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A média de Lehmer pode ser considerada como uma função de janela, cujos coeficientes de peso dependem dos valores das variáveis usadas no cálculo. Essa média é não linear porque a exponenciação é usada em seu cálculo. As características do indicador dependem de dois parâmetros: iPeriod - período do indicador, valor válido é maior ou igual a 2; iPower - expoente, que é usado ao calcular os valores do indicador. O intervalo válido é -32768 a 32767 Com iPower = 0 obtemos a média
A média de Lehmer pode ser considerada como uma função de janela, cujos coeficientes de peso dependem dos valores das variáveis usadas no cálculo. Essa média é não linear porque a exponenciação é usada em seu cálculo. As características do indicador dependem de dois parâmetros: iPeriod - período do indicador, valor válido é maior ou igual a 2; iPower - expoente, que é usado ao calcular os valores do indicador. O intervalo válido é -32768 a 32767 Com iPower = 0 obtemos a média harmônica, com
O filtro Kolmogorov-Zhurbenko pode ser considerado como uma função de janela especial projetada para eliminar o vazamento espectral. Esse filtro é ideal para suavizar séries temporais estocásticas (incluindo financeiras). O indicador baseado neste filtro contém os seguintes parâmetros: iLength - o período da janela retangular original usada para construir o filtro. O valor válido é 2 - 255. iDegree - ordem do filtro. Se iDegree=0, uma média móvel simples será obtida. Se iDegree=1, você obtém
O filtro Kolmogorov-Zhurbenko pode ser considerado como uma função de janela especial projetada para eliminar o vazamento espectral. Esse filtro é ideal para suavizar séries temporais estocásticas (incluindo financeiras). O indicador baseado neste filtro contém os seguintes parâmetros: iLength - o período da janela retangular original usada para construir o filtro. O valor válido é 2 - 255. iDegree - ordem do filtro. Se iDegree=0, uma média móvel simples será obtida. Se iDegree=1, você obtém
Várias funções de janela podem ser usadas para suavizar séries temporais. As funções da janela podem ser bastante diferentes umas das outras em suas características - o nível de suavização, supressão de ruído etc. Este indicador permite implementar as funções da janela principal e avaliar seu desempenho em séries temporais financeiras. Parâmetros do indicador: iPeriod – período do indicador. iPeriod >= 2 iCenter é o índice da referência onde estará localizado o centro da função
Várias funções de janela podem ser usadas para suavizar séries temporais. As funções da janela podem ser bastante diferentes umas das outras em suas características - o nível de suavização, supressão de ruído etc. Este indicador permite implementar as funções da janela principal e avaliar seu desempenho em séries temporais financeiras. Parâmetros do indicador: iPeriod – período do indicador. iPeriod >= 2 iCenter é o índice da referência onde estará localizado o centro da função
Este script foi projetado para avaliar pesos em várias funções de janela. Um indicador construído nessas funções de janela pode ser baixado em https://www.mql5.com/ru/market/product/72159 Parâmetros de entrada: iPeríodo – período do indicador. iPeríodo >= 2 iCenter é o índice da referência onde estará localizado o centro da função da janela. Por padrão, este parâmetro é 0 - o centro da janela coincide com o centro do indicador. Com 1 <= iCenter <= iPeriod, o centro da função da
Este script foi projetado para avaliar pesos em várias funções de janela. Um indicador construído nessas funções de janela pode ser baixado em https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 Parâmetros de entrada: iPeríodo – período do indicador. iPeríodo >= 2 iCenter é o índice da referência onde estará localizado o centro da função da janela. Por padrão, este parâmetro é 0 - o centro da janela coincide com o centro do indicador. Com 1 <= iCenter <= iPeriod, o centro da função da janela
Alguns traders são guiados por pregões durante a negociação. A Figura 1 mostra a oscilação do preço médio em uma semana. Pode-se observar que as sessões de negociação em dias diferentes diferem em sua duração e atividade. Este indicador é projetado para estimar o movimento do preço médio em determinados intervalos dentro de um ciclo semanal. Ele leva em consideração o movimento dos preços para cima e para baixo separadamente e permite determinar os momentos em que uma alta volatilidade é
Alguns traders são guiados por pregões durante a negociação. A Figura 1 mostra a oscilação do preço médio em uma semana. Pode-se observar que as sessões de negociação em dias diferentes diferem em sua duração e atividade. Este indicador é projetado para estimar o movimento do preço médio em determinados intervalos dentro de um ciclo semanal. Ele leva em consideração o movimento dos preços para cima e para baixo separadamente e permite determinar os momentos em que uma alta volatilidade é
A média aritmética ou mediana pode ser usada para determinar a medida da tendência central de uma série temporal. Ambos os métodos apresentam algumas desvantagens. A média aritmética é calculada pelo indicador Simple Moving Average. É sensível a emissões e ruído. A mediana se comporta de forma mais estável, mas há perda de informação nos limites do intervalo. A fim de reduzir essas desvantagens, a filtragem de sinal pseudo-mediana pode ser usada. Para fazer isso, pegue a mediana de um pequeno
A média aritmética ou mediana pode ser usada para determinar a medida da tendência central de uma série temporal. Ambos os métodos apresentam algumas desvantagens. A média aritmética é calculada pelo indicador Simple Moving Average. É sensível a emissões e ruído. A mediana se comporta de forma mais estável, mas há perda de informação nos limites do intervalo. A fim de reduzir essas desvantagens, a filtragem de sinal pseudo-mediana pode ser usada. Para fazer isso, pegue a mediana de um pequeno
A tendência permite prever o movimento dos preços e determinar os principais rumos da conclusão das transações. A construção de linhas de tendência é possível usando vários métodos adequados ao estilo de negociação do trader. Este indicador calcula os parâmetros do movimento de tendência com base na distribuição de von Mises. O uso desta distribuição permite obter valores estáveis da equação de tendência. Além de calcular a tendência, também são calculados os níveis de possíveis desvios para
A tendência permite prever o movimento dos preços e determinar os principais rumos da conclusão das transações. A construção de linhas de tendência é possível usando vários métodos adequados ao estilo de negociação do trader. Este indicador calcula os parâmetros do movimento de tendência com base na distribuição de von Mises. O uso desta distribuição permite obter valores estáveis da equação de tendência. Além de calcular a tendência, também são calculados os níveis de possíveis desvios para
A distribuição de Cauchy é um exemplo clássico de distribuição de cauda gorda. Caudas grossas indicam que a probabilidade de uma variável aleatória se desviar da tendência central é muito alta. Portanto, para uma distribuição normal, o desvio de uma variável aleatória de sua expectativa matemática em 3 ou mais desvios padrão é extremamente raro (a regra dos 3 sigma), e para a distribuição de Cauchy, os desvios do centro podem ser arbitrariamente grandes. Esta propriedade pode ser usada para
A distribuição de Cauchy é um exemplo clássico de distribuição de cauda gorda. Caudas grossas indicam que a probabilidade de uma variável aleatória se desviar da tendência central é muito alta. Portanto, para uma distribuição normal, o desvio de uma variável aleatória de sua expectativa matemática em 3 ou mais desvios padrão é extremamente raro (a regra dos 3 sigma), e para a distribuição de Cauchy, os desvios do centro podem ser arbitrariamente grandes. Esta propriedade pode ser usada para
Ao analisar séries temporais financeiras, os pesquisadores geralmente fazem uma suposição preliminar de que os preços são distribuídos de acordo com a lei normal (Gaussiana). Essa abordagem se deve ao fato de que um grande número de processos reais pode ser simulado usando a distribuição normal. Além disso, o cálculo dos parâmetros desta distribuição não apresenta grandes dificuldades. No entanto, quando aplicada aos mercados financeiros, a distribuição normal nem sempre funciona. Os retornos
Ao analisar séries temporais financeiras, os pesquisadores geralmente fazem uma suposição preliminar de que os preços são distribuídos de acordo com a lei normal (Gaussiana). Essa abordagem se deve ao fato de que um grande número de processos reais pode ser simulado usando a distribuição normal. Além disso, o cálculo dos parâmetros desta distribuição não apresenta grandes dificuldades. No entanto, quando aplicada aos mercados financeiros, a distribuição normal nem sempre funciona. Os retornos
Ao tomar decisões comerciais, é útil confiar não apenas em dados históricos, mas também na situação atual do mercado. Para tornar mais conveniente monitorar as tendências atuais do movimento do mercado, você pode usar o indicador AIS Current Price Filter . Esse indicador leva em consideração apenas as variações de preço mais significativas em uma direção ou outra. Graças a isso, é possível prever tendências de curto prazo em um futuro próximo - não importa como a situação atual do mercado se
Ao tomar decisões comerciais, é útil confiar não apenas em dados históricos, mas também na situação atual do mercado. Para tornar mais conveniente monitorar as tendências atuais do movimento do mercado, você pode usar o indicador AIS Current Price Filter . Esse indicador leva em consideração apenas as variações de preço mais significativas em uma direção ou outra. Graças a isso, é possível prever tendências de curto prazo em um futuro próximo - não importa como a situação atual do mercado