AIS Predictor Color Noise MT5

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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AIS Dual Lanczos Filter
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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
AIS Predictor Color Noise
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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
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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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Indicatori
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Aleksej Poljakov
Indicatori
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AIS Probable High Low
Aleksej Poljakov
Indicatori
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