Coefficient de corrélation de rang de Spearman - Corrélation de rang de Spearman - indicateur pour MetaTrader 5

Le véritable auteur :

Rosh

Cet indicateur est l'une des variantes des oscillateurs, mais par rapport au stochastique, il est plus lisse, tout en n'ayant pas de décalage aux points pivots.

Le coefficient de corrélation de Spearman est une méthode non paramétrique utilisée à des fins d'étude statistique de la relation entre des phénomènes. Dans ce cas, le degré réel de corrélation entre deux séries de nombres est déterminé.

Le calcul pratique du coefficient de corrélation de rang de Spearman comprend les étapes suivantes :

1. Associer chacun des signes à leur numéro ordinal (rang) dans l'ordre croissant (ou décroissant) ;
2. Déterminer les différences de rang de chaque paire de valeurs appariées ;
3. Élever au carré chaque différence et résumer les résultats ;
4. Calculer le coefficient de corrélation de rang à l'aide de la formule :

Où est la somme des carrés des différences de rang et est le nombre d'observations appariées.

Lors de l'utilisation du coefficient de corrélation de rang, évaluez conditionnellement l'étroitesse de la relation entre les signes, en considérant les valeurs du coefficient égales ou inférieures à 0,3 comme des indicateurs d'une faible étroitesse de la relation ; les valeurs supérieures à 0,4 mais inférieures à 0,7 comme des indicateurs d'une étroitesse modérée de la relation, et les valeurs de 0,7 et plus comme des indicateurs d'une forte étroitesse de la relation.
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La puissance du coefficient de corrélation de rang de Spearman est quelque peu inférieure à celle du coefficient de corrélation paramétrique. Il est raisonnable d'utiliser le coefficient de corrélation de rang lorsqu'il y a un petit nombre d'observations.

Cette méthode peut être utilisée non seulement pour les données exprimées quantitativement, mais aussi dans les cas où les valeurs enregistrées sont définies par des caractéristiques descriptives d'intensité différente. C'est cette description qui est retenue ici.

Le seul paramètre externe qui affecte l'algorithme de calcul est rangeN, qui spécifie le nombre de barres pour lesquelles nous recherchons un modèle. Si rangeN = 14, nous prenons la séquence de Close[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1] et construisons une séquence de rangs pour eux, c'est-à-dire déterminons où chaque prix de clôture est situé si nous trions cette séquence. Dans ce cas, il s'avère que nous comparons un graphique réel avec un autre qui augmente de façon monotone.

Le paramètre "direction" permet de trier par ordre décroissant (true) ou croissant (false). True donne une image plus familière, false donne une image miroir.

Le paramètre CalculatedBars est introduit pour limiter le nombre de barres pour lesquelles le calcul est effectué afin d'économiser des ressources CPU (ce qui n'était toutefois pas nécessaire). Une valeur égale à zéro signifie que le calcul est effectué pour l'ensemble de l'historique disponible. Le paramètre Maxrange = 30 définit la période de calcul maximale. Il a également été introduit pour économiser des ressources. Peut-être que quelqu'un en aura besoin.

Indicateur de corrélation de rang de Spearman