AIS Discrete Hartley Transform MT5

Cet indicateur est basé sur la transformée de Hartley discrète. L'utilisation de cette transformation vous permet d'appliquer différentes approches lors du traitement des séries chronologiques financières. Une caractéristique distinctive de cet indicateur est que ses lectures ne se réfèrent pas à un point sur le graphique, mais à tous les points de la période de l'indicateur.
Lors du traitement d'une série temporelle, l'indicateur permet de sélectionner différents éléments de la série temporelle. La première possibilité de filtrage repose sur cette approche - tous les composants haute fréquence inutiles sont simplement rejetés. La première figure montre les possibilités de cette méthode, en sélectionnant le paramètre CutOff, vous pouvez sélectionner le détail de la série temporelle d'origine (ligne rouge - seules les informations principales sont laissées CutOff = 0, jaune - la période de fréquence principale et la plus basse CutOff = 1 , bleu - tous les bruits les plus hautes fréquences sont ignorés CutOff = 4 ). Cependant, ce n'est pas la seule possibilité - les composants de bruit peuvent être supprimés avec un filtrage supplémentaire.
Les deux options sont mises en œuvre dans cet indicateur. Ses paramètres sont :
  • iPeriod - période de l'indicateur
  • Shift - décalage de l'indicateur par rapport à la barre actuelle. En modifiant ce paramètre, vous pouvez évaluer les performances de l'indicateur dans le passé.
  • NoiseReduction est un moyen de réduire le bruit. Valeurs possibles : aucune - le bruit n'est pas supprimé (seul le paramètre CutOff fonctionne dans ce cas), constant - le bruit est atténué par une constante, linéaire - suppression du bruit linéaire, logarithmique - atténuation logarithmique, carré - la réduction du bruit se produit selon la racine carrée loi, quadratique - bruit de réduction quadratique, exponentielle - atténuation exponentielle du bruit.
  • CutOff - réduction du bruit. Plus la valeur de ce paramètre est grande, plus les détails sont pris en compte. La valeur valide de ce paramètre est 0 - iPeriod -1
  • Constante - une constante supplémentaire qui affecte la quantité de suppression de bruit. Ce paramètre n'est pas utilisé lorsque NoiseReduction = none. Sa valeur valide est comprise entre 0 et 255.


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Indicateurs
A2SR pour MT5 Indicateur : Offre et demande réelles automatisées (S/R). + Instruments de trading. Product description in English here. --   Guidance   : -- at   https://www.mql5.com/en/blogs/post/734748/page4#comment_16532516 -- and  https://www.mql5.com/en/users/yohana/blog Puissant, fiable et rapide pour des décisions de trading plus éclairées. + Objets compatibles avec les EA. Avantages clés : Niveaux SR réels avancés (sans retard, sans réaffichage) Après des années de fiabilité éprouvée
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This indicator is more informative. His work is based on the assumption that the price movement in the market can be represented as noise of a particular color, which depends on the parameters of the distribution of price values. Thanks to this, it is possible to analyze the price change from different angles, and considering the price movement as noise of a particular color, one can get information about the current state of affairs in the market and make a forecast about the price behavior. W
AIS Predictor Color Noise
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Despite some drawbacks of the “ AIS Color Noise Filter ” indicator, the idea to use it to smooth the price series and forecast prices looks quite attractive. This is due to several reasons: first, taking into account several noise components allows building a forecast on factors independent of each other, which can improve the quality of forecasting; secondly, the noise characteristics of the price series behave quite stably throughout the entire history, which makes it possible to obtain stabl
AIS Adaptive Nonlinear Smoothing
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Very often, in the study of financial series apply their smoothing. Using smoothing, you can remove high-frequency components - it is believed that they are caused by random factors and therefore irrelevant. Smoothing always includes some way of averaging the data, in which random changes in the time series mutually absorb each other. Most often, for this purpose, simple or weighted moving average methods are used, as well as exponential smoothing. Each of these methods has its advantages and d
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In order to isolate long-term and non-random components, it is necessary to know not only how much the price has changed, but also how these changes occurred. In other words - we are interested not only in the values ​​of price levels, but also in the order in which these levels replace each other. Through this approach, one can find long-term and stable factors that influence (or may influence) the price change at a given point in time. And knowledge of these factors allows you to make a more
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One of the powerful methods of analysis is the modeling of financial series using Levy processes. The main advantage of these processes is that they can be used to model a huge number of phenomena - from the simplest to the most complex. Suffice it to say that the idea of ​​the fractal price movement in the market is only a special case of Levy processes. On the other hand, with proper selection of parameters, any Levy process can be represented as a simple moving average. Figure 1 shows an exa
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Aleksej Poljakov
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AIS Current Price Filter
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