Voir comment télécharger gratuitement des robots de trading
Retrouvez-nous sur Telegram !
Rejoignez notre page de fans
Un script intéressant ?
Poster un lien vers celui-ci -
laisser les autres l'évaluer
Vous avez aimé le script ? Essayez-le dans le terminal MetaTrader 5
Vues:
405
Note:
(5)
Publié:
MQL5 Freelance Besoin d'un robot ou d'un indicateur basé sur ce code ? Commandez-le sur Freelance Aller sur Freelance

Translated from Turkish by MetaQuotes Ltd.
Original code: https://www.mql5.com/tr/code/54459

Price prediction by Nearest Neighbor found by a weighted correlation coefficient Price prediction by Nearest Neighbor found by a weighted correlation coefficient

Cet indicateur identifie le voisin le plus proche à l'aide d'un coefficient de corrélation pondéré, dans lequel les cours les plus récents se voient attribuer des pondérations plus élevées. La pondération diminue de manière linéaire des cours les plus récents vers les plus anciens au sein d'une tendance de cours.

Price prediction by Nearest Neighbor Price prediction by Nearest Neighbor

Cet indicateur utilise la technique de regroupement par « voisin le plus proche », également appelée k-NN, pour rechercher la tendance la plus similaire dans l'historique et utiliser ses cours passés comme prévisions des cours futurs de la tendance actuelle.

Creating a Simple News Filter for XAUUSD Trading on MT5 Creating a Simple News Filter for XAUUSD Trading on MT5

Le trading du XAUUSD (or) est souvent influencé par des événements économiques majeurs tels que les communiqués de presse sur le dollar, la livre sterling ou l'euro. Pour atténuer les risques pendant ces périodes de volatilité, il est essentiel d'utiliser un filtre de nouvelles dans votre Expert Advisor (EA). Dans cet article, je vais vous expliquer comment créer un filtre d'actualité simple sur MT5 et l'appliquer au trading du XAUUSD.

BB 3sigma BB 3sigma

Bandes de Bollinger ± 3 sigma. Vous pouvez modifier la période et le coefficient sigma (la valeur recommandée pour l'écart est comprise entre 0,5 et 1,0).