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AIS Moving Pseudo Median

The arithmetic mean or median can be used to determine the measure of the central trend of a time series. Both methods have some disadvantages. The arithmetic mean is calculated by the Simple Moving Average indicator. It is sensitive to emissions and noise. The median behaves more steadily, but there is a loss of information at the boundaries of the interval.

In order to reduce these disadvantages, pseudo-median signal filtering can be used. To do this, take the median of a small length and recursively apply it to all values ​​of the period of the financial time series under study. Thanks to this approach, the indicator allows you to more accurately identify periodic and trending price movements.

External parameters of the indicator:

  • iPrice - price constant used in calculations;
  • iPeriod - indicator period. The higher the value of this parameter, the less sensitivity of the indicator to the latest price changes. The minimum value for this parameter is 3;
  • MaxBars - limit the history depth for calculation. It can be useful if the indicator will take a long time to start. If MaxBars = 0, then there are no restrictions and the indicator will be applied to the entire chart.

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    AIS 올바른 평균 표시기를 사용하면 시장에서 추세 움직임의 시작을 설정할 수 있습니다. 지표의 또 다른 중요한 품질은 추세의 끝을 알리는 명확한 신호입니다. 표시기는 다시 그리거나 다시 계산되지 않습니다. 표시된 값 h_AE - AE 채널의 상한 l_AE - AE 채널의 하한 h_EC - 현재 막대에 대한 높은 예측 값 l_EC - 현재 막대에 대한 낮은 예측 값 표시기로 작업할 때의 신호 주 신호는 채널 AE와 EC의 교차점입니다. l_EC선이 h_AE선 위에 있을 때 상승세가 시작될 수 있습니다. 하락추세의 시작은 h_EC선이 l_AE선 아래로 떨어지면서 예상할 수 있습니다. 이 경우 h_AE와 l_AE 라인 사이의 채널 너비에 주의해야 합니다. 그들 사이의 차이가 클수록 추세는 더 강해질 것입니다. 또한 AE 채널에 의한 로컬 고/저 달성에 주의를 기울여야 합니다. 이때 가격변동의 경향이 가장 강해진다. 사용자 지정 가능한 지표 매개변수 표시
    AIS 가중 이동 평균 표시기는 가중 이동 평균을 계산하고 추세 시장 움직임의 시작을 결정할 수 있도록 합니다. 가중치 계수는 각 막대의 특정 기능을 고려하여 계산됩니다. 이를 통해 임의의 시장 움직임을 필터링할 수 있습니다. 추세의 시작을 확인하는 주요 신호는 지표 라인의 방향과 지표 라인을 교차하는 가격의 변화입니다. WH(파란색 선)는 고가의 가중 평균입니다. WL(빨간색 선)은 저가의 가중 평균입니다. WS(녹색 선)는 모든 가격대의 가중 평균입니다. 옵션 LH - 값을 계산할 막대의 수입니다. LH를 빠르게 선택하려면 먼저 더 높은 시간 프레임의 배수인 값을 확인해야 합니다. 예를 들어 표시기는 M15로 설정됩니다. 그런 다음 LH의 다음 값을 확인합니다. M30/M15 = 2 H1/M15 = 4 H4/M15 = 16 D1/M15 = 96 W1/M15 = 480 그들 사이의 중간 값도 관심을 가질 수 있습니다.
    AIS 고급 등급 타당성 지표는 가격이 미래에 도달할 수 있는 수준을 예측하도록 설계되었습니다. 그의 임무는 마지막 세 막대를 분석하고 이를 기반으로 예측을 작성하는 것입니다. 표시기는 모든 기간 및 모든 통화 쌍에서 사용할 수 있습니다. 설정의 도움으로 원하는 예측 품질을 얻을 수 있습니다. 예측 깊이 - 원하는 예측 깊이를 막대로 설정합니다. 이 매개변수는 18-31 내에서 선택하는 것이 좋습니다. 이 한계를 넘어설 수 있습니다. 그러나 이 경우 예측 수준의 "고정"(18보다 작은 값의 경우) 또는 과도한 수준의 폭(31보다 큰 값의 경우)이 가능합니다. 신뢰 수준 1, 신뢰 수준 2 및 신뢰 수준 3 - 예측 신뢰 수준. 1-99 범위 내에서 설정 가능합니다. 신뢰 수준 1은 신뢰 수준 2보다 커야 하고, 신뢰 수준 3은 가장 작아야 합니다. 이러한 각 수준은 예측 깊이 매개변수에 의해 결정된 막대 수에 대해 가격이 이 값에 도달할 확률의 백분율을 보여줍니다. Co
    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.
    이 표시기는 간단한 선형 평활화 프로세스를 구현합니다. 지수 평활화의 단점 중 하나는 신호의 급격한 감쇠입니다. 이것은 가격대의 장기적인 추세를 완전히 추적하는 것을 불가능하게 만듭니다. 선형 평활화를 사용하면 신호 필터링을 보다 정확하고 미세하게 조정할 수 있습니다. 표시기는 매개변수를 선택하여 구성됩니다. LP - 이 매개변수를 사용하여 평활 기간을 선택할 수 있습니다. 값이 클수록 표시기는 더 장기적인 추세를 표시합니다. 유효한 값은 0 - 255입니다. SP -이 매개 변수는 표시기의 감도에 영향을 미칩니다. 이 매개 변수가 클수록 가격 시리즈의 마지막 값의 영향이 커집니다. 이 매개변수의 값이 0이면 표시기는 LP+1과 같은 기간으로 단순 이동 평균을 표시합니다. 유효한 값은 0 - 255입니다.
    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
    AIS Channel Price
    Aleksej Poljakov
    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
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    버전 2.0 2022.10.20
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