Autor: Rosh
Der Center of Gravity (CoG) ist ein innovativer Indikator, der nahezu ohne Verzögerung Wendepunkte im Markt präzise identifizieren kann. Entwickelt auf Basis von Ehlers' Untersuchung adaptiver Filter, bietet dieser Indikator eine neuartige Herangehensweise an die technische Analyse.
Der CoG-Indikator hilft dabei, die Hauptpivot-Punkte fast ohne Verzögerung zu erkennen.
Die Idee, einen Center of Gravity zu berechnen, stammt aus der Untersuchung der Verzögerungen verschiedener Filter mit endlicher Impulsantwort (FIR) in Übereinstimmung mit der relativen Amplitude der Filterkoeffizienten. Der gleitende Durchschnitt (SMA) ist ein FIR-Filter, bei dem alle Koeffizienten denselben Wert haben. Daher befindet sich der Schwerpunkt des SMA exakt in der Mitte des Filters. Im Gegensatz dazu ist der gewichtete gleitende Durchschnitt (WMA) ein FIR-Filter, bei dem die letzten Preisänderungen durch die Filterlänge gewichtet werden.
Die Gewichtungswerte sind die Koeffizienten der Filter. Diese Koeffizienten können in Form eines Dreiecks dargestellt werden, wobei der Schwerpunkt sich bei einem Drittel der Basislänge des Dreiecks befindet. Somit ist der Schwerpunkt des WMA nach rechts verschoben im Vergleich zu dem des SMA mit gleicher Länge, was zu einer geringeren Verzögerung führt. Bei allen Beispielen mit FIR-Filtern muss die Summe der Produkte von Koeffizienten und Preis durch die Summe der Koeffizienten geteilt werden, um die ursprünglichen Preise zu erhalten.
Der bekannteste unter diesen FIR-Filtern ist der Ehlers-Filter, der folgendermaßen dargestellt werden kann:
Ein Zitat aus dem Artikel:
"Die Koeffizienten des Ehlers-Filters können nahezu jede Maßzahl für Variabilität sein. Ich habe Momentum, das Verhältnis von Signal zu Rauschen, Volatilität sowie Stochastik- und RSI-Werte als Filterkoeffizienten betrachtet. Eine der adaptivsten Koeffizienten-Sets stammt aus Videokantenerkennungsfiltern und war die Summe der Quadrate der Differenzen jedes Preises zu jedem vorherigen Preis. Das Ergebnis der Verwendung verschiedener Filterkoeffizienten ist, dass der Filter adaptiv wird, indem sich der Schwerpunkt der Koeffizienten verschiebt.
Als ich den Code eines adaptiven FIR-Filters debugged, bemerkte ich, dass sich der Schwerpunkt genau entgegen der Preisschwankungen bewegte. Der Schwerpunkt verschiebt sich nach rechts, wenn die Preise steigen, und nach links, wenn sie fallen. Gemessen an der Entfernung zum zuletzt gehandelten Preis verringerte sich der Schwerpunkt, wenn die Preise stiegen, und erhöhte sich, wenn sie fielen. Alles, was ich tun musste, war das Vorzeichen des Schwerpunkts umzukehren, um einen geglätteten Oszillator zu erhalten, der sowohl in Phase mit den Preisschwankungen war als auch praktisch keine Verzögerung aufwies."
Der Center of Gravity wird als Ehlers-Filter unter Verwendung der folgenden Formel berechnet:
In diesem Indikator legt der Parameter Period_ den Zeitraum für die Berechnung des Indikators fest, während der Parameter AppliedPrice den Preistyp bestimmt, auf dessen Grundlage der Indikator berechnet wird - so erhalten wir die Hauptlinie des Indikators (mit wechselnder Farbe).
Für die Signallinie (blaue gestrichelte Linie) legt der Parameter SmoothPeriod den Zeitraum zur Glättung der Hauptindikatorlinie fest, und der Parameter SmoothType bestimmt die Art der Glättung. Die Interpretation der Parameterwerte wird in Form von Kommentaren im Indikatorcode bereitgestellt.
Der Indikator verwendet die Klasse CMoving_Average aus der Bibliothek SmoothAlgorithms.mqh. Die Arbeit mit dieser Klasse wurde im Detail in dem Artikel "Averaging Price Series for Intermediate Calculations Without Using Additional Buffers" beschrieben.
Dieser Indikator wurde erstmals in MQL4 implementiert und am 20.02.2007 in der CodeBase veröffentlicht.
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