En pocas palabras, PDFma es un tipo de media ponderada (o un filtro digital, como prefieras llamarlo) que utiliza la función de densidad de probabilidad para calcular los coeficientes y el promedio. Aquí tienes una breve descripción de lo que es una PDF:
En teoría de la probabilidad, una función de densidad de probabilidad (PDF), o densidad de una variable aleatoria continua, es una función cuyo valor en cualquier muestra (o punto) en el espacio muestral (el conjunto de valores posibles que puede tomar la variable aleatoria) se puede interpretar como proporcionando una probabilidad relativa de que el valor de la variable aleatoria sea igual a esa muestra. En otras palabras, mientras que la probabilidad absoluta para una variable aleatoria continua de tomar un valor particular es 0 (dado que hay un conjunto infinito de valores posibles), el valor de la PDF en dos muestras diferentes puede usarse para inferir cuán más probable es que la variable aleatoria sea igual a una muestra en comparación con la otra.
Más información aquí: https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad_de_probabilidad
Este indicador ofrece un conjunto habitual de opciones, incluyendo tres tipos de niveles:
- Niveles flotantes
- Niveles cuántiles
- Sin niveles (cuando se cambia al modo "en pendiente")
Opciones de color (y alertas):
- Al cruzar los niveles exteriores
- Al cruzar los niveles intermedios
- Al cambiar de pendiente
Utiliza el conjunto habitual de precios, además de precios Heiken Ashi y ya está disponible en múltiples marcos de tiempo.
Un aspecto que puede parecer confuso son los parámetros de varianza y media.
En general, ambos afectan la "velocidad" del PDFma. La varianza puede ajustarse en un rango de 0 a 1. Cuanto menor sea la varianza, más "rápido" (y menos suave) será el PDFma (en el ejemplo inferior, se usa una varianza de 1 para el valor verde y una varianza de 0.5 para el valor naranja).
La media funciona de manera similar, pero utiliza valores en un rango de -1 a 1. En el ejemplo inferior, el verde utiliza un valor medio de 1 y el naranja utiliza una media de -1.
En cualquier caso, hay mucho espacio para experimentar con este tipo de filtro/promedio.
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