Technischer Indikator

Preisprognose mit dem Nearest Neighbor Algorithmus für MetaTrader 5
MetaTrader5
Preisprognose mit dem Nearest Neighbor Algorithmus für MetaTrader 5

Ein wesentlicher Nachteil des klassischen Nearest Neighbor Algorithmus (siehe ein Beispiel in https://www.mql5.com/en/code/133) ist, dass alle Preise innerhalb eines Musters gleich behandelt werden. Das bedeutet, dass ältere Preise den gleichen Einfluss auf zukünftige Entwicklungen haben wie neuere. Um dieses Manko zu beheben, gewichtet diese Version des Nearest Neighbor Indikators die aktuellsten Preise stärker, während sie nach dem nächsten Muster in der Vergangenheit sucht. Hierbei kommt ein gewichteter Korrelationskoeffizient zum Einsatz, dessen Gewicht sich linear von neueren zu älteren Preisen innerhalb eines Preis-Musters verringert. Der Indikator hat folgende Eingabeparameter: Npast - Anzahl der vergangenen Kerzen in einem Muster; Nfut - Anzahl der zukünftigen Kerzen in einem Muster (muss < Npast sein). Der Indikator zeigt zwei Kurven an: Die blaue Kurve stellt die vergangenen Preise des nächsten Nachbarn dar, während die rote Kurve die zukünftigen Preise desselben Musters anzeigt. Der nächste Nachbar wird gemäß der linearen Regressionssteigung zwischen diesem Muster und dem aktuellen Muster skaliert. Zudem druckt der Indikator Informationen über das Startdatum des nächsten Nachbarn und dessen Korrelationskoeffizienten zum aktuellen Muster aus. Zum Beispiel: 2010.07.09 11:37:10 Nearest Neighbor - gewichtete Korrelation (EURUSD,H1) Nächster Nachbar beginnt am 2003.02.21 13:00:00 und endet am 2003.03.12 00:00:00. Sein Korrelationskoeffizient mit dem aktuellen Muster beträgt 0.9521726745708775.

2010.07.12
USD Stärke Effekt Indikator – MetaTrader 4 Tool für Trader
MetaTrader4
USD Stärke Effekt Indikator – MetaTrader 4 Tool für Trader

Entdecke, welchen Einfluss 7 Währungspaare, die auf einer einzigen Basiswährung basieren, auf die Währung haben können, die du gerade handelst. Der Indikator ist sehr anpassungsfähig. Der Indikator weist jedem Paar einen Wert zu, abhängig davon, ob beide gleitenden Durchschnitte (Moving Averages) steigen oder fallen. Ein reduzierter Wert wird vergeben, wenn der schnelle MA sich entgegen dem langsamen MA bewegt. Die Skala reicht von -10 bis +10, wobei 10 überkauft und -10 überverkauft bedeutet. Es wird zwischen Hauptwährungspaaren wie USDCHF (Basis zuerst) und Nebenwährungspaaren wie AUDUSD (Basis zuletzt) unterschieden. Du kannst drei Hauptwährungspaare und vier Nebenwährungspaare auswählen, die in den Berechnungen verwendet werden, wobei alle dasselbe Basiswährungspaar nutzen. Die Voreinstellungen funktionieren in der Regel gut, und du wirst sie wahrscheinlich nicht ändern müssen. Ein interessanter Hinweis: Wenn du den AUD als Basiswährung verwenden möchtest, kannst du drei Haupt-AUD-Paare und vier Neben-AUD-Paare wählen, um die Gesamtperformance des AUD zu erhalten. Dies kann nützlich sein, wenn du nur in Tokio oder ähnlichem handelst. Der Indikator fungiert hervorragend als Bestätigungssignal für andere Indikatoren wie den Williams Percent Range und hat oft vorhersagende Eigenschaften. Wenn du eine zusätzliche Bestätigung innerhalb eines Expert Advisors oder ähnlichem verwenden möchtest, kannst du den iCustom mit folgender Codezeile aufrufen: double val=iCustom(NULL, 0, "Brooky_USD_Strength", ".", ".", "USDCHF", "USDJPY", "USDCAD", ".", "AUDUSD", "EURUSD", "GBPUSD", "NZDUSD", ".", 55, 34, ".", 15, ".", 0, 1, 0); Ändere die Werte 55 und 34 am Ende, um die langsamen und schnellen gleitenden Durchschnitte für die Stärkemessungen anzupassen, wenn du das möchtest. Wenn val >= 8, deutet das auf überkauft hin. Wenn val

2010.07.12
Fourier-Extrapolation von Preisen – Ein Indikator für MetaTrader 5
MetaTrader5
Fourier-Extrapolation von Preisen – Ein Indikator für MetaTrader 5

Ein mehrharmonisches (oder mehrstimmiges) trigonometrisches Modell einer Preisserie x[i], für i=1..n, wird wie folgt dargestellt: x[i] = m + Sum( a[h]*Cos(w[h]*i) + b[h]*Sin(w[h]*i), h=1..H ) Dabei gilt: x[i] - der Preis zum i-ten Balken, insgesamt n vergangene Preise; m - der Bias; a[h] und b[h] - Skalierungskoeffizienten der Harmoniken; w[h] - Frequenz einer harmonischen Schwingung; h - die harmonische Nummer; H - die Gesamtzahl der angepassten Harmoniken. Das Anpassen dieses Modells bedeutet, m, a[h], b[h] und w[h] zu finden, sodass die modellierten Werte den realen Werten nahekommen. Die Bestimmung der harmonischen Frequenzen w[h] ist der schwierigste Teil des Anpassungsprozesses eines trigonometrischen Modells. Im Fall einer Fourier-Reihe werden diese Frequenzen auf 2*pi*h/n gesetzt. Die Fourier-Extrapolation bedeutet jedoch einfach, die n vergangenen Preise in die Zukunft zu wiederholen. Dieser Indikator nutzt den Quinn-Fernandes-Algorithmus zur Bestimmung der harmonischen Frequenzen. Er passt die Harmoniken der trigonometrischen Reihe nacheinander an, bis die vorgegebene Gesamtzahl von Harmoniken H erreicht ist. Nach der Anpassung einer neuen Harmonischen berechnet der Algorithmus den Residuum zwischen dem aktualisierten Modell und den realen Werten und passt eine neue Harmonische an das Residuum an. Der Indikator verfügt über folgende Eingabeparameter: Npast - Anzahl der vergangenen Balken, auf die die trigonometrische Reihe angepasst wird; Nfut - Anzahl der vorhergesagten zukünftigen Balken; Nharm - Gesamtzahl der Harmoniken im Modell; FreqTOL - Toleranz der Frequenzberechnungen. Der Indikator zeichnet zwei Kurven: Die blaue Kurve zeigt die modellierten vergangenen Werte an, während die rote Kurve die modellierten zukünftigen Werte darstellt.

2010.07.05
Lineare Regression: Der LRS-Indikator für MetaTrader 5
MetaTrader5
Lineare Regression: Der LRS-Indikator für MetaTrader 5

Die lineare Regression passt die folgende Gleichung einer Geraden an Preisdaten an:y[x] = y0 + b*xDabei gilt:x ist die Balkennummer (x=1..n);y[x] ist der entsprechende Preis (Eröffnung, Schluss, Median etc.);b ist ein Proportionalitätskoeffizient;y0 ist ein Bias.Die Steigung der linearen Regression, die durch diesen Indikator gegeben ist, entspricht einer normalisierten Version des Koeffizienten b.Die Formel für b lautet:b = (n*Sxy - Sx*Sy)/(n*Sxx - Sx*Sx)wobei:Sx = Sum(x, x = 1..n)= n*(n + 1)/2;Sy = Sum(y[x], x = 1..n);Sxx = Sum(x*x, x = 1..n) = n*(n+1)*(2*n+1)/6;Sxy = Sum(x*y[x], x = 1..n);n ist die Periode des LRS (Eingabeparameter Per).Der Nenner von b kann vereinfacht werden zu:n*Sxx - Sx*Sx = n*n*(n-1)*(n+1)/12Schließlich kann die gesamte Gleichung für b vereinfacht werden zu:b = 6*(2*Sxy/(n + 1) - Sy)/n/(n - 1)Der Koeffizient b ist nicht normalisiert. Er muss normalisiert werden, wenn wir möchten, dass der LRS für verschiedene Währungspaare ungefähr den gleichen Bereich hat. Es ist praktisch, b zu normalisieren, indem man es entweder durch einen einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) oder einen linearen gewichteten gleitenden Durchschnitt (LWMA) teilt, die wie folgt gegeben sind:SMA = Sy/nLWMA = 2*Sxy/n/(n + 1)Die entsprechenden Versionen des LRS lauten:LRS_SMA = b/SMA = 6*(2*Sxy/Sy/(n + 1) - 1)/(n + 1)LRS_LWMA = b/LWMA = 6*(1 - (n + 1)*Sy/Sxy/2)/(n + 1)Diese beiden Normalisierungsvarianten sind fast nicht unterscheidbar. Daher wurde für den Indikator die SMA-Normalisierung gewählt. Aufgrund der sehr kleinen Werte des LRS werden die Indikatorwerte in Teilen pro 100.000 berechnet und gezeichnet, um ungefähr in den Bereich von -100 bis +100 zu passen.

2010.07.05
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