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Indicatori

Price prediction by Nearest Neighbor found by a weighted correlation coefficient - indicatore per MetaTrader 5

Pubblicati da::
Vladimir
Visualizzazioni:
66
Valutazioni:
(47)
Pubblicato:
2025.06.06 11:53
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Lo svantaggio principale del classico algoritmo Nearest Neighbor (si veda un'implementazione esemplare in https://www.mql5.com/it/code/133) è che tutti i prezzi all'interno di un pattern vengono trattati allo stesso modo. In altre parole, si presume che i prezzi più vecchi abbiano lo stesso effetto sul futuro di quelli più recenti. Per ovviare a questo inconveniente, questa versione dell'indicatore di prossimità attribuisce un peso maggiore ai prezzi più recenti durante la ricerca del pattern più vicino nel passato. Utilizza un coefficiente di correlazione ponderato, il cui peso decresce linearmente dai prezzi più recenti a quelli più vecchi all'interno di un pattern di prezzi.

L'indicatore ha i seguenti parametri di input:

  • Npast - numero di barre passate in un pattern;
  • Nfut - numero di barre future in un pattern (deve essere < Npast).

L'indicatore traccia due curve: la curva blu indica i prezzi passati del vicino più prossimo e la curva rossa indica i prezzi futuri dello stesso pattern. Il vicino più prossimo viene scalato in base alla pendenza della regressione lineare tra questo pattern e quello attuale. L'indicatore stampa anche le informazioni sulla data di inizio del pattern più vicino e sul suo coefficiente di correlazione con il pattern attuale. Ad esempio,

2010.07.09 11:37:10 Vicino più vicino - corr ponderato (EURUSD,H1) Il vicino più vicino inizia il 2003.02.21 13:00:00 e termina il 2003.03.12 00:00:00. Il suo coefficiente di correlazione con l'andamento attuale è 0,9521726745708775

Previsione del prezzo tramite il Nearest Neighbor trovato da un coefficiente di correlazione ponderata


Tradotto dall’inglese da MetaQuotes Ltd.
Codice originale https://www.mql5.com/en/code/134

Price prediction by Nearest Neighbor Price prediction by Nearest Neighbor

Questo indicatore utilizza la tecnica di clustering Nearest Neighbor, detta anche k-NN, per cercare il modello più simile nella storia e utilizzare i suoi prezzi passati come previsione dei prezzi futuri del modello attuale.

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