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- Publié:
- 2022.01.31 09:50
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La Corrélation du Rang de Spearman est une méthode non paramétrique utilisée pour faire des études statistiques de relation entre des variables. Dans ce cas, le degré factuel de parallélisme entre deux séquences numériques sera détecté.
Le calcul pratique de la Corrélation du Rang de Spearman comprend les étapes suivantes :
1) associer chaque indication à son numéro (rang) et les classer du plus haut au plus bas ou vice versa ;
![](https://c.mql5.com/18/15/formulaS.gif)
![](https://c.mql5.com/18/15/Sum.gif)
![](https://c.mql5.com/18/15/n.gif)
Lors de l'utilisation de la corrélation de rang, on estime conditionnellement le rapport de corrélation entre les indications en considérant que les valeurs égales ou inférieures à 0,3 sont les indications d'un faible rapport de corrélation, tandis que les valeurs comprises entre 0,4 et 0,7 sont considérées comme indiquant un rapport de corrélation modéré, les valeurs supérieures 0,7 - pour indiquer un rapport de corrélation élevé.
La Corrélation du Rang de Spearman est un peu moins puissante que la corrélation paramétrique.
Il est raisonnable d'utiliser la corrélation de rang lorsqu'il n'y a qu'un petit nombre d'observations. Cette méthode peut être utilisée à la fois pour les données numériques et dans les cas où les valeurs enregistrées sont détectées par des attributs d'intensité variable. La source de la description ci-dessus a été trouvée ici.
Cet indicateur est l'un des oscillateurs. Cependant, comparé à l'oscillateur stochastique, il est plus fluide. De plus, il ne tarde pas aux points pivots.
Le seul paramètre externe qui influence les algorithmes de calcul est la plage N. Il fixe le nombre de barres, pour lesquelles nous essayons de trouver des régularités. Si rangeN = 14, alors nous prenons la séquence de prix de clôture Close[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1], et construisons une séquence de classement pour eux, c'est-à-dire que nous trouvons l'emplacement de chaque prix de clôture lorsque la séquence est triée. Dans ce cas, une carte réelle s'avère être comparée à une autre carte monotone croissante.
Le paramètre de direction signifie trier de la valeur la plus élevée à la valeur la plus faible (true) ou de la valeur la plus faible à la valeur la plus élevée (false). La valeur de true affiche une image plus habituelle, tandis que false produit une image inversée. Le paramètre CalculatedBars est introduit afin de limiter le nombre de barres sous calcul, pour économiser les ressources CPU (bien que cela ne soit pas nécessaire). La valeur zéro de ce paramètre signifie que les calculs seront effectués pour tout l'historique disponible. Le paramètre Maxrange = 30 définit la période de calcul maximale. Ce paramètre a également été introduit afin d'économiser des ressources, donc peut-être que quelqu'un en aura besoin.
Traduit du russe par MetaQuotes Ltd.
Code original : https://www.mql5.com/ru/code/7065
![Accumulation/Distribution de Williams, W A/D](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
L'indicateur d'Accumulation/Distribution de Williams, W_A/D est la somme cumulée des mouvements de prix "cumulatifs" positifs et des mouvements de prix "distributifs" négatifs.
![Oscillateur Ultime](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
L'oscillateur ultime proposé par Larry Williams est une moyenne pondérée des valeurs de trois indicateurs stochastiques définis sur des périodes courtes, moyennes et longues.
![Centre de Gravité (Center of Gravity) par J. F. Ehlers](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
Center of Gravity est un oscillateur développé par John F. Ehlers et présenté dans son article du magazine Stocks & Commodities (mai 2002).
![ADX Lissé (Smoothed ADX) par John Ehlers](https://c.mql5.com/i/code/indicator.png)
Il existe de nombreux algorithmes de lissage. Cet indicateur donné est destiné au lissage de l'indicateur standard ADX. Le code a été traduit depuis Easy Language.