimiento de precios con una tendencia logarítmica. Después de calcular los canales, el indicador analiza el movimiento del precio real y ofrece recomendac
La serie hipergeométrica se utiliza para calcular los coeficientes de peso de este filtro. Este enfoque le permite obtener un suavizado bastante interesante de la serie temporal. Los pesos del filtro hipergeométrico no decaen tan rápido como los promedios móviles ponderados lineales y exponenciales, pero sí más rápido que los promedios móviles suavizados. Debido a esto, el comportamiento de este filtro es en muchos aspectos similar al comportamiento de las medias móviles. Sin embargo, tiene var
La serie hipergeométrica se utiliza para calcular los coeficientes de peso de este filtro. Este enfoque le permite obtener un suavizado bastante interesante de la serie temporal. Los pesos del filtro hipergeométrico no decaen tan rápido como los promedios móviles ponderados lineales y exponenciales, pero sí más rápido que los promedios móviles suavizados. Debido a esto, el comportamiento de este filtro es en muchos aspectos similar al comportamiento de las medias móviles. Sin embargo, tiene var
Este indicador muestra los niveles óptimos de toma de ganancias y stop loss. Estos niveles se calculan en base a datos históricos. En el primer inicio, el indicador se entrena en la historia. Después de eso, evalúa la probabilidad de que el precio supere este o aquel nivel en el futuro y selecciona las opciones más óptimas para colocar órdenes stop. Por ejemplo, los valores de Take Profit se seleccionan para que la ganancia sea máxima y la probabilidad de que el precio alcance su nivel sea la m
Este indicador muestra los niveles óptimos de toma de ganancias y stop loss. Estos niveles se calculan en base a datos históricos. En el primer inicio, el indicador se entrena en la historia. Después de eso, evalúa la probabilidad de que el precio supere este o aquel nivel en el futuro y selecciona las opciones más óptimas para colocar órdenes stop. Por ejemplo, los valores de Take Profit se seleccionan para que la ganancia sea máxima y la probabilidad de que el precio alcance su nivel sea la m
Este filtro se basa en polinomios de Bessel. Su principal ventaja es un pequeño retraso de tiempo. Otra característica de este filtro es su alta sensibilidad a los últimos valores de la serie temporal financiera. Debido a esto, el indicador destaca los movimientos de precios activos, mientras suaviza las desviaciones de ruido. Además de la variante clásica, se han añadido al indicador los logaritmos de los coeficientes de Bessel como función de ponderación. En este caso, el indicador resulta má
Este filtro se basa en polinomios de Bessel. Su principal ventaja es un pequeño retraso de tiempo. Otra característica de este filtro es su alta sensibilidad a los últimos valores de la serie temporal financiera. Debido a esto, el indicador destaca los movimientos de precios activos, mientras suaviza las desviaciones de ruido. Además de la variante clásica, se han añadido al indicador los logaritmos de los coeficientes de Bessel como función de ponderación. En este caso, el indicador resulta má
Este indicador se basa en la transformada discreta de Hartley. El uso de esta transformación le permite aplicar diferentes enfoques al procesar series temporales financieras. Una característica distintiva de este indicador es que sus lecturas no se refieren a un punto del gráfico, sino a todos los puntos del período del indicador. Al procesar una serie temporal, el indicador le permite seleccionar varios elementos de la serie temporal. La primera posibilidad de filtrado se basa en este enfoque:
Este indicador se basa en la transformada discreta de Hartley. El uso de esta transformación le permite aplicar diferentes enfoques al procesar series temporales financieras. Una característica distintiva de este indicador es que sus lecturas no se refieren a un punto del gráfico, sino a todos los puntos del período del indicador. Al procesar una serie temporal, el indicador le permite seleccionar varios elementos de la serie temporal. La primera posibilidad de filtrado se basa en este enfoque:
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
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 o
El filtro de Kolmogorov-Zhurbenko se puede considerar como una función de ventana especial diseñada para eliminar la fuga espectral. Este filtro es óptimo para suavizar series temporales estocásticas (incluidas las financieras). El indicador basado en este filtro contiene los siguientes parámetros: iLength: el período de la ventana rectangular original utilizada para construir el filtro. El valor válido es 2 - 255. iDegree - orden de filtrado. Si iDegree=0, entonces se obtendrá un promedio móvi
El filtro de Kolmogorov-Zhurbenko se puede considerar como una función de ventana especial diseñada para eliminar la fuga espectral. Este filtro es óptimo para suavizar series temporales estocásticas (incluidas las financieras). El indicador basado en este filtro contiene los siguientes parámetros: iLength: el período de la ventana rectangular original utilizada para construir el filtro. El valor válido es 2 - 255. iDegree - orden de filtrado. Si iDegree=0, entonces se obtendrá un promedio móvi
La tendencia le permite predecir el movimiento del precio y determinar las direcciones principales de la conclusión de las transacciones. La construcción de líneas de tendencia es posible utilizando varios métodos adecuados para el estilo de negociación del comerciante. Este indicador calcula los parámetros del movimiento de tendencia basándose en la distribución de von Mises. El uso de esta distribución permite obtener valores estables de la ecuación de tendencia. Además de calcular la tendenc
La tendencia le permite predecir el movimiento del precio y determinar las direcciones principales de la conclusión de las transacciones. La construcción de líneas de tendencia es posible utilizando varios métodos adecuados para el estilo de negociación del comerciante. Este indicador calcula los parámetros del movimiento de tendencia basándose en la distribución de von Mises. El uso de esta distribución permite obtener valores estables de la ecuación de tendencia. Además de calcular la tendenc
Al analizar series de tiempo financieras, los investigadores suelen hacer la suposición preliminar de que los precios se distribuyen de acuerdo con la ley normal (gaussiana). Este enfoque se debe al hecho de que se puede simular una gran cantidad de procesos reales utilizando la distribución normal. Además, el cálculo de los parámetros de esta distribución no presenta grandes dificultades. Sin embargo, cuando se aplica a los mercados financieros, la distribución normal no siempre funciona. Los r
Al analizar series de tiempo financieras, los investigadores suelen hacer la suposición preliminar de que los precios se distribuyen de acuerdo con la ley normal (gaussiana). Este enfoque se debe al hecho de que se puede simular una gran cantidad de procesos reales utilizando la distribución normal. Además, el cálculo de los parámetros de esta distribución no presenta grandes dificultades. Sin embargo, cuando se aplica a los mercados financieros, la distribución normal no siempre funciona. Los r
La distribución de Cauchy es un ejemplo clásico de distribución de cola gruesa. Las colas gruesas indican que la probabilidad de que una variable aleatoria se desvíe de la tendencia central es muy alta. Entonces, para una distribución normal, la desviación de una variable aleatoria de su expectativa matemática en 3 o más desviaciones estándar es extremadamente rara (la regla de 3 sigma), y para la distribución de Cauchy, las desviaciones del centro pueden ser arbitrariamente grandes. Esta propi
La distribución de Cauchy es un ejemplo clásico de distribución de cola gruesa. Las colas gruesas indican que la probabilidad de que una variable aleatoria se desvíe de la tendencia central es muy alta. Entonces, para una distribución normal, la desviación de una variable aleatoria de su expectativa matemática en 3 o más desviaciones estándar es extremadamente rara (la regla de 3 sigma), y para la distribución de Cauchy, las desviaciones del centro pueden ser arbitrariamente grandes. Esta propi
Algunos traders se guían por sesiones de trading mientras operan. La Figura 1 muestra la oscilación del precio promedio durante una semana. Se puede ver que las sesiones de negociación en diferentes días difieren en su duración y actividad. Este indicador está diseñado para estimar el movimiento del precio promedio en ciertos intervalos dentro de un ciclo semanal. Tiene en cuenta el movimiento de los precios hacia arriba y hacia abajo por separado y permite determinar los momentos en los que es
Algunos traders se guían por sesiones de trading mientras operan. La Figura 1 muestra la oscilación del precio promedio durante una semana. Se puede ver que las sesiones de negociación en diferentes días difieren en su duración y actividad. Este indicador está diseñado para estimar el movimiento del precio promedio en ciertos intervalos dentro de un ciclo semanal. Tiene en cuenta el movimiento de los precios hacia arriba y hacia abajo por separado y permite determinar los momentos en los que es
El script se basa en la simulación de transacciones comerciales utilizando un generador de números aleatorios. Esto le permite obtener resultados completamente diferentes, incluso con los mismos parámetros de entrada. Cuando ejecuta el script, se abre un cuadro de diálogo en el que puede establecer los valores deseados para las variables externas. En el bloque, TradingOptions define los parámetros básicos que se necesitan para simular el comercio. StartBalance : establece el tamaño inicial
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El script se basa en la simulación de transacciones comerciales utilizando un generador de números aleatorios. Esto le permite obtener resultados completamente diferentes, incluso con los mismos parámetros de entrada. Cuando ejecuta el script, se abre un cuadro de diálogo en el que puede establecer los valores deseados para las variables externas. En el bloque, TradingOptions define los parámetros básicos que se necesitan para simular el comercio. StartBalance : establece el tamaño inicial de l
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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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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 apertur
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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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