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Indikatoren

Kursprognose mit Nearest Neighbor ermittelt durch einen gewichteten Korrelationskoeffizienten - Indikator für den MetaTrader 5

Veröffentlicht:
Vladimir
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1551
Rating:
(47)
Veröffentlicht:
2016.04.21 16:18
Aktualisiert:
2016.11.22 07:34
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Der Hauptnachteil des klassischen Nearest Neighbor Algorithmus (für eine Beispielimplementierung siehe https://www.mql5.com/en/code/133) ist dass alle Kurse innerhalb eines Musters gleich behandelt werden. Mit anderen Worten wird angenommen dass weiter zurückliegende Kurse die gleiche Auswirkung auf die Zukunft haben wie jüngere. Um diesen Nachteil zu umgehen gewichtet diese Version des Nearest Neighbor Indikators bei der Suche nach dem ähnlichsten Muster die jüngsten Kurse höher. Er verwendet einen gewichteten Korrelationskoeffizienten, dessen Gewichtung von jüngeren zu weiter zurückliegenden Kursen linear abnimmt.

Der Indikator hat die folgenden Eingabeparameter:

  • Npast - Anzahl der zurückliegenden Balken in einem Muster
  • Nfut - Anzahl der zukünftigen Balken in einem Muster (muss < Npast sein)

Der Indikator gibt zwei Kurven aus: Die blaue Kurve zeigt die vergangenen Kurse des Nearest Neighbours, die rote Kurve zeigt die zukünftigen Kurse des gleichen Musters.. Der Nearest Neighbour wird entsprechend der Steigung der Linearen Regression zwischen diesem Muster und dem aktuellen Muster skaliert. Der Indikator gibt als Information auch das Startdatum des Nearest Neighbor und seinen Korrelationskoeffizienten zum aktuelle Muster aus. Zum Beispiel:

2010.07.09 11:37:10 Nearest Neighbor - weighted corr (EURUSD,H1) Nearest neighbor starts on 2003.02.21 13:00:00 and ends on 2003.03.12 00:00:00. Its correlation coefficient with current pattern is 0.9521726745708775

Abbildung:

Kursprognose mit Nearest Neighbor ermittelt durch einen gewichteten Korrelationskoeffizienten


Übersetzt aus dem Englischen von MetaQuotes Ltd.
Originalpublikation: https://www.mql5.com/en/code/134

Kursprognose mit Nearest Neighbor Kursprognose mit Nearest Neighbor

Dieser Indikator verwendet die Nearest Neighbor Clustering Technik, auch k-NN genannt, um das ähnlichste Muster in der Historie zu suchen und dessen Kurse als Prognose für die Kurse des aktuellen Musters heranzuziehen.

iS7N_TREND_1 iS7N_TREND_1

Trendindikator mit einfachen Glättungsalgorithmen.

iS7N_TREND.mq5 iS7N_TREND.mq5

Nun der Zwei-Farben (oder Zweifach-Modus) Trendindikator. Die Anzahl der berechneten Balken kann angegeben werden.

BB 3sigma BB 3sigma

Bollinger Bänder +-3sigma. Man kann die Periode und den Sigma-Bereich (Korrekte Größe der Abweichung ist 0.5~1.0)