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今回は、この指標のロジックそのものに影響を与えるCCIの追加変更について説明します。さらに、これをメインチャートウィンドウで確認できるようになります。
この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。
テクニカルインジケーターでこのようなフォームを使用すると、インジケーターの感度と安定性の間の妥協点を見つけることができます。それはそのアプリケーションで追加の可能性を与えます。 インジケーターパラメーター： iType -ogiveフォームのタイプ。 iPeriod -インジケーター期間。 iFactor は、放物線および指数形式で使用される追加のパラメーターです。有効な値は0〜255です。iFactor= 0の場合、インジケーターは単純な移動平均に縮退します。 iChannel -価格が変動する上位および下位チャネルを構築できるようにするパラメーター。有効な値は-128〜127です。値が正の場合は上部チャネルが描画され、値が負の場合は下部チャネルが描画されます。 これらのパラメーターを組み合わせることにより、さまざまな結果を得ることができます。このインジケーターは、市場のトレンド価格の動きを追跡するために使用できます。チャネルを構築することにより、価格が移動できる最も近いターゲットを取得できます。チャネル境界値は、利益を取り、損失を止めるために使用できます。
このインジケーターは、ogiveの形状に基づいています。このような形状は、航空力学および宇宙技術で使用されます。弾丸でさえ、ある種のオギバルの形をしています。 テクニカルインジケーターでこのようなフォームを使用すると、インジケーターの感度と安定性の間の妥協点を見つけることができます。それはそのアプリケーションで追加の可能性を与えます。 インジケーターパラメーター： iType -ogiveフォームのタイプ。 iPeriod -インジケーター期間。 iFactor は、放物線および指数形式で使用される追加のパラメーターです。有効な値は0〜255です。iFactor= 0の場合、インジケーターは単純な移動平均に縮退します。 iChannel -価格が変動する上位および下位チャネルを構築できるようにするパラメーター。有効な値は-128〜127です。値が正の場合は上部チャネルが描画され、値が負の場合は下部チャネルが描画されます。
この指標は、いわゆる「悪」の数値を重み係数として使用します。それらの反対は「いやらしい」数字であり、これもこのインジケーターに表示されます。これらの2つのクラスへの数値の分割は、特定の数値のバイナリ表記の単位数によって決定されるハミングの重みに関連付けられています。 これらの数値を重み係数として使用すると、トレンド追跡インジケーターが得られます。さらに、いやらしい数字はより敏感な指標を与え、邪悪な数字は保守的な指標を与えます。それらの違いはそれほど大きくはなく、市場での急激な価格変動によってのみ顕著になります。このインジケーターの使用は、新しいトレンドの開始を判断するのに役立ちます。これにより、位置を開く瞬間をより正確に決定することが可能になります。 インジケーターパラメーター： Type numbers -番号タイプの選択、EvilまたはOdious; iPeriod -インジケーター期間。インジケーターの感度は、このパラメーターによって異なります。小さいほど、価格の変化や市場動向の変化に対する感度が高くなります。 インジケーターの動作例を図に示します。
この指標は、いわゆる「悪」の数値を重み係数として使用します。それらの反対は「いやらしい」数字であり、これもこのインジケーターに表示されます。これらの2つのクラスへの数値の分割は、特定の数値のバイナリ表記の単位数によって決定されるハミングの重みに関連付けられています。 これらの数値を重み係数として使用すると、トレンド追跡インジケーターが得られます。さらに、いやらしい数字はより敏感な指標を与え、邪悪な数字は保守的な指標を与えます。それらの違いはそれほど大きくはなく、市場での急激な価格変動によってのみ顕著になります。このインジケーターの使用は、新しいトレンドの開始を判断するのに役立ちます。これにより、位置を開く瞬間をより正確に決定することが可能になります。 インジケーターパラメーター： Type numbers -番号タイプの選択、EvilまたはOdious; iPeriod -インジケーター期間。インジケーターの感度は、このパラメーターによって異なります。小さいほど、価格の変化や市場動向の変化に対する感度が高くなります。 インジケーターの動作例を図に示します。
このトレーディングエキスパートの主な目的は、トレーリングストップの機能を実行することです。ポジションをオープンまたはクローズするのではなく、セットとムーブだけが利益を取り、損失レベルを停止します。テイクプロフィットとストップロスを計算するために、価格変動の統計とD.ベルヌーイの道徳的期待が使用されます。このため、専門家によって設定された新しいレベルは、リスク/報酬の比率に関して（可能な限り）最良のオプションを提供します。トレーディングロボットのパラメータを見てみましょう。 Tracked Symbols -EAによって追跡される通貨ペア。興味のある文字をすべてコンマで区切って入力してください。例：EURUSD、GBPUSD、USDCHF。このフィールドを空のままにすると、アドバイザーはそれがインストールされているシンボルに対してのみ機能します。起動すると、ロボットは監視対象のシンボルを端末の[エキスパート]タブに表示します。 Estimated Timeframe
このトレーディングエキスパートの主な目的は、トレーリングストップの機能を実行することです。ポジションをオープンまたはクローズするのではなく、セットとムーブだけが利益を取り、損失レベルを停止します。テイクプロフィットとストップロスを計算するために、価格変動の統計とD.ベルヌーイの道徳的期待が使用されます。このため、専門家によって設定された新しいレベルは、リスク/報酬の比率に関して（可能な限り）最良のオプションを提供します。トレーディングロボットのパラメータを見てみましょう。 Tracked Symbols -EAによって追跡される通貨ペア。興味のある文字をすべてコンマで区切って入力してください。例：EURUSD、GBPUSD、USDCHF。このフィールドを空のままにすると、アドバイザーはそれがインストールされているシンボルに対してのみ機能します。起動すると、ロボットは監視対象のシンボルを端末の[エキスパート]タブに表示します。 Estimated Timeframe
この指標は、価格系列のローカルの高値と安値を使用します。極値を強調表示した後、それらの値は平滑化されます。このおかげで、外部と内部の2つのチャネルが構築されます。価格変動が厳密に線形トレンドに従う場合、内部チャネルは制限を示します。外側のチャネルは、対数トレンドの価格変動の境界を示しています。
この指標は、価格系列のローカルの高値と安値を使用します。極値を強調表示した後、それらの値は平滑化されます。このおかげで、外部と内部の2つのチャネルが構築されます。価格変動が厳密に線形トレンドに従う場合、内部チャネルは制限を示します。外側のチャネルは、対数トレンドの価格変動の境界を示しています。
ハイパージオメトリックシリーズは、このフィルターの重み係数を計算するために使用されます。このアプローチにより、時系列のかなり興味深い平滑化を得ることができます。 超幾何フィルターの重みは、指数関数的および線形加重移動平均ほど速く減衰しませんが、平滑化された移動平均よりも速く減衰します。このため、このフィルターの動作は、移動平均の動作と多くの点で似ています。ただし、いくつかの利点があります。その遅れは移動平均のそれよりはるかに小さいです。しかし同時に、指数移動平均よりもはるかに多くの情報を保持します。このため、超幾何フィルターは、財務時系列の傾向と周期的コンポーネントをより適切に強調できます。したがって、この指標は、さまざまなタイプの移動平均を使用する取引戦略で使用できます。 インジケーターの動作は、単一のパラメーターに依存します。 iPeriod -このパラメータの有効な値は2-149です。
ハイパージオメトリックシリーズは、このフィルターの重み係数を計算するために使用されます。このアプローチにより、時系列のかなり興味深い平滑化を得ることができます。 超幾何フィルターの重みは、指数関数的および線形加重移動平均ほど速く減衰しませんが、平滑化された移動平均よりも速く減衰します。このため、このフィルターの動作は、移動平均の動作と多くの点で似ています。ただし、いくつかの利点があります。その遅れは移動平均のそれよりはるかに小さいです。しかし同時に、指数移動平均よりもはるかに多くの情報を保持します。このため、超幾何フィルターは、財務時系列の傾向と周期的コンポーネントをより適切に強調できます。したがって、この指標は、さまざまなタイプの移動平均を使用する取引戦略で使用できます。 インジケーターの動作は、単一のパラメーターに依存します。 iPeriod -このパラメータの有効な値は2-149です。
このインジケーターは、最適なテイクプロフィットとストップロスのレベルを表示します。これらのレベルは、履歴データに基づいて計算されます。最初の開始時に、インジケーターは履歴についてトレーニングされます。その後、彼は価格が将来このレベルまたはそのレベルを超える可能性を評価し、ストップオーダーを出すための最適なオプションを選択します。たとえば、利益が最大になり、価格がそのレベルに達する確率が可能な限り高くなるように、利益値を選択します。ストップロスレベルは最小限である必要がありますが、それに達する可能性は最小限である必要があります。これにより、勝つための数学的な期待値が可能な限り高いレベルになります。 また、このインジケーターは、サポートレベルとレジスタンスレベルの形で使用できます。これを行うには、さまざまな予測の長さとオフセットを組み合わせることができます。 インジケーターパラメーター： 長さ-予測の長さ。このパラメータは、バーの将来の取引の予想期間を示します。 Shift-バーをシフトします。このパラメーターのおかげで、過去のインジケーターの読み取り値を確認できます。 幅-線幅。
このインジケーターは、最適なテイクプロフィットとストップロスのレベルを表示します。これらのレベルは、履歴データに基づいて計算されます。最初の開始時に、インジケーターは履歴についてトレーニングされます。その後、彼は価格が将来このレベルまたはそのレベルを超える可能性を評価し、ストップオーダーを出すための最適なオプションを選択します。たとえば、利益が最大になり、価格がそのレベルに達する確率が可能な限り高くなるように、利益値を選択します。ストップロスレベルは最小限である必要がありますが、それに達する可能性は最小限である必要があります。これにより、勝つための数学的な期待値が可能な限り高いレベルになります。 また、このインジケーターは、サポートレベルとレジスタンスレベルの形で使用できます。これを行うには、さまざまな予測の長さとオフセットを組み合わせることができます。 インジケーターパラメーター： 長さ-予測の長さ。このパラメータは、バーの将来の取引の予想期間を示します。 Shift-バーをシフトします。このパラメーターのおかげで、過去のインジケーターの読み取り値を確認できます。 幅-線幅。
このフィルターはベッセル多項式に基づいています。その主な利点は、わずかな時間遅延です。このフィルターのもう1つの機能は、財務時系列の最新の値に対する感度が高いことです。このため、インジケーターは、ノイズの偏差を滑らかにしながら、アクティブな価格変動を強調表示します。 古典的な変形に加えて、ベッセル係数の対数が重み関数としてインジケーターに追加されました。この場合、インジケーターはより滑らかになりますが、同時に価格が活発に動くと遅れる可能性があります。 ベッセル多項式を計算するときは、階乗が使用されます。このため、インジケーターの期間は上下から制限されます。通常のベッセルフィルターを使用する場合は、インジケーターの短い周期に注意することをお勧めします。期間が長くなると、インジケーターの動作がますます安定し、違いが目立たなくなります。 図は、両方のフィルタータイプの動作を示しています。 インジケーターパラメーター： TypeFilter-通常/対数フィルタータイプの選択 iPeriod-インジケーター期間、有効な値3-85。
このフィルターはベッセル多項式に基づいています。その主な利点は、わずかな時間遅延です。このフィルターのもう1つの機能は、財務時系列の最新の値に対する感度が高いことです。このため、インジケーターは、ノイズの偏差を滑らかにしながら、アクティブな価格変動を強調表示します。 古典的な変形に加えて、ベッセル係数の対数が重み関数としてインジケーターに追加されました。この場合、インジケーターはより滑らかになりますが、同時に価格が活発に動くと遅れる可能性があります。 ベッセル多項式を計算するときは、階乗が使用されます。このため、インジケーターの期間は上下から制限されます。通常のベッセルフィルターを使用する場合は、インジケーターの短い周期に注意することをお勧めします。期間が長くなると、インジケーターの動作がますます安定し、違いが目立たなくなります。 図は、両方のフィルタータイプの動作を示しています。 インジケーターパラメーター： TypeFilter-通常/対数フィルタータイプの選択 iPeriod-インジケーター期間、有効な値3-85。
このインジケーターは、離散ハートレー変換に基づいています。この変換を使用すると、財務時系列を処理するときにさまざまなアプローチを適用できます。このインジケーターの特徴は、その読み取り値がチャート上の1つのポイントではなく、インジケーター期間のすべてのポイントを参照していることです。 時系列を処理する場合、インジケーターを使用すると、時系列のさまざまな要素を選択できます。フィルタリングの最初の可能性は、このアプローチに基づいています。不要な高周波成分はすべて単に破棄されます。最初の図は、この方法の可能性を示しています。CutOffパラメーターを選択すると、元の時系列の詳細を選択できます（赤い線-主要な情報のみが残りますCutOff = 0、黄色-主要な最低周波数期間CutOff = 1 、青-最も高周波のノイズはすべて破棄されますCutOff = 4）。ただし、これが唯一の可能性ではありません。ノイズ成分は、追加のフィルタリングで抑制できます。 このインジケーターには両方のオプションが実装されています。そのパラメータは次のとおりです。 iPeriod-インジケーター期間
このインジケーターは、離散ハートレー変換に基づいています。この変換を使用すると、財務時系列を処理するときにさまざまなアプローチを適用できます。このインジケーターの特徴は、その読み取り値がチャート上の1つのポイントではなく、インジケーター期間のすべてのポイントを参照していることです。 時系列を処理する場合、インジケーターを使用すると、時系列のさまざまな要素を選択できます。フィルタリングの最初の可能性は、このアプローチに基づいています。不要な高周波成分はすべて単に破棄されます。最初の図は、この方法の可能性を示しています。CutOffパラメーターを選択すると、元の時系列の詳細を選択できます（赤い線-主要な情報のみが残りますCutOff = 0、黄色-主要な最低周波数期間CutOff = 1 、青-最も高周波のノイズはすべて破棄されますCutOff = 4）。ただし、これが唯一の可能性ではありません。ノイズ成分は、追加のフィルタリングで抑制できます。 このインジケーターには両方のオプションが実装されています。そのパラメータは次のとおりです。 iPeriod-インジケーター期間
レーマー平均はウィンドウ関数と見なすことができ、その重み係数は計算で使用される変数の値に依存します。計算にはべき乗が使用されるため、この平均は非線形です。 インジケーターの特性は、2つのパラメーターに依存します。 iPeriod -インジケーター期間、有効な値は2以上です。 iPower -指数。インジケーター値を計算するときに使用されます。有効な範囲は-32768〜32767です iPower = 0の場合、調和平均を取得します。 iPower = 1の場合-算術平均、 iPower = 2の場合、逆調和平均。 指数が大きい場合、レーマー平均は時系列の最大境界を強調します。そして、負の指数では、最小値が強調されます。この特性により、レーマー平均は時系列の平滑化とチャネルの構築の両方に使用できます。 最初の画像は、指数が+500および-500の終値を使用して計算されたチャネルを示しています。 2番目の図は、iPower=+1000および-1000の同じチャネルを示しています。 3番目と4番目の図では、リーマーの平均が+/-1000と+/-5000の高値と安値に適用されています。
レーマー平均はウィンドウ関数と見なすことができ、その重み係数は計算で使用される変数の値に依存します。計算にはべき乗が使用されるため、この平均は非線形です。 インジケーターの特性は、2つのパラメーターに依存します。 iPeriod -インジケーター期間、有効な値は2以上です。 iPower -指数。インジケーター値を計算するときに使用されます。有効な範囲は-32768〜32767です iPower = 0の場合、調和平均を取得します。 iPower = 1の場合-算術平均、 iPower = 2の場合、逆調和平均。 指数が大きい場合、レーマー平均は時系列の最大境界を強調します。そして、負の指数では、最小値が強調されます。この特性により、レーマー平均は時系列の平滑化とチャネルの構築の両方に使用できます。 最初の画像は、指数が+500および-500の終値を使用して計算されたチャネルを示しています。 2番目の図は、iPower=+1000および-1000の同じチャネルを示しています。 3番目と4番目の図では、リーマーの平均が+/-1000と+/-5000の高値と安値に適用されています。