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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.
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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.
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This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.
This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.
Dieser Indikator soll den Zeitpunkt der größten Handelsaktivität innerhalb eines Tages bestimmen. Nach dieser Berechnung baut der Indikator die wichtigsten Handelsniveaus auf. Der Vergleich dieser Niveaus mit der tatsächlichen Preisbewegung kann Informationen über die Stärke und Richtung von Markttrends liefern.
Merkmale des Indikators Der Zeitrahmen muss unter D1 liegen. Empfohlene Zeiträume: M15, M30 und H1. Zeitrahmen über H1 können ein sehr grobes Bild vermitteln. Und die Verwendung von Z
Dieser Indikator soll den Zeitpunkt der größten Handelsaktivität innerhalb eines Tages bestimmen. Nach dieser Berechnung baut der Indikator die wichtigsten Handelsniveaus auf. Der Vergleich dieser Niveaus mit der tatsächlichen Preisbewegung kann Informationen über die Stärke und Richtung von Markttrends liefern.
Merkmale des Indikators Der Zeitrahmen muss unter D1 liegen. Empfohlene Zeiträume: M15, M30 und H1. Zeitrahmen über H1 können ein sehr grobes Bild vermitteln. Und die Verwendung von Z
The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF MT5 indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative valu
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The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative values i
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This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level.
How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cat
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This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level.
How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cat
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The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore
The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore
This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average.
Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values
This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average.
Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values
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 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 Marktsi
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 Ind
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 I
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement.
Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mo
The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement.
Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mo
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, dest
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, dest
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. Diese
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. Diese
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
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 arithmetische Mittel oder Median kann verwendet werden, um das Maß für den zentralen Trend einer Zeitreihe zu bestimmen. Beide Methoden haben einige Nachteile. Das arithmetische Mittel wird durch den Indikator Simple Moving Average berechnet. Es ist empfindlich gegenüber Emissionen und Geräuschen. Der Median verhält sich stabiler, aber an den Grenzen des Intervalls kommt es zu einem Informationsverlust. Um diese Nachteile zu verringern, kann eine Pseudo-Median-Signalfilterung verwendet werd
Das arithmetische Mittel oder Median kann verwendet werden, um das Maß für den zentralen Trend einer Zeitreihe zu bestimmen. Beide Methoden haben einige Nachteile. Das arithmetische Mittel wird durch den Indikator Simple Moving Average berechnet. Es ist empfindlich gegenüber Emissionen und Geräuschen. Der Median verhält sich stabiler, aber an den Grenzen des Intervalls kommt es zu einem Informationsverlust. Um diese Nachteile zu verringern, kann eine Pseudo-Median-Signalfilterung verwendet werd
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 Paramete
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 Paramete
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 (bl
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 (bl
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 m
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 m
Dieses Skript dient dazu, Gewichtungen in verschiedenen Fensterfunktionen auszuwerten. Ein auf diesen Fensterfunktionen aufgebauter Indikator kann unter https://www.mql5.com/ru/market/product/72159 heruntergeladen werden Eingabeparameter: iPeriod – Indikatorperiode. iPeriode >= 2 iCenter ist der Index der Referenz, wo sich die Mitte der Fensterfunktion befinden wird. Standardmäßig ist dieser Parameter 0 - die Mitte des Fensters fällt mit der Mitte des Indikators zusammen. Mit 1 <= iCenter <
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Dieses Skript dient dazu, Gewichtungen in verschiedenen Fensterfunktionen auszuwerten. Ein auf diesen Fensterfunktionen aufgebauter Indikator kann unter https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 heruntergeladen werden Eingabeparameter: iPeriod – Indikatorperiode. iPeriode >= 2 iCenter ist der Index der Referenz, wo sich die Mitte der Fensterfunktion befinden wird. Standardmäßig ist dieser Parameter 0 - die Mitte des Fensters fällt mit der Mitte des Indikators zusammen. Mit 1 <= iCenter <= iP
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Zur Glättung von Zeitreihen können verschiedene Fensterfunktionen verwendet werden. Fensterfunktionen können sich in ihren Eigenschaften stark voneinander unterscheiden - Grad der Glättung, Rauschunterdrückung usw. Mit diesem Indikator können Sie die Funktionen des Hauptfensters implementieren und ihre Leistung in Finanzzeitreihen bewerten. Indikatorparameter: iPeriod – Indikatorperiode. iPeriod >= 2 iCenter ist der Index der Referenz, wo sich die Mitte der Fensterfunktion befinden wird. St
Zur Glättung von Zeitreihen können verschiedene Fensterfunktionen verwendet werden. Fensterfunktionen können sich in ihren Eigenschaften stark voneinander unterscheiden - Grad der Glättung, Rauschunterdrückung usw. Mit diesem Indikator können Sie die Funktionen des Hauptfensters implementieren und ihre Leistung in Finanzzeitreihen bewerten. Indikatorparameter: iPeriod – Indikatorperiode. iPeriod >= 2 iCenter ist der Index der Referenz, wo sich die Mitte der Fensterfunktion befinden wird. St
Eine der Zahlenfolgen heißt „Forest Fire Sequence“. Es wurde als eine der schönsten neuen Sequenzen anerkannt. Sein Hauptmerkmal ist, dass diese Sequenz lineare Trends vermeidet, selbst die kürzesten. Diese Eigenschaft bildete die Grundlage dieses Indikators. Bei der Analyse einer Finanzzeitreihe versucht dieser Indikator, alle möglichen Trendoptionen abzulehnen. Und nur wenn er scheitert, dann erkennt er das Vorhandensein eines Trends und gibt das entsprechende Signal. Dieser Ansatz ermöglicht
Eine der Zahlenfolgen heißt „Forest Fire Sequence“. Es wurde als eine der schönsten neuen Sequenzen anerkannt. Sein Hauptmerkmal ist, dass diese Sequenz lineare Trends vermeidet, selbst die kürzesten. Diese Eigenschaft bildete die Grundlage dieses Indikators. Bei der Analyse einer Finanzzeitreihe versucht dieser Indikator, alle möglichen Trendoptionen abzulehnen. Und nur wenn er scheitert, dann erkennt er das Vorhandensein eines Trends und gibt das entsprechende Signal. Dieser Ansatz ermöglicht
Dieser Indikator basiert auf Spitzbogenformen. Solche Formen werden in der Aerodynamik und Raumfahrttechnik verwendet. Sogar Kugeln haben eine Art Spitzbogenform. Die Verwendung solcher Formen in einem technischen Indikator ermöglicht es, einen Kompromiss zwischen der Empfindlichkeit des Indikators und seiner Stabilität zu erreichen. Das gibt zusätzliche Möglichkeiten bei seiner Anwendung. Indikatorparameter: iType - der Typ der Spitzbogenform. iPeriod - Indikatorperiode. iFactor ist ein
Dieser Indikator basiert auf Spitzbogenformen. Solche Formen werden in der Aerodynamik und Raumfahrttechnik verwendet. Sogar Kugeln haben eine Art Spitzbogenform. Die Verwendung solcher Formen in einem technischen Indikator ermöglicht es, einen Kompromiss zwischen der Empfindlichkeit des Indikators und seiner Stabilität zu erreichen. Das gibt zusätzliche Möglichkeiten bei seiner Anwendung. Indikatorparameter: iType - der Typ der Spitzbogenform. iPeriod - Indikatorperiode. iFactor ist ein zusätz
Dieser Indikator verwendet die sogenannten "bösen" Zahlen als Gewichtskoeffizienten. Ihr Gegenteil sind "abscheuliche" Zahlen, die auch in diesem Indikator dargestellt werden. Die Unterteilung von Zahlen in diese beiden Klassen ist mit dem Hamming-Gewicht verbunden, das durch die Anzahl der Einheiten in der binären Schreibweise einer bestimmten Zahl bestimmt wird. Die Verwendung dieser Zahlen als Gewichtungsfaktoren ergibt einen Trendfolgeindikator. Darüber hinaus geben abscheuliche Zahlen eine
Dieser Indikator verwendet die sogenannten "bösen" Zahlen als Gewichtskoeffizienten. Ihr Gegenteil sind "abscheuliche" Zahlen, die auch in diesem Indikator dargestellt werden. Die Unterteilung von Zahlen in diese beiden Klassen ist mit dem Hamming-Gewicht verbunden, das durch die Anzahl der Einheiten in der binären Schreibweise einer bestimmten Zahl bestimmt wird. Die Verwendung dieser Zahlen als Gewichtungsfaktoren ergibt einen Trendfolgeindikator. Darüber hinaus geben abscheuliche Zahlen eine
Der Hauptzweck dieses Handelsexperten besteht darin, die Funktionen eines Trailing Stops auszuführen. Es öffnet oder schließt keine Positionen, sondern setzt und bewegt nur Take-Profit- und Stop-Loss-Niveaus. Zur Berechnung von Take-Profit und Stop-Loss werden die Statistiken der Preisbewegung und die moralische Erwartung von D. Bernoulli verwendet. Aus diesem Grund bieten die vom Experten festgelegten neuen Niveaus die beste (der möglichen) Option in Bezug auf das Risiko-Ertrags-Verhältnis. Sc
Der Hauptzweck dieses Handelsexperten besteht darin, die Funktionen eines Trailing Stops auszuführen. Es öffnet oder schließt keine Positionen, sondern setzt und bewegt nur Take-Profit- und Stop-Loss-Niveaus. Zur Berechnung von Take-Profit und Stop-Loss werden die Statistiken der Preisbewegung und die moralische Erwartung von D. Bernoulli verwendet. Aus diesem Grund bieten die vom Experten festgelegten neuen Niveaus die beste (der möglichen) Option in Bezug auf das Risiko-Ertrags-Verhältnis. Sc
Dieser Indikator verwendet lokale Hochs und Tiefs der Preisreihe. Nach dem Hervorheben der Extrema werden ihre Werte geglättet. Dadurch werden zwei Kanäle aufgebaut - extern und intern. Der interne Kanal zeigt die Grenzen, wenn die Preisbewegung strikt einem linearen Trend folgt. Der äußere Kanal zeigt die Grenzen für die Preisbewegung mit einem logarithmischen Trend. Nach der Berechnung der Kanäle analysiert der Indikator die tatsächliche Preisbewegung und bietet Empfehlungen zum Öffnen und Sc
Dieser Indikator verwendet lokale Hochs und Tiefs der Preisreihe. Nach dem Hervorheben der Extrema werden ihre Werte geglättet. Dadurch werden zwei Kanäle aufgebaut - extern und intern. Der interne Kanal zeigt die Grenzen, wenn die Preisbewegung strikt einem linearen Trend folgt. Der äußere Kanal zeigt die Grenzen für die Preisbewegung mit einem logarithmischen Trend. Nach der Berechnung der Kanäle analysiert der Indikator die tatsächliche Preisbewegung und bietet Empfehlungen zum Öffnen und Sc
Die hypergeometrische Reihe wird verwendet, um die Gewichtungskoeffizienten dieses Filters zu berechnen. Dieser Ansatz ermöglicht eine recht interessante Glättung der Zeitreihen. Die hypergeometrischen Filtergewichte fallen nicht so schnell ab wie exponentiell und linear gewichtete gleitende Durchschnitte, aber schneller als geglättete gleitende Durchschnitte. Aus diesem Grund ähnelt das Verhalten dieses Filters in vielerlei Hinsicht dem Verhalten von gleitenden Durchschnitten. Es hat jedoch me
Die hypergeometrische Reihe wird verwendet, um die Gewichtungskoeffizienten dieses Filters zu berechnen. Dieser Ansatz ermöglicht eine recht interessante Glättung der Zeitreihen. Die hypergeometrischen Filtergewichte fallen nicht so schnell ab wie exponentiell und linear gewichtete gleitende Durchschnitte, aber schneller als geglättete gleitende Durchschnitte. Aus diesem Grund ähnelt das Verhalten dieses Filters in vielerlei Hinsicht dem Verhalten von gleitenden Durchschnitten. Es hat jedoch me
Dieser Indikator zeigt optimale Take-Profit- und Stop-Loss-Niveaus an. Diese Niveaus werden auf der Grundlage historischer Daten berechnet. Beim ersten Start wird der Indikator auf die Historie trainiert. Danach bewertet er die Wahrscheinlichkeit, dass der Preis dieses oder jenes Niveau in Zukunft überwinden wird, und wählt die optimalsten Optionen für die Platzierung von Stop-Orders aus. Beispielsweise werden Take-Profit-Werte so gewählt, dass der Gewinn maximal ist und die Wahrscheinlichkeit,
Dieser Indikator zeigt optimale Take-Profit- und Stop-Loss-Niveaus an. Diese Niveaus werden auf der Grundlage historischer Daten berechnet. Beim ersten Start wird der Indikator auf die Historie trainiert. Danach bewertet er die Wahrscheinlichkeit, dass der Preis dieses oder jenes Niveau in Zukunft überwinden wird, und wählt die optimalsten Optionen für die Platzierung von Stop-Orders aus. Beispielsweise werden Take-Profit-Werte so gewählt, dass der Gewinn maximal ist und die Wahrscheinlichkeit,
Dieser Filter basiert auf Bessel-Polynomen. Sein Hauptvorteil ist eine kleine Zeitverzögerung. Ein weiteres Merkmal dieses Filters ist seine hohe Sensitivität gegenüber den neuesten Werten der Finanzzeitreihen. Aus diesem Grund hebt der Indikator aktive Preisbewegungen hervor und glättet gleichzeitig Rauschabweichungen. Neben der klassischen Variante wurden dem Indikator die Logarithmen der Bessel-Koeffizienten als Gewichtungsfunktion hinzugefügt. In diesem Fall erweist sich der Indikator als g
Dieser Filter basiert auf Bessel-Polynomen. Sein Hauptvorteil ist eine kleine Zeitverzögerung. Ein weiteres Merkmal dieses Filters ist seine hohe Sensitivität gegenüber den neuesten Werten der Finanzzeitreihen. Aus diesem Grund hebt der Indikator aktive Preisbewegungen hervor und glättet gleichzeitig Rauschabweichungen. Neben der klassischen Variante wurden dem Indikator die Logarithmen der Bessel-Koeffizienten als Gewichtungsfunktion hinzugefügt. In diesem Fall erweist sich der Indikator als g
Dieser Indikator basiert auf der diskreten Hartley-Transformation. Mit dieser Transformation können Sie verschiedene Ansätze bei der Verarbeitung von Finanzzeitreihen anwenden. Eine Besonderheit dieses Indikators besteht darin, dass sich seine Messwerte nicht auf einen Punkt auf dem Diagramm beziehen, sondern auf alle Punkte des Indikatorzeitraums. Bei der Verarbeitung einer Zeitreihe können Sie mit dem Indikator verschiedene Elemente der Zeitreihe auswählen. Auf diesem Ansatz baut die erste Mö
Dieser Indikator basiert auf der diskreten Hartley-Transformation. Mit dieser Transformation können Sie verschiedene Ansätze bei der Verarbeitung von Finanzzeitreihen anwenden. Eine Besonderheit dieses Indikators besteht darin, dass sich seine Messwerte nicht auf einen Punkt auf dem Diagramm beziehen, sondern auf alle Punkte des Indikatorzeitraums. Bei der Verarbeitung einer Zeitreihe können Sie mit dem Indikator verschiedene Elemente der Zeitreihe auswählen. Auf diesem Ansatz baut die erste Mö
Der Lehmer-Mittelwert kann als Fensterfunktion betrachtet werden, deren Gewichtskoeffizienten von den Werten der bei der Berechnung verwendeten Variablen abhängen. Dieser Mittelwert ist nicht linear, da bei seiner Berechnung eine Potenzierung verwendet wird. Die Eigenschaften des Indikators hängen von zwei Parametern ab: iPeriod - Indikatorperiode, gültiger Wert ist größer oder gleich 2; iPower - Exponent, der bei der Berechnung der Indikatorwerte verwendet wird. Der gültige Bereich ist -32
Der Lehmer-Mittelwert kann als Fensterfunktion betrachtet werden, deren Gewichtskoeffizienten von den Werten der bei der Berechnung verwendeten Variablen abhängen. Dieser Mittelwert ist nicht linear, da bei seiner Berechnung eine Potenzierung verwendet wird. Die Eigenschaften des Indikators hängen von zwei Parametern ab: iPeriod - Indikatorperiode, gültiger Wert ist größer oder gleich 2; iPower - Exponent, der bei der Berechnung der Indikatorwerte verwendet wird. Der gültige Bereich ist -32768
Das Kolmogorov-Zhurbenko-Filter kann als eine spezielle Fensterfunktion angesehen werden, die zum Eliminieren von spektralem Auslaufen ausgelegt ist. Dieser Filter ist optimal zum Glätten stochastischer (einschließlich finanzieller) Zeitreihen. Der auf diesem Filter basierende Indikator enthält die folgenden Parameter: iLength – die Periode des ursprünglichen rechteckigen Fensters, das zum Erstellen des Filters verwendet wurde. Der gültige Wert ist 2 - 255. iDegree - Filterreihenfolge. Wenn iDe
Das Kolmogorov-Zhurbenko-Filter kann als eine spezielle Fensterfunktion angesehen werden, die zum Eliminieren von spektralem Auslaufen ausgelegt ist. Dieser Filter ist optimal zum Glätten stochastischer (einschließlich finanzieller) Zeitreihen. Der auf diesem Filter basierende Indikator enthält die folgenden Parameter: iLength – die Periode des ursprünglichen rechteckigen Fensters, das zum Erstellen des Filters verwendet wurde. Der gültige Wert ist 2 - 255. iDegree - Filterreihenfolge. Wenn iDe
Der Trend ermöglicht es Ihnen, die Preisbewegung vorherzusagen und die Hauptrichtungen des Abschlusses von Geschäften zu bestimmen. Die Konstruktion von Trendlinien ist mit verschiedenen Methoden möglich, die für den Handelsstil des Händlers geeignet sind. Dieser Indikator berechnet die Parameter der Trendbewegung basierend auf der von Mises-Verteilung. Die Verwendung dieser Verteilung ermöglicht es, stabile Werte der Trendgleichung zu erhalten. Neben der Trendberechnung wird auch die Höhe mögl
Der Trend ermöglicht es Ihnen, die Preisbewegung vorherzusagen und die Hauptrichtungen des Abschlusses von Geschäften zu bestimmen. Die Konstruktion von Trendlinien ist mit verschiedenen Methoden möglich, die für den Handelsstil des Händlers geeignet sind. Dieser Indikator berechnet die Parameter der Trendbewegung basierend auf der von Mises-Verteilung. Die Verwendung dieser Verteilung ermöglicht es, stabile Werte der Trendgleichung zu erhalten. Neben der Trendberechnung wird auch die Höhe mögl
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
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
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
Einige Händler werden während des Handels von Handelssitzungen geleitet. Abbildung 1 zeigt den durchschnittlichen Preisausschlag über eine Woche. Es ist ersichtlich, dass sich Handelssitzungen an verschiedenen Tagen in ihrer Dauer und Aktivität unterscheiden. Dieser Indikator soll die durchschnittliche Preisbewegung in bestimmten Intervallen innerhalb eines wöchentlichen Zyklus schätzen. Es berücksichtigt die Preisbewegungen nach oben und unten getrennt voneinander und ermöglicht es, die Moment
Einige Händler werden während des Handels von Handelssitzungen geleitet. Abbildung 1 zeigt den durchschnittlichen Preisausschlag über eine Woche. Es ist ersichtlich, dass sich Handelssitzungen an verschiedenen Tagen in ihrer Dauer und Aktivität unterscheiden. Dieser Indikator soll die durchschnittliche Preisbewegung in bestimmten Intervallen innerhalb eines wöchentlichen Zyklus schätzen. Es berücksichtigt die Preisbewegungen nach oben und unten getrennt voneinander und ermöglicht es, die Moment
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
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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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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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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 nächsten
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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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