Aleksej Poljakov / Venditore

Questo script è progettato per valutare i pesi in varie funzioni della finestra. Un indicatore basato su queste funzioni della finestra può essere scaricato all'indirizzo   https://www.mql5.com/ru/market/product/72159 Parametri di input: iPeriod – periodo indicatore. iPeriodo >= 2 iCenter è l'indice del riferimento in cui si troverà il centro della funzione finestra. Per impostazione predefinita, questo parametro è 0: il centro della finestra coincide con il centro dell'indicatore. Con 1 <= iCe

The script is based on the simulation of trade transactions using a random number generator. This allows you to get completely different results, even with the same input parameters. When you run the script, a dialog box opens in which you can set the desired values ​​for external variables. In the  Trading options  block, the basic parameters that are necessary for trading modeling are defined. Start Balance  - sets the initial size of the trade balance. Number Trade  - sets the number of trad

This script is designed so that the trader can determine the average duration of trade transactions, at which the ratio of possible profits and losses will be optimal. First, let's look at the general approach to determining the optimal duration of trade transactions. We introduce the following variables: R   - the result of the transaction; T   - the time during which the transaction was open; W  - the time between the closing of the previous transaction and the opening of the next one. Every t

Choosing the levels of StopLoss and TakeProfit can have a very strong impact on the overall performance of trading. In addition to the obvious parameters of a trade transaction - the size of a possible win or probable loss - the levels of StopLoss and TakeProfit also affect the expected duration of the transaction, and the profitability of trading in general. If you have already determined the optimal transaction duration using the “ AIS-ODT ” script, then you can begin to determine the paramete

The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF MT5 indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative valu

The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.

This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level. How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cata

The script is based on the simulation of trade transactions using a random number generator. This allows you to get completely different results, even with the same input parameters. When you run the script, a dialog box opens in which you can set the desired values ​​for external variables. In the Trading options block, the basic parameters that are necessary for trading modeling are defined. Start Balance - sets the initial size of the trade balance. Number Trade - sets the number of trade tr

Questo script è progettato per valutare i pesi in varie funzioni della finestra. Un indicatore basato su queste funzioni della finestra può essere scaricato all'indirizzo https://www.mql5.com/ru/market/product/72160 Parametri di input: iPeriod – periodo indicatore. iPeriodo >= 2 iCenter è l'indice del riferimento in cui si troverà il centro della funzione finestra. Per impostazione predefinita, questo parametro è 0: il centro della finestra coincide con il centro dell'indicatore. Con 1 <= iCent

Choosing the levels of StopLoss and TakeProfit can have a very strong impact on the overall performance of trading. In addition to the obvious parameters of a trade transaction - the size of a possible win or probable loss - the levels of StopLoss and TakeProfit also affect the expected duration of the transaction, and the profitability of trading in general. If you have already determined the optimal transaction duration using the “ AIS-ODT ” script, then you can begin to determine the paramete

The script analyzes the history of quotes and gives recommendations on the minimum deposit. The calculations take into account the variability of prices and the standard deviation. Margin requirements for the instrument are also taken into account. The result of the script is the minimum recommended deposit for trading the given currency pair.

This script is designed so that the trader can determine the average duration of trade transactions, at which the ratio of possible profits and losses will be optimal. First, let's look at the general approach to determining the optimal duration of trade transactions. We introduce the following variables: R   - the result of the transaction; T   - the time during which the transaction was open; W - the time between the closing of the previous transaction and the opening of the next one. Every tr

The script allows selecting the required 'Filter level' value of the AIS-MTF indicator. Run the script on the required chart and selected timeframe. Once its operation is complete, the HPS.csv file will be created in the Files folder. Open the file. You will see three columns. The 'Filter lvl' column represents the value of the 'Filter level' for the AIS-MTF indicator. Am. dev. - degree and direction of the indicator's deviation from the price level (sorted in ascending order). Negative values i

L'indicatore AIS Correct Averages consente di impostare l'inizio di un movimento di tendenza nel mercato. Un'altra importante qualità dell'indicatore è un chiaro segnale della fine del trend. L'indicatore non viene ridisegnato o ricalcolato. Valori visualizzati h_AE - limite superiore del canale AE l_AE - limite inferiore del canale AE h_EC - Valore previsto alto per la barra corrente l_EC - Valore previsto basso per la barra corrente Segnali quando si lavora con l'indicatore Il segnale pr

L'indicatore della media mobile ponderata AIS calcola una media mobile ponderata e consente di determinare l'inizio di un movimento di mercato di tendenza. I coefficienti di peso sono calcolati tenendo conto delle caratteristiche specifiche di ciascuna barra. Ciò ti consente di filtrare i movimenti casuali del mercato. Il segnale principale che conferma l'inizio di una tendenza è un cambiamento nella direzione delle linee dell'indicatore e il prezzo che attraversa le linee dell'indicatore. W

L'indicatore di fattibilità del grado avanzato AIS è progettato per prevedere i livelli che il prezzo potrebbe raggiungere in futuro. Il suo compito è analizzare le ultime tre barre e costruire una previsione basata su queste. L'indicatore può essere utilizzato su qualsiasi intervallo di tempo e qualsiasi coppia di valute. Con l'aiuto delle impostazioni, puoi ottenere la qualità desiderata della previsione. Profondità di previsione: imposta la profondità di previsione desiderata in barre. Si c

The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement. Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mov

This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average. Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values a

The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore

This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.

Questo indicatore implementa un semplice processo di smoothing lineare. Uno degli svantaggi del livellamento esponenziale è il rapido decadimento del segnale. Ciò rende impossibile tracciare completamente le tendenze a lungo termine nella fascia di prezzo. Il livellamento lineare consente di ottimizzare il filtraggio del segnale in modo più accurato e preciso. L'indicatore si configura selezionando i parametri: LP: questo parametro consente di selezionare il periodo di livellamento. Maggiore

This script allows selecting the TakeProfit and StopLoss levels. It analyzes the history data, and then calculates the probability of reaching a given price level. How the script works Suppose you have a trading strategy and you want to select the TakeProfit and StopLoss levels. Run the script and set the parameter: Number of Bars - the average position holding time in bars. Once the script operation is complete, the AIS-PPL.csv file will be created in the Files folder in the terminal data cata

Этот индикатор представляет гибридный фильтр основанный на совместном использовании медианы и скользящей средней. Использование медианы позволяет отфильтровывать аномальные выбросы и случайные импульсы в значениях ценового ряда. При этом на трендовую составляющую медианный фильтр не действует, оставляя ее без изменений. Так как медианный фильтр является нелинейным, то для сглаживания его значений используется скользящая средняя. Такой подход позволяет более точно выделять не только тренд, но и п

This indicator is a combination of two modified Lanczos filters. The first filter serves to extrapolate the price. Based on past values, he predicts a possible price movement within the current bar. That is, it shows what the price would be if the past trends remained unchanged. The second filter for smoothing and averaging prices within the window, determined by the level of the filter. Thanks to the selection of weights, this filter is most actively responding to the periodic component that is

Let's look at the nature of price changes in the Forex market, not paying attention to the reasons why these changes occur. This approach will allow us to identify the main factors affecting the price movement. For example, let's take the opening prices of bars on the EUR-USD currency pair and the H1 timeframe. For these prices, we construct the Lameray diagram (Figure 1). In this diagram, it can be seen that the price movement basically occurs according to a linear equation. To determine the pa

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

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

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

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

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

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

This indicator allows you to determine the likelihood that the price will reach one or another level. Its algorithm is quite simple and is based on the use of statistical data on the price levels of a particular currency pair. Thanks to the collected historical data, it is possible to determine the extent to which the price will change during the current bar. Despite its simplicity, this indicator can provide invaluable assistance in trading. So, with its help it is possible to determine TakePr

Stable distributions can be used to smooth financial series. Since a fairly deep history can be used to calculate the distribution parameters, such smoothing may in some cases be even more effective than other methods. The figure shows an example of the distribution of the opening prices of the currency pair " EUR-USD " on the time frame H1 for ten years (figure 1). Looks fascinating, doesn't it? The main idea behind this indicator is to determine the parameters of a stable distribution based

When making trading decisions, it is useful to rely not only on historical data, but also on the current market situation. In order to make it more convenient to monitor current trends in market movement, you can use the AIS Current Price Filter  indicator. This indicator takes into account only the most significant price changes in one direction or another. Thanks to this, it is possible to predict short-term trends in the near future - no matter how the current market situation develops, soon

When analyzing financial time series, researchers most often make a preliminary assumption that prices are distributed according to the normal (Gaussian) law. This approach is due to the fact that a large number of real processes can be simulated using the normal distribution. Moreover, the calculation of the parameters of this distribution presents no great difficulties. However, when applied to financial markets, normal distribution does not always work. The returns on financial instruments of

The Cauchy distribution is a classic example of a fat-tailed distribution. Thick tails indicate that the probability of a random variable deviating from the central trend is very high. So, for a normal distribution, the deviation of a random variable from its mathematical expectation by 3 or more standard deviations is extremely rare (the 3 sigma rule), and for the Cauchy distribution, deviations from the center can be arbitrarily large. This property can be used to simulate price changes in th

The trend allows you to predict the price movement and determine the main directions of the conclusion of transactions. The construction of trend lines is possible using various methods suitable for the trader's trading style. This indicator calculates the parameters of the trend movement based on the von Mises distribution. Using this distribution makes it possible to obtain stable values ​​of the trend equation. In addition to calculating the trend, the levels of possible deviations up and do

The arithmetic mean or median can be used to determine the measure of the central trend of a time series. Both methods have some disadvantages. The arithmetic mean is calculated by the Simple Moving Average indicator. It is sensitive to emissions and noise. The median behaves more steadily, but there is a loss of information at the boundaries of the interval. In order to reduce these disadvantages, pseudo-median signal filtering can be used. To do this, take the median of a small length and rec

Some traders are guided by trading sessions during trading. Figure 1 shows the average price swing over one week. It can be seen that trading sessions on different days differ in their duration and activity. This indicator is designed to estimate the average price movement at certain intervals within a weekly cycle. It takes into account price movements up and down separately from each other and makes it possible to determine the moments when high volatility is possible in the market. On the ch

È possibile utilizzare varie funzioni della finestra per smussare le serie temporali. Le funzioni della finestra possono essere molto diverse l'una dall'altra nelle loro caratteristiche: il livello di attenuazione, soppressione del rumore, ecc. Questo indicatore consente di implementare le funzioni della finestra principale e di valutarne l'andamento su serie temporali finanziarie. Parametri dell'indicatore: iPeriod   – periodo indicatore. iPeriodo >= 2 iCenter   è l'indice del riferimento in c

Il filtro Kolmogorov-Zhurbenko può essere considerato come una speciale funzione di finestra progettata per eliminare le perdite spettrali. Questo filtro è ottimale per uniformare le serie storiche stocastiche (incluse quelle finanziarie). L'indicatore basato su questo filtro contiene i seguenti parametri: iLength - il periodo della finestra rettangolare originale utilizzata per costruire il filtro. Il valore valido è 2 - 255. iDegree - ordine del filtro. Se iDegree=0, si otterrà una media mobi

La media di Lehmer può essere considerata come una funzione finestra, i cui coefficienti di peso dipendono dai valori delle variabili utilizzate nel calcolo. Questa media non è lineare perché nel suo calcolo viene utilizzata l'esponenziazione. Le caratteristiche dell'indicatore dipendono da due parametri: iPeriod - periodo dell'indicatore, il valore valido è maggiore o uguale a 2; iPower - esponente, che viene utilizzato durante il calcolo dei valori dell'indicatore. L'intervallo valido è compr

Questo indicatore si basa sulla trasformata discreta di Hartley. L'utilizzo di questa trasformazione consente di applicare approcci diversi durante l'elaborazione di serie temporali finanziarie. Una caratteristica distintiva di questo indicatore è che le sue letture si riferiscono non a un punto del grafico, ma a tutti i punti del periodo dell'indicatore. Durante l'elaborazione di una serie storica, l'indicatore consente di selezionare vari elementi della serie storica. La prima possibilità di

Questo filtro si basa sui polinomi di Bessel. Il suo principale vantaggio è un piccolo ritardo. Un'altra caratteristica di questo filtro è la sua elevata sensibilità agli ultimi valori delle serie temporali finanziarie. Per questo motivo, l'indicatore evidenzia i movimenti di prezzo attivi, attenuando le deviazioni del rumore. Oltre alla variante classica, all'indicatore sono stati aggiunti come funzione di ponderazione i logaritmi dei coefficienti di Bessel. In questo caso, l'indicatore risult

Questo indicatore mostra i livelli ottimali di take profit e stop loss. Questi livelli sono calcolati sulla base di dati storici. Al primo avvio, l'indicatore viene addestrato sulla cronologia. Dopodiché, valuta la probabilità che il prezzo superi questo o quel livello in futuro e seleziona le opzioni più ottimali per piazzare ordini stop. Ad esempio, i valori di take profit sono selezionati in modo che il profitto sia massimo e la probabilità che il prezzo raggiunga il suo livello sia la più a

La serie ipergeometrica viene utilizzata per calcolare i coefficienti di peso di questo filtro. Questo approccio consente di ottenere un livellamento piuttosto interessante delle serie temporali. I pesi del filtro ipergeometrico non decadono velocemente come le medie mobili ponderate esponenziali e lineari, ma più velocemente delle medie mobili uniformi. Per questo motivo, il comportamento di questo filtro è per molti versi simile al comportamento delle medie mobili. Tuttavia, ha diversi vantag

Questo indicatore utilizza massimi e minimi locali delle serie di prezzi. Dopo aver evidenziato gli estremi, i loro valori vengono smussati. Grazie a ciò, vengono costruiti due canali: esterno e interno. Il canale interno mostra i limiti se il movimento del prezzo segue rigorosamente un andamento lineare. Il canale esterno mostra i confini per il movimento dei prezzi con un andamento logaritmico. Dopo aver calcolato i canali, l'indicatore analizza il movimento del prezzo reale e offre consigli

Lo scopo principale di questo esperto di trading è supportare le posizioni aperte utilizzando uno stop dinamico. L'esperto può monitorare le posizioni aperte sia manualmente che da altri consulenti. Il calcolo dei livelli di stop-loss e take-profit si basa sulle relazioni statistiche nelle variazioni di prezzo sul mercato. Grazie a questo, il consulente sceglie il miglior rapporto tra profitto e rischio. Alla prima occasione, l'esperto sposta la posizione in pareggio, dopodiché inizia a seguire

Questo indicatore utilizza i cosiddetti numeri "malvagi" come coefficienti di peso. Il loro opposto sono i numeri "odiosi", presentati anche in questo indicatore. La divisione dei numeri in queste due classi è associata al peso di Hamming, che è determinato dal numero di unità nella notazione binaria di un determinato numero. Utilizzando questi numeri come fattori di ponderazione si ottiene un indicatore di tendenza. Inoltre, i numeri odiosi forniscono un indicatore più sensibile e i numeri mal

Questo indicatore si basa su forme ogiva. Tali forme sono utilizzate nell'aerodinamica e nella tecnologia spaziale. Anche i proiettili hanno una sorta di forma ogivale. L'uso di tali moduli in un indicatore tecnico consente di raggiungere un compromesso tra la sensibilità dell'indicatore e la sua stabilità. Ciò offre ulteriori possibilità alla sua applicazione. Parametri dell'indicatore: iType - il tipo della forma ogiva. iPeriod - periodo indicatore. iFactor è un parametro aggiuntivo utilizzat

Una delle sequenze numeriche è chiamata "Sequenza di incendi boschivi". È stata riconosciuta come una delle nuove sequenze più belle. La sua caratteristica principale è che questa sequenza evita andamenti lineari, anche quelli più brevi. È questa proprietà che ha costituito la base di questo indicatore. Quando si analizza una serie temporale finanziaria, questo indicatore cerca di rifiutare tutte le possibili opzioni di tendenza. E solo se fallisce, riconosce la presenza di una tendenza e dà il

Questo indicatore è progettato per determinare l'ora della maggiore attività di trading in un giorno. Dopo questo calcolo, l'indicatore crea i livelli di trading più significativi. Il confronto di questi livelli con l'effettiva azione dei prezzi può fornire informazioni sulla forza e sulla direzione delle tendenze del mercato. Caratteristiche dell'indicatore Il periodo di tempo deve essere inferiore a D1. Tempi consigliati: M15, M30 e H1. I tempi sopra H1 possono dare un quadro molto approssim

Questo indicatore è progettato principalmente per il trading manuale. Analizza i recenti movimenti di prezzo e li elabora utilizzando il proprio algoritmo. Sulla base di questa analisi, l'indicatore calcola i livelli di prezzo più importanti. Questi livelli dividono i valori di prezzo in tre zone: acquisto, vendita e neutrale. Le nuove posizioni dovrebbero essere aperte solo se il prezzo si trova nella zona corrispondente. Se il prezzo si trova nella zona neutrale, si dovrebbe considerare la ch

L'indicatore AIS Correct Averages consente di impostare l'inizio di un movimento di tendenza nel mercato. Un'altra importante qualità dell'indicatore è un chiaro segnale della fine del trend. L'indicatore non viene ridisegnato o ricalcolato. Valori visualizzati h_AE - limite superiore del canale AE l_AE - limite inferiore del canale AE h_EC - Valore previsto alto per la barra corrente l_EC - Valore previsto basso per la barra corrente Segnali quando si lavora con l'indicatore Il segnale pr

L'indicatore della media mobile ponderata AIS calcola una media mobile ponderata e consente di determinare l'inizio di un movimento di mercato di tendenza. I coefficienti di peso sono calcolati tenendo conto delle caratteristiche specifiche di ciascuna barra. Ciò ti consente di filtrare i movimenti casuali del mercato. Il segnale principale che conferma l'inizio di una tendenza è un cambiamento nella direzione delle linee dell'indicatore e il prezzo che attraversa le linee dell'indicatore. W

L'indicatore di fattibilità del grado avanzato AIS è progettato per prevedere i livelli che il prezzo potrebbe raggiungere in futuro. Il suo compito è analizzare le ultime tre barre e costruire una previsione basata su queste. L'indicatore può essere utilizzato su qualsiasi intervallo di tempo e qualsiasi coppia di valute. Con l'aiuto delle impostazioni, puoi ottenere la qualità desiderata della previsione. Profondità di previsione: imposta la profondità di previsione desiderata in barre. Si c

The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement. Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mov

This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average. Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values a

The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore

This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.

Questo indicatore implementa un semplice processo di smoothing lineare. Uno degli svantaggi del livellamento esponenziale è il rapido decadimento del segnale. Ciò rende impossibile tracciare completamente le tendenze a lungo termine nella fascia di prezzo. Il livellamento lineare consente di ottimizzare il filtraggio del segnale in modo più accurato e preciso. L'indicatore si configura selezionando i parametri: LP: questo parametro consente di selezionare il periodo di livellamento. Maggiore

This indicator is a sequential hybrid filter based on a combination of median and moving average properties. Using the median allows filtering out abnormal outliers and random impulses in the values ​​of the price series. At the same time, the median filter does not act on the trend in price movement, leaving it unchanged. Since the median filter is non-linear, averaging using a simple moving average is used to smooth its values. This approach allows us to more accurately identify not only the

This indicator is a combination of two modified Lanczos filters. The first filter serves to extrapolate the price. Based on past values, he predicts a possible price movement within the current bar. That is, it shows what the price would be if the past trends remained unchanged. The second filter for smoothing and averaging prices within the window, determined by the level of the filter. Thanks to the selection of weights, this filter is most actively responding to the periodic component that is

Let's look at the nature of price changes in the Forex market, not paying attention to the reasons why these changes occur. This approach will allow us to identify the main factors affecting the price movement. For example, let's take the opening prices of bars on the EUR-USD currency pair and the H1 timeframe. For these prices, we construct the Lameray diagram (Figure 1). In this diagram, it can be seen that the price movement basically occurs according to a linear equation. To determine the pa

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

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

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

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

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

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

This indicator allows you to determine the likelihood that the price will reach one or another level. Its algorithm is quite simple and is based on the use of statistical data on the price levels of a particular currency pair. Thanks to the collected historical data, it is possible to determine the extent to which the price will change during the current bar. Despite its simplicity, this indicator can provide invaluable assistance in trading. So, with its help it is possible to determine TakePr

Stable distributions can be used to smooth financial series. Since a fairly deep history can be used to calculate the distribution parameters, such smoothing may in some cases be even more effective than other methods. The figure shows an example of the distribution of the opening prices of the currency pair " EUR-USD " on the time frame   H1   for ten years (figure 1). Looks fascinating, doesn't it? The main idea behind this indicator is to determine the parameters of a stable distribution b

When making trading decisions, it is useful to rely not only on historical data, but also on the current market situation. In order to make it more convenient to monitor current trends in market movement, you can use the   AIS Current Price Filter  indicator. This indicator takes into account only the most significant price changes in one direction or another. Thanks to this, it is possible to predict short-term trends in the near future - no matter how the current market situation develops, so

When analyzing financial time series, researchers most often make a preliminary assumption that prices are distributed according to the normal (Gaussian) law. This approach is due to the fact that a large number of real processes can be simulated using the normal distribution. Moreover, the calculation of the parameters of this distribution presents no great difficulties. However, when applied to financial markets, normal distribution does not always work. The returns on financial instruments of

The Cauchy distribution is a classic example of a fat-tailed distribution. Thick tails indicate that the probability of a random variable deviating from the central trend is very high. So, for a normal distribution, the deviation of a random variable from its mathematical expectation by 3 or more standard deviations is extremely rare (the 3 sigma rule), and for the Cauchy distribution, deviations from the center can be arbitrarily large. This property can be used to simulate price changes in th

The trend allows you to predict the price movement and determine the main directions of the conclusion of transactions. The construction of trend lines is possible using various methods suitable for the trader's trading style. This indicator calculates the parameters of the trend movement based on the von Mises distribution. Using this distribution makes it possible to obtain stable values ​​of the trend equation. In addition to calculating the trend, the levels of possible deviations up and dow

The arithmetic mean or median can be used to determine the measure of the central trend of a time series. Both methods have some disadvantages. The arithmetic mean is calculated by the Simple Moving Average indicator. It is sensitive to emissions and noise. The median behaves more steadily, but there is a loss of information at the boundaries of the interval. In order to reduce these disadvantages, pseudo-median signal filtering can be used. To do this, take the median of a small length and rec

Some traders are guided by trading sessions during trading. Figure 1 shows the average price swing over one week. It can be seen that trading sessions on different days differ in their duration and activity. This indicator is designed to estimate the average price movement at certain intervals within a weekly cycle. It takes into account price movements up and down separately from each other and makes it possible to determine the moments when high volatility is possible in the market. On the ch

È possibile utilizzare varie funzioni della finestra per smussare le serie temporali. Le funzioni della finestra possono essere molto diverse l'una dall'altra nelle loro caratteristiche: il livello di attenuazione, soppressione del rumore, ecc. Questo indicatore consente di implementare le funzioni della finestra principale e di valutarne l'andamento su serie temporali finanziarie. Parametri dell'indicatore: iPeriod   – periodo indicatore. iPeriodo >= 2 iCenter   è l'indice del riferimento in c

Il filtro Kolmogorov-Zhurbenko può essere considerato come una speciale funzione di finestra progettata per eliminare le perdite spettrali. Questo filtro è ottimale per uniformare le serie storiche stocastiche (incluse quelle finanziarie). L'indicatore basato su questo filtro contiene i seguenti parametri: iLength - il periodo della finestra rettangolare originale utilizzata per costruire il filtro. Il valore valido è 2 - 255. iDegree - ordine del filtro. Se iDegree=0, si otterrà una media mobi

La media di Lehmer può essere considerata come una funzione finestra, i cui coefficienti di peso dipendono dai valori delle variabili utilizzate nel calcolo. Questa media non è lineare perché nel suo calcolo viene utilizzata l'esponenziazione. Le caratteristiche dell'indicatore dipendono da due parametri: iPeriod   - periodo dell'indicatore, il valore valido è maggiore o uguale a 2; iPower   - esponente, che viene utilizzato durante il calcolo dei valori dell'indicatore. L'intervallo valido è c

Questo indicatore si basa sulla trasformata discreta di Hartley. L'utilizzo di questa trasformazione consente di applicare approcci diversi durante l'elaborazione di serie temporali finanziarie. Una caratteristica distintiva di questo indicatore è che le sue letture si riferiscono non a un punto del grafico, ma a tutti i punti del periodo dell'indicatore. Durante l'elaborazione di una serie storica, l'indicatore consente di selezionare vari elementi della serie storica. La prima possibilità di

Questo filtro si basa sui polinomi di Bessel. Il suo principale vantaggio è un piccolo ritardo. Un'altra caratteristica di questo filtro è la sua elevata sensibilità agli ultimi valori delle serie temporali finanziarie. Per questo motivo, l'indicatore evidenzia i movimenti di prezzo attivi, attenuando le deviazioni del rumore. Oltre alla variante classica, all'indicatore sono stati aggiunti come funzione di ponderazione i logaritmi dei coefficienti di Bessel. In questo caso, l'indicatore risult

Questo indicatore mostra i livelli ottimali di take profit e stop loss. Questi livelli sono calcolati sulla base di dati storici. Al primo avvio, l'indicatore viene addestrato sulla cronologia. Dopodiché, valuta la probabilità che il prezzo superi questo o quel livello in futuro e seleziona le opzioni più ottimali per piazzare ordini stop. Ad esempio, i valori di take profit sono selezionati in modo che il profitto sia massimo e la probabilità che il prezzo raggiunga il suo livello sia la più a

La serie ipergeometrica viene utilizzata per calcolare i coefficienti di peso di questo filtro. Questo approccio consente di ottenere un livellamento piuttosto interessante delle serie temporali. I pesi del filtro ipergeometrico non decadono velocemente come le medie mobili ponderate esponenziali e lineari, ma più velocemente delle medie mobili uniformi. Per questo motivo, il comportamento di questo filtro è per molti versi simile al comportamento delle medie mobili. Tuttavia, ha diversi vantag

Questo indicatore utilizza massimi e minimi locali delle serie di prezzi. Dopo aver evidenziato gli estremi, i loro valori vengono smussati. Grazie a ciò, vengono costruiti due canali: esterno e interno. Il canale interno mostra i limiti se il movimento del prezzo segue rigorosamente un andamento lineare. Il canale esterno mostra i confini per il movimento dei prezzi con un andamento logaritmico. Dopo aver calcolato i canali, l'indicatore analizza il movimento del prezzo reale e offre consigli

Lo scopo principale di questo esperto di trading è supportare le posizioni aperte utilizzando uno stop dinamico. L'esperto può monitorare le posizioni aperte sia manualmente che da altri consulenti. Il calcolo dei livelli di stop-loss e take-profit si basa sulle relazioni statistiche nelle variazioni di prezzo sul mercato. Grazie a questo, il consulente sceglie il miglior rapporto tra profitto e rischio. Alla prima occasione, l'esperto sposta la posizione in pareggio, dopodiché inizia a seguire

Questo indicatore utilizza i cosiddetti numeri "malvagi" come coefficienti di peso. Il loro opposto sono i numeri "odiosi", presentati anche in questo indicatore. La divisione dei numeri in queste due classi è associata al peso di Hamming, che è determinato dal numero di unità nella notazione binaria di un determinato numero. Utilizzando questi numeri come fattori di ponderazione si ottiene un indicatore di tendenza. Inoltre, i numeri odiosi forniscono un indicatore più sensibile e i numeri mal

Questo indicatore si basa su forme ogiva. Tali forme sono utilizzate nell'aerodinamica e nella tecnologia spaziale. Anche i proiettili hanno una sorta di forma ogivale. L'uso di tali moduli in un indicatore tecnico consente di raggiungere un compromesso tra la sensibilità dell'indicatore e la sua stabilità. Ciò offre ulteriori possibilità alla sua applicazione. Parametri dell'indicatore: iType   - il tipo della forma ogiva. iPeriod   - periodo indicatore. iFactor   è un parametro aggiuntivo uti

Una delle sequenze numeriche è chiamata "Sequenza di incendi boschivi". È stata riconosciuta come una delle nuove sequenze più belle. La sua caratteristica principale è che questa sequenza evita andamenti lineari, anche quelli più brevi. È questa proprietà che ha costituito la base di questo indicatore. Quando si analizza una serie temporale finanziaria, questo indicatore cerca di rifiutare tutte le possibili opzioni di tendenza. E solo se fallisce, riconosce la presenza di una tendenza e dà il

Questo indicatore è progettato per determinare l'ora della maggiore attività di trading in un giorno. Dopo questo calcolo, l'indicatore crea i livelli di trading più significativi. Il confronto di questi livelli con l'effettiva azione dei prezzi può fornire informazioni sulla forza e sulla direzione delle tendenze del mercato. Caratteristiche dell'indicatore Il periodo di tempo deve essere inferiore a D1. Tempi consigliati: M15, M30 e H1. I tempi sopra H1 possono dare un quadro molto approssim

Questo indicatore è progettato principalmente per il trading manuale. Analizza i recenti movimenti di prezzo e li elabora utilizzando il proprio algoritmo. Sulla base di questa analisi, l'indicatore calcola i livelli di prezzo più importanti. Questi livelli dividono i valori di prezzo in tre zone: acquisto, vendita e neutrale. Le nuove posizioni dovrebbero essere aperte solo se il prezzo si trova nella zona corrispondente. Se il prezzo si trova nella zona neutrale, si dovrebbe considerare la ch