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AIS Hypergeometric Filter MT5

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Publié: 24 mai 2022

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AIS Hypergeometric Filter MT5

Indicateurs
Aleksej Poljakov
Version: 2.0
Mise à jour: 24 mai 2022
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La série hypergéométrique est utilisée pour calculer les coefficients de poids de ce filtre. Cette approche permet d'obtenir un lissage assez intéressant de la série temporelle.

Les poids de filtre hypergéométriques ne décroissent pas aussi vite que les moyennes mobiles pondérées exponentielles et linéaires, mais plus rapidement que les moyennes mobiles lissées. Pour cette raison, le comportement de ce filtre est à bien des égards similaire au comportement des moyennes mobiles. Cependant, il présente plusieurs avantages. Son décalage est bien inférieur à celui de la moyenne mobile. Mais en même temps, il retient beaucoup plus d'informations que la moyenne mobile exponentielle. De ce fait, le filtre hypergéométrique peut mieux mettre en évidence les composantes tendancielles et cycliques des séries chronologiques financières. Ainsi, cet indicateur peut être utilisé dans les stratégies de trading qui utilisent différents types de moyennes mobiles.

Le fonctionnement de l'indicateur dépend d'un seul paramètre :

iPeriod - la valeur valide de ce paramètre est 2 - 149.

Plus la valeur de ce paramètre est petite, plus l'indicateur réagit fortement aux dernières variations de prix. Une valeur élevée de ce paramètre vous permet de mettre en évidence les tendances à long terme. Un exemple de fonctionnement de l'indicateur avec différentes valeurs iPeriod est illustré dans les figures.

plus...

Capture d'écran #1

Capture d'écran #2

Capture d'écran #3

Capture d'écran #4

Capture d'écran #5

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L'indicateur AIS Correct Averages vous permet de définir le début d'un mouvement de tendance sur le marché. Une autre qualité importante de l'indicateur est un signal clair de la fin de la tendance. L'indicateur n'est pas redessiné ou recalculé. Valeurs affichées h_AE - limite supérieure du canal AE l_AE - limite inférieure du canal AE h_EC - Valeur prédite haute pour la barre actuelle l_EC - Valeur prédite basse pour la barre actuelle Signaux lors du travail avec l'indicateur Le sign

L'indicateur de moyenne mobile pondérée AIS calcule une moyenne mobile pondérée et vous permet de déterminer le début d'un mouvement de tendance du marché. Les coefficients de pondération sont calculés en tenant compte des spécificités de chaque barre. Cela vous permet de filtrer les mouvements aléatoires du marché. Le principal signal confirmant le début d'une tendance est un changement de direction des lignes indicatrices et du prix traversant les lignes indicatrices. WH (ligne bleue) e

L'indicateur AIS Advanced Grade Feasibility est conçu pour prédire les niveaux que le prix pourrait atteindre à l'avenir. Son travail consiste à analyser les trois dernières barres et à établir une prévision basée sur cela. L'indicateur peut être utilisé sur n'importe quelle période et n'importe quelle paire de devises. À l'aide des paramètres, vous pouvez obtenir la qualité de prévision souhaitée. Profondeur de prévision - définit la profondeur de prévision souhaitée en barres. Il est recomm

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.

Cet indicateur met en œuvre un processus de lissage linéaire simple. L'un des inconvénients du lissage exponentiel est la décroissance rapide du signal. Il est donc impossible de suivre pleinement les tendances à long terme de la fourchette de prix. Le lissage linéaire vous permet de régler plus précisément et plus finement le filtrage du signal. L'indicateur est configuré en sélectionnant les paramètres : LP - ce paramètre vous permet de sélectionner la période de lissage. Plus sa valeur

Этот индикатор представляет гибридный фильтр основанный на совместном использовании медианы и скользящей средней. Использование медианы позволяет отфильтровывать аномальные выбросы и случайные импульсы в значениях ценового ряда. При этом на трендовую составляющую медианный фильтр не действует, оставляя ее без изменений. Так как медианный фильтр является нелинейным, то для сглаживания его значений используется скользящая средняя. Такой подход позволяет более точно выделять не только тренд, но и п

This indicator is a combination of two modified Lanczos filters. The first filter serves to extrapolate the price. Based on past values, he predicts a possible price movement within the current bar. That is, it shows what the price would be if the past trends remained unchanged. The second filter for smoothing and averaging prices within the window, determined by the level of the filter. Thanks to the selection of weights, this filter is most actively responding to the periodic component that is

Let's look at the nature of price changes in the Forex market, not paying attention to the reasons why these changes occur. This approach will allow us to identify the main factors affecting the price movement. For example, let's take the opening prices of bars on the EUR-USD currency pair and the H1 timeframe. For these prices, we construct the Lameray diagram (Figure 1). In this diagram, it can be seen that the price movement basically occurs according to a linear equation. To determine the pa

This indicator is more informative. His work is based on the assumption that the price movement in the market can be represented as noise of a particular color, which depends on the parameters of the distribution of price values. Thanks to this, it is possible to analyze the price change from different angles, and considering the price movement as noise of a particular color, one can get information about the current state of affairs in the market and make a forecast about the price behavior. W

Despite some drawbacks of the “ AIS Color Noise Filter ” indicator, the idea to use it to smooth the price series and forecast prices looks quite attractive. This is due to several reasons: first, taking into account several noise components allows building a forecast on factors independent of each other, which can improve the quality of forecasting; secondly, the noise characteristics of the price series behave quite stably throughout the entire history, which makes it possible to obtain stabl

Very often, in the study of financial series apply their smoothing. Using smoothing, you can remove high-frequency components - it is believed that they are caused by random factors and therefore irrelevant. Smoothing always includes some way of averaging the data, in which random changes in the time series mutually absorb each other. Most often, for this purpose, simple or weighted moving average methods are used, as well as exponential smoothing. Each of these methods has its advantages and d

In order to isolate long-term and non-random components, it is necessary to know not only how much the price has changed, but also how these changes occurred. In other words - we are interested not only in the values of price levels, but also in the order in which these levels replace each other. Through this approach, one can find long-term and stable factors that influence (or may influence) the price change at a given point in time. And knowledge of these factors allows you to make a more

One of the powerful methods of analysis is the modeling of financial series using Levy processes. The main advantage of these processes is that they can be used to model a huge number of phenomena - from the simplest to the most complex. Suffice it to say that the idea of the fractal price movement in the market is only a special case of Levy processes. On the other hand, with proper selection of parameters, any Levy process can be represented as a simple moving average. Figure 1 shows an exa

Very often, the trader is faced with the task of determining the extent to which the price may change in the near future. For this purpose, you can use the Johnson distribution type SB. The main advantage of this distribution is that it can be used even with a small amount of accumulated data. The empirical approach used in determining the parameters of this distribution, allows you to accurately determine the maximum and minimum levels of the price channel. These values can be used in differ

This indicator allows you to determine the likelihood that the price will reach one or another level. Its algorithm is quite simple and is based on the use of statistical data on the price levels of a particular currency pair. Thanks to the collected historical data, it is possible to determine the extent to which the price will change during the current bar. Despite its simplicity, this indicator can provide invaluable assistance in trading. So, with its help it is possible to determine TakePr

Stable distributions can be used to smooth financial series. Since a fairly deep history can be used to calculate the distribution parameters, such smoothing may in some cases be even more effective than other methods. The figure shows an example of the distribution of the opening prices of the currency pair " EUR-USD " on the time frame H1 for ten years (figure 1). Looks fascinating, doesn't it? The main idea behind this indicator is to determine the parameters of a stable distribution bas

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Version 2.0 2022.05.24

Calcul optimisé des coefficients de poids. Désormais, le paramètre iPeriod peut prendre n'importe quelle valeur.