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外国為替市場における価格変動の性質を見てみましょう。これらの変動が起こる理由に注意を払わないでください。このアプローチにより、価格変動に影響を与える主な要因を特定することができます。 たとえば、EUR-USD通貨ペアのバーの始値とH1タイムフレームを考えてみましょう。これらの価格について、Lameray図（図1）を構築します。 この図では、価格変動は基本的に線形方程式に従って発生することがわかります。この方程式のパラメータを決定するために、最小二乗法を使用できます。この特定の例では、始値を変更するための方程式は次の形式を取りました。 Open [i] = 0.99989 * Open [i + 1] + 0.00013。 この式が価格変動をどの程度適切に表しているかを確認しましょう。これを行うために、線形成分を取り除き、残差を分析します（図2）。 図から明らかになるように、これらの剰余はかなり混沌としており、それらをノイズと見なすと、次の小節の始値を予測するためのかなり簡単なシステムが得られます。
このスクリプトは、トレーダーが可能な利益と損失の比率が最適になる貿易取引の平均期間を決定できるように設計されています。 まず、貿易取引の最適期間を決定するための一般的なアプローチを見てみましょう。以下の変数を紹介します。 R - トランザクションの結果 T - トランザクションが開かれていた時間 W - 前のトランザクションの終了と次のトランザクションの開始の間の時間 すべてのトレーダーは、最短時間で最大の利益を得ることを目指しています。この欲求は次の簡単な表現で説明できます。 R/(T+W)→max 。 変数 T と W がトレードの合計期間と行われたトランザクションの数の両方に依存することは明らかです。トランザクションの平均期間を ATD 、トランザクションの合計数を N とします。その場合、トランザクションの平均期間は、合計の平方根に比例して増加するはずです。つまり、 ATD~√N しかし、現存する十分に根拠のある質問があります -
このスクリプトは、トレーダーが可能な利益と損失の比率が最適になる貿易取引の平均期間を決定できるように設計されています。 まず、貿易取引の最適期間を決定するための一般的なアプローチを見てみましょう。以下の変数を紹介します。 R - トランザクションの結果 T - トランザクションが開かれていた時間 W - 前のトランザクションの終了と次のトランザクションの開始の間の時間 すべてのトレーダーは、最短時間で最大の利益を得ることを目指しています。この欲求は次の簡単な表現で説明できます。 R/(T+W)→max 。 変数 T と W がトレードの合計期間と行われたトランザクションの数の両方に依存することは明らかです。トランザクションの平均期間を ATD 、トランザクションの合計数を N とします。その場合、トランザクションの平均期間は、合計の平方根に比例して増加するはずです。つまり、 ATD~√N しかし、現存する十分に根拠のある質問があります -
このスクリプトは、乱数ジェネレータを使用した貿易取引のシミュレーションに基づいています。これにより、同じ入力パラメータでもまったく異なる結果を得ることができます。スクリプトを実行すると、ダイアログボックスが開き、そこで外部変数に必要な値を設定できます。 ブロックでは、TradingOptionsは取引のシミュレーションに必要な基本パラメータを定義します。 StartBalance - トレードバランスの初期サイズを設定します。 NumberTrade - スクリプトの実行時にモデル化される取引トランザクションの数を設定します。多かれ少なかれ有意な結果を得るためには、このパラメータが30より大きいことが必要です。 ProbilityWinning - 勝ち取引の確率。パーセンテージで示され、1から99までの有効値。 Min.StopLoss - StopLossの最小値をポイントで示します。これは、取引操作をモデル化するときに使用されます。 Max.StopLoss -
このスクリプトは、乱数ジェネレータを使用した貿易取引のシミュレーションに基づいています。これにより、同じ入力パラメータでもまったく異なる結果を得ることができます。スクリプトを実行すると、ダイアログボックスが開き、そこで外部変数に必要な値を設定できます。 ブロックでは、TradingOptionsは取引のシミュレーションに必要な基本パラメータを定義します。 StartBalance - トレードバランスの初期サイズを設定します。 NumberTrade - スクリプトの実行時にモデル化される取引トランザクションの数を設定します。多かれ少なかれ有意な結果を得るためには、このパラメータが30より大きいことが必要です。 ProbilityWinning - 勝ち取引の確率。パーセンテージで示され、1から99までの有効値。 Min.StopLoss - StopLossの最小値をポイントで示します。これは、取引操作をモデル化するときに使用されます。 Max.StopLoss -
この指標は、2つの修正されたLanczosフィルタの組み合わせです。 最初のフィルターは、価格を推定するのに役立ちます。過去の値に基づいて、彼は現在のバー内で起こりうる価格変動を予測します。つまり、過去の傾向が変わらない場合の価格はどうなるかを示しています。 ウィンドウ内の価格を平滑化および平均化するための2番目のフィルタ。フィルタのレベルによって決まります。ウェイトの選択のおかげで、このフィルタは価格変動の中にある周期成分に最も積極的に反応します。 指標は EF および IF パラメータを使用して調整できます。 EF と IF の値を選択することで、トレンド価格変動の始まりに関するシグナルを得ることができます。 EF - 指数フィルタのウィンドウサイズ。有効な値は EF = 0 ... 255 です。計算中に処理された小節の数は 2 * EF + 1 です。このパラメータが大きいほど、価格系列の過去の値の影響が強くなります。結果は実線でプロットされています。 IF - 平均化ウィンドウのサイズを調整します。 IF = 0 ... 255
この指標は、2つの修正されたLanczosフィルタの組み合わせです。 最初のフィルターは、価格を推定するのに役立ちます。過去の値に基づいて、彼は現在のバー内で起こりうる価格変動を予測します。つまり、過去の傾向が変わらない場合の価格はどうなるかを示しています。 ウィンドウ内の価格を平滑化および平均化するための2番目のフィルタ。フィルタのレベルによって決まります。ウェイトの選択のおかげで、このフィルタは価格変動の中にある周期成分に最も積極的に反応します。 指標は EF および IF パラメータを使用して調整できます。 EF と IF の値を選択することで、トレンド価格変動の始まりに関するシグナルを得ることができます。 EF - 指数フィルタのウィンドウサイズ。有効な値は EF = 0 ... 255 です。計算中に処理された小節の数は 2 * EF + 1 です。このパラメータが大きいほど、価格系列の過去の値の影響が強くなります。結果は実線でプロットされています。 IF - 平均化ウィンドウのサイズを調整します。 IF = 0
この指標は、中央値プロパティと移動平均プロパティの組み合わせに基づくシーケンシャルハイブリッドフィルターです。 中央値を使用すると、異常値と価格系列の値のランダムなインパルスを除外できます。同時に、メディアンフィルタは価格変動のトレンドに影響を与えず、それを変更しません。 メディアンフィルタは非線形なので、単純移動平均を使用した平均化を使用してその値を平滑化します。このアプローチにより、トレンドだけでなく、価格変動の周期的な要素もより正確に特定できます。さらに、それは価格の変化に対するインディケータの感度を高め、そしてプライスシリーズとインディケータの読みの間の遅れを減らします。これにより、指標は新しいトレンドの始まりと FL パラメーターを使用して、フィルタ古いトレンドの終わりについてかなり正確に警告することができます。 ーの深さと感度を調整できます。許容値は0から63です。同時に、 2 * FL + 1 バーを使用して指標値を計算します。したがって、FLの値が大きいほど、価格チャートの傾向が強く表示されます。
この指標は、中央値プロパティと移動平均プロパティの組み合わせに基づくシーケンシャルハイブリッドフィルターです。 中央値を使用すると、異常値と価格系列の値のランダムなインパルスを除外できます。同時に、メディアンフィルタは価格変動のトレンドに影響を与えず、それを変更しません。 メディアンフィルタは非線形なので、単純移動平均を使用した平均化を使用してその値を平滑化します。このアプローチにより、トレンドだけでなく、価格変動の周期的な要素もより正確に特定できます。さらに、それは価格の変化に対するインディケータの感度を高め、そしてプライスシリーズとインディケータの読みの間の遅れを減らします。これにより、指標は新しいトレンドの始まりと FL パラメーターを使用して、フィルタ古いトレンドの終わりについてかなり正確に警告することができます。 ーの深さと感度を調整できます。許容値は0から63です。同時に、 2 * FL + 1 バーを使用して指標値を計算します。したがって、FLの値が大きいほど、価格チャートの傾向が強く表示されます。
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
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
このインジケーターは、単純な線形平滑化プロセスを実装します。 指数平滑化の欠点の 1 つは、信号が急速に減衰することです。これにより、価格帯の長期トレンドを完全に追跡することは不可能になります。線形平滑化により、信号のフィルタリングをより正確かつ細かく調整できます。 インジケーターは、パラメーターを選択して構成されます。 LP - このパラメーターを使用すると、平滑化期間を選択できます。値が大きいほど、インジケーターが表示する長期的なトレンドが多くなります。有効な値は 0 ～ 255 です。 SP - このパラメーターはインジケーターの感度に影響します。このパラメータが大きいほど、価格系列の最後の値の影響が大きくなります.このパラメータの値がゼロの場合、インジケータは LP+1 に等しい期間の単純移動平均を表示します。有効な値は 0 ～ 255 です。
このインジケーターは、単純な線形平滑化プロセスを実装します。 指数平滑化の欠点の 1 つは、信号が急速に減衰することです。これにより、価格帯の長期トレンドを完全に追跡することは不可能になります。線形平滑化により、信号のフィルタリングをより正確かつ細かく調整できます。 インジケーターは、パラメーターを選択して構成されます。 LP - このパラメーターを使用すると、平滑化期間を選択できます。値が大きいほど、インジケーターが表示する長期的なトレンドが多くなります。有効な値は 0 ～ 255 です。 SP - このパラメーターはインジケーターの感度に影響します。このパラメータが大きいほど、価格系列の最後の値の影響が大きくなります.このパラメータの値がゼロの場合、インジケータは LP+1 に等しい期間の単純移動平均を表示します。有効な値は 0 ～ 255 です。
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
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
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
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
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 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