AIS Linear Dynamic System MT4

Betrachten wir die Art der Preisänderungen auf dem Forex-Markt, ohne auf die Gründe zu achten, warum diese Änderungen auftreten. Mit diesem Ansatz können wir die Hauptfaktoren identifizieren, die die Preisbewegung beeinflussen.
Nehmen wir zum Beispiel die Eröffnungskurse von Barren für das Währungspaar EUR-USD und den Zeitraum für das erste Halbjahr. Für diese Preise konstruieren wir das Lameray-Diagramm (Abbildung 1).
In diesem Diagramm ist ersichtlich, dass die Preisbewegung grundsätzlich nach einer linearen Gleichung erfolgt. Um die Parameter dieser Gleichung zu bestimmen, können Sie die Methode der kleinsten Quadrate verwenden. In diesem speziellen Beispiel hatte die Gleichung zum Ändern des Eröffnungspreises die folgende Form:
Open [i] = 0,99989 * Open [i + 1] +0,00013.
Lassen Sie uns überprüfen, wie gut diese Gleichung die Preisbewegung beschreibt. Dazu entfernen wir die lineare Komponente und analysieren die Residuen (Abbildung 2).
Wie aus der Abbildung hervorgeht, sind diese Rückstände ziemlich chaotisch, und wenn wir sie als Rauschen betrachten, können wir ein ziemlich einfaches System zur Vorhersage des Eröffnungskurses des nächsten Balkens erhalten, das in Form dieses Indikators implementiert wird.
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Die Auswahl der StopLoss- und TakeProfit-Stufen kann sich sehr stark auf die Gesamtperformance des Handels auswirken. Neben den offensichtlichen Parametern einer Transaktion - der Größe eines möglichen Gewinns oder wahrscheinlichen Verlusts - wirken sich die StopLoss- und TakeProfit-Werte auch auf die erwartete Dauer der Transaktion und die Rentabilität des Handels im Allgemeinen aus. Wenn Sie die optimale Transaktionsdauer bereits mithilfe des „ AIS-ODT “ -Skripts ermittelt haben, können Sie mi
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Dieses Skript ist so konzipiert, dass der Händler die durchschnittliche Dauer von Handelsgeschäften bestimmen kann, bei der das Verhältnis von möglichen Gewinnen und Verlusten optimal ist. Betrachten wir zunächst den allgemeinen Ansatz zur Bestimmung der optimalen Dauer von Handelsgeschäften. Wir führen die folgenden Variablen ein: R  - das Ergebnis der Transaktion; T  - die Zeit, während der die Transaktion offen war; W  - Die Zeit zwischen dem Abschluss der vorherigen und dem Öffnen der nächst
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Dieses Skript ermöglicht die Auswahl der TakeProfit- und StopLoss-Niveaus. Es analysiert die historischen Daten und berechnet dann die Wahrscheinlichkeit des Erreichens eines bestimmten Kursniveaus. Wie das Skript funktioniert Angenommen, Sie haben eine Handelsstrategie und möchten die TakeProfit- und StopLoss-Levels auswählen. Führen Sie das Skript aus und legen Sie die Parameter fest: Anzahl der Bars - die durchschnittliche Haltedauer der Position in Bars. Sobald der Skriptvorgang abgeschloss
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Mit dem Indikator AIS Correct Averages können Sie den Beginn einer Trendbewegung auf dem Markt festlegen. Eine weitere wichtige Eigenschaft des Indikators ist ein klares Signal für das Ende des Trends. Der Indikator wird nicht neu gezeichnet oder neu berechnet. Angezeigte Werte h_AE - Obergrenze des AE-Kanals l_AE - untere Grenze des AE-Kanals h_EC - Hoher vorhergesagter Wert für den aktuellen Balken l_EC - Niedriger vorhergesagter Wert für den aktuellen Balken Signale beim Arbeiten mit de
Der Indikator AIS Weighted Moving Average berechnet einen gewichteten gleitenden Durchschnitt und ermöglicht es Ihnen, den Beginn einer Trendmarktbewegung zu bestimmen. Die Gewichtskoeffizienten werden unter Berücksichtigung der Besonderheiten jedes Barrens berechnet. Auf diese Weise können Sie zufällige Marktbewegungen herausfiltern. Das Hauptsignal, das den Beginn eines Trends bestätigt, ist eine Richtungsänderung der Indikatorlinien und der Preis, der die Indikatorlinien kreuzt. WH (blaue
Der AIS Advanced Grade Machbarkeitsindikator soll die Niveaus vorhersagen, die der Preis in der Zukunft erreichen könnte. Seine Aufgabe ist es, die letzten drei Balken zu analysieren und darauf basierend eine Prognose zu erstellen. Der Indikator kann für jeden Zeitrahmen und jedes Währungspaar verwendet werden. Mit Hilfe von Einstellungen erreichen Sie die gewünschte Qualität der Prognose. Vorhersagetiefe - legt die gewünschte Vorhersagetiefe in Balken fest. Es wird empfohlen, diesen Parameter
Der Indikator wurde entwickelt, um die Preisvolatilität zu messen. Dies ermöglicht eine genauere Bestimmung der Zeitpunkte für die Eröffnung oder Schließung von Handelspositionen. Eine hohe Intensität des Marktes zeigt die Instabilität seiner Bewegung an, ermöglicht aber bessere Ergebnisse. Umgekehrt zeigt eine niedrige Intensität des Marktes die Stabilität seiner Bewegung an. Parameter Zu verarbeitende Balken - die Anzahl der Balken, mit denen die Kursbewegungen gemessen werden. Ein niedriger
Dieser Indikator verwendet die Fibonacci-P-Zahlen zur Glättung einer Preisreihe. Auf diese Weise lassen sich die Vorteile der einfachen und exponentiellen gleitenden Durchschnitte kombinieren. Die Glättungskoeffizienten hängen von der Höhe der p-Zahl ab, die in den Indikatorparametern eingestellt wird. Je höher das Niveau ist, desto größer ist der Einfluss des einfachen gleitenden Durchschnitts und desto geringer ist der Einfluss des exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Parameter Fibonacci-
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Aleksej Poljakov
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Das Skript analysiert die Geschichte der Kurse und gibt Empfehlungen zur Mindesteinlage. Die Berechnungen berücksichtigen die Variabilität der Preise und die Standardabweichung. Auch die Margin-Anforderungen für das jeweilige Instrument werden berücksichtigt. Das Ergebnis des Skripts ist die empfohlene Mindesteinlage für den Handel mit dem jeweiligen Währungspaar.
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Der Indikator basiert auf der Analyse der Interaktion von zwei Filtern. Der erste Filter ist der beliebte Gleitende Durchschnitt. Er hilft dabei, lineare Kursbewegungen zu erkennen und kleinere Kursschwankungen zu glätten. Der zweite Filter ist der gleitende Median. Er ist ein nichtlinearer Filter. Er ermöglicht es, Rauschen und einzelne Ausschläge in der Kursbewegung herauszufiltern. Ein in diesem Indikator implementierter Vorhersagefilter basiert auf der Differenz zwischen diesen Filtern. Der
Dieser Indikator untersucht die Kursentwicklung als eine Kombination von Mikrotrends. Alle Mikrotrends werden analysiert und gemittelt. Die Kursbewegung wird auf der Grundlage dieser Mittelwertbildung gefiltert. IP_High und IP_Low (blaue und rote gestrichelte Linien) zeigen die momentane Kursbewegung an. Sie zeigen die Prognose nur für die aktuellen Kurswerte an, wobei nur die durch den Parameter "Filterniveau" festgelegte Anzahl von Balken berücksichtigt wird. SP_High und SP_Low (blaue und rote
Das Skript ermöglicht die Auswahl des gewünschten Wertes für die "Filterstufe" des AIS-MTF-Indikators . Führen Sie das Skript auf dem gewünschten Chart und dem ausgewählten Zeitrahmen aus. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, wird die Datei HPS.csv im Ordner Files erstellt. Öffnen Sie die Datei. Sie werden drei Spalten sehen. Die Spalte "Filter lvl" stellt den Wert der "Filterstufe" für den AIS-MTF-Indikator dar. Am. dev. - Grad und Richtung der Abweichung des Indikators vom Kursniveau (in aufs
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Dieser Indikator implementiert einen einfachen linearen Glättungsprozess. Einer der Nachteile der exponentiellen Glättung ist das schnelle Abklingen des Signals. Dies macht es unmöglich, langfristige Trends in der Preisspanne vollständig zu verfolgen. Mit der linearen Glättung können Sie die Signalfilterung genauer und feiner einstellen. Der Indikator wird durch Auswahl von Parametern konfiguriert: LP - Mit diesem Parameter können Sie die Glättungszeit auswählen. Je größer sein Wert, desto m
Dieser Indikator ist ein sequenzieller Hybridfilter, der auf einer Kombination von Median- und Gleitmittelwert-Eigenschaften basiert. Durch die Verwendung des Medianwerts können abnormale Ausreißer und zufällige Impulse in den Werten der Preisreihe herausgefiltert werden. Gleichzeitig wirkt sich der Medianfilter nicht auf den Trend der Preisbewegung aus und lässt ihn unverändert. Da der Medianfilter nichtlinear ist, werden die Werte mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt gemittelt. Dieser
Dieser Indikator ist eine Kombination aus zwei modifizierten Lanczos-Filtern. Der erste Filter dient zur Extrapolation des Preises. Auf der Grundlage vergangener Werte prognostiziert er eine mögliche Kursbewegung innerhalb der aktuellen Bar. Das heißt, es zeigt, was der Preis wäre, wenn die Trends der Vergangenheit unverändert blieben. Der zweite Filter zum Glätten und Mitteln der Preise innerhalb des Fensters, bestimmt durch den Filterpegel. Durch die Auswahl der Gewichte reagiert dieser Filter
Das Skript basiert auf der Simulation von Handelsgeschäften mit einem Zufallsgenerator. Auf diese Weise erhalten Sie auch bei gleichen Eingabeparametern völlig unterschiedliche Ergebnisse. Wenn Sie das Skript ausführen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie die gewünschten Werte für externe Variablen festlegen können. Im Block TradingOptions werden die grundlegenden Parameter definiert, die zur Simulation des Handels benötigt werden. StartBalance - legt die Anfangsgröße der Handelsbilanz fes
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Dieses Skript ist so konzipiert, dass der Händler die durchschnittliche Dauer von Handelsgeschäften bestimmen kann, bei der das Verhältnis von möglichen Gewinnen und Verlusten optimal ist. Betrachten wir zunächst den allgemeinen Ansatz zur Bestimmung der optimalen Dauer von Handelsgeschäften. Wir führen die folgenden Variablen ein: R - das Ergebnis der Transaktion; T - die Zeit, während der die Transaktion offen war; W - Die Zeit zwischen dem Abschluss der vorherigen und dem Öffnen der nächsten
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Dieser Indikator ist informativer. Seine Arbeit basiert auf der Annahme, dass die Preisbewegung auf dem Markt als Rauschen einer bestimmten Farbe dargestellt werden kann, das von den Parametern der Verteilung der Preiswerte abhängt. Dadurch ist es möglich, die Preisänderung aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren und die Preisbewegung als Rauschen einer bestimmten Farbe zu betrachten, Informationen über den aktuellen Stand des Marktes zu erhalten und eine Prognose über das Preisverhalten
Trotz einiger Nachteile des Indikators „ AIS Color Noise Filter “ erscheint die Idee, ihn zur Glättung der Preisreihen und der prognostizierten Preise zu verwenden, recht attraktiv. Dies hat mehrere Gründe: Erstens ermöglicht die Berücksichtigung mehrerer Lärmkomponenten die Erstellung einer Prognose auf Grundlage voneinander unabhängiger Faktoren, wodurch die Prognosequalität verbessert werden kann. zweitens verhalten sich die Rauschmerkmale der Preisreihen über die gesamte Historie hinweg rec
Sehr häufig werden bei der Untersuchung von Finanzreihen deren Glättungen angewendet. Mit der Glättung können Sie hochfrequente Komponenten entfernen - es wird angenommen, dass sie durch zufällige Faktoren verursacht werden und daher irrelevant sind. Die Glättung beinhaltet immer eine Art der Mittelung der Daten, bei der sich zufällige Änderungen in den Zeitreihen gegenseitig absorbieren. Zu diesem Zweck werden meist einfache oder gewichtete gleitende Durchschnittsmethoden sowie eine exponentie
Um langfristige und nicht zufällige Komponenten zu isolieren, muss nicht nur bekannt sein, um wie viel sich der Preis geändert hat, sondern auch, wie sich diese Änderungen ereignet haben. Mit anderen Worten - wir interessieren uns nicht nur für die Werte der Preisniveaus, sondern auch für die Reihenfolge, in der sich diese Niveaus gegenseitig ersetzen. Durch diesen Ansatz kann man langfristige und stabile Faktoren finden, die die Preisänderung zu einem bestimmten Zeitpunkt beeinflussen (oder be
Eine der leistungsstarken Analysemethoden ist die Modellierung von Finanzreihen mithilfe von Levy-Prozessen. Der Hauptvorteil dieser Prozesse besteht darin, dass mit ihnen eine Vielzahl von Phänomenen modelliert werden kann - von den einfachsten bis zu den komplexesten. Es genügt zu sagen, dass die Idee der fraktalen Preisbewegung auf dem Markt nur ein Sonderfall von Levy-Prozessen ist. Andererseits kann bei richtiger Auswahl der Parameter jeder Levy-Prozess als einfacher gleitender Durchschnit
Sehr oft steht der Händler vor der Aufgabe, das Ausmaß zu bestimmen, in dem sich der Preis in naher Zukunft ändern kann. Zu diesem Zweck können Sie die Johnson-Verteilungsart SB verwenden. Der Hauptvorteil dieser Verteilung besteht darin, dass sie auch mit einer kleinen Menge von akkumulierten Daten verwendet werden kann. Der empirische Ansatz zur Bestimmung der Parameter dieser Verteilung ermöglicht es Ihnen, das maximale und minimale Niveau des Preiskanals genau zu bestimmen. Diese Werte könn
Mit diesem Indikator können Sie die Wahrscheinlichkeit bestimmen, mit der der Preis das eine oder andere Niveau erreicht. Der Algorithmus ist recht einfach und basiert auf der Verwendung statistischer Daten zum Preisniveau eines bestimmten Währungspaares. Dank der gesammelten historischen Daten ist es möglich, das Ausmaß zu bestimmen, in dem sich der Preis während des aktuellen Balkens ändert. Trotz seiner Einfachheit kann dieser Indikator beim Handel von unschätzbarem Wert sein. Mit seiner Hil
Nachhaltige Ausschüttungen können zur Glättung von Finanzserien eingesetzt werden. Da zur Berechnung der Verteilungsparameter eine relativ tiefe Historie verwendet werden kann, kann eine solche Glättung in einigen Fällen im Vergleich zu anderen Methoden sogar noch effektiver sein. Die Abbildung zeigt beispielhaft die Verteilung der Eröffnungskurse des Währungspaares EUR-USD im ersten Halbjahr über zehn Jahre (Abbildung 1). Es sieht faszinierend aus, nicht wahr? Die Hauptidee, die diesem Indik
Bei Handelsentscheidungen ist es sinnvoll, sich nicht nur auf historische Daten, sondern auch auf die aktuelle Marktsituation zu verlassen. Um die Überwachung der aktuellen Trends in der Marktbewegung zu vereinfachen, können Sie den AIS Current Price Filter -Indikator verwenden. Dieser Indikator berücksichtigt nur die wichtigsten Preisänderungen in die eine oder andere Richtung. Dank dessen ist es möglich, kurzfristige Trends in naher Zukunft vorherzusagen - egal wie sich die aktuelle Marktsitu
Bei der Analyse finanzieller Zeitreihen gehen Forscher meist davon aus, dass die Preise nach dem normalen (Gaußschen) Gesetz verteilt werden. Dieser Ansatz beruht auf der Tatsache, dass eine große Anzahl realer Prozesse unter Verwendung der Normalverteilung simuliert werden kann. Darüber hinaus bereitet die Berechnung der Parameter dieser Verteilung keine großen Schwierigkeiten. Auf den Finanzmärkten funktioniert die Normalverteilung jedoch nicht immer. Die Renditen von Finanzinstrumenten haben
Die Cauchy-Verteilung ist ein klassisches Beispiel für eine Fettschwanzverteilung. Dicke Schwänze weisen darauf hin, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Zufallsvariable vom zentralen Trend abweicht, sehr hoch ist. Für eine Normalverteilung ist die Abweichung einer Zufallsvariablen von ihrer mathematischen Erwartung um 3 oder mehr Standardabweichungen äußerst selten (die 3-Sigma-Regel), und für die Cauchy-Verteilung können Abweichungen vom Zentrum beliebig groß sein. Diese Eigenschaft kann ve
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