Indikator Teknis

Extrapolator: Indikator Canggih untuk MetaTrader 5
MetaTrader5
Extrapolator: Indikator Canggih untuk MetaTrader 5

Penulis Asli: Vladimir Extrapolator merupakan hasil penelitian panjang di bidang Peramalan Waktu. Indikator ini memprediksi perilaku harga di masa depan dengan menggambar dua garis: garis biru menunjukkan harga model pada bar pelatihan, sedangkan garis merah menunjukkan harga masa depan yang diprediksi. Indikator ini menggunakan beberapa metode yang bisa dipilih melalui variabel input Method: Ekstrapolasi deret Fourier; frekuensi dihitung menggunakan Algoritma Quinn-Fernandes; Metode Autokorelasi; Metode Burg Terbobot; Metode Burg dengan fungsi bobot Helme-Nikias; Metode Itakura-Saito (geometris); Metode kovarians modifikasi. Metode 2-6 adalah metode prediksi linier. Prediksi linier didasarkan pada pencarian nilai masa depan sebagai fungsi linier dari nilai sebelumnya. Misalkan kita memiliki rentang harga x[0]..x[n-1] di mana indeks yang lebih tua sesuai dengan harga yang lebih baru. Peramalan harga masa depan x[n] dihitung sebagaix[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p) dengan: a[i=1..p] - rasio model; p - struktur model. Metode 2-6 menemukan rasio a[] dengan mengurangi rata-rata kesalahan kuadrat pada bar pelatihan terakhir n-p. Tentu saja, perkiraan kesalahan nol pada bar pelatihan dapat dicapai dengan menyelesaikan sistem persamaan linier yang disebutkan sebelumnya secara langsung pada n=2*p menggunakan algoritma Levinson-Durbin. Metode peramalan ini disebut Metode Prony. Namun, kelemahannya adalah ketidakstabilan dalam meramalkan nilai masa depan dari rentang tersebut. Oleh karena itu, metode ini tidak termasuk. Data input lainnya adalah: LastBar - indeks bar terakhir pada data sebelumnya; PastBars - jumlah bar sebelumnya yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan; LPOrder - struktur modul linier sebagai bagian dari jumlah bar sebelumnya (0..1); FutBars - jumlah bar masa depan dalam sebuah ramalan; HarmNo - jumlah frekuensi maksimum untuk Metode 1 (0 memilih semua frekuensi); FreqTOL - ukuran ketidakakuratan dalam perhitungan frekuensi untuk Metode 1 (>0.001 mungkin tidak konvergen); BurgWin - indeks fungsi bobot untuk Metode 2 (0=Rectangular, 1=Hamming, 2=Parabolic); Indikator ini pertama kali diimplementasikan dalam MQL4 dan dipublikasikan di Code Base di mql4.com pada 9 Desember 2008.

2011.09.14
KRI: Indikator Sederhana untuk MetaTrader 5 yang Wajib Diketahui Trader
MetaTrader5
KRI: Indikator Sederhana untuk MetaTrader 5 yang Wajib Diketahui Trader

Metode Kairi (KRI) adalah indikator yang mirip dengan Momentum dalam cara penggunaannya. Indikator ini berfungsi sebagai osilator yang berfluktuasi di sekitar angka 0, namun dengan rentang fluktuasi yang lebih luas. Disarankan untuk menggunakan periode smoothing selama 13. KRI dapat digunakan di semua kerangka waktu dan merupakan salah satu osilator yang paling sederhana. Saat membuat indikator ini, deviasi harga dari simple moving average dihitung dan hasilnya ditampilkan dalam persentase dari rata-rata. Formula perhitungan indikator: KRI = 100 * (PRICE[bar] - SMA(PRICE[bar], period)) / SMA(PRICE[bar], period) Dimana: PRICE[bar] - harga; SMA() - algoritma smoothing; period - periode smoothing SMA(); bar - indeks bar. Jika pergerakan harga tidak memiliki tren yang jelas, nilai KRI yang positif menunjukkan bahwa pasar dalam kondisi overbought, dan itu adalah waktu yang tepat untuk membuka posisi short. Sebaliknya, nilai KRI yang negatif menunjukkan sinyal beli. Dalam kondisi tren yang jelas, KRI akan menghasilkan nilai positif yang stabil saat tren menurun, karena terdapat jeda waktu antara moving average dan harga saat ini. Sebaliknya, KRI akan menghasilkan nilai negatif yang stabil saat tren naik. Oleh karena itu, jika nilai KRI tidak berubah dari positif ke negatif atau sebaliknya dalam waktu yang lama, maka bisa digunakan sebagai indikator tren. Sinyal akan dihasilkan ketika nilai indikator melewati +1 (area overbought) dan di bawah -1 (area oversold) dan kemudian kembali ke tengah. Sinyal tambahan juga dapat berupa divergensi bullish atau konvergensi bearish antara indikator dan harga. Indikator ini menggunakan kelas CMoving_Average dari pustaka SmoothAlgorithms.mqh untuk kompilasinya. Penggunaan kelas ini telah dijelaskan secara mendetail dalam artikel "Averaging Price Series for Intermediate Calculations Without Using Additional Buffers".

2011.09.06
Awal Sebelumnya 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 Berikutnya Akhir