작성자: LeMan
바이너리 웨이브는 지표의 읽기 값에 따라 긍정적 또는 부정적인 값을 반환합니다. 이 지표의 진정한 강점은 여러 바이너리 웨이브를 조합하여 복합 바이너리 웨이브를 만들 때 나타납니다.
저는 다음과 같은 7개의 개별 바이너리 웨이브를 조합하여 하나의 복합 웨이브를 만들었습니다:
- 종가와 이동평균의 관계 (상위 - 하위);
- MACD 기울기;
- OsM의 제로선 교차;
- CCI의 제로선 교차;
- 모멘텀의 100 레벨 교차;
- RSI의 50 레벨 교차;
- DMI+와 DMI-의 상대적 위치 (ADX).
복합 웨이브를 만들 때는 먼저 개별 바이너리 웨이브의 유효성을 테스트하는 것이 중요합니다. 좋은 바이너리 복합 웨이브는 포함된 개별 바이너리 웨이브의 결과보다 우수한 결과를 보여야 합니다. 위에서 언급한 웨이브 중 어느 하나는 Weight 파라미터를 0으로 설정하여 복합 웨이브에서 제외할 수 있습니다. 이를 통해 개별 웨이브의 유효성을 확인할 수 있습니다.
바이너리 웨이브의 해석은 상당히 명확합니다: 높은 값은 상승 추세를, 낮은 값은 하락 추세를 나타냅니다. 복합 바이너리 웨이브의 값은 포함된 개별 바이너리 웨이브의 수에 따라 달라집니다. 예를 들어, 복합 웨이브의 한 구성 요소는 5의 값을 가질 수 있고, 다른 구성 요소는 0.75의 값을 가질 수 있습니다. 웨이브의 최대 총 가중치는 지표 영역의 왼쪽 상단에 지표 이름과 함께 괄호 안에 표시됩니다.
bLength 파라미터를 1보다 크게 설정하면 바이너리 웨이브를 부드럽게 만들 수 있습니다.
이 지표의 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있을 것이며, 이를 통해 여러분의 트레이딩 시스템에 대한 고품질 필터를 만드는 데 활용할 수 있을 것입니다.
이 지표는 다음 10가지의 부드럽게 하는 유형 중 하나를 선택할 수 있습니다:
- SMA - 단순 이동 평균;
- EMA - 지수 이동 평균;
- SMMA - 부드러운 이동 평균;
- LWMA - 선형 가중 이동 평균;
- JJMA - JMA 적응 평균;
- JurX - 초선형 부드럽게 하기;
- ParMA - 포물선 부드럽게 하기;
- T3 - Tillson의 다중 지수 부드럽게 하기;
- VIDYA - Tushar Chande의 알고리즘을 사용한 부드럽게 하기;
- AMA - Perry Kaufman의 알고리즘을 사용한 부드럽게 하기.
각 부드럽게 하기 알고리즘의 Phase 타입 파라미터는 전혀 다른 의미를 갖습니다. JMA의 경우 외부 Phase 변수는 -100에서 +100까지 변화합니다. T3의 경우 시각화를 위해 100을 곱한 부드럽게 하기 비율이며, VIDYA의 경우 CMO 오실레이터 기간이고, AMA의 경우 느린 EMA 기간입니다. 다른 알고리즘에서는 이 파라미터가 부드럽게 하는 데 영향을 미치지 않습니다. AMA의 경우 빠른 EMA 기간은 고정 값이며 기본값은 2입니다. AMA의 제곱 비율도 2입니다.
이 지표는 SmoothAlgorithms.mqh 라이브러리 클래스를 사용합니다 (터미널 데이터 폴더의 MQL5\Include에 복사해야 함). 클래스 사용법은 "추가 버퍼를 사용하지 않고 중간 계산을 위한 가격 시리즈 평균화" 기사에서 자세히 설명되어 있습니다.
이 지표는 처음에 MQL4로 구현되어 2009년 8월 21일 CodeBase에 게시되었습니다.
지표 입력 파라미터:
//+-----------------------------------+ //| 지표 입력 파라미터 | //+-----------------------------------+ //--- 지표 가중치. 값이 0일 경우 웨이브 계산에 참여하지 않음 input double WeightMA = 1.0; input double WeightMACD = 1.0; input double WeightOsMA = 1.0; input double WeightCCI = 1.0; input double WeightMOM = 1.0; input double WeightRSI = 1.0; input double WeightADX = 1.0; //---- 이동 평균 파라미터 input int MAPeriod=13; input ENUM_MA_METHOD MAType=MODE_EMA; input ENUM_APPLIED_PRICE MAPrice=PRICE_CLOSE; //---- MACD 파라미터 input int FastMACD = 12; input int SlowMACD = 26; input int SignalMACD = 9; input ENUM_APPLIED_PRICE PriceMACD=PRICE_CLOSE; //---- OsMA 파라미터 input int FastPeriod = 12; input int SlowPeriod = 26; input int SignalPeriod = 9; input ENUM_APPLIED_PRICE OsMAPrice=PRICE_CLOSE; //---- CCI 파라미터 input int CCIPeriod=14; input ENUM_APPLIED_PRICE CCIPrice=PRICE_MEDIAN; //---- 모멘텀파라미터 input int MOMPeriod=14; input ENUM_APPLIED_PRICE MOMPrice=PRICE_CLOSE; //---- RSI파라미터 input int RSIPeriod=14; input ENUM_APPLIED_PRICE RSIPrice=PRICE_CLOSE; //---- ADX파라미터 input int ADXPeriod=14; //---- 웨이브 부드럽게 하기 포함 input int MovWavePer = 1; input int MovWaveType = 0; input Smooth_Method bMA_Method=MODE_JJMA;// 부드럽게 하기 방법 input int bLength=5; // 부드럽게 하기 깊이 input int bPhase=100; // 부드럽게 하기 파라미터