Strong Historical Levels - indicador para MetaTrader 5

Los niveles históricos son los precios a lo largo de la vida de un símbolo que técnicamente se consideran los precios más repetidos. Desde el punto de vista financiero, estos precios son límites importantes de las condiciones económicas de un entorno financiero que está a la sombra sobre el gráfico de símbolo dedicado. Existen materiales científicos que demuestran que estos niveles están relacionados con los límites/fases financieras y que el precio/tasa no puede superar fácilmente estos niveles a menos que cambie la fase financiera del símbolo en cuestión. Estas son razones de peso por las que un trader tiene que potenciar sus análisis de mercado con Niveles Históricos.

He intentado crear una visión estructural de estos niveles desde el punto de vista del análisis de la formación de velas. El comportamiento del precio/tasa sobre estos niveles muy probablemente tiene un fuerte efecto en la forma de la vela. Por ejemplo, si hay un nivel fuerte para un precio, deberíamos tener un SALTO DE PRECIO debido a la gran cantidad de dinero que duerme en ese precio/tasa o en sus alrededores.

Teniendo en cuenta este concepto, se desarrollan dos reglas:

• Regla 1(vela alcista en nivel sup.): si cierre - mínimo > Factor de Salto
• Regla 2(vela alcista en nivel de resistencia): si cierre - mínimo > Factor de Salto y (cierre-bajo)/(máximo-bajo)>ratio

Para que las reglas queden más claras se preparan dos imágenes.

Imagen1: saltando desde niveles S/R con la misma acción (como una vela alcista en soporte)

Imagen 2: saltando desde niveles S/R pero al revés (como una vela alcista bajo resistencia)

Basado en estas reglas (las reglas son seleccionables) un indicador desarrollado que recoge datos en dos matrices diferentes (sup_mat y res_mat). El número de niveles S/R que obedecen las reglas seleccionadas se muestran en la pantalla durante la recopilación de datos. Hense, AlgLib(dataanalysis.mqh) biblioteca utilizada para hacer un proceso de agrupación sobre los datos recogidos a través de K-means método. Los resultados se muestran como columnas de datos de niveles de soporte y resistencia.

Después de mejorar los niveles, se abre un gráfico con el mismo símbolo analizado y luego dibuja todos los niveles (clusters) sobre ese gráfico de acuerdo con el proceso de agrupación. Algunos parámetros del indicador pueden ser cambiados desde la pantalla para hacerlo más fácil de usar. A continuación se muestra una breve ilustración de los gráficos de pantalla de la herramienta y sus resultados.

Imagen 3: pantalla del indicador

Imagen 4: dibujo automático de los resultados de los niveles en el gráfico

Como conclusión, la herramienta es muy potente incluso si tenemos reglas muy básicas y los niveles muestran un fuerte comportamiento de soporte y resistencia. Añadir más reglas es posible y el código está en un modo fácil de hacer más reglas para mejorarlo. Añadir más reglas, dividir las áreas de clustering y hacer clustering más dedicado para esas áreas, buscar la distancia máxima tomada antes de retocar los niveles pueden ser otras mejoras para la herramienta. Cualquiera que quiera más, por favor póngase en contacto conmigo.