|
7+ años
experiencia
|
90
productos
|
5
versiones demo
|
|
4
trabajos
|
0
señales
|
0
suscriptores
|
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
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
Se pueden utilizar varias funciones de ventana para suavizar las series temporales. Las funciones de la ventana pueden ser bastante diferentes entre sí en sus características: el nivel de suavizado, supresión de ruido, etc. Este indicador le permite implementar las funciones de la ventana principal y evaluar su desempeño en series temporales financieras. Parámetros del indicador: iPeriod – período indicador. iPeriod >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde
Se pueden utilizar varias funciones de ventana para suavizar las series temporales. Las funciones de la ventana pueden ser bastante diferentes entre sí en sus características: el nivel de suavizado, supresión de ruido, etc. Este indicador le permite implementar las funciones de la ventana principal y evaluar su desempeño en series temporales financieras. Parámetros del indicador: iPeriod – período indicador. iPeriod >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde
Este script está diseñado para evaluar pesos en varias funciones de ventana. Se puede descargar un indicador basado en estas funciones de ventana en https://www.mql5.com/ru/market/product/72159 Parámetros de entrada: iPeriod – período indicador. iPeríodo >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde se ubicará el centro de la función de ventana. Por defecto, este parámetro es 0: el centro de la ventana coincide con el centro del indicador. Con 1 <= iCenter <= iPeriod, el
Este script está diseñado para evaluar pesos en varias funciones de ventana. Se puede descargar un indicador basado en estas funciones de ventana en https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 Parámetros de entrada: iPeriod – período indicador. iPeríodo >= 2 iCenter es el índice de la referencia donde se ubicará el centro de la función de ventana. Por defecto, este parámetro es 0: el centro de la ventana coincide con el centro del indicador. Con 1 <= iCenter <= iPeriod, el centro de
Algunos traders se guían por sesiones de trading mientras operan. La Figura 1 muestra la oscilación del precio promedio durante una semana. Se puede ver que las sesiones de negociación en diferentes días difieren en su duración y actividad. Este indicador está diseñado para estimar el movimiento del precio promedio en ciertos intervalos dentro de un ciclo semanal. Tiene en cuenta el movimiento de los precios hacia arriba y hacia abajo por separado y permite determinar los momentos en los que es
Algunos traders se guían por sesiones de trading mientras operan. La Figura 1 muestra la oscilación del precio promedio durante una semana. Se puede ver que las sesiones de negociación en diferentes días difieren en su duración y actividad. Este indicador está diseñado para estimar el movimiento del precio promedio en ciertos intervalos dentro de un ciclo semanal. Tiene en cuenta el movimiento de los precios hacia arriba y hacia abajo por separado y permite determinar los momentos en los que es
La media aritmética o la mediana se pueden utilizar para determinar la medida de la tendencia central de una serie de tiempo. Ambos métodos tienen algunas desventajas. La media aritmética se calcula mediante el indicador de media móvil simple. Es sensible a las emisiones y al ruido. La mediana se comporta de manera más estable, pero hay una pérdida de información en los límites del intervalo. Para reducir estas desventajas, se puede utilizar un filtrado de señales pseudo-mediano. Para hacer
La media aritmética o la mediana se pueden utilizar para determinar la medida de la tendencia central de una serie de tiempo. Ambos métodos tienen algunas desventajas. La media aritmética se calcula mediante el indicador de media móvil simple. Es sensible a las emisiones y al ruido. La mediana se comporta de manera más estable, pero hay una pérdida de información en los límites del intervalo. Para reducir estas desventajas, se puede utilizar un filtrado de señales pseudo-mediano. Para hacer
La tendencia le permite predecir el movimiento del precio y determinar las direcciones principales de la conclusión de las transacciones. La construcción de líneas de tendencia es posible utilizando varios métodos adecuados para el estilo de negociación del comerciante. Este indicador calcula los parámetros del movimiento de tendencia basándose en la distribución de von Mises. El uso de esta distribución permite obtener valores estables de la ecuación de tendencia. Además de calcular la
La tendencia le permite predecir el movimiento del precio y determinar las direcciones principales de la conclusión de las transacciones. La construcción de líneas de tendencia es posible utilizando varios métodos adecuados para el estilo de negociación del comerciante. Este indicador calcula los parámetros del movimiento de tendencia basándose en la distribución de von Mises. El uso de esta distribución permite obtener valores estables de la ecuación de tendencia. Además de calcular la
La distribución de Cauchy es un ejemplo clásico de distribución de cola gruesa. Las colas gruesas indican que la probabilidad de que una variable aleatoria se desvíe de la tendencia central es muy alta. Entonces, para una distribución normal, la desviación de una variable aleatoria de su expectativa matemática en 3 o más desviaciones estándar es extremadamente rara (la regla de 3 sigma), y para la distribución de Cauchy, las desviaciones del centro pueden ser arbitrariamente grandes. Esta
La distribución de Cauchy es un ejemplo clásico de distribución de cola gruesa. Las colas gruesas indican que la probabilidad de que una variable aleatoria se desvíe de la tendencia central es muy alta. Entonces, para una distribución normal, la desviación de una variable aleatoria de su expectativa matemática en 3 o más desviaciones estándar es extremadamente rara (la regla de 3 sigma), y para la distribución de Cauchy, las desviaciones del centro pueden ser arbitrariamente grandes. Esta
Al analizar series de tiempo financieras, los investigadores suelen hacer la suposición preliminar de que los precios se distribuyen de acuerdo con la ley normal (gaussiana). Este enfoque se debe al hecho de que se puede simular una gran cantidad de procesos reales utilizando la distribución normal. Además, el cálculo de los parámetros de esta distribución no presenta grandes dificultades. Sin embargo, cuando se aplica a los mercados financieros, la distribución normal no siempre funciona. Los
Al analizar series de tiempo financieras, los investigadores suelen hacer la suposición preliminar de que los precios se distribuyen de acuerdo con la ley normal (gaussiana). Este enfoque se debe al hecho de que se puede simular una gran cantidad de procesos reales utilizando la distribución normal. Además, el cálculo de los parámetros de esta distribución no presenta grandes dificultades. Sin embargo, cuando se aplica a los mercados financieros, la distribución normal no siempre funciona. Los
Al tomar decisiones comerciales, es útil confiar no solo en datos históricos, sino también en la situación actual del mercado. Para que sea más conveniente monitorear las tendencias actuales en el movimiento del mercado, puede usar el indicador AIS Current Price Filter . Este indicador solo tiene en cuenta los cambios de precios más significativos en una dirección u otra. Gracias a esto, es posible predecir tendencias a corto plazo en el futuro cercano; no importa cómo se desarrolle la
Al tomar decisiones comerciales, es útil confiar no solo en datos históricos, sino también en la situación actual del mercado. Para que sea más conveniente monitorear las tendencias actuales en el movimiento del mercado, puede usar el indicador AIS Current Price Filter . Este indicador solo tiene en cuenta los cambios de precios más significativos en una dirección u otra. Gracias a esto, es posible predecir tendencias a corto plazo en el futuro cercano; no importa cómo se desarrolle la
Se pueden utilizar distribuciones sostenibles para suavizar las series financieras. Dado que se puede usar un historial bastante profundo para calcular los parámetros de distribución, tal suavizado, en algunos casos, puede ser aún más efectivo en comparación con otros métodos. La figura muestra un ejemplo de la distribución de los precios de apertura del par de divisas EUR-USD en el marco temporal H1 durante diez años (Figura 1). Se ve fascinante, ¿no? La idea principal que subyace a este
Se pueden utilizar distribuciones sostenibles para suavizar las series financieras. Dado que se puede usar un historial bastante profundo para calcular los parámetros de distribución, tal suavizado, en algunos casos, puede ser aún más efectivo en comparación con otros métodos. La figura muestra un ejemplo de la distribución de los precios de apertura del par de divisas EUR-USD en el marco temporal H1 durante diez años (Figura 1). Se ve fascinante, ¿no? La idea