AI ML Lorentzian
- Indicatori
- OMG FZE LLC
- Versione: 1.3
- Attivazioni: 5
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L’indicatore fornisce segnali chiari **senza repainting** sulle candele chiuse e offre buffer pronti all’uso.
Caratteristiche
puoi combinare RSI, WaveTrend, CCI20, ADX
Sono disponibili cinque slot — la combinazione predefinita (RSI + WT + CCI + ADX + RSI) è già ottimizzata per la maggior parte dei mercati.
Filtri (fortemente consigliato mantenerli attivi):
- Filtro di volatilità : attivo per default
- Filtro di regime di mercato : attivo per default (aiuta a evitare mercati laterali)
- Filtro ADX : opzionale
- Soglia di regime : predefinita –0.1 (negativo = leggera preferenza per evitare mercati in range)
- Fare trading con Kernel : attivo per default
- Finestra di lookback : 3–50 (predefinita 8)
- Ponderazione relativa : più alta = più adattiva, più bassa = più fluida
- Avvio regressione alla barra : predefinito 25 (evita effetti di bordo all’inizio del grafico)
Colori delle candele, etichette di previsione, offset ATR, ecc. — completamente personalizzabili
Note importanti:
Non **ridisegna (non repaint)** dopo la chiusura della candela (sia segnali che linea kernel)
I timeframe più alti spesso non dispongono di uno storico sufficiente (giornaliero/settimanale ~1000–1500 candele), quindi funziona al meglio su timeframe ≤ 4H.
Tutti i calcoli vengono eseguiti solo su **candele chiuse** : semplifica il backtesting. È sufficiente controllare il buffer con indice 1.
Indici dei buffer iCustom
Quando crei un Expert Advisor, utilizza iCustom() con i seguenti indici di buffer (non dimenticare lo shift di 1 poiché i calcoli avvengono solo su candele chiuse):
Buffer 0 : Valore della linea di regressione kernel
Buffer 2 : Direzione del trend: +1 = rialzo, -1 = ribasso
Buffer 4 : Segnale:
+1 : Acquisto (ingresso Long)
+2 : Chiudi acquisto
-1 : Vendita (ingresso Short)
-2 : Chiudi vendita
Buffer 5 : Valore grezzo della previsione ML (intero)
Esempio:
double kernel = iCustom(NULL, 0, "Lorentzian Distance Classifier", ..., 0, 1);
double direction = iCustom(..., 2, 1);
double signal = iCustom(..., 4, 1);
double prediction = iCustom(..., 5, 1);

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