Adaptive Kernel Smoother

Adaptive Kernel Smoother NIKAQuant Indicator

Adaptive Kernel Smoother NIKAQuant ist ein nichtparametrisches Machine-Learning-Trendwerkzeug auf Basis der Nadaraya–Watson-Kernel-Regression. Statt eines starren gleitenden Durchschnitts wird jede Kerze aus einem gaußgewichteten Lookback-Fenster geschätzt — die Linie schmiegt sich an die tatsächliche Preisstruktur an.


🔬 Funktionsweise

Der Gauß-Kernel gewichtet jede historische Kerze nach ihrer Distanz im Fenster. Die ATR-adaptive Bandbreite weitet den Kernel in Volatilität und verengt ihn in Ruhe — schnelle Reaktion ohne Peitschenhiebe.

📊 Residual-Sigma-Kanal

Die rollende Standardabweichung des Residuums "Preis − Kernel" bildet einen dynamischen Kanal. Schlusskurs über oberer Kante = Bullen-Zustand, unter unterer Kante = Bären-Zustand. Der Zustand bleibt bis zum Gegenbruch.

🎨 Drei Darstellungsmodi

  • Bands: Mittellinie + Kanal + Füllung
  • Single Line: nur die Mittellinie, nach Zustand eingefärbt
  • Trail: gegenüberliegende Kante als Trailing-Stop

🎨 Sieben Themes

Classic, Cyber Aqua, Crimson Pulse, Royal Purple, Emerald Night, Minimal Mono, Classic Emerald.

⚠️ Keine Neuzeichnung

Alle Entscheidungen nur auf bestätigten Kerzen.

🖥️ Integriertes Dashboard

Zeigt Signal, Kernel-Wert, Kanten, Sigma und aktuelle Bandbreite.


Einstellungen

  • Kernel Regression: Fenster, Basis-Bandbreite h, ATR-Adaption, Glättung
  • Residual Bands: Multiplikator, Fenster, Glättung
  • Visuals: Modus, Theme, Füllung, Dashboard, Pfeilcodes
  • Alerts: Bull-/Bear-Breakout — Popup, Push, Ton

Anwendung

  • Auf beliebigen Chart ziehen
  • Modus und Theme wählen
  • Längeres Fenster = strategischere Signale
  • ATR-Adaption standardmäßig aktiv
  • Als Trendfilter oder Ausbruchsgeber nutzen

FAQ

Zeichnet es neu?
Nein. Nur bestätigte Kerzen.

Funktioniert es auf jedem Symbol?
Ja — rein preisbasiert.

Kann ein EA das Signal lesen?
Ja — über iCustom, Puffer 10.

Niedrige Timeframes?
Geht, Bandbreite aber erhöhen.


Adaptive Kernel Smoother NIKAQuant Indicator | Copyright 2026

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