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Spearman's Rank Correlation - Coeficiente de Correlación de Rango de Sperman - indicador para MetaTrader 5
- Publicado por:
- Nikolay Kositsin
- Visualizaciones:
- 1860
- Ranking:
- Publicado:
- 2014.01.14 14:16
- Actualizado:
- 2016.11.22 07:33
Autor real:
Rosh
El Coeficiente de Correlación de Rango de Spearman es un método no paramétrico utilizado para el análisis estadístico de la correlación.
El cálculo práctico del ratio Coeficiente de Correlación de Rango de Spearman incluye los siguientes pasos:
- Un número índice (un rango) se debe asignar a cada uno de los parámetros en orden ascendente (o descendente);
- Las diferencias de cada par de rangos de los valores comparados deben ser determinados;
- Cada diferencia se eleva al cuadrado y los resultados obtenidos deben ser sumados;
- El ratio coeficiente de correlación se calcula como sigue:
donde es la suma de las diferencias de rangos al cuadrado es el número de observaciones pareadas.
Cuando se utiliza el ratio rango de correlación o coeficiente de correlación, la influencia de la correlación entre los parámetros se evalúa convencionalmente. Se considerarán los valores de ratio igual o inferiores a 0,3 para mostrar una correlación débil, los valores desde 0,4 hasta 0,7 para mostrar una correlación moderada y los valores iguales o superiores a 0,7 indican un alto nivel de correlación.
La potencia del Coeficiente de Correlación de Spearman es un poco menor que la correlación paramétrica. Es razonable usar el ratio de correlación de rango en caso de que haya una pequeña cantidad de resultados de observación.
Este método puede ser utilizado no sólo para datos cuantitativos, sino también cuando los valores registrados se determinan por las características descriptivas de diferente intensidad. La descripción se toma de aquí.
Este indicador es un tipo de un oscilador pero es más suave a diferencia del Estocastico, mientras que no se retrasa en los puntos de retroceso.
El único parámetro externo que afecta al algoritmo de cálculo es rangeN que establece el número de barras, para las que estamos buscando la regularidad. Si rangeN = 14, usamos la secuencia de precios de cierre Close[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1] y creamos una secuencia de rangos para ellos, es decir, el lugar donde se encuentra cada precio de cierre, en caso de que esta secuencia esté ordenada. En este caso tenemos un gráfico real en comparación con uno de aumento constante.
El parámetro direction es para ordenar de forma descendente (true) o ascendente (false). El valor del parámetro true (verdadero) nos muestra una imagen más tradicional, mientras que false (falso) nos muestra una imagen reflejada.
El parámetro CalculatedBars se implementa para limitar el número de las barras para las que se realiza el cálculo y para ahorrar recursos de la CPU (aunque tal vez no sea tan importante). El valor cero significa que el cálculo se refiere a toda la historia disponible. El parámetro Maxrange que es igual a 30 establece el período de cálculo máximo. Este parámetro también se implementa para ahorrar recursos y puede ser útil para algunos traders.
Indicador Coeficiente de Correlación de Rango de Spearman
Traducción del ruso realizada por MetaQuotes Ltd
Artículo original: https://www.mql5.com/ru/code/460
Oscilador Chaikin con una selección de algoritmos de suavizado.
AT_CFCuatro filtros digitales que forman la base del método AT&CF de V.Kravchuk en una ventana separada.
La variante del indicador ZigZag optimizado para su velocidad de operación.
Chaikin Volatility Index With a Smoothing Algorithm SelectionEl Índice de Volatilidad de Chaikin determina la volatilidad sobre la base de la anchura de rango entre el mínimo y el máximo. La variante presentada de este popular indicador permite seleccionar el algoritmo de suavizado de entre diez opciones disponibles.