AIS Kolmogorov Zhurbenko Filter

El filtro de Kolmogorov-Zhurbenko se puede considerar como una función de ventana especial diseñada para eliminar la fuga espectral. Este filtro es óptimo para suavizar series temporales estocásticas (incluidas las financieras).
El indicador basado en este filtro contiene los siguientes parámetros:
  • iLength: el período de la ventana rectangular original utilizada para construir el filtro. El valor válido es 2 - 255.
  • iDegree - orden de filtrado. Si iDegree=0, entonces se obtendrá un promedio móvil simple. Si iDegree=1, obtienes una media móvil triangular. Los órdenes más altos permiten un mejor suavizado y supresión de ruido. El valor permitido es 2 - 255. Además, este parámetro afecta el período final del indicador = iLength + iDegree * (iLength - 1).
  • iMultiplier: un multiplicador que muestra el número de desviaciones estándar contadas desde el valor del filtro.

La apariencia del indicador se muestra en las imágenes.
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El script permite seleccionar el valor requerido de 'Nivel de filtro' del indicador AIS-MTF . Ejecute el script en el gráfico requerido y en el marco temporal seleccionado. Una vez completada su operación, se creará el archivo HPS.csv en la carpeta Archivos. Abra el archivo. Verá tres columnas. La columna "Filter lvl" representa el valor del "Filter level" para el indicador AIS-MTF. Dev. am. - grado y dirección de la desviación del indicador con respecto al nivel de precios (ordenado de forma as
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El indicador de promedios correctos de AIS le permite establecer el comienzo de un movimiento de tendencia en el mercado. Otra cualidad importante del indicador es una clara señal del final de la tendencia. El indicador no se redibuja ni se recalcula. Valores mostrados h_AE - límite superior del canal AE l_AE - límite inferior del canal AE h_EC - Valor predicho alto para la barra actual l_EC - Valor predicho bajo para la barra actual Señales al trabajar con el indicador. La señal principal
El indicador de promedio móvil ponderado AIS calcula un promedio móvil ponderado y le permite determinar el comienzo de un movimiento de tendencia del mercado. Los coeficientes de peso se calculan teniendo en cuenta las características específicas de cada barra. Esto le permite filtrar los movimientos aleatorios del mercado. La señal principal que confirma el comienzo de una tendencia es un cambio en la dirección de las líneas del indicador y el precio que cruza las líneas del indicador. WH
El indicador de factibilidad de grado avanzado de AIS está diseñado para predecir los niveles que el precio puede alcanzar en el futuro. Su trabajo es analizar las últimas tres barras y construir un pronóstico basado en eso. El indicador se puede utilizar en cualquier período de tiempo y cualquier par de divisas. Con la ayuda de la configuración, puede lograr la calidad deseada del pronóstico. Profundidad de pronóstico: establece la profundidad de pronóstico deseada en barras. Se recomienda se
El indicador está diseñado para medir la volatilidad de los precios. Esto permite determinar con mayor precisión los momentos de apertura o cierre de posiciones comerciales. Una intensidad alta del mercado indica la inestabilidad de su movimiento, pero permite obtener mejores resultados. Y, a la inversa, una baja intensidad del mercado indica la estabilidad de su movimiento. Parámetros Barras a procesar - el número de barras para medir los movimientos del precio. Un valor bajo de este parámetro
Este indicador utiliza los números p de Fibonacci para suavizar una serie de precios. Esto permite combinar las ventajas de las medias móviles simple y exponencial. Los coeficientes de suavizado dependen del nivel del número p, que se establece en los parámetros del indicador. Cuanto mayor sea el nivel, mayor será la influencia de la media móvil simple y menor la de la media móvil exponencial. Parámetros Orden de los números de Fibonacci - orden del número p de Fibonacci, especificado por el op
El indicador se basa en el análisis de la interacción de dos filtros. El primer filtro es la popular Media Móvil. Ayuda a identificar los movimientos lineales de los precios y a suavizar las fluctuaciones menores de los precios. El segundo filtro es la Mediana Móvil. Se trata de un filtro no lineal. Permite filtrar el ruido y los picos aislados en el movimiento de los precios. Un filtro predictivo implementado en este indicador se basa en la diferencia entre estos filtros. El indicador se entren
Este indicador estudia la acción del precio como una combinación de microtendencias. Todas las microtendencias se analizan y promedian. El movimiento del precio se filtra basándose en este promedio. IP_High e IP_Low (líneas discontinuas azules y rojas) muestran el movimiento instantáneo del precio. Muestran la previsión sólo para los valores de precios actuales, teniendo en cuenta únicamente el número de barras definido por el parámetro "Nivel de filtro". SP_High y SP_Low (líneas azules y rojas
Este indicador implementa un proceso de suavizado lineal simple. Una de las desventajas del suavizado exponencial es el rápido decaimiento de la señal. Esto hace que sea imposible realizar un seguimiento completo de las tendencias a largo plazo en el rango de precios. El suavizado lineal le permite ajustar con mayor precisión y precisión el filtrado de la señal. El indicador se configura seleccionando parámetros: LP: este parámetro le permite seleccionar el período de suavizado. Cuanto mayor
Este script permite seleccionar los niveles TakeProfit y StopLoss. Analiza los datos históricos y, a continuación, calcula la probabilidad de alcanzar un nivel de precios determinado. Cómo funciona el script Suponga que tiene una estrategia de negociación y desea seleccionar los niveles TakeProfit y StopLoss. Ejecute el script y establezca el parámetro Número de Barras - el tiempo medio de mantenimiento de la posición en barras. Una vez finalizada la operación de script, se creará el archivo AI
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Este indicador es un filtro híbrido secuencial basado en una combinación de propiedades medias y medias móviles. El uso de la mediana permite filtrar valores atípicos anormales e impulsos aleatorios en los valores de las series de precios. Al mismo tiempo, el filtro de mediana no actúa sobre la tendencia en el movimiento de precios, dejándolo sin cambios. Como el filtro de la mediana no es lineal, se utiliza el promedio utilizando un promedio móvil simple para suavizar sus valores. Este enfoqu
Este indicador es una combinación de dos filtros modificados de Lanczos. El primer filtro sirve para extrapolar el precio. Basado en valores pasados, predice un posible movimiento de precios dentro de la barra actual. Es decir, muestra cuál sería el precio si las tendencias pasadas permanecieran sin cambios. El segundo filtro para suavizar y promediar los precios dentro de la ventana, determinado por el nivel del filtro. Gracias a la selección de ponderaciones, este filtro responde más activamen
Echemos un vistazo a la naturaleza de los cambios de precios en el mercado de divisas, sin prestar atención a las razones por las que se producen estos cambios. Este enfoque nos permitirá identificar los principales factores que afectan el movimiento de precios. Por ejemplo, tomemos los precios de apertura de las barras en el par de divisas EUR-USD y el período H1. Para estos precios, construimos el diagrama de Lameray (Figura 1). En este diagrama, se puede ver que el movimiento del precio se pr
Este indicador es más informativo. Su trabajo se basa en la suposición de que el movimiento de los precios en el mercado puede representarse como el ruido de un color en particular, que depende de los parámetros de la distribución de los valores de los precios. Gracias a esto, es posible analizar el cambio de precio desde diferentes ángulos y, considerando el movimiento del precio como ruido de un color en particular, se puede obtener información sobre el estado actual de las cosas en el mercad
A pesar de algunos inconvenientes del indicador " AIS Color Noise Filter ", la idea de usarlo para suavizar las series de precios y los precios de previsión parece bastante atractiva. Esto se debe a varias razones: En primer lugar, tener en cuenta varios componentes de ruido permite elaborar un pronóstico sobre factores independientes entre sí, lo que puede mejorar la calidad del pronóstico; en segundo lugar, las características de ruido de las series de precios se comportan de manera bastante
Muy a menudo, en el estudio de series financieras se aplica su suavizado. Mediante el suavizado, puede eliminar componentes de alta frecuencia; se cree que están causados ​​por factores aleatorios y, por lo tanto, no son significativos. El suavizado siempre incluye alguna forma de promediar los datos, en la que los cambios aleatorios en las series de tiempo se absorben mutuamente. Muy a menudo, para este propósito, se utilizan métodos de media móvil simple o ponderada, así como el suavizado exp
Para aislar componentes a largo plazo y no aleatorios, es necesario saber no solo cuánto ha cambiado el precio, sino también cómo se produjeron estos cambios. En otras palabras, estamos interesados ​​no solo en los valores de los niveles de precios, sino también en el orden en que estos niveles se reemplazan entre sí. A través de este enfoque, se pueden encontrar factores a largo plazo y estables que influyen (o pueden influir) en el cambio de precio en un momento dado. Y el conocimiento de est
Uno de los poderosos métodos de análisis es el modelado de series financieras utilizando procesos de Levy. La principal ventaja de estos procesos es que pueden usarse para modelar una gran cantidad de fenómenos, desde los más simples hasta los más complejos. Basta con decir que la idea del movimiento de los precios fractales en el mercado es solo un caso especial de los procesos de Levy. Por otro lado, con la selección adecuada de los parámetros, cualquier proceso de Levy puede representarse co
Muy a menudo, el comerciante se enfrenta a la tarea de determinar en qué medida el precio puede cambiar en un futuro próximo. Para este propósito, puede usar el tipo de distribución Johnson SB. La principal ventaja de esta distribución es que puede usarse incluso con una pequeña cantidad de datos acumulados. El enfoque empírico utilizado para determinar los parámetros de esta distribución le permite determinar con precisión los niveles máximos y mínimos del canal de precios. Estos valores se pu
Este indicador le permite determinar la probabilidad de que el precio alcance uno u otro nivel. Su algoritmo es bastante simple y se basa en el uso de datos estadísticos sobre los niveles de precios de un par de divisas en particular. Gracias a los datos históricos recopilados, es posible determinar en qué medida cambiará el precio durante la barra actual. A pesar de su simplicidad, este indicador puede proporcionar asistencia invaluable en el comercio. Entonces, con su ayuda, es posible determ
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