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该脚本基于使用随机数生成器模拟贸易交易。即使使用相同的输入参数，这也可以使您获得完全不同的结果。运行脚本时，将打开一个对话框，您可以在其中设置外部变量的所需值。 在块中，TradingOptions定义了模拟交易所需的基本参数。 StartBalance  - 设置交易余额的初始大小。 NumberTrade  - 设置脚本运行时将建模的交易事务数。为了获得或多或少的显着结果，该参数必须大于30。 ProbabilityWinning  - 获胜交易的概率。表示为百分比，有效值为1到99。 Min.StopLoss  - 表示以点为单位的最小StopLoss值，将在建模交易操作时使用。 Max.StopLoss  - 以磅为单位设置StopLoss的最大值。 PositiveWin。 - 该变量建立修正，借助于该修正在模拟交易中获得积极的期望。 脚本的工作是执行以下操作。首先，计算获胜交易的预期概率 -  PW。之后，随机设置StopLoss的值，该值将在此事务中使用。考虑到预期收益应为正数，计算TakeProfit规模。考虑到点值，TakeProfit和StopLoss水平将转换为

选择StopLoss和TakeProfit的水平会对交易的整体表现产生非常强烈的影响。除了交易交易的明显参数 - 可能获胜或可能亏损的大小 - 止损和止盈的水平也会影响交易的预期持续时间以及一般交易的盈利能力。 如果您已使用“ AIS-ODT ”脚本确定了最佳事务持续时间，则可以开始确定与StopLoss和TakeProfit级别关联的参数。 为此，我们按以下步骤操作。首先，我们将确定在一个方向或另一个方向上的所有可能的价格偏差，并计算在一定时间内实现它们的概率。之后，您可以根据其大小，概率和预期利润值计算StopLoss和TakeProfit的最佳水平。 为此，请在感兴趣的货币对的图表和所需的时间范围内运行脚本。使用属性窗口中的ILB参数，设置交易仓位的期望持续时间，以柱数表示。在实用程序的工作期间，分析整个历史记录的数据，并选择最佳值。在脚本结束时，形成了两个文件 - “Buy.csv”和“Sell.csv”，其中包含获得结果的表 - 图1。 在表格的第一列中，指示了可能的TakeProfit大小，在第二列中，指示了最佳的StopLoss大小。第三列显示以百分比表示获胜这些参数的概

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 cat

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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.

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该脚本的设计使交易者可以确定交易交易的平均持续时间，在此期间可能的利润和损失的比率将是最佳的。 首先，让我们看一下确定贸易交易最佳持续时间的一般方法。我们介绍以下变量： R  - 交易的结果; T  - 交易开放的时间; W  - 上一笔交易结束与下一交易开盘之间的时间。 每个交易者都努力在最短的时间内获得最大的利润。这种愿望可以通过以下简单表达来描述： R/(T+W)→max 。 很明显，变量  T  和  W  取决于交易的总持续时间和交易数量。设  ATD  是交易的平均持续时间， N  是交易总数。然后，交易的平均持续时间应与其总数的平方根成比例增长，即： ATD~√N 。 但是，有一些有根据的问题出现 - 任何交易持续时间等同于其他交易持续时间，交易持续时间如何影响交易操作的结果？为了得到所提问题的答案，我们将对历史数据的价格行为进行一项小型研究。 我们继续如下。我们将历史数据划分为由一定数量的柱组成的系列，对应于交易的平均持续时间。在每个这样的系列中，我们计算最大价格变动，我们将引用更大的偏差  StopLoss ，并且更小 - 到 TakeProfit 。 之后，我们将计

选择StopLoss和TakeProfit的水平会对交易的整体表现产生非常强烈的影响。除了交易交易的明显参数 - 可能获胜或可能亏损的大小 - 止损和止盈的水平也会影响交易的预期持续时间以及一般交易的盈利能力。 如果您已使用“ AIS-ODT ”脚本确定了最佳事务持续时间，则可以开始确定与StopLoss和TakeProfit级别关联的参数。 为此，我们按以下步骤操作。首先，我们将确定在一个方向或另一个方向上的所有可能的价格偏差，并计算在一定时间内实现它们的概率。之后，您可以根据其大小，概率和预期利润值计算StopLoss和TakeProfit的最佳水平。 为此，请在感兴趣的货币对的图表和所需的时间范围内运行脚本。使用属性窗口中的ILB参数，设置交易仓位的期望持续时间，以柱数表示。在实用程序的工作期间，分析整个历史记录的数据，并选择最佳值。在脚本结束时，形成了两个文件 - “Buy.csv”和“Sell.csv”，其中包含获得结果的表 - 图1。 在表格的第一列中，指示了可能的TakeProfit大小，在第二列中，指示了最佳的StopLoss大小。第三列显示以百分比表示获胜这些参数的概

该脚本的设计使交易者可以确定交易交易的平均持续时间，在此期间可能的利润和损失的比率将是最佳的。 首先，让我们看一下确定贸易交易最佳持续时间的一般方法。我们介绍以下变量： R - 交易的结果; T - 交易开放的时间; W - 上一笔交易结束与下一交易开盘之间的时间。 每个交易者都努力在最短的时间内获得最大的利润。这种愿望可以通过以下简单表达来描述： R/(T+W)→max 。 很明显，变量 T 和 W 取决于交易的总持续时间和交易数量。设 ATD 是交易的平均持续时间， N 是交易总数。然后，交易的平均持续时间应与其总数的平方根成比例增长，即： ATD~√N 。 但是，有一些有根据的问题出现 - 任何交易持续时间等同于其他交易持续时间，交易持续时间如何影响交易操作的结果？为了得到所提问题的答案，我们将对历史数据的价格行为进行一项小型研究。 我们继续如下。我们将历史数据划分为由一定数量的柱组成的系列，对应于交易的平均持续时间。在每个这样的系列中，我们计算最大价格变动，我们将引用更大的偏差 StopLoss ，并且更小 - 到 TakeProfit 。 之后，我们将计算整个历史中价格范围的

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 valu

AIS 正确平均线指标允许您设置市场趋势运动的开始。该指标的另一个重要品质是趋势结束的明确信号。指标不会重新绘制或重新计算。 显示值 h_AE - AE 通道的上限 l_AE - AE通道的下限 h_EC - 当前柱的高预测值 l_EC - 当前柱的低预测值 使用指标时的信号 主要信号是通道AE和EC的交点。 当 l_EC 线高于 h_AE 线时，可能会开始上升趋势。 在 h_EC 线低于 l_AE 线之后，可以预期下降趋势的开始。 在这种情况下，应注意 h_AE 和 l_AE 线之间的通道宽度。它们之间的差异越大，趋势就越强。您还应该注意 AE 通道实现的局部高点/低点。这时，价格变化的趋势变得最强。 可定制的指标参数 设置指标包括根据时间范围选择 LRH 参数。此参数的有效值范围为 1 到 350。 此参数越小，指标越敏感，错误信号的增加可能。另一方面，此参数不应设置得太高，因为指标会变得不那么敏感并会跳过信号。

AIS Weighted_Moving_Average 指标计算加权移动平均线，并允许您确定趋势市场运动的开始。 权重系数的计算考虑了每个柱的具体特征。这使您可以过滤掉随机的市场走势。 确认趋势开始的主要信号是指标线方向的变化和穿过指标线的价格。 WH（蓝线）是高价的加权平均值。 WL（红线）是最低价的加权平均值。 WS（绿线）是所有价格点的加权平均值。 选项 LH - 计算值的柱数。 要快速选择 LH，您首先需要检查是较高时间范围的倍数的值。 例如，指标设置为 M15。 然后我们检查以下LH的值 周期 M30/M15 = 2 期间 H1/M15 = 4 期间 H4/M15 = 16 周期 D1/M15 = 96 周期 W1/M15 = 480 它们之间的值也可能是有趣的。

AIS Advanced Grade Feasibility 指标旨在预测未来价格可能达到的水平。他的工作是分析最后三个柱形图并在此基础上进行预测。该指标可用于任何时间范围和任何货币对。在设置的帮助下，您可以达到预期的预测质量。 预测深度 - 以条形图设置所需的预测深度。建议在 18-31 内选择此参数。 你可以超越这些限制。但在这种情况下，预测水平的“固定”是可能的（对于小于 18 的值），或者水平宽度过大（对于大于 31 的值）。 置信水平 1、置信水平 2 和置信水平 3 - 预测置信水平。可在 1-99 范围内设置。置信度 1 应该大于置信度 2，置信度 3 应该是最小的。 这些水平中的每一个都显示价格将达到此值的概率百分比，该值由预测深度参数确定的柱线数量决定。 Color lvl high 和 Color lvl low - 允许您选择线条的颜色 Style lvl - 允许您选择与级别对应的线条样式 宽度 lvl - 设置与级别对应的线的宽度

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.

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 i

This indicator implements the process of simple linear smoothing. One of the disadvantages of exponential smoothing is the rapid attenuation of the signal. This does not allow for a full-fledged monitoring of long-term tendency of a price series. Linear smoothing allows fine-tuning the signal filtering. The indicator is configured by selecting the parameters: LP - period of smoothing. The higher the value, the more long-term tendencies are displayed by the indicator. Valid values are from 0 to 2

该指标是基于中值和移动平均特性的组合的顺序混合滤波器。 使用中值允许滤除价格序列值中的异常异常值和随机脉冲。同时，中值滤波器不会对价格变动的趋势起作用，而是保持不变。 由于中值滤波器是非线性的，因此使用简单移动平均值进行平均来平滑其值。这种方法使我们不仅可以更准确地识别趋势，还可以更准确地识别价格变动中的周期性成分。此外，它还增加了指标对价格变化的敏感度，并减少了价格序列与指标读数之间的延迟。因此，指标可以相当准确地警告新趋势的开始，以及旧趋势的结束。 您可以使用 FL 参数调整滤波器的深度及其灵敏度。其允许值为0到63.同时， 2 * FL + 1 条用于计算指标值。因此，FL值越大，指标显示价格图表的趋势越强。

该指标是两个改进的Lanczos滤波器的组合。 第一个过滤器用于推断价格。根据过去的价值，他预测当前柱内可能的价格变动。也就是说，它表明如果过去的趋势保持不变，价格会是多少。 第二个过滤器，用于平滑和平均窗口内的价格，由过滤器的级别决定。由于选择了权重，此过滤器最积极地响应价格变动中存在的周期性组件。 可以使用EF和IF参数调整指标。通过选择 EF 和 IF 的值，您可以获得有关趋势价格变动开始的信号。 EF   - 指数滤波器的窗口大小。有效值为 EF = 0 ... 255 。并且在计算期间处理的条数是 2 * EF + 1 。该参数越大，价格序列的过去价值的影响越大。结果以实线绘制。 IF   - 调整平均窗口的大小。 IF = 0 ... 255 的值。要计算的条数是 2 * IF + 1 。 IF 值越大，使用此过滤器检测到价格变动的较长时段。结果以虚线显示在图表上。

让我们看一下外汇市场价格变化的本质，而不是关注这些变化发生的原因。这种方法将使我们能够确定影响价格变动的主要因素。 例如，让我们看一下欧元兑美元货币对和H1时间框架的开盘价。对于这些价格，我们构建了Lameray图（图1）。 在该图中，可以看出价格变动基本上根据线性方程发生。要确定此等式的参数，可以使用最小二乘法。在这个特定的例子中，改变开盘价的等式采用以下形式： Open [i] = 0.99989 * Open [i + 1] +0.00013。 让我们来看看这个等式如何充分描述价格变动。为此，我们删除线性分量并分析残差（图2）。 从图中可以清楚地看出，这些残留物相当混乱，如果我们将它们视为噪声，我们可以得到一个相当简单的系统来预测下一个柱的开盘价，这是以该指标的形式实现的。

该指标更具信息量。他的工作基于这样的假设，即市场中的价格变动可以表示为特定颜色的噪声，这取决于价格值分布的参数。由此，可以从不同角度分析价格变化，并将价格变动视为特定颜色的噪声，可以获得有关市场当前状态的信息并对价格行为进行预测。 在分析指标读数时，会考虑指标线的位置 - 它们位于当前柱的开盘价的上方或下方以及距离它的距离。 白噪声（白噪声） - 这种方法的特点是价格（当前和史前）被认为功率相等，这与简单的移动平均值相结合。白噪声信号更有可能证实这一特征 - 它越偏离当前价格，市场中的趋势运动就越强烈。相反，如果白噪声线接近开盘价，那么这就是趋势结束或横向价格变动的证据。 闪烁噪声（闪烁噪声）概述了趋势的上边界或下边界（取决于线是否高于或低于价格）。此外，这种噪音线与货币对价格的交叉点可以作为新趋势开始的证据，甚至是短期趋势的开始。 布朗噪声在很多方面的行为类似于指数平滑。因此，噪声线跟随价格，只有市场突然和突然的变化才有可能出现大的偏差。 蓝噪声显示趋势对当前趋势的强烈程度。由于蓝色噪声线与当前价格存在较大偏差，我们可以说趋势已经耗尽其力量并接近完成。 紫色噪音表明周期性或周期性价

尽管“ AIS Color Noise Filter ”指示器存在一些缺点，但使用它来平滑价格序列和预测价格的想法看起来非常有吸引力。 这是由于以下几个原因： 首先，考虑到几个噪声成分，可以建立相互独立的因素预测，从而提高预测质量; 其次，价格序列的噪声特征在整个历史中表现得相当稳定，从而可以获得稳定的结果; 最后，噪声变化使我们希望预测系统非常敏感，并且它对价格变化的反应将非常快。 因此，我们得到一个指标，尽管有所有简化，但能够准确预测价格将会移动的渠道。该指标的主要优点是速度快，易于学习。主要缺点是指标无法选择最重要的预测因素。 LH 是一个参数，用于设置进行预测的历史数据的长度。其允许值为0  -  255，而指标处理的柱数超过此参数指定的单位数。

很多时候，在金融系列的研究中应用他们的平滑。使用平滑，您可以删除高频成分 - 据信它们是由随机因素引起的，因此无关紧要。平滑总是包括一些平均数据的方法，其中时间序列中的随机变化相互吸收。大多数情况下，为此目的，使用简单或加权移动平均方法，以及指数平滑。 这些方法中的每一种都有其优点和缺点。因此，简单的移动平均值简单直观，但其应用需要时间序列的周期和趋势分量的相对稳定性。另外，信号延迟是移动平均值的特征。指数平滑方法没有滞后效应。但即使在这里也存在缺陷 - 只有在将系列与随机异常值对齐时，指数平滑才有效。 简单和指数平均值之间的合理折衷是使用加权移动平均线。但是，存在选择特定重量值的问题。让我们一起尝试解决这个问题。 因此，首先要定义我们希望从平滑过程中实现的目标： •首先，我们需要从价格序列中删除随机变化和噪音; •其次，我们希望识别异常排放和异常价格行为，这些行为也可用于贸易; •最后，平均程序应确定市场中存在的可持续趋势。 当然，我们希望平滑程序适应当前的市场情况。 为了获得理想的结果，我们将根据此价格水平与研究期间的最高和最低价格之间的差异来计算权重。通过这种方法，我们得到一个

为了隔离长期和非随机组件，不仅要知道价格变化了多少，还要知道这些变化是如何发生的。换句话说 - 我们不仅对价格水平的价值感兴趣，而且对这些水平相互替代的顺序感兴趣。通过这种方法，人们可以找到影响（或可能影响）特定时间点价格变化的长期和稳定因素。了解这些因素可以让您做出或多或少准确的预测。 让我们确定我们希望从财务系列的分析中得到什么具体结果： •首先，我们需要强调这一趋势，如果它存在于市场中; •其次，我们需要确定周期性成分; •第三，结果应足够稳定，可用于预测; •最后，我们的分析方法应该适应当前的市场形势。 为了满足指定的条件，我们使用相对价格变化的回归分析，并基于该模型做出指标。该指标的算法基于对历史数据的学习，其工作在交易者的完全控制之下。 LH 是一个参数，用于确定用于平滑金融系列的柱数。其允许值介于0到255之间。 UTS 是影响学习速度和深度的参数。它的值也在0到255之间。如果UTS的值为零，则在整个历史记录中进行学习。在所有其他情况下，训练集会不时更新。更新越频繁，UTS值越小。 该指标的主要缺点是，当平滑金融系列被认为是静止时，这可能会导致一些延迟。

其中一种强大的分析方法是使用Levy流程对财务系列进行建模。这些过程的主要优点是它们可用于模拟大量现象 - 从最简单到最复杂。我只想说市场中分形价格变动的想法只是Levy过程的一个特例。另一方面，通过适当选择参数，任何Levy过程都可以表示为简单的移动平均值。图1显示了一个Levy过程的示例，其中片段放大了几次。 让我们考虑使用Levy流程来平滑价格图表的可能性。首先，您需要选择Levy过程的参数，以便它可以用于模拟线性过程。然后我们得到一个权重系统，其中包括不同符号的系数。有了这个，我们不仅可以平滑金融范围，还可以跟踪其中存在的反趋势和周期性成分。 通过选择参数 LF 来配置指示器的操作。它决定了故事的深度，并将对其进行分析。此参数的允许值位于0  -  255之间。用于计算的条形数将比此数字多两个。 蓝线表示高价平滑的结果，绿线表示收盘价，红线表示低价。 该指标的主要缺点是根据严格定义的算法执行抗锯齿，该算法没有考虑市场中的急剧和强烈变化。此外，与所有平滑指标一样，存在可以达到简单移动平均值的滞后。

通常，交易者面临着确定价格在不久的将来可能发生变化的程度的任务。为此，您可以使用Johnson分发类型SB。这种分布的主要优点是即使只有少量的累积数据也可以使用它。用于确定此分布参数的经验方法允许您准确地确定价格通道的最大和最小水平。 这些值可用于不同的情况。例如，它们可用于设置市场订单的止损和止盈水平，或挂单的入场点。此外，使用追踪止损时可以定向这些水平。此外，在历史足够大的情况下，指标可能预示着上升趋势或下降趋势的开始。嗯，或者说它的结束，如果这样的趋势是。 该指标的主要缺点是对价格排放的敏感度极高，以及对市场形势变化的反应较迟。 蓝色和红色线分别显示价格通道的最大值和最小值。绿线表示在给定市场情况下价格的均衡值。 使用 LB 参数配置指标。此参数确定将在计算中使用的柱数，其允许值在2-64之间。

此指标可让您确定价格达到一个或另一个级别的可能性。它的算法非常简单，并且基于对特定货币对的价格水平的统计数据的使用。由于收集的历史数据，可以确定价格在当前柱形期间的变化程度。 尽管简单，但该指标可以为交易提供宝贵的帮助。因此，在其帮助下，可以确定交易头寸的TakeProfit和StopLoss水平。它可以帮助确定挂单的价格和确定TrailingStop的价格水平。 此外，该指标可以纳入现有战略。例如，您使用某种日内策略。然后，通过在D1时间框架上设置此指标，您可以在克服已经不希望开启新交易头寸之后获得水平。 该指标的主要缺点是它完全依赖于历史数据，并且不会以任何方式对某些当前的市场变化作出反应。 通过选择输入参数-L1 ... L4来执行该指标的设置 - 每个输入参数确定从每个柱的开盘价达到价格价格的概率。每个参数的值必须在99 ... 0之内，并且以下每个参数必须严格小于前一个参数。 尼古拉·尼古拉耶维奇（Nikolai Nikolaevich）是创造这个指标的意识形态灵感，如果你喜欢这个指标，那就写下几句话，我会告诉他。