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- Pubblicati da::
- Vladimir
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- 67
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- Pubblicato:
- 2025.06.05 11:52
-
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Un modello autoregressivo (AR) (o di previsione lineare) è dato da:
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
dove:
- x[n] è il valore previsto di una serie temporale;
- x[n-p]..x[n-1] sono i valori passati noti della stessa serie;
- a[1]..a[p] sono i coefficienti del modello e p è l'ordine del modello.
I coefficienti del modello a[1]..a[p] possono essere adattati ai dati passati con diversi metodi. Questo indicatore utilizza il metodo Burg.
Gli input dell'indicatore sono:
- UseDiff - interruttore booleano per utilizzare le differenze di prezzo invece dei prezzi stessi.
- Ncoef - numero di coefficienti del modello (ordine del modello)
- Nfut - numero di barre future
- kPast - numero di barre passate in incrementi di Ncoef (deve essere >=1)
L'indicatore traccia due curve: la curva blu rappresenta le uscite del modello durante il suo adattamento, la curva rossa mostra i prezzi futuri previsti.
UseDiff=false:
UseDiff=true:
Tradotto dall’inglese da MetaQuotes Ltd.
Codice originale https://www.mql5.com/en/code/129

Pendenza della regressione lineare normalizzata alla SMA.

L'indicatore "False Breakouts.mq5" è uno strumento per MetaTrader 5 che identifica e contrassegna visivamente i punti di acquisto e vendita basati su false rotture di supporti e resistenze. Utilizza buffer per visualizzare frecce di acquisto (blu) e di vendita (rosse), nonché linee di supporto (blu) e di resistenza (rosse) e frecce aggiuntive per i top e i bottom del mercato. La logica principale dell'indicatore consiste nel rilevare i top e i bottom in base ai prezzi alti e bassi delle candele, aggiornando dinamicamente i livelli di supporto e resistenza. Quando il prezzo sfonda il supporto o la resistenza e poi rientra, l'indicatore genera rispettivamente segnali di acquisto o di vendita. Si tratta di uno strumento utile per i trader che operano strategie basate su falsi breakout.

Questo indicatore adatta un modello trigonometrico ai prezzi e lo estrapola nel futuro.

Serializzazione e deserializzazione del formato JSON