Cosine Self Similarity

Cosine-Self-Similarity: Identify Trends & Reversals

What is Cosine Similarity?
Cosine similarity measures how alike two sequences are by looking at the angle between them. A value of +1 means they move perfectly together, -1 means they move perfectly opposite, and 0 means there's no directional relationship. This indicator applies this concept to price returns.

Is the market trending strongly, or is it choppy and reversing? Gain insight with the Cosine-Self-Similarity indicator!

This powerful tool analyzes the directional consistency of recent price movements compared to slightly older movements using a sophisticated weighted cosine self-similarity metric. It helps you distinguish between trending, mean-reverting, and potentially reversing market conditions by focusing purely on the alignment of price return patterns, ignoring their magnitude.


Key Features & Interpretation:

Cosine Similarity Histogram:

  • Displays the core weighted self-similarity value.
  • What Higher/Rising Self-Similarity Indicates: High positive values (approaching +1, blue bars) mean consecutive return patterns are consistently aligned. This reflects steadiness and suggests TREND FORMATION or momentum persistence, as seen in trending markets where price continues moving in the same direction.
  • What Lower/Falling Self-Similarity Indicates: Low or negative values (approaching 0 or -1, yellow bars) mean return patterns are less aligned, oscillating, or opposing. This suggests MEAN REVERSION or cyclical behavior, where prices oscillate without a clear directional trend, or potential REVERSALS.
Smoothed Similarity Line:
  • A SuperSmoother filter clarifies the underlying similarity trend.
  • Rising Line (blue): Increasing consistency – potential trend strengthening.
  • Falling Line (yelloq): Decreasing consistency – potential trend weakening, chop, or reversal setup.
Statistical Bands (Mean, +/- 2 Standard Deviations):
  • Show the average similarity and its recent volatility.
  • Values hitting or exceeding the bands indicate statistically extreme levels of consistency or inconsistency, potentially highlighting exhaustion points.

Zero Line:

  • A quick reference for positive (trending similarity) vs. negative (reversing similarity) regimes.



How to Use:
  • Trend Confirmation: Look for sustained high positive histogram values (steadiness) and a rising (blue) smoothed line (momentum).
  • Mean Reversion / Chop Detection: Look for histogram values oscillating around zero or negative (inconsistency), often with a falling (orange) smoothed line. This suggests returns are alternating direction.
  • Potential Reversals: Extremely low/negative readings (opposition), or sharp moves from positive extremes back towards/below zero, can signal potential turning points when confirmed by price action.
  • Regime Filter: Use the indicator's state (high/rising similarity vs. low/falling similarity) to adapt your strategy (e.g., favour trend-following in high similarity; favour mean-reversion in low similarity).


Input Parameters:
  • Sample Size: (Default: 100) The main lookback period for comparing return sequences. Adjust based on the market cycle length you want to analyze.
  • Smoothing Sample Size: (Default: 8) The period for the SuperSmoother filter. Adjust for desired responsiveness vs. smoothness.

Experiment with the settings to optimize for your trading style and timeframe!


Disclaimer: The Cosine-Self-Similarity indicator provides analytical insights but should be used in conjunction with other analysis methods and sound risk management practices. Past performance is not indicative of future results. Indicator is provided for statistical analysis and showing probabilities only and should not be construed as financial advice.


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FX Levels: Außerordentlich präzise Unterstützungs- und Widerstandszonen für alle Märkte Kurzüberblick Suchen Sie eine verlässliche Methode, um Support- und Resistance-Level in jedem Markt zu identifizieren—egal ob Währungspaare, Indizes, Aktien oder Rohstoffe? FX Levels vereint die traditionelle „Lighthouse“-Methode mit einem modernen dynamischen Ansatz und bietet nahezu universelle Genauigkeit. Durch unsere Erfahrung mit echten Brokern sowie automatischen täglichen und Echtzeit-Updates hilft
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Probability Range Bands
Florian Nuebling
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Der Indikator „Probability Range Bands“ zeigt eine Vorhersage, um wieviel sich ein Kurs bzgl. seines bisherigen Wertes bewegen wird. Die Bänder grenzen einen Bereich mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit ein, dass die aktuelle Kerze nicht über/unter dem bestimmten Preislevel schließt.   Dieser Indikator basiert auf statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeiten und Volatilität. Der Anlagenkurs wird als log-normal-verteilt angenommen. Deshalb werden zur Berechnung der Bereichsbänder die „log retu
Drift
Florian Nuebling
Dieser Oszillator beschreibt die Drift eines Vermögenswerts, als Teil der geometrischen Brownschen Bewegung (GBM). Als Datenbasis werden die mean reverting log returns des Assetpreises herangezogen. Er gibt das Perzentil der Driftrichtung an. Ein Wert von 0,05 bedeutet beispielsweise eine Drift von 5 %, bezogen auf den gewählten Stichprobenumfang. Ist der Wert positiv, wird ein Drift zu höheren Vermögenswerten festgestellt. Dieser Indikator sollte in Verbindung mit anderen Indikatoren verwende
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“Percentile of Historical Volatility” und “Correlation Coefficient” zeigt an, ob der Kurs zur Zeit billig oder teuer bzgl. ihrer normalen Volatilität ist. Benutzt wird der Indikator, um einen guten Einstieg zu finden. “Percentile of Historical Volatility” ordnet die Historische Volatilität prozentual. Der zweite Indikator korreliert den nicht direktionalen PHV mit dem Anlagenkurs, um eine Indikation über die Richtung der bevorstehenden Bewegung zu bekommen.   Historische Volatilität (historical
Dieser Z-Score Indikator zeigt den korrekten Z-Score eines Assets, da es die normierten (normal-verteilten) Preisdaten benutzt. Das ist der einzige Weg den Z-Score richtig zu berechnen. Der Z-Score darf nur basierend auf normal-verteilten Daten berechnet werden, deshalb wird für die Berechnung die normierten Returns benutzt, als normalverteilt angenommen werden. Die Berechnung des Z-Scores basierend nur auf dem Preis selbst ist nicht zulässig, da der Preis einer eher log-normal Verteilung folgt.
Der RSI2.0-Indikator verwendet normalisierte Kursdaten und Signalverarbeitungsschritte, um einen normalverteilten Oszillator ohne Schiefe zu erhalten (Mittelwert ist Null). Daher kann er viel bessere Werte liefern als der traditionelle RSI. Bereiche/Niveaus der Umkehrung: Überkaufte oder überverkaufte Niveaus des traditionellen RSI haben keine statistische Aussagekraft, daher werden hier die Standardabweichungsbänder implementiert, die auf ähnliche Weise als mögliche Umkehrpunkte verwendet werd
Der Returns Momentum Oscillator (RMO) zeigt die Differenz der exponentiell gewichteten Volatilität an. Er wird verwendet, um Höchst- und Tiefststände des Marktes zu ermitteln. Die Volatilität tritt in Wellen auf, und da die Renditen oft der Preisentwicklung vorausgehen, gibt er eine Richtungsvorhersage für die Marktbewegung. Das Oszillatorsignal wird mit dem RMS (Root Mean Squared) multipliziert, um die Verteilung näher an die Gaußsche Verteilung heranzuführen. Während die traditionellen RSI-In
Bollinger-Bänder auf Basis der Renditen Dieser Indikator charakterisiert den Preis und die Volatilität, indem er wie die Bollinger Bänder einen Kanal/Band der Standardabweichungen liefert. Im Gegensatz zu den Standard-Bollinger-Bändern, die den Preis direkt verwenden, verwendet dieser Indikator die Renditen aufgrund der Normalisierung. Die Standard-Bollinger-Bänder, die direkt auf dem Preis basieren, waren eine der ersten quantitativen oder statistischen Methoden, die für Einzelhändler verfügbar
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