MetaTrader 5
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Un modèle autorégressif (AR) (ou de prédiction linéaire) s'écrit comme suit :
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
où :
- x[n] est la valeur prédite d'une série chronologique ;
- x[n-p]..x[n-1] sont des valeurs passées connues de la même série ;
- a[1]..a[p] sont les coefficients du modèle, et p est l'ordre du modèle.
Les coefficients du modèle a[1]..a[p] peuvent être ajustés aux données historiques à l'aide de diverses méthodes. Cet indicateur utilise la méthode de Burg.
Les paramètres de l’indicateur sont les suivants :
- UseDiff – un commutateur booléen permettant d’utiliser les différences de cours plutôt que les cours eux-mêmes
- Ncoef : nombre de coefficients du modèle (ordre du modèle)
- Nfut : nombre de barres futures
- kPast : nombre de barres historiques par incréments de Ncoef (doit être >= 1)
L'indicateur trace deux courbes : la courbe bleue représente les résultats du modèle pendant son ajustement, tandis que la courbe rouge indique les prix futurs prévus.
UseDiff=false :
UseDiff=true :
Traduit de l’anglais par MetaQuotes Ltd.
Code original : https://www.mql5.com/en/code/129
Linear regression slope
Pente de la régression linéaire normalisée par rapport à la moyenne mobile simple (SMA).
Fausses ruptures
L'indicateur "False Breakouts.mq5" est un outil pour MetaTrader 5 qui identifie et marque visuellement les points d'achat et de vente basés sur les fausses ruptures de support et de résistance. Il utilise des tampons pour afficher des flèches d'achat (bleu) et de vente (rouge), ainsi que des lignes de support (bleu) et de résistance (rouge), et des flèches supplémentaires pour les sommets et les creux du marché. La logique principale de l'indicateur consiste à détecter les sommets et les creux en se basant sur les prix haut et bas des bougies, en mettant à jour dynamiquement les niveaux de support et de résistance. Lorsque le prix franchit le support ou la résistance puis revient, l'indicateur génère des signaux d'achat ou de vente respectivement. Il s'agit d'un outil utile pour les traders qui utilisent des stratégies basées sur les fausses cassures.
Fourier extrapolation of price
Cet indicateur adapte un modèle trigonométrique aux cours et l'extrapole dans le futur.
JSON
Sérialisation et désérialisation du format JSON