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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.
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The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.
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This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.
This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.
Cet indicateur est conçu pour déterminer l'heure de la plus grande activité de trading dans une journée. Après ce calcul, l'indicateur construit les niveaux de trading les plus significatifs. La comparaison de ces niveaux avec l'évolution réelle des prix peut fournir des informations sur la force et la direction des tendances du marché.
Caractéristiques de l'indicateur Le délai doit être inférieur à D1. Délais recommandés : M15, M30 et S1. Les délais supérieurs à H1 peuvent donner une image t
Cet indicateur est conçu pour déterminer l'heure de la plus grande activité de trading dans une journée. Après ce calcul, l'indicateur construit les niveaux de trading les plus significatifs. La comparaison de ces niveaux avec l'évolution réelle des prix peut fournir des informations sur la force et la direction des tendances du marché.
Caractéristiques de l'indicateur Le délai doit être inférieur à D1. Délais recommandés : M15, M30 et S1. Les délais supérieurs à H1 peuvent donner une image t
The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF MT5 indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative valu
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The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative values i
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This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level.
How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cat
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This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level.
How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cat
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The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore
The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore
This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average.
Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values
This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average.
Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values
When making trading decisions, it is useful to rely not only on historical data, but also on the current market situation. In order to make it more convenient to monitor current trends in market movement, you can use the AIS Current Price Filter indicator. This indicator takes into account only the most significant price changes in one direction or another. Thanks to this, it is possible to predict short-term trends in the near future - no matter how the current market situation develops, soon
When making trading decisions, it is useful to rely not only on historical data, but also on the current market situation. In order to make it more convenient to monitor current trends in market movement, you can use the AIS Current Price Filter indicator. This indicator takes into account only the most significant price changes in one direction or another. Thanks to this, it is possible to predict short-term trends in the near future - no matter how the current market situation develops, so
Stable distributions can be used to smooth financial series. Since a fairly deep history can be used to calculate the distribution parameters, such smoothing may in some cases be even more effective than other methods. The figure shows an example of the distribution of the opening prices of the currency pair " EUR-USD " on the time frame H1 for ten years (figure 1). Looks fascinating, doesn't it?
The main idea behind this indicator is to determine the parameters of a stable distribution bas
Stable distributions can be used to smooth financial series. Since a fairly deep history can be used to calculate the distribution parameters, such smoothing may in some cases be even more effective than other methods. The figure shows an example of the distribution of the opening prices of the currency pair " EUR-USD " on the time frame H1 for ten years (figure 1). Looks fascinating, doesn't it?
The main idea behind this indicator is to determine the parameters of a stable distribution
This indicator allows you to determine the likelihood that the price will reach one or another level. Its algorithm is quite simple and is based on the use of statistical data on the price levels of a particular currency pair. Thanks to the collected historical data, it is possible to determine the extent to which the price will change during the current bar. Despite its simplicity, this indicator can provide invaluable assistance in trading. So, with its help it is possible to determine TakePr
This indicator allows you to determine the likelihood that the price will reach one or another level. Its algorithm is quite simple and is based on the use of statistical data on the price levels of a particular currency pair. Thanks to the collected historical data, it is possible to determine the extent to which the price will change during the current bar. Despite its simplicity, this indicator can provide invaluable assistance in trading. So, with its help it is possible to determine TakePr
Very often, the trader is faced with the task of determining the extent to which the price may change in the near future. For this purpose, you can use the Johnson distribution type SB. The main advantage of this distribution is that it can be used even with a small amount of accumulated data. The empirical approach used in determining the parameters of this distribution, allows you to accurately determine the maximum and minimum levels of the price channel. These values can be used in differ
Very often, the trader is faced with the task of determining the extent to which the price may change in the near future. For this purpose, you can use the Johnson distribution type SB. The main advantage of this distribution is that it can be used even with a small amount of accumulated data. The empirical approach used in determining the parameters of this distribution, allows you to accurately determine the maximum and minimum levels of the price channel. These values can be used in differ
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Let's look at the nature of price changes in the Forex market, not paying attention to the reasons why these changes occur. This approach will allow us to identify the main factors affecting the price movement. For example, let's take the opening prices of bars on the EUR-USD currency pair and the H1 timeframe. For these prices, we construct the Lameray diagram (Figure 1). In this diagram, it can be seen that the price movement basically occurs according to a linear equation. To determine the pa
Let's look at the nature of price changes in the Forex market, not paying attention to the reasons why these changes occur. This approach will allow us to identify the main factors affecting the price movement. For example, let's take the opening prices of bars on the EUR-USD currency pair and the H1 timeframe. For these prices, we construct the Lameray diagram (Figure 1). In this diagram, it can be seen that the price movement basically occurs according to a linear equation. To determine the pa
The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement.
Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mo
The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement.
Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mo
Cet indicateur met en œuvre un processus de lissage linéaire simple.
L'un des inconvénients du lissage exponentiel est la décroissance rapide du signal. Il est donc impossible de suivre pleinement les tendances à long terme de la fourchette de prix. Le lissage linéaire vous permet de régler plus précisément et plus finement le filtrage du signal.
L'indicateur est configuré en sélectionnant les paramètres :
LP - ce paramètre vous permet de sélectionner la période de lissage. Plus sa valeur
Cet indicateur met en œuvre un processus de lissage linéaire simple.
L'un des inconvénients du lissage exponentiel est la décroissance rapide du signal. Il est donc impossible de suivre pleinement les tendances à long terme de la fourchette de prix. Le lissage linéaire vous permet de régler plus précisément et plus finement le filtrage du signal.
L'indicateur est configuré en sélectionnant les paramètres :
LP - ce paramètre vous permet de sélectionner la période de lissage. Plus sa valeur
This indicator is a sequential hybrid filter based on a combination of median and moving average properties.
Using the median allows filtering out abnormal outliers and random impulses in the values of the price series. At the same time, the median filter does not act on the trend in price movement, leaving it unchanged. Since the median filter is non-linear, averaging using a simple moving average is used to smooth its values. This approach allows us to more accurately identify not only the
Этот индикатор представляет гибридный фильтр основанный на совместном использовании медианы и скользящей средней. Использование медианы позволяет отфильтровывать аномальные выбросы и случайные импульсы в значениях ценового ряда. При этом на трендовую составляющую медианный фильтр не действует, оставляя ее без изменений. Так как медианный фильтр является нелинейным, то для сглаживания его значений используется скользящая средняя. Такой подход позволяет более точно выделять не только тренд, но и п
This indicator is a combination of two modified Lanczos filters. The first filter serves to extrapolate the price. Based on past values, he predicts a possible price movement within the current bar. That is, it shows what the price would be if the past trends remained unchanged. The second filter for smoothing and averaging prices within the window, determined by the level of the filter. Thanks to the selection of weights, this filter is most actively responding to the periodic component that is
This indicator is a combination of two modified Lanczos filters. The first filter serves to extrapolate the price. Based on past values, he predicts a possible price movement within the current bar. That is, it shows what the price would be if the past trends remained unchanged. The second filter for smoothing and averaging prices within the window, determined by the level of the filter. Thanks to the selection of weights, this filter is most actively responding to the periodic component that is
The arithmetic mean or median can be used to determine the measure of the central trend of a time series. Both methods have some disadvantages. The arithmetic mean is calculated by the Simple Moving Average indicator. It is sensitive to emissions and noise. The median behaves more steadily, but there is a loss of information at the boundaries of the interval. In order to reduce these disadvantages, pseudo-median signal filtering can be used. To do this, take the median of a small length and rec
The arithmetic mean or median can be used to determine the measure of the central trend of a time series. Both methods have some disadvantages. The arithmetic mean is calculated by the Simple Moving Average indicator. It is sensitive to emissions and noise. The median behaves more steadily, but there is a loss of information at the boundaries of the interval. In order to reduce these disadvantages, pseudo-median signal filtering can be used. To do this, take the median of a small length and rec
L'indicateur AIS Advanced Grade Feasibility est conçu pour prédire les niveaux que le prix pourrait atteindre à l'avenir. Son travail consiste à analyser les trois dernières barres et à établir une prévision basée sur cela. L'indicateur peut être utilisé sur n'importe quelle période et n'importe quelle paire de devises. À l'aide des paramètres, vous pouvez obtenir la qualité de prévision souhaitée.
Profondeur de prévision - définit la profondeur de prévision souhaitée en barres. Il est recomm
L'indicateur AIS Advanced Grade Feasibility est conçu pour prédire les niveaux que le prix pourrait atteindre à l'avenir. Son travail consiste à analyser les trois dernières barres et à établir une prévision basée sur cela. L'indicateur peut être utilisé sur n'importe quelle période et n'importe quelle paire de devises. À l'aide des paramètres, vous pouvez obtenir la qualité de prévision souhaitée.
Profondeur de prévision - définit la profondeur de prévision souhaitée en barres. Il est recomm
L'indicateur de moyenne mobile pondérée AIS calcule une moyenne mobile pondérée et vous permet de déterminer le début d'un mouvement de tendance du marché.
Les coefficients de pondération sont calculés en tenant compte des spécificités de chaque barre. Cela vous permet de filtrer les mouvements aléatoires du marché.
Le principal signal confirmant le début d'une tendance est un changement de direction des lignes indicatrices et du prix traversant les lignes indicatrices.
WH (ligne bleue) e
L'indicateur de moyenne mobile pondérée AIS calcule une moyenne mobile pondérée et vous permet de déterminer le début d'un mouvement de tendance du marché.
Les coefficients de pondération sont calculés en tenant compte des spécificités de chaque barre. Cela vous permet de filtrer les mouvements aléatoires du marché.
Le principal signal confirmant le début d'une tendance est un changement de direction des lignes indicatrices et du prix traversant les lignes indicatrices.
WH (ligne bleue) e
L'indicateur AIS Correct Averages vous permet de définir le début d'un mouvement de tendance sur le marché. Une autre qualité importante de l'indicateur est un signal clair de la fin de la tendance. L'indicateur n'est pas redessiné ou recalculé.
Valeurs affichées h_AE - limite supérieure du canal AE
l_AE - limite inférieure du canal AE
h_EC - Valeur prédite haute pour la barre actuelle
l_EC - Valeur prédite basse pour la barre actuelle
Signaux lors du travail avec l'indicateur Le sign
L'indicateur AIS Correct Averages vous permet de définir le début d'un mouvement de tendance sur le marché. Une autre qualité importante de l'indicateur est un signal clair de la fin de la tendance. L'indicateur n'est pas redessiné ou recalculé.
Valeurs affichées h_AE - limite supérieure du canal AE
l_AE - limite inférieure du canal AE
h_EC - Valeur prédite haute pour la barre actuelle
l_EC - Valeur prédite basse pour la barre actuelle
Signaux lors du travail avec l'indicateur Le sign
Ce script est conçu pour évaluer les pondérations dans diverses fonctions de fenêtre. Un indicateur construit sur ces fonctions de fenêtre peut être téléchargé sur https://www.mql5.com/ru/market/product/72159 Paramètres d'entrée: iPeriod – période de l'indicateur. iPériode >= 2 iCenter est l'index de la référence où se situera le centre de la fonction fenêtre. Par défaut, ce paramètre est 0 - le centre de la fenêtre coïncide avec le centre de l'indicateur. Avec 1 <= iCenter <= iPeriod, le cen
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Ce script est conçu pour évaluer les pondérations dans diverses fonctions de fenêtre. Un indicateur construit sur ces fonctions de fenêtre peut être téléchargé sur https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 Paramètres d'entrée: iPeriod – période de l'indicateur. iPériode >= 2 iCenter est l'index de la référence où se situera le centre de la fonction fenêtre. Par défaut, ce paramètre est 0 - le centre de la fenêtre coïncide avec le centre de l'indicateur. Avec 1 <= iCenter <= iPeriod, le centr
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Diverses fonctions de fenêtre peuvent être utilisées pour lisser les séries chronologiques. Les fonctions de fenêtre peuvent être très différentes les unes des autres dans leurs caractéristiques - le niveau de lissage, la suppression du bruit, etc. Cet indicateur permet d'implémenter les fonctions de la fenêtre principale et d'évaluer leurs performances sur des séries temporelles financières. Paramètres de l'indicateur : iPeriod – période de l'indicateur. iPériode >= 2 iCenter est l'index d
Diverses fonctions de fenêtre peuvent être utilisées pour lisser les séries chronologiques. Les fonctions de fenêtre peuvent être très différentes les unes des autres dans leurs caractéristiques - le niveau de lissage, la suppression du bruit, etc. Cet indicateur permet d'implémenter les fonctions de la fenêtre principale et d'évaluer leurs performances sur des séries temporelles financières. Paramètres de l'indicateur : iPeriod – période de l'indicateur. iPériode >= 2 iCenter est l'index d
L'une des séquences de numéros s'appelle « Séquence des incendies de forêt ». Il a été reconnu comme l'une des plus belles nouvelles séquences. Sa principale caractéristique est que cette séquence évite les tendances linéaires, même les plus courtes. C'est cette propriété qui a constitué la base de cet indicateur. Lors de l'analyse d'une série chronologique financière, cet indicateur essaie de rejeter toutes les options de tendance possibles. Et seulement s'il échoue, il reconnaît alors la prés
L'une des séquences de numéros s'appelle « Séquence des incendies de forêt ». Il a été reconnu comme l'une des plus belles nouvelles séquences. Sa principale caractéristique est que cette séquence évite les tendances linéaires, même les plus courtes. C'est cette propriété qui a constitué la base de cet indicateur. Lors de l'analyse d'une série chronologique financière, cet indicateur essaie de rejeter toutes les options de tendance possibles. Et seulement s'il échoue, il reconnaît alors la prés
Cet indicateur est basé sur des formes en ogive. De telles formes sont utilisées dans l'aérodynamique et la technologie spatiale. Même les balles ont une sorte de forme ogivale. L'utilisation de telles formes dans un indicateur technique permet d'atteindre un compromis entre la sensibilité de l'indicateur et sa stabilité. Cela donne des possibilités supplémentaires lors de son application. Paramètres de l'indicateur : iType - le type de la forme ogive. iPeriod - période de l'indicateur. iFa
Cet indicateur est basé sur des formes en ogive. De telles formes sont utilisées dans l'aérodynamique et la technologie spatiale. Même les balles ont une sorte de forme ogivale. L'utilisation de telles formes dans un indicateur technique permet d'atteindre un compromis entre la sensibilité de l'indicateur et sa stabilité. Cela donne des possibilités supplémentaires lors de son application. Paramètres de l'indicateur : iType - le type de la forme ogive. iPeriod - période de l'indicateur. iFactor
Cet indicateur utilise les nombres dits "mauvais" comme coefficients de pondération. Leur contraire est les nombres "odieux", qui sont également présentés dans cet indicateur. La division des nombres en ces deux classes est associée au poids de Hamming, qui est déterminé par le nombre d'unités dans la notation binaire d'un nombre particulier. L'utilisation de ces chiffres comme facteurs de pondération donne un indicateur de suivi de tendance. De plus, les nombres odieux donnent un indicateur pl
Cet indicateur utilise les nombres dits "mauvais" comme coefficients de pondération. Leur contraire est les nombres "odieux", qui sont également présentés dans cet indicateur. La division des nombres en ces deux classes est associée au poids de Hamming, qui est déterminé par le nombre d'unités dans la notation binaire d'un nombre particulier. L'utilisation de ces chiffres comme facteurs de pondération donne un indicateur de suivi de tendance. De plus, les nombres odieux donnent un indicateur pl
L'objectif principal de cet expert en trading est de remplir les fonctions d'un stop suiveur. Il n'ouvre ni ne ferme les positions, mais définit et déplace uniquement les niveaux de prise de profit et de stop loss. Pour calculer le take profit et le stop loss, les statistiques de mouvement des prix et l'espérance morale de D. Bernoulli sont utilisées. Pour cette raison, les nouveaux niveaux fixés par l'expert offrent la meilleure option (du possible) en termes de rapport risque/récompense. Rega
L'objectif principal de cet expert en trading est de remplir les fonctions d'un stop suiveur. Il n'ouvre ni ne ferme les positions, mais définit et déplace uniquement les niveaux de prise de profit et de stop loss. Pour calculer le take profit et le stop loss, les statistiques de mouvement des prix et l'espérance morale de D. Bernoulli sont utilisées. Pour cette raison, les nouveaux niveaux fixés par l'expert offrent la meilleure option (du possible) en termes de rapport risque/récompense. Rega
Cet indicateur utilise les hauts et les bas locaux de la série de prix. Après avoir mis en évidence les extrema, leurs valeurs sont lissées. Grâce à cela, deux canaux sont construits - externe et interne. Le canal interne montre les limites si le mouvement des prix suit strictement une tendance linéaire. Le canal externe montre les limites du mouvement des prix avec une tendance logarithmique. Après avoir calculé les canaux, l'indicateur analyse le mouvement des prix réels et propose des recomm
Cet indicateur utilise les hauts et les bas locaux de la série de prix. Après avoir mis en évidence les extrema, leurs valeurs sont lissées. Grâce à cela, deux canaux sont construits - externe et interne. Le canal interne montre les limites si le mouvement des prix suit strictement une tendance linéaire. Le canal externe montre les limites du mouvement des prix avec une tendance logarithmique. Après avoir calculé les canaux, l'indicateur analyse le mouvement des prix réels et propose des recomm
La série hypergéométrique est utilisée pour calculer les coefficients de poids de ce filtre. Cette approche permet d'obtenir un lissage assez intéressant de la série temporelle. Les poids de filtre hypergéométriques ne décroissent pas aussi vite que les moyennes mobiles pondérées exponentielles et linéaires, mais plus rapidement que les moyennes mobiles lissées. Pour cette raison, le comportement de ce filtre est à bien des égards similaire au comportement des moyennes mobiles. Cependant, il pr
La série hypergéométrique est utilisée pour calculer les coefficients de poids de ce filtre. Cette approche permet d'obtenir un lissage assez intéressant de la série temporelle. Les poids de filtre hypergéométriques ne décroissent pas aussi vite que les moyennes mobiles pondérées exponentielles et linéaires, mais plus rapidement que les moyennes mobiles lissées. Pour cette raison, le comportement de ce filtre est à bien des égards similaire au comportement des moyennes mobiles. Cependant, il pr
Cet indicateur affiche les niveaux optimaux de take profit et de stop loss. Ces niveaux sont calculés sur la base de données historiques. Au premier démarrage, l'indicateur est entraîné sur l'historique. Après cela, il évalue la probabilité que le prix dépasse tel ou tel niveau à l'avenir et sélectionne les options les plus optimales pour passer des ordres stop. Par exemple, les valeurs de take profit sont sélectionnées pour que le profit soit maximum et que la probabilité que le prix atteigne
Cet indicateur affiche les niveaux optimaux de take profit et de stop loss. Ces niveaux sont calculés sur la base de données historiques. Au premier démarrage, l'indicateur est entraîné sur l'historique. Après cela, il évalue la probabilité que le prix dépasse tel ou tel niveau à l'avenir et sélectionne les options les plus optimales pour passer des ordres stop. Par exemple, les valeurs de take profit sont sélectionnées pour que le profit soit maximum et que la probabilité que le prix atteigne
Ce filtre est basé sur les polynômes de Bessel. Son principal avantage est un petit délai. Une autre caractéristique de ce filtre est sa grande sensibilité aux dernières valeurs de la série chronologique financière. Pour cette raison, l'indicateur met en évidence les mouvements de prix actifs, tout en lissant les écarts de bruit. En plus de la variante classique, les logarithmes des coefficients de Bessel ont été ajoutés à l'indicateur en tant que fonction de pondération. Dans ce cas, l'indicat
Ce filtre est basé sur les polynômes de Bessel. Son principal avantage est un petit délai. Une autre caractéristique de ce filtre est sa grande sensibilité aux dernières valeurs de la série chronologique financière. Pour cette raison, l'indicateur met en évidence les mouvements de prix actifs, tout en lissant les écarts de bruit. En plus de la variante classique, les logarithmes des coefficients de Bessel ont été ajoutés à l'indicateur en tant que fonction de pondération. Dans ce cas, l'indicat
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 temporell
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 temporell
La moyenne de Lehmer peut être considérée comme une fonction fenêtre dont les coefficients de pondération dépendent des valeurs des variables utilisées dans le calcul. Cette moyenne n'est pas linéaire car l'exponentiation est utilisée dans son calcul. Les caractéristiques de l'indicateur dépendent de deux paramètres : iPeriod - période de l'indicateur, la valeur valide est supérieure ou égale à 2 ; iPower - exposant, qui est utilisé lors du calcul des valeurs des indicateurs. La plage valid
La moyenne de Lehmer peut être considérée comme une fonction fenêtre dont les coefficients de pondération dépendent des valeurs des variables utilisées dans le calcul. Cette moyenne n'est pas linéaire car l'exponentiation est utilisée dans son calcul. Les caractéristiques de l'indicateur dépendent de deux paramètres : iPeriod - période de l'indicateur, la valeur valide est supérieure ou égale à 2 ; iPower - exposant, qui est utilisé lors du calcul des valeurs des indicateurs. La plage valide es
Le filtre de Kolmogorov-Zhurbenko peut être considéré comme une fonction de fenêtre spéciale conçue pour éliminer les fuites spectrales. Ce filtre est optimal pour lisser les séries chronologiques stochastiques (y compris financières). L'indicateur basé sur ce filtre contient les paramètres suivants : iLength - la période de la fenêtre rectangulaire d'origine utilisée pour construire le filtre. La valeur valide est comprise entre 2 et 255. iDegree - ordre de filtrage. Si iDegree=0, alors une mo
Le filtre de Kolmogorov-Zhurbenko peut être considéré comme une fonction de fenêtre spéciale conçue pour éliminer les fuites spectrales. Ce filtre est optimal pour lisser les séries chronologiques stochastiques (y compris financières). L'indicateur basé sur ce filtre contient les paramètres suivants : iLength - la période de la fenêtre rectangulaire d'origine utilisée pour construire le filtre. La valeur valide est comprise entre 2 et 255. iDegree - ordre de filtrage. Si iDegree=0, alors une mo
The trend allows you to predict the price movement and determine the main directions of the conclusion of transactions. The construction of trend lines is possible using various methods suitable for the trader's trading style. This indicator calculates the parameters of the trend movement based on the von Mises distribution. Using this distribution makes it possible to obtain stable values of the trend equation. In addition to calculating the trend, the levels of possible deviations up and dow
The trend allows you to predict the price movement and determine the main directions of the conclusion of transactions. The construction of trend lines is possible using various methods suitable for the trader's trading style. This indicator calculates the parameters of the trend movement based on the von Mises distribution. Using this distribution makes it possible to obtain stable values of the trend equation. In addition to calculating the trend, the levels of possible deviations up and do
When analyzing financial time series, researchers most often make a preliminary assumption that prices are distributed according to the normal (Gaussian) law. This approach is due to the fact that a large number of real processes can be simulated using the normal distribution. Moreover, the calculation of the parameters of this distribution presents no great difficulties. However, when applied to financial markets, normal distribution does not always work. The returns on financial instruments of
When analyzing financial time series, researchers most often make a preliminary assumption that prices are distributed according to the normal (Gaussian) law. This approach is due to the fact that a large number of real processes can be simulated using the normal distribution. Moreover, the calculation of the parameters of this distribution presents no great difficulties. However, when applied to financial markets, normal distribution does not always work. The returns on financial instruments of
The Cauchy distribution is a classic example of a fat-tailed distribution. Thick tails indicate that the probability of a random variable deviating from the central trend is very high. So, for a normal distribution, the deviation of a random variable from its mathematical expectation by 3 or more standard deviations is extremely rare (the 3 sigma rule), and for the Cauchy distribution, deviations from the center can be arbitrarily large. This property can be used to simulate price changes in th
The Cauchy distribution is a classic example of a fat-tailed distribution. Thick tails indicate that the probability of a random variable deviating from the central trend is very high. So, for a normal distribution, the deviation of a random variable from its mathematical expectation by 3 or more standard deviations is extremely rare (the 3 sigma rule), and for the Cauchy distribution, deviations from the center can be arbitrarily large. This property can be used to simulate price changes in th
Some traders are guided by trading sessions during trading. Figure 1 shows the average price swing over one week. It can be seen that trading sessions on different days differ in their duration and activity. This indicator is designed to estimate the average price movement at certain intervals within a weekly cycle. It takes into account price movements up and down separately from each other and makes it possible to determine the moments when high volatility is possible in the market. On the ch
Some traders are guided by trading sessions during trading. Figure 1 shows the average price swing over one week. It can be seen that trading sessions on different days differ in their duration and activity. This indicator is designed to estimate the average price movement at certain intervals within a weekly cycle. It takes into account price movements up and down separately from each other and makes it possible to determine the moments when high volatility is possible in the market. On the ch
The script is based on the simulation of trade transactions using a random number generator. This allows you to get completely different results, even with the same input parameters. When you run the script, a dialog box opens in which you can set the desired values for external variables. In the Trading options block, the basic parameters that are necessary for trading modeling are defined. Start Balance - sets the initial size of the trade balance. Number Trade - sets the number of trad
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The script is based on the simulation of trade transactions using a random number generator. This allows you to get completely different results, even with the same input parameters. When you run the script, a dialog box opens in which you can set the desired values for external variables. In the Trading options block, the basic parameters that are necessary for trading modeling are defined. Start Balance - sets the initial size of the trade balance. Number Trade - sets the number of trade tr
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Choosing the levels of StopLoss and TakeProfit can have a very strong impact on the overall performance of trading. In addition to the obvious parameters of a trade transaction - the size of a possible win or probable loss - the levels of StopLoss and TakeProfit also affect the expected duration of the transaction, and the profitability of trading in general. If you have already determined the optimal transaction duration using the “ AIS-ODT ” script, then you can begin to determine the paramete
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Choosing the levels of StopLoss and TakeProfit can have a very strong impact on the overall performance of trading. In addition to the obvious parameters of a trade transaction - the size of a possible win or probable loss - the levels of StopLoss and TakeProfit also affect the expected duration of the transaction, and the profitability of trading in general. If you have already determined the optimal transaction duration using the “ AIS-ODT ” script, then you can begin to determine the paramete
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This script is designed so that the trader can determine the average duration of trade transactions, at which the ratio of possible profits and losses will be optimal. First, let's look at the general approach to determining the optimal duration of trade transactions. We introduce the following variables: R - the result of the transaction; T - the time during which the transaction was open; W - the time between the closing of the previous transaction and the opening of the next one. Every tr
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This script is designed so that the trader can determine the average duration of trade transactions, at which the ratio of possible profits and losses will be optimal. First, let's look at the general approach to determining the optimal duration of trade transactions. We introduce the following variables: R - the result of the transaction; T - the time during which the transaction was open; W - the time between the closing of the previous transaction and the opening of the next one. Every t
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