Indicador técnico

Predicción de Precios con el Indicador de Vecino Más Cercano en MetaTrader 5
MetaTrader5
Predicción de Precios con el Indicador de Vecino Más Cercano en MetaTrader 5

Uno de los principales inconvenientes del clásico algoritmo de Vecino Más Cercano es que trata todos los precios dentro de un patrón de manera uniforme. En otras palabras, asume que los precios más antiguos tienen el mismo efecto en el futuro que los más recientes. Para solucionar este problema, esta versión del indicador de vecino más cercano otorga mayores pesos a los precios más recientes al buscar el patrón más parecido en el pasado. Utiliza un coeficiente de correlación ponderado, cuyo peso disminuye linealmente desde los precios más nuevos hasta los más antiguos en un patrón de precios. El indicador cuenta con los siguientes parámetros de entrada: Npast - número de barras pasadas en un patrón; Nfut - número de barras futuras en un patrón (debe ser < Npast). El indicador traza dos curvas: la curva azul indica los precios pasados del vecino más cercano y la curva roja muestra los precios futuros del mismo patrón. El vecino más cercano se escala de acuerdo con la pendiente de la regresión lineal entre este patrón y el patrón actual. Además, el indicador imprime información sobre la fecha de inicio del vecino más cercano y su coeficiente de correlación con el patrón presente. Por ejemplo, 2010.07.09 11:37:10 Vecino Más Cercano - corr. ponderada (EURUSD,H1) El vecino más cercano comienza el 2003.02.21 13:00:00 y termina el 2003.03.12 00:00:00. Su coeficiente de correlación con el patrón actual es 0.9521726745708775.

2010.07.12
Indicador de Fuerza del USD: Mejora tu Trading en MetaTrader 4
MetaTrader4
Indicador de Fuerza del USD: Mejora tu Trading en MetaTrader 4

Descubre cómo 7 pares estructurados sobre una única moneda base pueden influir en la divisa con la que estás operando. ¡Es muy configurable! Este indicador asigna un valor a cada par, dependiendo de si ambas medias móviles están en tendencia alcista o bajista, y un valor reducido si la media rápida se mueve en dirección opuesta a la media lenta. Los niveles son finitos, con 10 siendo el máximo y -10 el mínimo. Un valor de 10 indica que tu moneda está sobrecomprada, mientras que -10 indica que está sobrevendida. Es importante distinguir entre un par mayor, como el USDCHF (base primero), y un par menor, como el AUDUSD (base último). Puedes seleccionar 3 pares mayores y 4 pares menores para ser utilizados en los cálculos, siempre utilizando la misma moneda base. Los ajustes predeterminados funcionan bien, y probablemente no necesitarás cambiarlos. Como dato curioso, si prefieres usar el AUD como moneda base, podrías elegir tres pares mayores y cuatro menores de AUD, lo que te daría una visión del rendimiento general del AUD. Esto puede ser útil si solo operas en la sesión de Tokio, por ejemplo. Este indicador funciona muy bien como señal de confirmación junto a otros indicadores, como el Rango Porcentual de Williams, y a menudo muestra patrones predictivos. Si deseas una confirmación adicional dentro de un Asesor Experto, puedes llamar al iCustom con la siguiente línea de código: double val=iCustom(NULL, 0, "Brooky_USD_Strength", ".", ".", "USDCHF", "USDJPY", "USDCAD", ".", "AUDUSD", "EURUSD", "GBPUSD", "NZDUSD", ".", 55, 34, ".", 15, ".", 0, 1, 0); Recuerda cambiar los valores 55 y 34 al final para reflejar las medias móviles lentas y rápidas que se utilizan en los cálculos de fuerza, si así lo deseas. Si (val >= 8), significa sobrecompra. Si (val

2010.07.12
Extrapolación de Fourier del Precio: Un Indicador Esencial para MetaTrader 5
MetaTrader5
Extrapolación de Fourier del Precio: Un Indicador Esencial para MetaTrader 5

¿Te has preguntado alguna vez cómo predecir el comportamiento futuro del precio de un activo? La extrapolación de Fourier es una herramienta poderosa que puede ayudarte en este camino. Este modelo trigonómico multi-armónico se aplica a una serie de precios x[i], donde i va de 1 a n. x[i] = m + Sum( a[h]*Cos(w[h]*i) + b[h]*Sin(w[h]*i), h=1..H ) Donde: x[i] - precio pasado en la barra i-ésima, totalizando n precios pasados; m - sesgo; a[h] y b[h] - coeficientes de escalado de las armónicas; w[h] - frecuencia de una armónica; h - número de armónica; H - número total de armónicas ajustadas. Ajustar este modelo significa encontrar los valores de m, a[h], b[h] y w[h] que hagan que los valores modelados se acerquen a los valores reales. Encontrar las frecuencias armónicas w[h] es la parte más complicada al ajustar un modelo trigonométrico. En el caso de una serie de Fourier, estas frecuencias están determinadas por 2*pi*h/n. Sin embargo, la extrapolación de la serie de Fourier simplemente implica repetir los n precios pasados hacia el futuro. Este indicador utiliza el algoritmo de Quinn-Fernandes para encontrar las frecuencias armónicas. Ajusta las armónicas de la serie trigonométrica una por una hasta alcanzar el número total de armónicas H especificado. Después de ajustar una nueva armónica, el algoritmo calcula el residuo entre el modelo actualizado y los valores reales, y ajusta una nueva armónica a este residuo. Los parámetros de entrada del indicador son los siguientes: Npast - número de barras pasadas a las que se ajusta la serie trigonométrica; Nfut - número de barras futuras predichas; Nharm - número total de armónicas en el modelo; FreqTOL - tolerancia en los cálculos de frecuencia. El indicador grafica dos curvas: la curva azul indica los valores pasados modelados y la curva roja indica los valores futuros modelados.

2010.07.05
Cómo utilizar la pendiente de regresión lineal en MetaTrader 5
MetaTrader5
Cómo utilizar la pendiente de regresión lineal en MetaTrader 5

La regresión lineal ajusta la siguiente ecuación de una línea recta a los datos de precios: y[x] = y0 + b*x donde: x es el número de la barra (x=1..n); y[x] es el precio correspondiente (apertura, cierre, media, etc.); b es el coeficiente de proporcionalidad; y0 es un sesgo. La pendiente de la regresión lineal, que nos proporciona este indicador, es igual a una versión normalizada del coeficiente b. La fórmula para b es: b = (n*Sxy - Sx*Sy)/(n*Sxx - Sx*Sx) donde: Sx = Suma(x, x = 1..n)= n*(n + 1)/2; Sy = Suma(y[x], x = 1..n); Sxx = Suma(x*x, x = 1..n) = n*(n+1)*(2*n+1)/6; Sxy = Suma(x*y[x], x = 1..n); n es el período del LRS (parámetro de entrada Per). El denominador de b se puede simplificar a: n*Sxx - Sx*Sx = n*n*(n-1)*(n+1)/12 Finalmente, toda la ecuación para b se puede simplificar a b = 6*(2*Sxy/(n + 1) - Sy)/n/(n - 1) El coeficiente b no está normalizado. Es necesario normalizarlo si queremos que el LRS tenga un rango similar para diferentes pares de divisas. Es conveniente normalizar b dividiéndolo por una media móvil simple (SMA) o una media móvil ponderada (LWMA), que se dan por: SMA = Sy/nLWMA = 2*Sxy/n/(n + 1) Las versiones correspondientes de LRS se dan por 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) Estas dos versiones de normalización son casi indistinguibles. Por lo tanto, se eligió la normalización SMA para el indicador. Además, debido a los valores muy pequeños del LRS, los valores del indicador se calculan y se representan en partes por 100 mil para encajar aproximadamente en el rango de -100 a +100.

2010.07.05
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