Der Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) und der Oszillator Force Index sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Diese beiden Indikatoren ergänzen sich ein wenig, denn der FrAMA ist ein Trendfolgeindikator, während der Force Index ein volumenbasierter Oszillator ist. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial der beiden schnell zu erkunden.
FrAMA passt seine Glättungsperiode auf der Grundlage der fraktalen Geometrie an, wodurch es in hohem Maße auf Preisänderungen reagiert und gleichzeitig Rauschen herausfiltert. Der Force Index hingegen misst die Stärke einer Kursbewegung, indem er die Kursänderung mit dem Volumen multipliziert, das als Indikator für den Kauf-/Verkaufsdruck dient. Es wird eine Aufwärts/Abwärts-Divergenz auftreten, der FrAMA zeigt einen Abwärtstrend, aber der Force-Index bildet höhere Tiefs, was auf eine Schwäche des derzeitigen Aufwärtstrends hindeutet. Bei der Abwärts-Divergenz ist das Gegenteil der Fall. Das Muster ist von Natur aus dazu gedacht, Schwung- oder Wendepunkte im Markt zu erfassen. Die Testergebnisse nach dem Training/der Optimierung sind unten dargestellt, und dieses Muster geht nicht über den vorgesehenen Zeitraum von einem Jahr, 2024, hinaus;
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Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 65): Verwendung von FrAMA-Mustern und des Force Index :
FrAMA passt seine Glättungsperiode auf der Grundlage der fraktalen Geometrie an, wodurch es in hohem Maße auf Preisänderungen reagiert und gleichzeitig Rauschen herausfiltert. Der Force Index hingegen misst die Stärke einer Kursbewegung, indem er die Kursänderung mit dem Volumen multipliziert, das als Indikator für den Kauf-/Verkaufsdruck dient. Es wird eine Aufwärts/Abwärts-Divergenz auftreten, der FrAMA zeigt einen Abwärtstrend, aber der Force-Index bildet höhere Tiefs, was auf eine Schwäche des derzeitigen Aufwärtstrends hindeutet. Bei der Abwärts-Divergenz ist das Gegenteil der Fall. Das Muster ist von Natur aus dazu gedacht, Schwung- oder Wendepunkte im Markt zu erfassen. Die Testergebnisse nach dem Training/der Optimierung sind unten dargestellt, und dieses Muster geht nicht über den vorgesehenen Zeitraum von einem Jahr, 2024, hinaus;
Autor: Stephen Njuki