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- Publié:
- 2022.01.31 09:55
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Ceci est la version finale de l'indicateur basé sur deux branches du forum :
Ajout d'un paramètre externe nommé AMA_Trend_Type qui définit le choix de la méthode de détection de tendance.
deltaAMA=AMA[0]-AMA[1]. La sensibilité de détection de tendance est définie en points sous la forme dK*Point.
Si deltaAMA>dK*Point, alors c'est la tendance haussière, un point bleu sera placé sur la ligne AMA (comme indiqué dans la figure ci-dessous).
Si deltaAMA<dK*Point, alors c'est la tendance baissière, un point rouge sera placé sur la ligne AMA.
AMA_Trend_Type est égal à zéro : Le tableau des valeurs de l'AMA sur les dernières barres PeroidAMA est pris et l'écart type StdAMA est calculé.
La sensibilité de détection de tendance est définie en écarts-types sous la forme dK*StdAMA.
Si deltaAMA>dK*StdAMA, alors c'est une tendance haussière, un point bleu sera placé sur la ligne AMA.
Si deltaAMA<dK*StdAMA, alors c'est une tendance baissière, un point rouge sera placé sur la ligne AMA.
La valeur par défaut de l'AMA_Trend_Type=1, la modification de l'AMA est mesurée en points.
Traduit du russe par MetaQuotes Ltd.
Code original : https://www.mql5.com/ru/code/7385
La variante optimisée de la moyenne mobile adaptative de Kaufman par wellx
Exemple d'optimisation utilisant la méthode "cumuling total".
AMA de Kaufman de wellx
Version non optimisée de la moyenne mobile adaptative de Kaufman.
Indicateur de Cadre
La valeur de la dimension fractale est utilisée pour construire une moyenne mobile de type EMA.
Calcul du Score Z
La bibliothèque aide à organiser les calculs de Max, Min, moyenne universelle, écart type, skew, kurtosis et Z-score, sur un tableau de données.