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Extrapolator: MetaTrader 5 के लिए एक बेहतरीन इन्डीकेटर

Mike • 2011-09-14 21:46
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वास्तविक लेखक:

Vladimir

Extrapolator एक लंबे समय के अनुसंधान का परिणाम है जो टाइम सीरीज पूर्वानुमान के क्षेत्र में किया गया है। यह इन्डीकेटर भविष्य की कीमतों के व्यवहार की भविष्यवाणी करता है। इन्डीकेटर दो रेखाएं खींचता है: नीली रेखा प्रशिक्षण बार पर मॉडल कीमतें दिखाती है, जबकि लाल रेखा भविष्य की कीमतों की भविष्यवाणी करती है।

यह इन्डीकेटर कई तरीकों पर आधारित है जिन्हें Method इनपुट वेरिएबल द्वारा चुना जा सकता है:

  1. फूरियर श्रृंखला का एक्सट्रापोलेशन; आवृत्तियाँ Quinn-Fernandes Algorithm का उपयोग करके गणना की जाती हैं;
  2. ऑटोकोरिलेशन विधि;
  3. वेटेड बर्ग विधि;
  4. हेल्मे-निकीस वजन कार्य के साथ बर्ग विधि;
  5. इटाकुरा-सैतो (ज्यामितीय) विधि;
  6. संशोधित सहसंबंध विधि।

विधियाँ 2-6 रैखिक पूर्वानुमान विधियाँ हैं। रैखिक पूर्वानुमान पिछले मूल्यों के रैखिक कार्यों के रूप में भविष्य के मूल्यों को खोजने पर आधारित है। मान लें कि हमारे पास x[0]..x[n-1] मूल्य सीमा है जहाँ पुराना अनुक्रम हाल की कीमतों से मेल खाता है।

x[n] भविष्य की कीमत का पूर्वानुमान इस प्रकार से गणना की जाती है:

x[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p)

जहाँ:

  • a[i=1..p] - मॉडल अनुपात;
  • p - मॉडल संरचना।

उपरोक्त विधियाँ 2-6 a[] अनुपातों को अंतिम प्रशिक्षण n-p बार पर औसत-गुणा-स्क्वायर त्रुटि को घटाकर खोजती हैं। निश्चित रूप से, प्रशिक्षण बार पर शून्य त्रुटि पूर्वानुमान प्राप्त करना संभव है जब n=2*p पर सीधे उपरोक्त रैखिक समीकरण प्रणाली को हल किया जाए, जिसे लेविनसन-डरबिन एल्गोरिदम के माध्यम से किया जाता है। इस प्रकार की पूर्वानुमान विधि को प्रॉनी विधि कहा जाता है। इसकी कमी यह है कि भविष्य के मूल्यों के पूर्वानुमान अस्थिर होते हैं। इसलिए, इस विधि को शामिल नहीं किया गया है।

अन्य इनपुट डेटा इस प्रकार हैं:

  • LastBar - पिछले डेटा में अंतिम बार का अनुक्रम;
  • PastBars - भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जाने वाले पिछले बार की संख्या;
  • LPOrder - रैखिक मॉड्यूल संरचना पिछले बार की संख्या के अनुपात के रूप में (0..1);
  • FutBars - पूर्वानुमान में भविष्य के बार की संख्या;
  • HarmNo - विधि 1 के लिए आवृत्तियों की अधिकतम संख्या (0 सभी आवृत्तियों का चयन करता है);
  • FreqTOL - विधि 1 के लिए आवृत्तियों की गणना में त्रुटि का माप (>0.001 संकुचित नहीं हो सकता);
  • BurgWin - विधि 2 के लिए वजन कार्य अनुक्रमांक (0=आयताकार, 1=हैमिंग, 2=पैराबोलिक);

यह इन्डीकेटर पहली बार MQL4 में लागू किया गया था और mql4.com पर कोड बेस पर 9.12.2008 को प्रकाशित किया गया था।

Extrapolator

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