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Indicadores

BB 3sigma - indicador para MetaTrader 5

Publicado por:
imchurch
Visualizaciones:
1359
Ranking:
(20)
Publicado:
2014.01.14 14:59
Actualizado:
2016.11.22 07:33
bb_3sigma.mq5 (7.78 KB) ver
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Bandas de Bollinger +-3sigma.

Es posible modificar el periodo y la proporción sigma (Un tamaño adecuado de la desviación está entre 0.5~1.0)

El indicador Bandas de Bollinger (BB) es similar a Envelopes. La única diferencia es que las bandas del Envelopes son dibujadas a una distancia fija (%) desde la media móvil, mientras que las Bandas de Bollinger se dibujan a un número determinado de desviaciones estándar de la misma. La desviación estándar es una medida de la volatilidad, por lo tanto las Bandas de Bollinger Bands se ajustan por sí mismas a las condiciones del mercado. Cuando el mercado es más volátil, las bandas se ensanchan y se contraen durante los periodos de baja volatilidad.

BB 3sigma

Traducción del inglés realizada por MetaQuotes Ltd.
Artículo original: https://www.mql5.com/en/code/136

iS7N_TREND.mq5 iS7N_TREND.mq5

Ahora es un indicador de tendencia bicolor (o bimodo), se puede especificar el número de barras a calcular.

Indicador de Media Móvil, basado en el Filtro Cuasi-Digital Indicador de Media Móvil, basado en el Filtro Cuasi-Digital

Indicador de Media Móvil, basado en el Filtro Cuasi-Digital El indicador MACD es presentado como un ejemplo de su uso.

Predicción del precio usando el vecino más cercano, encontrado mediante un coeficiente de correlación ponderado Predicción del precio usando el vecino más cercano, encontrado mediante un coeficiente de correlación ponderado

Este indicador halla el vecino más cercano utilizando un coeficiente de correlación ponderado, en el cual los precios más cercanos tienen mayor precio. El peso disminuye linealmente desde los precios más nuevos a los más antiguos dentro de un patrón.

Predicción del precio mediante el método de los vecinos más cercanos Predicción del precio mediante el método de los vecinos más cercanos

Este inidcador utiliza el la técnica de clustering Vecinos Cercanos, también llamada k-NN, para encontrar el patrón más similar en la historia en el historial y utilizar los precios pasados como predicciones del patrón actual para los precios futuros.