Starke historische Levels: Ein Leitfaden für MetaTrader 5 Trader

Historische Levels sind Preisniveaus, die über die Lebenszeit eines Symbols beobachtet wurden und als besonders relevante Preisgrenzen gelten. Aus finanzieller Sicht sind diese Preise wichtige Grenzwerte, die die wirtschaftlichen Bedingungen eines Marktes widerspiegeln, und sie haben einen bedeutenden Einfluss auf die Chart-Analyse des jeweiligen Symbols. Wissenschaftliche Studien zeigen, dass es eine Verbindung zwischen diesen Levels und finanziellen Grenzen gibt, die Preise oft nicht leicht überschreiten können, es sei denn, es ändert sich die finanzielle Phase des betreffenden Symbols. Das sind starke Argumente dafür, dass Trader ihre Marktanalysen mit historischen Levels unterstützen sollten.

Ich habe versucht, eine strukturierte Sichtweise auf diese Levels aus der Perspektive der Kerzenformationen zu entwickeln. Das Preisverhalten an diesen Levels hat häufig einen starken Einfluss auf die Form der Candlestick-Chart. Wenn es beispielsweise ein starkes Level für einen Preis gibt, sollten wir einen PREISSPRUNG erwarten, da sich dort eine große Menge an Kapital „schläft“ oder sich in der Nähe dieses Preisniveaus befindet.

Basierend auf diesem Konzept wurden zwei Regeln entwickelt:

Regel 1 (bullische Kerze an Unterstützungslevel): Wenn Schlusskurs - Tief > Sprungfaktor
Regel 2 (bullische Kerze an Widerstandslevel): Wenn Schlusskurs - Tief > Sprungfaktor & (Schlusskurs - Tief)/(Hoch - Tief) > Verhältnis

Um die Regeln zu verdeutlichen, wurden zwei Bilder vorbereitet.

Sprungfaktor

Bild 1: Sprung von S/R-Levels mit der gleichen Handlung (wie bullische Kerze an Unterstützung)

Verhältnis

Bild 2: Sprung von S/R-Levels, aber umgekehrt (wie bullische Kerze unter Widerstand)

Basierend auf diesen Regeln (die auswählbar sind) wurde ein Indikator entwickelt, der Daten in zwei verschiedenen Matrizen (sup_mat und res_mat) sammelt. Die Anzahl der S/R-Levels, die den gewählten Regeln entsprechen, wird während der Datensammlung auf dem Bildschirm angezeigt. Daher wird die AlgLib(dataanalysis.mqh) Bibliothek verwendet, um einen Clustering-Prozess über die gesammelten Daten mithilfe der K-Means-Methode durchzuführen. Die Ergebnisse werden als Spalten von Unterstützungs- und Widerstandsniveaus angezeigt.

Nach der Verbesserung der Levels öffnet sich ein Chart mit dem gleichen analysierten Symbol, und es werden alle Levels (Cluster) über dieses Chart gezeichnet, entsprechend dem Clustering-Prozess. Einige Parameter des Indikators können vom Bildschirm aus geändert werden, um ihn benutzerfreundlicher zu gestalten. Hier ist eine kurze Illustration der Bildschirmgrafiken des Tools und seiner Ergebnisse.

Indikatorbildschirm

Bild 3: Indikatorbildschirm

Ergebnisse

Bild 4: Automatische Darstellung der Ergebnisse der Levels auf dem Chart

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses Tool sehr leistungsstark ist, auch wenn wir nur sehr grundlegende Regeln haben und die Levels ein starkes Unterstützungs- und Widerstandverhalten zeigen. Es ist möglich, weitere Regeln hinzuzufügen, und der Code ist einfach gehalten, um zusätzliche Regeln zur Verbesserung hinzuzufügen. Darüber hinaus können wir Clusterbereiche unterteilen und spezifischere Clusterung für diese Bereiche vornehmen sowie die maximale Distanz untersuchen, die benötigt wird, bevor die Levels erneut berührt werden, um das Tool weiter zu verbessern. Wer mehr erfahren möchte, kann sich gerne bei mir melden.

Starke historische Levels: Ein Leitfaden für MetaTrader 5 Trader

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