AIS Predictor Color Noise

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 stable results;
and, finally, the noise variability allows us to hope that the forecasting system will be quite sensitive and its response to price changes will be quite fast.
As a result, we got an indicator that, despite all the simplifications, is able to accurately predict the channel in which the price will move. The main advantage of this indicator is its high speed and ease of learning. The main disadvantage is that the indicator cannot choose the most significant factors for forecasting.
  • LH is a parameter that sets the length of historical data by which the forecast is made. Its allowed value is 0 - 255, while the number of bars that the indicator processes is more than one unit than specified by this parameter. 
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BUY INDICATOR AND GET EA FOR FREE AS A BONUS + SOME OTHER GIFTS! ITALO TREND INDICATOR  is the best trend indicator on the market, the Indicator works on all time-frames and assets, indicator built after 7 years of experience on forex and many other markets. You know many trend indicators around the internet are not complete, does not help, and it's difficult to trade, but the Italo Trend Indicator is different , the Italo Trend Indicator shows the signal to buy or sell, to confirm the signal t
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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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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
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Aleksej Poljakov
Indicatori
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AIS Smoothing Stable Distribution
Aleksej Poljakov
Indicatori
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