Diskussion zum Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 40): Parabolic SAR"
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Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 40): Parabolic SAR :
Der parabolische Stop-and-Reversal (SAR) ist ein Indikator für Trendbestätigungs- und Trendbeendigungspunkte. Da er bei der Erkennung von Trends hinterherhinkt, bestand sein Hauptzweck in der Positionierung von nachlaufenden Stop-Losses für offene Positionen. Wir untersuchen jedoch, ob es tatsächlich als Expert Advisor-Signal verwendet werden kann, dank der nutzerdefinierten Signalklassen der vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors.
Wir setzen diese Serie fort, die sich mit den verschiedenen Handels-Setups und Ideen befasst, die dank des MQL5-Assistenten schnell ausgenutzt und getestet werden können. In den letzten beiden Artikeln haben wir uns auf die grundlegenden Indikatoren und Oszillatoren konzentriert, wie sie in den Assistenten-Klassen der IDE enthalten sind. Dabei nutzten wir die verschiedenen Muster, die jeder der betrachteten Indikatoren liefern kann, testeten sie unabhängig und optimierten sie auch für Einstellungen, die eine Auswahl mehrerer Muster verwenden, sodass wir die Testergebnisse unabhängiger Musterläufe mit einer kollektiven oder optimierten Einstellung vergleichen konnten.
Wir halten uns in diesem Artikel an dieses Format, in dem wir Muster für Muster für den parabolic SAR durchgehen, bevor wir mit einem Testlauf abschließen, der mehrere Muster kombiniert, wie wir es in den letzten Artikeln getan haben. Der parabolische SAR wird fast unabhängig von jedem neuen Balken berechnet, da einige der Parameter, die in seine Formel eingehen, angepasst werden müssen, wie wir weiter unten sehen werden. Diese Eigenschaft macht ihn jedoch sehr empfindlich für Preisänderungen und Trends im Allgemeinen, was wiederum für seine Verwendung innerhalb einer eigenen Signalklasse spricht. In diesem Artikel werden wir 10 verschiedene Muster dieses Indikators untersuchen, indem wir jedes unabhängig voneinander testen und dann, wie in den letzten Artikeln, mit einem Testlauf abschließen, der eine Auswahl dieser Muster kombiniert.
Es ist erwähnenswert, dass wir es hier mit drei Datenpuffern zu tun haben, nämlich mit den Kursen, dem gleitenden Durchschnitt und dem SAR. Die von uns gewählte Abweichung von diesen Werten liegt zwischen den Kursen und dem SAR, es können jedoch auch andere Abweichungen, z. B. zwischen dem gleitenden Durchschnitt und dem SAR, in Betracht gezogen werden. Diese Divergenz ist jedoch aufgrund der verzögernden Wirkung des gleitenden Durchschnitts zwangsläufig ein Nachzügler im Vergleich zu der Preis-SAR-Divergenz, die wir für diesen Artikel implementiert haben. Auf der anderen Seite ist sie auch weniger störend, da die Kursentwicklung kurzfristig viel Bewegung erzeugt, die langfristig oft nicht ins Gewicht fällt. Es könnte also durchaus von Nutzen sein, und der Leser ist eingeladen, auch diesen Weg zu erkunden. Die Eingabe für die Musterverwendung für dieses Muster ist 32.
Autor: Stephen Njuki