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この傾向により、価格の動きを予測し、取引の締結の主な方向を決定することができます。トレンドラインの構築は、トレーダーの取引スタイルに適したさまざまな方法を使用して可能です。 このインジケーターは、フォンミーゼス分布に基づいてトレンドの動きのパラメーターを計算します。この分布を使用すると、傾向方程式の安定した値を取得できます。トレンドの計算に加えて、上下の可能な偏差のレベルも計算されます。 インジケーターは、現在の価格値に従ってその値を更新します。彼の行動はビデオで示されています： インジケーターパラメーター： iPeriod-トレンドとレベルの計算に使用されるバーの数 Shift-行を前方に続けるための小節の数 WidthTrend-トレンドラインの幅 WidthLvl-レベルの線の幅 StyleTrend-トレンドラインスタイル StyleLvl-レベルの線のスタイル ClrTrend-トレンドラインの色 ClrUp-レベルアップの線の色 ClrDown-レベルダウンの線の色
この傾向により、価格の動きを予測し、取引の締結の主な方向を決定することができます。トレンドラインの構築は、トレーダーの取引スタイルに適したさまざまな方法を使用して可能です。 このインジケーターは、フォンミーゼス分布に基づいてトレンドの動きのパラメーターを計算します。この分布を使用すると、傾向方程式の安定した値を取得できます。トレンドの計算に加えて、上下の可能な偏差のレベルも計算されます。 インジケーターは、現在の価格値に従ってその値を更新します。彼の行動はビデオで示されています： インジケーターパラメーター： iPeriod-トレンドとレベルの計算に使用されるバーの数 Shift-行を前方に続けるための小節の数 WidthTrend-トレンドラインの幅 WidthLvl-レベルの線の幅 StyleTrend-トレンドラインスタイル StyleLvl-レベルの線のスタイル ClrTrend-トレンドラインの色 ClrUp-レベルアップの線の色 ClrDown-レベルダウンの線の色
コーシー分布は、ファットテール分布の典型的な例です。太い尾は、確率変数が中央の傾向から逸脱する確率が非常に高いことを示しています。したがって、正規分布の場合、確率変数の数学的な期待値からの3標準偏差以上の偏差は非常にまれであり（3シグマルール）、コーシー分布の場合、中心からの偏差は任意に大きくなる可能性があります。このプロパティは、市場の価格変動をシミュレートするために使用できます。したがって、コーシー分布は、予期しないおよび/または予測できない要因によって引き起こされる大きくて急激な価格変動を除外することができます。 インジケーターを使用すると、使用する価格を選択できます。また、そのインジケーター操作は、次のパラメーターを使用して構成されます。 iPeriod-計算するバーの数 PercentLvl 1-3-レベルの偏差（パーセント）、許容値は0より大きく100未満（デフォルトでは-50、20、10パーセント） Shift-レベルの継続を右に
コーシー分布は、ファットテール分布の典型的な例です。太い尾は、確率変数が中央の傾向から逸脱する確率が非常に高いことを示しています。したがって、正規分布の場合、確率変数の数学的な期待値からの3標準偏差以上の偏差は非常にまれであり（3シグマルール）、コーシー分布の場合、中心からの偏差は任意に大きくなる可能性があります。このプロパティは、市場の価格変動をシミュレートするために使用できます。したがって、コーシー分布は、予期しないおよび/または予測できない要因によって引き起こされる大きくて急激な価格変動を除外することができます。 インジケーターを使用すると、使用する価格を選択できます。また、そのインジケーター操作は、次のパラメーターを使用して構成されます。 iPeriod-計算するバーの数 PercentLvl 1-3-レベルの偏差（パーセント）、許容値は0より大きく100未満（デフォルトでは-50、20、10パーセント） Shift-レベルの継続を右に
財務時系列を分析する場合、研究者はほとんどの場合、価格が通常の（ガウス）法則に従って分配されるという予備的な仮定を立てます。このアプローチは、正規分布を使用して多数の実際のプロセスをシミュレートできるという事実によるものです。さらに、この分布のパラメータの計算には大きな問題はありません。 ただし、金融市場に適用した場合、通常の配布が常に機能するとは限りません。金融商品の収益は、通常とは異なる形をしていることがよくあります。排出量が多すぎる、および/または大量であると、いわゆる「ヘビーテール」分布が使用されます。 この指標を作成する際、価格レベルはラプラス分布の影響を受けると想定します。この分布の主な違いは、はるかに広い範囲の値を使用できることです。このおかげで、ラプラス分布は価格変動をシミュレートすることを可能にします。さらに、ラプラス分布は複合的であるため、さまざまな条件下で低い値と高い値が発生する状況で使用できます。分布自体見た目は通常とは大きく異なります。また、グラフの形状と位置は、bとmの2つのパラメーターに依存します。 レベル設定
財務時系列を分析する場合、研究者はほとんどの場合、価格が通常の（ガウス）法則に従って分配されるという予備的な仮定を立てます。このアプローチは、正規分布を使用して多数の実際のプロセスをシミュレートできるという事実によるものです。さらに、この分布のパラメータの計算には大きな問題はありません。 ただし、金融市場に適用した場合、通常の配布が常に機能するとは限りません。金融商品の収益は、通常とは異なる形をしていることがよくあります。排出量が多すぎる、および/または大量であると、いわゆる「ヘビーテール」分布が使用されます。 この指標を作成する際、価格レベルはラプラス分布の影響を受けると想定します。この分布の主な違いは、はるかに広い範囲の値を使用できることです。このおかげで、ラプラス分布は価格変動をシミュレートすることを可能にします。さらに、ラプラス分布は複合的であるため、さまざまな条件下で低い値と高い値が発生する状況で使用できます。分布自体見た目は通常とは大きく異なります。また、グラフの形状と位置は、bとmの2つのパラメーターに依存します。 レベル設定
取引を決定する際には、履歴データだけでなく、現在の市場状況にも依存することが有用です。市場の動きの現在の傾向をより便利に監視するために、AIS Current Price Filterインジケーターを使用できます。 この指標は、ある方向または別の方向で最も重要な価格の変化のみを考慮します。これにより、近い将来の短期的な傾向を予測することが可能です。現在の市場状況がどのように発展したとしても、遅かれ早かれ現在の価格はこの指標を超えます。トレーダーの観点から最も興味深いのは、価格がインディケーターレベルから可能な限り移動した状況です。これらの瞬間は、新しい取引ポジションを開くために最も最適であることが判明する可能性があります。 インジケーターの動作は、選択した時間枠に依存せず、2つのパラメーターを使用して構成されます。 FS -感度のしきい値を設定できるパラメーター。値が大きいほど、価格の動きは強くなり、インディケータで考慮されます。その許容値は0から255の範囲にあります。ゼロの値が選択された場合、感度のしきい値は現在の広がりに等しくなります。 LB
取引を決定する際には、履歴データだけでなく、現在の市場状況にも依存することが有用です。市場の動きの現在の傾向をより便利に監視するために、AIS Current Price Filterインジケーターを使用できます。 この指標は、ある方向または別の方向で最も重要な価格の変化のみを考慮します。これにより、近い将来の短期的な傾向を予測することが可能です。現在の市場状況がどのように発展したとしても、遅かれ早かれ現在の価格はこの指標を超えます。トレーダーの観点から最も興味深いのは、価格がインディケーターレベルから可能な限り移動した状況です。これらの瞬間は、新しい取引ポジションを開くために最も最適であることが判明する可能性があります。 インジケーターの動作は、選択した時間枠に依存せず、2つのパラメーターを使用して構成されます。 FS -感度のしきい値を設定できるパラメーター。値が大きいほど、価格の動きは強くなり、インディケータで考慮されます。その許容値は0から255の範囲にあります。ゼロの値が選択された場合、感度のしきい値は現在の広がりに等しくなります。 LB
持続可能な分布は、金融シリーズをスムーズにするために使用できます。かなり深い履歴を使用して分布パラメーターを計算できるため、場合によっては、このような平滑化は他の方法と比較してさらに効果的です。 図は、10年間のH1時間枠でのEUR-USD通貨ペアの始値の分布の例を示しています（図1）。魅力的ですね。 この指標の根底にある主な考え方は、価格の分散によって持続可能な分布のパラメーターを決定し、データを使用して金融シリーズを平滑化することです。このアプローチのおかげで、平滑化された値は、特定の市場状況で最も可能性の高い価格値になる傾向があります。 インジケータの動作は、パラメータLBを使用して設定されます。その値は、バーで表される平滑化されたシリーズの長さを決定します。また、許容値は1〜255の範囲です。 青い線は平滑化された高値を示し、赤線は安値を示し、緑の線は終値を示します。
持続可能な分布は、金融シリーズをスムーズにするために使用できます。かなり深い履歴を使用して分布パラメーターを計算できるため、場合によっては、このような平滑化は他の方法と比較してさらに効果的です。 図は、10年間のH1時間枠でのEUR-USD通貨ペアの始値の分布の例を示しています（図1）。魅力的ですね。 この指標の根底にある主な考え方は、価格の分散によって持続可能な分布のパラメーターを決定し、データを使用して金融シリーズを平滑化することです。このアプローチのおかげで、平滑化された値は、特定の市場状況で最も可能性の高い価格値になる傾向があります。 インジケータの動作は、パラメータLBを使用して設定されます。その値は、バーで表される平滑化されたシリーズの長さを決定します。また、許容値は1〜255の範囲です。 青い線は平滑化された高値を示し、赤線は安値を示し、緑の線は終値を示します。
この指標により、価格がいずれかのレベルに達する可能性を判断できます。そのアルゴリズムは非常に単純で、特定の通貨ペアの価格レベルに関する統計データの使用に基づいています。収集された履歴データのおかげで、現在のバーの間に価格が変化する範囲を決定することが可能です。 そのシンプルさにもかかわらず、この指標は取引において非常に貴重な支援を提供できます。そのため、トレーディングポジションのTakeProfitレベルとStopLossレベルを決定することができます。保留中の注文の価格の決定と、TrailingStopの価格レベルの決定の両方に役立ちます。 さらに、この指標は既存の戦略に統合できます。たとえば、ある種の日中戦略を使用します。次に、D1時間枠でこのインジケーターを設定することで、新しいトレーディングポジションを開くことは既に望ましくないことを克服した後、レベルを取得できます。 このインディケーターの主な欠点は、純粋に履歴データに依存しており、特定の現在の市場の変化にまったく反応しないことです。 このインディケーターの設定は、入力パラメーター-L1
この指標により、価格がいずれかのレベルに達する可能性を判断できます。そのアルゴリズムは非常に単純で、特定の通貨ペアの価格レベルに関する統計データの使用に基づいています。収集された履歴データのおかげで、現在のバーの間に価格が変化する範囲を決定することが可能です。 そのシンプルさにもかかわらず、この指標は取引において非常に貴重な支援を提供できます。そのため、トレーディングポジションのTakeProfitレベルとStopLossレベルを決定することができます。保留中の注文の価格の決定と、TrailingStopの価格レベルの決定の両方に役立ちます。 さらに、この指標は既存の戦略に統合できます。たとえば、ある種の日中戦略を使用します。次に、D1時間枠でこのインジケーターを設定することで、新しいトレーディングポジションを開くことは既に望ましくないことを克服した後、レベルを取得できます。 このインディケーターの主な欠点は、純粋に履歴データに依存しており、特定の現在の市場の変化にまったく反応しないことです。 このインディケーターの設定は、入力パラメーター-L1
非常に頻繁に、トレーダーは価格が近い将来に変化する可能性がある範囲を決定するという課題に直面しています。この目的のために、ジョンソン分布タイプSBを使用することができます。この配布の主な利点は、少量の累積データでも使用できることです。この分布のパラメータを決定する際に使用される経験的アプローチにより、価格チャネルの最大レベルと最小レベルを正確に決定することができます。 これらの値はさまざまな状況で使用できます。たとえば、マーケットオーダーのストップロスやテイクプロフィットレベル、未決注文のエントリーポイントを設定するために使用できます。また、これらのレベルはトレーリングストップを使用するときに方向付けることができます。さらに、十分に大きい履歴では、インディケータは上昇トレンドまたは下降トレンドの始まりを知らせることができます。そのような傾向があったならばまあ、またはその終わりについて。 この指標の主な不利な点は、価格の排出に対する極めて高い感度と、市場の状況の変化に対する反応がやや遅いことです。
非常に頻繁に、トレーダーは価格が近い将来に変化する可能性がある範囲を決定するという課題に直面しています。この目的のために、ジョンソン分布タイプSBを使用することができます。この配布の主な利点は、少量の累積データでも使用できることです。この分布のパラメータを決定する際に使用される経験的アプローチにより、価格チャネルの最大レベルと最小レベルを正確に決定することができます。 これらの値はさまざまな状況で使用できます。たとえば、マーケットオーダーのストップロスやテイクプロフィットレベル、未決注文のエントリーポイントを設定するために使用できます。また、これらのレベルはトレーリングストップを使用するときに方向付けることができます。さらに、十分に大きい履歴では、インディケータは上昇トレンドまたは下降トレンドの始まりを知らせることができます。そのような傾向があったならばまあ、またはその終わりについて。 この指標の主な不利な点は、価格の排出に対する極めて高い感度と、市場の状況の変化に対する反応がやや遅いことです。
強力な分析方法の1つは、Levyプロセスを使用した金融シリーズのモデリングです。これらのプロセスの主な利点は、最も単純なものから最も複雑なものまで、膨大な数の現象をモデル化するために使用できることです。市場におけるフラクタルな価格変動の考えは、レヴィ過程の特別な場合にすぎないと言えば十分でしょう。一方、パラメータを適切に選択すると、どのLevyプロセスも単純な移動平均として表すことができます。図1は、フラグメントを数倍に拡大したLevyプロセスの例を示しています。 価格チャートを滑らかにするためにLevyプロセスを使用する可能性を考えてみましょう。まず、線形プロセスをシミュレートするために使用できるように、Levyプロセスのパラメータを選択する必要があります。それから、異なる符号の係数を含む重みのシステムを得ます。このおかげで、私たちは財務範囲を平準化するだけでなく、そこに存在する反トレンドと定期的な要素を追跡することもできるでしょう。 インジケータの動作は、パラメータ LF
強力な分析方法の1つは、Levyプロセスを使用した金融シリーズのモデリングです。これらのプロセスの主な利点は、最も単純なものから最も複雑なものまで、膨大な数の現象をモデル化するために使用できることです。市場におけるフラクタルな価格変動の考えは、レヴィ過程の特別な場合にすぎないと言えば十分でしょう。一方、パラメータを適切に選択すると、どのLevyプロセスも単純な移動平均として表すことができます。図1は、フラグメントを数倍に拡大したLevyプロセスの例を示しています。 価格チャートを滑らかにするためにLevyプロセスを使用する可能性を考えてみましょう。まず、線形プロセスをシミュレートするために使用できるように、Levyプロセスのパラメータを選択する必要があります。それから、異なる符号の係数を含む重みのシステムを得ます。このおかげで、私たちは財務範囲を平準化するだけでなく、そこに存在する反トレンドと定期的な要素を追跡することもできるでしょう。 インジケータの動作は、パラメータ LF
長期の非ランダム成分を分離するためには、価格がどれだけ変化したのかだけでなく、これらの変化がどのように発生したのかも知る必要があります。言い換えれば - 私たちは価格レベルの値だけでなく、これらのレベルが互いに置き換わる順序にも興味があります。このアプローチを通して、ある時点での価格変動に影響を与える（または影響を与える可能性がある）長期的で安定した要因を見つけることができます。そしてこれらの要因の知識はあなたが多かれ少なかれ正確な予測をすることを可能にします。 金融系列の分析からどの程度具体的な結果を得たいのかを判断しましょう。 •まず、トレンドが市場に存在する場合は、そのトレンドを強調する必要があります。 •次に、定期的な要素を特定する必要があります。 •第三に、結果は予測に使用するのに十分安定しているべきである。 •そして最後に、私たちの分析方法は現在の市場の状況に適応するはずです。
長期の非ランダム成分を分離するためには、価格がどれだけ変化したのかだけでなく、これらの変化がどのように発生したのかも知る必要があります。言い換えれば - 私たちは価格レベルの値だけでなく、これらのレベルが互いに置き換わる順序にも興味があります。このアプローチを通して、ある時点での価格変動に影響を与える（または影響を与える可能性がある）長期的で安定した要因を見つけることができます。そしてこれらの要因の知識はあなたが多かれ少なかれ正確な予測をすることを可能にします。 金融系列の分析からどの程度具体的な結果を得たいのかを判断しましょう。 •まず、トレンドが市場に存在する場合は、そのトレンドを強調する必要があります。 •次に、定期的な要素を特定する必要があります。 •第三に、結果は予測に使用するのに十分安定しているべきである。 •そして最後に、私たちの分析方法は現在の市場の状況に適応するはずです。
非常に頻繁に、金融シリーズの研究でそれらの平滑化を適用します。平滑化を使用すると、高周波成分を除去することができます - それらはランダムな要因によって引き起こされているため、無関係であると考えられています。平滑化には常に、データを平均化する何らかの方法が含まれます。この方法では、時系列のランダムな変化が相互に吸収します。ほとんどの場合、この目的のために、指数平滑法と同様に単純または加重移動平均法が使用されます。 これらの方法にはそれぞれ、長所と短所があります。したがって、単純な移動平均は単純で直感的ですが、その適用には時系列の周期成分と傾向成分の相対的な安定性が必要です。さらに、信号遅延は移動平均の特性です。指数平滑法はラグ効果がありません。しかし、ここでも欠陥があります - 指数平滑化は、系列をランダムな異常値と整列させる場合にのみ有効です。 単純平均と指数平均の間の妥当な妥協点は、加重移動平均の使用です。しかしながら、特定の重量値を選ぶという問題がある。これをまとめてみましょう。 それで、最初に私達が平滑化手順から達成したいことを定義します：
非常に頻繁に、金融シリーズの研究でそれらの平滑化を適用します。平滑化を使用すると、高周波成分を除去することができます - それらはランダムな要因によって引き起こされているため、無関係であると考えられています。平滑化には常に、データを平均化する何らかの方法が含まれます。この方法では、時系列のランダムな変化が相互に吸収します。ほとんどの場合、この目的のために、指数平滑法と同様に単純または加重移動平均法が使用されます。 これらの方法にはそれぞれ、長所と短所があります。したがって、単純な移動平均は単純で直感的ですが、その適用には時系列の周期成分と傾向成分の相対的な安定性が必要です。さらに、信号遅延は移動平均の特性です。指数平滑法はラグ効果がありません。しかし、ここでも欠陥があります - 指数平滑化は、系列をランダムな異常値と整列させる場合にのみ有効です。 単純平均と指数平均の間の妥当な妥協点は、加重移動平均の使用です。しかしながら、特定の重量値を選ぶという問題がある。これをまとめてみましょう。 それで、最初に私達が平滑化手順から達成したいことを定義します：